统计质量控制

文章编号：1007-5240(2002) -02-0075-05

统计质量控制

马曙光，于书芳

（新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐830008）

（SOC ）摘要：首先介绍了现代企业管理中质量管理的一种重要手段———统计质量控制. SOC 在质量

控制图的基础上，运用数理统计的方法使质量控制数量化和科学化，从而有效预防不合格产品的

产生和控制工序质量. 在叙述了SOC 的基本原理和方法之后，

用一个简单实例———一种有孔零件

的生产，演示了SOC 在工序中的应用. 最后介绍了国内外近年来在SOC /SPC 方面的发展方向.

关键（SPC ）（SOC ）；统计过程控制；控制图词：统计质量控制

文献标识码：A 中图法分类号：TB114. 2

1统计质量控制及控制图简介

（StatisticaI OuaIity COntrOI ，统计质量控制简称SOC ），是在质量控制图的基础上，运用数

理统计的方法使质量控制数量化和科学化，从而有效预防和控制工序质量. 它的主要目标是保持任一工序生产出的产品质量特征值尽可能长时间地等于或接近期望值，提高生产过程的

（PrOcess CapabiIity ）（StatisticaI PrOcess COntrOI ，工序能力简称SPC ）. 通常也称为统计过程控制. 在ISO9000标准中，统计是构成质量体系的一个要素. 在ISO9004标准中提到了实验设计和析因分析、方差分析和回归分析、显著

性检验、控制图和累积技术、统计抽样等

SOC 技术. 其中控制图是SOC 技术的基础

之一.

“控我国国家标准GB4091. 1中规定，

制图是生产过程质量的一种记录图形，见

图1. 图上有中心线和上下控制界限，并有

按时间顺序抽取的各样本统计量的数值. ”

1. 1控制图的原理简介及三类控制图的特点

控制图实际上是统计学中假设检验的一种形式. 假设检验就是以样本为依据，研究总体

（或）（主要指均值! 0和方差" 2是否有显著变化，即检验统计假设H 0：的参数! =! 0和" =" 0. 0）

现在是利用控制图来处理统计假设的检验问题. 控制图常用的样本统计量有样本的均值x 样本的中位数x 、样本的标准差S 、样本的极差R 等. 在控制图上，通过样本的统计量落 、

在控制图中的位置来判断是接受或者是拒绝原假设. 若样本统计量落在控制界限内（接受

（或）域），则接受原假设，即认为原假设H 01! =! 0和这时称生产过程处于统计控" =" 0成立，

制状态或受控状态（in -cOntrOI state ）；若样本统计量落在控制界限外（拒绝域），则拒绝原假收稿日期：2001-10-12

作者简介：马曙光(1975-) ，男，安徽宿州人，现为新疆大学在读硕士研究生.

・76・安徽机电学院学报2002年

（Out-Of-cOntrOI State ）设，说明产品质量已发生偏移，这时称生产过程处于失控状态或称生产过

程发生了变异，必须调整生产过程有关参数，使之恢复到受控状态.

（也有人称为“6! 方Shewhart 控制图采用的是显著性检验方法，基本原理是“3! 原则”

）法”，即认为：控制界限=中心线13! ，控制界限宽度为6! . 这相当于假设检验的显著性水平为! =0. 0027. 但是，传统的Shewhart 控制图中的统计变量由当前观察值得出，当前统计变量不与以前观察值相关联的统计方法实际上弃置了系统的时域特征，无法具有较高的精度和对质量变异的敏感性.

以历次观测的累计结果判断生产过程是否处于CUSUM 控制图则是利用序贯分析的原理，

统计控制状态，因此具有累积效应，利用的信息量多，因而用于判断生产过程异常的灵敏度提高了. 它包括了从一开始描点直到正在画的点时所有观察值的信息，不仅可以迅速检测出生产过程小偏移，而且可以确定偏移的大小，及决定发生变化的位置. CUSUM 图所需样本数目，大约只有Shewhart 图所需样本数目的一半，所以特别适用于检测工序小偏移. 但是，CUSUM 控制图虽然考虑了时域信息，却没有考虑不同时刻的观测值反映系统质量信息多寡不同的原则，而且CUSUM 控制图的操作比较复杂.

