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04章统计过程控制

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第四章_统计过程控制

第四章_统计过程控制

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第四章_统计过程控制
4.2统计过程控制概述
l (二)过程控制
l 简单地说，过程控制(Process Control)就是维持过程处于
稳定状态的活动。
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第四章_统计过程控制
4.2统计过程控制概述
l (三)统计过程控制
l 统计过程控制(Statistical Process Control，简称
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第四章_统计过程控制
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2020/11/28
第四章_统计过程控制
本章主要内容
l 4.1质量变异及其统计规律 l 4.2统计过程控制概述 l 4.3过程能力分析 l 4.4控制图
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第四章_统计过程控制
学习目标
l 掌握质量控制的数理统计学基础知识 l 理解质量波动理论及产生原因 l 掌握过程能力和过程能力指数的概念 l 掌握过程能力指数的计算、分析和评价 l 熟练掌握控制图的原理、种类、设计及判断

统计过程控制

统计过程控制

好处
SPC强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅 适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思 想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制，SPC可以：
1）对过程作出可靠的评估； 2）确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力； 3）为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生； 4）减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作； 有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以： 1）降低成本 2）降低不良率，减少返工和浪费 3）提高劳动生产率 4）提供核心竞争力
分析方法
1.控制图:用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。 2.直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，能够直观地显示出数据的分布情况。 3.排列图:又叫帕累托图，它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。可用 其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题，找出影响产品质量的主要因素，识别进行质量改进的机会。 4.散布图:以点的分布反映变量之间相关情况，是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度，或 确认其预期关系的一种示图工具。 5.工序能力指数（CPK）：分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。 6.频数分析：形成观测量中变量不同水平的分布情况表。 7.描述统计量分析：如平均值、最大值、最小值、范围、方差等，了解过程的一些总体特征。 8.相关分析：研究变量之间关系的密切程度，并且假设变量都是随机变动的，不分主次，处于同等地位。 9.回归分析：分析变量之间的相互关系
统计过程控制

统计过程控制教学课件

统计过程控制教学课件

选择正确的测量和数据收集方法， 如何处理因恶劣环境、人为误差 等控制图偏差问题。
在掌握基础统计方法的前提下， 熟练掌握结合分组、配对、方差 分析等方法的分析技巧。
控制图的构建及解读
在控制图上，展现数据波动趋势， 通过识别所处区域，进行及时的 调整。
统计过程控制的常见问题
1 控制图出现异常
掌握判断控制图中异常数据或规律变化的方法，选择正确的对策，重新调整控制图，以 保证其正确性。
未来发展方向
随着工业自动化的不断提升，数 据的获取和分析技术得到了进一 步的加强，统计过程控制在更广 泛范围内的实际应用将得以实现。
控制图的构建及解读
利用统计过程控制工具，制作了适当的 控制规程并建立了相关控制图，帮助改 进控制方案，明确了问题存在的时段和 难点。
结束语
应用前景
统计过程控制是一种基于数据分 析的反馈机制，在当今企业管理 和产品质量监控中扮演着重要的 角色。
重要性
实施统计过程控制将有助于挖掘 问题根本原因，推动质量改进和 成本优化，增强企业竞争力。
2 数据异常情况处理
其中包括控制图中的异常值排除，特殊因素分析确定及异常数据的原因分析和数据误差 的排除等实际问题。
3 连续改进中的难点
包括如何识别成本、如何判断业务重要性、是否需要专门的团队支持等。
案例分析
1
数据收集及处理过程
2
确定了准确的抽样方法，源数据的标准
化处理方案等，提取数千组数据，将它
统计过程控制教学课件 PPT
统计过程控制是一种有效的质量管理方法，通过监测和控制工业生产过程中 的变异性，实现质量稳定和连续改进。本课件旨在介绍统计过程控制的基本 概念、方法和实施过程，并通过案例分析深入探讨其实际应用。

