统计过程控制（SPC）- 控制图选择指南

该资源主要介绍了控制图在统计过程控制（SPC）中的应用，包括控制图的起源、发展、目的以及不同类型控制图的选择和适用情况。文件以PPT的形式呈现，适用于质量管理和工业工程等相关领域的学习和实践。 1. 控制图的起源与发展： - 控制图起源于1924年，由美国质量管理大师W.A. Shewhart博士发明，用于监控和改进制造过程的质量。 - 1931年，Shewhart博士发表了关于质量控制的重要著作，随后在1941年至1942年间，控制图被纳入美国标准。 - 控制图在英国和日本也得到了广泛应用，尤其是在1950年代，W.E. Deming博士将SPC引入日本，并推动了其在工业界的应用。 2. SPC的目的： - SPC旨在通过实时监控过程，预防而非检测错误，减少浪费。 - 过程控制是SPC的核心，强调在制造过程中确保产品的质量，而不是事后检查。 - 预防性策略优于探测性策略，因为它可以避免因不合格产品产生的额外成本。 3. 控制图的类型与选择： - 控制图根据数据的性质分为计数值控制图（如"C"图，"np"图，"p"图）和计量值控制图（如"X-R"图，"X-Rm"图，"X-S"图）。 - 计数值控制图处理不良数或缺陷数，而计量值控制图处理连续的测量数据。 - 选择控制图时需考虑样本大小（"n"），是否需要考虑单位大小，以及CL（中心线）的性质等因素。 4. 控制图的应用： - "u"图适用于每单位缺陷数的监控。 - "c"图用于监测单位中的缺陷总数。 - "np"图适用于固定样本大小下的不良品率监控。 - "p"图关注的是样本中不良品的比例。 - "X-R"、"X-Rm"和"X-S"图则用于监控连续变量的分布和稳定性，其中"R"代表范围，"m"表示移动极差，"S"表示标准偏差。 通过理解这些控制图的特性和应用场景，企业能够有效地实施SPC，提高生产效率，降低成本，确保产品始终符合预设的质量标准。在实际操作中，选择合适的控制图对于实现过程的持续改进至关重要。