什么是统计质量控制(Statistical Quality Control)？

统计质量控制是对一个制造过程的变量随时间的变化进行观察，并对这些变量进行统计分析，以确定产生较低缺陷产品的操作窗口。这种方法主要用于生产线，而不是化学加工设备，虽然这两种方法都有效。该方法的三个关键组成部分包括控制图，持续改进和设计实验。统计质量控制包括观察制造过程中随时间变化的大量变量生产线通常不像化学过程那样有一个反馈回路。在一个化工厂里，过程的输出可以被连续监控，上游反应物的条件或反应条件可以改变，使过程回到理想状态。这种瞬时控制对于在极端情况下变得危险的反应尤其必要。生产线通常是一系列不相连的机器操作，由许多不同的操作人员，产品的检验是在生产线的末端进行的——离线，通常在生产线后面几个小时或更长的时间，几乎没有机会纠正统计质量控制的主要特点是不测量缺陷并调整操作参数来避免缺陷，制造工程师测量操作参数，以确定工艺随时间的变化所表现出的统计特性。被确定为工艺正常变化范围内的参数变化称为共因变化。在研究了一个或多个变量后，质量工程师可能会发现一个与产品或加工阶段的缺陷程度密切相关的变量。该变量是一个控制变量，然后进行监控和分析，以确定正常波动，缺陷频率增加的平均值和控制限值。大多数操作的控制限值最初设定在与平均值的正负三个标准偏差处。必要时，随着数据的积累，控制限值会被收紧。该变量的变化是否不应解释最终质量中观察到的所有变化对产品的其他变量进行筛选。关键变量持续监控，最好由设备操作员进行监控。只要系统在控制范围内运行，设备设置不变。一旦参数超过控制限值，则采取措施使参数回到限制范围内。通过持续应用统计质量控制原则，整个生产线的缺陷率随着工艺变化的减少而降低操作员使用控制图通常是统计质量控制系统中最简单的第一步，工作通常在这一步结束。理想情况下，其他组成部分也得到实施。持续改进是指努力将越来越多的过程置于统计质量控制之下，包括上游活动，如原材料采购和预验收试验。设计试验是质量控制工程师的责任，以确定观察到的统计变化的物理解释。通过使用统计数据来预测结果，对缺陷原因的调查是有系统地进行的。