SPC应用的十大误区
SPC应用的十大误区
SPC应用的十大误区SPC对很多制造业来讲,已经不是什么新鲜事物了!但做得好,做出效益的却不多,特别是中小企业.这里,根据实际辅导中所看到的一些问题，在这里以最常用的Xbar-R管制图为例,跟大家做一些探讨.误区之一:没能找到正确的管制点。
不知道哪些点要用管制图进行管制,花费大量的时间与人力,在不必要的点上进行管制.熟不知,SPC只应用于重点的尺寸（特性的）.那么重点尺寸\性能如何确定呢?通常应用FMEA的方法,开发重要管制点.严重度为8或以上的点,都是考虑的对象.(如果客户有指明,依客户要求即可);误区之二:没有适宜的测量工具.计量值管制图,需要用测量工具取得管制特性的数值.管制图对测量系统有很高的要求.通常,我们要求GR&R不大于10%.而在进行测量系统分析之前,要事先确认测量仪器的分辨力,要求测量仪器具有能够分辨出过程变差的十分之一到五分之一的精度,方可用于制程的解析与管制,否则,管制图不能识别过程的谈判.而很多工厂勿略了这一点,导致做出来的管制图没办法有效的应用,甚至造成误导;误区之三:没有解析生产过程,直接进行管制.管制图的应用分为两个步骤:解析与管制.在进行制程管制之前,一定要进行解析.解析是目的是确定制程是的稳定的,进而是可预测的,并且看过程能力是否符合要求.从而了解到过程是否存在特殊原因、普通原因的变差是否过大等致关重要的制程信息。
制程只有在稳定，并且制程能力可以接受的情况下，方才进入管制状态。
误区之四：解析与管制脱节。
在完成制程解析后，如果我们认为制程是稳定且制程能力可接受的，那么，就进入管制状态。
制程控制时，是先将管制线画在管制图中，然后依抽样的结果在管制图上进行描点。
那么，管制时管制图的管制线是怎么来的呢？管制图中的管制线是解析得来的，也就是说，过程解析成功后，管制线要延用下去，用于管制。
很多工厂没能延用解析得来的管制线，管制图不能表明过程是稳定与受控的。
误区之五：管制图没有记录重大事项。
SPC应用常见问题
SPC应用常见问题1、SPC能给企业带来什么好处？通过预防的策略来降低企业的成本，事后检查的质量管理模式造成极大的浪费；使质量管理有据可依，有的放矢，用数据来分析问题和解决问题；使企业的质量改善活动成果有蘅量标准；如六西格玛的项目改善；增加客户对产品质量的信心，如要成为国际企业的下游厂商，是否实施SPC是其一项非常重要的考核项目；降低不良率，减少返工和浪费；提高劳动生产率；提供核心竞争力；更好地理解和实施质量体系；2、为何SPC在国内的企业当中应用较少？而在国外企业却是非常普及？由于我国大多数企业的质量管理跨越了统计质量管理阶段，在推行全面质量管理中也未能在企业中推广普及SPC在企业的实际应用，所以致使我国企业在SPC的应用方面比较落后；而日本企业和欧美等企业的质量管理历程中经历了统计质量管理阶段，所以应用非常普及，应用得也比较成熟；3、SPC在欧美、日本及在我国的发展历史是如何的？二战后经济遭受严重破坏的日本在1950年刚接触SPC便十分敏感，立刻引进并大力推广。
经过30年的努力，日本终于跃居世界质量与生产率的领先地位。
美国著名质量管理专家伯格（RogerW.Berger）教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。
在日本强有力竞争的威胁下，从80年代起，西方工业国家纷纷开展“SPC复兴”运动，美国从1980年开始大力推行SPC，经过15年的努力，才于1995年在民用品的质量方面和日本扯平。
我国从60年代起就开始引进了SPC，当时由于生产发展的水平以及政治环境的制约，未能在企业中打下基础。
但学术界一直没有停止沿着SPC探索的脚步。
SPC虽然能对过程的异常进行告警，但对于诊断出造成异常的原因和发生的地点却无能为力。
1982年张公绪教授提出了两种质量诊断理论，解决了SPC 只能控制而不能诊断的问题，将SPC上升为SPD（统计过程诊断）受到国内外同行的赞誉。