EWMA 控制图的指导思想是基于在生产过程中最近的观察值可以反映更多的质量信息的原则，在确定生产过程的质量特征值时，赋予新的统计变量以较大的权值，旧的权值逐渐减小，这样能够同时兼顾系统的频域和时域特性，比较适合于面向AMT 环境下的统计质量控制研究.

l. 2质量管理中控制图的使用

企业实施质量管理分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段. 在这两个阶段所使用的控制图分别为分析用控制图和控制用控制图.

分析阶段的主要目的，一是使生产过程处于统计控制状态，二是使工序能力足够. 分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备. 生产准备完成后就可以进行生产，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的资料计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计控制状态，以及工序能力是否足够. 如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析，直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入监控阶段.

监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控. 此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的资料及时绘制到控制图上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出生产过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响. 监控可以充分体现出SOC /SPC 预防控制的作用.

在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程.

2简单应用实例

下面我们用一个简单的实例说明SOC 技术法中最基本的控制图的应用.

某厂要求对一种有孔零件制造过程进行控制，孔径是该零件最主要的质量指标，孔径的波动受工人技术水平、设备状况、工艺方法等多种因素的影响. 可以采用SOC 方法，建立She-

第2期马曙光，等：统计质量控制・77・

实现工序监控，达到减小零件孔径的波动，提高产品质量稳定性的目的. whart 控制图，

2. l 测量数据

首先从某段时间生产测量记录中取得一批数据，25个样本，每个样本包含5个孔径的测量值，如表l 所示.

2. 2数据处理与控制图的绘制

（即最大值和最小值之差）! " ，列于表l 的最后两列；计算计算各样本均值和各样本极差

，样本总均值# 和平均样本极差! 列于表l 的最后一行. 分别计算极差和均值控制图的上下控

制限：

对! 图

对# 图UCL =2. ll4(0. 023) =0. 049LCL =0(0. 023) =0UCL =74. 00l +0. 577(0. 023) =74. 0l4

LCL =74. 00l -0. 577(0. 023) =73. 988

以上各式中括号前的系数是根据样本大小由相关表格中查到的.

由此分别绘制! 图和#如图2所示.

可以看出，所有数据点均未超出上下控制限，说 图，

明生产过程处于受控状态.

・78・

2. 3控制图的应用

将上述控制图的控制

上下限延长，作为控制用控

制图. 在日常生产管理中，

又取了15个样本，75个数

据，如表2所示.

逐一计算这些样本的

均值和极差，列于表2的最

后两列，并将所得数据描绘

在控制图上，如图3所示. 安徽机电学院学报2002年

从图中可见，! 图中的数

据点未超出界限，但是" 图在

第11个样本后的几个点都超

出了控制上限，说明存在异常

因素. 并且从" 第 图上的第9、

10个点后逐渐上升的趋势已

可看出过程均值增大. 这体现

了控制图在生产过程中的监

控作用，必须采取相应措施使

数据点回复到控制限以内. 图3控制用 " -!

图

3SOC /SPC 发展动向

“SOC /SPC MSOC /MSPC SPCD SPCDA ”的轨迹进行的. SOC /SPC 理论的发展是沿着

第2期马曙光，等：统计质量控制・79・

（包括质量指标和技传统的SOC /SPC 是针对一元指标的，而在实际的生产过程中，指标

术指标）往往是多个，即多元的情形，这时必须考虑指标间的相关性，运用多元控制图进行控

（Muiti -）制. 这就是多元即MSOC /MSPC. SOC /SPC ，

在80年代与90年代初，多元CUSUM 控制图得到了发展. 1992年C. A. Lowry 与W. H. Woodaii 将一元的EWMA 控制图推广到多元. 1993年张公绪提出具有多个非控异因的多元选控图. 这些发展为多元控制与诊断奠定了基础.

