云時代的SPC前瞻

◆埃里克·魏斯布羅德 / 文

云時代的SPC前瞻

◆埃里克·魏斯布羅德 / 文

編者按

本文發表于2015年6月的《質量雜志》，作者埃里克·魏斯布羅德（Eric Weisbrod）是盈飛無限國際公司的技術服務經理。統計過程控制（SPC）是一種在制造過程中長期應用的測量和控制質量的工業標準方法，云計算可以使企業重新思考他們如何進行SPC和實現質量控制，并使得整個產品質量生命周期和可追溯數據唾手可得。本文介紹了云時代SPC的重要性，以及提升SPC的價值需要考慮的幾個因素，如標準化、參數設置、靈活性等。

采用SPC方法的控制圖提供實時的可視性以及對關鍵過程的反饋

統計過程控制（SPC）長期以來一直是制造過程中測量和控制質量的一種標準方法，因為它能夠提高生產效率，確保符合行業法規，識別減少可變性和廢料的機會，從而成為大多數質量體系的重要組成部分。世界各地很多先進的制造工廠都配置有SPC系統。

這些工廠可能也在不同的時間安裝了許多其他的系統，為不同的目的服務。現場收集的數據一般會立即存入每個對應的孤立系統中，如進貨檢驗數據存在一個地方，過程數據存在另一個地方，產品規格和特征數據存在第三個地方等。

質量專業人士很難自行通過網絡從這些不同的系統中獲得所有必要的信息，以有效地應用SPC方法和完成對持續活動的分析。因為每個系統都需要一系列獨特的、耗時的步驟來導出數據，IT人員往往被要求確保將正確的數據在正確的時間送達正確的人手中。

同樣，在比較來自眾多工廠的數據時，每個工廠都有自己先前的系統和基礎架構，因此IT團隊進行編譯所需的時間以指數方式增加。即使這樣，也不能保證每個工廠的數據能夠與其他工廠的數據融為一體，由此導致企業層面數據分析的障礙。高層管理人員沒有辦法確定哪個工廠是表現最好的，以及哪個工廠具有最大的改善空間。

如果能夠通過SPC的報表和分析功能，將數據整合到單一的系統或資源庫之中，這些障礙將不復存在。云計算為企業提供了新的機會，讓他們重新思考如何處理SPC和質量的關系，并讓每一個制造商能夠更輕松地獲得整個產品質量生命周期和可追溯數據。與工廠中預置的部署相比，基于云計算的系統只需要較少的前期資金和日常維護。云技術還可以使內部的IT資源專注于戰略性、高附加值的項目，改善企業的利潤。

迎接云時代的SPC

隨著云計算逐漸被認可為一種高效、精簡的企業經營方法，眾多制造商，特別是大型的全球性組織，正在謹慎地探索將基于現場的系統轉移到托管服務器的解決方案和途徑。當然，IT外包解決方案也引發很多有關安全性和成本的顧慮。然而，那些工業革新者已經打消了這些疑慮，將自己的技術轉移到云端，并證明了它不僅具有運營成本的優勢，更具有數據加密和安全標準的有效性。

基于云的質量系統使用一個集中的數據庫，其中的數據由各種專業人員所提供，如質量和供應鏈經理、操作人員、工程師、管理人員等，該系統可以查看和分析來自企業和供應鏈的數據。這種端到端的可視性驅動了標準化命名規則的使用，簡化了識別和貫徹最佳實踐的過程，并設定了明確的問責制。

許多現場的SPC系統有效地實現了它們部署的初衷，如減少溢流或浪費，但由于時間的限制以及維護系統的資源有限，它們未能充分發揮全部的潛力。在云方案中，由提供者處理所有升級和維護，只需花費少量努力就能匹配工廠的擴建和增加。這種責任的轉嫁意味著當更好、更快、更強大的版本創建后，制造商可以從新功能中受益，不必為升級和許可操心。

