【正文】 到,技術(shù)穩(wěn)態(tài)未達(dá)到。1.第四章 分析用控制圖與控制用控制圖一、分析用控制圖與控制用控制圖根據(jù)不同的用途,控制圖分成兩類,即分析用控制圖與控制用控制圖。式中,μ為總體均值，σ為總體標(biāo)準(zhǔn)差,此時犯第 I類錯誤的概率或顯著性水平α=。在生產(chǎn)異常的情況下,產(chǎn)品質(zhì)量的分布偏離了典型分布,但總還有一部分產(chǎn)品的質(zhì)量特性值是在上下控制界之內(nèi)的。 綜上所述，雖然質(zhì)量變異不能完全消滅，但控制圖是使質(zhì)量變異成為最小的有效工具?！比绻回瀼剡@20個字，控制圖就形同虛設(shè)，不如不搞。例如，在控制圖重點子形成傾向圖中點子有逐漸上升的趨勢，所以可以在這種趨勢造成不合格品之前就采取措施加以消除，起到預(yù)防的作用?？刂茍D上的控制界限就是區(qū)分偶波與異波的科學(xué)界限。 偶因引起質(zhì)量的偶然波動(簡稱偶波)，異因引起質(zhì)量的異常波動(簡稱異波)。而從x控制圖也可看出，若生產(chǎn)異常，例如，由于車刀磨損，機螺絲直徑將逐漸變粗，增大，分布曲線將上移，這時分布曲線超出上控制界那部分面積 (用陰影區(qū)表示)可能達(dá)到千分之幾十、幾百，比1‰大得多，于是認(rèn)為點子出界就判斷異常。μ≈=(mm)μ3σ≈3σ==(mm) 參見x控制圖。這個結(jié)論十分重要。在極限情況下得到的光滑曲線即為分布曲線，它反映了產(chǎn)品質(zhì)量的統(tǒng)計規(guī)律，如分布曲線圖所示。 二、什么是控制圖 控制圖是對過程質(zhì)量加以測定、記錄從而進行控制管理的一種用科學(xué)方法設(shè)計的圖。其次，SPC即統(tǒng)計過程控制，故第一個強調(diào)也與后二者聯(lián)系起來了。 在診斷后的糾正過程中有可能引出新的關(guān)鍵質(zhì)量因素，即反饋到步驟2，3，4 。主要應(yīng)用控制圖對過程進行監(jiān)控。制定者數(shù)據(jù)報告途徑控制點 找出關(guān)鍵變量后，列出過程控制網(wǎng)圖。張公緒教授與他的博士生也正在進行這方面的研究。1982年我國張公緒首創(chuàng)兩種質(zhì)量診斷理論，突破了傳統(tǒng)的美國休哈特質(zhì)量控制理論，開辟了統(tǒng)計質(zhì)量診斷的新方向。美國鋼鐵工業(yè)也大力推行了SPC，如美國LTV鋼鐵公司，內(nèi)陸鋼鐵公司，伯利恒鋼鐵公司等等。由于美國國內(nèi)各公司都采用相似的方法進行生產(chǎn)，競爭性不夠強，于是過程控制方法在1950~1980年這一階段內(nèi)，逐漸從美國工業(yè)中消失。這點與全面質(zhì)量管理的精神完全一致。統(tǒng)計過程控制（SPC）與休哈特控制圖(一) 這里介紹SPC，控制圖的重要性，控制圖原理，判穩(wěn)及判異準(zhǔn)則，休哈特控制圖，通用控制圖。 SPC的特點是:（1）SPC是全系統(tǒng)的，全過程的，要求全員參加，人人有責(zé)。戰(zhàn)后，美國成為當(dāng)時工業(yè)強大的國家，沒有外來競爭力量去迫使美國公司改變傳統(tǒng)方法，只存在美國國內(nèi)的競爭。美國汽車工業(yè)已大規(guī)模推行了SPC，如福特汽車公司，通用汽車公司，克萊斯勒汽車公司等，上述美國三大汽車公司在ISO9000的基礎(chǔ)上還聯(lián)合制定了QS9000標(biāo)準(zhǔn)，在與汽車有關(guān)的行業(yè)中，頗為流行。SPC雖然能對過程的異常進行告警，但是它并不能告訴我們是什么異常，發(fā)生于何處，即不能進行診斷。這方面國外剛剛起步，他們稱之為ASPC(Algorithmic Statistical Process Control，算法的統(tǒng)計過程控制)，目前尚無實用性的成果。 (2)所在車間測量規(guī)定審核程序 步驟 5：對過程進行統(tǒng)計監(jiān)控。 (3)這樣，后兩個強調(diào)是緊密聯(lián)系著的?？梢哉f，工廠中使用控制圖的張數(shù)在某種意義上反映了管理現(xiàn)代化的程度。如果數(shù)據(jù)越多，分組越密，則機螺絲直徑直方圖的直方圖也越趨近一條光滑曲線，如直方圖趨近光滑曲線圖所示。3σ之外的概率為100%%= %，而超過一側(cè)，即大于μ3σ或小于μ+%/2=%≈1‰，如正態(tài)分布曲線圖。現(xiàn)從上表的數(shù)據(jù)算得樣本均值=，于是有μ+3σ≈+3σ=+3=(mm)現(xiàn)在對這第四個點子，應(yīng)作何判斷？根據(jù)正態(tài)分布的結(jié)論，在生產(chǎn)正常的條件下，點子超出上控制界的概率只有1‰左右，可能性非常小，可以認(rèn)為它實際上不發(fā)生，若發(fā)生則認(rèn)為生產(chǎn)中存在異常。異因則有時存在，對質(zhì)量影響大，但不難除去，例如車刀磨損、固定機床的螺母松動等。在上述車制螺絲的例子中，由于發(fā)生了車刀磨損的異因，螺絲直徑的分布偏離了原來的正態(tài)分布而向上移動，于是點子超出上控制界的概率大為增加，從而點子頻頻出界，表明存在異波。 應(yīng)用控制圖對生產(chǎn)過程不斷監(jiān)控，當(dāng)異常因素剛一露出苗頭，甚至在未造成不合格品之前就能及時被發(fā)現(xiàn)。 在現(xiàn)場，更多的情況是控制圖顯示異常，表明異因已經(jīng)發(fā)生，這時一定要貫徹下列20個 字:“查出異因，采取措施，保證消除，不再出現(xiàn)，納入標(biāo)準(zhǔn)。SPC就是通過全穩(wěn)生產(chǎn)線達(dá)到全過程預(yù)防的。,也稱第Ⅱ類錯誤。 二、3σ方式 長期實踐經(jīng)驗證明, 3σ方式即 UCL=μ+3σ CL=μ ()LCL=μ3σ 就是兩類錯誤造成的總損失較小的控制界限。統(tǒng)計穩(wěn)態(tài)是否技術(shù)穩(wěn)態(tài)是ⅠⅡ否ⅢⅣ有時,為了更加經(jīng)濟,寧可保持在狀態(tài)Ⅱ也是有的。于是判斷異常的準(zhǔn)則就有兩大類: (1) 其中,第(2)類準(zhǔn)則是防止β大的。但既然α很小,第Ⅱ類錯誤的概率β就大,只根據(jù)一個點子在界內(nèi)遠(yuǎn)不能判斷生產(chǎn)過程處于穩(wěn)態(tài)。 (2) 當(dāng)然,即使在判斷穩(wěn)態(tài)的場合,對于界外點也必須執(zhí)行第二章（五）的20個字來處理。因此,有的學(xué)者認(rèn)為應(yīng)將整個判斷穩(wěn)態(tài)的準(zhǔn)則改成下列更合乎邏輯的提法: 若連續(xù)35個點中,在控制界限外的點超過2個,或連續(xù)100個點中,在控制界限外的點超過 3個,則判斷過程失控。 (2) (1) (3)在過程正常為正態(tài)分布的情況下,點子在控制圖中心線兩側(cè)超過2σ界限而仍在3σ界限內(nèi)的概率為 P(μ+2σ≤x≤μ+3σ)=2[￠(3)一￠(2)]=2[]=式中,φ(3)=,φ(2)=，參見標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表?，F(xiàn)在進行一些概率計算。 連續(xù)11個點中,至少有10點在中心線一側(cè)。 連續(xù)17個點中,至少有14點在中心線一側(cè)。 模式4:傾向,點子逐漸上升或下降的狀態(tài)稱為傾向。所謂中心線附近指點子距離中心線在1σ以內(nèi),參見圖 連續(xù)15點集中在中心線附近判斷異常。國外也采用這一