spc的发展历史

『壹』 SPC什么意思，跪求相关资料

SPC是 Process Control的简称统计过程控制

利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异

SPC能解决之问题
1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前后比较之指标。

利用管制图管制制程之程序
1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析，确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态（正常）。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。

分析用管制图主要用以分析下列二点：
(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。

－控制图的作用：
1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；
2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；
3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。
应用步骤如下：

1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；
2.选用合适的控制图种类；
3.确定样本容量和抽样间隔；
4.收集并记录至少20～ 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据；
5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；
6.计算各统计量的控制界限；
7.画控制图并标出各样本的统计量；
8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态；
9.决定下一步的行动。

应用控制图的常见错误：
1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作；
2.在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图管理工作；
3.用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线；
4.仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用；
5.不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常；
6.当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线；
7.画法不规范或不完整；
8.在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。

●分析用控制图
应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数
特点：
1、分析过程是否为统计控制状态
2、过程能力指数是否满足要求？
●控制用控制图
等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控制用控制图。应用过程参数判断

SPC的作用
1、确保制程持续稳定、可预测。
2、提高产品质量、生产能力、降低成本。
3、为制程分析提供依据。
4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

1. 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。

2. 质量管理学科有一个非常重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证它们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。保证预防原则实现的科学方法就是：SPC (统计过程控制) 与SPD (统计过程诊断)。

SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在于“P（Process，过程）”

产品质量具有变异性
“人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）”
变异具有统计规律性
随机现象Þ统计规律
随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。

管制和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异系属于机遇性或非机遇性，以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。

解析用控制图
决定方针用
制程解析用
制程能力研究用
制程管制准备用
管制用控制图
追查不正常原因
迅速消除此项原因
并且研究采取防止此项原因重复发生之措施。

 普通原因指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处於统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。
 特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。
 局部措施
 通常用来消除变差的特殊原因
 通常由与过程直接相关的人员实施
 大约可纠正15%的过程问题

 对系统采取措施
 通常用来消除变差的普通原因
 几乎总是要求管理措施，以便纠正
 大约可纠正85%的过程问题

 合理使用控制图能
 供正在进行过程控制的操作者使用
 有於过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去
 使过程达到
 更高的质量
 更低的单件成本
 更高的有效能力
 为讨论过程的性能提供共同的语言
 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

SPC的作用:
1、确保制程持续稳定、可预测。
2、提高产品质量、生产能力、降低成本。
3、为制程分析提供依据。
4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

三. SPC的焦点——制程(Process)
Quality，是指产品的品质。换言之，它是著重买卖双方可共同评断与鉴定的一种「既成事实」. 而在SPC的想法上，则是希望将努力的方向更进一步的放在品质的源头——制程（Process）上.
因为制程的起伏变化才是造成品质变异（Variation）的主要根源.

1） 异常变动：
过程中变动因素是不在统计管理状态下的非随机性原因，由于异常因素不是过程所固有，固不难除去，一般情况现场人员对异常因素的消除可以自行决定采取措施，而不必要请示更高级的管理人员，所以也称之为减少变动的局部措施。
2）偶然变动：
过程中的变动因素是统计管理的状态下，其产品的特性有固定的分布，即分布位置、分布及分布形状三种，由于偶然因素是过程所固有的，难于消除，要消除偶然因素必须涉及到人、机、料、法、环境等整个系统的改造问题，需要投入大量的资金，故不是现场人员所能决定的，而必须经过深入的调查研究和做出全面的可行性报告后，再经高层领导做最后的定夺，所以称之为减少变动的系统措施。

特殊原因
一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差来源。有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制线的点或存在在控制线之内的链或其他非随机性的情形。
普通原因
造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。

合理使用控制图的益处
• 供正在进行过程控制的操作者使用
• 有助于过程在质量上和成本上能持续的、可预测的保持下去
• 使过程达到：
• 更高的质量
• 更低的单件成本
• 更高的有效能力
• 为讨论过程的性能提供共同的语言
• 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南

在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可用平均样本容量( )来计算控制限.

