生产管理—第十三章统计工序过程控制
第13章 统计工序(过程)控制
2
异常因素（ 异常因素（系统因素） 系统因素）
在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、 硬度的显著变化；设 备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规 程等； 因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险； 因素的影响在经济上是必须消除的； 在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的 ; 由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能 发 生各种变化。 ∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态 或非受控状 态。对这样的工序必须严加控制。
8
• •
控制图基本构造
x (或 x 、 R 、 S等 ) 控制上线UCL 控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
样本号（或时间） 控制图的构造
1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性 值或其统计量为纵坐标的平面坐 标系； 2三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL； 3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。
~ X −R
L—S X—Rs
因各种原因（时间费 用等）每次只能得到 一个数据或希望尽快 发现并消除异常原因 样本容量相等 样本容量可以不等 样本容量（面积或长 度）相等 样本容量（面积或长 12 度）不等
计 数 值 控 制 图
不合格品数 控制图 不合格品率 控制图 缺陷数控制 图 单位缺陷数 控制图
X −R 图
1 n x i = ∑ xij n j =1 Ri = max(xij ) − min (xij )
x j = x n +1 (n为 数 )
13 控制的方法和技术
第一节 层级控制、市场控制与团体控制
1、预算控制：
预算控制就是根据预算规定的收入与支出标准来检查和监督各个部门的生产经营 活动，以保证各种活动或各个部门在充分达成既定目标、实现利润的过程中对经 营资源进行有效利用，从而使成本费用支出受到严格有效的约束。作为一种控制 手段，预算控制是通过编制和执行预算来进行的。
根据国际标准化组织（ISO 8402：1994）的界定，全面质量管理（total quality management，TQM）是指“一个组织以质量为中心，以全员参与 为基础，目的在于通过让顾客满意和本组织所有者、员工、供方、合作伙 伴或社会等相关者受益而达到长期成功的一种管理途径”。 全面质量管理的基本要求是“三全一多”，即全过程的质量管理、全员的 质量管理、全组织的质量管理和多方法的质量管理。
2、管理信息系统
管理信息系统（MIS）是一个旨在支持管理人员履行其职能，以及时、有效的方 式来收集、分析和传递组织内外部信息的系统。
MIS
ED PS
分析 部分
决策 部分
数据 库部 分
第三节 管理控制的信息技术
3、决策支持系统
决策支持系统（DSS）是以管理科学和行为科学等为基础，以计算机技术、 仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的、 具有智能作用的人机系统。
部门层次的市场控制表现为公司内部交易。 转移定价就是企业运用市场机制调整内部 交易的一种方法。
个人层次上的市场控制常常表现为激励制 度和工资制度。
第一节 层级控制、市场控制与团体控制
三、团体控制
团体控制（clan control）是指将个体融入团体之中，将个人的价值观与组 织的价值观和目标相统一，通过团体的共同行为范式来实现组织成员的自我约 束和自我控制。
生产管理工序过程分析与控制
生产管理工序过程分析与控制生产管理是指以合理的方法和手段，对生产过程进行科学的组织、协调、监督和控制，以达到提高生产效率、降低成本、提升产品质量和增加利润等目的。
生产管理的核心是对生产工序的过程进行分析与控制。
下面将介绍生产管理工序过程分析与控制的重要性和方法。
生产管理工序过程分析与控制的重要性：1. 提高生产效率：通过分析每个工序的生产过程，找出其中的瓶颈和不必要的步骤，然后进行优化和调整，可以实现生产效率的提升。