此后张教授和他的学生继续耕耘，向诊断理论多元化、小批量化、模糊化以及接近零不合格过程的方向发展，取得了一系列国际水平的成果。
企业应用SPC的几个误区
“今朝杯・质程控制技术（ＳＰＣ）在国内外各类生产厂家得到了普遍重视，本文针对ＳＰＣ统计过程控制技术在企业应用时经常遇到的一些问题进行探讨，旨在推进ＳＰＣ的贯彻和实施。
关键词：统计过程控制、质量管理、控制图Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｍｅａｓｕｒｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔ—ｑｕａｌｉｔｙａｎｄｅｎｓｕｒｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｌｏｃａｌａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｆａｃｔｏｒｉｅｓｈａｖｅａｔｔａｃｈｅｄｇｒｅａｔｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｔｏＳＰＣ．ＦｏｒｐｕｓｈｉｎｇｔｈｅｐｒａｃｔｉｃｅｉｎＳＰＣ，Ｗｅｗｉｌｌｄｉｓｃｕｓｓ８０ｎ３ｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｗｈｉｃｈａｒｅｏｆｔｅｎｏｃｃｕｎ柏ｗｈｅｎｗｅｕｓｅｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＳＰＣ．Ｏｎｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ，ｙｏｕｗｉｌｌｆｉｎｄｓｏｍｅｎｌｅ黜．）Ｋｅｙｗｏｒｄ：ＳＰＣ－ＳｔａｆｉｓｔｉｃａｌＰｔｒ，ｃｅ隅Ｃｏｎｔｒｏｌ、ＱｕａｌｉｔｙＭａＩ硝群删、Ｇ鲫血ｄｃｈ缸ＳＰＣ（ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓＣｏｎ－ｔｒ０１）“统计过程控制”这种方法从首次被应用到质量管理工作中到现在，已经八十多年了，在全世界范围内已经有无数的企业在应用这种方法进行过程质量控制并取得了巨大的成功。
然而，一些企业在对ＳＰＣ的认识及应用方面还存在着一些误区，从而使得ＳＰＣ在企业中没有能够发挥它应用的作用。
笔者在应用ＳＰＣ过程中了解到，主要存在以下几方面对ＳＰＣ的误解：其一，ＳＰＣ就是收集生产过程中的产品质量特性的数据，然后制作控制图；其二，企业应用ＳＰＣ就是在客户审核时，提供一些控制图或ＳＰＣ报表；其三，只有在制造型企业才能应用ＳＰｃ的方法进行过程质量控制。
为了让企业管理者正确地认识和应用ＳＰＣ，从源头上对过程参数进行管理，掌握和理解ＳＰＣ的精髓，以使ＳＰＣ能在企业质量管理中发挥更多的作用，帮助企业提高产品质量、降低成本和提升竞争力，我们不妨逐个剖析这些误解的局限性或错误理解，Ｓｔ，而得出科学的结论。
SPC系统应用技术问题答疑(Q&A)
4、SPC 的创新点有哪些？实用性举例
安世亚太首次将彩虹图（预控图）技术应用于卷烟行业，降低了系统的应用 的复杂性，帮助一线操作工直观地掌握参数均值中心的波动情况，及时作好 调整均值中心向技术规格中心对齐的准备。彩虹图技术的应用始于长沙卷烟 厂，目前已在武汉卷烟厂、郴州卷烟厂、郑州卷烟厂、南昌卷烟厂、零陵卷 烟厂及厦门卷烟厂成功使用。 安世亚太首次建立烟草行业的质量经验知识库系统，并与员工处理过程异常 时提供稳定。目前，长沙烟厂和武汉烟厂基本实现了对每一个过程异 常过程进行处理的目标，同时积累了大量的质量经验知识，对现场的排故纠 偏指导作用明显。 安世亚太首次建立了基于过程指标和参数 CPk 的、 面向工序—工段--生产线 —车间多层次的工艺质量考评标准，企业可以按批、按轮班或其它时段快速 对车间各级人员进行工艺质量考评，促进管理提升。目前，长沙烟厂实现了 以单参数考评的工艺质量考评模式，武汉烟厂实现了以单参数 CPk 为基准、 嵌套形成工序、工段、生产线及车间的四级考评模式，对管理层实现精确、 客观考核提供了重要的支撑。