在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用：
 控制图是受控的
 过程能力能够满足生产要求
控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新计算控制限，例如：
 操作人员经过培训，操作水平显著提高；
 设备更新、经过修理、更换零件；
 改变工艺参数或采用新工艺；
 改变测量方法或测量仪器；
 采用新型原材料或其他原材料；
 环境变化。
使用一段时间后检验控制图还是否适用，控制限是否过宽或过窄，否则需要重新收集数据计算控制限；
过程能力值有大的变化时，需要重新收集数据计算控制限。
对于p,np图, 过程能力是通过过程平均不合品率 来表示,当所有点都受控后才计算该值.

当Cpk指数值降低代表要增加：
 控制
 检查
 返工及报废，
在这种情况下，成本会增加，品质也会降低，
生产能力可能不足。
当Cpk指数值增大，不良品减少，最重要是产品/零件接近我们的“理想设计数值/目标”，给予顾客最大满足感。

当Cpk指数值开始到达1.33或更高时对检验工作可以减少，减少我们对运作审查成本。

 普通原因变差
 影响过程中每个单位
 在控制图上表现为随机性
 没有明确的图案
 但遵循一个分布
 是由所有不可分派的小变差源组成
 通常需要采取系统措施来减小
 特殊原因变差
 间断的，偶然的，通常是不可预测的和不稳定的变差
 在控制图上表现为超出控制限的点或链或趋势
 非随机的图案
 是由可分派的变差源造成该变差源可以被纠正
 工业经验建议为：

 只有过程变差的15%是特殊的可以通过与操作直接有关的人员纠正

 大部分 (其余的85%) 是管理人员通过对系统采取措施可纠正的
 控制图可以区分出普通原因变差和特殊原因变差

 特殊原因变差要求立即采取措施

 减少普通原因变差需要改变产品或过程的设计
控制图 - 过程的声音
 试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过度调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降

 试图通过改变设计来减小特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费
 控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索，供我们采取相应的措施
 能力指数的计算基于以下假设条件：
 过程处于统计稳定状态
 每个测量单值遵循正态分布
 规格的上、下限是基于客户的要求
 测量系统能力充分

 如果理解关满足了这些假设后，能力指数的数值越大，潜在的客户满意度越高
过程能力分析的用途
-设计部门可参考目前之制程能力，以设计出可制
造的产品
-评估人员、设备、材料与工作方法的适当性
-根据规格公差设定设备的管制界限
-决定最经济的作业方式
过程控制和过程能力
◎目标:过程控制系统目标,是对影响过程的措
施作出经济合理的决定, 避免过度控制
与控制不足

◎过程能力讨论:必需注意二个观念
○由造成变差的普通原因来确定
○内外部顾客开心过程的输出及与他
们的要求的关系如何。
SPC就是利用统计方法去:

1.分析过程的输出并指出其特性.
2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持.
3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.
统计制程管制 (SPC)

它可用统计管制图及时监督与控制线场作业 .
. 它可用统计计算制程能力及规格 .
. 它可防止制程的偏差去影响产品的良率与品质 / 可靠性.
. 它可消除非机率原因的变异来改善制程.
SPC 就是依据
统计 的逻辑
来判断
制程 是否正常
及应否采取改善对策的一套
控制系统

• 对的问题比对的答案更重要

SPC生产统计过程控制

一、spc的基础知识
1.关于控制、过程、统计
2.特性及其分类
3.统计学基础
二、spc的基本原理
4.过程的理解与过程控制
5.波动及波动的原因
6.局部措施和系统措施
三、统计过程的控制思想
1.正态分布简介
2.统计控制状态及两种错误
3.过程控制和过程能力
4.过程改进循环
四、控制图类型
1.控制图应用说明
2.控制图的定义和目的
3.控制图解决问题思路
4.控制图益处
5.控制图分类
6.控制图的选择
五、建立计算型控制图的步骤和计算方法
1.均值和极差图
2.均值和标准差图
3.中位数和极差图
4.单值和移动极差图
六、计数型控制图与过程能力指数
1.过程能力解释前提
2.过程能力的计算
3.制程能力指数
4.过程绩效指数

