[科普中国]-统计质量控制

概念

统计质量控制指使用统计技术进行质量控制，这些技术包括频率分布的应用、主要趋势和离散的度量、控制图、回归分析、显著性检验等到。统计质量控制简称SQC，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，有效预防和控制工序质量。它的主要目标是保证所有工序生产出的产品质量特征值尽可能长地等于或接近期望值，提高生产过程的工序能力，因此通常也称为统计过程控制(SPC )，它的主要特点就是充分体现了现代控制理论的过程预防原则。

传统的统计质量控制基于体哈顿图，监测控制同一产品的同一质量特征的变化规律，使之满足精度并保持稳定，这种方法在大批量生产中取得了巨大经济效益。但是它是以大量检测数据为前提，样本组数至少为20 -25建立的控制界限。在以多品种小批量生产模式为主的CMS环境下，很难获得足够的检测数据来建立控制界限，往往是控制界限还没建立，此产品的生产已经结束，因而传统的SQC不能直接应用在CMS环境下。但SQC低投入、高产出的技术特性和在大批量生产中取得的巨大经济效益，使学术界一直没有放弃将SQC技术引入CMS环境中的努力。目前，这方面的研究主要集中在提高算法精度和提出新的质量控制图，但这方面的研究无法解决质量数据不足的根本问题，在CMS环境下实施SQC需要采取更有效的解决方法。笔者针对这种现实，对CMS模式下统计质量控制系统进行了系列的研究。1

理论依据应用2数理统计学的工具处理工业产品质量问题的理论和方法。所谓产品质量是指产品的各种性能指标、外观、使用寿命等等。在没有提出统计质量管理以前，产品的质量是在每件产品完成后进行检查以判别它是否合格。在大批量、快速生产的现代工业中，如再采用这种检查，可能不合格品已大量形成，及至发现已为时太晚。于是迫切需要一种监测、预报的手段，使不合格品在即将形成或刚开始形成时能及时发现，予以阻止。由于现代工业生产通常是按照同一设计、采用同样的原料、在相同的设备和操作条件下进行的，产品质量在一定程度上是均匀的;又由于许多不可避免的随机因素的作用,产品质量又必然会有波动。若没有系统性因素的作用，则产品质量特征是服从一定的概率分布的。这使数理统计方法有可能应用到质量管理中去，从而产生了统计质量管理的理论和方法。尽管不少统计方法都可在质量管理中起到一定作用，但通常把统计质量管理理解为以下三方面的内容：

1、控制图 用于对生产过程进行分析和监测, 以及时发现异常因素，从而避免不合格品大量出现。

2、抽样检验 即对一批产品作抽查, 以对整批产品作出接收或拒收判断。

3、可靠性理论和方法 它研究产品的失效规律和寿命分布,以评定和提高产品完成其规定功能的能力(见可靠性数学理论、寿命数据统计分析)。

历史来源分析统计质量管理产生于20世纪20年代，开创性的工作，是由在贝尔电话实验室工作的W.A.休哈特和H.F.道奇在1925年分别提出的休哈特控制图和计数抽样检验方案，当时只在少数工厂中应用。第二次世界大战中由于对武器数量和质量的需求和美国政府的强制推行，使控制图和抽样检验的理论和方法得到进一步的发展和完善；此外，随着复杂武器系统的研制以及电子设备的广泛应用，产品可靠性问题也越来越突出，从而又开创了可靠性理论与可靠性工程，使统计质量管理进入新的发展阶段。战后美国及其他国家相继成立了有关质量管理的专门学术机构，出版了许多刊物，还陆续制定了军用的、国家的和国际的抽样检验表和有关统计质量的标准。20世纪50年代,美国A.V.费根又提出了全面质量管理的思想,它主要是要求企业中全体从业人员，从最高领导到一般工人，都应把产品质量第一的思想放在首要地位。这当然已不单纯属于统计质量管理的范围。

第二次世界大战以后，在美国统计学家和质量管理专家的帮助下，日本的质量管理得到迅速发展，在不到30年的时间里，创建了日本式的全面质量管理，使日本的工业产品质量跃居世界前茅。

中国从20世纪70年代后期开始，吸取了日本的经验，结合本国具体情况，有计划地普及和应用全面质量管理，取得了较好的成效。

基本意义所有企业统计的目的是为企业经营决策及管理提供统计信息。在新经济条件下，企业经营决策存在高风险性，而高风险产生于不确定性，不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关，信息愈准确有效，不确定性就明显降低，反之，亦然。准确无误和及时有效是对统计资料的两项基本要求。其中，准确无误是第一位的，是统计工作的基础，它决定着统计资料的优劣，是衡量统计数据质量的根本标志。准确无误的统计数据，便于决策和管理者正确地把握形势，客观地剖析问题，从而作出科学的决策。反之，有水分的、失实的统计数据，相互矛盾的统计数据，给决策者以相反的信号，将会误导决策和调控，对企业的发展将会造成致命损失。因此，统计工作者必须对本职工作高度负责的精神，以统计数据为对象，以消除统计数据的差错为目标，必须要有准确无误的统计数据，达到强化统计数据质量控制的目的。