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统计过程控制 SPC Statistical Process Control 第二版 目录 一、 SPC的产生及作用 二、 SPC常用术语解释 三、 持续改进及统计过程控制概述 四、 实例 一、SPC的产生及作用 SPC的产生 工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。 3σ原理 若质量特性值X服从正态分布,那么,在 ±3σ 范围内包含了99.73% 的质量特性值。 正态分布中心与规格中心重合时u±3σ u±6σ的不合格率(未考虑偏移) SPC的产生 *第二次世界大战后期,美国开始将休哈特方法在军工部门推行. *战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W.Ed-wards Deming)博士,将SPC引入日本.从1950~1980年,经过30年努力,日本跨居世界质量与生产率的领先地位.美国著名质量管理专家伯格(Roger W.Berger)指出,日本成功的基石之一就是SPC SPC的产生 在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是系统原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由偶然性原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。 SPC的产生 SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 SPC的产生 过程能力原理 统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。 当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在偶然因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 SPC的作用 SPC可以： · 对过程作出可靠的评估；· 确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；· 为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；· 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作； SPC的作用 有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以：· 降低成本· 降低不良率，减少返工和浪费· 提高劳动生产率· 提供核心竞争力(产品开发竞争力,品牌竞争力…)· 赢得广泛客户· 更好地理解和实施质量体系 二、SPC常用术语解释 三、统计过程控制概述 预防与检验 检验——容忍浪费 预防——避免浪费 预防与检验 通过从开始时就不产生无用的输出，从而避免浪费的更有 效的策略就是预防。 但仅有口号是不够的，首先我们需要认识统计过程控制系统的要素 制程控制系统  有反馈的过程控制系统模型 过程的呼声 人 设备 材料 方法 产品或 环境 服务 输入 过程/系统 输出 顾客的呼声 变差 为了有效地使用过程控制