传统的SOC /SPC 仅能发现工序异常，并不能告知是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断. 1982年张公绪提出两种质量诊断理论，开辟了统计诊断理论的新方向，SPC 上升为

（Statisticai Process Controi &Diagnosis ）即统计过程控制与诊断SPCD ，.

自从Hoteiiing 在1947年提出多元T2控制图以后，多元T2控制图的诊断一直是国外诊断理论的研究焦点之一. 许多学者作了大量的工作，先后提出十余种解决方法，但都尚未获得圆满的成功. 其中主要的有：主成分分析法、Bonferroni 不等式法、判别分析法、T2值分解法、两种质量多元逐步诊断理论等.

从90年代起，SPCD 又发展为SPCDA ，即统计过程控制、诊断与调整（Statisticai Process

，国外称之为算法的统计过程控制（Aigorithmic Statisticai Controi ，Diagnosis and Adjustment ）

，这是SPC 的第三个发展阶段. 以医生诊断病人作譬喻，ASPC ）SPC 相当于医Process Controi ，

生给病人看病，诊断病人是有病还是无病；不但诊断病人有病SPCD 相当于医生给病人看病，

若还是无病，而且若有病还能诊断出是什么病；SPCDA 则相当于不但诊断病人有病还是无病，

（即调整）有病能诊断出是什么病，而且确诊以后还要加以治疗.

到目前为止，仍在发展过程之中. SPCDA 尚无实用性成果，

参考文献：

[1]

[2]

[3]陈国铭. 统计质量控制丛书[M ]. 北京：中国石化出版社，1995. （5）：张公绪. 质量控制与诊断七十年[J ]. 中国质量. 1998，37-41. Dougias C. Montgomery ，Introduction to Statisticai Ouaiity Controi [M ]. John Wiiey &Sons Press

Incorporation ，1996.

Statistical Ouality Control (SOC )

MA Shu-guang ，YU Shu-fang

(Coiiege of Eiectricai Engineering, Xinjiang University, Urumchi, 830008China )

Abstract:Statisticai Ouaiity Controi (SOC ) , one of the important methods in guaiity management in modern management of enterprises, is introduced. Based on controi chart, SOC makes guaiity controi digitaiized and scientific by using statisticai methods, avoiding irreguiar products and con-troiiing process guaiity. After presenting the basic principie and methods, we demonstrate the ap-piication of SOC in process monitoring and controi with a simpie exampie -production of a kind of components with a hoie. And the status in SOC /SPC research in recent years, aiong with the characteristics and directions of the deveiopment of SOC /SPC, was discussed.

Keywords:Statisticai Ouaiity Controi (SOC ) ；Statisticai Process Controi (SPC ) ；controi chart

统计质量控制

作者：

作者单位：

刊名：

英文刊名：

年，卷(期)：

被引用次数：马曙光， 于书芳新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐,830008安徽机电学院学报JOURNAL OF ANHUI INSTITUTE OF MECHANICAL AND ELECTRICAL ENGINEERING2002,17(2)10次

参考文献(3条)

1. 陈国铭 统计质量控制丛书 1995

2. 张公绪 质量控制与诊断七十年 1998(05)

3. Douglas C Montgomery Introduction to Statistical Quality Control 1996

本文读者也读过(10条)

1. 方新红. 吴艳芬 CODCr空白值测定的统计分析及在日常质量控制中的应用[期刊论文]-四川环境2010,29(2)

2. 广东省汽车行业协会信息组 SPC与企业质量管理[期刊论文]-中国质量2001(4)

3. 林蔚梅. LIN Wei-mei 利用数理统计方法分析产品质量的稳定性[期刊论文]-甘肃联合大学学报（自然科学版）2010,24(3)

4. 张静 统计质量控制相关问题研究[期刊论文]-科技信息2008(28)

