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SPC统计过程控制PPT课件
如果仅存在变差的普通原因, 随着时间的推移,过程的输出 形成一个稳定的分布并可预测
预测
目标值线
范围
时间
目标值线
如果存在变差的特殊原因, 随着时间的推移,过程的 输出不稳定
范围
时间
20
SPC的3σ原理
当过程仅含有正常变异时,过程的输出的质量特性 X呈正态分布N(µ ,σ2),其中µ 为正态分布值, σ为标准差。在µ、σ已知时,产品的合格率可用 下表表示:
41
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点
超出控制限的点 链
C C2识别并标注特殊原因(极差图) 明显的非随机图形
过
程 C3重新计算控制界限(极差图)
控
超出控制限的点
制 解 释
C4分析均值图上的数据点 C5识别并标注特殊原因(均值图)
链 明显的非随机图形
C6重新计算控制界限(均值图)
C7为了继续进行控制延长控制限 42
制定了相关的JIS标准。 至此,休哈特博士对日本工业的影响非常之
重大,为了纪念戴明博士,日本专门设置 了戴明质量奖。
5
SPC的发展史
1984年日本名古屋工业大学调查了115家日 本各行各业的中小型工厂,结果发现平均 每家工厂采用137张控制图;
美国柯达彩色胶卷公司有5000多名职工, 一共应用了35000张控制图,平均每名职工 做七张控制图
上控制界限(UCL)
中心线 (CL) 下控制界限(LCL)
27
控制图的视“小概率事件不可能发生”的原 理
工序处于稳定状态下,其计量值的分布大致符
合正态分布。由正态分布的性质可知:质量数据 出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的 概率仅为0.27%。这是一个很小的概率,根据概 率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理, 可以认为:出现在X3区间外的事件是异常波动, 它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了 正常位置 控制限的宽度就是根据这一原理定为3
预测
目标值线
范围
时间
目标值线
如果存在变差的特殊原因, 随着时间的推移,过程的 输出不稳定
范围
时间
20
SPC的3σ原理
当过程仅含有正常变异时,过程的输出的质量特性 X呈正态分布N(µ ,σ2),其中µ 为正态分布值, σ为标准差。在µ、σ已知时,产品的合格率可用 下表表示:
41
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点
超出控制限的点 链
C C2识别并标注特殊原因(极差图) 明显的非随机图形
过
程 C3重新计算控制界限(极差图)
控
超出控制限的点
制 解 释
C4分析均值图上的数据点 C5识别并标注特殊原因(均值图)
链 明显的非随机图形
C6重新计算控制界限(均值图)
C7为了继续进行控制延长控制限 42
制定了相关的JIS标准。 至此,休哈特博士对日本工业的影响非常之
重大,为了纪念戴明博士,日本专门设置 了戴明质量奖。
5
SPC的发展史
1984年日本名古屋工业大学调查了115家日 本各行各业的中小型工厂,结果发现平均 每家工厂采用137张控制图;
美国柯达彩色胶卷公司有5000多名职工, 一共应用了35000张控制图,平均每名职工 做七张控制图
上控制界限(UCL)
中心线 (CL) 下控制界限(LCL)
27
控制图的视“小概率事件不可能发生”的原 理
工序处于稳定状态下,其计量值的分布大致符
合正态分布。由正态分布的性质可知:质量数据 出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的 概率仅为0.27%。这是一个很小的概率,根据概 率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理, 可以认为:出现在X3区间外的事件是异常波动, 它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了 正常位置 控制限的宽度就是根据这一原理定为3
SPC统计过程控制培训(PPT64页).pptx
4.1.1 正态分布曲线
f (x)
y
2
1
(
x
)
2
2
e ( x , 0)
2
---平均值
--- 标准差
4.1.2 正态分布的参数 、
4.1.3 正态分布的特点
• 曲线以 x = 直线为轴,左右对称 • 曲线与横坐标轴所围成的面积等于1
其中 在±范围内的面积占68.26 % 在±2范围内的面积占95.45 % 在±3范围内的面积占99.73 %
例:疵点数、沙眼数等
3、总体和样本(子组)
3.1 总体 研究对象的全体 总体含量记为 N
3.2 样本(子组) 总体中的部分样品 样本含量记为 n
4、常见的典型分布
4.1 正态分布 —— 计量值数据 4.2 二项分布 —— 计件值数据 4.3 泊松分布 —— 计点值数据
4.1 正态分布
X ~ N(, 2)
不同类型控制图的适用范围
适用范围
计 产品批量较大,稳定正常工序 量 产品批量较大,稳定正常工序 数 据 产品批量较大,稳定正常工序
每次只能得一个数据,见效快
计
样本含量可以不等
件 样本含量相等
计
样本含量相等
点 样本含量可以不等
用符号表示的控制图
X?R 图 均值极差图ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
X桽 图 均值标准差图
X桽 图 中位数极差图
4 . 3 泊松分布: (常见于计点分布) 二项分布的极限分布 — P()
• 分布列
•P(均X值、x方)差和标x e准差 , (x 0,1,)
x!
