AutoPMS
SPC
SPC
Statistical Process Control
统计过程控制，用统计方法区分普通原因与特殊原因变异、监控并改进过程稳定性的方法体系。AIAG 与 VDA 联合发布的《AIAG & VDA SPC 手册》2026-02 推出黄皮书草案、2026-07-01 正式发售第一版，取代沿用 20 余年的 AIAG SPC 第二版（2005）与 VDA 第 4 卷中的 SPC 要求，并全面对齐 ISO 22514、ISO 7870、ISO 3534、ISO 11462。核心变化：把 SPC 从孤立绘图工具重构为与 APQP、PFMEA、控制计划、MSA、PPAP 联动的闭环治理体系（控制环）；引入 ISO 22514-2 时间依赖分布模型处理趋势与磨损；非正态数据改用分位数法、取消强制正态转换；强制要求配套失控行动计划（OCAP）；统一采用 8 条 Nelson 判异规则；强制条款由旧版 51 条增至 133 条。
SPC
控制图
Control Chart
Control Chart
SPC 的核心工具，在时间序列上标绘过程数据点，叠加中心线(CL)和控制界限(UCL/LCL)。通过观察数据点分布判断过程是否稳定受控。
SPC
X-bar R 控制图
Xbar-R
X-bar and R Chart
最常用的变量控制图，X-bar 图监控过程均值的变化，R 图监控过程变异范围的变化。通常每子组取样 2-10 个。
SPC
Cp
Cp
Process Capability Index
过程能力指数（潜在能力），衡量过程固有变异宽度与规格范围的比值：Cp = (USL−LSL) / 6σ，σ 取组内变异（R̄/d₂ 或 s̄/c₄）。只反映变异宽度，不含中心偏移。使用前提是过程已通过控制图验证统计受控——新版 AIAG & VDA SPC 手册明确：过程存在特殊原因变异时禁止计算和提交 Cp/Cpk，只能提交 Pp/Ppk。常用判定：关键特性 Cp ≥ 1.33，安全/法规特性 ≥ 1.67。
SPC
Cpk
Cpk
Process Capability Index (centered)
修正过程能力指数，同时考虑变异与中心偏移：Cpk = min[(USL−μ)/3σ, (μ−LSL)/3σ]，σ 取组内变异。与 Cp 一样仅在过程统计受控时有效，失控状态下计算 Cpk 属审核不符合项，应改用 Ppk。汽车行业通用要求 Cpk ≥ 1.33，安全法规特性 ≥ 1.67，客户特殊要求（CSR）可能更高。新版手册中 Cpk 与 Ppk 公式已统一为同一形式，区别只在 σ 的取法（组内 vs 整体）与过程是否受控。
SPC
控制界限
UCL/LCL
Upper/Lower Control Limit
控制图上的上下控制线，通常设定为 ±3σ。数据点超出控制界限表明过程出现特殊原因变异，需要调查。不等于规格界限(USL/LSL)。
SPC
规格界限
USL/LSL
Upper/Lower Specification Limit
由客户或设计要求规定的允许范围上下限。与控制界限不同，规格界限反映客户要求，控制界限反映过程实际能力。
SPC
Western Electric 规则
WECO Rules
Western Electric Rules (WECO Rules)
西方电气公司 1956 年《统计质量控制手册》提出的控制图判异规则，原始共 4 条：①1 点超出 3σ；②连续 3 点中 2 点超出同侧 2σ；③连续 5 点中 4 点超出同侧 1σ；④连续 8 点落在中心线同侧。Nelson 于 1984 年将其扩展为 8 条（见「Nelson 规则」）。行业日常所说的「判异八准则」实际指 Nelson 规则，两个名称常被混用，引用时需区分。
SPC
普通原因 vs 特殊原因变异
Common/Special Cause
Common Cause vs Special Cause Variation
普通原因：过程固有的、稳定的随机变异，只能通过系统改进减少。特殊原因：可识别的、非随机的异常变异，需要立即调查和消除。
SPC
计数值 vs 计量值
