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SPC

2019-3-4 09:42| 发布者: admin| 查看: 281| 评论: 0

     统计过程控制(Statistical Process Control)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。
    1924年休哈特(W.A.Shewhart)博士绘制了第一张的SPC控制图,并于1931年出版了《加工产品品质的经济控制》(Economic Control of Quality of Manufactured Products)之后,SPC应用于各种制造过程改善便就此展开。

     实施SPC的过程一般分为两大步骤:首先用SPC工具对过程进行分析,如绘制分析用控制图等;根据分析结果采取必要措施:可能需要消除过程中的系统性因素,也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。
     控制图是SPC中最重要的工具。目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图,但控制图不仅限于此。近年来又逐步发展了一些先进的控制工具,如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图,对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图;对多重质量特性进行控制的控制图。

控制图分类
   根据控制图使用目的的不同,控制图可分为:分析用控制图和控制用控制图
   根据统计数据的类型不同,控制图可分为:计量控制图和计数控制图(包括计件控制图和计点控制图)。
 它们分别适用于不同的生产过程。每类又可细分为具体的控制图,最初主要包含七种基本图表。

计量型控制图包括:
* IX-MR(单值移动极差图)
* Xbar-R(均值极差图)
* Xbar-s(均值标准差图)

计数型控制图包括:
* P(用于可变样本量的不合格品率)
* Np(用于固定样本量的不合格品数)
* u(用于可变样本量的单位缺陷数)
* c(用于固定样本量的缺陷数



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