统计过程控制在小批量生产中的应用讨论概述统计过程控制在小批量生产中的应用讨论概述 摘要：在小批量生产条件下，使用传统的休哈特控制图会产生错误的结果。本文对现有针对小批量生产条件下的统计过程控制技术进行了综述分析，指出了各种方法的优缺点和应用范围。 关键词：质量管理，统计过程控制，控制图，小批量 Abstract: In the conditions of the small batch manufacturing, use the traditional Shewhart control chart will produce false results. This paper reviews and analysis the techniques of statistical process control in the small batch condition, then point out the advantages and disadvantages and the scope of application. Key Words: quality management; control of statistical process; control chart; small batch 中图分类号：C32 文献标识码：A 文章编号：2095-2104（2025） 1 引言 “预防为主”的原则是现代质量管理的核心和精髓。制造业中传统的方法是通过检验最终产品并筛选出不符合法律规范的产品进行质量控制，这种检验策略通常是不经济的。在现代化机械制造生产中，为了有效地进行现场质量控制，可以利用数理统计的方法讨论质量数据随时间变化的统计规律，进而发现可能产生质量问题的原因，实现预防为主。为了保证预防原则的实现，1924 年美国人休哈特(W. A. Shewhart)首创过程控制理论及监控过程工具――控制图，现今统称为统计过程控制。 [1] 2 统计过程控制概述 统计过程控制(SPC，Statistical Process Control)是一种借助于数理统计方法的过程控制工具。在企业质量控制中，可应用SPC 对质量数据进行统计分析，从而区分出生产过程中产品质量的正常与异常波动，进而对过程的异常波动及时提出预警，提醒管理人员实行措施消除异常，恢复生产过程稳定性，从而提高产品质量。SPC 技术的应用，使质量管理从被动的事后把关进展到生产过程中积极的事前预防，从而大大降低了企业生产成本，同时也为企业赢得了更多的定单和更好的商誉。[2] 2.1 统计过程控制原理 产品质量具有波动性，产品质量的波动具有统计规律性，这是现代质量管理的基本观点之一。当过程受控时没有系统误差，随机误差具有一定的分布规律，即总体质量特性服从正态分布。在正态分布范围内， 即样品特征值出现在中的概率为 99.73%，超出该范围的概率...