Attribute vs Variable
Attribute Data vs Variable Data
计数值数据：只能分类计数的离散数据（如合格/不合格、通过/不通过）。计量值数据：可连续测量的数值数据（如长度、重量、温度）。SPC 中两种数据类型使用不同的控制图。
SPC
置信区间
CI
Confidence Interval
在给定置信水平下，参数真实值可能落入的区间范围。例如 95% 置信区间表示有 95% 的把握真实值在此区间内。
SPC
P图 vs NP图
P-chart / NP-chart
P Chart / NP Chart
计数值控制图。P 图监控不合格品率（子组大小可不同），NP 图监控不合格品数（子组大小固定）。适用于通过/不通过类型的质量数据。
SPC
Nelson 规则
Nelson Rules
Nelson Rules
Lloyd S. Nelson 于 1984 年在 Western Electric 规则基础上扩展的 8 条控制图判异准则，2026 版 AIAG & VDA SPC 手册统一采用为全球判异标准，任一触发即判定过程失控并须启动 OCAP：①1 点超出 3σ 控制限；②连续 9 点在中心线同侧；③连续 6 点单调递增或递减；④连续 14 点上下交替；⑤连续 3 点中 2 点超出同侧 2σ；⑥连续 5 点中 4 点超出同侧 1σ；⑦连续 15 点落在中心线 ±1σ 内；⑧连续 8 点落在 ±1σ 之外。规则 1 探测大幅偏移，2/5/6 探测均值偏移，3 探测趋势（如刀具磨损），4 探测系统性交替，7/8 探测变异异常减小或增大。
SPC
失控行动计划
OCAP
Out of Control Action Plan
为每张控制图配套的书面响应程序，规定触发判异规则时由谁、在多长时间内、按什么步骤处置。2026 版 AIAG & VDA SPC 手册将其列为强制要求，核心原则是「发现不稳定而无反应措施，比不监控更糟」。一份合格 OCAP 应包含调整矩阵（操作员可自行执行的动作）、责任人、升级路径（超时未解决向上升级）、过程日志（记录每次调整）、培训与能力验证记录。整改完成后须同步更新 PFMEA、控制计划与工艺参数，形成闭环。
SPC
机器性能指数
Pm/Pmk
Machine Performance Index
评估单台设备或工装自身加工精度的短期能力指标，ISO 22514 与新版 AIAG & VDA SPC 手册口径。计算方式与 Cp/Cpk 相同，但只采集同一设备、同一批次、排除人料环变异的数据，用于设备采购验收与新模具验收。常用要求：样本量 n ≥ 50 时 Pm ≥ 2.00、Pmk ≥ 1.67。旧称 Cm/Cmk，新版统一为 Pm/Pmk。与 Cpk 的区别：Pmk 只证明设备本身行，Cpk 证明整个人机料法环测系统行。
SPC
控制环
Control Loop
Control Loop
2026 版 AIAG & VDA SPC 手册引入的闭环管理框架，把 SPC 从孤立工具升级为分层质量治理体系。控制环 1 为生产现场实时监控（控制图 + OCAP 立即响应）；控制环 2 为批次或短期分析（质量门放行判定）；控制环 3 为回顾性过程控制（长期能力评估与参数化分析，对应旧版长期能力研究）；控制环 4 为跨过程分析（把经验教训反哺研发与策划）。部分资料按 6 环表述，额外纳入产品审核、过程审核与管理评审，引用时应注明所依据的版本。
SPC
时间依赖分布模型
ISO 22514-2
Time-dependent distribution model
ISO 22514-2 定义的过程分布随时间演变模型，新版 AIAG & VDA SPC 手册采纳后用于替代「必须正态、必须恒定」的理想假设。分四类共 8 种：A 类位置与变异均恒定（理想量产状态，含 A1、A2）；B 类位置恒定、变异变化；C 类变异恒定、位置变化（C1–C4，覆盖趋势型如刀具磨损、阶跃、漂移等）；D 类位置与变异均变化。识别模型类型后，控制限与能力指数须按对应模型计算——对 C/D 类过程硬套传统 X̄-R 图会大量误报警。
SPC