『贰』 SPC是针对什么来说的

SPC(Statistical Process Control)即统计过程控制，来是20世纪20年代由美自国休哈特首创的。SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手

『叁』 东风柳州汽车有限公司的发展历程

东风柳州汽车有限公司自1954年创立以来，秉承龙的风骨和神韵，挺立潮头竞风流，不断发展壮大，成为广西区、柳州市工业的领军企业之一，为中国汽车工业的发展描绘了一道亮丽风景。 1969年，研制并生产“柳江”牌载货汽车，首开了广西汽车生产的先河。
1981年加入东风汽车集团，在国内第一家开发生产中型柴油载货汽车，填补了国内中型柴油汽车的空白。
1991年，创出“乘龙”品牌，形成了“一门双杰，乘龙东风，中轻并举，竞相发展”的产品格局。
2001年，推出了面向公务、商务和休闲旅游车市场的东风风行MPV，吹响了进军国内高档轻型乘用车市场的号角。 2003年7月18日，全新子品牌“东风霸龙”重型卡车下线，正式加入国内重卡市场的竞争。 2005年7月18日，又一新品牌“东风龙卡”新一代长头重卡隆重上市。
东风柳州汽有限公司具有完备的四大工艺及配套设施。机器人静电喷涂技术引领当今汽车喷漆工艺新潮流；完备的计算机辅助设计、制造系统（CAD/CAM）、大型CAD、CAE、CAPP软件工作站及PDM、MIS系统更是优质的产品开发和管理工作的重要保障。采用SPC控制系统对生产过程质量进行监控，确保了产品质量的稳定性、可靠性，公司产品的市场竞争力稳步提高，营销、服务网络遍布全国各地，产品远销东南亚、非洲各国。未来发展东风柳州汽车有限公司倡导效率为先、人本为怀的企业文化，视人才为企业的第一资源，注重人才的挖潜，努力构造“员工为企业的发展尽职尽责、企业为员工的成长尽心尽力”的企业与员工相互尊重、互动双赢的关系，力求在企业发展的同时，为员工谋求最大福利。
面对新世纪的机遇和挑战，东风柳州汽车有限公司正以更加开放的姿态和更加稳健的步伐，大力寻求对外合作。与雷诺公司的合资谈判已近尾声，有望正式牵手雷诺，形成“中中外外”（东风、广西地方、日产、雷诺）的合资格局，这必将全面提升柳汽公司综合竞争力，揭开柳汽发展史上崭新的一页！
2010年10月8万辆，2010年11月9万辆。2010年12月26日，刚刚晋级柳州第五家百亿企业的东风柳汽再次显示出强劲的产销势头，第10万辆汽车轰鸣下线！至此，2010年东风柳汽汽车产销以首次突破10万辆、销售突破120亿元的历史新高完美收官。
2010年，东风柳汽是柳州市汽车行业增长速度最快的企业之一，年产销10万辆成为企业发展中的又一历史性突破，希望东风柳汽继续深入落实科学发展观，结合市委十届十四次全会的部署要求，把握机遇，承担起我市汽车产业结构调整的重任，充分发挥整车企业带动零部件企业发展的龙头作用，加强自主创新，提高企业核心竞争力，为加快广西柳州汽车城新增10万辆汽车生产基地的建设，为做大做强我市汽车产业，为柳州经济社会持续健康发展作出更大贡献。
2010年，东风柳汽在市场竞争不断加剧、内部产能持续吃紧的情况下，着力提升公司网络能力、产品竞争力 、生产能力等竞争要素，加速推进产品技术优势向市场优势转化，特别是新产品M6、景逸1.5XL全面上市，生产经营呈现出喜人局面，东风柳汽提前2个月实现产销8万辆汽车、年销售收入100亿元目标。
东风柳汽实现年产销汽车首次突破10万辆，销售收入突破120亿元，商用车和乘用车产销均创历史新高，标志着柳汽进入了又一新的发展阶段，为柳汽十二五计划的推进打下了坚实的基础。

