统计过程控制SPC在ERP质量管理中的应用研究
基于SPC技术的质量控制体系的研究与应用
基于SPC技术的质量控制体系的研究与应用随着全球化竞争的不断加剧，企业的竞争力已不再仅仅是品牌、市场规模和价格等传统领域的竞争。
如今，质量已经成为衡量企业竞争力的重要指标之一。
因此，实现生产过程中的高质量和稳定性，就显得尤为重要。
而SPC技术的应用可以有效地实现质量控制，大大提高生产效率和企业竞争力。
一、SPC技术的概念与历史SPC（Statistical Process Control），也就是统计过程控制，是对生产过程进行统计分析，以实现质量控制的一种方法。
其核心原理是以统计学方法为工具，掌握生产过程中的相关数据，对生产过程的变化进行控制和改进。
SPC技术最早起源于20世纪20年代，由W.A.Shewhart提出，是美国通用电气公司（GE）最早的实施者之一。
以SPC技术为核心的质量管理理念也随之发展壮大，成为20世纪90年代的主流质量管理思想。
如今，SPC已经广泛应用于不同行业和领域，并得到了大力推广和应用。
二、SPC技术的原理和要素SPC技术的核心原理是监测和控制生产过程中的变量，以减少生产过程的变异性。
通常包括以下要素：1.数据采集：生产过程中要监控的变量需要进行数据采集和记录。
这些数据来源可以是产品的制造过程、生产设备的运行状态、原材料的供应情况等。
企业可以通过人工收集数据或使用软件工具自动收集数据。
在数据采集时，应注意数据的准确性和可靠性。
2.数据分析：在数据采集后，需要进行数据分析。
数据分析是SPC技术的核心，它能够帮助企业识别生产过程中的变异因素，并进行针对性改进。
数据分析可以采用各种统计方法，如均值、标准差、方差等。
3.过程控制：企业通过对数据的分析，可以发现生产过程中存在的问题，并针对性地进行改进。
过程控制是SPC技术的重要部分，它可以使生产过程更加稳定。
4.过程优化：通过SPC技术进行数据分析和过程控制，企业可以发现潜在的问题并进行改进。
这些改进可以是改变生产流程，增加生产设备的容量，或改变产品的设计。
质量控制中的统计过程控制研究
质量控制中的统计过程控制研究一、引言质量控制是企业生产过程中非常重要的一环。
而统计过程控制则是其中的一种有效管理方法，可以在生产过程中实时监测各项指标是否正常，及时发现异常并进行调整，进而保证生产工艺的稳定性和产品质量的稳定性。
本文将从统计过程控制的概念、优点、应用以及实施方法等方面进行探讨，以期为读者提供一些参考。
二、统计过程控制的概念统计过程控制是一种企业管理工具，类似于一种质量控制手段，也被称为SPC (Statistical Process Control)。
其基本思想是对生产过程中各项指标进行监控，以统计学的方法来对生产质量进行控制，最终达到稳定生产、提高产品质量的目的。
在应用统计过程控制的过程中，企业需要选择合适的输入和输出指标，通过统计分析的方法对各项指标进行实时监控，及时发现并解决生产过程中的质量问题。
三、统计过程控制的优点统计过程控制可以带来多方面的优点，包括：1.减少生产成本和废品减少。
当生产过程中存在质量问题或出现异常情况时，及时采取措施可以避免生产成本和废品费用的增加，提高企业的经济效益。
2.提高产品质量和稳定性。
经过统计分析对企业生产过程中各项指标进行监测和控制，可以实时发现并调整生产过程中的问题，有效提升产品质量和稳定性。
3.提高客户满意度和品牌形象。
合格的产品质量可以提高客户的满意度，从而促进企业的发展和品牌形象的提高。
四、统计过程控制的应用统计过程控制可以应用在食品、汽车、电子、医疗器械等多个行业。
以下介绍几种常见应用：1.制造业。
在制造业中，统计过程控制可以帮助企业实时监测生产过程中的各项指标，减少因人为和机器设备等原因导致的不良品率，提高生产效率和产品质量。
2.电子行业。
在电子行业中，统计过程控制可以帮助企业实时监测电子零件的质量指标，降低制造过程中的失效率，提高产品的可靠性和稳定性。
3.食品行业。
在食品行业中，食品的纯度和安全性对消费者来说至关重要，将统计过程控制应用于食品生产中可以确保食品的成分和安全性符合标准，从而提高产品质量和安全性。
