统计质量管理第五章 统计过程控制3

统计过程控制程序1目的通过应用统计技术，对公司有关的数据进行收集分析，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，确保过程能力及产品质量得到有效控制和改进。

2范围本程序适用于公司顾客要求和需做统计过程控制(Cp、Cpk、Pp、Ppk、Cmk、PPM)的所有过程和产品。

3职责3.1品质管理部：数据分析的归口管理部门，负责统计技术应用的指导、检查、分析和管理；并对检验数据进行收集、整理、统计、分析，提出改进要求。

3.2工程技术：确定过程和产品的技术要求、控制要求，并组织进行改进。

3.3**事业部：负责收集、统计生产过程的数据，并根据SPC控制图研究结果对过程、产品实施改进。

3.4其它部门：负责与本部门有关的数据的收集、分析与传递。

4定义4.1统计过程控制(SPC)利用统计技术把数据转换成过程状态信息，以便确认、纠正和改进过程效能。

4.2统计过程控制体系为实施SPC技术管理所需的组织机构、程序、过程和资源。

4.3工序能力(B)处于稳定、标准状态下，工序的实际加工能力，表达式B=6o=6S，其影响因素是人、机、料、法、环、测。

4.4稳定过程能力(Cp)衡量工序能力对产品规格要求满足程度的数量值，是规格范围(T)与工序能力(B)的比值，表达式Cp=T/B(T二规格上限Tu 一规格下限TL)。

4.5稳定过程能力指数(Cpk)是一项有关稳定过程能力的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。

4.6初期过程能力(Pp)是一项类似于Cp的指数，但计算时是以新产品的初期过程的性能。

4.7初期过程能力指数(Ppk)1是一项类似于Cpk的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。

4.8质量水准(PPM)每百万个零件不合格数，指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法，PPM数据常用来优先制定纠正措施。

4.9设备能力指数(Cmk)反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。

质量管理中的SPC统计过程控制质量管理是企业生产和经营过程中至关重要的一环。

为了保证产品的质量稳定和一致性，SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）被广泛应用于质量管理中。

本文将探讨SPC统计过程控制在质量管理中的作用、原理和应用案例。

一、SPC统计过程控制的作用SPC统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监测和控制质量的方法。

它的作用主要有以下几个方面：1. 提前发现问题：SPC通过持续监测和分析过程数据，能够及时发现潜在的质量问题。

通过及时采取措施，可以避免质量问题进一步扩大，降低不良品的产生并节约成本。

2. 降低过程变异性：过程中的变异性是质量问题的主要根源之一。

通过SPC可以分析过程中的变异性，并采取相应的控制措施，使过程变得更加稳定，产品质量更加一致。

3. 改进过程能力：SPC统计过程控制可通过数据分析，评估和改进过程能力。

通过数据分析，可以找出过程中的瓶颈和不足之处，并加以改善，提高生产效率和产品质量。

二、SPC统计过程控制的原理SPC统计过程控制依据统计学原理，通过采集样本数据，并运用统计方法进行分析和判断。

其主要原理包括以下几个方面：1. 随机变异和特殊因素：SPC将过程中的变异分为随机变异和特殊因素两种。

随机变异是不可避免的，而特殊因素则是可以识别和排除的。

通过分析数据，可以判断变异性是否超出了正常范围，进而判断产品是否合格。

2. 控制图的应用：SPC通过绘制控制图，可以直观地反映出过程的变异性状况。

控制图一般包括平均线（表示过程的中心），上下控制限（表示变异程度），以及数据点（表示样本数据）。

通过分析控制图上的变化趋势和超出控制限的数据点，可以判断过程是否受到特殊因素的影响。

3. 结果分析和过程改进：通过SPC统计过程控制，可以得到一系列的统计数据和变异规律。

根据这些数据，可以进行结果分析，并提出相应的改进措施。

通过持续改进，不断降低过程变异性，提高产品的一致性和稳定性。

《质量管理学》教学大纲Quality Management一、课程的地位与任务本课程是工商管理、产品质量工程、工业工程等专业学生的一门必修课，主要讲授质量管理的基本概念和基本原理、常用质量管理统计工具、设计质量管理中正交试验设计和质量机能展开、统计过程控制抽样及抽样技术、全面质量管理、质量管理体系认证、六西格玛原理、质量成本分析等主要内容，通过本课程的学习，使学生了解和掌握有关质量管理的基本理论和方法，能再企业事业单位及政府部门从事质量管理方面的工作。

