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统计过程控制SPC 统计过程控制SPC 主要内容： 1、SPC的基本概念 2、数据的概念和SPC的工具 3、SPC过程评价方法 4、SPC计量型和计数型控制图 的应用 1、SPC的基本概念 通过本章节的学习，你可以了 解： •SPC 的定义 •SPC 的优点 •SPC的历史 •产品控制和过程控制的区别 • 变差的基本概念 什么是SPC？ 统计过程控制（SPC）是一种用于控制 各种过程的方法。 分析 GM SPC手册中定义，SPC是使用统计 技术，如控制图等，分析过程或其输 出的工具。 措施 通过分析我们可以采取适当的措施达 到和维持统计控制状态，从而改进过 程能力。 改进 本质上说，它能让我们通过图形或其 他工具，解释过程信息。而这些过程 SPC帮助我们分析过程， 信息可以帮助我们确保过程能够稳定 从而改进过程能力 的，按我们需要的方法运转。 SPC的优点 1、帮助预测过程的发展趋势 2、提供客观的沟通工具 3、降低不良率，减少返工和浪费 4、帮助有效地控制和改进过程 SPC 的历史 统计过程控制的发展经历了几个世纪。在这个漫长的发展历程中，有四个 著名的学者做出了重要的贡献 • 沃尔特，休哈特博士Dr. Walter Shewhart 开发了控制图 • 爱德华.戴明博士Dr. W. E. Deming 总结了14条质量定律 • 约瑟夫·朱兰博士Dr. Joseph M. Juran 创造了柏拉图 • 石川馨博士 Dr. Kaoru Ishikawa 创建了鱼骨图 SPC 的历史 沃尔特，休哈特Walter Shewhart 上世纪20年代，沃尔特，休哈特在贝尔实验室工作时，发现过程的数据会形 成特定的图形。一个特定的图形一般对应于一个特定过程。休哈特认为形成图 形的原因，没有一个是绝对稳定的。 通常在温度、压力、速度和拧紧螺丝的力矩等方面都存在波动，因为人们从 来没有真正用同一个力矩拧紧过一个螺丝。休哈特发现一般的过程图形是由那 些隐藏在过程背后的，影响该过程的一些原因或变量随机变化而导致的。由于 这些原因普遍的存在于过程当中，所以称为普通原因。 休哈特总结出当过程的输出图形发生变化时，一定是由于过程的零件、参数 、系统原因等出现了变化。这些偶然的，特殊原因 并不是系统本身所固有的， 不能同等的影响系统输出。 休哈特的控制图是基于统计原理的。通过图形随着时间推移跟踪过程变化， 帮助我们有效地判断过程是否稳定，是否只受普通原因的随机变化影响，或是 受到系统中新的特殊原因影响。 SPC 的历史 爱德华.戴明博士 W.E. Deming 推广统计过程控制并实现全球性的应用 二战后，戴明在日本教授SPC的成功使得日本赢得了高质量 产品的美誉。这些产品开始超越西方的同类产品。在五六 十年代，美国企业并不注重质量，一直没有意识到日本企 业的发展速度和规模。在上世纪80年代一些美国企业诸如 福特，庞迪亚克邀请戴明来帮助他们重新加强统计控制， 戴明著名的14条原则指出了一条具有挑战性的发展道路， 使企业将质量意识融入到生产过程，业务运作和思考方式 中。 SPC