统计过程控制在企业质量管理中的应用
统计过程控制在企业质量管理中的应用【摘要】统计过程控制在企业质量管理中扮演着重要的角色。
本文首先介绍了统计过程控制的概念及原理，接着讨论了其在生产过程和产品质量管理中的应用。
统计过程控制能够帮助企业监控生产过程中的变异性，及时发现问题并采取相应措施，从而提高产品质量和降低成本。
其优势包括提高生产效率、降低废品率等。
本文结论部分强调了统计过程控制在企业质量管理中的重要性和未来发展前景，同时指出了它在企业质量管理中的价值。
通过对统计过程控制的应用，企业能够实现持续改进，提升竞争力，为客户提供更优质的产品和服务。
【关键词】统计过程控制、企业质量管理、应用、概念、原理、生产过程、产品质量、优势、重要性、未来发展、价值1. 引言1.1 统计过程控制在企业质量管理中的应用统计过程控制在企业质量管理中的应用是指通过对生产过程进行实时监控和调整，以确保产品在符合规格要求的同时提高生产效率和降低成本。
在现代企业质量管理中，统计过程控制扮演着重要的角色，它能够帮助企业实现持续改进和优化生产过程，从而提高产品质量和客户满意度。
在全球竞争激烈的市场环境下，企业需要不断提升自身的竞争力，而统计过程控制正是帮助企业实现这一目标的有效工具之一。
通过使用统计过程控制，企业可以及时发现生产过程中的问题，及时采取措施进行调整，确保产品质量稳定可靠。
统计过程控制还可以帮助企业降低生产成本，提高生产效率，增强企业的市场竞争力。
统计过程控制在企业质量管理中的应用具有重要的意义和价值，它不仅可以提高产品质量和生产效率，还可以降低生产成本和提升企业竞争力。
未来随着科技的不断发展和企业对质量管理的重视程度的提高，统计过程控制在企业质量管理中的应用将会更加广泛和深入。
企业应该充分发挥统计过程控制的作用，不断完善和优化质量管理体系，提升核心竞争力，实现可持续发展。
2. 正文2.1 统计过程控制的概念统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种利用统计方法来监控生产过程并确保产品质量稳定的质量管理工具。
基于SPC统计过程控制的质量管理方法研究
基于SPC统计过程控制的质量管理方法研究质量管理在现代企业运营中起着至关重要的作用。
随着全球化的发展，市场竞争的加剧，以及消费者对产品质量要求的提高，企业需要采用一种科学有效的方法来管理和控制产品质量。
本文将探讨基于SPC（统计过程控制）的质量管理方法，并研究其在实际应用中的效果。
SPC是一种基于统计学原理的过程控制方法，通过对生产过程中所产生的数据进行收集和分析，提供实时的质量管理信息，帮助企业发现生产过程中的变异、异常和缺陷，并采取相应的措施进行纠正和改进。
SPC方法最早由日本企业引入并广泛应用，随后在全球范围内被广泛接受和采用。
SPC方法的核心是基于统计技术分析数据，并将其转化为可视化的图表和指标。
其中，控制图是SPC方法中最重要的工具之一。
控制图通过对样本数据进行统计分析，根据统计规律绘制出上下控制限和中心线，用于监控和评估生产过程的稳定性和一致性。
一旦发现数据在控制限之外的异常情况，企业可以及时采取措施进行调整和改进，以保证产品的质量符合要求。
在质量管理中，SPC方法主要用于两个方面：过程控制和过程改进。
在过程控制方面，SPC方法可以帮助企业监控关键质量指标，实时掌握生产过程中的变化和异常情况。
通过及时发现并纠正问题，企业可以提前防止缺陷的产生，保证产品的一致性和稳定性。
在过程改进方面，SPC方法可以通过对数据的分析和比较，识别出生产过程中存在的问题和改进的机会。
同时，SPC方法还可以帮助企业评估改进措施的有效性，提供科学的依据和指导。
然而，要有效应用SPC方法，企业需要具备一定的条件和能力。
首先，企业需要建立完善的数据收集和分析系统，确保生产过程中的数据能够准确、及时、全面地反映实际情况。
其次，企业需要培养和引进具备SPC方法应用能力的人才，例如统计学专业人员、数据分析师等。
最后，企业需要建立一种持续改进的文化氛围，鼓励员工参与和支持质量管理活动，并为其提供相应的培训和奖励机制。
