质量工程统计过程控制（spc）

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1、质量工程第3章统计过程控制（SPC ）1u 第3章统计过程控制 质量工程 学习目标 本章导读 开篇案例 3.1 统计过程控制概述 3.2 质量特性 3.3 工序能力分析 3.4 控制图原理 3.5 控制图的判稳准则 3.6 控制图的判异准则 3.7 休哈特控制图 3.8 标准化控制图 本章要点2l 质量工程 统计过程控制p深入理解统计过程控制原理 p熟练掌握统计过程控制流程、工序能力分析技术 和统计过程控制图的绘制方法 p掌握统计过程控制图的判稳和判异准则 p学会运用控制图进行过程分析与控制学习目标3l 质量工程 统计过程控制 本章导读 本章首先介绍了统计过程控制的概念、历史、作用和控制流程，

2、在此基础上介绍了控制对象分析技术、工序能力分析技术及控制图原理，接着介绍了控制图的建立、判稳和判异准则、几种常用的休哈特控制图，最后介绍了标准化控制图。 4l 质量工程 统计过程控制开篇案例- A公司质量问题改进p A公司某车间是一孔加工车间，其中关键工序为内孔加工工序，产品关键质 量特性是孔径，其公差要求为300.2mm。2008年3月18日，该工序加工出来 的不合格品数量急剧增加，但工人并没有意识到问题的严重性，以为偶然产 生一些不合格品是正常的。可是，几天之后，不合格品发生数量越来越多， 到3月21日，该工序产生的不合格品率猛增到18%。工人这才意识到生产线肯 定出了重大问题，于是报告主

3、管，停止加工，立即查找原因。经过两天的分 析诊断，最后发现，产生问题的根本原因是车床刀具磨损、夹具有些松动所 致。更换刀具、调整夹具后，不合格品率才得以降低。一周中生产的不合格 品数量共208件，总价值达20 800元，给该厂带来了经济损失。2008年5月，该 厂请来某知名大学的一位质量管理专家做咨询，专家提出建议加强质量控制 ，变事后处理为事前预防。在咨询专家的指导下，该车间成功运用统计过程 控制，经过为期三个月的统计过程控制和质量改进活动，该车间的不合格品 率从原来的3%下降到0.3%，不仅给公司节约了成本，而且提高了工序能力。5l 质量工程 统计过程控制开篇案例- A公司质量问题改进p

4、既然质量控制有这么大的作用，那么统计过程控制的原理是什么？统计过程 控制的对象是什么？如何绘制控制图？统计过程控制的流程是什么？怎样判 断生产线是否稳定？怎样用控制图控制后续的生产过程？仔细读完本章之后 相信读者定能找到满意的答案。p【思考题】1为什么要进行统计过程控制？2如何进行统计过程控制？3如何判断生产过程是否稳定？ 4如何运用控制图对生产过程进行质量监控？6l 质量工程 统计过程控制3.1 统计过程控制概述 3.1.1 统计过程控制的概念p 数据或质量特性值处理的方法中，不论是频数分布表、直方图、分布的计 量值、分布规律及其图形、工程能力指数等所表示的都是数据在某一段时 间内的静止状态

5、；p 但是生产或工作过程中，用静态的方法并不能随时发现问题以调整生产或 工作。生产或工作现场不仅需要处理数据的静态方法也需要能了解数据随 时间变化的动态方法并以此为依据来控制产品或工序过程的质量，这种方 法就是统计过程控制（SPC）；p SPC是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进和保证质 量的目的，强调在生产过程中以预防为主进行质量管控；p SPC不仅可用于制造过程，而且可用于服务过程以改进与保证服务质量。7l 质量工程 统计过程控制3.1 统计过程控制概述 3.1.2 统计过程控制的发展史p 统计过程控制，是由美国贝尔实验室的休哈特（Shewhart）于1924年提出的；p

6、 在第二次世界大战后期，美国开始将休哈特质量控制方法在军工部门推行；p 由于美国于19501980年期间注重生产率而忽视了质量管理，SPC逐渐从美国工业中消 失；p 1950-1980戴明博士将SPC引入日本，使日本跃居世界质量与生产率的领先地位；p 在日本强有力的竞争之下，从80年代起，统计过程控制在西方工业国家复兴，并列为 高科技之一；p 美国从20世纪80年代起开始推行统计过程控制；p 在21世纪激烈的市场竞争中，它的广泛应用将是经济发展的必然选择。8l 质量工程 统计过程控制3.1 统计过程控制概述 3.1.3 统计过程控制的作用p 统计过程控制的最大特点是对异常波动的及时预警；p 制

7、造过程的质量职能包括工艺质量职能和生产质量职能。工艺质量职能属于 生产前的准备工作，它为保证制造质量提供必要的技术上和管理上的条件。 生产质量职能则是一系列实施过程，其重点是搞好工序控制，保证产品质量 ；p 工序是产品零部件制造过程的基本环节，也是组织生产过程的基本单位。工 序质量最终决定产品的制造质量。工序控制是生产现场中最常见、最常用的 管理方法；p 在制造过程中，影响过程质量的因素的变化及其对产品质量的作用是一个极 其复杂的过程。统计过程质量控制就是发现和利用这个极其复杂过程的内在 规律，把产品质量特性值控制在一定范围内而开展的作业技术和活动。9l 质量工程 统计过程控制总之，统计过程控

