质量管理统计过程控制与休哈特控制图培训课件.ppt

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1、第三章统计过程控制与休哈特控制图§3、1统计过程控制一、统计过程控制：(StatisticalProcessControl)简称SPC：就是应用统计技术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。SPC强调全过程的预防。方法改进他们的工作；对于管理干部，可用SPC方法消除在生产部门与质量管理部门间的矛盾；对于领导干部，可用SPC方法控制产品质量，减少返工与浪费，提高生产率，最终增加利税。SPC的特点：是全系统的，全过程的，全员参加的；强调用科学方法来保证全过程的预防；用于一切管理过程。二、

2、SPC的发展过程：它经历了三个发展阶段，即：SPC，SPCD及SPCDA。第二阶段为SPCD（StatisticalProcessControlandDiagnosis)。即：统计过程控制与诊断。SPC虽然能对过程的异常进行告警，但是它并不能告诉我们是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断。1982年我国张公绪首创两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。第一阶段为SPC。它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对过程的异常及时告警，以便采取措施

3、，消除异常，恢复过程的稳定。第三阶段为SPCDA(StatisticalprocessControl,DiagnosisandAdjustment)。即：统计过程控制、诊断与调整。正如病人确诊后要进行治疗，过程诊断后自然要加以调整，故SPCDA是SPCD的进一步发展,也是SPC的第三个发展阶段。目前正在进行这方面的研究。三、进行SPC和SPCD的步骤：步骤1：培训SPC和SPCD。培训内容：SPC的重要性；正态分布等统计基本知识；质量管理七种工具，其中特别是要对控制图的学习；两种质量诊断理论；如何制定过

4、程控制网图；如何制定过程控制标准等。步骤2：确定关键变量（关键质量因素）。具体又分为以下两点：①对全厂每道工序都要进行分析（可用因果图）找出对最终产品影响最大的变量，即关键变量（可用排列图）。②找出关键变量后，列出过程控制网图。所谓过程控制网图即在图中按工艺流程顺序将每道工序的关键变量列出。步骤3：提出或改进规格标准。①对步骤2得到的每一个关键变量进行具体分析；②对每个关键变量建立过程控制标准，并填写过程控制标准表。步骤4：编制控制标准手册，在各部门落实。步骤5：对过程进行统计监控。应用控制图进行。步骤

5、6：对过程进行诊断并采取措施解决问题。过程控制标准表所在车间控制点控制因素文件号制订日期控制内容过程标准控制理由测量规定数据报告途径控制图有无建立控制图控制图类型制定者制定日期批准者批准日期纠正性措施操作程序审核程序制定者审批者审批日期§3、2控制图原理一、什么是控制图：控制图是对质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。图上有中心线（CL）、上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL），并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，参见下图：CL样本统计量数值时间或样本号LCLUCL控

6、制图示例控制图原理的解释某车间有部车床车制直径为10毫米的螺丝。为了了解螺丝的质量，从车制好的螺丝中抽出100个，测量并记录其直径数据，如下表，为找出这些数据的统计规律，将它们分组、统计、做直方图。10.249.9410.009.999.859.9410.4210.3010.3610.0910.219.799.7010.049.989.8110.1310.219.849.5510.0110.369.889.2210.019.859.6110.0310.4110.1210.159.7610.579.761

7、0.1510.1110.0310.1510.2110.059.739.829.8210.0610.4210.2410.609.5810.069.9810.129.9710.3010.1210.1410.1710.0010.0910.119.709.499.9710.189.999.899.939.559.8710.1910.3910.2710.1810.019.779.5810.3310.159.919.6710.1010.0910.3310.069.539.9510.3910.169.7310.159

8、.759.799.9410.099.979.919.649.8810.029.919.54将各组的频数用数据总和N=100除，就得到各组的频率，它表示螺丝直径属于各组的可能性大小。显然，各组频率之和为1。若以直方面积来表示该组的频率，则所有直方面积总和也为1。如果数据越多，分组越密，则直方图越趋近一条光滑曲线，在极限情况下得到的光滑曲线为分布曲线，它反映了产品质量的统计规律。9.29.49.69.81010.210.410.610.8302