质量专业理论与实务第四章统计过程控

质量专业理论与实务第四章统计过程控
• 中心极限定理：设X1，X2，X3，…Xn为从某总体中抽取的样 本，其总体分布未知，但其均值和方差都存在，
则：当总体为正态分布时，样本均值精确服从正态分布
N（μ，δ2/n）；
当总体为非正态分布时，样本均值近似服从正态分布
N（μ，δ2/n），且样本量n越大，近似程度越好。
控制图原理之一：质量波动理论
双侧，单侧，偏移情况 • 区别CP和CPK • 掌握改进策略 • 了解过程性指数
过程能力与生产能力的区别
• 过程能力：在5因素下能提供一个满足加 工质量要求的一致性程度，指过程加工 质量方面的能力。
• 生产能力：指加工数量方面的能力，在5 因素条件下开足马力能生产多少量。
过程能力指数
Cp USL LSL (当 USL 、 LSL 都存在时） 6 ˆ
• 局部问题对策：由异常原因造成的质量 变异可由控制图发现，通常由过程人员 负责处理
• 系统改进：由偶然原因造成的质量变异 可通过分析过程能力发现，但其改变往 往耗费大量资金，需由高一级管理人员 决策
第四节 过程能力与过程能力指数
• 掌握过程能力与生产能力的区别 • 掌握以下三种情况过程能力指数及计算：
质量专业理论与实务第四章统计过程控
第一节 统计过程控制概述
一、统计过程控制的基本知识
为什么要推行统计过程控制？
*质量成本增加，利润减少。
据统计，质量的平均成本占营业额 的5－25％，包括检验员的工资、废料 的成本、返工的工资、加送货物的费用以及浪费的时间。
*使企业失去顾客和市场。
据调查，在有改正的机会；而70％的顾客则不采取任何行动， 只是再不打算买这种牌子了，于是企业就在不知不觉中失去了顾客和市 场。
• 从根本上预防和减少不合格品的产生

统计过程控制简本

统计过程控制简本
）等。
03
CATALOGUE
统计过程控制实施步骤
明确目标与范围
确定控制对象
明确需要控制的产品或过程特性，以 及相应的质量标准和要求。
制定控制计划
根据产品或过程特性，制定相应的统 计过程控制计划，包括采样方案、控 制图类型、异常处理流程等。
数据收集与整理
采集数据
按照控制计划的要求，定时或定量地采 集需要控制的产品或过程特性的数据。
应用领域与意义
应用领域
SPC可应用于制造业的各个领域，如机械加工、电子制造、汽车制造、航空航天等。同时，也可应用于服务业、 医疗、教育等非制造领域的过程控制。
意义
通过实施SPC，企业可以及时发现并消除生产过程中的异常因素，确保产品质量稳定可靠；降低生产成本，提高 生产效率；提升企业市场竞争力，实现可持续发展。同时，SPC还有助于推动企业质量管理水平的提升，促进企 业整体管理水平的提高。
正态分布与3σ原则
正态分布
在影响产品质量的众多因素中，当随机 因素占主导地位时，产品质量特性往往 服从正态分布。正态分布具有钟型曲线 特点，其概率密度函数关于均值对称。
3σ原则
正态分布的一个重要性质是，约有99.73%的数 据分布在均值的三倍标准差（3σ）范围内。因 此，在实际应用中，通常将均值加减三倍标准 差作为控制界限，超出此范围的数据视为异常 值。
目的
提高产品质量、降低生产成本、提升生产效率，最终实现企业经济效益的提升 。
发展历程及现状
发展历程
SPC起源于20世纪初的工业革命时期，随着生产规模的扩大 和产品质量要求的提高，逐渐发展成为一门独立的学科。经 历了手工绘图、机械化、自动化等发展阶段，目前正向智能 化、大数据等方向发展。

