下载文档原格式
质量控制中的统计过程控制研究一、引言质量控制是企业生产过程中非常重要的一环。
而统计过程控制则是其中的一种有效管理方法，可以在生产过程中实时监测各项指标是否正常，及时发现异常并进行调整，进而保证生产工艺的稳定性和产品质量的稳定性。
本文将从统计过程控制的概念、优点、应用以及实施方法等方面进行探讨，以期为读者提供一些参考。
二、统计过程控制的概念统计过程控制是一种企业管理工具，类似于一种质量控制手段，也被称为SPC (Statistical Process Control)。
其基本思想是对生产过程中各项指标进行监控，以统计学的方法来对生产质量进行控制，最终达到稳定生产、提高产品质量的目的。
在应用统计过程控制的过程中，企业需要选择合适的输入和输出指标，通过统计分析的方法对各项指标进行实时监控，及时发现并解决生产过程中的质量问题。
三、统计过程控制的优点统计过程控制可以带来多方面的优点，包括：1.减少生产成本和废品减少。
当生产过程中存在质量问题或出现异常情况时，及时采取措施可以避免生产成本和废品费用的增加，提高企业的经济效益。
2.提高产品质量和稳定性。
经过统计分析对企业生产过程中各项指标进行监测和控制，可以实时发现并调整生产过程中的问题，有效提升产品质量和稳定性。
3.提高客户满意度和品牌形象。
合格的产品质量可以提高客户的满意度，从而促进企业的发展和品牌形象的提高。
四、统计过程控制的应用统计过程控制可以应用在食品、汽车、电子、医疗器械等多个行业。
以下介绍几种常见应用：1.制造业。
在制造业中，统计过程控制可以帮助企业实时监测生产过程中的各项指标，减少因人为和机器设备等原因导致的不良品率，提高生产效率和产品质量。
2.电子行业。
在电子行业中，统计过程控制可以帮助企业实时监测电子零件的质量指标，降低制造过程中的失效率，提高产品的可靠性和稳定性。
3.食品行业。
在食品行业中，食品的纯度和安全性对消费者来说至关重要，将统计过程控制应用于食品生产中可以确保食品的成分和安全性符合标准，从而提高产品质量和安全性。
SPC统计过程控制的使用步骤简介SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制是一种基于统计方法的质量管理工具，用于监控和控制过程中的变异性。
通过采集数据并分析，SPC可帮助组织识别潜在的问题，并采取必要的纠正措施来提高过程的稳定性和一致性。
本文将介绍SPC的使用步骤，帮助读者了解如何应用SPC来优化工作流程。
步骤一：确定关键过程在应用SPC之前，首要任务是确定要监控和控制的关键过程。
关键过程是对产品或服务质量具有重要影响的主要步骤。
通过识别关键过程，可以更具针对性地收集数据，并制定相应的控制策略。
步骤二：收集数据采集准确的数据是SPC的基础。
数据收集的频率和样本量应根据过程的特点和要求进行确定。
通常，数据可以通过手动记录、传感器或监控设备等方式收集。
在收集数据时，需要记录以下信息： - 时间戳 - 数据值 - 样本编号（可选） - 采集人员（可选）确保数据采集的一致性和准确性对于后续的分析至关重要。
步骤三：数据分析和控制图绘制在SPC中，数据分析是一个关键的环节。
通过分析数据，可以了解过程中的变异性，并绘制控制图以显示过程的稳定性。
以下是数据分析和控制图绘制的步骤： 1. 计算每个样本的平均值和标准差。
2. 绘制一个均值控制图，用于监控过程的中心线移动。
3. 绘制一个范围控制图，用于监控过程的变异性。
4. 检查控制图上的点是否超出控制限。
超出控制限的点可能表示过程存在特殊因素，需要进行进一步的调查和改进。
控制图的使用可以帮助识别过程的异常变动，并及时采取纠正措施来消除或减少变异性。
步骤四：解读控制图理解控制图上的模式和趋势对于SPC的有效运用至关重要。
常见的控制图模式包括： - 单点超出控制限 - 连续点超出上限或下限 - 渐进的点 - 周期性变化根据控制图上的模式和趋势，可以判断过程是否稳定，以及是否存在特殊因素影响。
步骤五：采取纠正措施如果控制图上的点超出控制限或存在异常模式，需要采取相应的纠正措施来解决问题。
中大网校引领成功职业人生
中大网校 “十佳网络教育机构”、 “十佳职业培训机构” 网址： 1、在啤酒厂检测啤酒的酒精含量，应采用（ ）
A:ρ控制图
B:n ρ控制图
C:c 控制图
D:X —RS 控制图
答案:D
解析:啤酒厂检验啤酒的酒精含量，属于在液体流程式工艺线上检验
2、若对检验费用高的产品进行控制，最宜选取的控制图为（ ） A:
B:
C:ρ控制图
D:c 控制图
答案:B
解析:
的适用范围包括检验费用高的产品
3、某厂加工手表齿轮轴，为控制其直径，应采用（ ）
A:不合格率ρ控制图
B:均值—极差 —R 控制图
C:不合格数c 控制图
D:不合格数n ρ控制图
答案:B
解析:手表齿轮直径是计量值数据，排除β图、c 图和n ρ图后选B。
统计过程控制（SPC）与休哈特控制图(四)第八章排列图法和因果图法一、排列图法（一）什么是排列图排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要原因所使用的图。
它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的图。
它的基本图形,见图9-1。