实际应用中，SPC方法已经在众多企业中取得了良好的效果。
基于SPC控制图的质量管理系统改进与优化研究
基于SPC控制图的质量管理系统改进与优化研究质量管理是企业持续发展的基石，其目标是通过持续的质量改进来提高企业的生产效率和产品质量。
而在质量管理中，SPC（统计过程控制）是一种非常重要的工具，它可以通过数据分析，检测工艺变异，预测不合格率以及制定有效的改进措施。
因此，本篇文章将基于SPC控制图来探讨质量管理系统的改进与优化研究。
一、SPC控制图的基本概念SPC控制图是一种通过统计学方法分析数据，监测过程数据是否正常运行的工具。
其基本原理是将过程数据绘制成控制图，然后通过对控制图的分析来确定过程是否稳定，是否有异常的情况发生。
其常用的控制图有以下几种：1.平均值图：用于监测过程平均值的变化情况。
2.范围图：用于监测过程变异程度的变化情况。
3.标准差图：用于监测过程标准差的变化情况。
通过对控制图数据的分析，可以确定过程是否处于控制状态、潜在的缺陷、不良趋势等问题，从而制定相应的管理和改进措施。
二、质量管理系统的改进与优化针对企业在质量管理中所面临的问题和挑战，需要对质量管理系统进行不断的改进和优化。
以下是基于SPC控制图的质量管理系统改进与优化措施：1.建立SPC控制图在质量管理过程中，关键的工艺环节和产生质量问题的环节需要使用SPC控制图进行监控。
首先需要明确控制图的绘制规范，然后将其应用到生产实践中进行实时监测，保证产品过程的稳定性和可控性。
2.制定质量目标通过使用SPC控制图进行数据分析，可以确定企业的生产过程是否稳定，是否存在变异过大、质量不稳定等问题。
结合质量控制目标，对照市场需求和管理水平，建立合理的质量控制目标和质量管理指标，通过SPC控制图的应用来监测和实现这些目标。
3.加强员工培训质量管理是一项重要的工作，需要全员参与，因此需要加强员工的培训和意识教育，提高员工关键过程的操作技能和工艺标准的执行能力。
通过SPC控制图的应用来监控员工的操作行为，并及时给予纠正和反馈，提高员工的生产管理水平和自我管理能力。
SPC在质量管理中的应用研究
SPC在质量管理中的应用研究SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种重要的质量管理工具，通过统计学方法监控和控制过程中的变异性，确保产品和服务的质量稳定性。
SPC在质量管理中的应用研究已经成为一个热门话题，吸引了众多研究者的关注和参与。
本文将通过对SPC在质量管理中的应用研究进行综述，探讨其在提高产品质量、降低成本和提升客户满意度等方面的重要作用。
SPC的基本原理是通过数据收集、分析和控制过程变异性，以便及时发现和纠正潜在的质量问题。
SPC主要包括过程能力分析、控制图、假设检验、方差分析等统计方法。
通过对这些方法的应用，企业可以实时监控生产过程中的质量变化，及时采取措施，确保产品符合质量标准。
1.提高产品质量：通过SPC方法对生产过程中的关键参数进行实时监控和分析，可以及时发现生产过程中的异常情况，减少次品率和废品率，提高产品质量。
许多研究表明，通过SPC技术优化生产过程，可以显著提高产品的合格率和稳定性。
2.降低成本：SPC技术可以有效降低生产过程中的变异性，减少废品和次品的产生，提高生产效率，降低生产成本。
经济学研究表明，SPC方法可帮助企业节省大量成本，提高盈利能力。
3.提升客户满意度：高质量的产品和服务是提升客户满意度的关键。
通过SPC技术，企业可以更好地控制产品质量，提供高品质的产品和服务，满足客户需求，提升客户满意度，增强市场竞争力。
4.持续改进：SPC方法不仅可以用于生产过程中的控制，还可以用于质量管理体系的持续改进。
通过对SPC数据的分析，企业可以发现潜在的改进机会，优化生产过程，持续提升产品质量和生产效率。
在SPC在质量管理中的应用研究中，还存在一些问题和挑战，需要进一步探讨和解决。
例如，如何选择合适的监控指标和参数、如何建立有效的SPC体系、如何利用SPC数据进行持续改进等问题都是研究者需要深入研究的方向。
