控制图——六西格玛统计过程常用工具

统计控制是应用统计技术对过程的各个阶段进行监控，从而提高和保证产品质量。这里，统计技术一般指任何适用的数学统计方法，主要基于控制图理论。

统计过程控制图虽然理论研究从制造过程开始，但其研究成果适用于各种过程，如设计过程、管理过程、生产过程和服务过程。

1.波动理论。人们对波动有以下理解:

①导致过程波动的因素很多；

②各因素的发生具有随机性和不可预测性，但这些因素都影响过程的输出，即质量特性；

③质量特性波动正常，但无波动为假或测量仪器分辨率过低；

④波动不可能完全消除，但有可能减小；

⑤控制过程是将波动限制在允许范围内。如果超出范围，就要尽量减少波动，及时上报。迟报可能造成损失，这是失职。

根据来源不同，导致质量特性波动的因素可分为六个方面，即人、机、料、法、环境和测量，简称5M1E。根据对质量的影响，质量因素可分为两类:共同原因和可识别原因。偶然原因，简称偶然原因，也叫一般原因。能找出原因的，又称特殊原因或系统原因，俗称异常原因，简称异因。

质量偶然波动的偶然原因(称为偶波)，质量异常波动的异常原因(称为异常波)。即使是波浪也是不可避免的，但对质量影响不大，可以作为背景噪声，随它去。否则异常波对质量影响很大，采取措施消除并不难。因此，在这个过程中，异常波的成因是人们关注的对象。一旦发生，应尽快查明，采取措施消除，并纳入标准，确保不再出现。将质量因素分为偶然原因和异常原因，将质量波动分为偶然波动和异常运动，分别采取不同的治疗策略，是休哈特的贡献。

2.控制图的基本原理

偶然波动和异常波动都是质量波动。如何才能发现异常波动的到来？经验和理论分析表明，当生产过程中只有偶尔的波动时，质量特征值会形成典型的分布。例如，当转动螺钉时，它们的直径形成正态分布。如果偶然波动之外还有异常波动，这种异常波动会叠加在偶然波动形成的典型分布上，因此质量特征值的分布会偏离原来的典型分布。因此，根据典型分布是否偏离，可以判断是否出现异常波动，即是否出现异常因素，通过控制图可以检测出典型分布的偏离。