2、长沙卷烟厂信息化和企业管理等多方面都是行业内领先的，选择 你们的初衷是什么？达到效果了吗？
2004 年长沙卷烟厂决定与安世亚太展开卷烟过程控制信息化项目的合作时， 主要从技术实力、公司信誉和项目经验这些方面加以评测的： 安世亚太是国内最大的 CAE（计算机仿真）销售和服务商，也是由兵器 集团下属的可靠性中心发展而来的，公司的技术背景和实力较强； 公司拥有李良巧等专家资源，又与张公绪教授及其弟子孙静教授等进行 密切的合作，对理论研究和技术应用具有得天独厚的资源优势，能为客 户带来国际最前沿的管理思想，并提供专家咨询服务； 安世亚太在与长沙卷烟厂合作之前，已与伊利集团、塔里木油田、743 厂、844 厂等单位密切合作，成功实施了 SPC 系统，具备了丰富的项目 经验。 安世亚太决定与长沙烟厂展开在烟草行业内进行 SPC 理论和技术的应用 推广研究，探索长沙烟厂的技术创新和管理创新。 长沙卷烟厂 SPC 项目从 2006 年开始启动探索、研究和建设工作，到 2008 年验收，经过两年时间基本过到项目目标，项目得到长沙烟厂管理层、工艺层和 操作层的一致认可，也在行业内树立了典范。
实施SPC过程中应注意的几个问题
实施SPC过程中应注意的几个问题1.来自不同总体的数据混杂在一起，将导致两种异常状况：(1)异常状况增多，如由于更换材料，导致掌握图的异常点比换料前增多。
(2)掌握限过宽，也不是正常现象，用这样的掌握限掌握，减弱了掌握图对异常检出的敏感性。
如用两台设备加工的特性，掌握限是由其中一台设备上收集的数据计算得到的；而两台设备用相同的掌握限掌握，导致了另一台设备掌握图上全部点子集中在中心线10区域内，因而出现掌握限过宽的现象。
针对上述异常状况，可采取以下措施：将同一特性用不同设备加工或用不同批次的材料加工时，每台设备或每批材料分别计算掌握限。
用不同的掌握图进行掌握，以保证设备与图、材料与图一一对应。
2.单项公差的掌握特性，如平行度、垂直度、圆度、跳动、中心距一转变动量、分别力等。
对于这些特性值，只规定了单侧标准，不能确定它的范围，也不能确定它的中心。
此时，质量特性分布的中心与标准界限的距离，就打算了工序能力的大小。
单侧标准只给出上限标准时，在用均值—极差掌握图掌握一段时间后，这些工序经常出现绝大多数点子，甚至全部点子分布在中心线以下的现象。
各单位技术人员及质量管理人员认为这是好的趋势，不予以关注。
这种想法是错误的，它虽然是一种好的趋势，但并不是正常现象。
出现这种状况时，应首先检查检测系统是否有误，在确定检测系统无误的状况下，分析出现这种状况的其它原因，使这种好的趋势能有所发展，然后重新计算掌握限。
假如不进行改进，仍维持现状，掌握图将失去掌握的意义。
3.用极差图掌握一段时间后，有些工序的掌握图上会出现大部分点子分布在中心线以下的状况，这说明质量特性的分散程度变小了。
遇到这种状况时，一些技术人员往往认为过程的散差减小了，是好的现象，不予以关注。
这也是不正确的。
此时应立刻找出产生这种趋势的原因，让这种好的趋势能有所发展，然后重新计算掌握限。
4.不连续抽样，易造成样本内部差异大，样本间差异小，据此确定的掌握限较宽，减弱了掌握图对异常检出的敏感性。
使用SPC控制图时务必注意的八大常见错误，否则可能适得其反
使用SPC控制图时务必注意的八大常见错误，否则可能适得其反SPC（统计过程控制）的前世今生以及它的重要作用，之前的文章已经详细说明了，错过的小伙伴们可以再去“历史消息”里翻翻。
今天要讲的是如何三步导入SPC控制。
第一步：不是你想SPC就能SPC的，没有稳定的工艺能力（CPK）和持续的生产活动，你硬要用SPC，只会徒增烦恼。
还有一个问题，你知道你的CTQ是哪个吗？第二步：SPC控制图一大堆，哪一个更合适？一张图给你所有的答案，你可能需要放大仔细瞧，看不清楚？也没关系，文章的最后我会给你秘籍的。
