SPC(Statistical Process Control,统计制程控制)

SPC SPC（Statistical Process Control，統計製程控制） 什麼是SPC

SPC即英文 “Statistical Process Control”之縮寫,意為 “統計製程控制” SPC或稱統計過程式控制制。SPC主要是指應用統計分析技術對生產過程進行實時監控，科學的區分出生產過程中產品質量的隨機波動與異常波動，從而對生產過程的異常趨勢提出預警，以便生產管理人員及時採取措施，消除異常，恢復過程的穩定，從而達到提高和控制質量的目的。

在生產過程中，產品的加工尺寸的波動是不可避免的。它是由人、機器、材料、方法和環境等基本因素的波動影響所致。波動分為兩種：正常波動和異常波動。正常波動是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它對產品質量影響較小，在技術上難以消除，在經濟上也不值得消除。異常波動是由系統原因（異常因素）造成的。它對產品質量影響很大，但能夠採取措施避免和消除。過程式控制制的目的就是消除、避免異常波動，使過程處於正常波動狀態。

SPC起源與發展 SPC的基本原理和方法是上世紀30年代由Shewhart博士為了有效地對生產過程中產品質量進行監測控制而提出的，至今已有70多年的歷史。自創立以來，它就在工業和服務等行業得到了推廣和使用。二戰時期美國將其制定為戰時質量管理標準，為保證軍工產品的質量和及時交付起到了重要作用。戰後的日本從1950-1980年在工業界廣泛推廣和應用SPC，使日本躍居世界產品質量和生產率的領先地位，以至於美國著名的質量管理專家Berger教授也曾說：日本成功的基石之一就是SPC。從上世紀80年代起，SPC在許多工業發達國家復興，世界很多大公司也紛紛在自己內部積極推廣和應用SPC。雖然，SPC是從產品的質量監控開始的，但經過70多年實踐和發展，尤其是與電腦技術的緊密結合，其原理和方法現已廣泛應用於設計、銷售、服務、管理等過程。

3σ原理簡介

當過程僅僅有正常變異時，過程的質量特性是呈現正態分佈的，其分佈狀態如下： 休哈特建議用界限±3σ來控制過程，就是說，在10000個產品中不超過27個不合格品出現，就認為改生產過程是正常的，若達到27個以上，就認為過程失控。

在當時，這是一個非常高的要求，一般的企業都很難達到這個水平，而在今天，企業的質量管理水平當然已經遠遠不止這個水平，甚至一些企業普遍要求5σ的水準，當然，這和某些行業有關係，例如汽車電子和汽車鈑金的水準就不是一個數量級的。

SPC技術原理 控制（SPC）是一種藉助數理統計方法的過程式控制制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆，並採取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。當過程僅受隨機因素影響時，過程處於統計控制狀態（簡稱受控狀態）；當過程中存在系統因素的影響時，過程處於統計失控狀態（簡稱失控狀態）。由於過程波動具有統計規律性，當過程受控時，過程特性一般服從穩定的隨機分佈；而失控時，過程分佈將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制的。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。

統計學的幾個基本概念 1） 計量值與計數值 計量值：其特點是可以連續讀取的這些數據； 計數值：其特點是不可以連續讀取的這些數據。 2） 總體、個體、樣本、抽樣 總體：由具有某種共同特性的單位個體組成的較大數量的整體。三特性：同質性、大量性和差異性。 樣本：由整體里的一定數量（部分或全部）個體組成的群體。 質量管理中常用的統計分析方法 介紹的以下這些工具和方法具有很強的實用性，而且較為簡單，在許多國家、地區和各行各業都得到廣泛應用:

●控製圖:用來對過程狀態進行監控，並可度量、診斷和改進過程狀態。 ●直方圖:是以一組無間隔的直條圖表現頻數分佈特征的統計圖，能夠直觀地顯示出數據的分佈情況。

●排列圖:又叫帕累托圖，它是將各個項目產生的影響從最主要到最次要的順序進行排列的一種工具。可用其區分影響產品質量的主要、次要、一般問題，找出影響產品質量的主要因素，識別進行質量改進的機會。

●散佈圖: 以點的分佈反映變數之間相關情況，是用來發現和顯示兩組數據之間相關關係的類型和程度，或確認其預期關係的一種示圖工具。

●製程能力指數（Cpk）：分析工序能力滿足質量標準、工藝規範的程度。 ●頻數分析：形成觀測量中變數不同水平的分佈情況表。 ●描述統計量分析：如平均值、最大值、最小值、範圍、方差等，瞭解過程的一些總體特征。

●相關分析：研究變數之間關係的密切程度，並且假設變數都是隨機變動的，不分主次，處於同等地位。

●回歸分析：分析變數之間的相互關係。 SPC控製圖類型 1、控製圖種類(以數據來分) 1）計量值控製圖  Xbar-R（X-R）：平均值與全距（極差）控製圖  X-Rm：個別值與全距控製圖

