统计过程控制(SPC):检定规则与质量管理系统
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更新于2024-07-11
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"这篇讲义文稿主要探讨了SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)的概念及其在质量管理中的应用。文中通过检定规则1和2,即3点中有2点在A区或A区以外,5点中有4点在B区或B区以外的情况,来帮助理解SPC的基本原则。同时,它还追溯了质量管理的历史发展,从1900年的操作人员到1980年的ISO9000,再到TQM和Six Sigma等质量管理理念的演变。"
SPC是一种统计方法,用于监控和控制生产过程,以确保其稳定性和一致性。它的目标是识别并消除过程中的异常波动,区分普通原因变异和特殊原因变异。在SPC中,变差被视为不可避免的,它可能来源于操作、机器、仪器以及产品质量特性的变化。
讲义中提到了几种变差的示例,包括操作、机器、仪器和产品本身的质量特性变化。为了可视化这些变差,文稿中使用了图表,如VAR1的分布和一个假设的曲线y=Spline+eps,展示了各种流程中变差的普遍性。
文稿还介绍了质量特性的直方图,这是一种常见的数据表示方法,通过收集一定数量的产品测量数据,形成分布曲线,帮助识别数据的集中趋势和分布形态。直方图的边界通常会设定控制限(LCL、CL、UCL),并分为三个区域(Zone1、Zone2、Zone3),用于判断过程是否在控制状态。
此外,讲义涵盖了基本的统计术语,如总体(N)、样本(n)、平均值(μ和x)、方差(σ和S)。总体是研究的全部数据,样本是从总体中抽取的一部分,平均值是所有数值的平均,方差则是衡量数据与平均值之间差异程度的统计量。
在SPC中,控制图是关键工具,它们基于这些统计概念,用于识别过程是否稳定。当数据点落在控制限内特定区域时,可以据此判断是否有特殊原因引起的变异,并采取相应措施进行纠正。通过实施SPC,企业能够减少客户投诉、降低报废率、节省审查工时,减少仪器损耗,并满足客户对于过程数据展现的需求,同时也适应客户审计和内部管理的要求。
2021-09-23 上传
2022-08-08 上传
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2024-01-31 上传
2023-08-06 上传
2023-07-30 上传
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