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检具-SPC 是什么

活动时间:2020/3/10 10:39:00     来源:http://www.fifmgauge.com/news332607.html

检具-SPC 是什么


SPC(Statistical Process Control)控制图自从休哈特1924年发明以来,在以汽车行业为代表的制造业中被广泛用来监控和改进生产过程,试图通过产品质量特性变化趋势来进行质量预防,改变旧有的事后质量检验的方式,来降低质量成本,并被列入汽车行业质量管理五大工具之一。


我们的疑问是:


1. SPC理论自身有缺陷吗?


2. SPC应用的实际效果如何?


3. SPC适用于所用的行业和企业吗?

其实,在以制造业强国美国为代表的国家中,不论是统计专家还是质量专家,针对SPC的实用性以及有效性的思考和质疑之声,从来就没停止过


日本更是以实际效用为准绳,而不是在实际推广中原封不动地照搬照抄SPC。

对于SPC的质疑与争论,一方面是因为观点不同,但更重要的还是希望企业能够结合自身实际有效选择优性价比的质量工具,去掉浮华,让企业的质量管理落到实处。

2. SPC的由来


SPC控制图,又叫休哈特图。

上个世纪20年代,贝尔实验室被电话传输系统的稳定性所困扰。因为放大器等设备需要被埋入地下,贝尔实验室有非常强烈降低不良率以及维修率的业务需求。到1920年的时候,贝尔的工程师们已经意识到降低制造过程中变异的重要性。同时,贝尔的工程师们也意识到针对不合格进行的持续的过程调整,实际上增加了制造过程的变异并降低了品质。

休哈特将问题归结于变异中的普通原因和特殊原因。1924年5月16日这一天,休哈特把大家都熟悉的正态分布图旋转了90度,并以μ±3σ作为控制限,这就是控制图的原型。


休哈特将这不到一页纸的内容交给了时任老板George Edwards,最初的判异准则也只有一条,就是看数据是否超出μ±3σ控制限。


根据判异准则,判断制造过程是否有影响产品某一质量特性的特殊原因出现。一旦出现,就需要查出异因进行整改。如果一个产品有多个质量特性需要监控,那么就需要分别做控制图。

自控制图出现以后,变异分为普通原因和特殊原因,这个人为的划分被一直沿用至今,判异准则越来越多,各种控制图也不断涌现,成为一个庞大的家族


其中,以均值极差控制图(Xbar-R)最常用,本文如无特指,所说控制图就是指均值极差控制图


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