2. 降低生产成本：通过分析工序过程，找到生产过程中的浪费和不必要的资源消耗，然后进行精简和优化，可以降低生产成本。
3. 提高产品质量：通过对工序过程进行分析和控制，可以找出生产过程中可能存在的质量问题和缺陷，然后采取措施进行改进和纠正，以提高产品的质量。
4. 提升员工技能：通过对工序过程进行分析和控制，可以发现员工在操作过程中存在的不足和问题，然后通过培训和指导，帮助员工提升技能和水平。
生产管理工序过程分析与控制的方法：1. 流程图分析法：通过制作流程图，将生产过程可视化，这样可以清晰地看到每个工序的关键步骤和操作要求，方便分析和控制。
2. 数据分析法：通过收集和分析生产过程中产生的数据，包括生产时间、员工效率、物料消耗等，来评估工序的效率和质量，从而进行控制和改进。
3. 标准化作业方法：通过制定和实施标准化作业方法，明确每个工序的操作规范和要求，保证生产过程的一致性和稳定性。
4. 持续改进方法：通过持续的监督和反馈机制，对工序过程进行不断地改进和优化，以适应市场需求和技术变化。
综上所述，生产管理工序过程分析与控制是提高生产效率、降低成本、提升产品质量和增加利润的重要手段。
通过采用合适的方法，可以对工序过程进行科学分析和控制，实现生产过程的优化和改进。
生产管理工序过程分析与控制的方法还有很多，下面将继续介绍：5. 设备优化方法：通过对工序所需的设备进行分析和评估，了解其性能、效率和稳定性，从而确定是否需要进行设备更新或改进。
统计工序控制即SPC（StatisticalProcessControl）
统计工序控制即SPC（StatisticalProcessControl）SPC(质量管理与控制)统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。
它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
SPC能解决之问题1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析，确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态（正常）。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。
分析用管制图主要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。
－控制图的作用：1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。
应用步骤如下：1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；2.选用合适的控制图种类；3.确定样本容量和抽样间隔；4.收集并记录至少20～ 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据；5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；6.计算各统计量的控制界限；7.画控制图并标出各样本的统计量；8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态；9.决定下一步的行动。
统计工序控制的基本概念
统计工序控制的基本概念统计工序控制是一种管理方法，目的是通过对工序中的数据进行统计分析，以便更好地控制生产过程和提高产品质量。
统计工序控制依赖于统计方法和技术，以及对过程和产品的数据收集和分析。
它是工业生产中质量管理的重要工具之一。
在统计工序控制中，关键的基本概念包括过程稳定性、过程能力指数和控制图。
首先，过程稳定性是指生产过程中的输入、输出和其他关键因素在一段时间内保持相对恒定的状态。
稳定的过程是统计工序控制的前提。
为了评估过程的稳定性，可以使用各种统计图表和指标，比如控制图、过程平均值和标准差等。
其次，过程能力指数是用于衡量生产过程能够产生合格产品的能力。
它基于对过程的统计分析，通过比较产品规范限制和过程数据的分布情况来确定过程的能力。
常用的过程能力指数包括Cp、Cpk和Pp等。
控制图是统计工序控制中最常用的工具之一。
它是一种图表，用于显示过程数据的变化和趋势。
控制图通常包括一个中心线、一个上控制限和一个下控制限。
通过将过程数据与这些控制限进行对比，可以判断过程是否处于控制状态。
如果数据点超出控制限，则表明存在特殊因素或变化，需要进行进一步的分析和调整。