总的来说，SPC在质量管理中的应用研究具有重要的理论和实践价值，对于提高产品质量、降低成本、提升客户满意度等方面都有着积极的作用。
统计过程控制SPC在ERP质量管理系统中的应用
(Zhejiang M echanical &E lectrical Co llege ,H angzhou 310053,Ch ina )Abstract :T h is pap er in troduces the m ean ing and p ri m ary functi on s of CRM ,discu sses the key techno logy in developm en t of CRM system and p resen ts the m odel and the arch itectu re .Key words :CRM ;data base ;data m in ing ;CORBA收稿日期:2005208208作者简介:富 珍(1980- ),女,湖北赤壁人,硕士研究生,主要研究方向为制造信息化,质量管理。
文章编号:100522895(2005)0420162204统计过程控制S PC 在ERP 质量管理系统中的应用富 珍,郭顺生 (武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉430070) 摘 要:研究了统计过程控制SPC 与企业ER P 质量管理相结合的应用,用C ++Builder 6.0和SQL Server 2000完成系统的设计与开发,实现2者的有机结合,既给SPC 分析提供了丰富的数据来源,也弥补了ER P 质量管理数据分析的不足,最后给出了应用实例,实现SPC 管制图的分析。
关 键 词:统计过程控制SPC ;ER P ;质量管理;管制图中图分类号:F 273.2 文献标识码:A1 引 言统计过程控制SPC (Statistical P rocess Con tro l )主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学地区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的[1]。
质量管理中的SPC统计过程控制
质量管理中的SPC统计过程控制质量管理是企业生产和经营过程中至关重要的一环。
为了保证产品的质量稳定和一致性，SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）被广泛应用于质量管理中。
本文将探讨SPC统计过程控制在质量管理中的作用、原理和应用案例。
一、SPC统计过程控制的作用SPC统计过程控制是一种通过收集和分析数据来监测和控制质量的方法。
它的作用主要有以下几个方面：1. 提前发现问题：SPC通过持续监测和分析过程数据，能够及时发现潜在的质量问题。
通过及时采取措施，可以避免质量问题进一步扩大，降低不良品的产生并节约成本。
2. 降低过程变异性：过程中的变异性是质量问题的主要根源之一。
通过SPC可以分析过程中的变异性，并采取相应的控制措施，使过程变得更加稳定，产品质量更加一致。
3. 改进过程能力：SPC统计过程控制可通过数据分析，评估和改进过程能力。
通过数据分析，可以找出过程中的瓶颈和不足之处，并加以改善，提高生产效率和产品质量。
二、SPC统计过程控制的原理SPC统计过程控制依据统计学原理，通过采集样本数据，并运用统计方法进行分析和判断。
其主要原理包括以下几个方面：1. 随机变异和特殊因素：SPC将过程中的变异分为随机变异和特殊因素两种。
随机变异是不可避免的，而特殊因素则是可以识别和排除的。
通过分析数据，可以判断变异性是否超出了正常范围，进而判断产品是否合格。
2. 控制图的应用：SPC通过绘制控制图，可以直观地反映出过程的变异性状况。
控制图一般包括平均线（表示过程的中心），上下控制限（表示变异程度），以及数据点（表示样本数据）。
通过分析控制图上的变化趋势和超出控制限的数据点，可以判断过程是否受到特殊因素的影响。
