SPC—统计过程控制，要解决两个问题：1.过程稳定不稳定？2.过程能力够不够？稳不稳定的问题，依靠“控制图”来解决；能力够不够的问题，依靠“过程能力”来解决。
图一 休·哈特
它是将正态分布图逆时针旋转90°得到的，取±3σ（标准差）作为控制限。控制图由三部分组成：1）数据点；2）中心线centerline=CL；3）控制限UCL/LCL=X± 3σ，如图二所示。
图二 控制图的组成
控制图的理论依据有两个：1.质量波动原理；2.小概率事件。因此控制图有一定的抽样风险（错报或漏报），降低风险可借助8条判异原则，如图三所示。这8条判异原则可借助1、（2、3） 、（4、5） 、 6、8 、9、14 、15这些数字来方便记忆。
典型特殊原因识别准则的汇总 |
|
1 |
一个点远离中心线超过3个标准差 |
2 |
连续9点位于中心线一侧 |
3 |
连续6点上升或下降 |
4 |
连续14点交替上下变化 |
5 |
2/3的点距中心线的距离超过2个标准差（同一侧） |
6 |
4/5的点距中心线的距离超过1个标准差（同一侧） |
7 |
连续15个点排列在中心线1个标准差范围内（任一侧） |
8 |
连续8个点距中心线的距离大于1个标准差（任一侧） |
图三 8条判异原则
控制图跟数据类型有关，不同的数据类型对应不同的控制图，其对应关系如图四所示。
图四 数据类型与控制图对应关系
控制图中最常用是均值—极差图，即Xbar—R控制图，其中心线和控制限的计算公式如下：
图五 Xbar—R图中心线和控制限的计算公式
过程能力指数—Cpk，是指过程的加工质量满足技术标准的能力，计算公式Cpk=min{(USL-Xbar)/3σ，(Xbar-LSL)/3σ}。他的应用条件是过程稳定且数据是正态分布的质量特性。
过程能力指数Cpk值的评价参考标准如下：
Cpk值的范围 |
过程能力的评价参考 |
Cpk≥1.67 |
过程能力满足要求，可简化质量检验工作 |
1.33 ≤ Cpk < 1.67 |
过程能力尚可，但需要改善 |
1.00≤ Cpk< 1.33 |
过程能力不足 |
在中心值无偏移的情况下，Cpk值与不良PPM对应关系如下：
Cpk值 |
不良PPM |
1.0 |
2700 |
1.33 |
63 |
1.67 |
0.57 |
掌握了控制图和过程能力指数Cpk的知识后，你就可以轻松地按照如下步骤导入SPC
步骤1：确定质量指标，收集数据。一般取25个子组，子组大小为5。如对5A管梁左段孔径5.5±0.1mm尺寸进行连续抽样，并记录在预先设计好的表格中，数据如下：
步骤2：计算观测值的总均值X=5.50，平均极差R=0.05。
步骤3：计算R图控制线、X图控制线，并作图。
步骤4：依据判异原则判定，其生产过程处于稳定受控状态。
步骤5：计算过程能力指数Cpk=1.57，能力尚可，满足技术要求。