2） 計數值控製圖  P-chart:不良率控製圖  Pn-chart:不良數控製圖  C-chart:缺點數控製圖  U-chart:單位缺點數控製圖

控製圖應用 1） SPC控製圖三要素：坐標、管制界限、數據點；構成完整的SPC圖。 2） 計算： A〃 Xbar-R(平均值與全距（極差）控製圖): Xbar=∑Xn/n, R =Xmax-Xmin ，R=∑Rn/n  UCL=X +A2*R LCL=X -A2*R UCL=D4*R LCL==D3*R B〃P-chart:不良率控製圖 P=P„（NG）/∑N *100% C〃C-chart:缺點數控製圖 D〃U-chart:單位缺點數控製圖 2、控製圖種類(依用途來分) 1）控制用控製圖  追查不正常原因  迅速消除此項原因  研究採取防止此項原因重覆發生的措施。

2）分析用控製圖  決定方針用  過程分析用  過程能力研究用  過程式控制制準備 控製圖的主要功能 應用控製圖可以實現“事前”預防為主的過程式控制制。具體來說控製圖能夠：判斷過程是否受控，過程能力是否充分；在過程出現異常時及時報警.防止不合格品的發生；能夠對過程情況“實時監控”，減少對常規檢驗的依賴性。

應用SPC控製圖進行過程式控制制被界定為分析和監控兩個階段。在這兩個階段所使用的控製圖分別被稱為分析用控製圖和控制用控製圖。在企業的實際應用中。對於每個SPC控製圖項目，都必頇經過這兩個階段。

在分析階段首先要按照標準要求進行生產準備。確保生產是在5MIE因素無異常的情況下進行；然後用生產過程收集的數據計算控制界限，作成分析用控製圖、直方圖或進行過程能力分析，檢驗生產過程是否處於統計穩態以及過程能力是否足夠。如果任何一個不能滿足。則必頇尋找原因實施改進，並重新進行生產準備及上述分析.直到實現過程處於統計„穩態和過程能力充分這兩個階段性目標，則宣告分析階段結束，進入監控階段。

監控階段的主要工作是應用控制用控製圖進行過程日常監控。此時控製圖的控制界限已經根據分析階段的結果而確定，生產過程的數據及時繪製到控製圖上，並密切觀察控製圖，控製圖中點的波動情況可以顯示出過程受控或欠控，如果發現失控.必頇尋找原因並儘快消除其影響。實際上.監控階段控製圖的採用分析階段確定的控制界限並不確切。從控制界限計算公式可以看出每輸入一個新的數據點都需要重新計算一次控制界限。在沒有信息技術的支持來完成這樣繁重的運算時。短期內使用分析階段確定的控制界限也是可以的。

繪製SPC控製圖應遵循的步驟與方法 分析用控製圖 1)識別關鍵過程.選取控製圖要控制的關鍵質量特性； 2)根據質量特性及適用的場合選取控製圖類型； 3)確定合適的樣本組、樣本量大小和抽樣間隔； 4)收集並記錄20—25個樣本組的數據。通常每組樣本量n--4-5個，這樣保證控制過程的檢山率為84%一90%；

5)計算各組樣本的統計量(均值、標準差、極差等)； 6)計算中心線和控制限； 7)繪製控製圖(畫坐標軸、中心線和上下控制限，根據樣本值打點，記人相關事項)； 8)分析樣本點的排列形狀，判斷過程是否受控。 控制用控製圖 當分析用控製圖中點子均在控制限之內或排列元缺陷時，能表明生產過程穩定，無系統岡素影響生產過程.尚不能說明不合格率小於允許值。因此，在分析用控製圖基礎上需要繪製控制用控製圖，步驟如下：

1)消除系統因素。 依據分析用控製圖提供的信息判斷生產過程是否穩定.即是否有系統因素在起作用。如果存在系統因素，應設法消除。

2)重新計算控制限。 剔除分析用控製圖中無代表性的數據(如落在界限外點子的數據)後。重新計算中心線和控制限。

3)確認分佈範圍位於公差界限之內。只有當生產過程穩定且產品質量特性值分佈範圍位於公差界限之內時，才能保證不出現批量

不合格品。因此應利用分析控制網的數據繪製直方圖，並與公差界限比較，或直接計算工序能力指數.進而採取相應措施。

4)控制用控製圖的使用。在確認過程穩定並具備足夠的工序能力後.便可開始批量生產.用控制用控製圖控制批量生產過

程.即根據控製圖類型抽取樣本進行計算、繪圖和分析。

SPC在企業的有效實施 統計過程式控制制(簡稱SPC)已經成為許多國際性企業廣泛採用的質量管理和改善的技術和方法，它通過運用控製圖對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆，並採取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。

企業有效實施SPC的效益 通過有效實施SPC，可以從以下幾個方面使企業受益： ●提高產品質量水平 ●降低質量成本