统计工序控制的基本概念主要涉及到衡量过程的稳定性和能力，并通过控制图等工具来监控和调整生产过程。
通过对工序数据的收集和分析，可以及时发现和纠正潜在的质量问题，提高生产效率和产品品质。
统计工序控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过对生产过程中数据进行分析和解读，实现过程的稳定性和能力的评估，并及时采取控制措施，从而确保产品的质量稳定性和可靠性。
SPC是质量管理的核心要素之一，在工业生产中起到了至关重要的作用。
SPC的核心理念是"规则"和"分离"。
通过建立规则，即设定上下限和中心线，在正常生产过程中，在一定的范围内浮动是可接受的。
这个范围受到生产能力和产品规范的限制。
第13章 统计过程控制与诊断(SPC与SPD)
统计过程控制与诊断（SPC与SPD）
均值-标准差控制图
均值控制图主要用于判断生产过程中的均值是否处于或保
持在所要求的统计控制状态
标准差控制图主要用于判断生产过程的标准差是否处于或
保持在所要求的统计控制状态
这两张图通常一起用，因此称为均值-标准差控制图，记为
x s
7 质量管理学
统计过程控制与诊断（SPC与SPD）
图（R图）代替，即得 x
R图
10
质量管理学
x
统计过程控制与诊断（SPC与SPD）
平均值-极差控制图设计过程
收集数据。根据选定的特性值，按一定的时间间隔， 抽取一个容量为n的样本，共取k个样本，一般要求 k≥25, n=4,5。 计算每一个样本的均值与级差。 计算k个样本的均值与级差的均值。 计算x 图与R图的上、下控制限。
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当过程达到了我们所确定的状态后，才能将分析用控制图的控制线作 为控制用控制图。要用到判断稳态的准则（简称判稳准则），在稳定 之前还要用到判断异常的准则（简称判异准则）。
质量管理学
统计过程控制与诊断（SPC与SPD） 休图的设计思想
休图的设计思想是先定α，再看β。按照3σ方式确定UCL、 CL、LCL就等于确定了α＝0.27％。 80年代起出现经济质量控制（EQC）学派，从两种错误造 成的总损失最小这一点出发来设计控制图与抽样方案。其 学术带头人为德国乌尔茨堡（Wurzburg）大学经济质量控 制中心主任冯.考拉尼（Elart von Collani）教授。
13.6 控制图的判断准则
分析用控制图与控制用控制图
日本有句质量管理的名言：“始于控制图，终于控制图。”所谓“始 于控制图”是指对过程的分析从应用控制图对过程分析开始。 分析用控制图主要作分析以下两点： （1）所分析的过程是否处于统计控制状态，或称统计稳态？ （2）该过程的过程能力指数是否满足要求？ 所谓“终于控制图”是指对过程的分析结束，最终建立了控制用控制 图。
生产管理课件-统计工序(过程)控制
• 對質量波動的影響並不大，一般來說，並不超出工序規格範圍； • 因素的影響在經濟上並不值得消除； • 在技術上也是難以測量、難以避免的； • 由偶然因素造成的品質特性值分佈狀態不隨時間的變化而變化。
∴由偶然因素造成的質 量波動稱為正常的波動，這種波動一般通過公差加以反映，此時
單值—移動 極差控制圖
不合格品數 控制圖
不合格品率 控制圖
缺陷數控製 圖
單位缺陷數 控製圖
表1 控制圖種類及適用場合
管理圖
特 R 的效果好，但計算工作量大
X~ R
計算簡便，但效果較差些， 便於現場使用
L—S 一張圖可同時控制均值和方 差，計算簡單，使用方便
X—Rs
6 與規格比較，確定控制用控制圖
由分析用控制圖得知工序處於穩定狀態後，還須與規格要求
進行比較。若工序既滿足穩定要求，又滿足規格要求，則稱 工序進入正常狀態。此時，可將分析用控制圖的控制線作為 控制 用控制圖的控制線；若不能滿足規格要求，必須對工序 進行調整，直至得到正常狀態下的控
所謂滿足規格要求，並不是指上、下控制線必須在規格上、
7
一 控制圖及其基本構造
產生：控制圖是由美國貝爾(Bell)通信研究所的休哈特(W.A Shewhart)博
士發明的，因 此也稱休哈特控制圖。
定義：控制圖是反映和控制品質特性值分佈狀態隨時間而發生的變動情況
的圖表。它是判斷工序是 否處於穩定狀態、保持生產過程始終處
於正常狀態的有效工具。
控制圖與趨勢圖的比較
下限內側，即UCL＞TU；LCL＜ TL。而是要看受控工序的工 序能力是否滿足給定的Cp值要求。
《管理学》第十三章 控制
3
哈勃太空望远镜