第四章 统计过程控制

第四章 统计过程控制
式中TU为质量标准上限，TL为质量标准下限。 即T= TU－TL。
例：某零件的强度的屈服界限设计要求为4800— 5200㎏/㎝2，从100个样品中测得样本均值标准 偏差为62㎏/㎝2，求过程能力指数。 解：当过程处于稳定状态，而样本大小n=100也 足够大，可以用样本均值标准偏差估计σ，且 它的修正系数近似为1。过程能力指数为：
CP
5 2 0 0 4 8 0 0 6 62 1 .0 7 5
过程能力指数值的评价参考
Cp值的范围 级别
Cp ≥1.67 1.33≤ Cp <1.67 1.00≤ Cp <1.33 0.67≤ Cp <1.00 Cp <0.67
过程能力评价参考
过程能力过高（视具体情况而定）。 过程能力充分，表示技术管理能力已很好，应 继续维护。 过程能力充足，但技术管理能力较勉强，应设 法调整为Ⅱ级。 过程能力不足，表示技术管理能力已很差，应 采取措施立即改善。 过程能力严重不足，表示应采取紧急措施和全 面检查，必要时可停工整顿。
局部问题对策及系统改进
由异常原因造成的质量变异可由控制图发现，通 常由过程人员负责处理，称为局部问题的对策。 由偶然原因造成的质量变异可通过分析过程能力 发现，但改善往往耗费大量资金，需由高一级 管理人员决策，称为系统改进。
过程能力与过程能力指数
过程能力（process capability）是指过程处于 稳定状态下的实际的加工质量方面的能力。 “稳定生产状态”下的工序应该具备的条件： （1）原材料或上一道工序半成品按照标准要求 供应； （2）本工序按作业标准实施，并应在影响工序 质量各主要因素无异常的条件下进行； （3）工序完成后，产品检测按标准要求进行。
控制图名 称

统计过程控制(SPC) ppt课件

统计过程控制(SPC) ppt课件
措施或对系统采取措施的指南
28
ppt课件
4.5控制图的分类
按照用途分类：
分析用控制图：过程分析（制程解析）
控制用控制图：变化的范围用到现场去，根据给定的界限进行分 析
分析用控制图和控制用控制图的区别：
应用的地点不一样，分析用控制图用在了解制程，控制用控制图 用在生产现场
是否需要计算控制界限
13
ppt课件
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施， 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
14
ppt课件
3.统计过程的控制思想
样本不一样，控制用控制图针对每个子组进行控制，收集一个判 定一个
分析的时间不一样，分析用控制图在收集25个子组之后进行，控 制用控制图每个子组进行分析和判断
目的不一样：分析用控制图用来了解制程是否受控，能力是否满 足顾客要求，控制用控制图已经了解顾客要求和控制界限，维持 和保持这种状态
29
9
ppt课件
3.对过程采取措施对重要的 特性采取措施从而避免它们 偏离目标值太远是很经济的 4 .对输出采取措施如果仅限 于对输出检测并纠正不符合 规范的产品，常常是最不经 济的
过程控制的必要： 检测——容忍浪费 预防——避免浪费
10
ppt课件
2.2波动及波动的原因
过程的单个输出间不可避免的差异任何过程都存在产生 变差的原因产生变差的原因可以分为两类，即:

统计过程控制(SPC)

统计过程控制(SPC)
图2
解：
于是，过程能力指数为：
过程能力不够充分，从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=（TU+TL）/2=0.1720有偏离，应进行调整。调整后，Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求，而对下限没有要求： 只适用于的范围:
02
只有下限要求，而对上限没有要求： 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性：
► 过程本来稳定 ► 漏报 （这里由于α小，所以β大），故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下，符合下列各点之一判稳：
01
► 连续25个点，界外点数d=0；
02
► 连续35个点，界外点数d<0；
03
► 连续100个点，界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何，产品质量特性值落在[μ-3σ，μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积

[]统计过程控制

[]统计过程控制

第四章统计过程控制第一节统计过程控制概述一、21世纪——质量的世纪提出超严格质量要求1、科学技术的发展，产品的不合格率P可以降低到百万分之一（ppm.10-6），乃至十亿分之一（ppb.10-9）2、生产控制方式由过去的3σ控制方式须进为6σ控制方式。

