1. 简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。统计（S），将生产过程中抽象的“人机料法环测”的表现进行量化、可视化、可追踪过程中的变差，即将现实的问题转化为统计学的问
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2024-02-04 06:51:25
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TODA SPC（过程质量控制系统）SPC即统计过程控制（StatisticalProcessControl）。SPC是美国美国贝尔实验室休哈特（Shewhart）博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。 TODA SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常
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2024-01-15 15:01:27
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最近学习项目管理之质量管理，其中涉及的工具技术有一个过程控制图在此网络一下资源 以便巩固知识。SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 在生
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2023-09-17 18:00:14
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什么是SPC？SPC（Statistical Process Control）统计过程控制，简称SPC，是美国休哈特博士在二十世纪二十年代所创造的理论。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
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2023-07-13 14:06:20
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这两天学习了scrapy框架，也是很头疼呀，一路都不是很顺利，爬取豆瓣时，还被封了IP，不过终于能够熟悉这个框架了。先一步步介绍吧。第一，安装scrapy库，说实话，一开始我就直接pip install scrapy,但是一直报错，只能默默地找资料，按步骤慢慢来。先进下面这个网址，找到Twisted、pywin32、zope.interface、pyopenSSL。
https://pypi.
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2023-08-17 16:39:05
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有一些加工频率比较快的工序，如冲压件、电线的端子压接高度等，很多人认为就单一工序而言，不适于应用SPC，因为做出的Cpk值很高，没有改进的必要，此类过程监控的意义不大，这是事实。但从顾客的角度考虑，他们需要一致性高的产品，SPC可以帮助提高产品的一致性。我们可以从以下几个方面来理解和应用SPC：1． 使用SPC的目的：控制图可以用来监控过程随时间的变化。从这个角度来讲，加工频率比较快的工序，加工周
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2023-09-26 19:03:26
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当我们用py完成一些功能，可以通过Pyinstaller将源码打包成exe来独立运行，用户使用时只需要执行这个exe文件即可，不需要在机器上再安装Python及其他包就可运行了。Pyinstaller打包方式一般分为 直接输入指令 和 利用spec文件进行打包。由于直接输入指令实际就是根据指令生成spec文件，再根据spec文件的内容进行打包操作，所以一下重点说明spec文件的内容。1.下载并安装
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2023-08-07 12:01:06
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# SPC (统计过程控制) 与 Python：可视化与分析
统计过程控制（SPC）是一种利用统计方法监控和控制生产过程的质量水平的方法。SPC的主要目的是通过分析生产过程中的变异，确保稳定和可预测的过程，以最终提高产品质量。今天，我们将围绕“SPC”和Python的结合，探讨如何使用Python实现SPC。
## SPC 的基本概念
SPC的核心是理解和分析过程变异。变异可以分为两类：
（一）SPC与常规控制图（二）计量值控制图（三）计件值控制图（四）计点值控制图 这篇随笔介绍SPC（Statistical Process Control）概念和控制图的基本原理，剖析在实践中经常将加工结果是否合格与生产过程是否处于统计受控状态混淆的问题。 1. SPC基本概念 1. 结果起伏变化的两类原因（1）随机原因Man）、机（Machine）、料（
要实现质量管理体系（ITAF16949）离不开五大工具的支持，五大工具分别是：统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）、测量系统分析（MSA，Measurement System Analyse）失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）、产品质量先期策划（APQ
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2023-08-11 20:01:54
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标题：使用Kubernetes修改SPC——开发者指南
