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SPC的基本原理和过程控制概述SPC（统计过程控制）是一种常用于质量管理的统计方法，用于监控过程中的变异性，并及时采取控制措施来保持过程的稳定性和稳定品质。
本文将介绍SPC的基本原理和过程控制。
1. SPC的基本原理SPC的基本原理是基于统计学原理和质量管理理论。
其核心思想是通过收集和分析过程中的数据，以了解过程的变异性，并根据统计指标来判断过程是否处于控制状态。
基本原理包括：1.1 过程稳态与过程能力过程稳态是指过程在一个稳定区域内运行，并且其变异性是可控制的。
稳态下，过程的输出值会在一定的范围内波动，但是变异性是在可控范围内，不会出现特殊原因引起的异常波动。
过程能力是评估过程稳态的指标，通常使用过程能力指数（Cp）和过程能力指数（Cpk）来衡量。
Cp表示过程在规范要求的容差范围内的能力，而Cpk则考虑了过程的位置偏离能力。
1.2 变异性的来源过程中的变异性可以分为两种来源：常因和特因。
常因变异性是过程内在的、长期固定的，通常由一系列可以量化和测量的系统性因素引起。
这种变异性可以通过改善操作方法、调整设备或改善材料来减小。
特因变异性是由特殊原因引起的，通常是偶然事件，属于非系统的因素。
特因变异性无法通过常因改进来消除，应及时进行纠正。
1.3 统计过程控制图SPC使用控制图来监控过程的变异性。
控制图是一种统计图表，可以帮助鉴别过程中的常因和特因变异，以判断过程是否处于控制状态。
常用的控制图包括平均图（X-图），范围图（R-图），以及带有管制限的控制图（带A、B、C及D控制限的图表）。
控制图上的管制限是根据统计原理确定的，当过程数据落在管制限之外时，意味着过程出现特殊原因变异，需要采取措施进行纠正。
2. 过程控制方法SPC的过程控制方法包括以下几个步骤：2.1 数据收集首先，需要确定要收集的数据类型和采样方法。
数据类型通常是定量的，可以是尺寸、重量、时间等。
采样方法应该能够反映出过程的变异性，并且要求数据具有代表性。
SPC作业指导书1. 引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和改进过程稳定性和能力的方法。
本作业指导书旨在提供SPC的详细指导，帮助您了解SPC的基本原理、方法和应用。
2. SPC的基本原理SPC基于统计学原理，通过收集和分析过程中的数据，判断过程是否处于控制状态，并进行必要的调整和改进。
其基本原理包括：- 过程稳定性：SPC通过统计方法分析数据，判断过程是否稳定。
稳定的过程有助于提高产品质量和生产效率。
- 过程能力：SPC可以评估过程的能力，即过程是否能够满足产品质量要求。
通过分析数据，可以确定过程的能力指标，并进行改进。
3. SPC的方法SPC主要包括以下几种方法：- 控制图：控制图是SPC的核心工具，用于监控过程的稳定性。
常用的控制图包括X-Bar图、R图、S图等。
控制图可以帮助识别过程中的特殊因子，及时采取措施进行调整。
- 测量系统分析：测量系统的准确性和稳定性对SPC至关重要。
测量系统分析可以评估测量系统的能力，并进行必要的改进。
- 过程能力分析：过程能力分析可以评估过程的稳定性和能力。
常用的过程能力指标包括Cp、Cpk、Pp、Ppk等。
- 抽样技术：SPC通常采用抽样的方式进行数据收集和分析。
合理的抽样技术可以提高数据的准确性和代表性。
4. SPC的应用SPC可以应用于各个行业和领域，以监控和改进过程的稳定性和能力。
以下是一些常见的应用场景：- 制造业：SPC可以用于监控生产线上的关键参数，及时发现和解决生产过程中的问题，提高产品质量和生产效率。
- 服务业：SPC可以用于监控服务过程中的关键指标，如客户满意度、服务响应时间等，帮助提供优质的服务。
- 医疗行业：SPC可以用于监控医疗过程中的关键指标，如手术成功率、药品质量等，提高医疗质量和安全性。
- 金融行业：SPC可以用于监控金融交易过程中的风险和异常情况，保障金融系统的稳定和安全。
5. SPC的实施步骤SPC的实施通常包括以下几个步骤：- 确定关键过程参数：根据产品或服务的要求，确定需要监控的关键参数。
