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1、SPC應(yīng)用基礎(chǔ)2 SPC概述 2.1 什么是SPC SPC是Statistical Process Control的簡稱，即統(tǒng)計(jì)過程控制。SPC運(yùn)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)對生產(chǎn)過程中的各工序參數(shù)進(jìn)行監(jiān)控，從而達(dá)到改進(jìn)、保證產(chǎn)品質(zhì)量的目的。 2.2   SPC的發(fā)展簡史  SPC是美國貝爾實(shí)驗(yàn)室休哈特博士在20世紀(jì)二、三十年代所創(chuàng)立的理論，它能科學(xué)地區(qū)分出生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的偶然波動與異常波動，從而對生產(chǎn)過程的異常及時(shí)告警，以便采取措施，消除異常，恢復(fù)過程的穩(wěn)定。 SPCD是Statistical Process Control and Diagnosis的簡稱，即統(tǒng)計(jì)過程控制與

2、診斷, 它是SPC發(fā)展的第二階段。SPC雖能對過程的異常進(jìn)行告警，但它并不能分辨出是什么異常，發(fā)生于何處，即不能進(jìn)行診斷，1982年我國首創(chuàng)兩種質(zhì)量診斷理論，突破了休哈特質(zhì)量控制理論，開辟了統(tǒng)計(jì)質(zhì)量診斷的新方向。此后，我國質(zhì)量專家又提出了多元逐步診斷理論和兩種質(zhì)量多元診斷理論，解決了多工序、多指標(biāo)系統(tǒng)的質(zhì)量控制與診斷問題。 SPCDA是Statistical Process Control , Diagnosis and Adjustment的簡稱，即統(tǒng)計(jì)過程控制、診斷與調(diào)整,它能控制產(chǎn)品質(zhì)量、發(fā)現(xiàn)異常并診斷導(dǎo)致異常的原因、自動進(jìn)行調(diào)整，是SPC發(fā)展的第三個(gè)階段，目前尚無實(shí)用性成果。 2.3

3、SPC的特點(diǎn)    SPC是全系統(tǒng)的，全過程的，要求全員參加，人人有責(zé)。     SPC強(qiáng)調(diào)用科學(xué)方法(統(tǒng)計(jì)技術(shù)，尤其是控制圖理論)來保證全過程的預(yù)防。     SPC不僅用于生產(chǎn)過程，而且用于服務(wù)過程和管理過程。 2.4 SPC與ISO9000標(biāo)準(zhǔn)體系的聯(lián)系      ISO9001:2000 提出了關(guān)于質(zhì)量管理的八項(xiàng)原則，對于質(zhì)量管理實(shí)踐具有深刻的指導(dǎo)意義。其中，“過程方法”、“基于事實(shí)的決策”原則都和SPC等管理工具的使用，有著密切的聯(lián)系。以什么樣的

4、方法來對過程進(jìn)行控制？以什么樣的手段來保證管理決策的及時(shí)性、可靠性？是管理者首先應(yīng)該考慮的問題。     SPC技術(shù)運(yùn)用是對按ISO9001 標(biāo)準(zhǔn)建立的質(zhì)量管理體系的支持，制訂ISO9000族標(biāo)準(zhǔn)的TC176，也為組織實(shí)施SPC制訂了相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)（編號ISO/TR10017），該標(biāo)準(zhǔn)以技術(shù)報(bào)告的形式發(fā)布，也為ISO9000標(biāo)準(zhǔn)族中的支持性標(biāo)準(zhǔn)。  3控制圖及其應(yīng)用      3.1什么是控制圖   控制圖由正態(tài)分布演變而來。 正態(tài)分布可用兩個(gè)參數(shù)即均值和標(biāo)準(zhǔn)差來決定。

