## Python 统计过程控制:摘要
本次研讨会演示了如何使用 Python 中的 `pandas`、`plotnine` 和 `scipy` 库执行统计过程控制 (SPC)。SPC 利用统计方法来监控产品质量随时间的变化,并确定何时需要干预。
示例侧重于日本温泉的质量控制,在温泉中,保持稳定的温度、pH 值和硫磺含量对于旅游业和地方经济至关重要。使用来自鹿儿岛县温泉的数据,该数据每月收集 15 个月,以说明 SPC 技术。
关键步骤包括计算描述性统计数据(平均值、标准差)、创建过程概览图和直方图以可视化数据分布,以及分析子组统计数据(平均值、范围、标准差)。然后生成控制图(X-bar 和 S 图)以监控过程稳定性,识别潜在的“失控”状况。移动范围图用于单个测量值。
通过应用这些方法,操作员可以主动管理温泉质量,确保其符合宣传标准并保持其声誉。本次研讨会提供了实用的 Python 代码和可视化工具,以实现基于数据的过程改进。