统计过程控制概述(ppt 51页).pptx

统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）是一种在生产过程中使用统计技术来监控和改善产品质量的方法。这种方法最早由美国贝尔实验室的博士W.A. Shewhart于1924年提出，并在二战期间被广泛应用于制造业，尤其是福特、通用等汽车制造商。统计过程控制的核心目标是通过分析生产过程中的数据，确保过程的稳定性和一致性，从而预防不良品的产生，提高生产过程的能力。 统计过程控制主要涉及以下几个方面： 1. **控制图**：控制图是SPC的核心工具，它用于展示过程数据的变化，帮助识别过程是否处于受控状态。控制图包括中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。当数据点超出这些界限时，表明过程可能存在异常或变异。 2. **统计手法**：常见的统计手法包括层别法、直方图、柏拉图、特性要因图、推移图、散布图等。这些工具用于收集、整理和分析数据，找出影响产品质量的关键因素。 3. **检查表与管制图**：检查表用于记录和组织数据，而管制图则基于历史数据设定控制界限，以判断当前过程是否稳定。当数据点落在控制界限内，通常认为过程是受控的。 4. **品质特性与测量系统**：确定关键的品质特性，确保测量系统的准确性和稳定性至关重要。这包括对客户需求的理解，以及对产品特性间关系的研究。 5. **过程因素**：人、设备、材料、方法和环境（5M1E）是影响产品质量的主要因素。通过控制这些因素，可以减少不必要的变化，提高过程的稳定性和可预测性。 6. **决策制定**：根据统计分析结果，企业可以采取适当的改进措施，比如调整参数、改进工艺、培训员工等，以达到并保持过程的统计控制状态。 7. **点检项目**：在生产流程中，每个阶段都有特定的点检项目，如外观检查、尺寸测量、功能测试等。点检项目旨在确认当前工序是否按预期进行，而管制项目则关注整个过程的稳定性。 8. **流程管理**：在不同的生产阶段，通过使用点检表、记录表、目视检查和测量工具，管理人员可以持续监控和改进流程，确保质量标准的达成。 通过统计过程控制，企业能够系统地管理和改进生产过程，减少浪费，提高效率，从而增强竞争力。在NEC PCB机芯板的生产案例中，可以看到从进料检验到组装过程，每个环节都设有明确的控制点和点检项目，以确保产品的品质满足规格要求。这种严谨的SPC实践体现了现代制造业对于品质管理的重视。