ScholarGate
Асистент
Process / pipelineEngineering methods

Статистически контрол на процеси — SPC

Статистическият контрол на процеси (SPC) е метод за качество, базиран на данни, който използва статистически техники – предимно контролни карти – за наблюдение на производствен или обслужващ процес във времето. Чрез разграничаване на естественото изменение на процеса (обикновена причина) от необичайното, изискващо действие изменение (специална причина), SPC позволява на специалистите да поддържат процесите в стабилно, предвидимо състояние и да откриват проблеми рано, преди дефектната продукция да достигне до клиентите.

Намерете тема с PaperMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Статистически контрол на процеси
Контролна картаПланиране на експериментиАнализ на видовете отказ…Анализ на възможностите…Разгръщане на функцията…Шест Сигми DMAICКонтролна карта по Бейсо…Bayesian failure mode an…Байесов анализ на възмож…Bayesian Six Sigma DMAIC

+40 more

Източници

  1. Shewhart, W. A. (1931). Economic Control of Quality of Manufactured Product. Van Nostrand. ISBN: 978-0873890762
  2. Montgomery, D. C. (2020). Introduction to Statistical Quality Control (8th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119657118

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Statistical Process Control (SPC). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/experimental-design/statistical-process-control

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side →

Цитиран в

Контролна карта по БейсовскиBayesian failure mode and effects analysisБайесов анализ на възможностите на процесаBayesian Six Sigma DMAICБайесов контрол на статистически процесиКонтролна картаАнализ на видовете откази и техните последици (FMEA)Хибридна контролна картаХибриден анализ на възможностите на процесаХибриден Six Sigma DMAICХибриден статистически контрол на процесиПълнофакторен експериментален дизайн в промишленосттаМноговариантна контролна картаМноговариантен анализ на дърво на събитиятаМногокритериален анализ на видовете откази и техните ефекти (MR-FMEA)Анализ на възможностите на многопараметрични процесиМноговариантен анализ на първопричинитеМногокритериален Шест Сигми DMAICМноговариантен статистически контрол на процеситеФамилия и ефекти на отказите, подпомогнато от оптимизацияАнализ на възможностите на процеса с подпомагане на оптимизациятаОптимизация-асистиран Six Sigma DMAICРазгръщане на функцията за качествоКонтролна карта, базирана на рискаАнализ на видовете откази и техните ефекти, базиран на риска (RBFMEA)Анализ на дървото на отказите, базиран на рискаАнализ на процесния капацитет, базиран на рискаРазгърнато във функцията на качеството, базирано на риска (Risk-based QFD)Анализ на надеждността, базиран на рискаАнализ на първопричините, базиран на рискаРиск-ориентиран Six Sigma DMAICКонтрол на статистическия процес, базиран на рискаУстойчива контролна картаУстойчив анализ на видовете откази и техните последициУстойчив анализ на дървото на отказитеАнализ на възможностите на процеса с робастни методиRobust Six Sigma DMAICУстойчив статистически контрол на процеситеАнализ на чувствителността с контролни картиАнализ на чувствителността с FMEAАнализ на чувствителността с анализ на възможностите на процесаАнализ на чувствителността с Six Sigma DMAICКонтролна карта, подпомогната от симулацияАнализ на възможностите на процеса, подпомогнат от симулацияАнализ на първопричините с помощта на симулацияСимулационно-подпомогнат Six Sigma DMAICСтатистически контрол на процесите с помощта на симулация

Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →

ScholarGate — Statistical Process Control (Statistical Process Control (SPC)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/experimental-design/statistical-process-control · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026