3. 结果分析和过程改进：通过SPC统计过程控制，可以得到一系列的统计数据和变异规律。
根据这些数据，可以进行结果分析，并提出相应的改进措施。
通过持续改进，不断降低过程变异性，提高产品的一致性和稳定性。
基于统计过程控制的质量管理研究
基于统计过程控制的质量管理研究从工业革命开始，质量管理就成为了生产制造行业中的重要一环。
如何有效地控制质量，一直是制造企业所面临的重要问题。
传统的质量管理方法通常是基于产品的检验和抽样，这种方法存在着检验成本高、生产过程中出现问题往往无法及时发现等问题。
因此，基于统计过程控制的质量管理逐渐受到人们的关注。
统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种通过统计方法对生产过程进行监控和控制的方法。
它通过收集和分析过程中的数据来判断生产过程是否正常运行，并及时采取措施纠正异常，以实现质量的稳定和改进。
一、SPC的基本原理SPC的基本原理是通过对生产过程中采样得到的数据进行分析，判断该过程是否满足质量要求。
其核心思想是将过程的变异性分解为随机变异和非随机变异两部分。
随机变异是由于生产过程本身的不可控因素引起的，而非随机变异是由于特定原因引起的。
在进行SPC时，通常会使用控制图来分析和监控生产过程。
控制图通过绘制统计数据的变化趋势，将其与设定的控制限进行比较，判断当前状态是否正常。
一旦控制图中出现超出控制限的点，就意味着过程发生了异常，需要及时采取纠正措施。
二、SPC在质量管理中的应用SPC可以应用于各个行业的生产制造过程中，它能够有效地监控和控制生产过程，提高产品的质量和一致性。
以下是几个常见的应用领域。
1. 制造业：在制造业中，SPC可以用于监控生产线上的关键工艺参数，及时发现和纠正过程中的问题。
通过应用SPC，制造企业可以实现产品的质量稳定和一致性，减少次品率和客户投诉。
2. 医疗行业：在医疗行业中，SPC可以用于监控临床实验数据，判断药物疗效的稳定性和一致性。
通过及时发现异常数据，医疗机构可以及时调整治疗方案，提高疗效并降低患者的风险。
3. 金融行业：在金融行业中，SPC可以用于监控风险管理过程中的数据变动，及时发现异常情况。
通过SPC的应用，金融机构可以更好地管理和控制风险，保证金融市场的稳定运行。
统计过程控制（SPC）在质量控制中的应用
统计过程控制（SPC）在质量控制中的应用摘要：随着全球经济的飞速发展，为了在越来越激烈的市场竞争中脱颖而出，企业必须不断提高产品质量、降低生产成本并提升生产效率。
统计过程控制（SPC）做为质量管理五大工具之一的重要工具，可以事前预防产品在生产中产生的缺陷，提醒管理人员采取有效的措施来排除异常，从而保证产品的质量。
作为一种有效的质量控制方法，已得到广泛应用。
本文简述了SPC的发展及实施必须经过的两个阶段，帮助企业理解SPC在实施中的挑战策略和企业实施SPC的益处。
关键词：统计过程控制，质量控制，过程能力分析0引言SPC是统计过程控制（Statistical Process Control）的简称，就是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。
它强调通过过程的预防来减少或避免出废品、次品。
它着眼于全系统、全过程，要求全员参加；它要求用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防，不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。
1统计过程控制（SPC）发展美国休哈特博士是SPC的奠基人，他在20世纪20年代首创过程控制理论以及监控过程的工具之一控制图，将统计学应用于质量控制，构建了控制图的基本框架，推动了质量控制的革新。
休哈特的同事戴明博士提出戴明循环，也称PDCA 循环，强调持续改进的过程。
它将SPC与持续改进紧密结合，成为质量管理的重要工具。
而国际标准化组织（ISO）也将 SPC 作为 ISO9000质量体系改进的重要内容，QS9000 认证也将SPC列为一项重要指标。