摘要：本文将介绍如何使用Kubernetes修改SPC（Security Policy Constraints）的步骤和相应的代码示例，以帮助刚入行的开发者理解该过程。
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## 1. 概述
Kubernetes是一个强大的容器编排平台，它允许开发者轻松地管理和部署容器化应用程序。SPC则是Kubernetes中的一个重要概念，它
原创
2024-01-19 10:59:04
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# Python计算SPC
## 什么是SPC？
SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，是一种通过统计方法来监测和控制过程稳定性的方法。SPC被广泛应用于质量管理领域，可以帮助企业实时监控生产过程，及时发现问题并采取措施，以确保产品质量稳定。
SPC主要包括数据的收集、图表的绘制和分析三个步骤。Python作为一种功能强大的编程语言，可以帮助我们进行
原创
2024-05-24 05:50:00
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# 实现 SPC 组织架构的指南
在企业管理中，组织架构是非常重要的一个部分。SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）组织架构能够帮助我们有效管理和监控各种流程。在本文中，我将带你一步一步地实现一个简单的 SPC 组织架构。
## 流程步骤
以下是实现 SPC 组织架构的主要步骤：
| 步骤编号 | 任务 | 说明
原创
2024-10-08 04:10:54
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我们从近10000个python开源框架中评价整理的34个最为好用的开源框架，它们细分可以分为Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier、Data Related、Chart8类，分布情况如下图： 1. Python ToolKitPipenv - 人类的Python开发工作流程 Pyxel - 一个复古的Python游戏开
在现代企业中，数据成为了核心竞争力。尤其在质量管理和过程控制领域，**SPC（统计过程控制）**技术的应用越来越广泛。作为一名开发者，采用**Python**来实现SPC，能够更好地处理数据分析与可视化，提升决策效率。本文将详细阐述在**Python开发SPC**中的关键要素与实施步骤，从而帮助大家建立清晰的思路与实操能力。
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1.结构5744的SPI模块支持全双工三线同步传输，可运行在主机或从机模式，分别含有深度为5的FIFO发送和接收缓存区。其结构如下图。SPI配置允许模块发送和接收串行数据，同时也支持带FIFO缓存区的的进行扩展队列操作的数据传输。模块接收和发送的数据存放在独立的FIFO内，CPU或DMA控制器从接收FIFO读取数据，写入数据到Tx FIFO内进行发送。2、传输过程1）发送过程发送数据时CPU先查询
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2023-11-24 20:52:34
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SPC怎么做应从以下四方面考虑： 一、如何确定关键产品特性关键产品特性应由客户确定，或质量工程师根据经验确定。二、如何确定关键过程参数关键过程参数可应用散布图、用分层法确定，或由实验设计（DOE）确定。三、SPC控制图怎么做1、规定的抽样间隔和样本大小抽取样本2、测量样本的质量特性值，计算其统计量数值3、在控制图上描点4、判断生产过程是否有并行四、如何利用SPC控制图分析过程状态当数据
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2024-01-26 23:49:50
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SPC X-R控制图的操作步骤步骤1：确定控制对象，或称统计量。这里要注意下列各点：（1） 选择技术上最重要的控制对象。 （2） 若指标之间有因果关系，则宁可取作为因的指标为统计量。 （3） 控制对象要明确，并为大家理解与同意。 （4） 控制对象要能以数字来表示。 （5） 控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。步骤2：取预备数据（Preliminary data）。（1） 取25个子组。
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2024-01-12 01:42:24
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QCSPCChart SPC控制图工具软件是面向对象的工具包，面向希望向其工作站和Web应用程序添加静态和动态质量控制图的开发人员。典型的用户是SPC工程师和其他质量控制专业人员，他们创建的应用程序将用于监视制造，过程和服务行业中的关键质量因素。该工具包包含用于最常见的SPC控制图类型的模板：变量控制图(X-Bar R，X-Bar Sigma，Individual Range，Median R
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2024-06-16 20:21:12
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# 使用 Python 实现 SPC 判异
SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法来监控和控制一个过程的方法。其主要目的是确保过程稳定，减少异常情况的发生。在这里，我们将介绍如何使用 Python 实现 SPC 判异。下面是整个流程的概述。
## 流程步骤概述
以下是实现 SPC 判异的基本步骤：
| 步骤