第三步：守着控制图围观就好了......这张图背后有一堆规则在监控，有点不正常的话就会马上告诉你了。
老师说，读书要先把书读薄，然后又把书读厚。
SPC也是如此，上述三步会让你对SPC的整体框架有一个把握，但是如果真的要具备在生产现场应用的能力，你就需要继续深入去学习了，下图才是比较完整的流程。
哦，之前我说的那本“秘籍”是它：《SPC手册》，号称五大质量管理工具之一。
你要是在公众号主页留言并留下联系邮箱，我可能会把它发给你的......我们将继续SPC这个话题，做略深入一点的拓展，对SPC导入后使用过程中常见的理解性错误进行梳理。
错误一：超控制限是因为控制限太严的原故解读：SPC控制务必要准确理解清楚规格限与控制限这两个概念。
规格限：源自客户，也就是客户的要求。
控制限：是通过观察得到的数据计算出来的，不是人为主观设定。
错误二：控制图超控制限，但不超规格限就可以接受解读：控制限的衡量对象是样本子组均值，规格限的衡量对象是个体单值。
因此不能使用规格限对观察到的子组均值数据进行判定。
以X bar R图为例，我们用X bar R图对计量型过程参数做控制时，控制的统计量是X bar和R，即子组的均值和极差，而不是每个个体的单值X。
规格限是针对每个个体的单值的，而不是针对子组的均值的。
这其实也是SPC控制图最主要的一个劣势：它无法告诉我们控制的结果是否符合规格。
SPC应用的十大误区
SPC应用的十大误区SPC对很多制造业来讲,已经不是什么新鲜事物了!但做得好,做出效益的却不多,特别是中小企业.这里,根据实际辅导中所看到的一些问题，在这里以最常用的Xbar-R管制图为例,跟大家做一些探讨.误区之一:没能找到正确的管制点。
不知道哪些点要用管制图进行管制,花费大量的时间与人力,在不必要的点上进行管制.熟不知,SPC只应用于重点的尺寸（特性的）.那么重点尺寸\性能如何确定呢?通常应用FMEA的方法,开发重要管制点.严重度为8或以上的点,都是考虑的对象.(如果客户有指明,依客户要求即可);误区之二:没有适宜的测量工具.计量值管制图,需要用测量工具取得管制特性的数值.管制图对测量系统有很高的要求.通常,我们要求GR&R不大于10%.而在进行测量系统分析之前,要事先确认测量仪器的分辨力,要求测量仪器具有能够分辨出过程变差的十分之一到五分之一的精度,方可用于制程的解析与管制,否则,管制图不能识别过程的谈判.而很多工厂勿略了这一点,导致做出来的管制图没办法有效的应用,甚至造成误导;误区之三:没有解析生产过程,直接进行管制.管制图的应用分为两个步骤:解析与管制.在进行制程管制之前,一定要进行解析.解析是目的是确定制程是的稳定的,进而是可预测的,并且看过程能力是否符合要求.从而了解到过程是否存在特殊原因、普通原因的变差是否过大等致关重要的制程信息。
制程只有在稳定，并且制程能力可以接受的情况下，方才进入管制状态。
误区之四：解析与管制脱节。
在完成制程解析后，如果我们认为制程是稳定且制程能力可接受的，那么，就进入管制状态。
制程控制时，是先将管制线画在管制图中，然后依抽样的结果在管制图上进行描点。
那么，管制时管制图的管制线是怎么来的呢？管制图中的管制线是解析得来的，也就是说，过程解析成功后，管制线要延用下去，用于管制。
很多工厂没能延用解析得来的管制线，管制图不能表明过程是稳定与受控的。
误区之五：管制图没有记录重大事项。
SPC常见问题
SPC统计过程控制注意事项1.现行SPC与目前最新版SPC手册（2nd,2005年7月）之间的关系？目前按SPC最新版本进行统计过程控制。
2.SPC主要是为满足TS技术规范哪个条款的要求？8.2.3.1制造过程的监视和测量以及7.5.1.3作业准备验证.3.SPC与其他工具（包括APQP、PPAP、FMEA及CP、MSA）之间的关系？详见教材。
4.现有顾客提供的产品图纸、技术要求，如何确定哪些特性需要做SPC分析？详见教材。
5.什么是特殊特性？特殊特性由谁确定？特殊特性分关键特性和重要特性。
