统计质量控制：促进卓越制造
统计质量控制是指随着时间的推移观察制造过程的变量，并对这些变量进行统计分析来定义产生较低缺陷产品的操作窗口。该方法主要用于生产线而不是化学加工设备，尽管它对两者都有效。该方法的三个关键组成部分包括控制图、持续改进和设计实验。
生产线通常没有化学工艺那样的反馈回路。在化工厂中，可以连续监控过程的输出，并且可以改变上游反应物的条件或反应条件以使过程回到理想条件。对于当允许走向极端时变得危险的反应来说，这种瞬时控制尤其必要。生产线通常是由许多不同操作员运行的一系列互不相连的机器操作，产品的检查是在生产线末端离线完成的，通常比生产线本身晚几个小时或更长时间。修正的机会很少。
统计质量控制的主要特点是，制造工程师不是测量缺陷并调整操作参数来避免缺陷，而是测量操作参数来确定过程随时间推移表现出的统计特性。确定属于过程正常变化范围内的参数变化称为共因变化。在研究一个或多个变量后，质量工程师可能会发现一个与产品或加工阶段的缺陷水平密切相关的变量。
该变量是控制变量，然后进行监测和分析以确定正常波动、平均值和控制限值，超过该值缺陷频率就会增加。大多数操作的控制限最初设置为平均值正负三个标准差。随着数据的积累和必要，它们会被收紧。如果该变量的变化不能解释产品最终质量中观察到的所有变化，则筛选其他变量。
关键变量被连续监控，最好由设备操作员监控。只要系统在控制范围内运行，设备设置就不会改变。一旦参数超出控制极限，就会采取措施使参数回到极限范围内。通过始终如一地应用统计质量控制原理，整个生产线的缺陷率会随着过程变化的减少而降低。
操作员使用控制图通常是统计质量控制系统最简单的第一步，并且工作通常在这一步结束。理想情况下，其他组件也可以实现。持续改进是指努力将越来越多的流程置于统计质量控制之下，包括原材料采购和预验收测试等上游活动。设计实验是质量控制工程师的责任，以确定观察到的统计变化的物理解释。通过统计数据来预测结果，以系统的方式对缺陷原因进行调查。
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