均值: E(X)= ;
方差: V(X)= ;
标准差:
;
spc统计过程控制ppt课件
但是。。。被送进了医院。
波 动 ( 散 布 ) 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 ( 散 布 ) 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 ( 散 布 ) 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 ( 散 布 ) 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后,测量每个产品的长度,
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具,包括直方图,鱼刺图,散布图,都是对 “昨天”情况的分析和解释,可以用在“救火”和解决问题,
但若想实现过程控制,则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制(SPC)就是: 应用统计的方法,对生产/服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中,对过程进行监控,当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警,对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下:
1. 选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等;
2. 选用合适的控制图种类;
3. 确定样本容量和抽样间隔; 4. 收集并记录至少20~ 25组样本的数据,或使用以前所记录的数据; 5. 计算各个样本的统计量,如样本平均值、样本极差/样本标准差等; 6. 计算各统计量的控制界限; 7. 画控制图并标出各样本的统计量,
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x -R
特点
适用场合
最常用,判断工序是否正常的效 果好,但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
波 动 ( 散 布 ) 大
平 均 发 生 偏 移
波 动 ( 散 布 ) 小
平 均 发 生 偏 移
Bad! Good!
波 动 ( 散 布 ) 大
平 均 没 有 偏 移
波 动 ( 散 布 ) 小
平 均 没 有 偏 移
假设我们的生产过程中其中一个工序是将金属材料切割成每个长度为 10mm的产品。当我们完成切割1000个产品后,测量每个产品的长度,
统计过程控制-SPC
常用的质量管理工具,包括直方图,鱼刺图,散布图,都是对 “昨天”情况的分析和解释,可以用在“救火”和解决问题,
但若想实现过程控制,则需要专门的预防工具-SPC。
统计过程控制SPC
统计过程控制(SPC)就是: 应用统计的方法,对生产/服务过程进行控制。 它能够区分产生变异的普通原因和特殊原因。 在生产过程中,对过程进行监控,当出现会产生异常情况的趋 势时进行预警,对过程进行适当的调整。
二、应用控制图的步骤
应用步骤如下:
1. 选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等;
2. 选用合适的控制图种类;
3. 确定样本容量和抽样间隔; 4. 收集并记录至少20~ 25组样本的数据,或使用以前所记录的数据; 5. 计算各个样本的统计量,如样本平均值、样本极差/样本标准差等; 6. 计算各统计量的控制界限; 7. 画控制图并标出各样本的统计量,
不合格品数 计 控制图
数 不合格品率 型 控制图
控 缺陷数控制 制图
图 单位缺陷数 控制图
控制图符号
x -R
特点
适用场合
最常用,判断工序是否正常的效 果好,但计算工作量很大。
适用于产品批量较大的工序。
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因,它影响被研究过程的所
有单值。(处于统计控制状态;在统计上受控;受控) 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施,由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施, 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差(能力)必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态,那么性能是可预测的, 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于:
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定,过程能力如何。
4.1控制图应用说明
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因,它影响被研究过程的所
有单值。(处于统计控制状态;在统计上受控;受控) 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施,由管理人员解决问题
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2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施, 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差(能力)必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态,那么性能是可预测的, 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
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3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于:
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定,过程能力如何。
4.1控制图应用说明
SPC统计过程控制―非常经典.pptx
控制用控制图:经过上述分析证实过程稳定并能满 足质量要求,此时的控制图可以用于现场对日常的 过程质量进行控制。
34
34
分析用控制图
決定方针用 过程分析用 过程能力研究用 过程控制准备用
控制用控制图
追查不正常原因
迅速消除此项原因
并且研究采取防止此 项原因重复发生之措 施。
分析用控制图
过度调整——把过程中每一个偏离目标的值 当作过程中发生了特殊原因来进行处理的做 法。
17
17
5、基本统计量说明
1、平均值 X 设X1,X2,…….Xn是一个大小为n的样本,
则X=(X1+X2+……+Xn)/n 2、中位数~X
将数据按数值大小顺序排列后,位于中间 位置的书,称为中位数。 如:5,9,10,4,7, ~X=7; 如:5,9,10,4,7,8 ~X=(7+8)/2=7.5
形状:峰态
分布宽度
22
22
正态分布