SPC统计方法根底知识1. 什么是SPC统计方法SPC，即统计过程控制〔Statistical Process Control〕，是一种通过统计方法来监控和控制生产过程的方法。
它的目标是保证生产过程中的产品质量稳定和一致性，从而提高产品的可靠性和一致性，并减少生产过程中的变异性。
SPC统计方法通过收集和分析生产过程中的数据，确定过程中的变异性。
通过建立控制图和指标，可以监测过程的变化，并及时采取控制措施。
SPC统计方法主要基于统计原理和数学模型，能够帮助生产企业实现质量改良和过程优化。
2. 控制图的根本原理控制图是SPC统计方法中最常用的工具之一，用于监控过程中的变化。
控制图的根本原理是根据过程中的样本数据，通过计算和分析统计指标，画出上下限控制线，观察样本数据是否在控制限范围内。
如果样本数据超过控制限，可能存在特殊因素导致过程变化，需要进行分析和处理。
常用的控制图包括平均控制图〔X图〕、范围控制图〔R图〕、极差控制图〔s图〕等。
平均控制图用于监控过程的中心位置，范围控制图用于监控过程的变异程度，极差控制图用于监控过程的变异程度。
3. SPC统计方法的应用场景SPC统计方法适用于各种生产过程的质量控制和监控，具体应用场景包括：•常变性过程：SPC可以帮助监控常变性过程的稳定性和变异性，如化工生产、电子制造等。
•不稳定过程：对于不稳定的过程，SPC可以帮助找出并消除特殊因素，提高过程的稳定性和一致性。
•高精度要求：对于需要高精度和高一致性的生产过程，SPC 可以帮助控制和优化过程，提高产品质量。
•具有统计规律性的过程：对于具有规律性的生产过程，SPC 可以帮助发现和解释过程中的规律，从而优化过程。
4. SPC统计方法的优点和挑战SPC统计方法具有以下优点：•实时性：通过实时监控过程中的数据，可以及时发现和处理过程变化，减少产品不合格率和质量问题。
•可靠性：SPC基于统计原理和数学模型，具有较高的可靠性和准确性，可以帮助寻找过程中的问题和改良方向。
质量控制方法及手段引言概述：质量控制是指通过一系列的方法和手段，确保产品或服务在生产过程中达到一定的标准和要求。
在现代制造业和服务业中，质量控制是至关重要的，它能够保证产品的可靠性、稳定性和一致性，提高客户满意度，增强企业竞争力。
本文将介绍质量控制的一些常用方法和手段，帮助读者更好地理解和应用。
一、过程控制1.1 统计过程控制（SPC）：通过收集、分析和解释过程中的数据，以便及时发现和纠正潜在的问题。
SPC包括控制图、直方图、散点图等统计工具，能够帮助企业实时监测生产过程，及时采取措施，防止产品质量偏差。
1.2 六西格玛（Six Sigma）：六西格玛是一种以数据驱动的方法，通过减少变异性和缺陷率来提高质量水平。
它采用DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）的循环流程，通过收集和分析数据，找出问题的根源并实施改进措施，最终实现质量的持续改进。
1.3 故障模式与影响分析（FMEA）：FMEA是一种系统性的方法，用于识别和评估潜在的故障模式及其对产品质量的影响。
通过分析故障的可能性、严重性和检测能力，确定关键的故障模式，并采取相应的预防措施，以降低故障风险。
二、检验与测试2.1 抽样检验：抽样检验是通过从总体中随机选取一部分样本进行检验，以推断总体的质量水平。
抽样检验可以提高效率，减少成本，同时保证产品的质量。
2.2 非破坏性测试（NDT）：非破坏性测试是一种通过对产品进行检测，而不破坏产品的方法。
它可以用来检测材料的缺陷、产品的强度和性能等，保证产品的质量和可靠性。
2.3 可靠性测试：可靠性测试是通过对产品在一定条件下的运行进行长时间的观察和记录，以评估产品的可靠性和寿命。
可靠性测试可以帮助企业预测产品的寿命和故障率，为产品的改进和维护提供依据。
三、质量管理工具3.1 PDCA循环：PDCA循环是一种持续改进的方法，包括计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）、行动（Act）四个步骤。
SPC统计过程控制程序SPC (Statistical Process Control，统计过程控制)是一种通过收集和分析数据来监控和控制过程稳定性和性能的统计方法。