(1) 3σ控制：过程均值无偏时，P=2.7×10-3=2700ppm。

若过程偏移1.5σ时，P=66807ppm。

(2) 6σ控制：过程均值无偏移时，P=0.002×10-6=2ppb=0.002ppm若过程偏移1.5σ时，P=3.4ppm(3) 6σ控制与3σ控制方式的比较：无偏时：使不合格品率降低了：217×10-3/2.0×10-9=1.35×106，即135万倍。

有偏时：66807÷3.4≈20000，约2万倍。

3、先进的科技科学可提高产品质量指标的绝对值。

先进的质量科学可以将质量波动调整到最小。

二、统计过程控制的基本概念1、统计过程控制（SPC）的函义：为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，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技术。

控制图理论是SPC的主要工具。

2、SPC的特点(1)强调全员参加；(2)应用统计方法；(3)强调全过程控制，重点在于“P”过程。

3、统计过程诊断：SPDSPC：可以判断过程异常，及时告警，但不能告知此异常是何因素引起SPD：除了具有SPC功能外，而且还具有诊断功能。

第二节 控制图原理一、控制图的结构1、什么是控制图：是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。

2、控制图的结构（三线多点）三线：UCL ，CL ，LCL 统称为控制界限注意和公差界限的区别：USL （T U ） LSL （T L ） 控制界限<公差界限多点：按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列。

第四章统计过程控制（1）统计过程控制概述

第四章统计过程控制（1）统计过程控制概述

第四章统计过程控制（1）统计过程控制概述四、常规控制图的应用单选5-7题，多选7-9题，综合分析1-2题。

考查方式以理解题和计算题为主。

总分值35-45分。

总分170分。

一、统计过程控制概述1．掌握统计过程控制的含义(重点) 2．了解统计过程控制的作用和特点（重点）二、控制图原理1．掌握控制图的基本原理（重点）2．了解控制图的两种错误（难点）3．掌握常规的控制图分类。

（难点。

重点）三、分析用控制图和控制用控制图1．熟悉分析用控制图和控制用控制图的区别（难点）2．掌握过程改进策略3．掌握控制图的判异准（重点）四、常规控制图的应用1．掌握x—r 图、x—s 图和p 图的作用和使用方法（难点.重点）2．了解x—rs 图、me—r 图、c 图和u 图的作图和应用。

（难点.重点）五、过程能力与过程能力指数1．熟悉过程能力的定义 (重点) 2．了解过程性能指数的概念3.掌握过程能力指数c p 和cpk 的计算和评价（难点.重点）六、过程控制的实施1．熟悉过程控制的基本概（重点）2．掌握过程分析的基本步骤（难点）3．熟悉过程管理点的要求4.1统计过程控制概述4.1统计过程控制概述统计过程控制主要解决两个问题：一是过程运行状态是否稳定，二是过程能力是否充足。