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ 正态分布的特征: 1、中间高,两边低,左右对称;两边伸向无穷远。 2、与横坐标所围成区域的面积为1;
23
23
控制图原理说明
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽样
μ-kσ μ
k
k
如设备的正常震动,刀具的磨损,同一 批材料的品质差异,熟练工人间的替换;
13
13
(2)、普通原因、特殊原因
特殊原因:指的是造成不是始终作用于过程的 变差的原因,即当它们出现时将造成(整个)过 程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找 出来并且采取了措施,否則它们将继续用不可 预测的方式来影响过程的输出。如果系统內存 在变差的特殊原因,随时间的推移,过程的输 出将不稳定。
34
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分析用控制图
決定方针用 过程分析用 过程能力研究用 过程控制准备用
控制用控制图
追查不正常原因
迅速消除此项原因
并且研究采取防止此 项原因重复发生之措 施。
分析用控制图
过度调整——把过程中每一个偏离目标的值 当作过程中发生了特殊原因来进行处理的做 法。
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5、基本统计量说明
1、平均值 X 设X1,X2,…….Xn是一个大小为n的样本,
则X=(X1+X2+……+Xn)/n 2、中位数~X
将数据按数值大小顺序排列后,位于中间 位置的书,称为中位数。 如:5,9,10,4,7, ~X=7; 如:5,9,10,4,7,8 ~X=(7+8)/2=7.5
形状:峰态
分布宽度
22
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正态分布
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ -2σ -1σ μ +1σ +2σ +3σ 正态分布的特征: 1、中间高,两边低,左右对称;两边伸向无穷远。 2、与横坐标所围成区域的面积为1;
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控制图原理说明
群体 平均值=μ 标准差=σ
抽样
μ-kσ μ
k
k
如设备的正常震动,刀具的磨损,同一 批材料的品质差异,熟练工人间的替换;
13
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(2)、普通原因、特殊原因
特殊原因:指的是造成不是始终作用于过程的 变差的原因,即当它们出现时将造成(整个)过 程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找 出来并且采取了措施,否則它们将继续用不可 预测的方式来影响过程的输出。如果系统內存 在变差的特殊原因,随时间的推移,过程的输 出将不稳定。
SPC培训讲义(PPT47页).pptx
二、SPC的起源和发展
1924年由美国贝尔电话实验室W.A. Shewhart(休哈特)博士提出。 1932年,英国邀请W.A. Shewhart (休哈特)博士到伦敦,主讲统计质量控
制,英国成为了最早在工业方面使用控制图的国家。
1939年休哈特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》
1950~1952年,日本两次邀请美国统计学家戴明( W.E. Deming )传授 SPC 。
波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是
完全一样的。生产实践证明,无论用多么精密的
设备和工具,多么高超的操作技术,甚至由同一
2、波动的概念:
操作工,在同一设备上,用相同的工具,生产相 同材料的同种产品,其加工后的产品质量特性(
如:重量、尺寸等)总是有差异,这种差异称为
波动。公差制度实际上就是对这个事实的客观承
三、SPC统计若干概念
▪ 数据的种类:计量型、计数型 ▪ 波动(变差)——波动的概念、原理及波动的种类 ▪ 普通原因/异常原因 ▪ 基础的统计量——平均值X—、中位数X~、极差R、标
准偏差、S
1、数据的种类
计量型 特点:可以连续取值也称连续型数据。 如:零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等
计数型 特点:不可以连续取值,也称离散型数据。 如:废品的件数、缺陷数等
统计过程控制分析与研究
Statistical Process Control
课程内容及目录
▪ 什么是SPC ▪ SPC的起源和发展 ▪ SPC统计概念 ▪ SPC使用的统计技术 ▪ SPC控制图的种类及选择 ▪ SPC控制图的设计原理 ▪ 计量型控制图的制作步骤 和判定原则 ▪ SPC控制图的异常的判断和处理 ▪ SPC与过程能力分析 ▪ 使用SPC益处
spc培训资料统计过程控制.pptx
——6SIGMA Training Material
统计过程控制
Statistical Process Control
SS
SPC
第一讲: 引言——SPC背景
SS
——引言:SPC背景
美国质量管理专家朱兰博士著名论断: 20世纪“生产力的世纪” 21世纪“质量的世纪”
SS
——引言:SPC背景
质量世纪提出超严格质量要求:
• 科学方法技术支持——否则不可想象。
SS
SPC
重要性、紧迫性、实际意义
•企业薄弱环节所在;
急!!!
急!! 急!
•外部竞争压力加剧;
•企业内在提高、发展的需求。
——必须尽快学习掌握科学先进的技术和方法。
SS
——统计学
第二讲 统计学基础知识
•随机现象 •统计学 •统计方法 •总体、个体、样本
•统计描述 •统计推断 •统计控制 •统计风险
补课
SS
SPC
中国加入WTO
影响
• 经济全球化、市场一体化
• 关税壁垒 ↓
技术壁垒 ↑↑
——技术标准、法规、认证制度。
• 中国企业:竞争力?
——科学管理水平↑
形成生产力 ↑
SS
SPC
世界制造业趋势 :
与世界接轨
• 技术——指标——绝对值要求↑↑
• 管理——质量特性值——波动↓↓
——趋于最小(稳定)
分样本进行研究,并以此推断总体的特征和规律。
SS
——统计学基础方法:随机抽样
• 总体——研究对象的全体。 • 个体——构成总体的每个成员。 • 样本——从总体中抽取部分个体组成的集合。
——样品:样本中的每一个个体。 ——样本容量:样品的个数。又称样本量。
统计过程控制
Statistical Process Control
SS
SPC
第一讲: 引言——SPC背景
SS
——引言:SPC背景
美国质量管理专家朱兰博士著名论断: 20世纪“生产力的世纪” 21世纪“质量的世纪”
SS
——引言:SPC背景
质量世纪提出超严格质量要求:
• 科学方法技术支持——否则不可想象。
SS
SPC
重要性、紧迫性、实际意义
•企业薄弱环节所在;
急!!!
急!! 急!
•外部竞争压力加剧;
•企业内在提高、发展的需求。
——必须尽快学习掌握科学先进的技术和方法。
SS
——统计学
第二讲 统计学基础知识
•随机现象 •统计学 •统计方法 •总体、个体、样本
•统计描述 •统计推断 •统计控制 •统计风险
补课
SS
SPC
中国加入WTO
影响
• 经济全球化、市场一体化
• 关税壁垒 ↓
技术壁垒 ↑↑
——技术标准、法规、认证制度。
• 中国企业:竞争力?
