6sigma管理中的统计过程控制SPC
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SPC统计过程控制
统计过程控制（Statistical Process Control,缩写为SPC）是由美国休哈特博士于上世20年代提出的，自第二次世界大战后，SPC已逐渐成为西方工业国家进行在线质量控制的基本方法。根据SPC理论，产品质量特性的波动是出现质量问题的根源，质量波动具有统计规律性，通过控制图可以发现异常，通过过程控制与诊断理论（SPCD）可以找出异常的原因并予以排除。常用的休哈特控制图有均值－极差（x-R）控制图，均值－标准差（x-S）控制图，中位数－极差（x-R）控制图，单值－移动极差（x-Rs）控制图，不合格品率（P）控制图，不合格品数（Pn）控制图，缺陷数（C）控制图，单位缺陷数（u）控制图等。SPC方法是保持生产线稳定，减少质量波动的有力工具。
近年来，SPC方法获得进一步发展，例如波音公司为了贯彻健壮设计思想，推出了一套新的供应商质量保证规范Dl-9000，主要的变化是要求建立先进的质量体系（Advanced Quality System，缩写为AQS）。AQS体系将田口的质量损失的概念纳入到生产制造阶段的质量管理之中，提出了一整套与健壮设计相适应的生产制造质量控制要求。
AQS体系首先要求确定生产制造阶段产品的关键特性，对这些关键特性及其所涉及的零部件，要求开展工艺健壮设计，以便确定健壮的工艺。在生产制造中要建立对关键特性的监控措施，除了应用SPC的常规控制图外，AQS给出了三种小批量控制图即单值移动极差控制图、目标控制图和比例控制图，两种改进的控制图即移动平均控制图和几何移动平均控制图，另外还有提高控制图监控灵敏度的一些措施。根据监控情况和实际需要，改进工艺参数或改进工艺设计，纠正引起质量波动的任何人机料法环的因素，从而实现质量的连续改进。
作者：博革咨询
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