SPC可以帮助企业了解和改进生产过程，并减少产品不合格率和废品，提高产品质量和客户满意度。
SPC的基本思想是：通过收集连续生产过程中的样本数据，分析这些数据，并与事先设定的控制界限进行比较，以判断过程是否处于控制状态。
如果过程处于控制状态，那么产品的质量将是稳定的、可预测的。
如果过程处于失控状态，就需要采取措施来确定并消除原因，以使过程回到控制状态。
SPC的目标是通过减少过程变异来提高产品质量，并确保过程处于可控状态。
它可以用于任何类型的生产过程，不论是制造业还是服务业。
SPC的主要工具包括：控制图、过程能力分析和统计分析等。
控制图是SPC最常用的工具之一，用于监控过程的稳定性。
控制图可以显示在连续生产过程中所收集的样本数据的变异性，并与控制界限进行比较。
常用的控制图有X-bar图、R图、P图和C图等。
X-bar图用于监控过程的平均值，R图用于监控过程的离散程度，P图和C图用于监控过程的不良品率。
通过比较样本数据的统计指标与控制界限，可以判断过程是否处于控制状态。
过程能力分析可以衡量过程的性能，并确定过程是否具备满足客户要求的能力。
过程能力分析可以通过计算过程的Cp、Cpk、Pp和Ppk等指标来完成。
这些指标可以反映过程的长期稳定性和短期稳定性，进而评估过程的能力。
统计分析是SPC的基础，通过对收集到的数据进行概率分布拟合、假设检验等统计分析方法，可以确定控制界限的设置和过程能力的评估。
统计分析能够为决策提供科学的依据。
SPC的应用可以帮助企业实现以下几个方面的目标：1.提高产品质量：SPC可以监控和控制生产过程中的变异性，降低产品缺陷和废品率，提高产品质量和一致性。
2.降低成本：通过减少废品和不良品的产生，可以降低生产成本。
3.提高生产效率：SPC可以帮助发现和解决生产过程中的问题，提升生产效率和产能。
质量控制方法和控制流程一、引言质量控制是指通过采取一系列的方法和流程，以确保产品或服务符合预期质量要求的过程。
本文将介绍质量控制的方法和控制流程，以帮助企业提高产品质量和客户满意度。
二、质量控制方法1. 抽样检验：抽样检验是常用的质量控制方法之一。
通过从生产过程或产品中随机抽取样本，进行检验和测试，以确定产品是否符合质量标准。
常用的抽样检验方法包括接收抽样检验、过程抽样检验和出厂抽样检验等。
2. 统计过程控制（SPC）：统计过程控制是一种基于统计方法的质量控制方法。
通过收集并分析过程中产生的数据，以了解过程的稳定性和一致性，并及时采取控制措施，以保持过程在可控制的状态。
常用的统计过程控制方法包括控制图、过程能力分析等。
3. 全面质量管理（TQM）：全面质量管理是一种以质量为中心的管理方法。
它强调全员参与、持续改进和客户满意度，通过制定质量目标、建立质量管理体系、培训员工等方式，促进组织内部各个环节的协同作用，提高产品质量。
4. 故障模式和影响分析（FMEA）：故障模式和影响分析是一种系统性的质量控制方法。
通过识别和评估潜在故障模式及其对产品质量的影响，以制定相应的预防和纠正措施，降低产品故障的风险。
5. 六西格玛（Six Sigma）：六西格玛是一种以减少缺陷和改进过程为目标的质量控制方法。
通过收集和分析数据，以识别和消除导致缺陷的根本原因，从而提高产品质量和过程能力。
三、质量控制流程1. 制定质量目标：首先，需要制定明确的质量目标，包括产品质量指标、客户满意度要求等。
这些目标应该具体、可衡量和可追踪。
2. 设计质量控制计划：根据质量目标，制定相应的质量控制计划。
该计划应包括质量控制方法、检验标准、抽样方案、数据收集和分析方法等。
3. 实施质量控制：根据质量控制计划，开始实施质量控制活动。
包括生产过程中的抽样检验、统计过程控制、故障模式和影响分析等。
4. 监控和测量：在实施过程中，需要对质量控制活动进行监控和测量。
SPC的知识及技巧SPC（统计过程控制）是一种通过统计分析控制过程的方法，它旨在通过监控和分析过程的变化，减少过程中的差异和不稳定性，从而实现过程的稳定性和质量的改进。
在本文中，我们将探讨SPC的基本概念，以及如何应用SPC来改善业务过程。
SPC的基本概念SPC是由W.A. Shewhart在20世纪20年代末提出的，它基于统计学原理，并结合了概率论、控制论和工程质量管理的理念。
SPC的核心概念是过程的统计稳定性和过程能力。