前者可利用控制图这种统计工具进行测定，后者可通过过程能力分析来实现。

统计过程控制理论是从制造业中的加工过程开始的，但是目前其应用已扩展到各种过程，如设计过程、管理过程、服务过程等。

学习目标要求（含4.1；4.2；4.3；）1、掌握统计过程的含义2、了解统计过程的作用和特点（一）过程控制p991、概念。

过程控制是指为实现产品的生产过程质量而进行的有组织、有系统的过程管理活动。

目的在地为生产合格产品创造有利的生产条件和环境，从根本上预防和减少不合格品的产生。

2、过程控制的主要内容（1）过程分析，建立控制标准。

分析影响过程质量的主导因素，找出最佳水平，实现标准化。

统计过程控制培训课件

统计过程控制培训课件

04
应用：可用 于生产过程、 质量控制、 项目管理等 领域
过程改进方法
收集数据：通过 观察、测量等方 式收集数据
分析数据：对数 据进行整理、分 析，找出问题所 在
制定改进方案： 根据分析结果， 制定改进方案
实施改进方案： 按照改进方案进 行实施，并对实 施效果进行评估 和改进
3
统计过程控制的案例分析
03
政府部门：用 于公共政策和 公共服务的质 量控制和改进
05
02
服务业：用 于服务质量 的控制和改 进
04
教育行业：用 于教育质量和 教学效果的控 制和改进
2
统计过程控制的方法
控制图的使用
控制图的定义：用于监控 生产过程中产品质量波动 的工具
控制图的使用方法：选择 合适的控制图类型，设定 控制限，绘制控制图，分 析控制图，采取措施
案例背景
某公司生产过程中出现质 量问题
A
解决方案：采用统计过程 控制方法进行改进
C
B
问题原因：生产过程中的 参数控制不当
D
改进效果：产品质量得到 显著提升，生产效率提高
案例分析过程
问题描述：明确 案例的背景、问 题及目标
原因分析：根据数 据分析结果，找出 问题的原因
数据收集：收集与 问题相关的数据， 如生产数据、质量 数据等
统计过程控制主要 包括控制图、过程 能力分析、抽样检 验等方法。
统计过程控制可以 帮助企业及时发现 生产过程中的异常 情况，并采取措施 进行纠正。
统计过程控制的目的
提高产 品质量
降低生 产成本
提高生 产效率
预防质 量问题
统计过程控制的应用领域
制造业：用 于生产过程 的质量控制 和改进

第四章 统计过程控制(SPC)

第四章 统计过程控制(SPC)

三,过程改进策略
图(4.4-4) 四,过程性能参数 长期的过程能力指数 与短期过程能力指数的区别 大小比较
第五节 常规控制图的作法与应用
一,各种常规控制图的使用场合 (1)平均值 极差控制图 )平均值-极差控制图 控制对象为计量值,( ,(1) ( ) 控制对象为计量值,( )-(4) 平均值:均值变化 平均值: 极差: 极差:分散及变异 (2)平均值 标准差控制图 )平均值-标准差控制图 n>10 (3)中位数-极差控制图 )中位数 极差控制图 (4取样费高, 取样费高,时间长 产品均匀
第二节 控制图原理
一,控制图的结构 样 控制图的定义
本 统 计 量 数 值
UCL CL
LCL
1 2 3 4 5 6 时间(h)
UCL,LCL,CL , , 点序列
UCL CL LCL
= + 3σ
= = 3σ
第二节 控制图原理
一,控制图的结构 第一张控制图 控制图的形成
二,控制图原理
1,质量波动理论 , 质量具有波动性 5M1E 偶因:固有-影响小 难消除-偶然波动 影响小-难消除 偶因:固有 影响小 难消除 偶然波动 异因:非固有-影响大 易消除-异常波动 影响大-易消除 异因:非固有 影响大 易消除 异常波动 点子频频出界就有异常波动 查出异因,采取措施, 查出异因,采取措施,加以消除 控制图的控制界限是区分偶然波动和异常波 动的界限 控制图的实质是区分偶然因素与异常因素 2,小概率原理 ,
二,应用控制图需考虑的问题
下列数据可以绘制控制图的是( ). 下列数据可以绘制控制图的是( A.连续加工过程的巡检数据 连续加工过程的巡检数据 B.连续加工过程的批检验数据 连续加工过程的批检验数据 C. 从多个供应商处采购的批检验记录 D.从某个检验批中抽取 件产品的检验记 从某个检验批中抽取100件产品的检验记 从某个检验批中抽取 录 E. 某个供应商的各类零部件的特性数据 ABD

质量管理体系中的统计过程控制

质量管理体系中的统计过程控制

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。

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上海质量技术监督培训中心2011年质量专业理论与实务课后练习题（中级B 第四章 统计过程控制）一、单选题1．控制图的第一类错误是指（ ）。

