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统计过程控制(SPC)第二版 ;一、统计过程控制概述 二、控制图基础 三、计量型控制图应用 四、过程能力和性能研究 五、设备能力研究 六、其他类型计量型控制图应用 七、计数型控制图应用 八、控制图应用风险 ;统计过程控制(SPC);工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。;制造过程;1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措 施或对系统采取措施的指南。;;;;如果仅存在变差的普通原因， 目标值线 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 时间 范围 目标值线 如果存在变差的特殊 原因，随着时间的推 预测 移，过程的输出不 稳定。 时间 范围; 过程能力 受控且有能力符合规范 （普通原因造成的变差已减少） 规范下限 规范上限 时间 范围 受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）;;波动原因;;概念形成和批准;如何进行统计过程控制策划;统计过程控制(SPC); 控制图是用于分析和控制过程质量的一种方法。控制图是一种带有控制限的反映过程质量的记录图形。 控制图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本子组顺序号。 图内有三条线： —中心线(CL)； —上控制界限(UCL)； —下控制界限(LCL) 。;上控制限(UCL);工序处于稳定状态下，其分布通常符合正态分布。由正态分布的性质可知：产品质量特性数据出现在平均值的正负三个标准偏差(μ?3?)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事件”的原理，可以判定：出现在μ