二、课程主要内容与基本要求第一章质量管理概述主要内容：质量及质量管理的相关术语、质量管理发展历史、质量的形成过程、质量管理的基础工作、质量监督、国际三大质量奖。

基本要求：了解质量管理发展历史、质量监督、国际三大质量奖；理解质量及特性、质量形成过程、质量管理的基础工作；掌握质量和质量管理相关术语。

第二章常用质量管理方法主要内容：质量控制的基础知识、排列图和因果图、调查表和分层法、直方图和散布图、质量管理新7种工具。

基本要求：理解质量控制的基础知识；理解质量管理新7种工具；掌握排列图和因果图、调查表和分层法、直方图和散布图概念、画法及分析。

第三章设计质量管理主要内容：单指标正交试验设计；多指标正交试验设计；水平不封的正交试验设计；质量机能展开。

基本要求：理解正交试验设计的基本概念；掌握正交试验的格式和特点，熟练掌握单指标、多指标、水平不等正交试验设计及结果的分析、极差分析。

理解质量机能展开的基本定义；掌握质量屋技术；掌握质量机能展开（QFD）的方法和过程；了解质量机能展开（QFD）的核心思想和基本原理。

第四章质量检验及抽样技术主要内容：质量检验、抽样检验、抽样检验特性曲线、计术标准型抽样方案、计数调整型抽样检验、其他抽样检验。

基本要求：了解质量检验的只能、其他抽样检验；理解质量检验、抽样检验的概念、抽样方案的接收概率和抽样特性曲线；掌握计量值抽样检验的原理；熟练掌握计数标准型抽样检验和计数调整型抽样检验的理论方法。