5、正態(tài)分布有一個(gè)結(jié)論對質(zhì)量管理很有用，即無論均值和標(biāo)準(zhǔn)差取何值，產(chǎn)品質(zhì)量特性值落在±3之間的概率為99.73%，落在±3之外的概率為100%-99.73%= 0.27%，而超過一側(cè)，即大于+3 或小于-3的概率為0.27%/2=0.135%1,休哈特就根據(jù)這一事實(shí)提出了控制圖。 控制圖的演變過程。先把正態(tài)分布曲線圖按順時(shí)針方向轉(zhuǎn)90°,+3為上控制限，記為UCL，稱為中心線，記為CL，稱-3為下控制限，記為LCL,這三者統(tǒng)稱為控制線。規(guī)定中心線用實(shí)線繪制，上下控制限用虛線繪制,見圖2.3。 綜合上述，控制圖是對過程質(zhì)量數(shù)據(jù)測定、記錄從而進(jìn)行質(zhì)量管理的一種用科學(xué)方法設(shè)

6、計(jì)的圖。圖上有中心線(CL)、上控制限(UCL)和下控制限(LCL)，并有按時(shí)間順序抽取的樣本統(tǒng)計(jì)量數(shù)值的描點(diǎn)序列 3.2質(zhì)量數(shù)據(jù)與控制圖       計(jì)量型數(shù)據(jù) 所確定的控制對象即質(zhì)量指標(biāo)應(yīng)能夠定量。        所控制的過程必須具有重復(fù)性,即表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)規(guī)律性。       所確定的控制對象的數(shù)據(jù)應(yīng)為連續(xù)值。 計(jì)量型控制圖：能反映計(jì)量型數(shù)據(jù)特征，用來繪制、分析計(jì)量型數(shù)據(jù)的控制圖。 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)   

7、60;   控制對象只能定性不能而不能定量。       只有兩個(gè)取值。       與不良項(xiàng)目有關(guān)。 計(jì)數(shù)型控制圖：能反映計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)特征，用來繪制、分析計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖。 質(zhì)量數(shù)據(jù)的特性      質(zhì)量數(shù)據(jù)的分布遵循三種特性：計(jì)量型數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布；計(jì)件型數(shù)據(jù)服從二項(xiàng)分布；計(jì)點(diǎn)型數(shù)據(jù)服從泊松分布。   3.3控制圖原理     根據(jù)來源的不同，質(zhì)量因素可分成設(shè)備（machi

8、ne）、材料（material）、操作（man） 、工藝（method）、環(huán)境（environment），即4M1E五個(gè)方面； 從對質(zhì)量的影響大小來看，質(zhì)量因素可分成偶然因素(簡稱偶因)與異常因素(簡稱異因)兩類。偶因是始終存在的，對質(zhì)量的影響微小，但難以除去，如機(jī)械振動；異因?qū)|(zhì)量影響大，但不難除去，如刀具磨損等。 偶因引起質(zhì)量的偶然波動(簡稱偶波)，異因引起質(zhì)量的異常波動(簡稱異波)。偶波是不可避免的，但對質(zhì)量的影響微小，異波則不然，它對質(zhì)量的影響大，且采取措施不難消除，故在生產(chǎn)過程中異波及造成異波的異因是需要監(jiān)控的對象，一旦發(fā)生，應(yīng)該盡快找出，采取措施加以消除，并納入標(biāo)準(zhǔn)化，保證它不再出

9、現(xiàn)。 經(jīng)驗(yàn)與理論分析表明，當(dāng)生產(chǎn)過程中只存在偶波時(shí)，產(chǎn)品質(zhì)量將形成典型分布，如果除了偶波還有異波，產(chǎn)品質(zhì)量的分布必將偏離原來的典型分布。因此，根據(jù)典型分布是否偏離就能判斷異波即異因是否發(fā)生，而典型分布的偏離可由控制圖檢出，控制圖上的控制界限就是區(qū)分偶波與異波的科學(xué)界限。 休哈特控制圖的實(shí)質(zhì)是區(qū)分偶然因素與異常因素。 3.4 控制圖貫徹預(yù)防原則  1.應(yīng)用控制圖對生產(chǎn)過程不斷監(jiān)控，當(dāng)異常因素剛一露出苗頭，在未造成不合格品之前就能及時(shí)被發(fā)現(xiàn)。例如，在圖2.5中點(diǎn)子有逐漸上升的趨勢，可以在這種趨勢造成不合格品之前就采取措施加以消除，起到預(yù)防的作用。 2.在現(xiàn)場，更多的情況是控制圖顯示異常，