5. 郝万鹏. 霍伊军 6西格玛管理在临床生化检验项目中的应用[期刊论文]-国际检验医学杂志2009,30(10)

6. 汪明瑾. WANG Ming-jin 一种出版物质量控制的统计方法[期刊论文]-数理统计与管理2008,27(1)

7. 朱立德. 李应权. 扈士凯. 段策. 王笑帆 泡沫混凝土配合比设计研究[会议论文]-2010

8. 吴成锋. Wu Chengfeng 统计过程技术在质量控制中的应用[期刊论文]-价值工程2008,27(4)

9. 王丽玲. Wang Liling 卫生检验理化实验室常用的内部质量控制方法[期刊论文]-分析仪器2009(6)

10. 数理统计方法在高速公路路基工程质量控制中的应用[期刊论文]-价值工程2009,28(11)

引证文献(10条)

1. 任向东 过程能力研究[学位论文]硕士 2005

2. 钱静峰. 王敏. 雷鸣 电阻焊多参数统计质量控制[期刊论文]-焊接技术 2005(6)

3. 张晓华. 常伟. 李景明. 张东星. 李阳. 刘远方. 李淑燕. 倪元颖 电子鼻技术对苹果贮藏期的研究[期刊论文]-现代科学仪器 2007(6)

4. 包宁 SPC在企业管理中的应用[学位论文]硕士 2004

5. 王猛 飞行自动控制研究所生产过程质量控制[学位论文]硕士 2006

6. 雷鸣 电阻焊全过程多参数统计质量控制[学位论文]硕士 2005

7. 鲁中良 数字处理方法在埋弧焊和熔化极气体保护焊中的应用[学位论文]硕士 2004

8. 雷鸣 电阻焊全过程多参数统计质量控制[学位论文]硕士 2005

9. 朱福益 嵌入式统计质量管理器应用软件系统的设计与实现[学位论文]硕士 2005

10. 富珍 统计过程控制（SPC）技术在质量管理中的应用研究及实现[学位论文]硕士 2006

本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_ahjdxyxb200202018.aspx

文章编号：1007-5240(2002) -02-0075-05

统计质量控制

马曙光，于书芳

（新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐830008）

（SOC ）摘要：首先介绍了现代企业管理中质量管理的一种重要手段———统计质量控制. SOC 在质量

控制图的基础上，运用数理统计的方法使质量控制数量化和科学化，从而有效预防不合格产品的

产生和控制工序质量. 在叙述了SOC 的基本原理和方法之后，

用一个简单实例———一种有孔零件

的生产，演示了SOC 在工序中的应用. 最后介绍了国内外近年来在SOC /SPC 方面的发展方向.

关键（SPC ）（SOC ）；统计过程控制；控制图词：统计质量控制

文献标识码：A 中图法分类号：TB114. 2

1统计质量控制及控制图简介

（StatisticaI OuaIity COntrOI ，统计质量控制简称SOC ），是在质量控制图的基础上，运用数

理统计的方法使质量控制数量化和科学化，从而有效预防和控制工序质量. 它的主要目标是保持任一工序生产出的产品质量特征值尽可能长时间地等于或接近期望值，提高生产过程的

（PrOcess CapabiIity ）（StatisticaI PrOcess COntrOI ，工序能力简称SPC ）. 通常也称为统计过程控制. 在ISO9000标准中，统计是构成质量体系的一个要素. 在ISO9004标准中提到了实验设计和析因分析、方差分析和回归分析、显著

性检验、控制图和累积技术、统计抽样等

SOC 技术. 其中控制图是SOC 技术的基础

之一.

