统计过程控制（SPC）已经成为了质量专业人员的讨论和文章最喜欢的主题之一。已经有大量相关SPC 的文章和书籍被出版。（其中）有一门技术只能找到很少或者说没有相关文章。这就是预控制（Pre-Control）。也许这是因为它太容易理解而不能应用。
预控制是一门帮助操作工去控制生产过程，防止生产瑕疵零件的技术。虽然甚至连操作工都很容易去理解，但是从统计学的角度，预控制需要体力和耐力。预控制不像SPC 那样在我们能画控制界线和结论之前需要25 个子组。它从最开始就给予和生产过程相关的反馈，使之无须制图就能对生产过程信号做出高度响应。
(资料图)
在预控制中，图纸的公差如图所示被分成3个区域，分别为绿色，黄色和红色。中间的一半公差是绿色PC 区域。LTL 是公差下限，UTL 是公差上限。UPCL 是PRE 控制上限，LPCL 是PRE 控制下限。
预控制区域
PRE 控制准则：
判定设置合格：
• 如果5 个连续的部件（读数）在绿色区域中，则设置合格可以运行
• 如果一个（读数）在黄色区域，则重新计数
• 如果连续两个（读数）在黄色区域，则需调整生产过程
• 如果一个读数在红色区域，则需调整生产过程
除非1 排5 件都在绿色区域，否则设置不能被判定合格。如果我们不能使设置合格，那么有一个清晰的信号，即这个过程没有能力去规范地生产产品。
在这种情况下，我们必须努力减少过程的变化以提高能力系数。这就是PRE 控制的力量。它只是不允许没有能力的过程执行。当设置没有通过，如果操作者尝试继续执行，他/她不得不全数测量所有的部件。
如果生产过程的Cpk 值等于，它的意思是公差等于6 倍西格玛，过程平均数和公差平均数一致。
西格玛是标准偏差。在这种情况下，假设正态分布例子中，我们期望86%的读数在绿色（PC）区域，而在黄色区域各占7%。这样我们能够期望7 个读数中的一个在黄色区域。
得到连续2 个读数在黄色区域的概率为(1/7)*(1/7)或者说是1/49。这就是PRE 控制的理论基础。
考虑到连续2 件的所有4 种可能排列，它的概率是1/49 或者说是接近2%。换句话说，只有2%的时间，当生产过程不要调整时，操作者得到一个调整过程的信号。
连续两件A 和B 的采样·如果两件都在绿色区域，或者一个在黄色区域一个在绿色区域，那么继续。
• 如果A和B都在黄色区域的同侧，那么进行调整。如果在黄色区域两侧，那么要寻求帮助，因为有可能需要对此过程重新评价。
• 如果任何一件在红色区域，那么进行调整。在这种情况下，从最后一个抽样的工件开始必须进行检测。
运行
抽样时间间隔：
推荐在连续调整中间，平均抽取6对样品。见下表：
Cpk的影响：
上面的图表表明，假设正态分布和过程平均数等于公差平均数时，5件都在绿色区域的各种Cpk值的概率。
在Cpk低于后，5件都在绿色区域的概率急剧下降。如果Cpk等于，落在绿色区域的概率是。当Cpk等于时，概率下降到。因而过程能力越低，使过程符合1排5件在绿色区域的规定就越来越难，从而需要借助纠正减少过程的变化。用部件数量评估工艺是一种用能力指数来评价生产过程的方法。
一些小规模的生产商对钻床的部件进行100%的监测，甚至它的过程能力指数是。这是因为操作者依靠他们的判断去调整工序。部件的公差是25微米。切换成PRE控制后，工序调整会更加好并更接近于公差中心。
当生产无瑕疵部件的时候，他能够在那时变换取样。
PRE控制的测量
单边公差的PRE控制：
下图举例说明怎么划分单边公差
例子1：0是最佳尺寸
比如说，平面度，同心度
例子2：最大或最小
比如说产量
PRE控制的结论：
虽然预控制使用起来非常简单，但是它并不是控制图的替代品。控制图的作用是用来监视生产过程以侦测可能存在的非机遇原因。生产过程记录与控制图相互支持，使预控制成为一种理解时间变化和把它和各种事件联系起来的有用工具。另一方面，预控制是帮助防止生产瑕疵部件的简单工具。它无须工人绘制图表。
强烈建议生产工人应该使用预控制，而专业检测员则不应用预控制进行样本测量。他们也不鼓励工人绘制图表或填写计数单，因为车间的目的是为了生产好的产品而不是制作好的图表或记录，最好的方式是用系统软件代替人工绘制图表或填写检验记录表。
有时候，在测量基础上的作颜色标记能使PRE 更便于操作者使用。
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