关键特性是指影响安全和法规方面的特性；重要特性是指影响装配、功能、性能方面的特性。
特殊特性由小组结合顾客规定、法规要求、小组经验确定。
6.特殊特性在哪些文件中体现？需要注意哪些方面？主要体现特殊特性的文件有：过程流程图（特殊特性清单及矩阵图）、FMEA、控制计划和作业指导书。
注意：特殊特性的符号一致（可以采用顾客要求的符号或经说明后使用等效符号）；数目不能减少；规格不能变宽。
7.是否所有特殊特性均须进行统计过程控制？针对所有特殊特性均需进行初始过程能力分析(特殊情形除外)。
原则上需要考虑针对所有的特殊特性进行统计过程控制，同时也考虑过程能力（如有些相关联的特性可以不用每个都分析，如过程能力远远超出要求或过程变差超过规格限且人、机、料、法、环无论如何优化也无法达到所要求的能力的情形不进行分析；但应考虑相应的遏制措施如100%全检）。
8.针对哪些工序进行SPC管控？依特殊特性清单及矩阵图分析结果对特殊特性有重大影响的工序进行SPC管控。
9.计量型和计数型数据的区别？计数型数据：显示的数据为离散的（如目视外观、塞规测孔径）。
计量型数据：显示的数据为连续的（如尺寸、硬度、重量、力）。
10.计量型和计数型SPC分别有哪些？如何进行选择？计数型SPC：P图、NP图、U图、C图。
计量型SPC：Xbar-R、Xbar-S、中位数-R（精度太差，已不使用）、X-MR。
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SPC应用的十大误区SPC对很多制造业来讲,已经不是什么新鲜事物了!但做得好,做出效益的却不多,特别是中小企业.这里,根据实际辅导中所看到的一些问题，在这里以最常用的Xbar-R管制图为例,跟大家做一些探讨.误区之一:没能找到正确的管制点。
不知道哪些点要用管制图进行管制,花费大量的时间与人力,在不必要的点上进行管制.熟不知,SPC只应用于重点的尺寸（特性的）.那么重点尺寸\性能如何确定呢?通常应用FMEA的方法,开发重要管制点.严重度为8或以上的点,都是考虑的对象.(如果客户有指明,依客户要求即可);误区之二:没有适宜的测量工具.计量值管制图,需要用测量工具取得管制特性的数值.管制图对测量系统有很高的要求.通常,我们要求GR&R不大于10%.而在进行测量系统分析之前,要事先确认测量仪器的分辨力,要求测量仪器具有能够分辨出过程变差的十分之一到五分之一的精度,方可用于制程的解析与管制,否则,管制图不能识别过程的谈判.而很多工厂勿略了这一点,导致做出来的管制图没办法有效的应用,甚至造成误导;误区之三:没有解析生产过程,直接进行管制.管制图的应用分为两个步骤:解析与管制.在进行制程管制之前,一定要进行解析.解析是目的是确定制程是的稳定的,进而是可预测的,并且看过程能力是否符合要求.从而了解到过程是否存在特殊原因、普通原因的变差是否过大等致关重要的制程信息。
制程只有在稳定，并且制程能力可以接受的情况下，方才进入管制状态。
误区之四：解析与管制脱节。
在完成制程解析后，如果我们认为制程是稳定且制程能力可接受的，那么，就进入管制状态。
制程控制时，是先将管制线画在管制图中，然后依抽样的结果在管制图上进行描点。
那么，管制时管制图的管制线是怎么来的呢？管制图中的管制线是解析得来的，也就是说，过程解析成功后，管制线要延用下去，用于管制。
很多工厂没能延用解析得来的管制线，管制图不能表明过程是稳定与受控的。
误区之五：管制图没有记录重大事项。
要知道，管制图所反应的是“过程”的变化。
生产的过程输入的要项为5M1E（人、机、料、法、环、量），5M1E的任何变化都可能对生产出来的产品造成影响。
换句话说，如果产品的变差过大，那是由5M1E其中的一项或多项变动所引起的。
如果这些变动会引起产品平均值或产品变差较大的变化，那么，这些变化就会在XBAR图或R图上反映出来，我们也就可以从管制图上了解制程的变动。
发现有变异就是改善的契机，而改善的第一步就是分析原因，那么，5M1E中的哪些方面发生了变化呢？我们可以查找管制图中记录的重大事项，就可以明了。
