【SPC统计分析】英国威廉希尔体育公司专家解读如何正确进行SPC统计分析

关键词:SPC统计分析

导语:在生产过程中,产品的加工尺寸的波动是不可避免的。SPC统计分析可以直观的看出产品零件批与批之间的波动情况。

SPC统计分析是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。下面由英国威廉希尔体育公司专家解读如何正确进行SPC统计分析:

实施SPC统计分析的过程一般分为两大步骤:首先用SPC统计分析工具对过程进行分析,如绘制分析用控制图等;根据分析结果采取必要措施:可能需要消除过程中的系统性因素,也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的要求。第二步则是用控制图对过程进行监控。

控制图是SPC统计分析中最重要的工具。目前在实际中大量运用的是基于的休哈特原理的传统的控制图,但控制图不仅限于此。近年来又逐渐发展了一些先进的控制工具,如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图,对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图;对多重质量特性控制的T2控制图等。这些大大拓宽了SPC统计分析的应用领域,也增强了SPC统计分析工具的有效性。

SPC统计分析非常适用于重复性生产过程。它能够帮助我们对过程做出可靠的评估;确定过程的统计控制界限,判断过程是否失控和过程是否有能力;为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况以防止废品的发生;减少对常规检验的依赖性,定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。

SPC统计分析作为质量改进的重要工具,不仅适用于工业过程,也适用于服务等一切过程性的领域。在过程质量改进的初期,SPC统计分析可帮助确定改进的机会,在改进阶段完成后,可用SPC统计分析来评价改进的效果并对改进成果进行维持,然后在新的水平上进一步开展改进工作,以达到更强大、更稳定的工作能力。

从质量到卓越的第一步

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