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柳州五菱汽车有限责任公司 金属型铸铝QC小组 SPC基础知识培训 编制：陈俊 审核：黄辑 一、 SPC涵义及其特点 SPC(Statistical Process Control):即统计过程控制，应用统计技术对制造过程可阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的稳定水平，从而保证产品符合规定要求的一种技术； 能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定 强调全员参与，而不是少数的质量管理人员； 强调应用统计的方法来保证预防原则的实现； SPC并不仅是解决个别工序的问题，而是强调从整个过程、体系来解决问题，重点是“Process”过程； 可以及时判断异常并报警 二、控制图(Control Chart)原理 ① 控制图结构 是对过程质量特性值进行测定、记录、评估，从而监察过程是 否处于控制状态的一种统计方法所设计的图，是贯彻SPC的重 要工具，图结构如上图所示，其包含中心线（CL）、上控制线 （UCL）及下控制线（LCL），按时间抽取样本并测量描点，然 后从描点的是否落在控制线内或排列不随机判断过程是否异常。 ② 控制图的形成 控制图是由正态分布演变而来，即 无论均值即无论均值μ和标准差σ取 何值，产品质量特性值落在μ±3σ之 间的概率为99.73%，落在μ±3σ之外 的概率为100%-99.73%= 0.27% 。 通常正态分布图旋转90°后，将μ+ 3σ 标为上控制线UCL，μ为中心线， 标为CL， 将μ-3σ 标为下控制线LCL， 这便形成了一张单值（X）的控制图； 使用它对过程数据进行测量分析。 ③ 控制图原理的解释（一） 为了控制零件的质量，现隔1小时抽取一次，测量其外径如图描点；并用直线连接以判断趋势，从图可见，第四点已经出界；现在对这第四点有两点判断： ⒈加工过程正常，既设备、操作、人员及检验都没有任何问题，出现此种出界概率只有1‰； ⒉加工过程异常，既可能刀具磨损，设备不稳，操作不正确或测量出错等问题造成，发生这种可能性很大，其概率可能为上一种情况的几十甚至几百倍。 判断上述两种情况，从第2种情况发生的概率就可以合乎逻辑地判断出界是由第2种原因造成，由此得出“点出界就判异” 数学上对此的解释为小概率事件，既小概率事件在一次试验中几乎不可能发生；如果我们将每次加工都作为一个独立的假设试验来判断。（假设每天只加工一个零件，这个事件就可以设想） 解释（二） 换一个角度来研究控制图原理，影响质量的因素可归结5M1E（人、机、料、法、测、环）；但从对产品影响大小又可分为偶因与异因（国标中称为可查明原因），偶因是始终存在的，对质量的影响微小，但难以除去，如机械振动或温度变化等，而异因对质量影响大，但不难除去，如刀具磨损等、设备调修等； 偶然波动与异常波动都是产品质量的波动，如何发现和区分异常波动的存在呢？经验与理论分析表明，当生产过程中只存在偶波时，产品质量将形成典型分布，如果除了偶波还有异波，产品质量的分布必将偏离原来的典型分布。因此，根据典型分布是否偏离就能判断异波即异因是否发生，而典型分布的偏离可由控制图检出，控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限。 根据上述可以说控制图实质是区分偶然因素与异常因素。 ④ 控制图在预防原则中的应用 应用控制图对生产过程不断监控，当异常因素刚一露出苗头，在未造成不合格品之前就能及时被发现。例如，在右图中点子有逐渐上升的趋势，可以在这种趋势造成不合格品之前就采取措施加以消除，起到预防的作用。 ④ 3σ原则 3σ原则即是控制图中的CL，UCL与LCL由下面的公式确定： 三、控制图的分类及选用 ① 常规控制图 ② 控制图的选用 Xbar-R控制图，对计量数据而言是最基本的控制图。它用于控制对象为长度、重量、强度、时间等计量值的场合；X控制图主要用于观察正态分布的均值变化，而R图用于观察正态分布的分散或变异情况的变化，两者结合运用用于观察正态分布的变化。 Xbar-S控制图与Xbar-R相似，只是使用了标准差S图代替了R图，Xbar-R控制图由于计算简便得以广泛应用，但当n＞10时用极差来估计总体的标准差效率降低，所以需要用S图来估计总体标准差σ。 其余控制图各有所长，如Xbar-Rs 控制图用于每个产品都检验且采用自动测量的场合，P图用于控制不合格率等计数型指标的场合，C图用于单位面积上的不合格数的统计等等，就我们厂目前目前的加工专机所加工的产品的特性主要是尺寸，数据也为连续型的数据；其次所设立的点在测量能力上也有保证。故我们选择Xbar-R控制图，不选择Xbar-S控制图的主要原因是计算相对较为麻烦，不易于现场的推进。 ③ 分析用控制