SPC处于六西格玛DMAIC五个阶段中的最后一个阶段，C（Control）阶段，即控制阶段，它在六西格玛理论中占有非常重要的地位。
现今，SPC 理论已经发展与计算机技术的结合日益紧密，在企业内已经非常广泛、深入统计过程控制的应用。
SPC不仅仅用于监控和控制生产过程，还可应用于改进和优化业务流程。
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第31卷 第6期2007年12月武汉理工大学学报(交通科学与工程版)Jou rnal of W uhan U n iversity of T echno logy(T ran spo rtati on Science &Engineering )V o l .31 N o.6D ec .2007统计过程控制SPC 在ER P 质量管理中的应用研究3 收稿日期:2007206220 李益兵:男,29岁,博士生,讲师,主要研究领域为企业信息化与质量管理 3国家重点科技攻关项目(批准号:2003BA 103C )和湖北省科技攻关计划项目(批准号:2006AA 108A 03)资助李益兵 郭顺生 赵春阳(武汉理工大学机电学院 武汉 430070)摘要:统计过程控制(SPC )是实现质量管理与控制的重要组成内容.在对SPC 及其控制图进行基本阐述的基础上,结合企业ER P 系统,在分析质量管理系统的功能模块后,将SPC 技术与ER P 质量管理系统进行了有效结合,并从受控质量特性选择和数据获取、控制图及其诊断以及工序能力指数等方面进行了深入研究和分析,给出了应用实例.该系统已经在企业得到很好的应用.关键词:统计过程控制;质量管理;控制图中图法分类号:TB 114.20 引 言制造过程中,产品质量特性值总是波动的,这种波动可以分为偶然波动和异常波动.统计过程控制(statistical p rocess con tro l ,SPC )是一种运用数理统计方法对过程进行实时控制的技术,能科学地区分出过程的正常波动和异常波动,它通过分析过程的状态变化来研究过程能力和稳定性,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,从而达到控制、改进和提高过程质量的目的[122].企业资源计划ER P 系统是当前企业实施“甩账表”工程的核心应用系统,能帮助企业最大限度地利用现有资源获取更大的经济效益.质量管理是ER P 系统的不可缺少的模块,ER P 中的质量管理有了更进一步的深入和扩展,成为企业质量持续改进的有力工具[324].如何将SPC 技术融入ER P 质量管理系统中,实现对过程的控制和质量的持续改进,尤其是低成本下进行的改进,已成为现代质量科学的主题之一[5].笔者结合在某光电子企业参与的课题实际,将SPC 技术和ER P 中质量管理进行了二者的有机结合,实现了对产品过程的质量控制,提高了企业的质量管理水平.1 SPC 与控制图SPC 是一种基于数理统计方法的过程控制工具.当过程受控时,过程特性一定服从稳定的随机分布;而失控时,过程分布将会发生改变,SPC 正是利用这种过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的.具有普遍现象的是,在生产过程中,仅有相互独立的偶然性因素影响时,产品测量得到的特性值会服从正态分布X ～N (Λ,Ρ2),其控制图如图1所示,包含了正态性假定、3Ρ准则、小概率原理和反证法思想[6].U CL =Λ+3Ρ,L CL =Λ-3Ρ,P {Λ-3Ρ<X <Λ+3Ρ}=99.73% 该控制图亦称休哈特控制图,而要达到利用控制图对过程控制的目的,就需要获取样本数据,根据样本数据形成的样本点的位置及变化趋势,参照判断准则进行分析判断,给出调整的方法,并对调整的样本数据继续进行控制图监控,不断完善和调整,以达到质量的持续改进.