过程失控与改善：SPC在质量管理中的关键

本讲义围绕"现有过程失控经过改善过程重新受控后——SPC讲义"展开，主要探讨了在生产过程中遇到的问题以及如何通过统计过程控制（SPC）来解决。当现有的生产过程失去控制，例如，过程均值和分布发生变化，导致原有的质量规格不再适用时，企业需要引入SPC来确保过程稳定性。 SPC起源于20世纪初，从操作人员、工长的监督，到独立检验部门的设立，再到统计技术的应用，以及ISO 9000系列标准的实施，反映了质量管理的发展历程。其中，TQM（全面质量管理）和Six Sigma等精益工具也被广泛应用，旨在减少客户投诉、降低报废率、优化审查工时、减少仪器无效损失，同时满足客户对产品质量和服务的高要求。 实施SPC的原因包括监测并控制变差，即一个程序中个体项目或输出之间的差异，这种差异可以分为普通原因（如操作、机器或环境变化）和特殊原因（如系统故障）。变差的识别对于维持稳定的过程至关重要。通过质量特性直方图，我们可以直观地了解产品的分布情况，设置控制限（如上控制限UCL、下控制限LCL），以及区分不同质量区间的性能。 直方图展示了数据分布的基本统计概念，如总体和样本的概念。总体是对研究对象的所有数据的集合，通常用N表示；而样本是从总体中随机抽取的部分，用来推断总体特征，样本数据用n表示。平均值（μ或x）和方差（σ或S）是衡量数据集中趋势和离散程度的重要指标。 在处理数据时，我们需要关注正态分布，这是许多自然现象和工业过程中的理想模型。通过理解基本统计术语，企业能够更有效地分析数据，确定过程的中心趋势和稳定性，从而采取相应的改进措施，使过程重新回到受控状态。 这个讲义的核心内容是针对过程失控问题，运用SPC原理来识别、量化变差，监控过程性能，并利用统计工具如直方图和正态分布来指导生产过程的改进，确保产品质量和效率达到客户期望。通过这些方法，企业能够提高生产效率，减少质量问题，提升整体运营水平。