什么是统计过程控制(Statistical Process Control)?

统计过程控制(SPC)通常用于制造过程中,它利用通过统计分析收集到的统计事实来监视和控制几乎任何可以测量输出的过程。统计过程控制利用方法固有的各种工具来包括实验,控制图和持续改进过程。SPC与其他过程控制方法的主要...
统计过程控制(SPC)通常用于制造过程中,它利用通过统计分析收集到的统计事实来监视和控制几乎任何可以测量输出的过程。统计过程控制利用方法固有的各种工具来包括实验,控制图和持续改进过程。SPC与其他过程控制方法的主要区别在于,在分析过程中的变化时,侧重于定量分析,而不是观点。它适用于除制造之外的许多过程,统计过程控制的重点是确定偏差的来源和确定偏差的程度。根据这些信息,管理者可以决定偏差是否可以接受,如果统计过程控制意味着需要复制的问题或积极的原因。统计过程控制可能仍然需要对制造操作进行一些直接观察。从这样一个前提开始,即任何可测量的输出都会与常见的、自然的或特殊的、可分配的原因不同,统计过程控制旨在确定偏差是否处于统计控制之下。使用控制图,分析员将在图表指定的时间段内查找过程中的变化。在识别出这些变化后,分析员将使用图表来确定偏差的来源以及是否存在这种变化在预先确定的、规定的范围内。当确定的变化落在预定的、规定的范围内时,该过程被定义为处于统计控制之下。然而,如果不是,则该过程被视为不在统计控制范围内统计过程控制使用从统计分析中收集的数据来监视和控制生产系统。超出统计控制范围的变化被认为是由特殊的、可指定的原因引起的。这种变化通常由实际过程决定,而统计软件通常用于进行所需的计算,这些计算随后绘制在控制图上。统计过程控制的目的是确定一个过程是否处于统计控制之下,因为如果是这样的话,那么这个过程就是被预测的。准确地预测一个过程的输出可以为分析员提供重要的信息,例如,完成一个特定类型的生产订单需要多长时间。此后,SPC方法的关注点是使过程回到统计控制之下,以便可靠地预测输出。一旦确定某个过程不在统计控制范围内,则会搜索可指定的原因,并确定是否存在这些原因对过程是积极的或消极的。消极原因是在调查后解决的,以确定和消除原因,然后用SPC反复分析过程,直到问题得到解决。积极原因通常遵循相同的过程,但目的是在整个过程中始终贯彻因果关系。
  • 发表于 2020-09-05 15:44
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  • 分类:文化艺术

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