图1 控制图示例2 ER P 中质量管理系统结合该光电子企业实际,ER P 中质量管理子系统主要包括6大模块.1)系统管理 包括对系统的权限管理与系统运行状态的实施监控.2)基础数据管理 这是系统健壮运行的基础,包括质量故障模式及分类代码、质量监控点设置、质量检验操作规范和参考指标值等等.3)质量标准管理 负责对企业范围的质量文档和标准进行规范化管理,提供对这些标准文档的检索和归档等管理.4)质量计划管理 制定企业的质量短期和中长期目标、编制各种质量检验计划、质量控制计划、零部件进货检验计划和计量具需求计划等等.5)质量检验管理 对质量监控点的质量数据进行采集,包括手工输入和在线检测,完成对质量样本数据的预处理分析.6)质量评价与分析控制 利用SPC 如控制图、相关图、因果图等控制工具,实现对过程的质量实时监控;对过程质量的症状进行诊断;对工序能力指数的控制与调整;对质量改进方法的分析和评价,等等.3 SPC 在ER P 质量管理中的应用实现 根据SPC 理论,产品质量特性波动是出现质量问题的根源,而这种波动又具有统计规律性,统计首先需要选择对象,也就是受控质量特性,其次获取该受控质量特性的样本数据,应用数理统计的方法作出其控制图,若控制图出现异常波动,可以根据过程控制与诊断理论(SPCD )找出其原因并予以排除[728].3.1 受控质量特性选择与数据获取质量特性就是产品具有的满足用户需求的自然属性,通常用各种数量指标予以标识,对于一个产品其质量特性往往有多个,这里面又分为计数值和计量值两种类型.结合课题实际,该企业主要用来监控贴片工程工序质量,其控制对象为产品形成过程中造成诸如位移、I C 不良、短路、浮起等等不良症状的统计个数,这些“个数”是一些具有离散性质的数值,因此是以计数值为主要类型的质量特性.由于产品质量缺陷的影响因素具有多元性,在实际生产中难以做到面面俱到,因此就有必要设置关键质检点,其确定的原则有很多,概括的说是那些影响产品主要性能和使用安全的工序;质量容易出现不稳定或波动的工序;本身就有特性要求的工序或是新设备使用需要稳定的工序;还有那些用户反馈意见比较多的工序等等.当然在系统构建过程中,关键工序点应该能柔性可配置,在ER P 系统其部分数据结构如图2所示,本例中以贴片工程为关键工序点,抽取5号生产线在2005年1月1日至7月30日间V H 045A FE 样本数据,系统实现过程中采用C ++B u ilder 6.0程序语言和SQL Server 2000数据库开发,其结果如图3所示.3.2 控制图及其诊断根据数理统计原理,作出其控制图如图4所示.在实际应用中,生产过程处于统计控制状态的判断条件可以有很多标准,如:(1)连续25点中没有1点在控制界限外.因为事实上连续25点中至少有1点落在界限外的概率仅是1-0.0997325=0.06536;(2)连续35点中最多有1点在控制界限外.因为事实上有2点落在界限外的概率仅为0.0041;(3)连续100点中最多有2点在控制界限外,因为其概率仅为0.026.以上列举的这些都是小概率事件,工序正常时都是不会发生的,若发生了就可以判断为工序出现了异常,需要调整,据此,可以判断该控制图是处于控制状态的,但是可以看出过程仍不稳定,因为在3月以前及其后一段时间内点子分布多出现在中心线的同一侧,在对工序进行调整后,其点子分布基本呈现两侧对称分布,过程也逐渐趋于稳定.3.3 工序能力分析工序质量控制是实现产品质量的前提和保证,通常用工序能力来衡量,就是指处于稳定统计控制状态下的工序实际加工能力,常以工序能力指数C P K 来表示.对于技术要求满足程度的指标,・5901・ 第6期李益兵,等:统计过程控制SPC 在ER P 质量管理中的应用研究图2 关键质检工序点数据结构图3 日不良率统计样本数据图4 该产品不良控制图此数值越大,表明工序能力越能满足技术要求,甚至有一定的能力储备.由于本系统在企业应用中,受控质量特性采用的是计数值,主要以批不合格率为检验产品质量指标.设不合格率为p ,并以P u 为标准要求,取k 组样本,每组样本的容量为n 1,n 2,…,n k ,第i 组的不合格率为p i ,则样本容量平均值n λ与不合格率平均值pθn λ=k n=1k(n 1+n 2+…+n k )=1k∑ki =1n ip θ=p 1+p 2+…+p k n 1+n 2+…+n k=∑ki =1pi∑ki =1ni=p n当p u ≤pθ时,C P K =0,否则Λ=npθ,Ρ=1np θ(1-p θ)式中:Λ为分布中心;Ρ为标准差,此时工序能力指数C P K =p u -pθ3p θ(1-p θ)n 仍以产品V H 045A FE 为例,由公式可以求出5号生产线加工该产品的工序能力指数为C P K =・6901・武汉理工大学学报(交通科学与工程版)2007年 第31卷1.165.