产品质量的统计观点认为，过程的质量在各种影响因素的制约下，呈现波动性(变异性)，但过程质量的波动性并非漫无边际，在一定范围内，过程质量的波动呈现统计规律性。SPC(StatisticalProcess Control)统计过程控制，就是根据过程质量的统计规律性这一原则，利用统计技术对过程的各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。
控制图（Control Chart）的运用
控制图又称管理图, 休哈特图. 是美国 W.A.Shewhart博士于1924年发明的。控制图是区分过程中的异常波动和正常波动，并判断过程是否处于控制状态的一种工具。控制图原理为过程处于统计控制状态时(也既受控状态)，产品总体的质量特性数据的分布一般服从正态分布，既 x~N（u，σ2）。 质量特性值落在u±3σ范围内的概率约为99.73%，落在u±3σ以外的概率只有0.27%，因此可用u±3σ作为上下控制界限，以质量特性数据是否超越这一上下界限以及数据的排列情况来判断过程是否处于受控状态。
下面简单讨论一下分析用控制图与控制用控制图的关系、过程控制与过程能力的关系以及控制图过程异常判断准则。
分析用控制图与控制用控制图的关系：
在对过程实施控制之前，首先用分析用控制图对欲控制的过程实施诊断，当确认过程处于稳定受控状态时，将分析用控制图控制界线延长，转化为控制用控制图。
过程控制与过程能力的关系：
状态IV是最不理想的，需要加以调整，使之逐步达到状态I，调整的过程即质量改进的过程。
从状态IV达到状态I的途径有二: 状态IV→状态II→状态I；或 状态IV→状态III→状态I。
控制图过程异常判断准则：
A：点子超出控制界限(包括落在界限上) (注:一般认为,做分析用控制图有20~25个子组就够了)
B：点子在控制界限内排列不随机：
B-1：连续9点或更多点在中心线同一侧；
B-2：有6点或更多的点具有上升或下降趋势；
B-3：连续14点中相邻点了上下交替；（注意，出现周期变化的常见原因有：a)操作人员疲劳；b)原材料发送有问题；c)热积累或应力积累）
B-4：连续3点有2点落在中心线同一侧的μ±2σ以外；
B-5：连续5点有4点落 在中心线同一侧的μ±σ以外；
B-6：连续15点集中在μ±σ范围内[C区之内；（注意,此种情况被有些人认为是好现象，其实这里面可能存在：a)弄虚作假，人为处理数据；b)分层不够，如两条生产线的产品被混合抽样，造成组内变差大于组间变差；c)如是控制用控制图，则说明控制图已年久失修没有针对质量水平的提高而修正控制界限，使得控制界限太宽，失去控制作用。在排除以上可能后，才能总结现场减少标准差σ的好经验）
B-7：连续8点在中心线两侧且无一点在μ±σ区域内。
预控制图（Pre-control Chart）的运用
预先控制是一项比控制图更新、更简单、更好用、更廉价，在统计方法更强大的技术（世界级质量管理工具DOE），是Rath and Strong咨询公司在20世纪50年代开发的,预先控制的奠基人是Frank Scatherwaite（著名的统计学家）。预先控制的原则有以下几个方面组成：
建立预先控制线（控制限）
确定过程能力的捷径（开始生产的五个产品全部落在绿色区域表示为ＣＰＫ＞＝１．３３）
生产的预先控制：样本规模，继续／停止
抽样频率（二个连续部件的抽样频率是通过二次停机＜即二对黄点＞之间的平均时间间隔除以6来确定；缺陷水平低于100PPM的预先控制，把抽样规模由2个部件增加到2组，每组取5-20个部件)。
预控制图说明：
预控制图是控制图的替代物，特别适用于小批量生产过程；
预控制图不是在过程开始前进行预控，与控制图一样是在过程发生异常之前进行预控；
预控制图不需要计算控制界限，所以免除了积累过程数据（收集预备数据做分析用控制图）的内容；
预控制图是直接用单个样品的实测值对过程作出判断。
预控制图应用的先决条件：
要求过程的质量数据值必须服从正态分布；
要求过程能力指数Cp>=1.10(最好是Cp>=1.33)；
要求过程的质量数据分布的分布中心必须与规格中心相重合。
在预控制图内添加两条P-C线（预控线），将预控制图分为三个区域。在规格界限与规格中心（M=(Tu+TL)/2之间1/2处设置两条预控线（P-C线）。P-C线的数值等于规格界限(Tu与TL)和规格中心（M）的平均值。注：Tu——规格上限，TL——规格下限。
预控制图的应用：
加工开始时，需保证连续测5件产品，其实测值全部落入绿区之内，此时认为符合要求，过程可以开始运行。若5件产品中有1件产品的实测值落在绿区以外，就需要调整过程（如工艺参数、设备、工装、仪器等），直到连续检测5件产品的实测值全部落入绿区时，才能正式应用预控制图。
过程正式运行后，按确定的时间间隔每次连续抽取2件产品进行检测，并按下表中的规则对过程作出判断：
联系客服
