統計質量控制

統計質量控制指使用統計技術進行質量控制，這些技術包括頻率分佈的應用、主要趨勢和離散的度量、控制圖、迴歸分析、顯著性檢驗等到。統計質量控制簡稱SQC，是在質量控制圖的基礎上，運用數理統計的方法使質量控制數量化和科學化，有效預防和控制工序質量。它的主要目標是保證所有工序生產出的產品質量特徵值儘可能長地等於或接近期望值，提高生產過程的工序能力，因此通常也稱為統計過程控制(SPC )，它的主要特點就是充分體現了現代控制理論的過程預防原則。

傳統的統計質量控制基於休哈頓圖，監測控制同一產品的同一質量特徵的變化規律，使之滿足精度並保持穩定，這種方法在大批量生產中取得了巨大經濟效益。但是它是以大量檢測數據為前提，樣本組數至少為20 -25建立的控制界限。在以多品種小批量生產模式為主的CMS環境下，很難獲得足夠的檢測數據來建立控制界限，往往是控制界限還沒建立，此產品的生產已經結束，因而傳統的SQC不能直接應用在CMS環境下。但SQC低投入、高產出的技術特性和在大批量生產中取得的巨大經濟效益，使學術界一直沒有放棄將SQC技術引入CMS環境中的努力。這方面的研究主要集中在提高算法精度和提出新的質量控制圖，但這方面的研究無法解決質量數據不足的根本問題，在CMS環境下實施SQC需要採取更有效的解決方法。筆者針對這種現實，對CMS模式下統計質量控制系統進行了系列的研究。 ^[1] 

應用 ^[2]  數理統計學的工具處理工業產品質量問題的理論和方法。所謂產品質量是指產品的各種性能指標、外觀、使用壽命等等。在沒有提出統計質量管理以前，產品的質量是在每件產品完成後進行檢查以判別它是否合格。在大批量、快速生產的現代工業中，如再採用這種檢查，可能不合格品已大量形成，及至發現已為時太晚。於是迫切需要一種監測、預報的手段，使不合格品在即將形成或剛開始形成時能及時發現，予以阻止。由於現代工業生產通常是按照同一設計、採用同樣的原料、在相同的設備和操作條件下進行的，產品質量在一定程度上是均勻的;又由於許多不可避免的隨機因素的作用,產品質量又必然會有波動。若沒有系統性因素的作用，則產品質量特徵是服從一定的概率分佈的。這使數理統計方法有可能應用到質量管理中去，從而產生了統計質量管理的理論和方法。儘管不少統計方法都可在質量管理中起到一定作用，但通常把統計質量管理理解為以下三方面的內容：

1、控制圖　用於對生產過程進行分析和監測, 以及時發現異常因素，從而避免不合格品大量出現。

2、抽樣檢驗　即對一批產品作抽查, 以對整批產品作出接收或拒收判斷。

3、可靠性理論和方法 它研究產品的失效規律和壽命分佈,以評定和提高產品完成其規定功能的能力(見可靠性數學理論、壽命數據統計分析)。

統計質量管理產生於20世紀20年代，開創性的工作，是由在貝爾電話實驗室工作的W.A.休哈特和H.F.道奇在1925年分別提出的休哈特控制圖和計數抽樣檢驗方案，當時只在少數工廠中應用。第二次世界大戰中由於對武器數量和質量的需求和美國政府的強制推行，使控制圖和抽樣檢驗的理論和方法得到進一步的發展和完善；此外，隨着複雜武器系統的研製以及電子設備的廣泛應用，產品可靠性問題也越來越突出，從而又開創了可靠性理論與可靠性工程，使統計質量管理進入新的發展階段。戰後美國及其他國家相繼成立了有關質量管理的專門學術機構，出版了許多刊物，還陸續制定了軍用的、國家的和國際的抽樣檢驗表和有關統計質量的標準。20世紀50年代,美國A.V.費根又提出了全面質量管理的思想,它主要是要求企業中全體從業人員，從最高領導到一般工人，都應把產品質量第一的思想放在首要地位。這當然已不單純屬於統計質量管理的範圍。

第二次世界大戰以後，在美國統計學家和質量管理專家的幫助下，日本的質量管理得到迅速發展，在不到30年的時間裏，創建了日本式的全面質量管理，使日本的工業產品質量躍居世界前茅。

中國從20世紀70年代後期開始，吸取了日本的經驗，結合本國具體情況，有計劃地普及和應用全面質量管理，取得了較好的成效。

所有企業統計的目的是為企業經營決策及管理提供統計信息。在新經濟條件下，企業經營決策存在高風險性，而高風險產生於不確定性，不確定性又與信息的準確和及時程度直接相關，信息愈準確有效，不確定性就明顯降低，反之，亦然。準確無誤和及時有效是對統計資料的兩項基本要求。其中，準確無誤是第一位的，是統計工作的基礎，它決定着統計資料的優劣，是衡量統計數據質量的根本標誌。準確無誤的統計數據，便於決策和管理者正確地把握形勢，客觀地剖析問題，從而作出科學的決策。反之，有水分的、失實的統計數據，相互矛盾的統計數據，給決策者以相反的信號，將會誤導決策和調控，對企業的發展將會造成致命損失。因此，統計工作者必須對本職工作高度負責的精神，以統計數據為對象，以消除統計數據的差錯為目標，必須要有準確無誤的統計數據，達到強化統計數據質量控制的目的。