8、制的主要作用如下：p 及时发现工序过程中所出现的系统性变异以便即时采取纠编措施，防止更大的质量损失 ；p 及时发现生产过程中的异常规象和缓慢变异，预防不合格品发生，从而降低生产费用， 提高生产效率；p 有效地分析判断生产过程质量的稳定性，从而可降低检验、测试费用，包括通过供贷方 制造过程中有效的控制图记录等证据，购买方可免除进货检验，同时仍能在较高程度上 保证进货质量；p 可查明设备和工艺手段的实际精度，以便作出正确的技术决定；p 为真正地制定生产目标和规格界限，特别是配合零部件的最优化确立可靠的基础，也为 改变未能符合经济性的规格标准提供了依据；p 使生产成本和质量成为可预测的参数，并能以较

9、快的速度和准确性测量出系统误差的影 响程度，从而使同一批产品之间的质量差别减至最小，以评价、保证和提高产品质量， 提高经济效益。10l 质量工程 统计过程控制3.1 统计过程控制概述 3.1.4 统计过程的控制流程p 对生产性企业来说，过程质量控制是控制和提高产品质量的基础。企 业应根据自身产品的生产特点，参照图3-1制定其过程质量控制的基 本工作程序。11l 质量工程 统计过程控制图3-1 统计过程控制流程 12l 质量工程 统计过程控制u（1）确定关键工序p 产品的制造过程是由几道甚至几十道工序组成的、应选择一些对产品质量影响较大的，或在现阶段质量问题较多的工序加以控制，这些被选择来重点进

10、行控制的工序称为关键工序或称为质量控制点；p 正确设立控制点是实行工序质量控制的前提，对一个产品来讲，究竟要设置多少个控制点，在哪些工序设置挖制点，需要在分析设计图和整个工艺流程之后，才能加以确定。13l 质量工程 统计过程控制确定关键工序的原则：l 关键零件的关键工序；l 特殊的工艺加工项目，并且该工艺对下道工序有重大影响，或该工艺项目为新工艺，尚未被广大工人所熟悉；l 质量不稳定，出现不合格品较多的工序；l 质量信息反馈所反映的问题较多的工序。14l 质量工程 统计过程控制（2）确定关键质量特性p 工序质量特性要被实时监控，否则一旦出现异常，将会产生大量的不合格品，给企业带来 巨大的经济损

11、失； p 但若要直接监控工序我们会发现无从下手，而正确的做法是通过对该工序生产的在制品或 产成品的某些质量特性进行检测，然后用统计推断原理来判断工序是否稳定； p 一个在制品或产成品的质量特性有多个，但并不是同样重要的，关键质量特性是其最重要 的质量特性，它若不符合公差要求，则产品很可能成为废品，无法修复，所以对于关键质量 特性要重点关注； p 质量控制的第二步就是要明确控制的对象，要明确哪个质量特性是需要重点控制的，即明 确关键质量特性是什么；p 要找出关键质量特性需要做大量的现场调研及工艺过程分析才能加以确定，不能随心所欲靠主观推断，否则很可能造成不但花费了成本却起不到有效控制生产过程的目

12、的，而且因遗漏了真正的元凶会给企业带来更大的经济损失；p 关键质量特性多数是计量值数据，当对某些产品无法找到合适的计量值质量特性或找到的计量值数据不是关键质量特性时可考虑选择属性值质量特性；p 属性值质量特性包括两类，一类是计件值数据，另一类是计点值数据。15l 质量工程 统计过程控制（3）工序能力分析p 确定了关键质量特性后，要针关键质量特性进行工序能力分析，计算工序能力指数；p 若工序能力指数大于或等于顾客所要求的工序能力指数且管理层认为质量水平已经比较高，则可转下一步，根据关键质量特性来确定抽样方案及控制图的类型；p 若工序能力指数达不到要求或管理层认为质量水平还有待进一步提高，则需要进

13、行质量问题的分析，找到解决问题的措施加以纠偏直到质量水平达到要求为止，此时方可转入下一步。16l 质量工程 统计过程控制（4）确定抽样方案及控制图的类型 p 选择控制图的总体原则：经济性与准确性。计件值或计点值数据控制 图往往需要样本量较大、抽样成本高、检验时间长，一般原则是以计量 值控制图为先； p 对计量值质量特性应选择Xbar-R图、Xbar-S 图、X-Rs图；Xbar控制图 比X控制图有较高的检出力，因此比单值X控制图应用范围更广；从经济 性出发，使用单值X控制图比均值控制图所需样本量小，经济性好，因此 质量均匀、检验费用高和过程变异小的过程可以使用单值控制图监控；S 控制图和极差R

14、控制图均可以反映质量数据差异程度的变化，极差R图计 算简便，但不如S图反应过程变异精确； p 当质量数据为计件值时应选择p控制图或np控制图，数据为计点值的应 选择c控制图或u控制图。17l 质量工程 统计过程控制图3-2 控制图选型流程图18l 质量工程 统计过程控制（5）按抽样方案随机抽样 p 按照第4步确定的抽样方案对生产的在制品或产成品进行随机抽样，并将检测结果记录下来。序 号X1X2X3X4X5119.820.220.120 20219.820 19.920 20320 20 20 19.920420.120 20.120 20519.920 19.920 20620 20.120 20.220720 19.919.920 20820 20.120.119.920920 20 20 20 201020 20 19.920 202319.919.920 19.9202420.120 20 19.9202519.920.220.120 20表3-1 计量值抽样检验表19l 质量工程 统计过程控制（6）根据公式计算中心线及控制上下限以X均-R图为例,其中心线及上下控制限为：20l 质量工程 统计过程控制（7）控制图的建立与判稳p 根据第6步计算的中心线和控制上下限及第五步得到的抽样数据，建立初始控制