“控我国国家标准GB4091. 1中规定，

制图是生产过程质量的一种记录图形，见

图1. 图上有中心线和上下控制界限，并有

按时间顺序抽取的各样本统计量的数值. ”

1. 1控制图的原理简介及三类控制图的特点

控制图实际上是统计学中假设检验的一种形式. 假设检验就是以样本为依据，研究总体

（或）（主要指均值! 0和方差" 2是否有显著变化，即检验统计假设H 0：的参数! =! 0和" =" 0. 0）

现在是利用控制图来处理统计假设的检验问题. 控制图常用的样本统计量有样本的均值x 样本的中位数x 、样本的标准差S 、样本的极差R 等. 在控制图上，通过样本的统计量落 、

在控制图中的位置来判断是接受或者是拒绝原假设. 若样本统计量落在控制界限内（接受

（或）域），则接受原假设，即认为原假设H 01! =! 0和这时称生产过程处于统计控" =" 0成立，

制状态或受控状态（in -cOntrOI state ）；若样本统计量落在控制界限外（拒绝域），则拒绝原假收稿日期：2001-10-12

作者简介：马曙光(1975-) ，男，安徽宿州人，现为新疆大学在读硕士研究生.

・76・安徽机电学院学报2002年

（Out-Of-cOntrOI State ）设，说明产品质量已发生偏移，这时称生产过程处于失控状态或称生产过

程发生了变异，必须调整生产过程有关参数，使之恢复到受控状态.

（也有人称为“6! 方Shewhart 控制图采用的是显著性检验方法，基本原理是“3! 原则”

）法”，即认为：控制界限=中心线13! ，控制界限宽度为6! . 这相当于假设检验的显著性水平为! =0. 0027. 但是，传统的Shewhart 控制图中的统计变量由当前观察值得出，当前统计变量不与以前观察值相关联的统计方法实际上弃置了系统的时域特征，无法具有较高的精度和对质量变异的敏感性.

以历次观测的累计结果判断生产过程是否处于CUSUM 控制图则是利用序贯分析的原理，

统计控制状态，因此具有累积效应，利用的信息量多，因而用于判断生产过程异常的灵敏度提高了. 它包括了从一开始描点直到正在画的点时所有观察值的信息，不仅可以迅速检测出生产过程小偏移，而且可以确定偏移的大小，及决定发生变化的位置. CUSUM 图所需样本数目，大约只有Shewhart 图所需样本数目的一半，所以特别适用于检测工序小偏移. 但是，CUSUM 控制图虽然考虑了时域信息，却没有考虑不同时刻的观测值反映系统质量信息多寡不同的原则，而且CUSUM 控制图的操作比较复杂.

EWMA 控制图的指导思想是基于在生产过程中最近的观察值可以反映更多的质量信息的原则，在确定生产过程的质量特征值时，赋予新的统计变量以较大的权值，旧的权值逐渐减小，这样能够同时兼顾系统的频域和时域特性，比较适合于面向AMT 环境下的统计质量控制研究.

l. 2质量管理中控制图的使用

企业实施质量管理分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段. 在这两个阶段所使用的控制图分别为分析用控制图和控制用控制图.

分析阶段的主要目的，一是使生产过程处于统计控制状态，二是使工序能力足够. 分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备. 生产准备完成后就可以进行生产，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的资料计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计控制状态，以及工序能力是否足够. 如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析，直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入监控阶段.

监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控. 此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的资料及时绘制到控制图上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出生产过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响. 监控可以充分体现出SOC /SPC 预防控制的作用.

在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程.

2简单应用实例

下面我们用一个简单的实例说明SOC 技术法中最基本的控制图的应用.

某厂要求对一种有孔零件制造过程进行控制，孔径是该零件最主要的质量指标，孔径的波动受工人技术水平、设备状况、工艺方法等多种因素的影响. 可以采用SOC 方法，建立She-

第2期马曙光，等：统计质量控制・77・

实现工序监控，达到减小零件孔径的波动，提高产品质量稳定性的目的. whart 控制图，

2. l 测量数据

首先从某段时间生产测量记录中取得一批数据，25个样本，每个样本包含5个孔径的测量值，如表l 所示.

