近期后台好几个同学都问过这个问题：

只有规格下限，SPC 怎么做呢？

其实是因为很多同学把控制限和规格限搞混淆了

我们需要明确一点的是

控制限（LCL,UCL）是 “过程自己的状态”（由样本自身波动决定），

规格限(LSL,USL)是 “客户的要求的范围”。

他们不是一回事儿，如下图：

所以仅有规格下限也是可以做SPC的！

今天就用一篇文章讲透具体操作步骤，看完就能上手！

一、明确目标：我们要控制什么？

单边公差（只有 LSL）的场景下，SPC 的目标很清晰：

过程稳定是前提：确保生产波动是正常的（没有突然的异常波动导致特性值下降）；

满足下限：保证产品特性值极少低于 LSL，避免出现大量不合格品。

二、第一步：收集数据，打好基础

SPC 的前提是数据准确可靠，单边公差也不例外。这里有三个关键要点：

1. 数据类型得是 “计量型”

比如长度、强度、厚度等可以用数字精确衡量的数据。如果是 “合格 / 不合格” 这种计数型数据，灵敏度会差很多，优先选计量型。

2. 子组设计有讲究

子组大小：每次抽 3-5 个样本（比如每次测 5 个零件的强度），平衡检测成本和准确度；

子组数量：至少 25 组，才能稳定计算过程的 “平均水平” 和 “波动大小”；

抽样原则：随机抽、连续抽，别专挑好的或坏的，要反映真实生产状态。

举个例子：某零件强度要求≥200MPa（LSL=200），每天抽 3 组，每组 5 个数据，连抽 10 天，就能凑够 30 组数据，满足分析需求。

三、第二步：画控制图，监控过程稳定性

控制图是 SPC 的 “眼睛”，哪怕只有下限，也得用它来盯紧过程波动。

1. 选对控制图类型

优先用计量型控制图，比如 X-R 图（均值 - 极差图）或 X-s 图（均值 - 标准差图）。

它们能同时监控特性值的 “平均水平”和 “波动大小”，比计数型控制图更灵敏。

2. 计算控制限

控制限是过程 “正常波动的边界”，和规格限（LSL）没关系，

所以不管有没有规格上限，都要算上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。

3. 怎么看控制图是否稳定？

根据控制图八大判异原则来确定

四、第三步：算过程能力，评估是否满足下限

过程稳定后，就得评估它能不能 “稳稳满足 LSL” 了，这时候要算单侧过程能力指数 Cpl。

1. Cpl 的计算公式

2. Cpl 数值怎么解读？

Cpl≥1.33：过程能力充足，低于 LSL 的不合格品极少

1.0≤Cpl<1.33：有风险，偶尔可能出不合格品，需要改进；

Cpl<1.0：危险！必须立刻整改（比如提高均值、减小波动）。

举个例子：某过程均值 μ=250MPa，LSL=200MPa，σ=15MPa，那么 Cpl=(250-200)/(3×15)=1.11，处于 “有风险” 区间，需要调整设备参数提高均值，或优化工艺减小波动。

五、注意事项

1.别把控制限和规格限混淆

控制限是 “过程自己的本事”（由波动决定），规格限是 “客户的要求”。

两者不要混为一谈

2.非正态数据要先处理

如果数据不服从正态分布（比如强度数据常偏态），直接算 Cpl 会不准。可以用 Box-Cox 转换等方法把数据 转换，再做分析。

3.要持续监控

过程不会一直稳定，原材料、设备磨损都会影响波动。建议每周更新一次控制图，发现均值有下降趋势（比如连续 5 点靠近 LCL），赶紧干预！

本文总结：

单边公差（只有 LSL）的 SPC 没那么复杂，只需这四步：

1.抽好数据（3-5 个 / 组，至少 25 组）；

2.画控制图（X-R 图优先），关注过程稳定性；

3.算 Cpl，评估是否满足下限要求；

4.持续监控，有异常立刻整改。

如果还有疑问，欢迎在评论区留言，咱们一起讨论～

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