控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制的一种科学方法。图上有中心线、上只存在偶然波动时,产品质量将形成某种典型分布。例如,在车制螺丝的例子中形成正态分布。如果除去偶然波动外还有异常波动,则产品质量的分布必将偏离原来的典型分布。因此,根据典型分布是否偏离就能判断异常因素是否发生,而典型分布的偏离可由控制图检出。在上述车制螺丝的例子中,由于发生了车刀磨损的异常因素,螺丝直径的分布偏离了原来的正态分布而向上移动,于是点子超出上控制界的概率大为增加,从而点子频频出界,表明在异常波动。控制图上的控制界限就是区分偶然波动与异常波动的科学界限,休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常因素两类因素。
1.控制图的预防原理
控制图是如何贯彻预防原则的呢?这可以由以下两点看出:
(1)应用控制图对生产过程不断监控,当异常因素刚一露出苗头,甚至在未造成不合格品之前就能及时被发现,在这种趋势造成不合格品之前就采取措施加以消除,起到预防的作用。
(2)在现场,更多的情况是控制图显示异常,表明异常原因已经发生,这时一定要贯彻“查出异因,采取措施,保证消除,不再出现,纳人标准。” 否则,控制图就形同虚设,不如不搞。每贯彻一次(即经过一次这样的循环)就消除一个异常因素,使它不再出现,从而起到预防的作用。
2.统计过程控制的实质
要精确地获得总体的具体数值,需要收集总体的每一个样品的数值。这对于一个无限总体或一个数量很大的有限总体来说往往是不可能的,或者是不必要的。在实际工作中,一般是从总体中随机地抽取样本,对总体参数进行统计推断。样本中含有总体的各种信息,因此样本是很宝贵的。但是如果不对样本进一步提炼、加工、整理,则总体的各种信息仍分散在样本的每个样品中。为了充分利用样本所含的各种信息,常常把样本加工成它的函数,一般将这个(或若干个)不含未知参数的样本函数称为统计量。
过程控制的实质,就是这样一个统计推断过程,所依据的统计量的形式应根据计推断的目的和应用的条件不同而有所不同。从实用和简化计算的角度来看,往往是利用样本的平均值和极差R来进行。
作者:博革咨询
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