六西格玛工序预控制与统计过程SPC

    工序预控制是目前在国外公司广为使用的一种过程控制方法，与国内公司使用较多的统计过程控制（SPC)相比，工序预控制具有简便、高效等特点。

    

    统计过程控制（SPC)的实际问题

    

    统计过程控制方法自20世纪20年代在贝尔试验室发明以来，广为各公司使用，已被证明为过程控制的强有力工具，到目前为止仍被认为是过程控制的最有效方法，但在实际使用过程中，也发现其具有一些缺陷，表现在以下几个方面：

    

    1.收集数据工作量较大。

    

    控制图一般需要收集20组以上的数据才能作判断，这可能需要较长时间，如果在过程普遍采用，将大大增加作业人员工作量，或需另设专人进行数据收集、分析和处理工作。

    

    2.计算公式较为复杂。

    

    控制图是基于统计分布理论发展出来的方法，每种控制图都有对应的计算公式，对这些公式的理解需要一定的统计基础。在实际中常发生用错公式的现象。

    

    3.判定条件繁多。

    

    控制图有一套复杂的判定程序，在实际使用时容易顾此失彼，或得出不符合过程实际状况的结论。

    

    4.不适合小批量生产过程。

    

    控制图要求收集数据20组以上方可作出过程稳定与否的判定，但在小批量生产条件下，这一要求往往难以满足。

    

    基于控制图的以上实际问题，统计学家欲寻找一种更为简便、高效的过程控制工具来解决控制图所存在的问题，经过努力，发明出了工序预控制图。

    

    工序预控制图的基本思路

    

    1.为了解决过程控制图控制界限计算复杂和难以理解的问题，以控制对象的规格界限（Tu,TL)来代替过程控制图中的控制界限，这样任何使用者都可理解。

    

    2.需增加一个预控制界限来发现工序可能的特殊变异，预防工序问题（因为仅以规格界线作为控制界限时，等控制对象超过规格界限，不良已经产生，起不到控制的目的）,为了灵敏地发现工序特殊变异，又不至于在过程正常波动时频频误报警，预控制界限应设置于适当的位置。

    

    3.为解决过程控制图数据量过大，增加了过程人员工作量和不适合小批量生产过程的问题，预控制方法的数据量要尽量小。

    

    4.为解决过程控制图判定复杂的问题，预控制的判定规则需简单明了。