——科学管理水平↑
形成生产力 ↑
SS
SPC
世界制造业趋势 :
与世界接轨
• 技术——指标——绝对值要求↑↑
• 管理——质量特性值——波动↓↓
——趋于最小(稳定)
分样本进行研究,并以此推断总体的特征和规律。
SS
——统计学基础方法:随机抽样
• 总体——研究对象的全体。 • 个体——构成总体的每个成员。 • 样本——从总体中抽取部分个体组成的集合。
——样品:样本中的每一个个体。 ——样本容量:样品的个数。又称样本量。
SPC统计过程控制概述(ppt 49页)
raozhong@
9
SPC基础
• SPC (Statistical Process Control) 统计过程控制:利用统计技术对过程中的各个阶段进 行监控,从而得到保证产品质量的目的。
• 二十世纪二十年代美国休哈特(W.A.Shewhart)首创过程 控制(Process Control)理论极其监控过程的工具—控制 图(Control Chart)形成SPC的基础,后扩展到任何可以 应用的数理统计方法。
规律性变化 不变
时间
raozhong@
33
、变化示意图
特性值
©John Z. Rao 2001
无规律变化 不变
时间
raozhong@
34
、变化示意图
特性值
©John Z. Rao 2001
无规律变化 无规律变化
时间
raozhong@
35
X-R控制图
• 计量值最常用、重要的控制图 • 适用范围广:
– X图:
• X正态X正态 • X非正态近似正态(中心极限定理) • 中心极限定理使得X图广为应用。
– R图
• 通过计算机上的模拟试验证实:只要X不是非常 不对称,则R的分布无大的变化。
©John Z. Rao 2001
raozhong@
36
• 灵敏度高
©John Z. Rao 2001
raozhong@
21
判异规则(一)
• 点出界就判异
• 如上图第四点已超出UCL,故判断过程 异常。为什么?若过程正常,则点子超 出UCL的概率为0.135%。若过程异常, 值增大,分布曲线整体上移,则点子超 出UCL的概率大大增加,可能是的几十 倍、几百倍。在这两种可能性中选择一 种,当然选择过程异常。
SPC统计过程控制PPT(共 79张)
计数值数据
用个数为单位来表示的 质量特性值数据。特点 :不可以连续取值,即 整数位后不允许有小数 的数据,统计学上称高 离散型数据。 测量出现/不出现.
如:废品的件数、陷数、 出勤人数、通/止数据、 安装正确/错误数据、孔钻通/未通、 表面划伤/未划伤
波动(变差) 的概念
正是波动的存在,工程师才在
– 对过程的变差进行量化是改进过程中的关键一步。
– 了解造成变差的原因可帮助我们确定采取什么类型的措 施可达到持久的改进。
波动的种类
正常波动
是由偶然或随机因素造成的 。如:操作的方法的微小变 动、机床的微小振动、刀具 的正常磨损、夹具的微小松 动、材质上的微量差异等。 (它不能被操作人控制,只 能由技术、管理人员控制在 公差范围内。即普通原因产 生的变差)
SPC 的目的
·对过程作出可靠的评估; ·确定过程的统计控制界限,判断过 程是否失控和过程是否有能力; ·为过程提供一个早期报警系统,及时监 控过程的情况以防止废品的发生; ·减少对常规检验的依赖性,定时的观察 以及系统的测量方法替代了大量的检测和 验证工作;
企业通过应用SPC可以实现
-降低成本 -降低不良率,减少返工和浪费 -提高劳动生产率 -提供核心竞争力 -赢得广泛客户 - 更好地理解和实施质量体系
正态分布
34.13% 34.13%
0.13% 2.14%
13.60%
13.60%
2.14% 0.13%
–3S
–2S
–1S 0 +1S
68.26%
95.46%
99.73%
+2S +3S
SPC技术原理
–3S –2S –1S 0 +1S +2S +3S
SPC培训课件(PPT90页).pptx
n = 4 为偶数
数据为 25.0 , 25.4, 25.5 , 25.6, 时
Me 子组中位数的平均值
2020/12/14
13
科华咨询
统计方法应用基础----基本的统计量
R 子组极差。子组观测值中的极大值与极小值之差
R=Xmax -Xmin
子组极差的平均值 R
MR 移动极差:在单值图情况下,极差,即两个相邻观 测值的差值的绝对值,如,|X1-X2|,|X2-X3|,等等。
No 采用p图
Yes 采用np图或p图
关心的是不合格 品数-即单位零件
不合格数吗?
Yes
样本容量是 否恒定?
Yes 采用c图或u图
No 采用u图
性质上是否均匀或不 能按子组取样-如:化
学槽液批量油漆等? No
子组均值是否容 易计算?
Yes
No 采用中位数图(X-R)
Yes 采用单值图X-MR
子组容量是否 No
2020/12/14
7
科华咨询
变差的原因
❖ 普通原因: 造成变差的一个原因,它是过程所固有的,始
终存在的,对质量的影响微小,但难以除去 。 例如:机床开动时的轻微振动。
❖ 特殊原因: 非过程所固有,有时存在,有时不存在,对质
量影响大,但不难除去。 例如:车刀的磨损。
2020/12/14
8
科华咨询
2020/12/14
21
科华咨询
采用均值描述的正态分布规律
2020/12/14
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科华咨询
采用标准差描述的正态分布规律
2020/12/14
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正态分布概率
99.73% 95.45%
科华咨询
SPC统计过程控制(PPT 256页)
课程提纲
过程能力研究篇
1.过程能力指数的种类 2.过程能力指数的计算 3.短期过程能力指数研究 4.长期过程能力指数研究 5.计数/计量测量系统研究
SPC应用实战篇
1. SPC成功导入案例 2. SPC成功导入流程 3. SPC特性选择 4. SPC小组成立 5. SPC改善检讨
SPC应用背景篇
概念介绍
计量值:用各种计量仪器测出、以数值形式表现的测 量结果,包括用量仪和检测装置测的零件尺寸、长度 、形位误差等, 如电池之压片厚度, 小片称重, 卷针直 径等指标。
计数值:通常是指不用仪器即可测出的数据。计件如 ON
