统计过程控制（SPC）- 汽车行业参考手册

"统计过程控制（SPC）是一种用于监控和改进生产过程的统计方法，主要目的是确保产品质量的稳定性。本文档是克莱斯勒、福特和通用汽车公司的合作成果，适用于汽车行业，但也广泛应用于其他制造和服务业。1992年的SPC参考手册在1995年进行了第2次印刷，提供了关于选择和使用不同类型的控制图的指导。" 统计过程控制（SPC）是质量管理的重要工具，通过收集和分析生产过程中的数据，来识别和控制过程的变异。它可以帮助企业及时发现异常情况，预防不合格产品的产生，从而降低成本，提高效率。 在SPC中，控制图起着核心作用。文档提到了几种常见的控制图类型，如np图、p图、c图、u图、X—MR图、X—R图和X—s图，它们分别适用于不同的数据类型和应用场景： 1. np图和p图：适用于计件数据，关注的是不合格品率。如果数据是均匀分布或无法按照子组采样，比如化学槽液或批量油漆，可以考虑使用p图；如果关注的是不合格品的数量，那么np图可能是更好的选择。 2. c图和u图：用于计量型数据，关注的是单位产品内的不合格数。c图适用于样本容量恒定的情况，而u图则不需考虑样本容量是否恒定。 3. X—MR图（单值移动极差图）：当数据是连续的计量型数据，且样本容量恒定时，可以使用X—MR图，它能反映过程的中心趋势和稳定性。 4. X—R图和X—s图：这两者都是针对计量型数据，但更注重于子组内数据的变异性。X—R图适用于子组均值易于计算且子组容量大于或等于9的情况，而X—s图则需要计算每个子组的标准差。 5. 中位数图：如果数据分布非正态，或者存在极端值，可以使用中位数值来代表过程的中心位置。 QS-9000标准及其配套手册中文版的修订工作组成员包括来自中国汽车技术研究中心和其他机构的专业人士，这表明SPC在中国汽车行业的应用得到了高度重视。学习和应用这些SPC原理和控制图，可以有效地支持企业的质量管理系统，提高产品一致性，满足QS-9000等质量标准的要求。 统计过程控制（SPC）是通过对生产过程的数据进行统计分析，实现对过程的持续监控和改进。它不仅适用于汽车行业，而且在任何需要保证产品或服务质量稳定性的领域都有广泛应用。理解并熟练掌握SPC工具，可以帮助企业在生产过程中提前发现问题，减少浪费，提升竞争力。