2. 2数据处理与控制图的绘制

（即最大值和最小值之差）! " ，列于表l 的最后两列；计算计算各样本均值和各样本极差

，样本总均值# 和平均样本极差! 列于表l 的最后一行. 分别计算极差和均值控制图的上下控

制限：

对! 图

对# 图UCL =2. ll4(0. 023) =0. 049LCL =0(0. 023) =0UCL =74. 00l +0. 577(0. 023) =74. 0l4

LCL =74. 00l -0. 577(0. 023) =73. 988

以上各式中括号前的系数是根据样本大小由相关表格中查到的.

由此分别绘制! 图和#如图2所示.

可以看出，所有数据点均未超出上下控制限，说 图，

明生产过程处于受控状态.

・78・

2. 3控制图的应用

将上述控制图的控制

上下限延长，作为控制用控

制图. 在日常生产管理中，

又取了15个样本，75个数

据，如表2所示.

逐一计算这些样本的

均值和极差，列于表2的最

后两列，并将所得数据描绘

在控制图上，如图3所示. 安徽机电学院学报2002年

从图中可见，! 图中的数

据点未超出界限，但是" 图在

第11个样本后的几个点都超

出了控制上限，说明存在异常

因素. 并且从" 第 图上的第9、

10个点后逐渐上升的趋势已

可看出过程均值增大. 这体现

了控制图在生产过程中的监

控作用，必须采取相应措施使

数据点回复到控制限以内. 图3控制用 " -!

图

3SOC /SPC 发展动向

“SOC /SPC MSOC /MSPC SPCD SPCDA ”的轨迹进行的. SOC /SPC 理论的发展是沿着

第2期马曙光，等：统计质量控制・79・

（包括质量指标和技传统的SOC /SPC 是针对一元指标的，而在实际的生产过程中，指标

术指标）往往是多个，即多元的情形，这时必须考虑指标间的相关性，运用多元控制图进行控

（Muiti -）制. 这就是多元即MSOC /MSPC. SOC /SPC ，

在80年代与90年代初，多元CUSUM 控制图得到了发展. 1992年C. A. Lowry 与W. H. Woodaii 将一元的EWMA 控制图推广到多元. 1993年张公绪提出具有多个非控异因的多元选控图. 这些发展为多元控制与诊断奠定了基础.

传统的SOC /SPC 仅能发现工序异常，并不能告知是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断. 1982年张公绪提出两种质量诊断理论，开辟了统计诊断理论的新方向，SPC 上升为

（Statisticai Process Controi &Diagnosis ）即统计过程控制与诊断SPCD ，.

自从Hoteiiing 在1947年提出多元T2控制图以后，多元T2控制图的诊断一直是国外诊断理论的研究焦点之一. 许多学者作了大量的工作，先后提出十余种解决方法，但都尚未获得圆满的成功. 其中主要的有：主成分分析法、Bonferroni 不等式法、判别分析法、T2值分解法、两种质量多元逐步诊断理论等.

从90年代起，SPCD 又发展为SPCDA ，即统计过程控制、诊断与调整（Statisticai Process

，国外称之为算法的统计过程控制（Aigorithmic Statisticai Controi ，Diagnosis and Adjustment ）

，这是SPC 的第三个发展阶段. 以医生诊断病人作譬喻，ASPC ）SPC 相当于医Process Controi ，

生给病人看病，诊断病人是有病还是无病；不但诊断病人有病SPCD 相当于医生给病人看病，

若还是无病，而且若有病还能诊断出是什么病；SPCDA 则相当于不但诊断病人有病还是无病，

（即调整）有病能诊断出是什么病，而且确诊以后还要加以治疗.

到目前为止，仍在发展过程之中. SPCDA 尚无实用性成果，

参考文献：

[1]

[2]

[3]陈国铭. 统计质量控制丛书[M ]. 北京：中国石化出版社，1995. （5）：张公绪. 质量控制与诊断七十年[J ]. 中国质量. 1998，37-41. Dougias C. Montgomery ，Introduction to Statisticai Ouaiity Controi [M ]. John Wiiey &Sons Press

Incorporation ，1996.

