SPC统计常用控制图评价.pptx

**SPC（统计过程控制）**是质量管理领域中的一种重要工具，主要用于监控和评估生产过程，确保产品质量的稳定性。SPC的核心理念是通过统计技术来预防而非事后修复质量问题，它鼓励全员参与，不仅依赖于质量管理人员，而是涉及生产过程的所有环节。 **SPC的特点：** 1. **全员参与**：SPC强调所有员工都应参与到质量控制中，以确保全过程的监控。 2. **统计方法**：SPC利用统计方法，如控制图，来实施预防性的质量管理。 3. **过程导向**：SPC关注的是过程的整体表现，而不仅仅是单个工序的问题。 4. **异常检测**：通过控制图可以及时发现过程中的异常，发出预警，但不直接指出异常的原因。 5. **发展至SPD（统计过程诊断）**：更进一步，SPD不仅能预警，还能诊断问题来源，提供更深入的分析。 **统计控制状态**： 理想的统计控制状态是指过程中的变异仅由随机因素（偶因）引起，没有系统性的异常变化（异因）。这样的状态意味着产品质量稳定，生产效率最优，变异最小。 **控制图类型：** 1. **正态分布的控制图**：包括均值-极差图（X-R图），均值-标准差图（X-s图），中位值-极差图（X-RX-s图）以及单值-极差图（X-R图）。 2. **计件值控制图**：如p图（不合格品率图），np图（不合格品数图）。 3. **计点值控制图**：如u图（单位不合格数图），c图（不合格数控制图）。 **控制图的作用：** - **观察均值变化**：均值-极差图和均值-标准差图可以反映出数据平均值的趋势。 - **分析分散程度**：R图和s图用于了解数据分布的变异程度。 - **决策依据**：通过控制界限（UCL，CL，LCL）判断过程是否处于控制状态，避免两种错误——虚发警报和漏发警报。 **错误类型：** 1. **虚发警报（False Alarm）**：当点子落在控制限之外，但实际上过程并无异常，导致不必要的干预。 2. **漏发警报（Alarm Missing）**：点子在控制限之内，但过程存在异常，未能及时识别问题。 **控制界限设置：** 通常采用3σ原则，UCL=μ+3σ，CL=μ，LCL=μ-3σ，这样设定可以使得虚发警报的概率α=0.27%，而漏发警报的概率β则相应增加。 **分析用与控制用控制图：** 1. **分析用控制图**：用于确定过程是否处于统计控制状态，以及过程能力指数（如Cp，Cpk等）是否满足要求。 2. **控制用控制图**：在过程稳定后，将分析用的控制界限延伸用于持续监控。 **判稳原则**： 根据点子的随机排列和界外点数（d值），有多种判稳准则，如连续25个点d=0，连续35个点d≤1，或连续100个点d≤2。这些准则结合统计概率来决定过程是否达到稳定状态。 **判异准则**： 点子出界可以视为异常信号，分为点出界判异和其他判异准则，例如连续多点上升或下降等模式。 SPC通过控制图等统计工具，帮助企业实现持续改进，预防质量问题，优化生产过程，提高客户满意度。理解并正确应用SPC方法，对于任何制造型企业来说都是至关重要的。