Spc统计 - 如何运用SPC进行企业质量管理

随着市场竞争的日益激烈和加入WTO的临近，众多企业纷纷认识到产品质量是企业生存和取得竞争优势的关键所在，从而对质量管理提出了更高的要求。这就需要用先进的、行之有效的质量管理技术来进行质量管理。作为国际上通行的质量管理技术SPC（Statistical　Process　Control,中文名”统计过程控制”），正在受到越来越多企业的重视和采用，将其作为企业降低废品率、提高产品质量、增加企业效益，全面推行ISO9000、QS9000质量管理体系的重要工具，并取得了良好的效果。但因其在国内企业的运用时间还不长，不少企业品质管理人士对如何将SPC运用于质量管理中还需进一步的了解和掌握。本文拟就如何将SPC应用于企业质量管理作一些探讨。

一、什么是SPC

SPC（Statistcal Process　Control）统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理，通过检测资料的收集和分析，可以达到”事前预防”的效果，从而有效控制生产过程、不断改进品质。

二、SPC的发展历程

SPC最早是由美国贝尔实验室的质量管理专家休哈特（W.A.Shewhart）于20年代提出。其后在欧洲和美国的企业中广泛的采用。二战后，经济遭受严重破坏的日本在企业中全面推行SPC，经过三十年的努力，日本跃居世界质量与效率的领先地位。美国的著名质量管理专家柏格（Roger.W.Berger）认为：日本产业成功的基石之一就是SPC。80年代以后随着计算机技术的发展，专业的SPC软件开始出现，借助于SPC软件，SPC得到了前所未有的应用。目前在欧美包括国内的港台地区，SPC在制造企业中已基本普及运用。

正是由于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO）也将其作为ISO9000族质量体系认证的一个要素；美国三大汽车工业集团的QS9000认证也将SPC列为一项重要内容；

我国目前SPC无论是理论普及还是实施方面均与国外发达国家有较大的差距。目前除国内的外资、合资企业外，国内企业推行SPC运用的还不太多，统计方法的认识和应用还停留在表层的程度上。专家们指出，这种情况与我国的经济发展水平极不相称，必将大力进行改变。

三、SPC的核心工具

SPC主要是通过各种控制图来达到进行质量分析、质量控制和质量改进的目的。SPC的核心工具是控制图，它包括计量型控制图（Xbar-R图、Xbar-S图等）和计数型控制图（P图、C图、U图等），用来直接控制生产过程，进行质量诊断和质量改进，在生产过程中起到了预防为主的作用，正所谓：检验是一种浪费，只有预防才会创造价值。除控制图外，SPC还包括有直方图、排列图、散点图、分层图，这些图构成了QC的七大手法。

四、企业实施SPC的步骤

理解和掌握SPC理论是实施SPC的前提。不同行业的企业因生产过程的不同在SPC实施的方法和步骤上会有一些差别，但基本上有以下几个步骤：

1、管理层的认识和重视

著名的质量管理专家朱兰对于质量问题，有著名的8020原则，认为企业领导层可以解决80％的质量问题，而基层职工只能解决20％的质量问题。在QS9000标准的统计过程控制（SPC）参考手册中，明确了8515原则，进一步强调了领导层解决质量问题的重要性。不少企业领导者认为产品质量差是因为有关工作人员素质差或不负责任造成的。事实上，如果采用先进的质量管理技术和工具，在原有的条件不变的情况下，质量就可以得到明显的改进,而SPC正是这样一种行之有效的工具，因此要推行SPC，企业的高层管理人员必须首先认识到SPC的重要作用，带领企业全体员工投身于SPC的运用之中去。

2、制定SPC推行计划

制定一个完整的计划对于SPC的顺利推行是非常重要的，在计划中要明确SPC推行各个阶段的内容及相关的责任人，为SPC的推行规定明确的目标和时间。

3、开展SPC培训

对相关人员先期进行SPC培训是实施SPC的关键。培训可以采取选送相关人员到外部培训单位参加培训，如有条件则应尽量邀请培训机构到工厂来培训，到厂培训的好外一是可以增加受训的人数，另一方面也可以使培训内容更切合工厂的实际，提升培训的效果，此外，到厂培训还可以创造出良好的SPC推行氛围。目前国内能进行SPC培训的机构不多，广州今朝科技有限公司长期从事SPC软件的开发和培训工作，是行业的佼佼者，曾为国内外众多大中型企业进行过SPC培训，均取得了良好的效果。

