SPC 分析工作台

输入日期+测量值时间序列，即可一次获得过程能力、控制图、直方图和模式规则检查。. 按时间顺序输入单个测量值。分组大小为1时使用I-MR；2及以上时自动使用Xbar-R/S。. 统计过程控制（SPC）用于区分普通原因变异（稳定过程固有的噪声）与特殊原因变异（表明发生了变化的信号）。控制图将过程数据与由数据本身计算出的控制…

按时间顺序输入单个测量值。分组大小为1时使用I-MR；2及以上时自动使用Xbar-R/S。

什么是SPC（统计过程控制）？

统计过程控制（SPC）用于区分普通原因变异（稳定过程固有的噪声）与特殊原因变异（表明发生了变化的信号）。控制图将过程数据与由数据本身计算出的控制限 — 通常为中心线±3个标准差 — 一同绘制，因此只有统计上异常的点才会触发措施。

此工作台根据子组大小自动选择控制图：单值数据（n=1）使用I-MR控制图对，子组大小2–10使用Xbar-R，更大的子组使用Xbar-S。由极差或移动极差估计的子组内标准差（σ̂ = R̄/d₂ 或 MR̄/1.128）决定控制限以及短期过程能力指数Cp/Cpk，而全部数据的总体标准差决定性能指数Pp/Ppk。

纳尔逊规则1–8将检测范围扩展到简单的超限判定之外：链（连续点）、趋势、分层和振荡等模式即使在所有点都位于控制限内时，也能揭示非随机行为。过程必须先处于统计受控状态，其能力指数才有意义。

Formula: UCL/LCL = X̄ ± 3σ̂ (Xbar-R 图中 σ̂ = R̄/d₂，I-MR 图中 σ̂ = MR̄/1.128)

何时使用此工作台

在试生产或PPAP提交时，需要从同一组数据一次性得到控制图和过程能力指数（Cp/Cpk/Pp/Ppk）
对关键特性进行日常监控，输入或粘贴测量值序列并自动标记违反项
无法分组的单值过程（批次化工、日产合格率、慢速生产）— I-MR控制图能正确处理n=1的情形
过程变更（工装、材料、参数）后，在恢复生产前同时验证稳定性（控制图）和能力（指数）
调查疑似不稳定时 — 纳尔逊规则可检测出简单超限判定遗漏的链、趋势和分层

常见错误

将规格限当作控制限使用 — 控制限来自过程变异而非图纸；混淆两者会导致过度调整或漏掉信号
从不稳定的过程判断能力 — 如果控制图显示违反项，Cp/Cpk值不可信；应先消除特殊原因
收集的子组太少 — 少于20–25个子组时，控制限和能力指数不可靠；早期结果应视为初步参考
将不同设备、班次或材料批次的数据混在一张控制图中 — 分层数据会夸大变异并掩盖信号；应按数据流分别绘图
对每个偏离中心线的点都做出反应 — 对稳定过程进行调整（过度干预）只会增加变异而非消除变异

如何解读结果

超出UCL/LCL的点或纳尔逊规则违反表明存在特殊原因 — 在信任能力指数之前应先调查并消除
Cpk ≥ 1.33满足量产的通用行业要求；新过程或安全关键过程通常要求Cpk ≥ 1.67
Ppk明显低于Cpk意味着过程在子组之间发生漂移 — 短期能力未能随时间持续实现
将直方图与叠加的正态曲线对比 — 明显偏斜或多峰表明指数所依赖的正态性假设不成立
Cp远高于Cpk说明过程偏离中心 — 重新对中均值通常比减小变异更省成本

常见问题

工作台会选择哪种控制图？

取决于您设置的子组大小：n=1生成单值-移动极差（I-MR）控制图对，n=2–10生成基于极差的Xbar-R，n>10生成基于标准差的Xbar-S，遵循标准SPC实践。

Cp/Cpk与Pp/Ppk有何区别？

Cp/Cpk使用由极差估计的子组内（短期）标准差，回答"过程在最佳状态下能达到什么水平"。Pp/Ppk使用全部数据的总体标准差，回答"过程实际表现如何"。Cpk与Ppk差距较大表明子组之间存在不稳定。

什么是纳尔逊规则？

针对控制图上非随机模式的8项统计检验：超出3σ的点（规则1）、中心线一侧的长链（规则2）、趋势（规则3）、交替波动（规则4）以及基于区域的检验（规则5–8）。每条启用的规则都会对每个点进行检查；违反项会连同规则编号和点的位置一并列出。

为什么部分数据点被排除？

预处理步骤会在分析前剔除空白/非数值单元格以及超出可选截止值范围的数值。"已用数据点"和"已排除"计数准确显示进入计算的点数，因此控制图不会被哨兵值或输入错误悄然扭曲。

这个工作台真的是免费的吗，还是付费产品的限量试用版？

这是一个完整且永久免费的工具——本页面的所有功能(控制图、过程能力指数、模式规则检查、历史记录和导出)完全在您的浏览器中运行，无需账户、没有使用限制，也没有需要解锁的付费等级。与那些将控制图或能力分析置于订阅之后的SPC/质量监控平台不同，这个工作台没有需要回收的服务器成本——计算完全在客户端运行，因此背后不存在等待解锁的付费版本。