A ．错误使用判异准则B ．过程异常，但点子排列未显示异常，判稳C ．选择过程质量特性值不合适D ．生产正常，但点子偶然出界，判异2．在过程处于稳态下，由于控制图打点出界，从而判断过程异常，则（ ）。

A ．出现这种情况的概率为αB ．过程无偶然因素存在C ．出现这种情况的概率为1-αD ．发生了第二类错误3．控制图是（ ）进行测定、记录、评估和监查过程是否处于统计控制状态的一种统计方法。

A ．计量检测系统B ．设备维护保养计划执行情况C ．质量体系运行D ．过程质量特性值4．合理子组原则指组内差异只由偶因造成，要求（ ）收集一个子组的样品。

A ．尽可能长时间内B ．尽可能减少成本地C ．尽可能短时间内D ．尽可能节省取样时间5．计算均值极差图通常是（ ）。

A ．先作均值图，等均值图判稳，再作极差图B ．先作均值图，再作极差图C ．先作极差图，等极差图判稳，再作均值图D ．同时作极差图和均值图6．休哈特控制图的实质是（ ）。

A ．查明因素B ．区分合格与不合格C ．控制过程D ．区分偶然因素与异常因素7． 控制图统计量的数据属于正态分布，当样本大小大于10时，一般应用的控制图为（ ）。

A ．x R -B ．x s -C ．Me-RD ．X-Rs8．控制图上的点子连续10点在中心线两侧，但无一在C 区中，则可以认为（ ）。

A ．过程能力已满足要求B ．过程能力未满足要求C ．过程判异D ．过程判稳9．过程能力指数反映了（ ）。

A ．过程加工质量方面的能力B ．过程加工质量满足产品技术要求的程度C ．产品的技术要求D ．企业产品的控制范围10．控制对象为铸造件上砂眼数、机器设备的故障次数时应选用（ ）控制图。

A ． S X R -B ．C C ．pD ．np11．过程处于统计控制状态即稳态，其（ ）。

A ．过程的不合格品率只有0.27%B ．过程只有偶因而无异因产生的变异状态C ．过程既有偶因也有异因产生的变异状态D ．过程只有异因而无偶因产生的变异状态12．某种绝缘材料规定其击穿电压不低于1000V ，测得样本均值为3700V ，样本标准差为1000，则该过程能力指数为（ ）。

A ．1B ．0.9C ．1.33D ．0.6713．当过程能力指数Cp 为1.33时（分布中心和规范中心重合），意味着总体标准差σ和规范界限T 的关系为（ ）。

A ．σ=T/12B ．σ=T/10C ．σ=T/8D ．σ=T/614．控制图统计量的数据属于泊松分布的常用控制图有（ ）。

A ．x R x s --、B ．c u 、C ．Me R Rs --、X Ｄ．p np 、15．“6σ控制原则”情况，要求过程能力指数（ ）。

A ．越大越好B ．达到1以上C ．达到1.33以上D ．达到2或2以上16．P -为（ ）图的下控制界限。

A ．np B ．p C ．u D ．c17．用25个样本绘制均值极差控制图，每个样本量为5，计算出33.6, 6.2,x R ==2430.577, 2.115,0A D D ===，今采集了一个样本，观测值为36、43、37、25、38，则该样本（ ）。

A ．均值和极差均在控制限内B ．均值和极差均不在控制限内C ．均值不再控制限内D ．极差不在控制限内18. 对于6σ控制方式，其过程均值无偏移情况下的不合格品率为60.00210⨯，即等于（ ）。

