统计过程控制原理B-Robert

第一种解释：小概率事件原理
l 结论： u 点出界就判异，并作为一条判异准则来使用。 u 发生的可能性为0.135%用数学语言来说，这是小概率 事件原理：小概率事件实际上不发生，若发生即判断 异常。 u 控制图就是统计假设检验的图上作业法。
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第二种解释：区分偶波与异波
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l 控制图原理
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产品制作流程中的变异与波动
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产品制作流程中的变异与波动
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产品制作流程中的变异与波动
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控制图的理论基础：正态分布的启示
不论平均值与标准差取值为何，产品质量特性值落在[μ－3σ，μ＋ 3σ]范围内的概率为99.73％，这是数学计算的精确值。
产品质量特性值落在[μ－3σ，μ＋3σ]范围外的概率为1－ 99.73%=0.27%，而落在大于μ＋3σ一侧的概率为0.27％/2＝0.135%。
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控制图的形成
•99.73%
•-3σ•-2σ•-1σ•μ •+1σ•+2σ•+3σ
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用控制图对过程实施控制
l 如果过程受到异常因素的作用，典型分布就会遭到破坏。典型分布的 破坏可以表现为分布中心m或标准差s的显著变化。
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控制图的三种解释
l 超出控制界限是小概率事件 l 控制界限区分偶波与异波 l 通过控制图判断过程稳态
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第一种解释：小概率事件原理
l 影响质量的因素 u 根据来源的不同，可分为人、机、料、法、环、测6个 方面，简称为5M1E。 u 从对质量影响的大小来分，偶因与异因两类。 偶因是过程所固有的，故始终存在，对质量的影响 微小，但难以除去，如机床开动时的轻微振动等。 异因则非过程所固有，故有时存在，有时不存在， 对质量影响大，但不难除去，例如车刀磨损等。
l 根据使两种错误造成的总损失最小这一点来确定UCL与LCL之间的最ຫໍສະໝຸດ Baidu 间隔距离。
l 经验证明休哈特所提出的3σ方式较好，在不少情况下，3σ方式都接 近最优间隔距离。
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休哈特控制图的四項基础
l 休哈特控制图永远只用中心线两侧三倍Sigma作为控制界 限；
l 计算三倍Sigma的控制界限时只能使用各不同时段分布統 计的平均值；
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两类错误警报
l 虚发警报（ α ）：生产正常而点子偶然超出界外，根据点出界就判 异，于是就犯了第一种错误。这类错误将造成寻找根本不存在的异因 的损失。
l 漏发警报（ β ）：过程已经异常，但仍会有部分产品，其质量特性 值的数值大小偶然位于控制界限内。第二种错误将造成废资增加的损 失。
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第三种解释：控制图判断过程稳态
l 稳态，也称统计控制状态，即过程中只有偶因没有异因的 状态。
l 稳态是生产追求的目标。 l 结论：
u 统计过程控制SPC理论是运用统计方法对过程进行控制 ，既然其目的是“控制”，就要以某个标准作为基准 来管理未来，常常选择稳态作为标准。稳态是统计过 程控制SPC理论中的重要概念。
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l SPC的背景及其意义
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质量管理的发展
l 质量管理发展的三个阶段 u 质量检验阶段 u 统计质量控制阶段 u 全面质量管理阶段
l 由事后检验走向事先预防
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现代质量管理的基石
l 贝尔实验室的课题组 u 为了保证预防原则的实现，20世纪20年代美国贝尔电 话实验室成立了两个研究质量的课题组，一为过程控 制组，学术领导人为休哈特(walter a.shewhart)； 另一为产品控制组，学术领导人为道奇(Harold f.dodge)。 u 其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具 体工具——控制图（controlchart）,现今统称之为 SPC；道奇与罗米格(h.g.romig)则提出了抽样检验理 论和抽样检验表。这两个研究组的研究成果影响深远 。
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第二种解释：区分偶波与异波
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第二种解释：区分偶波与异波
l 结论： u 控制图上控制界限就是区分偶波与异波的科学界限。 u 常规控制图（即休图）的实质就是区分偶然因素与异 常因素这两类因素。
l 将质量因素区分为偶因与异因、质量波动区分为偶波与异 波，并分别采取不同的处理策略，这是休哈特最突出的贡 献。
l 点出界，就判异 u 若过程正常，即分布不变，则点子超过UCL的概率只 有1.35‰，属小概率事件； u 若过程异常，譬如异常原因为车刀磨损，即随着车刀 的磨损，加工的螺丝将逐渐变粗，m逐渐增大，于是分 布曲线上移，点子超过UCL的概率将大为增加，可能 为1.35‰的几十、几百倍。
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2020/12/13
统计过程控制原理B-Robert
前言
l SPC: Statistics, Process, Control l 统计：基于概率的决策规则 l 过程：任何重复的工作或步骤 l 控制：监察过程的表现，提供反馈
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内容简介
l SPC的背景及其意义 l 控制图原理 l 控制图实例演示 l 过程能力研究
l 合理的抽样方法和数据組群方式是休哈特控制图的概念基 础；
l 唯有能有效的利用自控制图上所得的知识，此控制图方得 以发挥效用。
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l 休哈特认为： u 1）只要过程中的任何变化都能够在控制图中反映出来，控制图就 能够对过程实施有效的控制。 u 2）对100%的质量数据实施质量控制是不可能实现的。在m+/-3s范 围内包含全部质量数据的99.73%，是绝大部分，如果能够将这 99.73%控制住，过程就基本实现了受控。故将过程处于受控状态 时质量数据所形成的典型分布转换为控制图。