Statistical Ouality Control (SOC )

MA Shu-guang ，YU Shu-fang

(Coiiege of Eiectricai Engineering, Xinjiang University, Urumchi, 830008China )

Abstract:Statisticai Ouaiity Controi (SOC ) , one of the important methods in guaiity management in modern management of enterprises, is introduced. Based on controi chart, SOC makes guaiity controi digitaiized and scientific by using statisticai methods, avoiding irreguiar products and con-troiiing process guaiity. After presenting the basic principie and methods, we demonstrate the ap-piication of SOC in process monitoring and controi with a simpie exampie -production of a kind of components with a hoie. And the status in SOC /SPC research in recent years, aiong with the characteristics and directions of the deveiopment of SOC /SPC, was discussed.

Keywords:Statisticai Ouaiity Controi (SOC ) ；Statisticai Process Controi (SPC ) ；controi chart

统计质量控制

作者：

作者单位：

刊名：

英文刊名：

年，卷(期)：

被引用次数：马曙光， 于书芳新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐,830008安徽机电学院学报JOURNAL OF ANHUI INSTITUTE OF MECHANICAL AND ELECTRICAL ENGINEERING2002,17(2)10次

参考文献(3条)

1. 陈国铭 统计质量控制丛书 1995

2. 张公绪 质量控制与诊断七十年 1998(05)

3. Douglas C Montgomery Introduction to Statistical Quality Control 1996

本文读者也读过(10条)

1. 方新红. 吴艳芬 CODCr空白值测定的统计分析及在日常质量控制中的应用[期刊论文]-四川环境2010,29(2)

2. 广东省汽车行业协会信息组 SPC与企业质量管理[期刊论文]-中国质量2001(4)

3. 林蔚梅. LIN Wei-mei 利用数理统计方法分析产品质量的稳定性[期刊论文]-甘肃联合大学学报（自然科学版）2010,24(3)

4. 张静 统计质量控制相关问题研究[期刊论文]-科技信息2008(28)

5. 郝万鹏. 霍伊军 6西格玛管理在临床生化检验项目中的应用[期刊论文]-国际检验医学杂志2009,30(10)

6. 汪明瑾. WANG Ming-jin 一种出版物质量控制的统计方法[期刊论文]-数理统计与管理2008,27(1)

7. 朱立德. 李应权. 扈士凯. 段策. 王笑帆 泡沫混凝土配合比设计研究[会议论文]-2010

8. 吴成锋. Wu Chengfeng 统计过程技术在质量控制中的应用[期刊论文]-价值工程2008,27(4)

9. 王丽玲. Wang Liling 卫生检验理化实验室常用的内部质量控制方法[期刊论文]-分析仪器2009(6)

10. 数理统计方法在高速公路路基工程质量控制中的应用[期刊论文]-价值工程2009,28(11)

引证文献(10条)

1. 任向东 过程能力研究[学位论文]硕士 2005

2. 钱静峰. 王敏. 雷鸣 电阻焊多参数统计质量控制[期刊论文]-焊接技术 2005(6)

3. 张晓华. 常伟. 李景明. 张东星. 李阳. 刘远方. 李淑燕. 倪元颖 电子鼻技术对苹果贮藏期的研究[期刊论文]-现代科学仪器 2007(6)

4. 包宁 SPC在企业管理中的应用[学位论文]硕士 2004

5. 王猛 飞行自动控制研究所生产过程质量控制[学位论文]硕士 2006

6. 雷鸣 电阻焊全过程多参数统计质量控制[学位论文]硕士 2005

7. 鲁中良 数字处理方法在埋弧焊和熔化极气体保护焊中的应用[学位论文]硕士 2004

8. 雷鸣 电阻焊全过程多参数统计质量控制[学位论文]硕士 2005

9. 朱福益 嵌入式统计质量管理器应用软件系统的设计与实现[学位论文]硕士 2005

10. 富珍 统计过程控制（SPC）技术在质量管理中的应用研究及实现[学位论文]硕士 2006

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