统计过程控制SPC：理解‘统计控制状态’与‘过渡调整’

"该PPT主要讲解了统计过程控制（SPC）中的‘统计控制状态’与‘过渡调整’概念，以及SPC的起源、发展、目的和关键特性。" 统计过程控制（SPC）是一种利用统计方法监控和改善生产过程的工具，以确保过程的稳定性并提高产品质量。统计控制状态是指在生产过程中，所有导致变差的因素都是可预见的普通原因，即随机发生的自然变异，这种状态下的过程被称为“受控”。在这种状态下，过程的输出稳定，可预测，符合统计规律，不会因不可预见的特殊原因引起大的波动。 过渡调整则是一个反面概念，指的是当生产过程中出现任何偏离目标的值时，管理者或操作者错误地将其视为特殊原因造成的，从而进行不必要的调整。过度调整可能导致过程的不稳定，增加变异性，反而恶化了产品的质量。正确的做法应该是区分普通原因和特殊原因，只有在确认为特殊原因导致的偏离时才进行调整。 SPC起源于20世纪20年代，由美国质量管理大师W.A. Shewhart博士提出。自那时起，控制图作为SPC的核心工具，已在全世界范围内得到广泛应用。英国和日本在引入和推广SPC方面也发挥了重要作用。控制图不仅用于制造业，还广泛应用于各种行业，帮助组织预防质量问题，而非仅仅依赖事后检测。 SPC的主要目的是实现过程控制，即在生产过程中就确保产品质量，避免事后检查带来的浪费。它强调预防优于探测，通过监控过程的关键特性，提前发现潜在问题，及时采取措施防止不良品的产生。关注过程中的关键特性并保持其在目标值附近，是最经济有效的策略，因为相比事后修复产品，控制过程的成本要低得多。 理解并运用统计控制状态和避免过渡调整是实施有效SPC的关键。这有助于企业减少浪费，提高效率，实现持续改进，并最终提升产品和服务的质量。