SPC控制图的基本原理和作用

统计控制又称SPC，是应用统计技术分析过程中的质量特征，从而达到控制过程的目的变异。SPC的最终目的是“预防问题”，减少浪费。

一、统计过程控制的起源和发展

1、1924年修哈特博士在贝尔实验室发明了品质控制图。

2、1939年修哈特与戴明合写了《品质观点的统计方法》。

3、二战后英美两国将品质控制图方法引入制造业，并应用于生产过程。

4、1956年，戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。

5、SQC是在发生问题后才去解决，是一种纠正措施，浪费较大，所以发展出SPC。

6、美国汽车制造商福特、通用等公司亦对SPC很重视，SPC得以广泛应用。

7、1SO9000体系亦注重过程控制和统计技术的应用，有专门要素要求。

二、程控控制图的基本原理

1.SPC控制图根据3Sigma原理设定控制限值。

程控的控制极限设置在X 3Sigma位置。当过程正常时，约99.73%的数据将落在控制上限和控制下限内。因此，通过观察控制图的数据位置，我们可以知道过程情况是否发生了变化。

2.使用控制图的基本步骤

①收集数据。

收集所研究的产品或过程特性的数据，并将其转换成可在控制图上绘制的形式。这些数据可能是零件尺寸的测量值、一块布上的缺陷数量、会计错误数量等。

②控制。

使用数据计算测试控制极限，并将其绘制在图表上作为分析指南。控制极限不是标准值或目标值，而是基于过程对自然变化的把握。上漆后，将数据与对照限值进行对比，确定变异是否稳定，是否仅由常见原因引起。如果变质有明显的特殊原因，应研究过程，进一步确定是什么原因造成的。采取措施后，应收集进一步的数据。如有必要，可以重新计算控制限值。如有特殊原因，应继续采取措施。

③分析和改进。

当所有特殊原因消除后，过程在统计控制下运行，控制图可以继续作为监控工具，也可以计算过程能力。如果常见原因造成的误差过大，过程就无法生产出符合客户要求的一致产品。必须对过程本身进行调查，并采取管理措施来改进系统。

通过重复以上三个阶段不断改进流程。

三，控制图的作用

合理使用控制图将有助于流程在质量和成本上保持良好水平，以实现:

-更高的质量

——单位成本降低

——更高的有效容量

成功区分变异的特殊原因和常见原因，为采取纠正和预防措施提供指导。