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
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
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.
什么是SPCSPC(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
转载 2023-07-13 14:06:20
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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
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
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
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。 --- ## 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 7月前
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# Python计算SPC ## 什么是SPCSPC(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 3月前
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      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
转载 2023-08-11 20:01:54
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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
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
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。
  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
# 实现“java spc 公式算法” ## 1. 流程表格 ```mermaid journey title 整件事情的流程 section 整体流程 开始 --> 学习SPC算法 学习SPC算法 --> 编写Java代码 编写Java代码 --> 测试和调试 测试和调试 --> 完成实现 ``` ## 2.
原创 2月前
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系统整理下Java SPI,Dubbo SPI,Spring SPI。SPI:Serial Peripheral Interface 串行外设接口Java SPI简述在文件中写实现类的全路径名。调用ServiceLoader.load的时候返回一个迭代器,他内部是一个懒加载,当调用hasNext的时候才会根据全路径名读取文件,调用next的时候才会实例化。 本质上就是,获取接口全路径名,安规范去该
SPC即统计过程控制(Statistical Process Control)。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。控制图是统计质量控制的基本工具,是一种把代表过程当前状态的样本信息与根据过程固有变异建立的控制
我们在进行数据分析的时候,并不是所有的数据都需要进行分析。这就要求我们要对数据进行按条件选择。本文我将用IBM SPSS Statistics演示如何进行按条件筛选数据。1、打开数据如图所示,是一个学生个人信息的数据集。我将在此基础上演示如何筛选出语文成绩大于78的学生。  图1:数据展示2、菜单位置如图所示,第一步我们点击菜单栏中的“数据”按钮,第二步选择下级菜单中的“选择个案”。&n
转载 2023-08-27 09:18:26
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SPC测试基准存储性能理事会(SPC)为存储厂商和消费者提供准确评估和对比存储产品的性能、性价比、以及能耗的方法。 存储性能理事会(SPC)成立于1998年,是一个非营利性组织,主要负责:定义、规范、推广行业领先的存储性能标准。为存储开发厂商和终端用户/消费者提供客观、真实的存储性能数据。SPC标准SPC Benchmark 1 (SPC-1)SPC Benchmark 2 (SPC-2
原创 2016-01-07 19:32:40
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## 如何用Python写SPC ### 简介 SPC(Statistical Process Control)统计过程控制是一种用于监控和改进过程稳定性和一致性的方法。它通过收集和分析数据来确定过程是否处于控制状态,并提供了检测异常和改进过程的工具。 在本文中,我将向你介绍如何使用Python编写SPC。我将依次介绍整个过程的步骤,并给出相应的代码示例和解释。通过这篇文章,你将学会如何使用
原创 8月前
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