『肆』 SPC、DOE、FMEA知识是指什么怎样应用

SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。 DOE:实验设计(DesignofExperiments,缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。 FMEA:TS16949的5大手册--FMEA是一种可靠性设计的重要方法 FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。 故障模式、影响、分析模块 其核心部分是对特定系统进行分析研究，确定怎样修改系统以提高整体可靠性，避免失效。为了准确计算失效的危害性，在分析时，提供了系统化的处理过程，自动编制FMEA任务，包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式，确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响，确定失效引起的危害性，确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。 FMEA可完成以下功能： 失效模式、影响分析（FMEA） 危害性分析（CriticallyAnalysis） 功能FMEA(FunctionalFMEA) 破坏模式和影响分析（DMEA） FMEA具有以下特点： 丰富的故障模式数据库 完善的企业FMEA规范定制功能 自动由FMEA生成原始的FTA（故障树） 故障树分析（FaultTreeAnalysis）模块 利用FTA模块，在系统设计过程当中，通过对造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，以提供系统可靠性的一种分析方法。它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响，是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA，用户可以简单快速地建立故障树，输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析，生成报告，最后打印输出。 事件树分析(EventTreeAnalysis)模块

『伍』 SPC是什么意思

SPC
SPC(Statistical Process Control)即统计过程控制，是20世纪20年代由美国休哈特首创的。SPC就是利用统计技术对过程中的各个版阶段进行监控，发权现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手

『陆』 质量管理的发展史

工业化时代的质量管理

20世纪，人类跨入了以“加工机械化、经营规模化、资本垄断化”为特征的工业化时代。在过去的整整一个世纪中，质量管理的发展，大致经历了三个阶段：

1、质量检验阶段

20 世纪初，人们对质量管理的理解还只限于质量的检验。质量检验所使用的手段是各种的检测设备和仪表，方式是严格把关，进行百分之百的检验。其间，美国出现了以泰罗为代表的“科学管理运动”。“科学管理”提出了在人员中进行科学分工的要求，并将计划职能与执行职能分开，中间在加一个检验环节，以便监督、检查对计划、设计、产品标准等项目的贯彻执行。这就是说，计划设计、生产操作、检查监督各有专人负责，从而产生了一支专职检查队伍，构成了一个专职的检查部门，这样，质量检验机构就被独立出来了。起初，人们非常强调工长在保证质量方面的作用，将质量管理的责任由操作者转移到工长，故被人称为“工长的质量管理”。

后来，这一职能又由工长转移到专职检验人员，由专职检验部门实施质量检验。称为“检验员的质量管理”。

质量检验是在成品中挑出废品，以保证出厂产品质量。但这种事后检验把关，无法在生产过程中起到预防、控制的作用。废品已成事实，很难补救。且百分之百的检验，增加检验费用。生产规模进一步扩大，在大批量生产的情况下，其弊端就突显出来。一些著名统计学家和质量管理专家就注意到质量检验的问题，尝试运用数理统计学的原理来解决，使质量检验既经济又准确，1924年，美国的休哈特提出了控制和预防缺陷的概念，并成功地创造了“控制图”，把数理统计方法引入到质量管理中，使质量管理推进到新阶段
2、统计质量控制阶段

这一阶段的特征是数理统计方法与质量管理的结合。

第一次世界大战后期，为了在短时期内解决美国300万参战士兵的军装规格是服从正态分布的。因此他建议将军装按十种规格的不同尺寸加工不同的数量。美国国防部采纳了他的建议，结果，制成的军装基本符合士兵体裁的要求。