现代质量工程第五章质量控制常用技术在现代质量管理领域，质量控制是保证产品质量和满足客户需求的关键环节。

为了提高产品的品质，企业常常使用各种质量控制常用技术。

本文将就这些技术进行探讨，以期提供一些有关质量控制的实用信息。

1.统计过程控制（SPC）统计过程控制是一种通过统计方法来分析和控制生产过程的技术。

它可以帮助企业及时发现生产过程中的变异，并及时采取措施加以调整。

常用的统计过程控制方法包括控制图和流程能力分析。

控制图能够直观地表达过程中的变异情况，帮助工程师判断是否需要进行调整。

流程能力分析则是对生产过程的能力进行评估，以确定产品是否能够满足客户的要求。

2.六西格玛（Six Sigma）六西格玛是一种管理方法学，旨在通过减少产品和服务的缺陷来改进业务绩效。

它结合了统计学和管理学的方法，通过DMAIC（定义、度量、分析、改进和控制）的循环过程来实现改进。

六西格玛注重数据驱动的决策，在改进过程中，通过收集和分析数据来确定问题的根本原因，并提出相应的改进措施。

3.故障模式和影响分析（FMEA）故障模式和影响分析是一种对系统、产品或过程进行全面评估的方法。

它通过识别潜在故障模式及其影响，确定可能出现的问题，并采取相应的预防措施。

FMEA可以帮助企业在产品设计和生产过程中预先识别问题，并采取措施避免这些问题的发生。

它还可以提供有关故障影响的信息，有助于制定适当的修复和改进计划。

4.质量功能展开（QFD）质量功能展开是一种将客户需求转化为产品设计要求的方法。

它通过将客户需求与产品特性进行对应，构建质量指标，从而确保产品能够满足客户的期望。

QFD的核心思想是“从顾客出发，全员参与”，通过建立顾客需求转化矩阵，引导产品开发团队在设计过程中注重客户需求，提高产品的质量和竞争力。

5.品质管理工具除了以上几种常用技术，还有许多品质管理工具可以帮助企业进行质量控制。

例如，流程图能够帮助企业了解和分析工作流程，黄金样本提供了参考样本，使产品和服务的质量保持一致，直方图可以用于分析数据分布的情况，根本原因分析（RCA）可以帮助寻找问题的根本原因等。

全面质量管理第四版电子版：专业版引言全面质量管理（Total Quality Management, TQM）是一种通过让所有员工参与到改进组织的过程中来提高产品和服务质量的管理策略。

