13第十三章统计过程控制与诊断(SPC与SPD).pptx

统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种在制造业和服务业中广泛应用的质量管理技术，其核心在于通过统计方法监控和分析生产或服务过程，以确保过程处于受控状态，从而预防不合格产品的产生。SPC最早由美国的Walter A. Shewhart博士在1924年提出，其主要工具是控制图。 控制图是一种图形化的表示方法，它将生产过程中的关键质量特性值以时间序列的形式展示出来，并设置中心线（CL）、上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL）。当观测到的数据点落在这些界限内，通常表明过程是稳定的；若数据点超出这些界限，可能提示存在异常情况，需要调查和调整过程。 控制图的种类多样，包括： 1. 均值极差控制图（X-R图）：适用于连续数据，通过计算样本均值和样本极差来监控过程的稳定性。 2. 均值标准差控制图（X-s图）：类似于X-R图，但使用标准差代替极差作为变异度量。 3. 中位数极差控制图：对于非正态分布的数据，中位数比均值更能反映数据的中心趋势。 4. 移动极差控制图（X-Rm图）：连续的观测值之间计算移动极差，可以更敏感地捕捉过程的变化。 5. 不合格品率控制图（p图）和不合格品数控制图（np图）：适用于计数数据，监控不合格品的比例或数量。 6. 单位缺陷数控制图（c图）和缺陷数控制图（u图）：关注的是每个单位产品上的缺陷数。 控制图在质量管理中的作用主要包括： 1. 预防不合格产品的产生：通过对过程的持续监控，可以提前识别出可能导致质量问题的异常情况。 2. 控制和监督生产过程：提供实时反馈，帮助操作员和管理者了解过程是否偏离预定的规格。 3. 提供量化指标：通过控制图的数据，质量管理人员可以量化评估过程状态。 4. 管理工具：控制图是一种直观的管理工具，有助于决策者理解过程的波动和趋势。 随着技术的发展，SPC已经进入了计算机统计阶段，利用先进的数据分析软件，可以更快更准确地分析大量数据，提高过程控制的效率和精度。例如，ISO 8258和GB/T标准为控制图的制定提供了指导，确保了控制图的标准化和有效性。 总之，统计过程控制（SPC）是质量管理的重要组成部分，通过控制图等统计工具，企业能够预防缺陷，优化生产过程，提升产品质量，实现持续改进。在实际应用中，选择合适的控制图类型，结合过程数据，可以有效地监控和改善生产过程，从而提高整体的业务绩效。