休哈特控制图在现代制造业质量控制中的作用和地位--纪念休哈特控制图诞生80周年

休哈特控制图的发展史及其简介,统计过程控制（SPC）是1924年由美国贝尔电话实验室休哈特（W．A．Shewhart）博士首先提出的，其方法基础就是休哈特控制图（以下简称休图）。当时这一方法并未得到美国企业的普遍采纳，其后两个机遇使得休图名声大噪。一是日本偷袭珍珠港美国对日本宣战后，1942年美固国防部邀请休哈特博士等一批专家，针对军需大生产的产品质量低劣、交货不及时等，制定了战时质蹙控制制度，强制推行统计质量控制（SQC），半年后即大见成效。二是休哈特博士的同事戴明（W．Edwards Deming）博士，1950年将SPC引入战后的日本，成绩斐然，经过了30年的努力，日本已居世界质量与生产率的领先地位，质量专家伯格（Roger W．Berger）教授分析，日本成功的基础之一就是对SPC的应用。     

SPC控制图数据采集过程研究

SPC控制图即应用统计分析方法对生产过程进行监控,科学地区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警。质量控制图数据的采集工作是质量过程监控的关键,为了保证数据采集的真实性、及时性和可靠性,文章通过分析SPC控制图原理,确定了过程关键质量特性参数,将参数的测量方法和抽样方法标准化,提出了数据采集过程中的注意事项及原则。     

浅论SPC的应用

介绍了SPC的目的、概念和原理。并对X－R图为例,介绍了控制图的建立流程及其日常应用中应注意的问题。强调SPC的作用是预防浪费、预防缺陷发生以降低成本。     

关于休哈特控制图的注释

对于SPC(统计过程控制)基础的休哈特控制图,怎样理解和应用才是正确的?原文作者援引休哈特本人及其他名家之言,从两个方面作了阐述。一方面,作者澄清了五种在许多文章书籍中可发现的对休哈特控制图的错误表述;另一方面,作者强调：休哈特控制图开发应用的基础是经验,判断受控与否的准则是经济,控制图的内涵之一是过程持续改进。     

螺栓拧紧的统计过程控制

文章指出了批量生产条件下测得的螺栓拧紧扭矩符合正态分布规律，因此可以通过采用统计过程控制(SPC)对装配拧紧工序进行监控。文中介绍了实施SPC时常用的控制图和能力指数等方法，并以实例予以说明。     

统计过程技术在质量控制中的应用

首先介绍了统计过程控制(简称SPC)的概念,并分析了其在过程质量控制中的重要作用。接着着重阐述了SPC的核心监控工具——控制图及其使用程序。最后提出了企业在实施SPC技术应遵从的步骤以及在实施过程中应注意的问题。     

SPC技术在74厘米彩管黑底涂复工序中的应用

本文从74厘米(29英寸)彩管黑底涂复工序光抗粘度的质量控制中所遇到的运用控制图出现的虚发报警现象,引出了合适控制图的选择问题.通过灵活运用SPC技术,最终找到了解决问题的方法,避免了虚发报警,从而提高了控制图应用的准确性.     

多变量指数加权移动平均控制图的信息识别

1问题的提出由于传感测量技术以及计算机的广泛应用,增强了监控一个过程关键变量的能力,因此,一体化多变量统计过程控制(SPC)的能力与多变量过程控制程序在工业生产物流过程中的应用不断增加,同时,随着新技术的出现,多变量SPC应用更加广泛。如1988年Crosier把原来的T2图扩展为累加和程序;1992年Lowry等人提出指数加权移动控制图的多变量模型,以及1995年提出的对于多变量质量控制的更深入更细致的检查等。在多变量过程的监控程序中,多变量指数加权移动平均(MEWMA)控制图是极为有用的多变量控制图之一。谢沃特型控制图如T2与X2图,在处…     

SPC在制造过程中的应用

针对SPC实际应用的困难，本文没有和其他介绍SPC的文章一样侧重于SPC的理论，而是通过一个实际事例．详细介绍了SPC应用的五个步骤。这五个步骤使很复杂的方法简单化．适用于多数的制造工厂，而且在很多企业中已应用多年．证明是一种非常有效的做法。     

SPC管理在半导体生产中的有效运用

SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)起源于20世纪20年代以美国统计学者休哈特(W.A.Shewhart)首创过程控制理论及监控过程控制的工具——控制图为代表,现今统称为SPC,其重要意义与作用旨在贯彻预防原则,利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到保证产品质量的目的。由于历史原因,SPC在我国企业的质量管理中未曾得到广泛的采用。本文介绍了某企业SPC应用的方法和经验,具有启发和借鉴的价值。     

