第11章 统计过程控制.pptVIP

spc SPC(Statistical Process Control)统计过程控制 目录 1 SPC的基本知识 2 常规控制图 3 分析用控制图与控制用控制图 4 过程能力分析 5 常规控制图的计算 第一节 统计过程控制的基本概念 1.1统计过程控制的基本概念 统计过程控制（Stastistical Process Control简称SPC）是为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定要求的一种技术。 SPC中的主要工具是控制图。因此，要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解，否则就不可能通过SPC取得真正的实效。 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。 为了保证预防原则的实现，20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组，一为过程控制组，学术领导人为休哈特；另一为产品控制组，学术领导人为道奇。其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。这两个研究组的研究成果影响深远，在他们之后，虽然有数以千记的论文出现，但至今仍未能脱其左右。休哈特与道奇是统计质量控制（SQC）奠基人。1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。 1.2统计过程控制的特点 1.3 统计过程诊断 SPC可以判断过程的异常，及时警告。但早期的SPC不能判断此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断。而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常也无从下手。故现场与理论都迫切需要将SPC加以发展，现代SPC已包含了此部分内容，也即统计过程诊断（Statistical Process Diagnosis,简称SPD）。 SPD不但具有早期SPC告警进行控制的功能，而且具有诊断功能，故SPD是现代SPC理论的发展和重要组成部分。SPD就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断，从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施、减少损失、保证产品质量的目的。SPD是20世纪80年代发展起来的。 统计过程控制的作用 1、确保过程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为过程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。 第二节 常规控制图_休哈特控制图 2.1 常规控制图的构造 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于统计控制状态的一种用统计方法设计的图。 世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年5月16日提出的不合格品率（p）控制图。 图上有用实线绘制的中心线（CL，Central Line）、用虚线绘制的上控制限（UCL,Upper control Limit）和下控制线（LCL,Lower Control Limit），图中并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，各点之间用直线段相连，以便看出点子的变化趋势。 2.2控制图的重要性 （1）控制图是贯彻预防原则的SPC的重要工具，控制图可用以直接控制与诊断过程，故为质量管理七个工具的重要组成部分。 （2）1984年日本名古屋工业大学调查了200家日本各行各业的中小型工厂，结果发现平均每家工厂采用137张控制图。这个数字对于推行SPC与SPD有一定的参考意义。 （3）当然，有些大型企业应用控制图的张数是很多的，例如美国柯达彩色胶卷公司有5000职工，一共应用了35000张控制图。 （4）我们不追求控制图张数的多少，但可以说，工厂中使用控制图的张数在某种意义上反映了管理现代化的程度。 2.3控制图的形成及控制图原理解释 2.3.1控制图的形成 控制图由正态分布演变而来。 正态分布可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%，落在μ±3σ之外的概率为100%-99.73%= 0.27%，而超过一侧，即大于μ+3σ或小于μ-3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1‰，见图2.1,休哈特就根据这一事实提出了控制图。 控制图的演变过程见图 2.3.2控制图原理的第一种解释 如图，对这第4个点子应