顾客满意是企业避免缺陷质量特性的重要方面。通过SPC（统计过程控制）分析，企业可以有效监控和改进产品质量，从而提升顾客满意度。SPC技术帮助企业实时识别潜在问题并采取适当措施，确保产品符合顾客期望，提高市场竞争力。
顾客满意的SPC过程统计分析
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极差=SPC过程统计分析步骤
极差=34；
分为10组；
控制上线=164.5；
中央线=158.5；
控制下线=152.5。
数据分布在8个区中，其中34个数据在区6中。
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t值统计分析的SPC过程分析
t值是数据中出现次数最多的数值。2. t值不受极值的影响。3. t值可能存在没有众数或多个众数的情况。4. t值适用于计量数据和计数型数据。
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SPC 过程统计分析发现过程能力不足
零件和材料不稳定、设计不合理、供应商和生产部门存在问题。
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不规则型-SPC过程统计分析
在不规则型情况下，图形表现为不规则状态或是几种不同状态的混合体。SPC过程统计分析用于分析这些不规则型的变化，帮助识别数据中的潜在问题和趋势。
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SPC过程统计分析的关键注意点
在应用SPC过程统计分析时，需关注以下几点：数据量的多少、是否存在假数据、与计量值中其他管制图结合使用分析、如数据过少，则将CPK或PPK和直方图放在一起来分析、特别注意类似管制界限与规格界限的位置及相互关系、当出现单边规格时，分布可能不理想，但有时可以接受。
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过程受控的一般依据SPC过程统计分析
过程受控的一般依据：连续25个数据点在控制界限内，连续35个数据点中只有1个超出控制界限，连续100个数据点中不超过2个超出控制界限。
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关键控制点-SPC过程统计分析
3、关键控制点：为了确保控制取得最佳结果，我们应尽量选择那些影响产品质量特性的根本原因或接近根本原因的特性作为控制点。 4、易测量的控制点：在同样能够满足产品质量控制要求的情况下，应优先选择容易测量的控制点进行质量控制，如果没有质量特性数据，控制将无法进行。
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SPC过程统计分析的均值-极差图优化方法
均值-极差图（Xbar-R）和均值-标准差图（Xbar-S）是SPC过程统计分析中常用的工具。另外，还有中位数-极差图（MedianX-R）和单值-移动极差图（X-MR）可以用于不同类型的数据分析。
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SPC过程统计分析：M与AVG重合时的计算
在M与AVG重合时，不良率p的计算公式为：p=2[1-Φ(3Cp)]其中：Cp：过程能力指数Φ：标准正态分布累积分布函数例如，当Cp=0.67时，则p=0.0456。
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