统计过程控制(SPC)及其在一汽大柴的应用

统计过程控制（SPC）是质量管理的重要内容。一汽大柴将SPC理论与计算机技术相结合，开发了SPC分析与管理系统。文中介绍了SPC理论及一汽大柴SPC分析与管理系统的网络环境、数据采集和软件功能。     

应用统计过程控制监控软件测试过程

统计过程控制(SPC)是通过使用控制图来制定过程决策和预测过程行为的一种质量控制方法.SPC的方法用于软件过程,可以通过描述过程行为来监控过程的稳定性.讨论了将SPC应用于软件测试过程,针对测试过程中所度量的不同分布形式的数据而采用不同计算方式应用SPC的控制图,然后根据控制图判断测试过程是否稳定,并分析可能存在的可归属原因.     

基于Labview开发统计过程控制软件

统计过程控制是质量管理的重要内容,介绍了SPC的原理,并用Labview软件实现了SPC软件.这种开发方法应用了Labview软件提供的统计过程控制模块,方便了程序的开发,很容易被质量人员掌握,设备改动或软件应用于别的设备时,只需简单地修改参数,大大方便了统计过程控制的普及,提高企业的质量水平.     

让企业迈向零缺陷制造——实时SPC在电子组装行业的应用

SPC(Statistical Process Control)统计过程控制,简称SPC,是美国休哈特博士在20世纪20年代所创造的理论。SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具。在企业的质量控制中,可应用SPC对质量数据进行统计、分析,从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动,以便对过程的异常及时提出预警,提醒管理人员采取措施消除异常,恢复过程的稳定性,从而提高产品的质量。而传统的质量控制依赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品,这种检验策略通常是浪费和不经济的,因为它是当不合格品产生以后的事后检验。SPC技术的出现,让质量管理从这种被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主,从而大大降低了企业的生产成本,同时也提高了企业的竞争能力。 近十年来,随着计算机应用技术的飞速发展,使得SPC所需要的对大量数据实时收集、计算和分析可以借助于计算机和软件技术来轻松地实现,从而在全球掀起了SPC应用的热潮并持续至今。SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具。     

轴承统计过程控制的研究及软件编制

统计过程控制（SPC）是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,区分出生产过程中产品质量的异常波动,以便管理人员及时采取措施,消除异常,达到提高和控制质量的目的。针对SPC的实际应用研究,SPC的软件编制阐述了统计过程控制原理,提出相关数学模型,对其模拟软件的设计进行了研究分析,并对相关的内容作了进一步的讨论。在理论知识的基础上采用高级编程语言进行软件编制,实现具有一定实用性的软件应用系统。     

SPC研究及其在芯片制造工艺中的应用

统计过程控制(SPC)技术是集生产技术与科学管理于一体的现代工艺质量管理技术。在企业生产过程中,SPC是生产过程控制的有效手段和工具。SPC作为一种过程控制方法,运用数理统计概率论的原理,应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控,可及时发现生产过程中的异常情况。     

统计过程控制技术在烟草制丝生产线质量管理中的应用

统计过程控制（SPC）是现代企业质量管理中的一种重要手段,结合Internet数据库技术可以实现生产过程中各关键工序产品质量的在线监控与离线分析,加速企业质量管理信息化进程。以烟草制丝生产线质量管理为模板,系统的阐述了SPC技术在烟草制丝生产线质量管理中的应用,阐述了质量管理系统的流程以及关键技术的应用。     

基于SPC的软件过程度量技术的研究

本文将统计过程控制原理SPC应用于软件过程度量。在介绍SPC原理的基础上,讨论了休哈特控制图的构成和分析方法,结合实例,深入分析了SPC在软件过程度量中的应用。     

让企业迈向零缺陷制造--实时SPC在电子组装行业的应用

编者注:SPC(Statistical Process Control)统计过程控制,简称SPC,是美国休哈特博士在2 0世纪20年代所创造的理论.SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具.在企业的质量控制中,可应用SPC对质量数据进行统计、分析,从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动,以便对过程的异常及时提出预警,提醒管理人员采取措施消除异常,恢复过程的稳定性,从而提高产品的质量.而传统的质量控制依赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品,这种检验策略通常是浪费和不经济的,因为它是当不合格品产生以后的事后检验.SPC技术的出现,让质量管理从这种被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主,从而大大降低了企业的生产成本,同时也提高了企业的竞争能力.近十年来,随着计算机应用技术的飞速发展,使得SPC所需要的对大量数据实时收集、计算和分析可以借助于计算机和软件技术来轻松地实现,从而在全球掀起了SPC应用的热潮并持续至今.SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具.     