统计稳定性统计稳定性是指在一段时间内，过程的性能指标在一定的范围内保持稳定。
稳定的过程是可控的，其产出的产品或服务具有一致的质量。
为了评估过程的稳定性，我们可以通过控制图来监控过程的变化。
过程能力过程能力是指过程在其规定的范围内，产生合格产品或服务的概率。
过程能力可以通过测量过程的性能指标，如过程的均值和标准差，来评估。
一般来说，过程能力可以分为过程能力指数（Cp）和过程能力指数偏差（Cpk）。
Cp衡量了过程的分散程度，Cpk则同时考虑了过程的分散程度和偏离目标值的程度。
SPC的应用SPC可以在许多行业中应用，包括制造业、服务业、医疗保健、金融等。
下面是应用SPC的一些常见场景和技巧。
控制图的使用控制图是SPC的核心工具之一，它用于监控过程的变化。
控制图一般包括平均线、上下控制限、规则和数据点。
一旦数据点超出控制限或违反规则，就表示过程有异常，需要采取纠正措施。
例如，X-bar和R控制图用于监控过程的平均值和离散程度，P和NP控制图用于监控过程的百分比和计数，C和U控制图用于监控过程的计数。
抽样技巧在应用SPC时，抽样是获取过程数据的关键步骤。
合适的抽样技巧可以确保所获得的数据能够准确地反映出整个过程的特性。
常见的抽样技术包括随机抽样、分层抽样和方便抽样。
在选择抽样方法时，需要考虑到过程的特点和数据的可行性。
数据分析和解读对采集到的数据进行分析和解读是SPC中重要的一步，它可以帮助我们理解过程的性能和变化趋势。
SPC的基础知识与数据整理引言SPC（统计过程控制）是一种用于监控和控制过程的统计方法。
它通过收集一系列的数据并进行分析，以确定过程是否处于控制状态，并采取相应的措施保持过程稳定。
在本文中，我们将介绍SPC的基础知识和数据整理方法。
SPC的基础知识SPC的核心思想是通过采集过程中的样本数据，分析其变异情况，以判断过程是否处于控制状态。
基于不同的过程类型，SPC通常使用控制图来可视化过程的变异情况。
常用的控制图包括X-Bar图、R图和S图等。
X-Bar图X-Bar图是一种用于监控过程均值的控制图。
它基于过程中收集到的样本数据，计算每个样本的均值，并绘制在图表上。
通过观察X-Bar 图，我们可以判断过程均值是否稳定。
R图R图是一种用于监控过程变异性的控制图。
它基于过程中收集到的样本数据，计算每个样本的极差（最大值与最小值之差），并绘制在图表上。
通过观察R图，我们可以判断过程的变异性是否稳定。
S图S图是一种用于监控过程变异性的控制图。
它基于过程中收集到的样本数据，计算每个样本的标准差，并绘制在图表上。
通过观察S图，我们可以判断过程的变异性是否稳定。
数据整理方法数据整理是SPC的一个重要步骤，它涉及收集样本数据、记录数据、计算统计量和绘制控制图等过程。
下面我们将介绍一些常用的数据整理方法。
数据收集在进行数据收集之前，需要确定采集数据的时间间隔和样本容量。
通常，采集数据的时间间隔应保证能够捕捉到过程的变化。
样本容量的确定应根据具体情况和要求进行。
数据记录数据记录是指将收集到的数据记录下来，以备后续分析使用。
可以使用电子表格软件（如Excel）或统计软件（如SPSS）等工具来记录数据。
统计量计算在进行SPC分析之前，需要计算一些统计量，如样本均值、样本标准差等。
这些统计量的计算可通过公式或统计软件完成。
控制图绘制控制图的绘制是用于直观地观察过程变异情况的重要步骤。
可以使用统计软件或绘图软件（如R语言）来绘制控制图。
统计过程控制 1、统计过程控制的基本知识 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。 对于来自现场的助理质量工程师而言，主要要求他们当好质量工程师的助手： （1） 在现场能够较熟练地建立控制图； （2） 在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断； （3） 能够针对出现的问题提出初步的解决措施。 大量实践证明，为了达到上述目的，单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的， 主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念，懂得各项操作的作用及其物理意义，并伴随 以必要的练习与实践方能奏效。 1.2 统计过程控制的作用