本电子版专业版旨在为组织提供一套全面的指南，以便更好地实施和维护全面质量管理。

第一章：全面质量管理的概念1.1 全面质量管理的定义在本章中，我们将详细介绍全面质量管理的定义、历史和发展过程。

1.2 全面质量管理的核心原则我们将深入探讨全面质量管理的核心原则，包括客户焦点、全员参与、过程方法、系统化管理、持续改进、事实依据的决策制定和供应商关系互惠。

第二章：全面质量管理的实施2.1 建立全面质量管理团队本章将讨论如何建立一个有效的全面质量管理团队，包括团队成员的选择、角色和职责的分配以及团队建设的策略。

2.2 设计和实施全面质量管理体系我们将介绍如何设计和实施一个全面质量管理体系，包括质量策划、过程控制、质量保证和质量改进等方面。

第三章：全面质量管理的工具和技术3.1 统计过程控制（SPC）在本节中，我们将详细介绍统计过程控制的概念、工具和技术，以及如何将其应用于全面质量管理中。

3.2 根本原因分析我们将探讨根本原因分析的方法和技巧，以帮助组织找到问题的根本原因并采取相应的改进措施。

第四章：全面质量管理的高级策略4.1 持续改进本章将讨论持续改进的概念、原则和方法，以及如何在全面质量管理中实施持续改进。

4.2 知识管理我们将介绍知识管理在全面质量管理中的作用，以及如何有效地管理和分享组织内的知识和经验。

第五章：全面质量管理的案例研究本章将提供几个全面质量管理的成功案例研究，以帮助读者更好地理解全面质量管理在实际组织中的应用和效果。

结论全面质量管理是一种持续的过程，要求组织不断地改进和提高。

通过遵循本电子版专业版的指导，组织可以更好地实施和维护全面质量管理，从而提高产品和服务质量，提高客户满意度，并实现长期的可持续发展。

《质量管理学》课程学习指南一、使用教材和参考书本课程采用由中国计量学院宋明顺等编著的《质量管理学》作为教材。

主教材信息：宋明顺，《质量管理学》（第二版），科学出版社，2012.3。

辅助教材信息：韩福荣.现代质量管理学（第2版）,机械工业出版社,2007.8；焦叔斌译，约瑟夫·M，朱兰著.朱兰质量手册(第5版) ，中国人民大学出版社，2003.11；马逢时.六西格玛管理统计指南-MINITAB使用指导，中国人民大学出版社，2007.10；参考书目：[1]宋明顺等.质量管理学（第二版），科学出版社，2012.3；[2]韩福荣.现代质量管理学（第2版）,机械工业出版社,2007.8；[3]焦叔斌译，约瑟夫·M，朱兰著.朱兰质量手册(第5版) ，中国人民大学出版社，2003.11；[4]马逢时.六西格玛管理统计指南-MINITAB使用指导，中国人民大学出版社，2007.10；[5]马林，何桢.六西格玛管理（第二版），中国人民大学出版社，2004.7；[6]唐晓芬.六西格玛核心教程（黑带读本），中国标准出版社，2006.3；[7]陈志田.质量管理基础（第三版），中国计量出版社，2007.5；[8]龚益鸣.质量管理学（第三版），复旦大学出版社，2008.12；[9]国家质量技术监督局.GB/T4091—2001常规控制图，中国标准出版社，2001.3；[10]国家质量监督检验检疫总局质量管理司.质量专业理论与实务（中级），中国人事出版社， 2002；[11]韩福荣.质量管理体系认证，经济科学出版社，2002；[12]韩福荣．现代质量管理学（第二版），机械工业出版社，2007,8；[13]韩之俊，许前．质量管理，科学出版社，2003.3；[14]林荣瑞．品质管理，厦门大学出版社，2000.1；[15]刘宇．顾客满意度测评，社会科学文献出版社，2003，8；[16]秦现生.质量管理学，科学出版社，2002.12；[17]程爱学，徐文峰.质量总监，西北大学出版社，2005.4；[18]孙静.接近零不合格过程的质量控制，清华大学出版社，2001.3；[19]孙静，张公绪．常规控制图标准及其应用，中国标准出版社，2000.7；[20]谭跃雄．现代质量管理学（修订版），中南工业大学出版社，2004.1；[21]伍爱.质量管理学，暨南大学出版社，2006.8；[22]周纪芗，茆诗松．质量管理统计方法，中国统计出版社，1999.9；.[23]尤建新，张建同，杜学美．质量管理学（第二版），科学出版社，2008.1；[24]于善奇．质量专业常用统计技术，华龄出版社，2003；[25]张公绪，孙静．质量工程师手册，企业管理出版社，2003.9；[26]张公绪，孙静．新编质量管理学（第二版），高等教育出版社，2003.8；[27]张晓东，安景文，濮津.质量机能展开——质量保证的系统方法，中国计量出版社，1997.6；[28]张性原.设计质量工程，航空工业出版社，1999；[29]中国实验室国家认可委员会.中国实验室注册评审员培训教程，中国标准出版社，2001；[30]梁工谦.质量管理学，中国人民大学出版社，2010.6；[31]程国平.质量管理学（第2版），武汉理工大学出版社，2011.5；[32]董文尧，张熙，张岩.质量管理学（第2版），清华大学出版社，2010.10；[33]蒋腊芳，宋敏.质量管理学，武汉理工大学出版社，2011.11；[34]同淑荣.质量管理学，科学出版社，2011.6；[35]王明贤.现代质量管理，清华大学出版社，2011.12；[36]韩可琦.质量管理，化学工业出版社，2008.3.二、教学目的（课时、先修课程）《质量管理学》是一门发展中的边缘学科。

质量管理体系中的统计过程控制质量管理体系是组织内用于确保产品和服务质量的一套规范和流程。

统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是质量管理体系中的一项重要方法，通过对过程中产生的数据进行统计分析，以实现质量控制和质量改进的目标。

本文将介绍质量管理体系中的统计过程控制的原理、方法和应用。

一、统计过程控制原理统计过程控制是基于统计学原理的一种质量控制方法，其核心思想是通过对过程中产生的数据进行分析和判断，来判断过程是否处于可控状态。

其主要原理包括以下几个方面：1. 随机变异性：在质量管理体系中，过程中的变异性可分为两种：随机变异和非随机变异。

统计过程控制主要关注随机变异，即过程中由于偶然原因引起的变异性，而不是由于非随机因素引起的变异性。

2. 稳态和非稳态：在统计过程控制中，过程的稳态是指过程在统计上呈现稳定的状态，即过程的平均值和变异性在一定范围内波动。

而非稳态则表示过程处于不稳定的状态，即平均值或变异性有大幅度变化。

3. 控制限：统计过程控制中使用的控制限是通过统计方法计算得出的，用于判断过程处于稳态还是非稳态状态。

常用的控制限有控制上限（Upper Control Limit，简称UCL）和控制下限（Lower Control Limit，简称LCL）。

二、统计过程控制方法统计过程控制方法主要包括以下几个方面：1. 过程可视化：通过绘制控制图（Control Chart）来展示过程中的数据变化情况。

控制图通常包括平均值图（X-Bar Chart）、范围图（R-Chart）、P图（P-Chart）和C图（C-Chart）等。

2. 采样和测量：在统计过程控制中，需要对过程中产生的数据进行采样和测量。

合适的采样方法和有效的测量手段可以确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据分析：通过对采样数据进行统计分析，计算出控制上限和控制下限，并绘制控制图。