回顾与展望——组态软件的发展

组态软件是工业自动化软件的重要分支,所谓组态就是利用工控软件中提供的工具和方法来完成工程中某一具体任务的过程,而这个软件就是组态软件。组态软件主要具备以下功能及特征：工业过程动态可视化、数据采集和管理、过程监控与报警、生成报表、为其他企业级程序提供数据、简单控制、批次处理、SPC过程质量控制、符合IEC61131-3标准等。     

Practical applications of statistical process control [in softwaredevelopment projects]

Applying quantitative methods such as statistical process control (SPC) to software development projects can provide a positive cost-benefit return. The authors used SPC on inspection and test data to assess product quality during testing and to predict post-shipment product quality for a major software release     

基于SPC的过程监控软件的实现

简要介绍了统计过程控制(SPC)的原理和基于SPC过程监控软件的结构设计和具体实现方法,以及用SPC监控过程的方法.并给出了相应的实例.开发了基于SPC的监控过程的软件系统,用软件可以实时分析生产过程情况,对异常情况提前预测,并给出合理化建议,从而控制生产过程的波动情况,使过程更稳定、直观、易控.     

Statistical games and software tools for quality assurance based on statistical process control

This paper proposes two kinds of statistical games constructed to show how to achieve quality assurance system based on SPC(statistical process control) by using simple models and software tools. Proposed games are Coin Shooting Game and Paper Glider Releasing Game. These games can be played on a table using simple materials, and are easy to play. These are described by showing actual data.

Participants of these games get necessary outputs timely by using prepared software tools so that they can execute an effective and efficient decision. These save time and also raise the level of understanding how to achieve quality assurance system based on SPC.     

Statistical process control: analyzing space shuttle onboardsoftware process

Demand for increased software process efficiency and effectiveness places measurement demands on the software engineering community beyond those traditionally practiced. Statistical- and process-thinking principles lead to the use of statistical process control (SPC) methods to determine the consistency and capability of the processes used to develop software. The authors use data and analysis from a collaborative effort between the Software Engineering Institute (a federally funded research and development center sponsored by the US Department of Defense) and the Space Shuttle Onboard Software Project as a vehicle to illustrate the analytic processes analysts frequently encounter when using SPC     

Using spreadsheet to teach on-line statistical process control

This paper gives the design considerations for on-line statistical process control (SPC) using spreadsheet software. The system combines a data acquisition system, data translation board, spreadsheet package, and a microcomputer. The objective of this paper is to demonstrate, by means of examples, how a microcomputer spreadsheet software and a data translation board can be used to teach on-line SPC as an alternative to the expensive commercial SPC software. Moreover, in the training and education environment, computer simulated data can be used for different case studies. Experience in using this approach to teach on-line SPC will be described.     

CMM/CMMI中同行评审子过程的定量控制

为了解决实施CMM／CMMI过程中对软件过程的定量控制问题，进而实现对软件质量、成本和进度的定量管理，引进计算数学中的“线拟合”方法。该方法描述了互相牵制的定量指标之间的数学关系，弥补了经典的SPC技术只能分析单个度量的不足。将“曲线拟合”法用于对“同行评审”子过程的定量控制，实践证明，它较好地刻画了该子过程两个定量指标之间的关系，使得“同行评审”的结果在任何时候都是精确受控的。     

Application of the generalized lambda distributions in a statistical process control methodology

In statistical process control (SPC) methodology, quantitative standard control charts are often based on the assumption that the observations are normally distributed. In practice, normality can fail and consequently the determination of assignable causes may result in error. After pointing out the limitations of hypothesis testing methodology commonly used for discriminating between Gaussian and non-Gaussian populations, a very flexible family of statistical distributions is presented in this paper and proposed to be introduced in SPC methodology: the generalized lambda distributions (GLD). It is shown that the control limits usually considered in SPC are accurately predicted when modelling usual statistical laws by means of these distributions. Besides, simulation results reveal that an acceptable accuracy is obtained even for a rather reduced number of initial observations (approximately a hundred). Finally, a specific user-friendly software have been used to process, using the SPC Western Electric rules, experimental data originating from an industrial production line. This example and the fact that it enables us to avoid choosing an a priori statistical law emphasize the relevance of using the GLD in SPC.