不合格品数, e.g 裁大片外观不良数,服从二项分布 ;计点如电池激光焊接的气密性, 短路数等, 服从泊松 OFF 分布。
在实际生产中,产品质量的偶然波动与异常 波动总是交织在一起的。控制图就是区分这两类 产品质量波动、亦即区分偶然因素与异常因素这 两类质量因素的重要科学方法。
控制图的历史
• 控制图是1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博 士发明。 因其用法简单且效果显著, 人人能用, 到处可用, 逐渐成为实施品质管制时不可缺少的主 要工具, 当时称为 (Statistical Quality Control)。
开发
开发
产品及制 程确认
回馈评鉴及 矫正措施
SPC 可以帮助我们
• 区分正常波动和异常波动;
• 及时发现异常征兆;
• 消除异常因素;
• 减少异常波动; • 提高过程能力;
预防控制
正常波动和异常波动
• 波动是质量的敌人; • 品质改善就是要持续减少设计、制造和服务过
程的波动;
正常波动:
异常波动:
SPC统计过程控制培训课件(ppt59页).pptx
i 1
n 1
6. 样本的标准偏差
7. 如:5,9,10,4,7,
s=2.28;
如:7,7,7,6,8,
s=0.63;
6.数据整体分布离平均值越近,标准方差就越小;
数据整体分布离平均值越远,标准方差越大。
二、基本的统计概念-正态分布 ➢正态分布
一种概率分布,生产与科学实验中很多随机变量 的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。
如设备的正常震动,刀具的磨损,同一批材料的品质差 异,熟练工人间的替换等。
二、基本的统计概念-波动
➢波动的原因
2. 特殊原因 指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们
出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都 被查找出来并且采取了措施,否則它们将继续用不可预测的方 式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因,随时 间的推移,过程的输出将不稳定。
统计过程能力控制认识
LOGO
1 统计过程能力控制(SPC)概述
2
基本的统计概念
4 统计过程能力控制(SPC)应用
1 统计过程能力控制(SPC)概述
一、统计过程能力控制(SPC)概述
➢SPC起源与发展
1. 1924年W.A. Shewhart(休哈特)博士发明了品质控制图。 2. 1939年W.A. Shewhart博士与戴明博士合写了《品质观点的
概率
二、基本的统计概念-正态分布
➢正态分布
特点: 中间高,两边低,左右对 称;两边伸向无穷远。
σ越小,分布越集中在μ附 近,σ越大,分布越分散。
µ (mu)- 位置参数和平均值(mean value) ,表示分布 的中心位置和期望值 (sigma) - 尺度参数(分布宽度),表示分布的分散 程度和标准偏差
n 1
6. 样本的标准偏差
7. 如:5,9,10,4,7,
s=2.28;
如:7,7,7,6,8,
s=0.63;
6.数据整体分布离平均值越近,标准方差就越小;
数据整体分布离平均值越远,标准方差越大。
二、基本的统计概念-正态分布 ➢正态分布
一种概率分布,生产与科学实验中很多随机变量 的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。
如设备的正常震动,刀具的磨损,同一批材料的品质差 异,熟练工人间的替换等。
二、基本的统计概念-波动
➢波动的原因
2. 特殊原因 指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们
出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都 被查找出来并且采取了措施,否則它们将继续用不可预测的方 式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因,随时 间的推移,过程的输出将不稳定。
统计过程能力控制认识
LOGO
1 统计过程能力控制(SPC)概述
2
基本的统计概念
4 统计过程能力控制(SPC)应用
1 统计过程能力控制(SPC)概述
一、统计过程能力控制(SPC)概述
➢SPC起源与发展
1. 1924年W.A. Shewhart(休哈特)博士发明了品质控制图。 2. 1939年W.A. Shewhart博士与戴明博士合写了《品质观点的
概率
二、基本的统计概念-正态分布
➢正态分布
特点: 中间高,两边低,左右对 称;两边伸向无穷远。
σ越小,分布越集中在μ附 近,σ越大,分布越分散。
µ (mu)- 位置参数和平均值(mean value) ,表示分布 的中心位置和期望值 (sigma) - 尺度参数(分布宽度),表示分布的分散 程度和标准偏差
质量管理体系五种核心工具SPCPPT课件
Statistical Process Control 统计过程控制 (四)
SPC,即统计过程控制,是一套从生产过程中,定期抽取样本,测量各样本的质量特性值,然后将测得的数据加以统计分析,判断过程是否处于稳定受控状态,从中发现过程异常原因(特殊原因),从而及时采取有效对策,使过程恢复到正常稳定受控状态。 本教材所述的基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法。主要介绍了用来分析及监控过程非常有效的工具--控制图。
2.过程控制系统
什么是过程?过程指的是共同作用以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。
我们工作 的方式/ 资源的融合
人 设备 材料 方法 环境
有反馈的过程控制系统模型
输入 过程/系统 输出
顾客
产品 或 服务
3.变差的普通原因及特殊原因
变差的概念: 没有两件产品或特性是完全相同的,也许差距很大,也许小得无法测量,但差距总是存在的。 任何过程都存在许多引起变差的原因。如:机加工一根轴的直径,影响直径变差的原因有: 机床(间隙、轴承磨损) 刀具(强度、磨损率) 材料(直径、硬度) 操作者(进洽速率、对中准确度) 维修(润滑、易损零件的更换) 环境(温度、湿度、动力供应是否恒定) 造成变差的原因有短期的影响和长期的影响。
