SPC培训教程 一、持续改进及统计过程控制概述 二、SPC基础 三、计数型数据控制图 SPC培训教程全文共50页，当前为第1页。 产品质量波动及其统计描述 产品质量特性 定性 定量 连续 离散 计量值 计数值 计件值 计数值 SPC培训教程全文共50页，当前为第2页。 变 异 误差 =X-X0 偶然性误差：误差大小和方向的变化是随机的。 系统性误差：误差大小和方向的变化保持不变或按一定规律变化。 过程控制中常用精度这个概念来反映质量的波动（变异）程度。 SPC培训教程全文共50页，当前为第3页。 精 度 精度又可分为： 准确度(Accuracy)： 反映系统误差的影响程度； 精密度(Precision)： 反映偶然误差的影响程度； 精确度(Uncertainty)： 反映系统误差和偶然误差综合的影响程度 SPC培训教程全文共50页，当前为第4页。 精度的概念 准确度好 精密度好 系统误差小 偶然误差小 准确度差 精密度高 系统误差大 偶然误差小 准确度高 精密度差 系统误差小 偶然误差大 准确度差 精密度差 系统误差大 偶然误差大 SPC培训教程全文共50页，当前为第5页。 持续改进及统计过程控制概述 预防与检测 过程控制系统 变差：普通原因及特殊原因 局部措施和对系统采取措施 过程控制和过程能力 过程改进循环及过程控制 控制图：过程控制工具 控制图的益处 SPC培训教程全文共50页，当前为第6页。 持续改进及统计过程控制概述之一检测与预防 过程控制的需要 检测—容忍浪费 预防—避免浪费 SPC培训教程全文共50页，当前为第7页。 持续改进及统计过程控制概述之二过程控制系统 我们工作 的方式 资源的融合 产品 或 服务 顾客 识别不断变化 的需求和期望 顾客的声音 人 设备 材料 方法 环境 输入 过程/系统 输出 过程的声音 统计方法 有反馈的过程控制系统模型 SPC培训教程全文共50页，当前为第8页。 持续改进及统计过程控制概述之三变差的普通原因及特殊原因 SPC培训教程全文共50页，当前为第9页。 SPC基础 SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制：利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而得到保证产品质量的目的。 二十世纪二十年代美国休哈特(W.A.Shewhart)首创过程控制(Process Control)理论极其监控过程的工具—控制图(Control Chart)形成SPC的基础，后扩展到任何可以应用的数理统计方法。 控制图(Control Chart)：对过程质量特性记录评估，以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图。 1924年5月6日休哈特提出的不合格样品率P控制图为世界第一张控制图。 SPC培训教程全文共50页，当前为第10页。 产品质量的统计观点一 产品质量具有变异性 影响产品质量的因素有6M Man: 人 Machine: 机 Material: 料 Method: 法 Mother-nature: 环 Measurement: 测 无论人类社会如何进步发展，产品质量不可能保持绝对恒定，一定具有变异性。 SPC培训教程全文共50页，当前为第11页。 产品质量的统计观点二 产品质量的变异具有统计规律性 确定性现象，确定性规律：在一定条件下，必然发生或不可能发生的事情。如一个大气压（760mm汞柱）下，H2O的变化规律。 温度 0 固体状态 温度 0 < t < 100 液体状态 温度 100 气体状态 随机现象，统计规律：在一定条件下事件可能发生也可能不发生的现象。如我们无法预知内存电性能测试合格率大于99%，但大量统计数据证明有99%的可能性大于99%。 SPC培训教程全文共50页，当前为第12页。 正态分布 分布(distribution)：用来描述随机现象的统计规律，说明两个问题：变异的幅度有多大；出现这么大幅度的概率。 计量特性值：如PCB金手指厚度、重量或时间等连续性数据，最常见的是正态分布(normal distribution)。 计件特性值：如内存合格/不合格两种离散性数据，最常见的是二项分布(binomial distribution)。 计点特性值：如每条内存上少锡点数等离散性数据，最常见的是泊松分布(Poisson distribution)。 由于二项分布和泊松分布数据数理统计理论较复杂，以下讨论以正态分布为例。 SPC培训教程全文共50页，当前为第13页。 正态分布 直方图(histogram)：在横轴上以样本数据每组对应的组距等距离线段为底，纵轴表示样本数据落入相应直方组的频数的n个矩形所组成的图形。如100条PCB金手指厚度，标准50 3.94。 用面积表示频率或频数 统计学显示计量特性值分布特点是：中间高，两头低，左右对称

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SPC统计过程控制程序;本程序适用于有限公司顾客要求和需做统计过程控制（PPK、CPK、CmK 、PPM）的所有产品

SwallowProject-Assemblyline-JDBCAccess 它是一个完整的Spring启动项目，您可以在其中观看以SPC方式显示的整个装配线 Git提交准则 壮举：一项新功能 修复：一个错误修复 docs ：仅文档更改 样式：不影响代码含义的更改（空白，格式，缺少分号等） 重构：既不修正错误也不增加功能的代码更改 perf ：改进性能的代码更改 测试：添加缺失或更正现有测试 杂务：更改构建过程或辅助工具和库，例如文档生成

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光场相机重聚焦MATLAB代码开放存取SPC 用于创建和使用具有已知几何形状的全光相机的 SPC 模型的代码。 当前的实现可以在 MATLAB 和 GNU Octave 上运行。 它将为 Python 重写，希望很快。 如果您想参考任何已发表的论文： SPC模型的一般概念参考[ACIVS12]和[MIUN13]， 适用于普通视场的空间分辨率提取器参考[SPIE13]和[IC3D12]， 适用于全视场的空间分辨率提取器参考[ICASSP14]和[ICIP14]， 有关角度和深度分辨率提取器，请参阅 [ICIP15]。 生成 SPC 模型 为相机系统生成 SPC 模型的功能在以下文件中实现： * Generate_LCm.m * Generate_LCm_decoupled.m * Generate_Aperture.m * Aperture_m.m * Generate_Lens.m * Lens_m.m 每个文件都包含一个与文件同名的函数。 第一个函数Generate_LCm.m为图像传感器像素生成初始光锥集。 生成的光锥的角跨度是相对于传感器像素的给定光接收角定义的，作为图像传感器像

SPC中EXCEL的读写

可供读者自行学习，也可供课件使用。

各个版本的SCSI协议标准，包括SPC-2， SPC-3, SPC-4, SPC-5, SBC-3, MMC-5, SSC-3等。另外还包括了单独的指令说明等学习资料