所以，在使用控制图的时候，5M1E的任何变化，我们都要记录在管制图中相应的时段上。
误区之六、不能正确理解XBAR图与R图的含义。
当我们把XBAR-R管制图画出来之后，我们到底从图上得哪些有用的资讯呢？这要从XBAR 及R图所代表的意义来进行探讨。
首先，这两个图到底先看哪个图？为什么？R反应的是每个子组组内的变差，它反映了在收集数据的这个时间段，制程所发生的变差，所以他代表了组内固有的变差；XBAR图反映的是每个子组的平均值的变化趋势，所以其反映的是组间的变差。
组内变差可以接受时，有明分组是合理的；组间变差没有特殊原因时，表明我们在一段时间内，对过程的管理是有效的、可接受的。
所以，我们一般先看R图的趋势，再看XBAR图。
误区之七、管制线与规格线混为一谈当产品设计出来之后，规格线就已经定下来了；当产品生产出来后，管制图的管制线也定出来了。
规格线是由产品设计者决定的，而管制线是由过程的设计者决定的，管制线是由过程的变差决定的。
管制图上点的变动只能用来判断过程是否稳定受控，与产品规格没有任何的联系，它只决定于生产过程的变差。
当西格玛小时，管制线就变得比较窄，反之就变得比较宽，但如果没有特殊原因存在，管制图中的点跑出管制界线的机会只有千分之三。
而有些公司在画管制图时，往往画蛇添足，在管制图上再加上上下规格线，并以此来判产品是否合格，这是很没有道理，也是完全没有必要的。
误区之八、不能正确理解管制图上点变动所代表的意思我们常常以七点连线来判定制程的异常，也常用超过三分之二的点在C区等法则来判断制程是否出现异常。
如果是作业员，只在了解判定准则就好了；但作为品管工程师，如果不理解其中的原委，就没有办法对这些情况作出应变处理。
那么这么判定的理由是什么呢？其实，这些判定法则都是从概率原理作出推论的。
比如，我们知道，如果一个产品特性值呈正态分布，那么，点落在C区的概率约为4.5%，现在有三分之二的点出现在4.5%的概率区域里，那就与正态分布的原理不一致了，不一致也就是我们所说的异常。
误区之九、没有将管制图用于改善大部分公司的管制图都是应客户的要求而建立，所以，最多也只是用于侦测与预防过程特殊原因变异的发生，很少有用于过程改善的。
其实，当管制图的点显示有特殊原因出现时，正是过程改善的契机。
如果这个时候我们从异常点切入，能回溯到造成异常发生的5M1E的变化，问题的症结也就找到了。
用就管制图进行改善时，往往与分组法、层别法相结全使用，会取得很好的效果。
误区之十、管制图是品管的事情SPC 成功的必要条件，是全员培训。
每一个人员，都要了解变差、普通原因、特殊原因的观念，与变关有差的人员，都要能看懂管制图，技术人员一定要了解过度调整的概念……等。
如果缺乏必要的培训，管制图最终只会被认为是品管人员的事，而其实我们知道，过程的变差及产品的平均值并不由品管决定，变差与平均值更多的是由生产过程设计人员及调机的技术人员所决定的。
如果不了解变差这些观念，大部分人员都会认为：产品只要合符规格就行了！显然，这并不是SPC的意图。
所以，只有品管在关注管制图是远远不够的，我们需要全员对管制图的关注。
Spc统计- 塑胶玩具生产的统计过程控制作者：佚名文章来源：ISOYES收集点击数：4125 更新时间：2006-9-17 20:15:57 目前，全球玩具业形成这样一个格局：美国是第一玩具消费国，香港是第一玩具供应商，中国是最大玩具生产“王国”，广东是生产王国基地，深圳是基地中心。
深圳玩具行业主要是香港玩具制造商将部分简单生产工艺移至深圳加工，随后逐步做大。
由于近几年国际市场需求旺盛，深圳玩具生产形势持续看好。
世界著名的玩具品牌如美泰、沃尔玛、迪斯尼、孩之宝、麦当劳等都在深圳及珠江三角洲地区加工。
塑胶玩具由于色彩鲜艳、成本低廉，尤其是现在加入了电子部件使得其功能更多样化而吸引儿童。
因此，塑胶玩具的需求量在不断增加。
然而，相对毛绒玩具来说，一旦有质量问题，塑胶玩具更容易造成危害事故，对企业造成无可挽回的损失。