排列图又称帕累托图。
最早是由意大利经济学家帕累托用来分析社会财富的分布状况。
他发现少数人占有着绝大多数财富，而绝大多数人却占有少量财富处于贫困的状态。
这种少数人占有着绝大多数财富左右社会经济发展的现象，即所谓“关键的少数、次要的多数”的关系。
后来，美国质量管理专家米兰，把这个“关键的少数、次要的多数”的原理应用于质量管理中，便成为常用方法之一（排列图），并广泛应用于其它的专业管理。
目前在仓库、物资管理中常用的ABC分析法就出自排列图的原理。
（二）排列图的作图法1．搜集数据搜集一定时期的质量数据，按不同用途加以分层、统计。
以某卷烟厂卷烟车间成品抽样检验时外观质量不合格品项目调查表中的数据为例（表9-1）。
2．作缺陷项目统计表为简化计算和作图，把频数较少的油点、软腰和钢印三次缺陷合并为“其它”项，其频数为37。
（1）把各分层项目的缺陷频数，由多到少顺序填入缺陷项目统计表，“其他”项放在最后,见表9-1。
（2）按表9-1的表头计算累计频数和累计百分比。
并填入统计表9-2中。
3．绘制排列图绘制排列图的步骤如下：（1）画横坐标，标出项目的等分刻度。
本例共七个项目。
按统计袤的序号，从左到右，在每个刻度间距下填写每个项目的名称，如空松、贴口、......、其它。
如图9-2。
（2）画左纵坐标，表示频数（件数、全额等)。
确定原点为0和坐标的刻度比例，并标出相应数值，本例为100、200、300等等。
（3）按频数画出每一项目的直方图形，并在上方标以相应的项目频数。
如空松458、贴口297等。
（4）画右纵坐标表示累计百分比。
画累计百分比折线，可用两种方法。
4.3 分析用控制图和控制用控制图4.3 分析用控制图和控制用控制图（一）分析用控制图与控制用控制图的含义先看一下为什么控制图要在稳态下进行？一道工序开始应用控制图时，几乎总不会恰巧处于稳态，也即总存在异因。
如果就以这种非稳态状态下的参数来建立控制图，控制图界限之间的间隔一定较宽，以这样的控制图来控制未来，将会导致错误的结论。
因此，一开始，总需要将非稳态的过程调整到稳态，这就是分析用控制图的阶段。
等到过程调整到稳态后，才能延长控制图的控制线作为控制用控制图，这就是控制用控制图的阶段。
故根据使用目的的不同，控制图可分为分析用和制用控制图两类。
1、分析用控制图分析用控制图主要分析以下两个方面：（1）所分析的过程是否处于统计控制状态？若达到；则称统计稳态。
（2）该过程的过程能力指数cp是否满足要求？维尔达（s.l.wierda）把过程能力指数满足要求的状态称作技术稳态。
从表可见，状态ⅳ达到状态ⅰ有两条途径：ⅳ→ⅲ→ⅰ；ⅳ→ⅱ→ⅰ，哪条好？这应由具体的技术经济分析决定，如果从计算cp值考虑，可以先达到状态ⅲ。
2、控制用控制图2、控制用控制图当统计稳态和技术稳态都达到时，分析用控制图可转为控制用控制图。
把分析用控制图的控制线延长，而且要有正式的交接手续。
经过一个阶段的使用后，可能又会出现异常，这时应查出异因，采取措施，加以消除。
（二）常规控制图的设计思想常规控制图的设计思想是先确定犯第一类错误的概率α，再看犯第二类错误的概率β。
（1）按3σ方式确定cl、ucl、lcl，就等于确定α0=0.27%。
（2）在统计中通常采用α=1%，5%，10%三级，但休哈特为了增加使用者信心把常规控制图的α取得特别小，这样β就大，这就需要增加第二类判异准则，即既使点子不出界，但当界内点排列不随机也表示存在异常因素。
（三）判异准则判异准则有点出界和界内点排列不随机两类。
由于对点子的数目未加限制，故后者的模式原则上可以有很多种，但在实际中经常使用的只有具有明显物理意义的若干种。
SPC ·DOE ·FMEA ·QFD四个质量工具详解(质量工程学)质量工程学四个重要方法：SPC（统计过程控制）、DOE（实验设计）、FMEA（故障模式及影响分析）、QFD （质量功能展开）。
它们的基础理论该如何运用以及所能带来的优势有哪些。
SPC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。
正常波动是偶然性因素（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。
异常波动是由系统原因（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。
统计过程控制（简称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。
它认为，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）；当过程中存在系统因素的影响时，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。
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。
实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。
第二步则是用控制图对过程进行监控。
控制图是SPC中最重要的工具。
目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。