一、持续改进及统计过程控制概述
预防与检测 过程控制系统 变差的普通原因及特殊原因 局部措施和对系统采取措施 过程控制和过程能力 过程改进循环及过程控制 控制图--过程控制的工具 控制图的益处
1、预防与检测
检测——容忍浪费 在生产部门,通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。 在管理部门,经常靠检查或重新检查工作来找出错误。 这实质上是“死后验尸”,造成时间和材料等的浪费。 预防——避免浪费 通过对生产过程的监视和控制,第一步就可以避免生产无用的输出,是避免浪费的有效方法。 当今,汽车制造商、供方及销售商采用有效的预防措施,持续不断改进,提供内、外部顾客满意的产品和服务作为主要目标。
SPC,即统计过程控制,是一套从生产过程中,定期抽取样本,测量各样本的质量特性值,然后将测得的数据加以统计分析,判断过程是否处于稳定受控状态,从中发现过程异常原因(特殊原因),从而及时采取有效对策,使过程恢复到正常稳定受控状态。 本教材所述的基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法。主要介绍了用来分析及监控过程非常有效的工具--控制图。
2.过程控制系统
什么是过程?过程指的是共同作用以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。
我们工作 的方式/ 资源的融合
人 设备 材料 方法 环境
有反馈的过程控制系统模型
输入 过程/系统 输出
顾客
产品 或 服务
3.变差的普通原因及特殊原因
变差的概念: 没有两件产品或特性是完全相同的,也许差距很大,也许小得无法测量,但差距总是存在的。 任何过程都存在许多引起变差的原因。如:机加工一根轴的直径,影响直径变差的原因有: 机床(间隙、轴承磨损) 刀具(强度、磨损率) 材料(直径、硬度) 操作者(进洽速率、对中准确度) 维修(润滑、易损零件的更换) 环境(温度、湿度、动力供应是否恒定) 造成变差的原因有短期的影响和长期的影响。
一、持续改进及统计过程控制概述
预防与检测 过程控制系统 变差的普通原因及特殊原因 局部措施和对系统采取措施 过程控制和过程能力 过程改进循环及过程控制 控制图--过程控制的工具 控制图的益处
1、预防与检测
检测——容忍浪费 在生产部门,通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。 在管理部门,经常靠检查或重新检查工作来找出错误。 这实质上是“死后验尸”,造成时间和材料等的浪费。 预防——避免浪费 通过对生产过程的监视和控制,第一步就可以避免生产无用的输出,是避免浪费的有效方法。 当今,汽车制造商、供方及销售商采用有效的预防措施,持续不断改进,提供内、外部顾客满意的产品和服务作为主要目标。
SPC质量管理(PPT31页).pptx
11
STATISTICAL PROCESS CONTROL
正态分布 自然界中,很多可以连续取值的计量型分布,都
符合正态分布。
正态分布示意图
12、控制图与控制限
下限0
中心6
上限13
12
25
10
20
8
15
6
10
4
5
2
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
层状
73 69 65
连续14点中12点在中心线同侧 73 69 65
24
STATISTICAL PROCESS CONTROL
控制图的异常波动
层状
73 69 65
连续11点中10点在中心线同侧 73 69 65
25
STATISTICAL PROCESS CONTROL
工序能力分析 Cpk=(T-2|X-M|)/6ơ T:公差范围 M:特性中心值 6 ơ=UCL-LCL
7
STATISTICAL PROCESS CONTROL
变差的概念 “没有两件产品或特性是完全相同的” 产品间的差异或大或小,但这些差距总是
存在。这种差异被称为变差。 变差的产生原因可归纳为两种: 1、变差的普通原因 2、变差的特殊原因
8
STATISTICAL PROCESS CONTROL
。2020年10月22日星期四下午1时23分20秒13:23:2020.10.22
计量型控制图 X-R图(平均值-极差图) 目前通用的质量控制图表,广泛用于生产
中的工序质量控制。 该控制图既可用于初始能力研究,也可用
于工序质量控制,监控工序的稳定性。 QS9000要求作平均值-极差图必须满足:
STATISTICAL PROCESS CONTROL
正态分布 自然界中,很多可以连续取值的计量型分布,都
符合正态分布。
正态分布示意图
12、控制图与控制限
下限0
中心6
上限13
12
25
10
20
8
15
6
10
4
5
2
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
层状
73 69 65
连续14点中12点在中心线同侧 73 69 65
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
控制图的异常波动
层状
73 69 65
连续11点中10点在中心线同侧 73 69 65
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
工序能力分析 Cpk=(T-2|X-M|)/6ơ T:公差范围 M:特性中心值 6 ơ=UCL-LCL
7
STATISTICAL PROCESS CONTROL
变差的概念 “没有两件产品或特性是完全相同的” 产品间的差异或大或小,但这些差距总是
存在。这种差异被称为变差。 变差的产生原因可归纳为两种: 1、变差的普通原因 2、变差的特殊原因
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
。2020年10月22日星期四下午1时23分20秒13:23:2020.10.22
计量型控制图 X-R图(平均值-极差图) 目前通用的质量控制图表,广泛用于生产
中的工序质量控制。 该控制图既可用于初始能力研究,也可用