A ．0.2ppm B. 2ppb C. 2ppm D. 0.2ppb19. 过程中存在固有的，对质量影响微小但难以消除的因素（ ）。

A ．通常造成控制图中的点子在界限内随机波动B ．通常造成控制图中的点子在界限内排列异常C ．说明过程能力指数满足了质量要求D ．是过程控制的重点因素20．局部问题的对策主要指：（ ）A ．由偶然原因造成的质量变异可由过程人员负责处理B ．由异常原因造成的质量变异其改善耗费资金大，需由过程人员负责处理C ．由异常原因造成的质量变异其改善耗费资金大，需由高一级管理人员决策D ．由异常原因造成的质量变异可由过程人员负责处理21．C PL 表示（ ）A ．无偏移上单侧过程性能指数B ．无偏移上单侧短期过程能力指数C ．无偏移下单侧短期过程能力指数D ．无偏移下单侧过程性能指数22．均值标准差控制图中子组大小国际推荐（ ）A ．2或3B ．4或5C ．5或6D ．不规定23．P 系列的过程性能指数（ ）。

A ．指短期过程能力指数B ．指长期过程能力指数C ．是稳定状态条件下的过程情况D ．不能反映当前的实际状态24．Cpu 表示上单侧过程能力指数，当过程均值大于或等于上公差限时，（ ）。

A ．Cpu 为零，不合格品率大于或等于50%B ．Cpu 小于零，不合格品率大于或等于50%C ．Cpu 大于零，不合格品率大于或等于50%D ．Cpu 为零，不合格品率小于或等于50%25．国际GB/T4091-2001规定了8种判异准则，其中准则8为连续8点在中心线两侧，但无一在C 区。

造成这种现象的主要原因是（ ）。

A ．原材料不合格B ．工具逐渐磨损C ．测量后读数不准确D ．数据分层不够26．控制图的上下控制限可以用来判断（ ）。

A ．产品合格与否B ．过程能力指数是否满足技术要求C ．过程中心与技术要求中心是否发生偏移D ．过程是否稳定27．贯彻（ ）是现代质量管理的核心与精髓。

A ．预防原则B ．质量管理体系认证C ．产品质量监督检查D ．产品质量检验28．如果生产过程尚未充分稳定，（ ）。

A ．不能使用控制图B ．此时采用控制用控制图有助于将非稳态过程调整到稳态C ．此时采用分析用控制图有助于将非稳态过程调整到稳态D ．此时采用分析用控制图与控制用控制图都可以29．统计过程控制的重点是对过程的（ ）进行监控，一旦发生，就应尽快找出原因，采取措施加以消除。

A ．偶然波动B ．异常波动C ．设备运行状态D ．不合格品30．统计过程控制的目标是（ ）。

A ．保持过程质量水平稳定B ．防止不合格品流入下道工序C ．对工艺纪律的检查和控制D ．优化产品的性能和指标31．当控制图的质量指标为不合格品率或合格品率时，控制图应选（ ）。

A ．x R -图B ．x s -图C ．p 图D ．c 图32．制作控制图时，样本数据应（ ）。

A ．随意抽取B ．从过程中挑选获得C ．选择过程首件和末件D ．按照合理子组原则随机抽取33．某传呼台采用SPC ，统计量为“每小时平均差错数”，适用控制图为（ ）。

A ．p 图B ．np 图C ．c 图D ．u 图34．x s -图适用于（ ）控制。

A ．计件型统计量B ．计量型统计量C ．计点型统计量D ．上述全对35．当采用np 控制图时，数据样本（ ）。

A ．大小应保持不变B ．大小可以不同C ．越小越好D ．上述都不对36．在使用p 控制图时，增加子组的样本量，会使（ ）。

A ．不合格品率提高B ．控制域变窄C ．控制限保持不变D ．控制中心发生偏移37．合理子组原则要求在尽可能短的时间收集一个子组的样品，主要因为（ ）。

A ．尽快计算不合格品率B ．尽快绘制出控制图C ．希望节省取样时间D ．尽量缩小组内差异38．过程能力是指（ ）。

A ．过程生产率B ．过程加工的质量能力C ．过程所能达到的技术指标D ．过程维持正常工作的时间长短39．统计控制状态是指（ ）。

A ．过程中只有偶然波动，而不存在异常波动的状态B ．过程中只有异常波动，而不存在偶然波动的状态C ．对过程采取了统计监控40．一批砝码，平均重量为50g ，标准差为0.01g 。

