第二節　質量控制和改進中的統計方法

本節集中討論了在質量改進中有用的統計技術，特別是統計過程控制領域中的技術。除了該技術以外，還有一些其他的工具被用于分析質量問題并改進產品的性能。這些方法所處的地位可以由圖1-3來解釋，輸入變量表示生產過程中的可控因素，例如溫度、壓力、加料速率等。變量表示不可控因素，例如環境的因素或外部供應商提供的原料比例。加工過程將這些輸入變成不同質量的產品。輸出變量代表加工過程的質量。

圖1-3　產品生產過程

控制圖是統計過程控制（SPC）的主要技術。控制圖的形式如圖1-4所示。控制圖中包含中心限、上控限和下控限、控制圖一般用于系統中輸出部分的變異。然而，有些案例中也可以用于輸入部分的變異。

圖1-4　典型控制圖

控制圖是很有用的過程監控技術，當不尋常的變異存在時，樣本均數可能會超出控制限以外。這意味著我們需要調查生產過程并采取一些行動來消除這些變異。系統地使用控制圖是減少變異的杰出手段。

一旦我們識別了影響過程輸出的一系列重要變異，則通常需要建立影響性的輸入變異和輸出產品特性之間的模型。統計技術是建立這類模型的有效方法，主要包括回歸分析和時間序列分析等，詳細內容可參考Montgomery（2001），Montgomery，Reck，and Vining（2001），Box，Jenkins，and Reinsel（1994）。

識別了重要變異，并且找到了重要變異和過程輸出質量之間的關系，我們就可以使用實時統計控制技術去監控和監督生產過程。諸如控制圖這樣的技術可以用于監控生產過程的輸出，并且通過改變輸入來達到使系統回歸受控狀態的目的。