SPC统计过程控制之SPC控制图

统计过程控制(SPC)是统计过程控制(Statistical Process Control，SPC)的缩写，控制图是一种带有控制界限的图表，用于分析和判断过程是否处于稳定状态。SPC控制图是科学设计的测量和记录过程质量的图表，用于控制和管理，是质量控制的有效手段，是SPC技术的核心工具。

SPC控制图

控制图是指利用概率统计原理，在普通坐标纸上制作两条控制线和一条中心线，然后将按时间顺序采样得到的特征值以散点图的形式依次绘制在坐标图上，从点的动态分布来讨论过程质量及其趋势的图。

控制图的设计原则可以概括为四句话，即正态性假设、3σ准则、小概率原则和反证法思想。

正态性假设；

3σ准则；

小概率原则；

想到反证。

SPC控制图

根据控制图的数据处理方法，控制图可以分为三类:常规控制图、CUSUM控制图和EWMA控制图。

常规控制图也称休哈特控制图，采用显着性检验法，其基本原理是“3σ”(也有人称“6σ法”)，即认为控制极限=中心线3σ，控制极限宽度为6σ。

CU控制图利用顺序分析的原理，用以往观测的累计结果来判断生产过程是否处于统计控制之下。因此，它具有累积效应并使用大量信息，从而提高了判断生产过程异常的灵敏度。

EWMA控制图是传统控制图的加权。它的指导思想是基于这样一个原则，即生产过程中最近的观察值可以反映更多的质量信息。在确定生产过程的质量特征值时，新的统计变量被赋予更大的权重，旧的权重逐渐减少。这样可以同时考虑系统的频域和时域特性，更适合先进制造技术环境下的统计质量控制研究。

根据产品质量特性的分类，控制图可分为实测值控制图和计数值控制图，并可进一步分为以下八种类型的控制图。

平均射程控制图；

中值范围控制图；

单值移动范围控制图；

不合格产品的数控图；

不合格品率控制图；

缺陷控制图；

单元缺陷数控图。

SPC控制图

利用控制图对过程进行控制，需要正确判断控制图，及时从控制图中获取过程的异常信息，根据样本数据形成的样本点的位置和变化趋势提供的信息进行分析判断。

控制图受控状态的判断标准；

控制图失控状态的判断准则。

SPC控制图在质量管理中的应用

企业质量管理的实施一般分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。这两个阶段使用的控制图分别是分析控制图和控制控制图。

分析控制图:主要目的是使生产过程处于统计控制状态，二是使过程能力充分。

控制图:监控阶段的主要任务是利用控制图进行监控。