后来他又将数理统计的原理运用到质量管理中来，并发明了控制图。他认为质量管理不仅要搞事后检验，而且在发现有废品生产的先兆时就进行分析改进，从而预防废品的产生。控制图就是运用数理统计原理进行这种预防的工具。因此，控制图的出现，是质量管理从单纯事后检验转入检验加预防的标志，也是形成一门独立学科的开始。第一本正式出版的质量管理科学专著就是1931年休哈特的《工业产品质量经济控制》。

在休哈特创造控制图以后，他的同事在 1929年发表了《抽样检查方法》。他们都是最早将数理统计方法引入质量管理的，为质量管理科学做出了贡献。然而，休哈特等人的创见，除了他们所在的贝尔系统以外，只有少数美国企业开始采用。特别是由于资本主义的工业生产受到了二十年代开始的经济危机的严重影响，先进的质量管理思想和方法没有能够广泛推广。第二次世界大战开始以后，统计质量管理才得到了广泛应用。这是由于战争的需要，美国军工生产急剧发展，尽管大量增加的检验人员，产品积压待检的情况日趋严重，有时又不得不进行无科学根据的检查，结果不仅废品损失惊人，而且在战场上经常发生武器弹药的质量事故，比如炮弹炸膛事件等等，对士气产生极坏的影响。在这种情况下，美国军政部门随即组织一批专家和工程技术人员，于1941~1942年间先后制订并公布了Z1.1《质量管理指南》、Z1.2《数据分析用控制图》、Z1.3《生产过程中质量管理控制图法》，强制生产武器弹药的厂商推行，并收到了显著效果。从此，统计质量管理的方法才得到很多厂商的应用，统计质量管理的效果也得到了广泛的承认。

第二次世界大战结束后，美国许多企业扩大了生产规模，除原来生产军火的工厂继续推行质量管理的条件方法以外，许多民用工业也纷纷采用这一方法，美国以外的许多国家，如加拿大、法国、德国、意大利、墨西哥、日本也都陆续推行了统计质量管理，并取得了成效。但是，统计质量管理也存在着缺陷，它过分强调质量控制的统计方法，使人们误认为“质量管理就是统计方法”，“质量管理是统计专家的事”。使多数人感到高不可攀、望而生畏。同时，它对质量的控制和管理只局限于制造和检验部门，忽视了其它部门的工作对质量的影响。这样，就不能充分发挥各个部门和广大员工的积极性，制约了它的推广和运用。这些问题的解决，又把质量管理推进到一个新的阶段。

3、全面质量管理阶段

五十年代以来，生产力迅速发展，科学技术日新月异，出现了很我新情况。主要有以下几个方面：

科学技术和工业生产的发展，对质量要求越来越高。五十年代以来，火箭、宇宙飞船、人造卫星等大型、精密、复杂的产品出现，对产品的安全性、可靠性、经济性等要求越来越高，质量问题就更为突出。要求人们运用“系统工程”的概念，把质量问题作为一个有机整体加以综合分析研究，实施全员、全过程、全企业的管理。

六十年代在管理理论上出现了“行为科学论”，主张改善人际关系，调动人的积极性，突出“重

视人的因素”，注意人在管理中的作用。

随着市场竞争，尤其国际市场竞争的加剧，各国企业都很重视“产品责任”和“质量保证”问题，加强内部质量管理，确保生产的产品使用安全、可靠。
由于上述情况的出现，显然仅仅领带质量检验和运用统计方法已难以保证和提高产品质量，促使“全面质量管理”的理论逐步形成。最早提出全面质量管理概念的是美国通用电气公司质量经理菲根保姆。1961年，他发表了一本著作《全面质量管理》。该书强调执行质量职能是公司全体人员的责任，他提出：“全面质量管理是为了能够在最经济的水平上并考虑到充分满足用户要求的条件下进行市场研究、设计、生产和服务，把企业各部门的研制质量、维持质量和提高质量活动构成为一体的有效体系”。