同时，还可以利用统计方法分析过程中的变异性，找出产生变异性的原因，并采取相应的改进措施。

质量管理中的统计过程控制与质量改进随着社会的发展和全球化的趋势，质量的重要性愈加突出。

企业在生产经营中如何保障产品、服务质量的优良，实现质量的持续改进，成为了企业的关键性问题。

统计过程控制和质量改进，则是企业在质量管理中的一道重要武器。

一、统计过程控制1. 基本概念统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种通过监控生产过程中的关键因素数据，分析过程变异性及特殊因素对过程的影响，实时调整过程以实现稳态生产的技术。

其目标是在建立基准线的基础上，通过对过程的监测和调整，达到稳态生产和实时预警。

2. 应用场景SPC主要应用于生产制造领域，尤其是对于量化的制造过程，如汽车制造、电子产品等。

其实现方法是对生产过程的关键参数进行实时监测，并将数据记录、采样和分析，从而掌握整个过程的变化和趋势，及时发现过程异常和偏差，并采取相应的措施进行调整和纠正。

3. 实施步骤SPC主要分为4个步骤：（1）建立基准线：确定产品过程的关键工序和参数，建立基准数据；（2）实时监测：通过实时采样和监测微差数据，随时发现异常数据，及时预警；（3）统计分析：通过数理统计方法，分析数据的分布、偏差和趋势性，判断过程的稳定性；（4）调整改进：通过对过程数据分析，查找问题原因，及时改进措施，消除产品制造过程中的不稳定性和异常。

4. 优缺点SPC的优点在于能够提高产品的制造稳定性和品质。

通过SPC，企业能够更好的控制制造过程，减少因为过程不稳定造成的废品、返工及售后投诉等成本，提高制造效率，增加企业的盈利能力。

其缺点则在于需要大量的数据采集和分析，要求企业拥有稳定、高质量的生产环境，具备统计学和工程技术人才。

二、质量改进1. 基本概念质量改进是为了提升企业产品质量、提高生产效率、降低成本，而对生产过程中生命周期的各个环节进行改进优化的过程。

其主要目的在于通过不断的改进措施，提高生产效率、降低成本，加强企业竞争力，并不断满足客户对产品质量的要求。

质量控制中的统计过程控制方法在现代生产与制造领域，质量控制无疑是一个至关重要的环节。

为了确保产品或服务的质量达到标准要求，质量控制必须采用一系列有效的方法和手段。

其中，统计过程控制方法是一种被广泛应用的方法，以其全面、科学的数据分析方式，帮助企业实现质量的稳定和持续改进。

一、统计过程控制方法的定义统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种通过对生产过程中的关键指标进行监控和统计分析，从而判断过程是否处于可控状态、是否符合标准要求的质量管理方法。

其核心在于通过收集、整理并分析过程数据，以便对潜在的质量问题进行预警和控制，从而避免缺陷品的产生。

二、统计过程控制方法的基本原理1. 参数控制图参数控制图是SPC最为常用的工具之一，它基于样本数据的收集和分析来对过程的稳定性进行判断。

通常，参数控制图包括均值图和极差图。

在均值图中，通过绘制样本平均值的变化情况，判断过程是否可控，是否存在特殊因素的干扰；而在极差图中，通过绘制样本极差的变化情况，反映了过程的稳定性和一致性，有助于及时发现异常变化。