统计过程控制方法争辩和矛盾

统计过程控制（SPC）方法广泛地应用于制造和服务过程的监控和改进。这些方法在理论和应用上经常发生激烈的争论。争辩所论及的部分内容是：假设试验和控制图之间的关系,理论所起的作用和控制图性能模型之间的关系,互相竞争方法的相对优点,SPC本身和对SPC研究的恰当性问题。此文的目的之一是改进实际工作者与研究者之间的沟通,以解决某些分歧。在2000年10月12－13日召开的美国质量协会和美国统计协会的一次会议上,统计学教授、美国质量协会会员伍导尔发表了题为“统计过程控制方法的争辩和矛盾”的论文。并在当月出版的美国“质量技术”2000年第4期作为首篇文章发表。此文在比较广阔的背景和比较丰富的材料中,思考如何结合实际情况有效地应用统计过程控制（SPC）方法。管理大师彼得．德鲁克说道：“管理是一种实践,其本质不在于知,而在于行;其验证不在于逻辑,而在于成果;其唯一的权威就是成就。”学习应用统计过程控制（SPC）,也应当以此为准。     

谈SPC在企业的有效实施

统计过程控制(简称SPC)已经成为许多国际性企业广泛采用的质量管理和改善的技术和方法,它通过运用控制图对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的.     

常规控制图在校准实验室测量过程统计控制中的应用

常规控制图是一种应用于测量过程的图形方法,是对测量过程是否处于统计控制状态的一种图形记录。控制图的实质就是区分偶然原因和异常原因两类影响因素。利用控制图能发现过程处于异常状态并起到及时警告的作用,进而对过程进行调整。本文从校准实验室质量控制的角度,应用实例从控制图的选择、控制图的建立与使用等方面详细介绍常规控制图的应用方法。     

SPC聚合物砂浆在混凝土表面修补加固中的应用

SPC聚合物水泥砂浆是将高分子聚合物乳液（简称胶料）与由水泥、石英砂、膨胀剂等组成的干混砂浆（简称粉料）按比例拌和而成的一种聚合物水泥砂浆，简称SPC砂浆。SPC砂浆具有优异的粘结、抗渗、抗裂、抗冻、抗氯离子渗透、耐冲磨、耐老化性能，可在混凝土表面形成致密、弹性、抗渗、抗冻性能良好的“薄壳”，既起到表面修补的作用，又具有良好的防护效果，是一种理想的混凝土修补、防渗、防护新材料。本文结合梅州盐业揭阳中转站多个混凝土建筑物工程现场修补加固和防碳化喷涂实例，介绍了SPC聚合物砂浆的主要性能、使用范围和SPC聚合物砂浆施工质量控制方法，并提出施工过程中的注意事项。     

如何建立企业网络化SPC

一、SPC应用的几个误区 目前有很多企业都在学SPC,用SPC,但也存在一些认识上的误区.比如,有些单位收集一些的质量数据,做几个控制图,计算一下Cpk,就算使用了SPC,有些企业为了应付客户的要求,做几个漂亮的控制图,挂在墙上展示一下,也算用了SPC.这些认识都是很初级的,完全没有理解SPC动态过程控制的核心,根本不能达到对过程质量动态、连续监控的目的.     

统计技术方法入门第6讲控制图(1)——控制图的基本概念与种类

质量管理活动最终要落实在对生产过程诸要素的控制上。控制图是基于“抓苗头，防患于未然”思想，只要被控制对象越出控制限，就抓住不放，追根究底，找出原因，进行改进，防止大量不合格品发生而造成更大损失。现代化大生产对控制图的应用越来越重视。自从1924年美国人休哈特（W．A．Shewhart）提出第一张控制图以来，控制图已发展到很多种，本讲仅介绍质量管理中最常用的常规控制图即休哈特控制图。     

统计过程控制提升过程能力

作为一种有效的质量控制手段，统计过程控制（Statistical Processes Control）（以下简称SPC）已经在国内众多以批量生产为特征的行业中得到了成功的应用，并有相应的国家标准予以规范。但鉴于推行SPC时涉及的统计分析方法均建立在采集样本服从正态分布的基础上，而这一假设与实际情况并不完全相符，由此会影响对生产过程运行状态的正确评价。近年来，经深入研究并利用计算机的运算能力，在创建了更完善、实用的统计分析方法后，多个国际著名的大企业集团随即推出了相关标准，对更好地贯彻SPC，促进企业运行质量提高，发挥了积极的作用。     

SPC在总磷含量偏差分析中的应用

回顾了SPC控制图应用后,总磷含量分析准确度、速度等方面的变化,阐述了SPC对提高总磷分析准确率、提高过程控制能力所产生的积极推动作用。     

SPC在总磷含量偏差分析中的应用

回顾了SPC控制图应用后,总磷含量分析准确度、速度等方面的变化,阐述了SPC对提高总磷分析准确率、提高过程控制能力所产生的积极推动作用.     

控制图在卷烟卷制工序过程控制中的应用

前言 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。控制图是及时反映和区分产品质量正常波动与异常波动的一种有效工具。控制图上的控制界限是区分正常波动与异常波动的科学界限,通过存控制图中对按时间顺序抽取的样本统计量数值进行捕点,并观察这些描点是否落在上控制限与下控制限之间,或在上控制限与下控制限之间的排列是否随机,