19、基于图表和指标的过程控制决策

基于图表和指标的过程控制决策

1. 质量概念与过程控制的起源

质量的概念自古就有，早在《圣经·创世纪》中对世界创造的描述里，上帝称他的创造“甚好”，这可理解为质量可接受。在历史记载中，工匠们的技艺和他们作品的质量也常被提及，当时产品的质量通常由产品的某些属性来描述，如强度、美观度或光洁度等。然而，直到产品大规模生产时代的到来，产品尺寸或形状的可重复性才成为一个质量问题。

在大规模生产之前，零部件是手工制作并逐个装配，直到产品能正常工作。但大规模生产要求每个零部件都能在产品中正常发挥作用，于是通过检查每个零件并仅放行符合规格的零件来保证质量。直到1931年，西方电气公司霍桑工厂的统计学家沃尔特·休哈特（Walter Shewhart）出版了《制造产品质量的经济控制》（ Economic Control of Quality of Manufactured Product ）一书，奠定了现代统计过程控制（SPC）的基础，为全面质量管理或持续过程改进的理念提供了依据。

2. 过程与过程变异性

过程变异性是统计过程控制的核心概念。以篮球运动员练习罚球为例，每天投100个罚球，每天投中的数量不会完全相同，这体现了所有过程都存在的变异性。

过程能力被定义为在没有任何不良特殊原因的情况下，过程固有的变异性，即仅由常见原因导致的过程所能达到的最小变异性。通常，过程遵循正态概率分布，在这种情况下，大部分过程测量值落在过程均值或中心的±3σ范围内，约0.27%的测量值会自然落在±3σ界限之外，约99.73%的测量值会在±3σ界限之内。

将过程散布与规格散布进行比较，通常会出现以下三种情况：
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