10、表明異因已經(jīng)發(fā)生，這時(shí)要貫徹“查出異因，采取措施，保證消除，不再出現(xiàn)，納入標(biāo)準(zhǔn)”原則，每貫徹一次這個(gè)原則(即經(jīng)過一次這樣的循環(huán))就消除一個(gè)異因，使它永不再出現(xiàn)，從而起到預(yù)防的作用。由于異因只有有限個(gè)，故經(jīng)過有限次循環(huán)后，最終達(dá)到在過程中只存在偶因而不存在異因，圖2.6。這種狀態(tài)稱為統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)或穩(wěn)定狀態(tài)，簡稱穩(wěn)態(tài)。 3. 穩(wěn)態(tài)是生產(chǎn)過程追求的目標(biāo)，在穩(wěn)態(tài)下生產(chǎn)，對質(zhì)量有完全的把握，質(zhì)量特性值有 99.73%落在上下控制界限內(nèi)；在穩(wěn)態(tài)下生產(chǎn)，不合格品最少，因而生產(chǎn)也是最經(jīng)濟(jì)的。     一道工序處于穩(wěn)態(tài)稱為穩(wěn)定工序，每道工序都處于穩(wěn)態(tài)稱為穩(wěn)態(tài)生產(chǎn)線,SPC就是通過穩(wěn)

11、態(tài)生產(chǎn)線達(dá)到全過程預(yù)防的。 雖然質(zhì)量變異不能完全消滅，但控制圖是使質(zhì)量變異成為最小的有效手段。 3.5 兩類錯誤     控制圖利用抽查對生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控,因而是十分經(jīng)濟(jì)的，但既是抽查就不可能沒有風(fēng)險(xiǎn)，在控制圖的應(yīng)用過程會出現(xiàn)以下兩類錯誤： 虛發(fā)警報(bào)錯誤,也稱第I類錯誤。在生產(chǎn)正常的情況下,純粹出于偶然而點(diǎn)子出界的概率雖然很小,但不是絕對不可能發(fā)生。故當(dāng)生產(chǎn)正常而根據(jù)點(diǎn)子出界判斷生產(chǎn)異常就犯了虛發(fā)警報(bào)錯誤,發(fā)生這種錯誤的概率通常記以,見圖2.7。 2.7  兩類錯誤概率圖 漏發(fā)警報(bào)錯誤,也稱第類錯誤。在生產(chǎn)異常的情況下,產(chǎn)品質(zhì)量的分布偏離了典型

12、分布,但總有一部分產(chǎn)品的質(zhì)量特性值在上下控制界之內(nèi)。如果抽到這樣的產(chǎn)品進(jìn)行檢測并在控制圖中描點(diǎn),這時(shí)根據(jù)點(diǎn)子未出界判斷生產(chǎn)正常就犯了漏發(fā)警報(bào)錯誤,發(fā)生這種錯誤的概率通常記以,見圖2.7。 控制圖是通過抽查來監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量的,故兩類錯誤是不可避免的。在控制圖上,中心線一般是對稱軸,所能變動的只是上下控制限的間距。若將間距增大,則減小增大,反之,增大減小。因此, 只能根據(jù)這兩類錯誤造成的總損失最小來確定上下控制界限。 3.6    3方式 長期實(shí)踐證明, 3方式即        &

13、#160;                          UCL=+3 CL=       LCL=-3       是兩類錯誤造成的總損失最小的控制界限，為總體均值，為總體標(biāo)準(zhǔn)差,此時(shí)犯第 I類錯誤的概率或顯著性水平=0.0027。 注意: 在

14、現(xiàn)場,把規(guī)格作為控制圖的控制界限是不對的。規(guī)格是用來區(qū)分產(chǎn)品合格與不合格,而控制圖的控制界限是用來區(qū)分偶然波動與異常波動,即區(qū)分偶然因素與異常因素的。利用規(guī)格界限顯示產(chǎn)品質(zhì)量合格或不合格的圖是顯示圖,現(xiàn)場可以應(yīng)用顯示圖,但不能作為控制圖來使用。 3.7 控制圖的判定準(zhǔn)則      在生產(chǎn)過程中，通過分析休哈特控制圖來判定生產(chǎn)過程是否處于穩(wěn)定狀態(tài)。 休哈特控制圖的設(shè)計(jì)思想是先確定第I類錯誤的概率,再根據(jù)第類錯誤的概率的大小來考慮是否需要采取必要的措施。通常取為1%,5%,10%。為了增加使用者的信心,休哈特將取得特別小,小到2.73。這樣, 小,