由工序能力指数值评价标准的一般原则[9210]可知:当1.00<C P K ≤1.33时,表明过程能力尚可,但是应该注意控制,防止发生大的波动,由于该工序能力指数比较接近1,因此出现不合格产品的可能性会较大,与前面控制图诊断结果基本吻合,为了实现质量的持续改进,因此需要加强对生产线的检查和Q C 抽检.4 结束语SPC 是一种借助数理统计方法控制生产过程的高新技术,其应用能从数据和事实角度对企业提高产品质量和过程稳定性,促进质量的持续改进提供有效的工具,当然在企业实际运作过程中还应该避免几个误区,如质量是靠检测出来的、合乎规范就是合格品等等.因此,作者从企业实际出发,将SPC 技术融入到ER P 质量管理系统中,实现了两者的有机结合,目前该系统已经通过验收,在企业运行良好,很好的满足了企业提高质量的迫切要求.参考文献[1]刘继颖,秦现生,X iutian Yan .应用Execl 2000实现计算机辅助SPC .西北工业大学学报,2002(5):2082212[2]孙 静.接近零不合格过程的质量控制.北京:清华大学出版社,2001[3]罗 鸿.ER P 原理设计实施.北京:电子工业出版社,2002[4]高桂凤,魏 华,严宝杰.城市公交服务质量可靠性评价研究.武汉理工大学学报:交通科学与工程版,2007,31(1):1412143[5]张 黎.SPC ,EPC 与田口方法的比较及整合.制造业自动化,2005(8):28232[6]钟伦燕,韩 俊,刘 红.统计过程控制技术原理和应用.北京:电子工业出版社,2001[7]于俊英,连 岳.SPC 在柔性设计制造中心生产加工中的应用.航空制造技术,2005(1):88291[8]刘广第.质量管理学.北京:清华大学出版社,2003[9]钱夕元,荆建芬,候旭暹.统计过程控制(SPC )及其应用研究.计算机工程,2004(10):1142116[10]张公绪.两种质量诊断理论及其应用.北京:科学出版社,2001A pp licati on of Statistical P rocess Con tro lin Q uality M anagem en t of ER PL iY ib i ng Guo Shun sheng Zhao Chunyang(S chool of M ech .,W uhan U n iversity of T echnology ,W uhan 430070)AbstractT he statistical p rocess con tro l (SPC )p lays an i m po rtan t ro le in quality m anagem en t and con tro l .T h is p aper describes the theo ry of SPC and its con tro l chart ,analyses the functi onal m odu les of quali 2ty m anagem en t in ER P ,studies and analyses the selecti on of con tro lled quality characteristics and data acqu iring ,the con tro l chart and its diagno ses ,and p rocess cap ab ility index .Key words :statistical p rocess con tro l (SPC );quality m anagem en t ;con tro l chart・7901・ 第6期李益兵,等:统计过程控制SPC 在ER P 质量管理中的应用研究。