淺談SPC的應用

龍雄 袁萬達 閆翔 王瑞平

摘 要：20世紀50年代，二戰后的日本將SPC運用于生產，經過將近30年的努力，日本躍居世界質量與生產率的領先地位。20世紀90年代，美國汽車工業大規模推行SPC，如福特、通用，經過發展成為了世界著名的汽車制造商。^[2]為了對標前進汽車企業，SPC的應用愈來愈多地被廣大的汽車制造廠所接受并運用。有的推行成果顯著，但是也有的造成資源巨大浪費，歸咎其原因還是在于對SPC認識不足，對SPC運用存在一定的誤區。文章對SPC的定義，實施過程存在的誤區及具體的實施步驟作出了闡述。

關鍵詞：SPC;制造過程;控制圖;品質管控

中圖分類號：U462? 文獻標識碼：A? 文章編號：1671-7988（2019）04-198-04

1 SPC的定義

隨著汽車制造業的不斷發展，SPC的運用已變成了各大汽車制造商討論的話題：SPC是什么？如何實施SPC？對我們生產過程到底有多大幫助？SPC即英文“Statistical Process Control”的縮寫，簡稱統計過程控制。SPC主要是用統計分析技術對生產過程進行實時監控，科學的區分生產過程中產品質量波動的普通原因與特殊原因，從而提前作出預警，以便生產管理人員及時采取措施，消除異常波動，使生產回歸統計過程控制（回歸穩定狀態），不斷提升制造過程能力的一種監控與改進的工具。^[1]

2 SPC存在的誤區

在實際生產過程中，由于生產管理人員對SPC的理解與應用的經驗不足，往往會在SPC運用時出現下述的誤區。

2.1 誤區一：沒有找到正確的控制點

1）所有的過程參數都需要進行控制？

2）防錯、全檢的是否需要進行控制？

許多企業生產管理人員不知道那些參數進行SPC控制，花費大量的時間與人力在不必要的點上進行控制。熟不知SPC主要應用于重點的尺寸S/A/B類（特殊特性），通常應用FMEA等方法，開發重要的控制點，嚴重度為8以上的點，都是考慮的對象，控制計劃應明確過程能力、控制圖選用種類等。當然，重點關注客戶要求，如客戶要求的都應重點監控。

2.2 誤區二：設備加工能力CM/CMK、測量系統未進行能力分析，便應用SPC進行控制

目前大多數企業設備CM/CMK無法滿足生產要求便進行SPC管控，其實SPC管控的前提是要求CM/CMK要達到相應要求，才能應用SPC控制圖進行控制。量檢具是SPC統計過程分析重要的數據采集工具，只有保證測量工具有效的前提下，才能保證我們的數據真實性，才能給后續SPC分析帶來有力的依據。

2.3 誤區三：只要有控制圖（只有趨勢未進行事件記錄）、定期算CP/CPK就是進行SPC管控

1）影響過程因素：F（因素）=f（人）+f（機）+f（料）+f（法）+f（環）+f（測）。控制圖所反應的是“過程”的變化，影響我們過程因素5M1E中，盡量將可能避免影響的因素規避，這樣才能更加方便后續SPC異常因素的分析及改進，所以一旦發現有異常，應記錄在控制圖上。

2）CP/CPK是在SPC中計算制造過程能力的重要指標，所以定期算PP/PPK（CP/CPK）是必要的，但是CP/CPK是否有定期回顧？是否被活用？是否作為依據分派給不同生產線生產？這些都是值得深思的。

2.4 誤區四：沒有解析生產過程，直接進行控制

控制圖的應用應分為兩個步驟：解析與控制。在進行過程控制之前，一定要進行解析，確定過程是否穩定進而了解是否是可控、可預測的。在完成過程解析后，如果我們認為過程是穩定才計算過程能力，就進行控制。如果過程能力不充分，這便需要改進過程，待過程穩定后再進入維護狀態。

2.5 誤區五：控制圖是品管的事情

SPC推行成功的必要條件，是全員培訓。每個人員都要了解變差、普通原因、特殊原因的觀念，與過程有關的人員，都要能看懂控制圖，明確其含義。

3 SPC關重點：制程

傳統思想-門柱思想：在規范界限之內的零件都是同等的好，所有在規范界限之外的零件都是同等的壞。所以有了事后預防：從抽檢到全檢的質量控制，但是這樣效率低下，同時也造成巨大的成本浪費。SPC思想：基于概率論，任何數據當數量足夠龐大都符合中心極限定理，符合正太分布。在SPC思想上，則希望將努力的方向放在加工過程中來，提前預防（前置控制），因為造成質量波動的根本原因是在加工過程中，而產品一致性的好壞才是決定產品質量的關鍵。^[2]