15、就大，為了減少第類錯誤,對于控制圖中的界內(nèi)點(diǎn)增添了第類判異準(zhǔn)則,即“界內(nèi)點(diǎn)排列不隨機(jī)判異”。 判定穩(wěn)態(tài)準(zhǔn)則穩(wěn)態(tài)是生產(chǎn)過程追求的目標(biāo)。 在統(tǒng)計(jì)量為正態(tài)分布的情況下,由于第I類錯誤的概率取得很小,所以只要有一個(gè)點(diǎn)子在界外就可以判斷有異常。但既然很小,第類錯誤的概率就大,只根據(jù)一個(gè)點(diǎn)子在界內(nèi)遠(yuǎn)不能判斷生產(chǎn)過程處于穩(wěn)態(tài)。如果連續(xù)有許多點(diǎn)子,如25個(gè)點(diǎn)子全部都在控制界限內(nèi),情況就大不相同。這時(shí),根據(jù)概率乘法定理,總的為總= ,要比減小很多。如果連續(xù)在控制界內(nèi)的點(diǎn)子更多,即使有個(gè)別點(diǎn)子出界,過程仍看作是穩(wěn)態(tài)的,這就是判穩(wěn)準(zhǔn)則。 判穩(wěn)準(zhǔn)則：在點(diǎn)子隨機(jī)排列的情況下,符合下列各點(diǎn)之一就認(rèn)為過程處于穩(wěn)態(tài)：

16、60;連續(xù)25個(gè)點(diǎn)子都在控制界限內(nèi)。  連續(xù)35個(gè)點(diǎn)子至多1個(gè)點(diǎn)子落在控制界限外。  連續(xù)100個(gè)點(diǎn)子至多2個(gè)點(diǎn)子落在控制界限外。 即使在判斷穩(wěn)態(tài)的場合,對于界外點(diǎn)也必須采取 “查出異因，采取措施，保證消除，不再出現(xiàn)，納入標(biāo)準(zhǔn)”20個(gè)字來處理。 判定異常準(zhǔn)則     1. 點(diǎn)子在控制界限外或恰在控制界限上。     2. 控制界限內(nèi)的點(diǎn)子排列不隨機(jī)。 點(diǎn)子排列不隨機(jī)模式       界內(nèi)點(diǎn)排列不隨機(jī)的模式有：點(diǎn)子屢屢接近控制界限、鏈、間斷鏈、傾向

17、、點(diǎn)子集中在中心線附近、點(diǎn)子呈周期性變化等。界內(nèi)點(diǎn)排列不隨機(jī)準(zhǔn)則是用來減少第類錯誤的概率，所以它的各個(gè)模式的不能太小, 通常取為0.27%2%。 模式1： 點(diǎn)子屢屢接近控制界限，見圖1.8。點(diǎn)子接近控制界限指點(diǎn)子距離控制界限在1以內(nèi)，下列情況就判斷點(diǎn)子排列不隨機(jī)： 1）、連續(xù)3個(gè)點(diǎn)中,至少有2點(diǎn)接近控制界限。 2）、連續(xù)7個(gè)點(diǎn)中,至少有3點(diǎn)接近控制界限。 3）、連續(xù)10個(gè)點(diǎn)中,至少有4點(diǎn)接近控制界限。 若點(diǎn)子接近一側(cè)的控制界限,表明過程的均值有變化;若點(diǎn)子上下接近兩側(cè)的控制界限,則表明過程的方差增大。 注意：后兩條準(zhǔn)則需要觀察的點(diǎn)子數(shù)較多,應(yīng)用起來不方便,主要用第一條,即連續(xù)3個(gè)點(diǎn)中,至少有2