4、确定关键变量

首先是找出所有可控制的质量指针和相关参数，包括各个工序的控制点、控制内容、数据类型及适用的控制图等。

其次是从生产中最常出现问题的工序作为突破口，对此工序进行分析和控制，使其生产过程达到稳定状态。

再次是在在作为突破口的工序达到稳定状态后将此方法推行到整个生产过程，使整个企业的生产过程都达到稳定状态。

5、收集资料

这里的收集资料主要是指采用合理的抽样方法保证SPC所需的资料的完整性和准确性。包括抽样的时间间隔、样本的大小、随机抽样的安排、抽样的分布等方面的内容。

6、统计分析

目前企业推行SPC可采用广州今朝科技有限公司的TodaySPC3.0版软件。该软件是依最新版的ISO9000/QS9000标准研发，在原有2.0版的基础上又增加了许多强大的功能，是同类软件的代表，具有非常强大的统计分析功能，已被国内外众多大中型企业所采用。该软件主要有以下特点：一是操作简单、易学易用；二是可以进行资料的自动采集，对生产过程实时监控；三是具独特的预警和报警功能，在质量事故出现前发现问题，防患于未然；四是有强大的数据和图表处理能力，可同时提供包括Xbar-S图在内的13种统计图和包括CPK在内的20种统计资料；五是其特有的决策支持功能，可以帮管理者自动找出问题产生的原因及需要采取的措施，轻松达到质量持续改进的目的。TodaySPC3.0软件是一款不可多得的优秀的质量管理软件，它使SPC的推行变得轻松和简便。

7、采取措施改进质量

质量管理人员可根据SPC软件统计分析的结果，结合企业自身的实际，采取措施不断的改进质量。

8、公布推行的成果

企业在推行SPC的过程中，应及时公布运用SPC所取得的成果，以得升员工的信心和决心，加快SPC推行的进度和深度。

五、SPC实施效果举例

某食品公司，其主要产品是糖果。在采用SPC之前，为了防止达不到标准重量而引起的投诉与索赔，在设定每颗糖果重量基准时要比标准重量重0.1-0.2克，一年下来原材料浪费高达近100万元。采用TodaySPC软件进行质量管理后，通过控制过程的稳定，每颗糖果的重量与标准重量保持一致即可，勿须超重，这样每颗糖的成本降低0.002元，该公司每月产4000万颗，每月节省成本达到80000元，一年即可节省成本960000元，效果非常明显。

Spc统计 - SPC控制图实施的八个步骤

1、 识别关键过程

一个产品品质的形成需要许多过程（工序），其中有一些过程对产品品质好坏起至关重要的作用，这样的过程称为关键过程，SPC控制图应首先用于关键过程，而不是所有的工序。因此，实施SPC，首先是识别出关键过程。