（ 1）要想搞好质量管理首先应该明确下列两点： ① 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 ② 质量管理学科有一个十分重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科 学措施与科学方法来保证他们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。 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。 (2)“21 世纪是质量的世纪”。美国著名质量管理专家朱兰早在 1994年的美国质量管理年会 上即提出此论断，若干年来得到越来越多的人的认同。朱兰提出这样的论断是有其科学背景 的。 要想在市场上立于不败之地，就要生产出世界级质量的产品，这就需要采用先进的技术 科学与先进的管理科学。 一般说来，先进的技术科学可以改进与提高产品质量指标的绝对值， 而先进的质量科学则可以在现有条件下将其波动调整到最小。 这就好比一辆摩拖车的两个轮 子，两者缺一不可，推行 SPC 等质量科学就是贯彻先进的科学管理。
(3)西方工业发达国家来华加工定货，一般都要求加工企业在生产线推行 SPC,如未推行 就认为该企业的产品质量没有保证，拒绝定货。现在，此风愈演愈烈，甚至一些发展中国家 也提出上述要求。 我国加入世贸组织 ( WTO )后，可以预计在国际市场中的竞争将更加激烈， 从而各个企业对质量科学的需求将会更加迫切。 1.3统计过程控制的特点
( 1) 与全面质量管理相同，强调全员参加，而不是依靠少数质量管理人员； ( 2) 强调应用统计方法来保证预防原则的实现， 而不是只停留在口头上或书面上的空头保 证； (3) SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题， SPC强调从整个过程、整个体系 出发来解决问题。SPC的重点就在于“ P( Process过程)” 1.4 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 Diag no sis 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。 2、常规控制图 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。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。UCL、CL与LCL统称为控制线（Control Lines），它们是互相平行的。若 控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表明过 程异常。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。 本章将主要讨论常规控制图，也称休哈特控制图。 （见下图）
2.2控制图的重要特性
控制图的重要特性体现在下列各点: （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
将通常的正态分布图转个方向，使自变量增加的方向垂直向上，并将 u、u + 3c和u — 3 c分别标为CL、UCL和LCL，这样就得到一张控制图。UCL为上控制线，CL为中心线，LCL 为下控制线。 2.3.2控制图原理的第一种解释
为了控制加工螺钉的质量，设每隔1小时随机抽取一个车好的螺丝，测量其直径，将结 果描点，并用直线段将点子连起来，以便观察点子的变化趋势。如前 3个点子都在控制界限 内，但第4个点子却超出了 UCL为了醒目，把它用小圆圈圈起来，表示第 4个螺丝的直径 过分粗了，应引起注意。现在对这第 4 个点子应作什么判断呢？摆在我们面前有两种可能性： （1） 若过程正常，即分布不变，则出现这种点子超过 UCL的概率只有1%。左右。 （2） 若过程异常，譬如设异常原因为车刀磨损，则随着车刀的磨损，加工的螺丝会逐 渐变粗， u 逐渐变大，于是分布曲线上移，发生这种情况的可能性很大，其概率 可能为 1%的几十至