18、點(diǎn)接近控制界限判異。 模式2：在控制圖中心線一側(cè)連續(xù)出現(xiàn)的點(diǎn)稱為鏈,其點(diǎn)子數(shù)目稱作鏈長,見圖2.9。鏈長不少于7時(shí)判斷點(diǎn)子排列非隨機(jī),存在異常因素，出現(xiàn)鏈表示過程均值向鏈這一側(cè)偏移，國外也有取9點(diǎn)鏈作為判異準(zhǔn)則的。 模式3: 如果鏈較長,個(gè)別點(diǎn)子出現(xiàn)在中心線的另一側(cè)而形成間斷鏈,見圖2.10,下列情況判斷點(diǎn)子排列非隨機(jī),存在異常因素: 1)、連續(xù)11個(gè)點(diǎn)中,至少有10點(diǎn)在中心線一側(cè)。 2)、連續(xù)14個(gè)點(diǎn)中,至少有12點(diǎn)在中心線一側(cè)。 3）、連續(xù)17個(gè)點(diǎn)中,至少有14點(diǎn)在中心線一側(cè)。 4）、連續(xù)20個(gè)點(diǎn)中,至少有16點(diǎn)在中心線一側(cè)。 模式4：點(diǎn)子逐漸上升或下降的狀態(tài)稱為傾向。當(dāng)連續(xù)不少于7個(gè)點(diǎn)的

19、上升或下降傾向時(shí)判斷點(diǎn)子排列非隨機(jī),存在異常因素,模式5：點(diǎn)子集中在中心線附近指點(diǎn)子距離中心線在1以內(nèi),見圖2.12,出現(xiàn)模式5表明過程方差異常小，可能由于數(shù)據(jù)不真實(shí)或數(shù)據(jù)分層不當(dāng)。如果把方差大的數(shù)據(jù)與方差小的數(shù)據(jù)混在一起而未分層,則數(shù)據(jù)總的方差將更大,于是控制圖控制界限的間隔距離也將較大,這時(shí)方差小的數(shù)據(jù)描點(diǎn)就可能出現(xiàn)模式5。模式5可采用下列準(zhǔn)則:若連續(xù)15點(diǎn)集中在中心線附近判異。  模式6：點(diǎn)子呈現(xiàn)周期性變化,見圖2.13。點(diǎn)子周期性變化可能由于操作人員疲勞、原材料的發(fā)送有問題、某些化工過程熱積累或某些機(jī)械設(shè)備應(yīng)用過程中的應(yīng)力積累等。 3.8 休哈特控制圖  

20、  根據(jù)質(zhì)量參數(shù)的數(shù)據(jù)類型，控制圖分計(jì)量型控制圖和計(jì)數(shù)型控制圖；根據(jù)用途的不同，控制圖分分析用控制圖和管理用控制圖。     分析用控制圖的主要作用： 1、  分析過程是否處于穩(wěn)態(tài)。如果不處于穩(wěn)態(tài)，調(diào)整過程使其達(dá)到穩(wěn)態(tài)。 2、  分析生產(chǎn)過程的工序能力是否滿足技術(shù)要求。若不滿足，調(diào)整工序能力，使其滿足。當(dāng)過程達(dá)到穩(wěn)態(tài)后，保存分析用控制圖的穩(wěn)態(tài)控制線，作為管理用控制圖的控制線。 管理用控制圖的作用：確保生產(chǎn)過程處于穩(wěn)定的狀態(tài)，如發(fā)生異常，應(yīng)進(jìn)行調(diào)整使其恢復(fù)穩(wěn)態(tài)。 控制圖的種類     根

21、據(jù)國標(biāo)GB4091,常規(guī)休哈特控制圖如表1.1。計(jì)件值控制圖與計(jì)點(diǎn)值控制圖統(tǒng)稱計(jì)數(shù)型控制圖。二項(xiàng)分布和泊松分布是離散數(shù)據(jù)的兩種典型分布,它們超出3界限的第類錯誤的概率,未必恰巧等于正態(tài)分布3界限的第I類錯誤的概率=0.0027,但是個(gè)相當(dāng)小的概率。因此,用與正態(tài)分布類似的論證,建立P、Pn、C、U等控制圖。                     常規(guī)的休哈特控制圖數(shù)據(jù)分布控制圖簡記計(jì)量值正態(tài)分布均值-極差