然后，对关键过程进行分析研究，识别出过程的结构（输入、输出、资源、活动等）。

2、 确定过程关键变量（特性）

对关键过程进行分析（可采用因果图、排列图等），找出对产品质量影响最大的变量（特性）。

3、 制定过程控制计划和规格标准

这一步往往是最困难和费时，可采用一些实验方法参考有关标准。

4、 过程数据的收集、整理

5、 过程受控状态初始分析

采用分析用控制图分析过程是否受控和稳定，如果发现不受控或有变差的特殊原因，应采取措施。

注意：此时过程的分布中心（X）和均差σ、控制图界限可能都未知。

6、 过程能力分析

只有过程是受控、稳定的，才有必要分析过程能力，当发现过程能力不足时，应采取措施。

7、 控制图监控

只有当过程是受控、稳定的，过程能力足够才能采用监控用控制图，进入SPC实施阶段。

8、 监控、诊断、改进

在监控过程中，当发现有异常时，应及时分析原因，采取措施，使过程恢复正常。对于受控和稳定的过程，也要不断改进，减小变差的普通原因，提高质量降低成本。

机械图上比如SPC/A,SPC带上分数线下面的字母代表什么意思

SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制

利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异

SPC能解决之问题

1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。

2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。

3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。

4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。

5.改善的评估：制程能力可作为改善前后比较之指标。

利用管制图管制制程之程序

1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。

2.制订操作标准。

3.实施标准的教育与训练。

4.进行制程能力解析，确定管制界限。

5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。

6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。

7.绘制制程管制用管制图。

8.判定制程是否在管制状态（正常）。

9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。

10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。

分析用管制图主要用以分析下列二点：

(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。

(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。

－控制图的作用：

1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；

2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；

3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。

应用步骤如下：

1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；

2.选用合适的控制图种类；

3.确定样本容量和抽样间隔；

4.收集并记录至少20～ 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据；

5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；

6.计算各统计量的控制界限；

7.画控制图并标出各样本的统计量；

8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态；

9.决定下一步的行动。

应用控制图的常见错误：

1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作；

2.在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图管理工作；

3.用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线；

4.仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用；

5.不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常；

6.当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线；

7.画法不规范或不完整；

8.在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。

●分析用控制图

应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数

特点：

1、分析过程是否为统计控制状态

2、过程能力指数是否满足要求？

●控制用控制图

等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控制用控制图。应用过程参数判断

SPC的作用

1、确保制程持续稳定、可预测。

2、提高产品质量、生产能力、降低成本。

3、为制程分析提供依据。

4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

1. 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。

2. 质量管理学科有一个非常重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证它们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。保证预防原则实现的科学方法就是：SPC (统计过程控制) 与SPD (统计过程诊断)。

SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在于“P（Process，过程）”

产品质量具有变异性

“人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）”

变异具有统计规律性

随机现象Þ统计规律

随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。

管制和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异系属于机遇性或非机遇性，以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。

解析用控制图

决定方针用

制程解析用

制程能力研究用

制程管制准备用

管制用控制图

追查不正常原因

迅速消除此项原因

并且研究采取防止此项原因重复发生之措施。

 普通原因指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处於统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。

 特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。

 局部措施

 通常用来消除变差的特殊原因

 通常由与过程直接相关的人员实施

 大约可纠正15%的过程问题

 对系统采取措施

 通常用来消除变差的普通原因

 几乎总是要求管理措施，以便纠正

 大约可纠正85%的过程问题

 合理使用控制图能

 供正在进行过程控制的操作者使用

 有於过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去

 使过程达到

 更高的质量

 更低的单件成本

 更高的有效能力

 为讨论过程的性能提供共同的语言

 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

SPC的作用:

1、确保制程持续稳定、可预测。

2、提高产品质量、生产能力、降低成本。

3、为制程分析提供依据。

4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

三. SPC的焦点——制程(Process)

Quality，是指产品的品质。换言之，它是著重买卖双方可共同评断与鉴定的一种「既成事实」. 而在SPC的想法上，则是希望将努力的方向更进一步的放在品质的源头——制程（Process）上.

因为制程的起伏变化才是造成品质变异（Variation）的主要根源.

1） 异常变动：

过程中变动因素是不在统计管理状态下的非随机性原因，由于异常因素不是过程所固有，固不难除去，一般情况现场人员对异常因素的消除可以自行决定采取措施，而不必要请示更高级的管理人员，所以也称之为减少变动的局部措施。

2）偶然变动：

过程中的变动因素是统计管理的状态下，其产品的特性有固定的分布，即分布位置、分布及分布形状三种，由于偶然因素是过程所固有的，难于消除，要消除偶然因素必须涉及到人、机、料、法、环境等整个系统的改造问题，需要投入大量的资金，故不是现场人员所能决定的，而必须经过深入的调查研究和做出全面的可行性报告后，再经高层领导做最后的定夺，所以称之为减少变动的系统措施。

特殊原因

一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差来源。有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制线的点或存在在控制线之内的链或其他非随机性的情形。

普通原因

造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。

合理使用控制图的益处

• 供正在进行过程控制的操作者使用

• 有助于过程在质量上和成本上能持续的、可预测的保持下去

• 使过程达到：

• 更高的质量

• 更低的单件成本

• 更高的有效能力

• 为讨论过程的性能提供共同的语言

• 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南

在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可用平均样本容量( )来计算控制限.

在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用：

 控制图是受控的

 过程能力能够满足生产要求

控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新计算控制限，例如：

 操作人员经过培训，操作水平显著提高；

 设备更新、经过修理、更换零件；

 改变工艺参数或采用新工艺；

 改变测量方法或测量仪器；

 采用新型原材料或其他原材料；

 环境变化。

使用一段时间后检验控制图还是否适用，控制限是否过宽或过窄，否则需要重新收集数据计算控制限；

过程能力值有大的变化时，需要重新收集数据计算控制限。

对于p,np图, 过程能力是通过过程平均不合品率 来表示,当所有点都受控后才计算该值.

