统计过程控制

中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。

由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。

SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。

因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。

第二步则是用控制图对过程进行监控。

控制图是SPC中最重要的工具。

目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。

近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。

SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。

自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。

在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。

SPC非常适用于重复性生产过程。

它能够帮助我们 1.对过程作出可靠的评估。

2.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。

3.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。

4.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。

SPC作为质量改进的重要工具，不仅适用于工业工程，也适用于服务等一切过程性的领域。

在过程质量改进的初期，SPC可帮助确定改进的机会，在改进阶段完成后，可用SPC来评价改进的效果并对改进成果进行维持，然后在新的水平上进一步开展改进工作，以达到更强大、更稳定的工作能力。

什么是SPC、SPD与SPA？1． SPCSPC(Statistical Process Control)即统计过程控制，是20世纪20年代由美国休哈特首创的。

SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。

这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。

但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。

2． SPDSPD(Statistical Process Diagnosis)即统计过程诊断，是20世纪80年代由我国质量管理专家张公绪首次提出的。

1980年，张公绪提出选控控制图系列。

选控图是统计诊断理论的重要工具，奠定了统计诊断理论的基础。

1982年，张公绪又提出了“两种质量诊断理论”，突破了传统的休哈特质量控制理论，开辟了质量诊断的新航向。

此后，我国又提出“多元逐步诊断理论”和“两种质量多元诊断理论”，解决了多工序、多指标系统的质量控制与质量诊断问题。

从此，SPC上升为SPD。

SPD是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断，从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目的。

目前，我国依据上述诊断理论已开发出两种诊断软件。

一种是依据“两种质量诊断理论”开发的应用软件SPCD2000，用于诊断多工序生产线中上工序对下工序的影响；另一种是依据“多元逐步诊断理论”和“两种质量多元诊断理论”开发的多元诊断软件DTTQ2000，用于多因素相关条件下的诊断。

而后者同时也考虑了上工序对下工序的影响。

3． SPASPA(Statistical Process Adjustment)即统计过程调整，是SPC发展的第三个阶段。

SPA可判断出异常，告之异常发生在何处，因何而起，同时还给出调整方案或自动调整。

SPA从90年开始提出，目前尚无实用性成果，正在发展之中。

过程能力指数过程能力指数是指过程能力满足产品质量标准要求(规格范围等)的程度。

也称工序能力指数，是指工序在一定时间里，处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。

它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。

这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程。

目录用途指标1.2.3.4.应用运算方法用途 工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。

但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还难以看出。

因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求(公差、规格等质量标准)的程度。

这个参数就叫做工序能力指数，它是技术要求和工序能力的比值。

指标1.过程能力指数Cp、Cpk 我们常常提到的过程能力指数Cp、Cpk是指过程的短期能力。

Cp是指过程满足技术要求的能力，常用客户满意的偏差范围除以六倍的西格玛的结果来表示。

T=允许最大值（Tu）-允许最小值（Tl） Cp=T/（6*σ) 所以σ越小，其Cp值越大，则过程技术能力越好。

Cpk是指过程平均值与产品标准规格发生偏移（ε）的大小，常用客户满意的上限偏差值减去平均值和平均值减去下限偏差值中数值小的一个，再除以三倍的西格玛的结果来表示。

Cpk=MIN(Tu-μ，μ-Tl）/（3*σ) 或者Cpk=（1-k）*Cp，其中k=ε/（T/2） 通常状况下，质量特性值分布的总体标准差（σ）是未知的，所以应采用样本标准差（s）来代替。

2.过程能力指数Pp、Ppk 与Cp、Cpk不同的是， 过程能力指数Pp、Ppk是相对长期的过程能力，要求其样本容量大， 其公式同Cp、Cpk一样，但σ是全部样本的标准偏差，即等于所有样本的标准差S。

3.指数意义 1.67-2 过大，可适当放宽检验 1.33-1.67 充分，继续保持 1-1.33 正常，但接近1危险 小于1 不充分，需改进，严重时停产需整顿说明： 以上所提情况皆为正态情况下，当为非正态是情况则不同。

例如：某些产品的质量特性值是遵从指数分布的，Cp=T/(5.9*σ).应用 1 当选择制程站别Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性对后制程的影响度。

2. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。

3. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。

4. 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(u). 规格公差＝规格上限－规格下限；规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2； 5. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ， 计算出制程准确度：Ca值 (x 为所有取样数据的平均值) 6. 依据公式：Cp =T/6σ ， 计算出制程精密度：Cp值 7. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ， 计算出制程能力指数：Cpk值 8. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低 A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之 A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良 能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级 B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级 C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能力 D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改设计制程。

运算方法 过程能力指数运算有5种计算方法： 直方图(两种绘图方法)； 散布图(直线回归和曲线回归)（5种）； 计算剩余标准差； 排列图(自动检索和排序)； 波动图(单边控制规范，也可以是双边控制规范)。

生产过程分析生产过程分析（Process analysis）什么是生产过程分析 生产过程分析是指要分析生产过程中劳动者的操作程序、人机程序、物流程序。

通过分析，改进生产过程的组织管理及其工作方法，使生产过程合理化、科学化，从而提高生产效率。

在生产过程分析中，常用到一些程序图，常用的程序图如下表1所 生产过程分析包括的内容很多，其具体有以下五个方面： 1、生产方法分析。

生产方法分析就是要分析劳动者是怎样利用机器设备对劳动对象进行加工的。

分析这道工序的目的是什么，为什么要这台设备，为什么要这样操作，可否调整、合并、改进，劳动者的技术水平与熟练程度是否与之相适应等。

2、原材料与元器件分析。

这就是对原材料与器件进行价值分析。

分析它们能否达到功能要求，选用是否合适，可否用代用品，能否保证质量，利用率多高等。

3、设备与工具分析。

这是对设备与工具进行技术经济分析，分析工件的精度要求以及设备设备、工具所能达到的精度要求能否满足等。

4、运输分析。

产品在生产过程中搬运量是很大的，应分析工件的运输路线、距离以及运输工具的选择是否合理。

研究减少运输距离与费用的办法，在分析中可用以下两个指标。

其计算方法是：运输分析的主要目的，是降低以上两个指标。

在具体研究分析时，画出生产现场的平面图，把现有的物流过程标在图上。

在此基础上再研究如何缩短运输距离，采用什么方法便于运输。

5、检查分析。

这是对生产过程的质量分析，分析公差是否确定合理，检查项目是否必要，以及能否保证质量等。

生产过程分析的基本步骤 1、定义目标。

2、确定调查的范围和时间段。

3、定义所采集的数据并检查可用性。

4、抽样采集数据，检查数据的准确性。

5、采集生产过程的数据。

6、分析、拟订报告。

7、采取改进措施并对其进行检查。