（1）据此估计，重量在49.97g 至50.03g 之间的砝码约为（ ）。

A ．99%B ．99.73%C ．95%D ．98.7%（2）若允许误差为500.01g ±，则此批零件合格率约为（ ）。

A ．68.3%B ．95%C ．99.7%D ．50%41．一批机械装置，其出厂噪声声压级允许值≤85分贝，实测平均值为82分贝，标准差为1分贝。

则过程能力指数PU C 为（ ）。

A ．0.67B ．1C ．1.33D ．1.6742. 从SPC 的角度看，一个合格的过程应当具备的条件是（ ）。

A. 过程处于统计控制状态B. 具有足够的生产能力C. 过程处于统计控制状态并具有足够的过程能力D. 过程处于统计控制状态但过程能力不足43. 生产过程中要控制每个铸件上的砂眼数，可选用的控制图是（ ）。

A. X R -控制图 B. p 控制图C. u 控制图D. np 控制图44. 当X R -控制图与X s -控制图的分析结果不同时，应以（ ）控制图的结果为准。

A. X R - B. X s - C. s x R - D. Me R -45. 过程能力指数1.0 1.33p C ≤≤表示（ ）。

A. 过程能力不足B.过程能力充足C. 过程能力严重不足D.过程能力过高46. 在解释P C 和pk C 的关系时，正确的表述是（ ）。

A. 规格中心与分布中心重合时p pk C C =B. pk C 总是大于或等于P CC. P C 和pk C 之间没有关系D. pk C 总是小于P C47．统计过程控制主要包括（ ）两个方面的内容。

A ．应用分析用控制图和控制用控制图B ．利用控制图分析过程的稳定性和评价过程质量C ．评价过程性能和评价过程能力D ．判断过程是否处于技术控制状态和评价过程性能48．若产品质量特性的均值μ与公差中心M 不重合，当|μ-M|增大时，（ ）。

A ．不合格品率增大，Cpk 增大B ．不合格品率增大，Cpk 减小C ．不合格品率减小，Cpk 增大D ．不合格品率减小，Cpk 减小49．若以UCL=μ+2σ，CL=μ，LCL=μ-2σ建立控制图，记α为犯第一类错误的概率，β为犯第二类错误的概率，则与常规控制图相比，下列表述中正确的是（ ）。

A ．α增大，β增大B ．α增大，β减小C ．α减小，β增大D ．α减小，β减小1．过程控制的主要内容包括：（ ）。

A ．对过程进行分析并建立控制标准B ．对过程进行监控和评价C ．对过程进行维护和改进D ．对过程进行全数检验2．过程处于统计控制状态下，则（ ）。

A ．生产也是最经济的B ．没有不合格品C ．过程的变异最小D ．对产品的质量有完全的把握3．下列控制图属于泊松分布的是（ ）。

A ．pB ．npC ．CD ．u4．分析用控制图主要分析：（ ）A ．所分析的过程是否处于统计控制状态B ．过程中反映产品质量的所有点子是否都在控制界限内C ．该过程的过程能力指数是否稳定D ．该过程的过程能力指数是否满足要求5．国际GB/T4091-2001规定了8种判异准则，其中准则1为一点落在A 区以外，通常（ ）A ．在3σ原则下，准则1犯第一类错误的概率为0.027B ．在3σ原则下，准则1犯第一类错误的概率为0.0027C ，还可以对过程中单个失控做出反应D ．在许多应用中是唯一的判异准则6．对于双侧公差，过程能力指数p C 为T/6σA ．其中T 是技术公差的幅度B ．其中σ是质量特性值分布的总体标准差C ．其中σ表示过程能力D ．其中σ估计必须在稳态下进行7．当过程处于稳态，计算过程能力指数时，若总体标准差未知时，可用（ ）估计。