经过长达15年的精心准备，耗资 超过15亿美元的哈勃太空望远镜 最后终于在1990年4月发射升空 。但是NASA仍然发现望远镜的主 镜片存在缺陷。由于直径达94.5 英寸的主镜片的中心过于平坦， 导致成像模糊。因此望远镜对遥 远的星体无法像预期的那样清晰 地聚焦，结果造成一半以上的观 察项目无法进行。 一件事情，无论计划做的多么完 善，如果没有令人满意的控制系 统，在实施过程中仍会出现问题
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类型 反馈
信息 来源 事后
关注 重点 工作 结束 偏差 信息 未来 信息
表现 方式 亡羊 补牢 立竿 见影 防患 未然
利
弊
基本目的 总结经验借 鉴未来 及时消除偏 差 明确目标资 源配置
业绩评价激 损失 发员工 发生 消除偏差提 产生 高能力 对立 将损失消除 难以 发生前 完善
现场 过程
前馈 事前
31
（三）纠正偏差 1、纠正偏差是分析偏差产生的原因，制定并实施必要 的纠正措施。 2、在纠偏时： a、首先要找出偏差产生的主要原因，为纠偏措施的制 定指导方向；
b、其次要确定纠偏措施的实施对象（如实际工作或计 划）；
c、最后，要选择恰当的纠偏措施，制定改进工作或调 整计划与标准的纠正方案。
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曲突徒薪
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有一个过访主人的客人，看到（主人家）炉灶的烟囱是 直的，旁边还堆积着柴草，便对主人说：“把烟囱改为 拐弯的，使柴草远离（烟囱）。不然的话，将会发生火 灾。”主人不答应。不久，家里果然失火，邻居们一同 来救火，幸好把火扑灭了。于是，（主人）杀牛置办酒 席，答谢邻人们。被火烧伤的人安排在上席，其余的按 照功劳依次排定座位，却不邀请提“曲突”建议的客人 。有人对主人说：“当初如果听了那位客人的话，也不 用破费摆设酒席，始终也不会有火患。现在评论功劳， 邀请宾客，（为什么）提‘曲突徙薪’建议的人没有受 到答谢、恩惠，而被烧伤的人却成了上客呢？”主人这 才醒悟去邀请那位客人。 寓意：对可能发生的事故应防患于未然，消除产生事故 的因素。
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13.2
一 控制图及其基本构造 二 控制图的类型 三 控制界限的确定原理——3σ原理
生产管理—第十三章统计工序过程 控制
7
一 控制图及其基本构造
产生：控制图是由美国贝尔(Bell)通信研究所的休哈特(W.A Shewhart)博
士发明的，因 此也称休哈特控制图。
定义：控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况
的图表。它是判断工序是 否处于稳定状态、保持生产过程始终处
于正常状态的有效工具。
控制图与趋势图的比较
采用趋势图可以掌握不断变化着的工序状态。为了判别工序的质量波动是正
常波动①还纵是坐非标正可常能波是动质，量在特趋性势值图，的也基可础能上是，其控统制计图量发，生如如x下、 变~x化：、R等；
②增加上ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准和尺度。
计 数 值 控 制 图
名称
均值—极差 控制图
中位数—极 差控制图 两极控制图
检查通常通过专门的测量仪器和设备得到测量值，并由检查
人员进行判定。而统计工序 控制必须使用专门设计的控制图，
统计工序控制虽然会带来一定程度的预防成本的提高，但却
能及早发现异常，采取措施消除隐患，带来故障成本的大幅
度降低。因此对比产品检查，统计工序控制会带来显著的经
生产管理—第十三章统计工序过程 控制
2
一
1 偶然因素（随机因素）
•小对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的 微小变化；设备的微
震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微 小不均匀性等；
• 对质量波动的影响并不大，一般来说，并不超出工序规格范围； • 因素的影响在经济上并不值得消除； • 在技术上也是难以测量、难以避免的； • 由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。
生产管理—第十三章统计工序过程 控制
10
二 控制图的类型
1 按用途划分 (1)分析用控制图。用间隔取样的方法获得数据。依据收集的
数据计算控制线、作出控制图 ，并将数据在控制图上打点， 以分析工序是否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因， 采取 措施，使工序处于稳定状态；若工序稳定，则进入正