六十年代以来，菲根保姆的全面质量管理概念逐步被世界各车所接受，在运用时各有所长，在日本叫全公司的质量管理(CWQC)。我国自1978年推行全面质量管理(简称TQC)以来，在实践上、理论上都有所发展，也有待于进一步探索、总结、提高。

综上所述，随着生产力和科学技术的发展，质量管理的理论逐趋完善，更趋科学性，更趋实用性。各国在运用“质量管理”理论时，都各有所长。随着国际贸易的发展，产品的生产销售已打破国界，不同民族、不同国家有不同的社会历史背景，质量的观点也不一样，这往往会形成国际贸易的障碍或鸿沟。需要在质量上有共同的语言和共同的准则。

(三)质量管理的国际化

随着国际贸易的迅速扩大，产品和资本的流动日趋国际化，相伴而产生的是国际产品质量保证和产品责任问题。1973年在海牙国际司法会议上通过了《关于产品责任适用法律公约》，之后，欧洲理事会在丹麦斯特拉斯堡缔结了《半于造成人身伤害与死亡的产品责任欧洲公约》，同时，旨在消除非关税壁垒，经缔约国谈判通过的《技术标准守则》对商品质量检测合格评定、技术法规等方面作了详尽的规定。由于许多国家和地方性组织相继发布了一系列质量管理和质量保证标准，制订质量管理国际标准已成为一项迫切的需要。为此，经理事会成员国多年酝酿，国际标准化组织(ISO)于1979年单独建立质量管理和质量保证技术委员会(TC176)，负责制订质量管理的国际标准。1987年3月正式发布 ISO9000~9004质量管理和质量保证系列标准。该标准总结了各先进国家的管理经验，将之归纳、规范。发布后引起世界各国的关注，并予以贯彻，适应了国际贸易发展需要，满足了质量方面对国际标准化的需求。

质量管理百年历程

工业革命前 产品质量由各个工匠或手艺人自己控制

1875年 泰勒制诞生——科学管理的开端

最初的质量管理——检验活动与其他职能分离，出现了专职的检验员和独立的检验部门。

1925年 休哈特提出统计过程控制(SPC)理论——应用统计技术对生产过程进行监控，以减少对检验的依赖。

1930年 道奇和罗明提出统计抽样检验方法。

1940年代 美国贝尔电话公司应用统计质量控制技术取得成效;

美国军方资供应商在军需物中推进统计质量控制技术的应用;

美国军方制定了战时标准Z1.1、Z1.2、Z1.3——最初的质量管理标准。三个标准以休哈特、道奇、罗明的理论为基础。

1950 年代戴明提出质量改进的观点——在休哈特之后系统和科学地提出用统计学的方法进行质量和生产力的持续改进;强调大多数质量问题是生产和经营系统的问题;强调最高管理层对质量管理的责任。此后，戴明不断完善他的理论，最终形成了对质量管理产生重大影响的“戴明十四法”。
开始开发提高可靠性的专门方法——可靠性工程开始形成

1958年 美国军方制定了MIL-Q-8958A等系列军用质量管理标准——在MIL-Q-9858A中提出了“质量保证”的概念，并在西方工业社会产生影响。

1960年代初 朱兰、费根堡姆提出全面质量管理的概念——他们提出，为了生产具有合理成本和较高质量的产品，以适应市场的要求，只注意个别部门的活动是不够的，需要对覆盖所有职能部门的质量活动策划。

戴明、朱兰、费根堡姆的全面质量管理理论在日本被普遍接受。日本企业创造了全面质量控制(TQC)的质量管理方法。统计技术，特别是“因果图”、“流程图”、“直方图”、“检查单”、“散点图”、“排列图”、“控制图”等被称为“老七种”工具的方法，被普遍用于质量改进。

