过程控制与统计技术(new)

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1、过程控制与统计技术——厦门培训总结一、培训的主要内容1、统计技术的基本原理2、各种控制图的介绍一、质量理论的发展质量管理经历了质量检验，统计质量控制，全面质量管理三个阶段。1、质量检验阶段—把关型质量管理传统的质量检验阶段，是单纯依靠检验或检查来保证产品质量或工作质量的，是事后的质量保证，也是不经济的质量保证。2、统计质量控制阶段—预防型质量管理统计质量控制是指应用统计方法捕捉过程中的异常先兆（异常因素起作用的苗头）有针对性地将异常因素消除在过程中，从而预防不合格品的产生。3、全面质量管理阶段—预防为主，检

2、验把关为辅的质量管理全面质量管理弥补了统计质量控制的三个不足，发展为三全管理：全员参与的质量管理；全过程的质量管理；全企业的质量管理统计技术的基本概念：——统计技术是以概率论为理论基础，研究随机现象中确定的数学规律的学科。质量是在一定范围内符合一定数学规律的随机现象。质量特性值（数据）分布，即是质量这种随机现象的规律。因此我们可以应用统计技术，掌握质量工作的规律，最大程度搞好质量工作。统计技术包括统计推断和统计控制两大类。1）推断：通过对样本数据的统计计算与分析，预测尚未发生的事件和对总体质量水平进行推断；

3、2）控制：通过对样本数据的统计计算与分析，确定产品的质量特性变化是否在一定范围内而且符合一定规律的变异，没有发生异常情况。产品质量的统计概念：1）产品质量具有变异性（不一致性）：质量是一种随机现象，由于某种原因影响产品质量的因素（人、机、料、法、环）无时无刻不在变化着，所以产品质量具有变异性。2）产品质量的变异具有规律性（分布）：产品质量的变异是在一定范围内而且符合一定规律的变异。影响产品质量变异的两大类因素影响产品质量变异的因素，无论人、机、料、法、环哪一种因素，归纳为正常因素（偶然因素、随机因素）和异常

4、因素（系统因素）两大类正常因素与异常因素并不是绝对的，在一定条件下两者是可相互转变的。统计技术的一般程序总体样本数据图表抽样过程测试测量归纳整理推断、控制总体：研究对象的全体；有限：如一批产品；无限：如一道工序。抽样过程：从部体中抽取样本的活动。单纯随机抽样：抽签法，随机数表法；机械随机抽样（工艺取样）：根据工艺要求规定时间、地点取样；整群随机抽样样本：研究部分全体统计过程控制：过程资源人力物力统计工具输入输出相互关联的活动由于受到5M1E的影响，质量差异具有必然性，所以通过统计过程控制，采用统计方法确保过

5、程符合质量标准，实现过程稳定受控，即保持过程中的正常因素在合理范围内，消除异常因素的影响。统计过程控制的特点：1）强调全员参与，保证预防原则的实现；2）不是对个别工序的控制，而是从整个过程，整个系统出发来解决问题。过程：使用资源将输入转化为输出的相关活动。过程三要素：输入、输出、相关活动；（其中工序是最小的过程，是过程的基本单元）有效过程：利用资源，通过对过程策划、控制，使其增值。过程控制流程图QP明确过程研究目的过程标准化收集数据分析数据过程稳定计算X-bar，S，Cp过程充分加强过程控制保持稳定追查原因

6、采取措施起草报告，保存YYNNN质量改进质量控制质量分析过程能力分析过程能力：过程经标准化后，处于稳定状态下的实际加工能力，用6σ定量表示；过程能力指数：过程能力满足技术标准的程度不同，记为CpCp=技术要求/过程能力过程能力指数（Cp，Cpk）主要用于：1、验证过程生产出来的产品是否能够满足顾客的要求；2、验证一个新过程或经改进后的过程的实际性能是否符合工程参数。过程能力计算：1、计量值1）望目值（期望数值符合目标值）（1）X=MCp=(TU-TL)/6s（2）X≠M其中ε=│X-M│k=ε/(T/2)-

7、-偏移系数Cp是ε=0，X-M=0时，Cpk的一个特例k≤0.25时为正常情况，如果K>0.25则需要对设备进行调整2）望小值（期望数值越小越好，只有上限，没有下限）Cpu=(TU-X)/3s2、计数值3、非定量情况下过程能力指数的计算Cp=允许差错率/实际差错率3）望大值（期望数值越大越好，只有下限，没有上限）CpL=(X-TL)/3s单侧规格要求不考虑Cpk（Cp）的原因是没有规格中心。Cp是一个非负值，如果出现负值，则说明无加工能力，定义Cp=0提高过程能力的好处：1、降低产品不合格率，减少企业质量损

8、失，提高经济效益；2、提高产品可靠性，减少失效率；3、减少社会质量损失，保证顾客利益；4、提高产品质量等级品率。提高过程能力的途径：Cpk=(1-k)·(T/6s)由公式可以看到，提高过程能力的途径有：1）减少偏移量k，使加工的平均值（X）尽量靠近目标值（M）；2）必要时进行技术改进，减小标准偏差s；提高设备精度，散差减小；提高材料的均匀性；提高加工者的水平。3）设计不合理时，可适当放大公差范围T。过程性能指数与