第三章过程控制与统计技术汇总

过程控制与统计技术
第三章 统计过程控制（SPC） 一 统计过程控制的概念 SPC是英文“统计过程控制”的缩写：Statistcal process Control 所谓统计过程控制就是应用统计技术对过程中各个阶段 进行评估和监察。保持过程处于可接受的和稳定的质量 水平，从而保证产品与服务满足要求的均匀性。 虽然，这里的统计技术可以涉及到数理统计的许多 方面，但 SPC中的主要工具是控制图理论。因此，要想 推行SPC必须对控制 图有一定深入的了解，否则就不可 能通过SPC取得真正的实效。 1 什么是控制图 控制图是对过程质量特性进行测定、记录、评估， 从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计 的图。
GB/T 4091-2001 标准
控制图图样
3 2 - -2 -3
A B C C B A
UCL
CL
LCL
1 2 3 4 5
样本号
2 产品质量的统计概念 ① 特点： 产品实现过程的质量是属于随机现象，它具有变异 性。由于生产过程的五大因素：人、机、料、法、环 因时常的变动，而不断地变化，因此，造成产品质量 随着时间不同而形成不一致性，质量特性具有变异性。 但是质量特性的变异是在一定范围内按一定规律变 异的，因此产品实现过程的质量特性的变异是有规律 性的。产品质量变异性及其规律性反映为质量特性值 的分布。其分布特点是： a：实践证明。通常计量值数据服从正态分布； b：计数值中的计件值数据通常服从二项分布； c： 计数值中的计点值数据通常服从泊松分布。 ②影响产品质量变异的两大类因素 a 正常因素：它的变异是随机的、偶然的，也可称 之偶因。
但二项分布和泊松分布就没有上述特点，它们的两个参数 平均值和标准偏差是互不独立的。 在3 法管理的正态分布，即不论与取值如何，产品质量 特性值落在上控制线，+3和下控制线， -3范围的概率 为99.73%，其产品质量特性值落在控制线以外的概率为199.73%=0.27%。休哈特博士将过程处于稳定受控状态，他 依据这个设计思想，将典型的分布±3范围内的正常分布 曲线转换为控制图。
偶因是经常存在的，对质量影响较小。例如机床的振 动、刀具的硬度、环境温度的变化。偶因是不可避免 的，一般地说偶然因素寻找很麻烦，清除也比较困难， 经济上也较为不合算。 b 异常因素：称之为异因也可称为系统因素，这种系统 因素是一些不经常发生的，对产品质量影响比较大， 它是不随机的，例如：刀具磨损、设备调整的欠佳。 异因也可能在特殊情况发生如机床失灵、操作人员思 想不集中等。异因寻找比较简单，清除相对较容易， 异因一定要清除的。 偶因和异因形成两类不同的质量变异，即不可避免 和可以避免的变异。这里需要注意的，不可避免和可 以避免是相对的概念随着科学技术的发展，不可避免 的因素也可以转化为可避免的因素。偶因和异因在产 品生产实现过程中，同时表现于产品质量特性值上。 因此要求能够正确区分这两类不同的变异。
控制图是依据正态分布图反时针转90o对应平面直 角坐标系构成，控制图的纵坐标对应正态分布的横坐 标，形成 ±3 范围的上下控制限，和对应平均值的 中心线。即：UCL、cL、LcL ，纵坐标控制范围表示 被控制的质量特性值或其分布的特征值。横坐标表示 时间，即在长时间内监控过程中质量特性的波动。时 间也用样本编号表示，它是按照确定的时间间隔抽样。 休哈特在发明控制图时总结控制图的原理是： a 在一切制造过程中所呈现出的波动有两个分量：第 一个分量是 过程内部引起的稳定分量即称偶然波动。第二个分 量是可以查 明原因的间断的即称异常波动。 b “那些可查明原因的波动可用有效方法加以发现， 并可被剔除。 但偶然波动是不会消失，除非改变基本过程。”
C “基于3限的控制图可以把偶然波动与异常波动区 分开。” 总结的这三句话勾划出了控制图的基本原理。 2 控制图对过程进行控制 休哈特发明控制图最大的贡献在于提出的过程控 制理论能够在生产实现中实现了预防为主的原则。生 产在稳态下进行的，但异变不可能不发生，发生了就 立即消除，所以在过程控制时，应立刻用控制图实现 异常波动的告警，具体实施应该牢记：“查找异因， 采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准。”利用 控制图对过程进行控制，如果不念这“20字真经”， 搞控制图就毫无意义。
上图表明 样本号 1-7号 生产过程处于稳态为正常， 和没有变异，中心线两侧是随机的。当典型分布遭到 破坏；是因为产生了变异、现象为：7-10号质量特性 值成链状、趋势、点子出界都属于不随机，直到12号 点子超出上控制限。应该查找异因，采取措施加以消 除，这是报警。消除异因，不再出现不随机，当然不 能超界。消除异因后使其回到正常即纳入规定的标准 范围，即点子控制在99.73%界限内，中心线两侧质量 特性值随机分布，回到正常。 a 从控制图上看控制界限 UCL，LCL与公差界限TU和 TL是两个不同的概念。 TU和TL是过程结果产品的技术 规范要求。 UCL，LCL是过程中质量特性值数据的实际分布，是 过程稳态时典型分布的±3 控制范围，是判断过程 正常、异常的依据。
控制图原理及应用
定义
控制图用于区分由异常或特殊原因所引起的波动和 过程所固有的随机波动的一种工具。 ISO 9000：2000 族标准中的过程：可用控制图监 视和控制过程波动的状态。 随机波动在预计的界限内随机重复。由异常或特殊 原因引起的波动表示对影响过程的某些因素进行识别、 调查并使其处于受控状态。 控制图用于： 诊断：评估过程的稳定性。 控制：决定某一过程何时需要调整，何时需要保持 原有状态。 确认：确认某一过程照实践经 验加以判断，如果造成质量变异的原因是偶因， 则质量特性值的分布会呈现某些典型分布，如 尺寸偶然因素变异的分布是在一定的（质量 特性值分布中心）和 （质量特性值的标准偏 差）为正态分布。若质量特性值偏离典型分布 （较远），而又不是随机性，就可判断变异为 系统因素，这样则应该采取措施加以消除。 把这些质量特性值，按时间次序描点在控 制图上，找出异因进行消除,这就是利用控制图 进行控制质量的手段。