控制图的由来

SPC统计过程控制Statistical process control讲义控制图的由来控制图是美国人休哈特在1924年创造发明的，他是美国贝尔电话实验室的一名物理学博士。早在20世纪初，美国对产品也是严格把关，100%检验。后来有人泰勒提出“科学管理运动”，生产操作与检验分开，产生了一支专职检验队伍，将质量管理的责任由操作者转移到专职检验人员和部门，被称为“检验员的质量管理”。再后来这种事后检验把关，在成品中挑出废品，无法预防控制，而增加检验费用（质量鉴定成本），的弊端日益显现出来，一些著名的统计学家和质量管理专家就注意到这个问题，尝试用数理统计学的原理来解决。1924年，美国的休哈特博士率先提出了控制和预防相结合的概念，并成功地创造了“控制图”，把数理统计引入质量管理中，使质量管理有了质的飞跃突破。休哈特著名的统计学原理首次运用在第一次世界大战后期，当时美国国防部要在短期内迅速解决300万参战士兵的服装军需供应问题，休哈特通过抽样调查发现人的高、矮、胖、瘦是符合正态分布的，因此他建议将军装按十种规格尺寸加工不同的数量，美国国防部采纳了他的建议。结果制成的军装基本符合士兵群体的体裁要求。成功地运用实践了正态分布的原理。1931年休哈特出版了第一本质量管理科学专著工业产品质量的经济控制。实际上，统计质量控制是在第二次世界大战之后才得到广泛应用。这是由于战争的需要。当时美国军工生产急剧发展，尽管大量增加检验人员，但产品积压待检的情况仍很严重，而且废品损失惊人。在战场上经常发生武器弹药质量事故，如炮弹炸躺镗等，对士气产生了及坏的影响。在这种情况下，美国军政部门组织了一批专家和工程技术人员，于1941-1942年间先后制定并颁布了Z1.1质量管理指南、数据分析用控制图法和生产过程质量管理控制图法，强制军工企业（生产武器弹药的）推行，并收到了显著效果。二战结束后，除原来的生产军火的工厂继续推行统计控制图外，许多民用工业也纷纷采用，如美国三大汽车公司，通用、福特、克莱斯勒等。其他国家如加拿大、法国、德国、意大利、日本等也纷纷仿效。自此，休哈特控制图得到广泛应用和发展，由检验员的质量管理回归到操作者的质量管理，我在1986年去美国工厂培训时已看到广泛应用。我国推行统计控制图是80年代后，真正广为使用是在2000年左右，是在贯彻QS9000/即现在的ISO/TS16949之后才普及。我国在SPC统计过程控制最有研究的是张公绪教授。军工和航天及合资出口企业率先推行采用，目前我国汽车另部件企业凡获得ISO/TS16949质量体系认证的公司已普遍采用。SPC 统计过程控制一、 为什么要学习使用SPC1 顾客的要求2 贯彻ISO/TS16949标准的要求3 质量改进的要求在ISO/TS16949标准的PPAP（生产件的批准程序）中规定：载货汽车整车制造厂（OEM）的特殊说明：在载货汽车行业中，样品的数量可以最少30件来进行初始过程能力研究，并在生产过程中通过SPC控制图（X-R图，N=5，描绘6个子组的图），初始研究接收准则：短期（30件能力研究）长期研究最小接收准则是：Cpk=Cpk1.33Cpk1.00Cpk1.79Cpk1.33Cpk2.24Cpk1.674.控制图的益处4.1了解过程变异,及时发现问题，分析原因，调整过程，使之达到统计控制状态(符合正态分布)。4.2使过程可视化。控制图保留在现场，操作人员绘制，提供过程信息，便于检验、工艺管理人员监控过程。4.3改进过程中心位置了使之向目标值靠近，输出高质量的产品，提高过程能力。（分布宽度和分布中心）4.4区分变异的原因（特殊？普通？）从而采取相应措施，局部改进？管理改进？（从4M1E，人、机、料、法、环方面分析）二、统计技术基础知识专用名词解释1、 过程资源（人机料法环）的组合且能产生输出的活动。如一个零件的制造加工始末；一个新产品的设计开发生产制造销售等。过程体现在业务的方方面面，过程需要管理。管理过程的有力工具即为SPC（统计过程控制）。2、 均值（X）一组测量值的平均值，X=3、 过程均值（X）一个特指过程特性的测量值分布的位置（或u）图4 计量型数据定量的数据，可用测量值来分析。 用X-R控制图，如mm的轴径 ;Nm的力，5 计数型数据定性的数据，如是/否；过/止；合格/不合格等类。用P图或NP图控制。6 极差（R）一个样本子组中最大值与最小值之差。7 过程极差（R）一组样本总体极差中最大值与最小值之差。8 样本标准差（S）因有随机，当样本容量大时，X-S图用？9 标准差（）统计学上表示数据的分散程度，用度量质量总体特性对目标值的偏离程度，通常用极差估计，R/d2，d2是随样本容量的常数，由表查得。6表示质量特性的分散程度只占规格限的一半。的计算方法有两种：9.1 用过程极差R来估计过程的标准偏差：R/d29.2 按标准差估计：10 变异过程的单个输出之间的差异，如两个零件之间。变异的原因可以分为两类：普通原因和特殊原因。10 普通原因（变异的）影响过程输出的所有单值，是过程固有的随机现象，在控制图分析中，如果仅存在普通原因变异，随着时间的推移，过程的输出呈稳定分布并可预测。11 特殊原因（变异的）间断性的、不可预测的、不稳定的变差根源12 正态分布一种