于工序质量控制,监控工序的稳定性。 QS9000要求作平均值-极差图必须满足:
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9
背景与概念:
为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国 贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组, 一为过程控制组,学术领导人为休哈特(Walter A.Shewhart);另一为产品控制组,学术领导人为 道奇(Harold F.Dodge)。其后,休哈特提出了过 程控制理论以及控制过程的具体工具———控 制图(control chart),现今统称为SPC。
5
ISO9000:2000标准对过程和过程方法进 一步解释为:“本标准鼓励组织在建立、 实施质量管理体系以及改进其有效性时, 采用过程方法,采用过程方法。通过将 输入转化为输出的活动可视为过程。通 常一个过程的输出可直接形成下一过程 的输入。组织内诸过程组成系统的应用, 以及这些过程的识别和相互作用及其管 理,可称之为过程方法。”
所谓SPC(统计过程控制)就是:为了贯彻 预防原则,应用统计技术对过程中的各个阶段 进行评估和检察,从而保证产品与服务满足要 求的均匀性。
10
产品质量的好坏是由过程质量来决定的, 一个好的过程,它必须满足两个条件(1)处于 受控状态(2)过程能力指数CPK值达到要求。 所以持续的过程改善对每个公司来讲都非常 重要。
在过程控制最基本的统计运用,便是控 制图及过程能力分析.在说明过程统计方法之 前,先就过程统计的观念作一下简介。
11
统计基础:
(1).算术平均值—X(简称均值) 例如:
A组:50,70,80,80,90 B组:40,60,70,80,90
则: XA=(50+70+80+80+90)/5=74
XB=(40+60+70+80+90)/5=68
12
统计基础:
(2).极值—R
R=Xmax-Xmin 例如:
A组:30,50,60,70,90 B组:40,50,60,70,80
则: RA=90-30=60 XB=80-40=40
13
统计基础:
(2).标准差--σ
n
Σ(Xi-X)2 = σ
i=1
n
例如: A组:1,5,5,5,9 B组:1,1,5,9,9
2
软件、引用标准/规章、批准的适用过程、 人员、以及相关的辅助材料、公用设施 和环境条件等进行适宜的控制”。同时, 还指出“使用控制图、统计抽样程序和 方案等都是应用统计进行过程控制的有 效方法”,并要求“具有足够的过程能 力”。关于过程控制的总则特别强调 “产品寿命周期的各个阶段均应强调产 品质量”。并提出应在“物资控制、可 追溯性、标识、设备控制和维护、过程 控制管理”等方面实施。
统计过程控制(SPC)培训
1
ISO 9000标准对统计过程控制的要 求
统计过程控制是质量管理体系中统计技术应用 的重要方面,是建立和运行质量管理体系中最 重要的工作内容,也是保证质量管理体系运行 有效性和效率的重要措施。
ISO9004:1994标准中的“过程质量”要素, 实质上是对过程控制策划的要求。特别指出 “过程策划应能确保各过程按规定的方法和顺 序在受控状态下进行。受控条件包括对物资、 已批准的生产、安装和服务设备、形成文件的 程序或质量计划、计算机
则: σ A= [(1-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(9-5)2]/5 =2.53 σ B = 3.58
14
(一)预防与查误 有一句话在品管领域是非常实用的“第一
次就把事情做好”,当然“预防胜于治疗”也有 相同的意义。查误可在不良发生后找出问题所在, 而预防则可以防范不良之发生。后者具有更积极 的意义 (二)过程控制系统
所谓系统即是输入、过程、输出还有回馈所 组成,如图:
15
过程控制系统模式
制程回馈
人 机 料 法 环境
输入
统计的方法
处理过程
产品/服务
客户
过程/系统
8
综上所述,ISO 9000:2000标准对质量管 理体系中每一个过程都提出了“受控、增 值和持续改进”的要求。因此,任何企业 都不能满足于一个工序或一个部门应用了 控制图的局部行为。企业的过程控制必须 经过精心的策划和认真的实施,才能保证 通过实现统计过程控制,长期、稳定地向 顾客提供优质的产品和服务,真正做到 “以顾客为关注焦点”。
6Leabharlann ISO9000:2000标准还指出:“过程方法 的优点是对过程组成的系统中的单个过 程之间的联系以及过程的组合和相互作 用进行连续的控制”。
过程方法在质量管理体系中应用时,强 调以下方面的重要性。
理解和满足要求; 需要考虑过程的增值; 获得过程业绩和有效的结果; 基于客观的测量,持续改进过程。
7
关于测量、分析和改进方面的要求是: “应包括统计技术在内的适用方法及其应用程
度的确定”为总的要求。 具体对过程的监视和测量的要求为: “组织应采用适宜的方法对质量管理体系过程
进行监视,并在适当时进行测量。这些方法应 证实过程实现所策划的结果的能力。” 对过程中获得的数据进行分析的要求为: “组织应确定/收集和分析适当的数据,以证实 质量管理体系的适宜性和有效性,并评价在何 处可以进行质量管理体系的持续改进。”
3
ISO9001:1994标准中的“过程控制”要素则 是过程控制的实施。指出“供方应确定并策划 直接影响质量的生产、安装和服务过程,确保 这些过程在受控状态下进行”。对受控状态则 进一步明确:“1)如果没有形成文件的程序 就不能保证质量时,则应对生产、安装和服务 的方法制定形成文件的程序;2)使用合适的 生产、安装和服务设备并安排适宜的工作环境; 3)符合有关标准/法规,质量计划或形成文件 的程序;4)对适宜的过程参数和产品特性进 行监视和控制;5)需要时,对过程和设备进 行认可;
4
6)以最清楚实用的方式(如文字标准、 样件或图示)规定技艺评定标准;7)对 设备进行适当的维护,以保持过程能 力。”
尽管ISO9000:2000标准在文字和结构方 面更加简练,但是对过程控制的要求并 未减少,而且更加严格。ISO9000:2000 标准对质量控制定义为:“质量控制是 质量管理的一部分,致力于满足质量要 求。”并将应用包括统计技术在内的 “过程方法”作为质量管理的八项原则 之一。
