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SPC统计过程控制之SPC控制图

SPC统计过程控制之SPC控制图(图1)

SPC是Statistical Process Control (统计过程控制) 的简写,控制图是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的图。SPC控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图,是质量控制的行之有效的手段 ,是SPC技术的核心工具。

SPC控制图的设计原理

控制图是指利用概率统计原理,在普通坐标纸上做出两条控制线和一条中心线,然后把按时间顺序抽样所得的特性值,以散点图的形式依次描在坐标图上,从点子的动态分布情况来讨论工序质量及其趋势的图形。

控制图的设计原理可以用四句话来概述,即正态性假定、3σ准则、小概率原理和反证法思想。

  1. 正态性假定;

  2. 3σ准则;

  3. 小概率原理;

  4. 反证法思想。

SPC控制图的的分类

根据控制图对数据的处理方式,控制图可以分为三类:即常规控制图,CUSUM控制图和EWMA控制图。

常规控制图也称Shewhart控制图,采用的是显著性检验方法,基本原理是"3σ "(也有人称为“6σ方法”),即认为:控制界限=中心线士±3σ,控制界限宽度为6σ。

CUSUM控制图则是利用序贯分析的原理,以历次观测的累计结果判断生产过程是否处于统计控制状态,因此具有累积效应,利用的信息量多,因而用于判断生产过程异常的灵敏度提高了。

EWMA控制图就是常规控制图的一个加权,它的指导思想是基于在生产过程中最近的观察值可以反映更多的质量信息的原则,在确定生产过程的质量特征值时,赋予新的统计变量以较大的权值,旧的权值逐渐减小,这样能够同时兼顾系统的频域和时域特性,比较适合于面向先进制造技术环境下的统计质量控制研究。

按产品质量的特性分类,控制图可以分为计量值控制图与计数值控制图,进一步还可以将它们分为以下8个类型的控制图。

  1. 平均值极差控制图。 

  2. 中位数极差控制图。

  3. 单值移动极差控制图。

  4. 不合格品数控制图。

  5. 不合格品率控制图。

  6. 缺陷控制图。

  7. 单位缺陷数控制图。

SPC控制图的控制图判别准则

要达到利用控制图控制工序的目的,就必须正确的判断控制图,及时从控制图上获得工序异常的信息,根据样本数据形成的样本点位置以及变化趋势提供的信息进行分析判断。

  1. 控制图的受控状态判断准则

  2. 控制图的失控状态判断准则

质量管理中SPC控制图的使用

企业实施质量管理一般分为两个阶段,一是分析阶段,二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别为分析用控制图和控制用控制图。

分析用控制图:主要目的一是使生产过程处于统计控制状态,二是使工序能力足够。

控制用控制图:监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。

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