2. 过程能力分析过程能力分析是通过统计过程的实际输出结果与设定的规格限制进行比较，评估过程是否具备满足规格要求的能力。

在过程能力分析中，常用的指标是Cp、Cpk和Pp等，它们分别用于衡量过程的潜在能力和实际能力。

通过对这些指标的计算和分析，可以进一步确定是否需要采取措施来提高过程的稳定性和一致性。

三、统计过程控制方法的应用领域统计过程控制方法广泛应用于各个生产与制造领域，尤其是对于重复性高、量大、周期长的生产过程，其作用更为显著。

1. 制造业在制造业中，通过SPC方法可以实时监测生产线上的各项指标，及时发现并纠正潜在的质量问题，以确保产品符合质量标准。

同时，也可以通过分析数据，找出生产过程中的瓶颈，进而实现生产效率的提升和成本的控制。

2. 服务业SPC方法在服务业中同样发挥重要作用，特别是对于与客户需求直接相关的服务过程。

质量管理五大工具-统计过程控制SPC一、什么是统计过程控制－统计过程控制（StatisticalProcessControl）是为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程各阶段评估和监控，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的要求的一种质量管理技术。

－SPC是用统计技术的方法对过程进行研究和控制。

二、产品质量波动－产品质量具有波动性和规律性。

在生产实践中，即便操作者、机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同，但生产出的一批产品的质量特性数据却不完全相同，总是存在着差异，这就是产品质量的波动性。

因此，产品质量波动具有普遍性和永恒性。

当生产过程处于统计控制状态时，生产出来的产品的质量特性数据，其波动服从一定的分布规律，这就是产品质量的规律性。

－从统计学的角度来看，可以把产品质量波动分成正常波动和异常波动两类。

1、正常波动正常波动是由随机原因（普通原因）引起的产品质量波动。

这些随机因素在生产过程中大量存在，对产品质量经常产生影响，但它所造成的质量特性值波动往往比较小。

普通原因：随时间推移具有稳定的并可重复分布的许多原因。

是过程变差的偶然因素。

永远存在，不可查明。

－例如，原材料的成分和性能上的微小差异；机器设备的轻微振动；温度、湿度的微小变化；操作方法、测量方法、检测仪器的微小差异，等等。

要消除造成这些波动的随机因素，在技术上难以达到，在经济上的代价也很大。

因此，一般情况下这些质量波动在生产过程中是允许存在的，所以称为正常波动。

公差就是承认这种波动的产物。

－我们把仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为受控状态或稳定状态。

2、异常波动异常波动是由特殊原因引起的产品质量波动。

这些系统因素在生产过程中并不大量存在，对产品质量也不经常发生影响，一旦存在，它对产品质量的影响就比较显著。

特殊原因：◆不是始终作用于过程的变差的原因，以不可预测的方式来影响过程输出，可查明。

统计过程控制统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）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。

统计过程控制认为，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）。

此时，过程特性一般服从稳定的随机分布。

而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，失控时，过程分布将发生改变。

统计过程控制可以分为三个步骤：1. 模型建立阶段，这个阶段是在没有因素影响的情况之下抽取数据，分析数据进行统计，从而在此基础上建立模型。

2. 模型评估阶段，对所建立的模型进行系统分析评估，在比较的过程中来判断是否存在故障。

3. 如果在评估阶段出现故障，就要分析产生故障的原因，找到故障发生的来源，及时采取措施予以解决，从而确保产品的质量。

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，如消除过程中的系统性因素或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。

统计过程控制在发展过程中滋生出两种不同的方法，分别是统计质量控制和统计性能监控。

统计质量控制重点在于控制生产过程中的质量，确保产品符合规定的质量标准。

而统计性能监控则更侧重于监控过程的性能，以及时发现并预防可能出现的问题。

总的来说，统计过程控制是一种有效的质量管理工具，它可以帮助企业及时发现并解决生产过程中的质量问题，提高产品质量和生产效率，从而提升企业的竞争力。