背景与概念:
为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国 贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组, 一为过程控制组,学术领导人为休哈特(Walter A.Shewhart);另一为产品控制组,学术领导人为 道奇(Harold F.Dodge)。其后,休哈特提出了过 程控制理论以及控制过程的具体工具———控 制图(control chart),现今统称为SPC。
5
ISO9000:2000标准对过程和过程方法进 一步解释为:“本标准鼓励组织在建立、 实施质量管理体系以及改进其有效性时, 采用过程方法,采用过程方法。通过将 输入转化为输出的活动可视为过程。通 常一个过程的输出可直接形成下一过程 的输入。组织内诸过程组成系统的应用, 以及这些过程的识别和相互作用及其管 理,可称之为过程方法。”
所谓SPC(统计过程控制)就是:为了贯彻 预防原则,应用统计技术对过程中的各个阶段 进行评估和检察,从而保证产品与服务满足要 求的均匀性。
10
产品质量的好坏是由过程质量来决定的, 一个好的过程,它必须满足两个条件(1)处于 受控状态(2)过程能力指数CPK值达到要求。 所以持续的过程改善对每个公司来讲都非常 重要。
在过程控制最基本的统计运用,便是控 制图及过程能力分析.在说明过程统计方法之 前,先就过程统计的观念作一下简介。
11
统计基础:
(1).算术平均值—X(简称均值) 例如:
A组:50,70,80,80,90 B组:40,60,70,80,90
则: XA=(50+70+80+80+90)/5=74
XB=(40+60+70+80+90)/5=68
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统计基础:
(2).极值—R
R=Xmax-Xmin 例如:
A组:30,50,60,70,90 B组:40,50,60,70,80
则: RA=90-30=60 XB=80-40=40
13
统计基础:
(2).标准差--σ
n
Σ(Xi-X)2 = σ
i=1
n
例如: A组:1,5,5,5,9 B组:1,1,5,9,9
2
软件、引用标准/规章、批准的适用过程、 人员、以及相关的辅助材料、公用设施 和环境条件等进行适宜的控制”。同时, 还指出“使用控制图、统计抽样程序和 方案等都是应用统计进行过程控制的有 效方法”,并要求“具有足够的过程能 力”。关于过程控制的总则特别强调 “产品寿命周期的各个阶段均应强调产 品质量”。并提出应在“物资控制、可 追溯性、标识、设备控制和维护、过程 控制管理”等方面实施。
统计过程控制(SPC)培训
1
ISO 9000标准对统计过程控制的要 求
统计过程控制是质量管理体系中统计技术应用 的重要方面,是建立和运行质量管理体系中最 重要的工作内容,也是保证质量管理体系运行 有效性和效率的重要措施。
ISO9004:1994标准中的“过程质量”要素, 实质上是对过程控制策划的要求。特别指出 “过程策划应能确保各过程按规定的方法和顺 序在受控状态下进行。受控条件包括对物资、 已批准的生产、安装和服务设备、形成文件的 程序或质量计划、计算机
则: σ A= [(1-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(9-5)2]/5 =2.53 σ B = 3.58
14
(一)预防与查误 有一句话在品管领域是非常实用的“第一
次就把事情做好”,当然“预防胜于治疗”也有 相同的意义。查误可在不良发生后找出问题所在, 而预防则可以防范不良之发生。后者具有更积极 的意义 (二)过程控制系统
所谓系统即是输入、过程、输出还有回馈所 组成,如图:
15
过程控制系统模式
制程回馈
人 机 料 法 环境
输入
统计的方法
处理过程
产品/服务
客户
过程/系统
8
综上所述,ISO 9000:2000标准对质量管 理体系中每一个过程都提出了“受控、增 值和持续改进”的要求。因此,任何企业 都不能满足于一个工序或一个部门应用了 控制图的局部行为。企业的过程控制必须 经过精心的策划和认真的实施,才能保证 通过实现统计过程控制,长期、稳定地向 顾客提供优质的产品和服务,真正做到 “以顾客为关注焦点”。
6Leabharlann ISO9000:2000标准还指出:“过程方法 的优点是对过程组成的系统中的单个过 程之间的联系以及过程的组合和相互作 用进行连续的控制”。
过程方法在质量管理体系中应用时,强 调以下方面的重要性。
理解和满足要求; 需要考虑过程的增值; 获得过程业绩和有效的结果; 基于客观的测量,持续改进过程。
7
关于测量、分析和改进方面的要求是: “应包括统计技术在内的适用方法及其应用程
度的确定”为总的要求。 具体对过程的监视和测量的要求为: “组织应采用适宜的方法对质量管理体系过程
进行监视,并在适当时进行测量。这些方法应 证实过程实现所策划的结果的能力。” 对过程中获得的数据进行分析的要求为: “组织应确定/收集和分析适当的数据,以证实 质量管理体系的适宜性和有效性,并评价在何 处可以进行质量管理体系的持续改进。”
3
ISO9001:1994标准中的“过程控制”要素则 是过程控制的实施。指出“供方应确定并策划 直接影响质量的生产、安装和服务过程,确保 这些过程在受控状态下进行”。对受控状态则 进一步明确:“1)如果没有形成文件的程序 就不能保证质量时,则应对生产、安装和服务 的方法制定形成文件的程序;2)使用合适的 生产、安装和服务设备并安排适宜的工作环境; 3)符合有关标准/法规,质量计划或形成文件 的程序;4)对适宜的过程参数和产品特性进 行监视和控制;5)需要时,对过程和设备进 行认可;
4
6)以最清楚实用的方式(如文字标准、 样件或图示)规定技艺评定标准;7)对 设备进行适当的维护,以保持过程能 力。”
尽管ISO9000:2000标准在文字和结构方 面更加简练,但是对过程控制的要求并 未减少,而且更加严格。ISO9000:2000 标准对质量控制定义为:“质量控制是 质量管理的一部分,致力于满足质量要 求。”并将应用包括统计技术在内的 “过程方法”作为质量管理的八项原则 之一。