1960年代中 北大西洋公约组织(NATO)制定了AQAP质量管理系列标准——AQAP标准以MIL-Q-9858A等质量管理标准为蓝本。所不同的是，AQAP引入了设计质量控制的要求。

1970年代 TQC使日本企业的竞争力极大地提高，其中，轿车、家用电器、手表、电子产品等占领了大批国际市场。因此促进了日本经济的极大发展。日本企业的成功，使全面质量管理的理论在世界范围内产生巨大影响。

日本质量管理学家对质量管理的理论和方法的发展作出了巨大贡献。

这一时期产生了石川馨、田口玄一等世界著名质量管理专家。

这一时期产生的管理方法和技术包括：

JIT—准时化生产

Kanben—看板生产

Kaizen—质量改进

QFD—质量功能展开

田口方法

新七种工具

由于田口博士的努力和贡献，质量工程学开始形成并得到巨大发展。

1979年 英国制定了国家质量管理标准BS5750——将军方合同环境下使用的质量保证方法引入市场环境。这标志着质量保证标准不仅对军用物资装备的生产，而且对整个工业界产生影响。

1980年代 菲利浦.克罗斯比提出“零缺陷”的概念。他指出，“质量是免费的”。突破了传统上认为高质量是以低成本为代价的观念。他提出高质量将给企业带来高的经济回报。

质量运动在许多国家展开。包括中国、美国、欧洲等许多国家设立了国家质量管理奖，以激励企业通过质量管理提高生产力和竞争力。质量管理不仅被引入生产企业，而且被引入服务业，甚至医院、机关和学校。 许多企业的高层领导开始关注质量管理。全面质量管理作为一种战略管理模式进入企业。

1987年 ISO9000系列国际质量管理标准问世——质量管理和质量保证对全世界1987年版的ISO9000标准很大程度上基于BS5750。质量管理与质量保证开始在世界范围内对经济和贸易活动产生影响。

1994年 ISO9000系列标准改版——新的ISO9000标准更加完善，为世界绝大多数国家所采用。第三方质

量认证普遍开展，有力地促进了质量管理的普及和管理水平的提高。

朱兰博士提出：“即将到来的世纪是质量的世纪”

1990 年代末全面质量管理(TQM)成为许多“世界级”企业的成功经验证明是一种使企业获得核心竞争力的管理战略。质量的概念也从狭义的符合规范发展到以“顾客满意” 为目标。全面质量管理不仅提高了产品与服务的质量，而且在企业文化改造与重组的层面上，对企业产生深刻的影响，使企业获得持久的竞争能力。

在围绕提高质量、降低成本、缩短开发和生产周期方面，新的管理方法层出不穷。其中包括：并行工程(CE)、企业流程再造(BPR)等。

『柒』 SPC、MSA、FMEA、QFD是什么意思

SPC(Statistical Process Control)即统计过程控制，是20世纪年代由美国休哈特首创的。SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。
MSA：Measurement System Analysis 的简称。 msa测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。

FMEA(Failure Mode and Effect Analysis,失效模式和效果分析)是一种用来确定潜在失效模式及其原因的分析方法。
具体来说，通过实行FMEA，可在产品设计或生产工艺真正实现之前发现产品的弱点，可在原形样机阶段或在大批量生产之前确定产品缺陷。

质量功能展开QFD(Quality Function Deployment)是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法，它体现了以市场为导向，以顾客要求为产品开发唯一依据的指导思想。在健壮设计的方法体系中，质量功能展开技术占有举足轻重的地位，它是开展健壮设计的先导步骤，可以确定产品研制的关键环节、关键的零部件和关键工艺，从而为稳定性优化设计的具体实施指出了方向，确定了对象。它使产品的全部研制活动与满足顾客的要求紧密联系，从而增强了产品的市场竞争能力，保证产品开发一次成功。