几百倍。 现在第4个点子已经超出UCL问在上述1、2两种情形中，应该判断是哪种情形造成的？ 由于情形 2 发生的可能性要比情形 1 大几十、几百倍，故我们合乎逻辑地认为上述异常 是由情形 2 造成的。于是，得出点出界就判异的结论。 用数学语言来说，这就是小概率事件原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生， 若发生即判断异常。 2.3.3 控制图原理的第二种解释 现在换个角度来研究一下控制图原理。根据来源的不同，影响质量的原
因（因素）可分 为人、机、料、法、环五个方面。但从对产品质量的影响大小来分，可分为偶然因素与异常 因素两类。偶因是过程固有的，始终存在，对质量的影响微小，但难以除去，例如机床开动 时的轻微振动等。 异因则非过程固有， 有时存在， 有时不存在， 对质量影响大， 但不难除去， 例如车刀磨损等。 偶因引起质量偶然波动，异因引起质量的异常波动。偶然波动是不可避免的，但对质量 的影响一般不大。异常波动则不然，它对质量的影响大，且采取措施不难消除，故在过程中 异常波动及造成异常波动的异因是我们注意的对象，一旦发生，就应该尽快找出，采取措施 加以消除。将质量波动区分为偶然波动与异常波动两类并分别采取不同的对待策略，这是休 哈特的贡献。 偶然波动与异常波动都是产品质量的波动，如何能发现异常波动的到来呢？假定现在异 常波动均已消除， 只剩下偶然波动， 则此偶然波动的波动将是正常波动。 以此波动作为基础， 若过程中异常波动发生， 则此异常波动叠加于正常偶然波动上后所产生的波动一定会比原来 的最小偶然波动大为增加，从而在控制图上会造成点子频频出界，故可由此判断过程已经发 生异常的变化。控制图上的控制限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限。 根据上述，可以说常规控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素。 2.4控制图的作用 按下述情形分别考虑： 情形 1：应用控制图对生产过程进行监控，如出现（下图所示）上升倾向，显然过程有 问题，故异因刚一露头，即可发现，于是可及时采取措施加以消除，这当然是预防。但在现 场出现这种情形是不多的 UCL CL LCL
情形2:更经常地是控制图上点子无任何预兆，突然出界，显示异常。这时应查出异因, 米取措施，加以消除。
控制图的作用是及时警告。只在控制图上描描点子，当然是不可能起到预防作用的。必 须强调要求现场第一线的工程技术人员推行 SPC,把它作为日常工作的一部分，而质量管理 人员则应该起到组织、协调、监督、鉴定与当好领导参谋的作用。 2.5统计控制状态
（1）统计控制状态也称稳态，即过程中只有偶因而无异因产生的变异的状态。 统计控制状态是生产追求的目标，因为在统计控制状态下，有下列几大好处： ① 对产品的质量有完全的把握（通常，控制图的控制界限都在规范界限之内，故至少有 99.73%的产品是合格品）。 ② 生产也是最经济的（偶因和异因都可以造成不合格品，但由偶因造成的不合格品极少， 在3 c控制原则下平均只有2.7%。左右，主要是由异因造成）。故在统计控制状态下所产生的 不合格品最少，生产最经济。 ③ 在统计控制状态下，过程的变异最小。 （2） 所谓控制都要以某个标准为基准，一旦偏离了这个基准，就要尽快加以纠正，使之保 持这个基准。SPC （统计过程控制）就是以统计控制状态（稳态）作为基准的，对于 SPC与 SPD而言，这是一个非常重要的基本概念。在现场，很多单位都未搞清楚这一点。
（3） 推行SPC为什么能够保证实现全过程的预防？ 一道工序达到统计控制状态称为稳定工 序，道道工序都达到统计控制状态称为全稳生产线， SPC所以能够保证实现全过程的预防， 依靠的就是全稳生产线。 2.6 3 c原则
在控制图上，上控制限UCL与下控制限LCL之间的距离应该是多少才最合适呢？休哈 特提出它们与中心线的距离为 3 c时是较好的。实际经验证明，在不少情况，上述 3 c原则 是接近最优的，根据3 c原则，中心线与上、下控制线的公式为： UCL=u+c
