一、統計過程控制的起源和發展


1、1924年修哈特博士在貝爾實驗室發明了品質控制圖。


2、1939年修哈特與戴明合寫了《品質觀點的統計方法》。


3、二戰后英美兩國將品質控制圖方法引入制造業,并應用于生產過程。


4、1956年,戴明到日本演講,介紹了SQC的技術與觀念。


5、SQC是在發生問題后才去解決,是一種糾正措施,浪費較大,所以發展出SPC。


6、美國汽車制造商福特、通用等公司亦對SPC很重視,SPC得以廣泛應用。


7、1SO9000體系亦注重過程控制和統計技術的應用,有專門要素要求。


二、程控控制圖的基本原理


1.SPC控制圖根據3Sigma原理設定控制限值。


程控的控制極限設置在X 3Sigma位置。當過程正常時,約99.73%的數據將落在控制上限和控制下限內。因此,通過觀察控制圖的數據位置,我們可以知道過程情況是否發生了變化。


SPC控制圖的基本原理和作用


2.使用控制圖的基本步驟


①收集數據。


收集所研究的產品或過程特性的數據,并將其轉換成可在控制圖上繪制的形式。這些數據可能是零件尺寸的測量值、一塊布上的缺陷數量、會計錯誤數量等。


②控制。


使用數據計算測試控制極限,并將其繪制在圖表上作為分析指南。控制極限不是標準值或目標值,而是基于過程對自然變化的把握。上漆后,將數據與對照限值進行對比,確定變異是否穩定,是否僅由常見原因引起。如果變質有明顯的特殊原因,應研究過程,進一步確定是什么原因造成的。采取措施后,應收集進一步的數據。如有必要,可以重新計算控制限值。如有特殊原因,應繼續采取措施。


③分析和改進。


當所有特殊原因消除后,過程在統計控制下運行,控制圖可以繼續作為監控工具,也可以計算過程能力。如果常見原因造成的誤差過大,過程就無法生產出符合客戶要求的一致產品。必須對過程本身進行調查,并采取管理措施來改進系統。


通過重復以上三個階段不斷改進流程。


三,控制圖的作用


合理使用控制圖將有助于流程在質量和成本上保持良好水平,以實現:


-更高的質量


——單位成本降低


——更高的有效容量


成功區分變異的特殊原因和常見原因,為采取糾正和預防措施提供指導。


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