云計算還延長了現場硬件的使用壽命，降低了更換成本。對于一些制造商而言，每五年的更換成本可能高達100萬美元。同樣，升級的高風險也會對最終用戶帶來負面影響，因為他們在過渡到新版本或方法的過程中往往要付出停機或出現技術故障的代價。為了盡量減少升級對用戶的影響，制造商可以利用快捷的云解決方案實現升級。第三方云供應商將在部署整個用戶群升級之前確保系統的正常工作。

云解決方案所提供的靈活性和自由性，可以讓內部員工專注于業務經營。工廠、用戶和質量測試可交由集中的質量系統負責，不必占用專門的IT資源、硬件或成本。供應商也可以容易地通過相同的可擴展選項加入云系統。移動技術進一步增強了這種便利性，可以通過各種各樣的智能設備，提供簡單的基于瀏覽器的登錄信息和靈活的數據錄入。

提升SPC的價值

盡管SPC的實踐在幾十年來已經被證明是有效和成功的，數據庫仍可能充斥著大量從未使用的信息，就像是文件柜里裝滿了閑置的報告那樣。但是，進入數據庫的數據不應該是死亡數據，應用云解決方案對存儲在云端的來自單個工廠、多個工廠或供應商的數據進行挖掘，它們可以擁有第二次生命發揮制造智能。提取這些信息，可以讓制造專業人員做出基于數據的有關進程、運營和采購策略的實施等決策，直接影響企業利潤。

基于數據的有效決策的關鍵是在將數據遷移到云端之前和進程中進行仔細規劃。這里需要考慮以下幾方面的因素。

全部標準化。當你將數據提取到一個中央儲存庫時，首要任務是確保所有系統的命名規則都是標準化的，如ERP、MES和SPC等。雖然你可以根據語言和區域的偏好自定義信息，但需要在整個企業范圍內應用通用的規則。

聘請規則實施者。采用某一個基于云的系統可能不一定得到所有人的認可，所以你必須確定一些內部領頭人和規則實施者。這些人將協助平衡每個場所關于自主權和控制的需求，強調整個企業標準化的重要性。貫徹倡導改進和支持SPC方法的質量文化將促進用戶的接受度，并鼓勵其發揮主觀能動性。

涵蓋關鍵人物。質量平臺和SPC系統提供關于眾多部門的洞察，因此在規劃階段就應邀請各個部門的關鍵人物參與進來。這些部門的代表可以提供一些指導意見，譬如哪些數據最有價值，什么樣的設計有助于推動上游和下游做出更好的決策等。

設置合適的參數。通過自動數據采集，制造商希望能自動獲得更多的數據。例如，一個檢重秤能夠以非常快的速度稱重每一個零部件，并將所有重量數據輸入到數據庫中。但是，這種收集頻率沒有考慮制程變異的時間，導致控制圖不能反映制程的真實情況。這些問題往往會讓人覺得SPC“不適合他們”，并導致他們放棄使用這樣一個本應很強大的工具。預先確定你需要收集何種數據以及采用什么樣的采集頻率，對明確整體改善趨勢而言是最有效的。

靈活性。即使是最完美的計劃也可能會遇到問題，從產品間未知的差異到不同場所或部門執行幾乎相同的流程產生的差異，很多東西會在部署過程中發生改變。因此，要確保能尋找到替代品，而不是專注于如何預先將事情安排好。此外，你可能會發現使用SPC軟件的其他方式，或者把新項目添加到日程中，由此推遲了最初的時間安排。保持開放的心態，并記住所有的努力和辛勤工作將最終收獲十倍的回報。

通過基于云的SPC，有可能會揭示隱藏的過程特性，對過程變化做出瞬間反應，并在車間現場進行實時決策。質量管理人員可以輕松地運用所有的數據編制報表，而第三方云供應商會前懾性發展整個企業的質量系統，通過實施基于云的解決方案改變現狀。制造商擁有以數據支撐的制造智能的自信，就能夠更好、更快地對市場做出響應。

（王蕓 編譯）