在线统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）系统是一种用于监控和改进生产过程质量的工具，它通过收集和分析实时数据，帮助制造企业确保产品的质量和一致性。在本毕业设计课题《基于SPC的产品质量在线分析系统》中，我们将深入探讨SPC的核心概念和其在实际生产环境中的应用。 我们需要理解SPC的基本原理。SPC基于统计学原理，通过图表如控制图（Control Charts）来监测生产过程中的关键特性，如尺寸、重量、强度等，以确定过程是否处于受控状态。控制图上有两个关键线：平均值线（Center Line）和上下控制限（Upper and Lower Control Limits），它们可以帮助识别出过程中的异常变化。 在在线SPC系统中，数据的实时收集和处理至关重要。系统通常会与生产设备或其他传感器集成，自动捕获生产数据，然后进行计算和分析。这样可以快速发现任何偏离正常操作的迹象，及时采取措施防止不良品的产生，从而减少浪费，提高效率。 该毕业设计可能涉及以下关键知识点： 1. **数据采集**：理解如何从生产线上的设备或传感器中收集数据，这可能涉及到物联网（IoT）技术和接口编程。 2. **数据预处理**：清洗和整理收集到的数据，去除异常值，确保分析的有效性。 3. **统计分析**：使用统计方法，如均值、标准差、极差（R）和西格玛（σ）计算，以及绘制控制图，如X-bar图、R图或P图。 4. **决策规则**：学习并应用控制图的决策规则，判断过程是否稳定，何时需要采取行动。 5. **报警与反馈机制**：设计系统能在过程出现异常时触发报警，并指导操作员进行相应的调整。 6. **可视化界面**：创建用户友好的图形界面，展示控制图和其他关键性能指标，便于管理层和一线员工理解过程状态。 7. **系统集成**：与企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）等其他业务系统的集成，实现全生产流程的无缝监控。 8. **持续改进**：通过SPC系统发现的问题，推动实施纠正措施和预防措施，持续优化生产过程。 9. **法规合规性**：了解在特定行业（如医药、汽车等）中，SPC在质量管理体系中的法规要求，如ISO 9001、GMP等。 这个毕业设计课题提供了一个实践SPC理论的机会，通过实际项目锻炼学生的数据分析能力、编程技能和问题解决能力，同时也有助于理解和应用质量管理的理论知识。完成这样一个项目，学生将能够为未来的工业4.0和智能制造环境做好准备。

TS16949：2009-SPC统计过程控制培训教材(第二版)-最新版

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

可供读者自行学习，也可供课件使用。

质量经理人必备，SPC统计过程控制（第2版）。质量经理人必备，SPC统计过程控制（第2版）。

不合格品数控制图作图步骤 1. 确定数据样本容量n的大小； n常取50以上的数 例8：某厂某产品不合格品数统计资料中以100为样本大小。

SPC手册--统计过程控制.docx

SPC统计过程控制参考手册(第二版).pdf

完整英文版 ISO 11462-2：2010（R2021）Guidelines for implementation of statistical process control (SPC) - Part 2：Catalogue of tools and techniques (统计过程控制 (SPC) 实施指南 - 第 2 部分：工具和技术目录)。ISO 11462-2:2010 提供了一系列工具和技术，可帮助组织规划、实施和评估有效的统计过程控制 (SPC) 系统。 该目录提供了成功实现 SPC 元素必不可少的工具和技术。

完整英文版 ISO/TR 11462-3：2020 Guidelines for implementation of statistical process control (SPC) - Part 3：Reference data sets for SPC software validation(统计过程控制 (SPC) 实施指南 - 第 3 部分：SPC 软件验证的参考数据集)。本文档描述了 SPC 软件的软件验证示例，这些软件实施了 ISO 7870 系列控制图标准和 ISO 22514 系列功能和性能标准。 详细介绍了 ISO 7870‑2、ISO 22514‑2 和 ISO 22514‑8。