4 SPC實施步驟

通過上述對SPC定義及應用存在的誤區進一步了解后，SPC正確的作法也就自然而然的有一定印象了解了。結合實際運用經驗，總結以下幾個步驟：

步驟一：成立SPC項目組

管理者應該認識到，SPC的推行不是某個品質管理人員可以推動的，而是需要調動生產廠的有利資源加以推動，所以成立SPC項目組是十分必要的。項目組成員需包括質量廠長、各部門負責人員，“為SPC運行出謀劃策、保駕護航”。

步驟二：制定SPC管控清單

一個企業資源是有效的，推行SPC首先需要明確哪些要素是要進行重點監控的，所以制定有SPC管控清單是十分必須的，這樣才能將有效的資源充分，以下是SPC管控清單制定的依據：

1）產品圖紙S/A/B類特性尺寸;

2）客戶要求控制的尺寸;

3）生產過程經常性無法保證的尺寸;

4）其它尺寸

步驟三：確定用何種控制圖進行過程監控

SPC的控制圖種類較多，有常規控制圖（休哈特控制圖又稱過程流控制圖）、預控制圖、彩虹圖等（又稱公差流控制圖），如果控制圖前期不規劃好選擇哪種，后期會造成不必要的成本浪費。如I-MR控制圖適用于均勻性材料或是測量成本很高的情況，但是對于正態性非常敏感。Xbar-R控制圖靈敏度比I-MR控制圖高，并且對于數據正態性不敏感，適用于絕大多數的過程控制圖。預控制圖與彩虹圖是一個判斷符合性的工具，使用簡單，可以給使用者提供零件符合設計要求的信心，但是不能監控過程的穩定性。一般根據設備加工能力指數CMK來決定選取合適的控制圖。

步驟四：制定合理的抽樣頻次

合理的子組原則：1）子組內差異只有偶然因素（偶然波動）。2）子組間差異主要是異常因素（異常波動）。子組內的數據盡可能的短時間內抽取，避免異常因素進入子組內。如果前期已經驗證設備能力Cmk滿足要求，那么SOP階段或以后，抽樣頻次（不一定是采用控制圖的特性，其它特性也可借鑒）可以圍繞Cmk樣本數量進行適當的擴展。建議選擇Cmk樣本數量的n倍（n建議取2～5，Cmk越大，n可以適當大一些），反算這些產品的加工時間，對時間取整后作為抽樣間隔。

例如：對于某關鍵特性，根據Cmk抽樣數的3倍（150件）計算得到生產時間約2個小時左右。同時，跟蹤得到刀具加工壽命定額為500件。則合理的（組合）抽樣頻次為：每班首件+換刀首末件+1件/2小時。

步驟五：設定合理的控制線

一般來說SPC基于正太分布選取均值加減3σ，為了方便計算我們可以根據我們選擇的控制圖再根據SPC常數表來計算控制線，以下具體從Xbar-R進行舉例講解：

步驟六：合理的判異準則

結合以上步驟基本可以進行監控，但是什么情況下該進行調整？很多SPC資料里面介紹了八大判異準則，但是“八大判異準則”要根據選擇的控制圖進行選擇，并且要結合現場實際情況而定。如公差流控制的彩虹圖，基本就是單值圖，反應實時的檢測數據波動。那么此種最好選擇點超控制線，而不適用于“基于正太分布概率論的點落在n*σ內外”來判異了。建議選擇點超控制線，?同時也是企業治理系統的源源動力所在。如果沒有標準化，那么企業也就會停滯不前甚至下滑。所以，在管理實踐中，企業要對已證明有效的方法策略進行標準化處理，將其制定成為具體的工作標準，并在后期的工作中去積極的執行和推廣。

4.2 注重問題總結，妥善處理遺留問題

在一個PDCA循環中，不可能一次性解決所有問題，其中也必定會涉及到一些遺留問題，而這些遺留問題也將自動進入到下一個PDCA循環，由此反反復復螺旋上升。所以，在管理實踐中，特別是要加強對解決方案效果不顯著的問題的總結，以此為接下來PDCA循環提供可靠的參考依據。

5 總結

質量是設計出來的，作為研發部門，質量管理尤為重要。

公司應根據自身情況，培養既懂研發也懂質量管理的人員，并保證有效的監管執行，將質量管理學中通用模型PDCA充分并合理應用到汽車研發當中去，早期的暴露汽車研發過程的質量問題，并運用PDCA的循環特點，不斷地提升汽車研發質量，最大程度的保障研發產品的質量。

參考文獻

[1] 馬林.全面質量管理[M].中國科學技術出版社，2006年.

[2] 慶瑞，陳重.企業經營管理基本規律與模式[M]杭州;浙江大學出版社，2001.

[3] 童朝暉.PDCA循環理論在X公司質量管理中的應用研究[D].華東理工大學，2015.