(2)控制用控制图。当判断工序处于稳定状态后，用于控制工 序用的控制图。操作工人按规 定的取样方式获得数据，通 过打点观察，控制异常因素的出现。
概念：利用统计规律判别和控制异常因素造成的质 量波动，从而保证工序处于控制状态的手段 称为统
生产管理—第十三章统计工序过程 控制
5
三 统计工序控制与产品检查的区别
统计工序控制与产品检查有着本质的区别。
检查是通过比较产品质量特性测量值与规格要求 ，达到剔除
不合格品的目的，是事后把关。统计工序控制是通过样本数 据分布状态估计总体 分布状态的变化，从而达到预防异常因 素造成的不正常质量波动，消除质量隐患的目的，是事先预
在生产过程中，判别工序是否在受着异常因素的影 响可以采取下面的方法 ：每隔一定的时间间隔，在 生产的产品中进行随机抽样，并根据样本数据观察 质量特性值的分布状态 。若工序分布状态不随时间 的推移而变化(即如图a) ，说明工序处于稳定状态， 只 受着偶然因素的影响；若工序分布状态随着时间 的推移发生变化(如图b,c,d)，说 明工序处于非稳定 状态，正在有异常因素影响着它，必须立即采取措 施消除异常因素的影响 。
∴由偶然因素造成的质 量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此时
2 异常因素（系统因素）
在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、 硬度的显著变化；设
备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过渡磨损；工人违反操作规 程等；
因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险； 因素的影响在经济上是必须消除的； 在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的 ; 由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能 发 生各种变化。
第十三章 统计工序（过程）控制
13.1 基本概念 13.2 控制图类型及其原理 13.3 控制图的绘制与判断 13.4 控制图的两类错误分析及应用要点
生产管理—第十三章统计工序过程 控制
1
13.1 基本概念
一 影响因素分类 二 统计工序控制的概念 三 统计工序控制与产品检查的区别
生产管理—第十三章统计工序过程 控制
若点子落在控制界限内，认为工序的波动是正常的波动；若点子
落在控制界限外或其排列有明显缺陷，则说明工序有异常因素的
影响。
• 控制图基本构造
• 应用
生产管理—第十三章统计工序过程 控制
8
控制图基本构造
控制上线UCL
x(或x、R、S等)
控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
2 按质量特性值的类型及其统计量划分
由于数据分为计量值与计数值两大类。因此控制图分为
计量值控制图和计数值控制图两大类型。又因各种类型
的控制图所选择的统计量不同，因此又可分为不同种类
的控制图。常用的各种控制图的特点及适用场合如表1所
示。
生产管理—第十三章统计工序过程 控制
11
类别
计 量 值 控 制 图
∴由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态 或非受控状态。
对这样的工序必须严加控制生。产管理—第十三章统计工序过程
控制
3
图a 图c
公差上限
公差下限 公差上限
图b
公差下限
时间 图d 生产过程的几种状态
生产管理—第十三章统计工序过程 控制
公差上限 公差下限 公差上限 公差下限
4
二 统计工序控制的概念
样本号（或时间）
控制图的构造
1 以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性
值或其统计量为纵坐标的平面坐
2 三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL
和下控制线LCL
3
一条质量特性值或其统计量的波动曲线。 生产管理—第十三章统计工序过程
控制
9
控制图应用
在实际生产过程中，坐标系及三条控制线是由质量管理人员 事先经过工序能力调查及其数据 的收集与计算绘制好的。工 序的操作人员按预先规定好的时间间隔抽取规定数量的样品， 将 样品的测定值或其统计量在控制图上打点并联接为质量波 动曲线，并通过点子的位置及排 列情况判断工序状态。