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第七章 统计过程控制 ⑴、统计过程控制的基本知识； ⑵、常规控制图； ⑶、分析用控制图与控制用控制图； ⑷、过程能力分析； ⑸、常规控制图的计算。 第一节 统计过程控制的基本知识 第一节 统计过程控制概述： ⑴、过程控制的基本概念； ⑵、统计过程控制的特点； ⑶、统计过程诊断。 一、统计过程控制的基本概念 SPC中的主要工具是控制图。 助理质量工程师在现场的责任： ⑴在现场能够较熟练地建立控制图； ⑵在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断； ⑶能够针对出现的问题提出初步的解决措施。 二、统计过程控制的特点 ①是一种预防性方法； ②全员参与团队精神； ③SPC的重点在于P（过程）。 三、统计过程诊断 SPD就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断。 第二节 常规控制图 一、常规控制图的构造 控制图的定义：控制图是对过程质量加以测量、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。 图上有中心线CL；上控制限UCL、下控制限LCL，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。 若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机，则表示出现了异常。 二、控制图的重要性 ⑴控制图是贯彻预防原则的SPC的重要工具； ⑵国外企业的应用； ⑶大企业的应用。 三、控制图的形成及控制图原理解释 将通常的正态分布图转个方向，使自变量增加的方向垂直向上，并将μ、μ+3σ、 μ-3σ 分别标为CL、UCL和LCL，这样就得到了一张控制图。 图中： UCL——上控制限； LCL——下控制限； CL——中心线。 控制图的控制限和中心线 控制图和3σ原则 ㈡控制图的第一种解释 在控制图上，点子突然出界，有两种可能性： ⑴系统正常； ⑵系统异常。 结论：点出界就判异！ 小概率事件原理。 第一种解释 为了控制加工螺丝的质量，每隔1小时随机取出5个车好的螺丝测量其直径，计算其平均值，将结果描点在上图中，并用直线将点子连起来，以便观察直径的变化趋势。 ㈢、控制图原理的第二种解释 1、质量波动理论 影响质量的原因(因素)可分为 5M1E （人员、设备、原材料、工艺方法、测量和环境）。 但从对产品质量的影响大小来分，又可分为偶然因素(简称偶因)与异常因素(简称异因，在国际标准和我国国家标准中称为可查明原因)两类。 质量波动理论 偶因是过程固有的，始终存在，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等。异因则非过程固有，有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难除去，例如车刀磨损等。 偶因引起质量的偶然波动，异因引起质量的异常波动。 质量波动理论 偶然波动是不可避免的，但对质量的影响一般不大。 异常波动则不然，它对质量的影响大，且可以通过采取恰当的措施加以消除，故在过程中异常波动及造成异常波动的异因是我们注意的对象。 一旦发生异常波动，就应该尽快找出原因，采取措施加以消除。 质量波动理论 当异常波动发生时，点子就会落在控制图的控制界限之外。 因此点子出界就表明存在异常波动。 控制图上的控制界限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限。 常规控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素。 四、控制图的作用 控制图的作用是及时告警！ 只在控制图上描点，当然是不可能起到预防作用的，必须采取行动。 五、统计控制状态 统计控制状态的定义： 统计控制状态，简称为稳态，是指过程中只有偶因而无异因产生的变异的状态。 三、统计控制状态 统计控制状态的好处： ①对产品的质量有完全的把握（通常，控制图的控制界限都在规范限之内，故至少有99.73%的产品是合格的）。 ②生产也是最经济的。 ③过程的变异最小。 全稳生产线 推行SPC能实现全过程的预防。一道工序达到控制状态称为稳定工序，道道工序都达到控制状态称为全稳生产线，SPC实现全过程的预防，靠的就是全稳生产线。 六、3σ原则 上下控制限与中心线的距离为3σ时是最好的。 注意： ⑴总体参数与样本参数的 区别； ⑵规格限不能用作控制限！ 四、两类错误 第一类错误（拒真错误、虚发警报）α 当所涉及的过程处于受控状态时，也可能有某些点由于偶然原因落在控制限之外，这时按规则判断过程失控。这个判断是错误的，这种错误称为第一类错误，其发生概率为α。 第一类错误将会造成寻找根本不存在的异常原因的损失。 在3σ方式下，α=0.27%。 两类错误 第二类错误（取伪错误、漏发警报）β 过程异常，仍会有部分产品，其质量特性的数值大小仍位于控制界限内。如果抽取到这样的产品，点子仍会在界内，从而犯了第二类错误，即漏发警报。通常犯第二类错误的概率记为β，第二类错误将造成不合格品增加的损失。 两类错误 如何减少两类错误所造成的损失 调整UCL与LCL之间的距离可以增加或减少α和β。若此距离增加则α减少， β增大；反之则α，