22、 控制圖Xbar-R 控制圖均值-標(biāo)準(zhǔn)差 控制圖Xbar-S 控制圖中位數(shù)-極差 控制圖Xmed-R 控制圖單值-移動極差 控制圖X-Rs 控制圖計(jì)件值二項(xiàng)分布不合格品率 控制圖P 控制圖不合格品數(shù) 控制圖Pn 控制圖計(jì)點(diǎn)值泊松分布單位缺陷數(shù) 控制圖U 控制圖缺陷數(shù) 控制圖C 控制圖  休哈特控制圖的用途       1.   Xbar-R控制圖。對于計(jì)量型數(shù)據(jù)而言,這是最常用最基本的控制圖。它用于控制對象為長度、重量、強(qiáng)度、純度、時(shí)間和生產(chǎn)量等計(jì)量值的場合。Xbar控制圖用于觀察分布均值的變化,R控制圖

23、用于觀察分布的分散情況或變異度的變化,Xbar-R圖將二者聯(lián)合運(yùn)用,用于觀察分布的變化。 2. Xbar-S控制圖是用標(biāo)準(zhǔn)差圖(S圖)代替極差圖(R圖)。極差計(jì)算簡便,故R圖得到廣泛應(yīng)用,但當(dāng)樣本大小n>10或n>12,這時(shí)用極差估計(jì)總體標(biāo)準(zhǔn)差的效率降低,要用S圖來代替R圖。 3. Xmed -R控制圖是用中位數(shù)圖(Xmed圖)代替均值圖(Xbar圖)。中位數(shù)指一組按大小順序排列的數(shù)列中居中的數(shù)。例如,在數(shù)列2、3、7、13、18,中位數(shù)為7,在數(shù)列2、3、7、9、13、18,有偶數(shù)個(gè)數(shù)據(jù),中位數(shù)規(guī)定為中間兩個(gè)數(shù)的均值,即 =8。中位數(shù)的計(jì)算比均值簡單,多用于現(xiàn)場需要把測定數(shù)據(jù)直接

24、記入控制圖進(jìn)行控制的場合,為了簡便,規(guī)定用奇數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)。 4. X-Rs控制圖。用于對每一個(gè)產(chǎn)品都進(jìn)行檢驗(yàn),采用自動化檢查和測量；取樣費(fèi)時(shí)、昂貴以及化工過程,樣品均勻,多抽樣也無太大意義的場合。X-Rs不能獲得較多的信息,判斷過程變化的靈敏度要差一些。 5.       P控制圖。用于控制對象為不合格品率或合格品率等計(jì)數(shù)值質(zhì)量指標(biāo)的場合。注意：在根據(jù)多種檢查項(xiàng)目總合起來確定不合格品率的情況,當(dāng)控制圖顯示異常后難 以找出異常的原因。因此,使用P圖時(shí)應(yīng)選擇重要的檢查項(xiàng)目作為判斷不合格品的依據(jù)。 6.   

25、60;   Pn控制圖。用于控制對象為不合格品數(shù)的場合。設(shè)n為樣本大小，P為不合格品率,則pn為不合格品個(gè)數(shù),取Pn為不合格品數(shù)控制圖的簡記記號。Pn圖用于樣本大小相同的場合。 7. C控制圖。用于控制一部機(jī)器,一個(gè)部件,一定的長度,一定的面積或任何一定的單位中所出現(xiàn)的缺陷數(shù)目。C圖用于樣本大小相等的場合。 8.   U控制圖。當(dāng)樣品的大小變化時(shí)，應(yīng)將一定單位中出現(xiàn)的缺陷數(shù)換算為平均單位缺陷數(shù)后用U控制圖。例如,在制造厚度為2mm 的鋼板的生產(chǎn)過程中,一批樣品是2平方米,另一批樣品是3平方米，這時(shí)應(yīng)換算為平均每平方米的缺陷數(shù),然后再對它進(jìn)行控制。 通用控