当Cpk指数值降低代表要增加：

 控制

 检查

 返工及报废，

在这种情况下，成本会增加，品质也会降低，

生产能力可能不足。

当Cpk指数值增大，不良品减少，最重要是产品/零件接近我们的“理想设计数值/目标”，给予顾客最大满足感。

当Cpk指数值开始到达1.33或更高时对检验工作可以减少，减少我们对运作审查成本。

 普通原因变差

 影响过程中每个单位

 在控制图上表现为随机性

 没有明确的图案

 但遵循一个分布

 是由所有不可分派的小变差源组成

 通常需要采取系统措施来减小

 特殊原因变差

 间断的，偶然的，通常是不可预测的和不稳定的变差

 在控制图上表现为超出控制限的点或链或趋势

 非随机的图案

 是由可分派的变差源造成该变差源可以被纠正

 工业经验建议为：

 只有过程变差的15%是特殊的可以通过与操作直接有关的人员纠正

 大部分 (其余的85%) 是管理人员通过对系统采取措施可纠正的

 控制图可以区分出普通原因变差和特殊原因变差

 特殊原因变差要求立即采取措施

 减少普通原因变差需要改变产品或过程的设计

控制图 - 过程的声音

 试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过度调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降

 试图通过改变设计来减小特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费

 控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索，供我们采取相应的措施

 能力指数的计算基于以下假设条件：

 过程处于统计稳定状态

 每个测量单值遵循正态分布

 规格的上、下限是基于客户的要求

 测量系统能力充分

 如果理解关满足了这些假设后，能力指数的数值越大，潜在的客户满意度越高

过程能力分析的用途

-设计部门可参考目前之制程能力，以设计出可制

造的产品

-评估人员、设备、材料与工作方法的适当性

-根据规格公差设定设备的管制界限

-决定最经济的作业方式

过程控制和过程能力

◎目标:过程控制系统目标,是对影响过程的措

施作出经济合理的决定, 避免过度控制

与控制不足

◎过程能力讨论:必需注意二个观念

○由造成变差的普通原因来确定

○内外部顾客开心过程的输出及与他

们的要求的关系如何。

SPC就是利用统计方法去:

1.分析过程的输出并指出其特性.

2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持.

3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.

统计制程管制 (SPC)

它可用统计管制图及时监督与控制线场作业 .

. 它可用统计计算制程能力及规格 .

. 它可防止制程的偏差去影响产品的良率与品质 / 可靠性.

. 它可消除非机率原因的变异来改善制程.

SPC 就是依据

统计 的逻辑

来判断

制程 是否正常

及应否采取改善对策的一套

控制系统

• 对的问题比对的答案更重要

SPC生产统计过程控制

一、spc的基础知识

1.关于控制、过程、统计

2.特性及其分类

3.统计学基础

二、spc的基本原理

4.过程的理解与过程控制

5.波动及波动的原因

6.局部措施和系统措施

三、统计过程的控制思想

1.正态分布简介

2.统计控制状态及两种错误

3.过程控制和过程能力

4.过程改进循环

四、控制图类型

1.控制图应用说明

2.控制图的定义和目的

3.控制图解决问题思路

4.控制图益处

5.控制图分类

6.控制图的选择

五、建立计算型控制图的步骤和计算方法

1.均值和极差图

2.均值和标准差图

3.中位数和极差图

4.单值和移动极差图

六、计数型控制图与过程能力指数

1.过程能力解释前提

2.过程能力的计算

3.制程能力指数

4.过程绩效指数

SPC手册最新版的依据是ISO/TS16949:2009吗

SPC的全称是Statistical Process Control，即统计过程控制。

统计过程控制（SPC）是对制造流程进行测量、控制和品质改善的行业标准方法论，它将在实时生产过程中获得的以产品或其他形式存在的质量参数绘制在事先确定好控制限的图表上，从而帮助企业对生产的过程进行实时的管控与分析。在这里，控制限由生产的过程能力来决定，而公差限则是根据客户的需求来设定的。

统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。

当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

这个在德国标准中 DIN406 的第10度部分提到相关的数值

另外在 QS 9000 和TS 16949 也有相应的值。

不能说SPC的依据是ISO/TS16949:2009，它只是辅助16949标准（或者说16949标准推荐的）的五大工具之一，它是一种利用统计的方法来监视过程的状态，以确保生产过程处于受控的状态，以降低产品品质变异的工具。

我有五大工具书的最新版本，要的话给我邮箱。

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