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SPC统计过程控制知识要点

作者:精益六西格玛培训讲师    分类:六西格玛工具    时间:2019-07-09 10:10:06

SPC是英文Statistical Process Control的字首简称,即统计过程控制。SPC统计过程控制就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析,并调整制程,从而达到改进与保证质量的目的。 SPC强调预防,防患於未然是SPC的宗旨。


SPC统计过程控制知识要点

1- What:什么是SPC

SPC:统计过程控制

SPC说到底,就是一个图表,把生产过程中的数据,收集起来用图表的形式展现出来。它的作用可以大致总结为:

  1. 方便大家从图表中,找出有异常的数据。

  2. 跟进数据趋势,预见异常发生的可能。

  3. 数据异常后,做出相应的改善对策


SPC本质上就是一种特殊的趋势图,不过SPC给他们起一个更有气质的名字:控制图。


当然了,控制图还要和普通的趋势图有差异的,具体表现为以下几点:


  • 控制图都有上下控制线和中心线,UCL和LCL(具体会在6-How里面说明)

  • 控制图的数据收集规则、数据分析的规则,更加的繁琐,更加的严格

  • 控制图一定要有相应的改善输出

2- Why:为什么要用SPC

为了及时发现生产过程中,由特殊原因导致的异常,及时改善。为了深入分析系统中的普通原因,进一步提高产品品质,为客户提供更好的产品。(当成为一个工厂的品质副总时,如何将一线数据浮上来,你会自然而然的想到SPC)


在思考为什么要用SPC时,我们的观点和认知,是随着职位不断成长的。不要硬逼着自己去理解SPC手册里,那十几页鸡汤式的SPC概述。格局到了,自然就理解了。

但是SPC的作用是不会发生变化的,做就对了。

3- When:在什么时候用SPC

SPC手册里面说,SPC只有在过程受控状态下,才能使用。

但是实际上,SPC就是一个图表,任何情况,任何产品,只要有数据就可以用SPC控制图。只是它所体现出来的信息不同,使用者透过SPC发现问题的程度不一样。


举个通俗一点的例子。

张飞和关羽出征沙场,张飞去探路。张飞趴在地上,用听音识距离之术,听了半晌得出一个结论:敌人距离我们还有250米。

关羽一旁说道:我知道

张飞:你怎么知道的?

关羽:我看到的,就在前面呢。


我要表达的意思是,问题就在眼前的时,就别杀鸡用牛刀了。有做SPC的功夫,问题都已经解决了。


产品开发阶段,或者生产过程未进入稳定阶段时,很多因素还没有确定下来,比如:

  • 产品设计还在不断变更

  • 员工作业手法还不确定

  • 设备参数还在继续优化等等

这个时候,如果绘制SPC控制图,那么控制限可能在标准值的外面。

此时的重点工作,不是去研究SPC的9中异常模式,而是集中精力把眼前的问题解决,消除特殊原因,将生产过程稳定下来。


进入MP阶段,生产能力趋于稳定。很多问题从表面上已经很难发现了。这个时候,产品规格基本都能符合要求了,但是不合格率还是比较高,需要深入挖掘问题,控制图就发挥了它的作用,在大量的数据统计中,找出异常点,给我们的改善指引方向。

4- Who:谁来做SPC

SPC控制图的制作过程,大概分为:

  • SPC数据收集和绘制

  • 控制图分析

  • 改善推动

  • 控制限的变更

4.1 SPC数据的收集和绘制

SPC数据收集,本质上是一个抽样的过程,是对过程数据的监控。这个职责,我认为应该是过程质量监控(IPQC)的职责。(好一点的公司,可能会建立自己的SFC系统,数据自动收集,这样数据更加准确、及时和完整)


控制图绘制好之后,一定要通过邮件、公司内网,ERP系统等形式,将其分发给各个职能部门,将生产信息扩散出去。

4.2 控制图分析

这个就没有指责的界定了。控制图就是一个表格,IPQC将数据分发出去之后,谁关心谁就看,出现了问题,自己就可以根据数据去找原因。

但是执行过程中,应该有一个主导的部门,他来召集大家一起检讨。这个部门我认为应该是QE。

4.3 改善推动

还是QE来承担起这个责任,召集了会议,对SPC数据进行了检讨,接下来就是推动工程人员(ME、RD)提出相应的改善对策,并进行现场落实的追踪。

4.4 控制限的变更

控制限不是标准线,它是一个动态的值,随着生产能力的不断提高,控制限也应及时的更新。

控制限更新的实际有:

  • 抽样数量发生变更

  • 实际量测数据,长期分布在中心线1个西格玛以内

从数据统计分析的能力上来看,我还是认为QE来做这个工作最合适。

5- Where:SPC用在哪里?

SPC是用来分析问题的工具,所以应该放在分析人员能看到的地方,大家不用花很多的时间,就能获取这些信息,比如:


  • 生产线的线头,

  • 群发给所有生产管理人员

  • 公司内部的信息平台等等

6- How:怎么做SPC、怎么用SPC

怎么做SPC

SPC手册中花了大量的篇幅,去讲解如何计算SPC中的UCL、LCL等参数,以及用什么样线条绘制。作为一个工具,不应该制作上花费太多的成本。实际也是如此,每个公司都有自己的控制图模板。


所以怎么做SPC的问题,可以具体细化成如下几点:


  • 确定哪些关键属性要做SPC?

比如齿轮的尺寸,砝码的重量,螺丝的直径等等,又或者计数型的不良个数,缺陷数等等。

  • 每天收集几次数据(频次)?

这是一个持续的过程,如果无法持续收集数据,就先努力将生产稳定下来,实现持续稳定生产。数据收集通常是每天定时的,比如

       1.  每2小时一次

       2. 上下午各一次

       3.  每天统计一次等等

  • 每次数据取样的数量是多少?

抽取定量的产品,测试指定的关键属性,并记录数据。比如现在要对齿轮的直径进行SPC统计,每天每2小时收集一次数据。每次收集数据时,抽取5pcs产品,测量他们的直径,并记录数值。

  • 填写数据


选好公司的SPC控制图模板之后,按照模板,将数据填写进去就可以了。


以上这种自己制图的方式只能满足一些比较小的SPC分析,如果你企业对SPC方面的分析要求比较重视,更关心效率问题的话,建议你直接导入SPC软件,可以去试用下太友的QSmart SPC软件。

怎么用SPC

SPC的使用起来也很简单,主要是要明白控制图的8种异常模式,这些模式包括:


  • 超出上下限

  • 连续6点上升

  • 连续9点同侧等等。


不过作为工具,数据异常的判断过程,应该也是自动的,管理者更需要做的是,根据控制图识别出的异常信息,去做分析改善。

分析改善的方向SPC手册中,也给出了一些建议:

  • 看看是不是控制图描点错误,数据统计错误

  • 取样过程中,是不是存在5M的差异?如白夜班人员不同,线体不同?

  • 数据被人修改?


当然实际解决问题,还是要系统的方法去分析,比如但不仅限于


  • 使用鱼骨图找原因

  • 5W1H多方面思考原因

  • 直方图、散点图、柏拉图提供数据依据

  • 8D报告全面梳理异常改善过程


总之,SPC就是一个数据图表,更重要的还是数据分析之后的改善推动,和对策落实。工具嘛,完成了它的使命就够了。


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