概念简介
工序质量预控法产品加工一般都要经过多道工序，每道工序出了问题都会影响到产品的质量。如何拉制每道工序的加工质量?美国拉斯——斯特朗公司推出的工序质量预控法就是一种工序质量控制的新方法。这种新方法是由天津汽车工业公司的童维先同志首先介绍给我国管理界的。在企业推行TQC的过程中，应用工序质量预控法对于提高产品质量，减少质量损失，提高经济效益有重要的作用。
X—R控制图是企业在工序质量控制中应用最为广泛的一种方法，但这种方法在实施中比较繁琐，且不易为操作者理解，人们一直在探求用于替代它的简单、有效的工序控制方法。预控法就是在这种生产需要的基础上提出的。
理论概述
工序质量控制的理论基础如下所述：
一、质量的波动。
工序质量预控法在生产过程中，无论工艺条件多么一致，生产出来的产品的质量特性，绝不可能完全一致，这就是所谓质量波动。产品质量特性的波动分为正常波动和异常波动。
正常波动。正常波动在每个工序中都是经常发生的。引起正常波动的影响因素很多，诸如机器的微小振动，原材料的微小差异等等。在工序中，尽管对单个产品的观察结果不尽相同，但从总体上看，其波动趋势是可以预料的，可以用某种统计分布来进行描述。
异常波动。工序中的异常波动是由某种特定原因引起的，例如机器磨损、误操作等都可导致异常波动。
当工序只存在正常波动时，我们说工序是处于正常控制之中，此时的工序生产性能是可以预测的。过程控制系统的目标是当工序出现异常波动时迅速发出统计信号，使我们能很快查明异常原因并采取行动消除波动。
二、质量的分布
产品质量虽然是波动的，但正常波动是有一定规律的，即存在一种分布趋势，形成一个分布带，这个分布带的范围反映了产品精度。产品质量分布可以有多种形式，如平均分布、正态分布等等。
三、数据种类。
在质量管理工作中，是根据数据资料对质量进行控制的，质量数据可以分为计量值数据和计数值数据等不同类型。
计量值数据。具有可连续取值的，可用测量仪测出小数点以下数据的称为计量值数据。如长度、重量、电流、化学成分、温度等质量特性的数值皆是计量值数据。
计数值数据。只能用自然数取值的这类数据，称为计数值数据。如次品件数、错字数、质量缺陷点数等。
四、正态分布曲线。
实践证明，在正常波动下，大量生产过程中产品质量特性波动的趋势大多服从正态分布。因此，正态分布是一个最重要、最基本的分布规律。正态分布图形是一条中间高、两边低的“钟形”状态曲线，它具有集中性、对称性和有限性特点。如下图1所示： 工序质量预控法
正态分布由两个参数决定：
·均值，μ–衡量分布的集中趋势，在子样中即平均值X。
·标准差，σ–偏差，反映数据的离散程度，在子样中用标准偏差S代替。
当均值和标准差确定时，一个正态分布曲线就确定了。均值μ是正态分布曲线的位置参数，不同的正态曲线，当标准差σ相同时其曲线形态相同，只是曲线中心的位置不同。标准差σ是衡量数据分布离散程度的参数，不同的正态曲线，当μ相同时，曲线的中心位置相同，而曲线的形状不同。随σ值的增大曲线变得越来越“矮”，越来越“胖”。
正态分布曲线与坐标横轴所围成的面积等于1。
工序质量预控法从上面图1可以看出：在μ±σ范围内的面积为68.26%；
在μ±2σ范围内的面积为95.45%；
在μ±3σ范围内的面积为99.73%；
从正态分布的这个特点可知，在对服从正态分布的产品进行质量分析中，质量特征值落在μ±3σ范围以内的概率为99.73%，只有不足0.3%的质量特征值有可能落在此范围之外。因此，人们在工艺质量控制中，设置了“6σ”目标，创造了6σ控制方法。
工序质量预控法的基本思想
在工序质量控制中采用预控法的基本思想是：
①预控法不是在生产开始前就实施预控，而是在不合格产品产生之前对工序进行的控制。
②预控法直接与规格界限相联系，而不是与控制界限相联系，因此不必根据积累的数据计算控制的界限。
工序质量预控法的特点
同其它工序控制方法相比，工序质量预控法具有以下特点：
工序质量预控法①预控法能够反映加工工序分布中心的偏移和散差的变化。
②既适用于计量值工序，又适用于计数值工序。
③应用到大量生产的工序中比较理想．但也适合于小批生产的情况。
④直接与规格界限联系，简单明了，容易被操作者理解和接受。
⑤不要求严格地控制工序，允许操作者利用整个规格范围。
⑥不需要进行记录或计算，这样不仅可以节约开支．而且有利于操作者进行自控；如果需要保留图表等，仍然可以打点画图，但不必记录和计算均值、权差和控制界限。
⑦只要产品质量特征值的数值落入预控警戒区，就能发生警报，使工序尚未加工出不合格品前就能实施预控。
⑧抽检间隔可以根据不同的经济要求进行调整。
⑨能确保将产品的不合格率控制在计划的水平。
⑩能够有效地提高操作者的自控水平和质量责任心，增强其生产优质产品的信心。
实施工序质量预控法的必备工作
为了确保工序质量预控法能够正确地实施，首先必须使操作者做到：
①充分掌握工序加工规格和技术标准，熟知对产品质量的要求和工序控制的要求。
②备齐并能够熟练地应用各种必要的量具、仪器、样件，以便自行评判产品的质量。
③具有采取纠正措施的能力。
工序质量预控法要做到上述三点，必须对操作者进行必要的培训，并提供必要的工作条件。
实施工序质量预控法的关键在于正确地确定抽捡的间隔：
①根据生产的实际经验，抽检间隔按工序调整的频次来确定为宜，一般在工序进行两次调整的间隔期内可平均抽检25次。在原定的抽检25次样本的时间间隔内，如果调整次数大于I次，这说明工序变化较快，应加大抽检频次，减少抽检间隔，以避免起不利预控的目的，出现次品；反之，若调整次数少于一次，就可以减少抽检频次，拉大抽检间隔，以便在两次 抽检之间生产更多的产品，减少费用。
②抽检间隔的确定主要取决于工序的稳定性。工序质量变化快的，就应增大抽检频次，工序稳定性好的，就应减少抽检频次。当然，这需要在实践中不断地进行摸索和总结。
如何正确实施工序质量预控法
使用工序质量预控法，必须遵守以下几项基本规则和程序：
(1)开始工作时，连续检测5件样品
工序质量预控法若其实际测量量数据都落入了目标区城内，就说明工序分布中心基本上与规格中心重合，即可正常工作。若5件中有一件落在预控线以外，则应重新调整，直至连续检测5件样品均落入目标区城内，才能正常工作。
(2)正常工作后，按规定的抽检间隔连续抽检2件样品
①若第1件样品的实际测量数据落入了目标区城内，即判定工序正常，可继续进行加工，不需要测量第2件
②若第1件样品的实际测量数据落入了预控警戒内，需要检验第2件样品；
③若第2件样品的实际测量数据落入了目标区城内，仍可判定工序运行正常，允许继续进行加工
④若连续抽检的2件样品的实际测量数据分别露入了两侧的预控警戒区，这说明工序散差太大，应采取改进措施来减少散差；若2件样品的实际测量数据都落入同例的预控警戒区，这说明分布中心发生了偏移，也应采取调整措施。出现上述两种情况，均需要重新开始。