26、制圖 1、  Pn通用不合格品數(shù)控制圖對于不合格品數(shù)的場合，一般在樣本數(shù)量不相等的情況下使用。2、C通用缺陷數(shù)控制圖用于樣本大小變化的場合。 工序能力指數(shù)及樣本分布圖   工序能力是指工序的加工質(zhì)量滿足技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的能力。工序能力決定于質(zhì)量因素4M1E。工序能力指數(shù)表示工序能力滿足產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(產(chǎn)品規(guī)格)的程度。一般記以Cp。Cp值越大，表明加工精度越高，但相應(yīng)的加工成本也越高，所以對于Cp值的選擇應(yīng)根據(jù)技術(shù)要求與經(jīng)濟(jì)性綜合考慮來決定。另外，工序能力指數(shù)對瞬時(shí)的質(zhì)量變化是不靈敏的，一個(gè)階段度量一次才有意義。 工序能力分析圖也即樣本頻數(shù)分布直方圖，它的繪制方法是將全部質(zhì)

27、量數(shù)據(jù)分成若干組(組數(shù)=質(zhì)量數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)/樣本容量)，以組距為底邊（組距=極差/組數(shù)），以組距上相應(yīng)的質(zhì)量數(shù)據(jù)頻數(shù)為高，在坐標(biāo)系中按比例畫出的直方圖，另外還有相應(yīng)的正態(tài)曲線、3偏差、規(guī)格偏差等。該圖能夠比較形象、直觀地反映產(chǎn)品質(zhì)量的分布狀況。通過對該圖的觀察分析，可以判定樣本質(zhì)量數(shù)據(jù)分布是否符合正態(tài)分布，工序能力的高低，預(yù)測產(chǎn)品的不合格品率。因?yàn)楫?dāng)工序能力處于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，它的特點(diǎn)是中間高、兩邊底，呈左右基本對稱，或者說呈正態(tài)分布狀態(tài)。根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論可以知道，在正態(tài)分布情況下，分散幅度處于6倍標(biāo)準(zhǔn)差(6)范圍內(nèi)的比率為99.73%，分散幅度表示工序具有的實(shí)際加工精度，它是衡量工序能力的尺度，若

28、分散幅度越大，則工序的精度越差，不合格品率越高，工序能力越低；若分散幅度越小，則工序的精度越高，不合格品率越低，工序能力越大。 控制圖的選用     1. 控制圖用于何處?原則上講,對于任何過程,凡需對質(zhì)量進(jìn)行管理的場合都可用控制圖。當(dāng)所確定的控制對象即質(zhì)量指標(biāo)能夠定量時(shí),用計(jì)量型控制圖；當(dāng)所確定的控制對象只有定性的描述而不能夠定量時(shí),用計(jì)數(shù)型控制圖；所控制的過程必須具有重復(fù)性,即具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律，只有一次性或少數(shù)幾次的過程難于應(yīng)用控制圖進(jìn)行控制。 2.     如何選擇控制對象? 在使用控制圖時(shí)應(yīng)選擇能代表過程的主要

29、質(zhì)量指標(biāo)作為控制對象。一個(gè)過程往往具有各種各樣的特性,需要選擇能夠真正代表過程情況的指標(biāo)。假定某產(chǎn)品在強(qiáng)度方面有問題,就應(yīng)該選擇強(qiáng)度作為控制對象，在電動機(jī)裝配車間,如果對于電動機(jī)軸的尺寸要求很高,這就需要把機(jī)軸直徑作為控制對象，在電路板沉銅缸就要選擇甲醛、 NaOH、 的濃度以及沉銅速率作為多指標(biāo)統(tǒng)一進(jìn)行控制。 3.     怎樣選擇控制圖? 先根據(jù)所控制質(zhì)量指標(biāo)的數(shù)據(jù)性質(zhì)來進(jìn)行確定,如數(shù)據(jù)為連續(xù)值的應(yīng)選擇Xbar-R、Xbar-S、Xmed -R或X-Rs圖;數(shù)據(jù)為計(jì)件值的應(yīng)選擇P或Pn圖,數(shù)據(jù)為計(jì)點(diǎn)值的應(yīng)選擇C或U圖。還需要考慮其他要求,如檢出力大小,抽取樣品、取得數(shù)據(jù)的難易和是否經(jīng)濟(jì)等等。例如要求檢出力大可采用成組數(shù)據(jù)的控制圖,如Xbar-R圖。