随着生产技术的不断提高，塑胶玩具生产过程中自动化程度越来越高。
运用统计过程控制能帮助企业以低成本生产出高品质的产品，满足市场和客户的需要，提升企业竞争力。
统计过程控制的目的1、为产品的品质提供保证应用统计方法通过对生产过程中的各阶段进行监控，达到保证与改进质量的目的。
2、缩短质量问题的反馈时间“可靠的产品来自可靠的过程”，稳定状态是生产过程控制的目标。
当生产过程发生异常时，运用统计方法可以及时地发出预警信号，由于对整个过程进行了实时控制，预防了不合格的产生，也缩短了质量问题的反馈时间。
3、降低成本运用统计过程进行控制下的生产是最经济的。
产品成本包括生产成本和质量成本，相对来说生产成本较为固定，当到达最低限时，只有通过有效地控制质量成本达到降低产品成本的目的。
4、易于操作，可靠性强在各个关键控制点和各道工序，经过基础培训的操作员可以根据直观的图表评估生产过程的稳定性。
统计过程控制的实施1、质量策划质量策划的过程有繁有简，对于塑胶玩具类产品可以是由以下几个步骤完成：确定产品要求—确定关键过程/变量—确定关键过程控制方法—确定测量指标—人员培训质量策划的输入是客户要求和产品安全标准，输出是生产流程图、作业指导书（包括生产指引和检测指引）、合格的操作和检测人员。
在质量策划过程中最重要的工作是确定关键过程/变量和确定相应的控制方法，关键过程是对产品的品质具有决定性的影响。
而控制方法又决定了对过程控制的有效性。
通常，对下列场合考虑确定有关键过程/变量：（a）产品的主要质量特性（b）对产品的质量有重大影响的关键工序（c）屡屡发生质量问题的场合在塑胶玩具中，注塑过程会被定义为关键过程，注塑过程中的温度、压力和周期定义为关键变量并进行监控。
2、实时的生产评估在生产过程中，通过以下的步骤完成：（a）过程数据收集由指定的操作人员按照作业指导书的要求，在规定的时间记录各个控制点的工作参数，并在相应表格或图表中做出标示。
（b）实时的统计过程监控主要应用控制图对过程进行监控。
保证各关键变量满足各项质量规定，并可根据工序输出的结果有效地评估过程能力。
（C）产品确认通过对产品的各方面质量性能的检测，进一步对过程能力的加以确认。
3、过程改进一般在两种情况下，应对过程进行及时改进：（a）在现场中，控制图上超出控制界限显示异常的情况增多（b）在产品确认中，发现有不合格品的出现在这个阶段由品质管理人员召集相关生产部门组成问题解决小组，查找异常发生的根源，并制定及时的纠正措施和后续的预预措施。
改进措施应做到“查出异因，采取措施，保证销除，不再出现，纳入标准”。
统计过程控制为企业带来的效益通过利用统计过程控制，为企业降低成本、提高质量，创造竞争优势：（1）改进工序能力，通过实时的控制，尽量减少各工序的变异，从而生产出质量稳定的产品。
（2）降低成本，通过优化工序的设计，使得工序能力满足生产要求，而不只是一味地要求工序能力过高。
（3）减少事后发生的损失，当一旦发现过程出现不受控状态，可以隔离相应的产品、减少坏品损失。
Spc统计- SPC控制理论运用于进货检验作者：佚名文章来源：ISOYES收集点击数：6867 更新时间：2006-9-17 20:15:57 随着时代的发展，很多企业都实施了日供货，以减少库存，从而降低库存成本。
这样的供货体系给进货检验带来了很大的压力，不论是采用GB2828抽样管理办法，还是采用百分比抽样（虽然不太合理，但很多公司仍然在采用），样本量大的检验，必然造成进货检验员人力资源的短缺。
如果不增加人员来完成规定的抽样，检验员会人为降低样本量，或匆匆忙忙检查，以完成本次检验（检验不完，要停工，要追究责任）。
长期以来，进货检验不但压力大，还给企业带来了质量隐患，存在着很大的风险。
为了缓解这一矛盾，我想到了SPC控制理论，SPC能控制生产过程，为什么就不能控制进货检验过程呢？设想一下，每一位进货检验员每天检查不同种类配件，按规定的抽样方法，抽取样本，检验样本，记录检测数据，与标准对比，判定样本中多少个不合格，再根据合格判定数判定本批是否合格。