统计质量控制.pdf
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1、75第 2 期文章编号：1007-5240(2002)-02-0075-05统 计 质 量 控 制马曙光，于书芳（新疆大学 电气工程学院，新疆 乌鲁木齐830008）摘要：首先介绍了现代企业管理中质量管理的一种重要手段 统计质量控制（SOC）.SOC 在质量控制图的基础上，运用数理统计的方法使质量控制数量化和科学化，从而有效预防不合格产品的产生和控制工序质量.在叙述了 SOC 的基本原理和方法之后，用一个简单实例 一种有孔零件的生产，演示了 SOC 在工序中的应用.最后介绍了国内外近年来在 SOC/SPC 方面的发展方向.关键词：统计质量控制（SOC）；统计过程控制（SPC）；控制图中图法分类
2、号：TB114.2文献标识码：A1统计质量控制及控制图简介统计质量控制（StatisticaI OuaIity COntrOI，简称 SOC），是在质量控制图的基础上，运用数理统计的方法使质量控制数量化和科学化，从而有效预防和控制工序质量.它的主要目标是保持任一工序生产出的产品质量特征值尽可能长时间地等于或接近期望值，提高生产过程的工序能力（PrOcess CapabiIity）.通常也称为统计过程控制（StatisticaI PrOcess COntrOI，简称 SPC）.在 ISO9000 标准中，统计是构成质量体系的一个要素.在 ISO9004 标准中提到了实验设计和析因分析、方差分析和
3、回归分析、显著性检验、控制图和累积技术、统计抽样等SOC 技术.其中控制图是 SOC 技术的基础之一.我国国家标准 GB4091.1 中规定，“控制图是生产过程质量的一种记录图形，见图 1.图上有中心线和上下控制界限，并有按时间顺序抽取的各样本统计量的数值.”1.1控制图的原理简介及三类控制图的特点控制图实际上是统计学中假设检验的一种形式.假设检验就是以样本为依据，研究总体的参数（主要指均值!0和方差20）是否有显著变化，即检验统计假设 H0：!=!0和（或）=0.现在是利用控制图来处理统计假设的检验问题.控制图常用的样本统计量有样本的均值x 、样本的中位数x 、样本的标准差 S、样本的极差
4、R 等.在控制图上，通过样本的统计量落在控制图中的位置来判断是接受或者是拒绝原假设.若样本统计量落在控制界限内（接受域），则接受原假设，即认为原假设 H01!=!0和（或）=0成立，这时称生产过程处于统计控制状态或受控状态（in-cOntrOI state）；若样本统计量落在控制界限外（拒绝域），则拒绝原假第 17 卷第 2 期2002 年 6 月VOI.17,NO.2Jun.,2002安徽机电学院学报JOurnaI Of Anhui Institute Of MechanicaI S EIectricaI Engineering收稿日期：2001-10-12作者简介：马曙光(1975-)，男
5、，安徽宿州人，现为新疆大学在读硕士研究生.762002 年安徽机电学院学报设，说明产品质量已发生偏移，这时称生产过程处于失控状态（Out-Of-cOntrOI State）或称生产过程发生了变异，必须调整生产过程有关参数，使之恢复到受控状态.Shewhart 控制图采用的是显著性检验方法，基本原理是“3!原则”（也有人称为“6!方法”），即认为：控制界限=中心线 1 3!，控制界限宽度为 6!.这相当于假设检验的显著性水平为!=0.002 7.但是，传统的 Shewhart 控制图中的统计变量由当前观察值得出，当前统计变量不与以前观察值相关联的统计方法实际上弃置了系统的时域特征，无法具有较高的
6、精度和对质量变异的敏感性.CUSUM 控制图则是利用序贯分析的原理，以历次观测的累计结果判断生产过程是否处于统计控制状态，因此具有累积效应，利用的信息量多，因而用于判断生产过程异常的灵敏度提高了.它包括了从一开始描点直到正在画的点时所有观察值的信息，不仅可以迅速检测出生产过程小偏移，而且可以确定偏移的大小，及决定发生变化的位置.CUSUM 图所需样本数目，大约只有 Shewhart 图所需样本数目的一半，所以特别适用于检测工序小偏移.但是，CUSUM控制图虽然考虑了时域信息，却没有考虑不同时刻的观测值反映系统质量信息多寡不同的原则，而且 CUSUM 控制图的操作比较复杂.EWMA 控制图的指导
7、思想是基于在生产过程中最近的观察值可以反映更多的质量信息的原则，在确定生产过程的质量特征值时，赋予新的统计变量以较大的权值，旧的权值逐渐减小，这样能够同时兼顾系统的频域和时域特性，比较适合于面向 AMT 环境下的统计质量控制研究.l.2质量管理中控制图的使用企业实施质量管理分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段.在这两个阶段所使用的控制图分别为分析用控制图和控制用控制图.分析阶段的主要目的，一是使生产过程处于统计控制状态，二是使工序能力足够.分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备.生产准备完成后就可以进行生产，注意一定要确保生
8、产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的资料计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计控制状态，以及工序能力是否足够.如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析，直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入监控阶段.监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控.此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的资料及时绘制到控制图上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出生产过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响.监控可以充分体现出 SOC/SP
9、C 预防控制的作用.在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程.2简单应用实例下面我们用一个简单的实例说明 SOC 技术法中最基本的控制图的应用.某厂要求对一种有孔零件制造过程进行控制，孔径是该零件最主要的质量指标，孔径的波动受工人技术水平、设备状况、工艺方法等多种因素的影响.可以采用 SOC 方法，建立 She-77第 2 期马曙光，等：统计质量控制whart 控制图，实现工序监控，达到减小零件孔径的波动，提高产品质量稳定性的目的.2.l测量数据首先从某段时间生产测量记录中取得一批数据，25 个样本，每个样本包含 5 个孔径的测
10、量值，如表 l 所示.2.2数据处理与控制图的绘制计算各样本均值和各样本极差（即最大值和最小值之差）!，列于表 l 的最后两列；计算样本总均值#和平均样本极差!，列于表 l 的最后一行.分别计算极差和均值控制图的上下控制限：对!图UCL=2.ll4(0.023)=0.049LCL=0(0.023)=0对#图UCL=74.00l+0.577(0.023)=74.0l4LCL=74.00l-0.577(0.023)=73.988以上各式中括号前的系数是根据样本大小由相关表格中查到的.由此分别绘制!图和#图，如图 2 所示.可以看出，所有数据点均未超出上下控制限，说明生产过程处于受控状态.78200
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