『捌』 关于spc方面的问题

你说的这种自动生成的管制图应该是在Excel上面画出来的，你可以试着去点选“自动生成数值的单元格”，在上回面的答公式输入栏里是可以看到公式的，其实就是单元格之间的加减乘除法，很简单的。

当然更简单的方法就是用Minitab软件来做图，很快捷的

『玖』 6.8mm子弹的历史

事实上，6.8mm SPC的弹道与英国50年前研制的.280弹极为相似，只是由于现代改进的发射药使6.8mm SPC可以使用较小的弹壳。6.8mm SPC在16英寸枪管上发射标准的115格令弹时，其初速为每秒2,400英尺（730 m/s）。它所用的弹头实际上与美国狩猎枪弹当中流行的直径0.277英寸的.270温彻斯特口径步枪弹是相同的。不过，.270温彻斯特弹的弹头通常重130到150格令。
据说6.8mm SPC已经被一些特种部队少量购买试用（需要证实）。由于媒体大肆报道5.56mm NATO在远距离终点弹道效能不足，因此6.8mm SPC弹一露面就由于其有较佳的终点弹道效能而且在对付砖墙等障碍物时效果也很好而受到赞誉。6.8mm SPC弹在100～200米范围内其实比5.56mm NATO弹多出约44%的威力。但事实上，6.8mm SPC弹也仅仅是在近距离内比5.56mm NATO弹有较大的动能。在中距离上，77格令的5.56mm狙击弹（如Mk262）则和115格令的6.8 SPC比赛弹的动能接近，然而，Mk262风偏和落点比6.8mm SPC更小。
与更大威力的7.62mm NATO弹比较，但其后坐力要低得多（6.8mm SPC弹的后坐力比7.62×39mm略低），在近距离上还可对目标产生较多的碎片，有较大的伤害。不过在中、远距离上6.8mm SPC则完全没有优势。6.8mm SPC的115格令弹头产生枪口动能约1,759 ft·lbf（2385 J），而7.62mm北约弹（M80）发射147格令弹头的初速为2,750 ft/s（838.2 m/s），动能为2460 ft·lbf（3335 J）。
6.8mm SPC的主要优点是它允许短枪管的5.56mm步枪也具有较大的威力。另外，与7.62mm NATO弹相比，一名士兵能携带更多的6.8mm SPC弹参加战斗，因为它的重量较轻和尺寸较小。另外这种弹也可用于猎取中等尺寸的猎物。

『拾』 “SPC”、“DOE”、“FMEA”是指什么该怎样应用

SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。
DOE:实验设计(DesignofExperiments,缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。
FMEA:TS16949的5大手册--FMEA是一种可靠性设计的重要方法
FMEA实际是一组系列化的活动，其过程包括：找出产品/过程中潜在的故障模式；根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估；列出故障起因/机理，寻找预防或改进措施。
故障模式、影响、分析模块
其核心部分是对特定系统进行分析研究，确定怎样修改系统以提高整体可靠性，避免失效。为了准确计算失效的危害性，在分析时，提供了系统化的处理过程，自动编制FMEA任务，包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式，确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响，确定失效引起的危害性，确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。
FMEA可完成以下功能：
失效模式、影响分析（FMEA）
危害性分析（CriticallyAnalysis）
功能FMEA(FunctionalFMEA)
破坏模式和影响分析（DMEA）
FMEA具有以下特点：
丰富的故障模式数据库
完善的企业FMEA规范定制功能
自动由FMEA生成原始的FTA（故障树）
故障树分析（FaultTreeAnalysis）模块
利用FTA模块，在系统设计过程当中，通过对造成系统故障的各种因素（包括硬件、软件、环境、人为因素等）进行分析，画出逻辑框图（即故障树），从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率，采取相应的纠正措施，以提供系统可靠性的一种分析方法。它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响，是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA，用户可以简单快速地建立故障树，输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析，生成报告，最后打印输出。
事件树分析(EventTreeAnalysis)模块