当下,随着实体经济的繁荣发展,客户对于产品的要求日趋严格,如何在激烈的市场竞争中站稳脚跟一直是企业所思考的问题。本文围绕QS公司焊机生产的质量控制方面进行深入研究。在对生产进行质量控制时,计算过程能力指数(PCI)进而分析生产系统的生产过程能力十分重要。传统情况下都视过程输出数据服从正态分布这一理想状态,且进行过程能力分析时,不考虑生产模式,皆采用相同的分析方法。针对以上问题,本文以统计过程控制理论为基础,依托QS公司焊机生产,在计算过程能力指数时,充分考虑数据非正态性与QS公司多品种小批量生产模式,建立多品种小批量模式下非正态过程能力指数的计算方法,并应用于QS公司焊机生产以验证其有效性和可行性。首先,分析非正态过程能力指数的优劣。通过充分了解过程能力相关理论的基础上,建立常用的五类非正态过程能力指数计算的数学模型。利用蒙特卡洛方法,选取对数正态分布、威布尔分布数据带入各数学模型,并对各参数进行赋值。借助Matlab仿真输出模拟结果Cpu,对比分析得到结果:在实际的应用过程中由于会受到诸多因素的限制,故采用偏态过程能力指数Cs方法更为理想。其次,建立多品种小批量生产模式下的过程能力指数计算方法。针对传统统计过程控制的局限性,提出Bootstrap相关理论与计算方法,同时重点研究了基于Bootstrap相关方法的过程能力指数及其置信区间的计算。建立数学模型并编写Matlab程序。通过上下控制限、样本容量、抽取Bootstrap随机替换样本的样本容量、抽取个数等参数的设定,进行仿真,并将得到的估计值、置信区间以及区间宽度进行对比,得到结论:t百分位数Bootstrap(Percentile-t Bootstrap,PTB)方法较另外两种方法在处理多品种小批量问题上更具优势,得到的过程能力指数估计值与置信区间更加精确。最后,进行QS公司焊机生产的过程能力指数分析。选取DNT3-160通体悬挂点焊机的C型点焊钳为研究对象,建立QFD质量屋确定关键质量特性。通过正态性检验、结合偏态过程能力指数Cs与t百分位数Bootstrap方法,得到质量特性值的过程能力指数。最终提出针对于QS公司过程能力分析的一般流程,依据此流程改善QS公司过程能力分析的手段,实现该企业焊机生产的质量控制水平。