#头条创作挑战赛##质量管理##企业##管理#导读：SPC 很多都知道，只要提到SPC 就会想起 质量管理旧七大工具之 控制图。想起计量值与计数值。那你知道 控制图 与 SPC 的关系吗？控制图是一种过程控制分析的方法，是SPC 的核心，SPC 是统计过程控制，关键的是一种“预防为主”的零缺陷管控思想。对于如何制作控制图？如何进行控制图的判定？可以详见质量管理旧七大工具：控制图。此次分享围绕：为什么要采用SPC 统计过程控制？SPC 统计过程控制的重点是什么？统计过程控制思维是什么？搞明白了这些，对SPC统计过程控制就会有一个较为全面的理解了！
一、为什么要采用 SPC 统计过程控制？一般的管控方式有三种：抽检、100%检、统计过程控制。
为什么会出现：子零件都是 100%检测合格的（满足设计图纸公差的需求），但装配时却有问题？原因有：- - - - 测量系统本身存在变差；（在所测量系统MSA的时候就有提到：存在系统变差）- - - - 研发在设定公差时，采用的是容差设计理念，而不是极值公差理念。
对于这两个原因，其中第一个原因，我们知道从：控制测量工具的分辨率低于所测量公差的1/10就可以，同时让工具经过第三方检测机构进行重复性和再现性检验就可以，极大的控制测量系统变差！但，第二个原因，才是“子零件测量合格，但装配不合格”的主要原因。在分析这个原因之前，我们先聊聊一个NBA 投篮的常识：空心比打篮圈和打篮板投中率高很多！在看NBA时，就可以发现，很多球都是空心命中的！为什么？
因为敏感曲线损失（如下图）的原因：偏离中心越远，敏感损失越大！其实对于投篮来说，就是球的一半里球框边缘很大，另一半就会离球框边缘很近！只要有一点“风阻变化”就会导致不进！同理对于质量管控来说，也是如此！
但对于采取容差的公差设定理论来说：只要在范围内的都是好的！即使挨近边缘极限位置！
这就是常说的“门柱理论”。一旦出现问题，零件制造者总会用“门柱理论”来保护自己！
回头来比较一下，容差设计和极差设计：可以发现，如果按照极差设计来进行“门柱”管控，
那，加工过程难度就直接提升了 3倍了，如果是 5个零件，难就更高了！这样一来，带给生产制造的压力就很大！不管是技术要求还是经济效益（成本损失）都会面临很严重的压力！怎么办？
这才有了过程控制管理，依据控制公差进行管控，如果按照CPK >= 1.33 来计算：上面的零件的控制公差就会在：3 +- 0,07，4+- 0.08，5+- 0.8.（大约）如果是这样，那对于生产过程控制来说，就比较容易接受了！
只是过程统计控制，在原则上来说，与产品的研发设计公差没有什么关系！只是与产品的在过程中分布宽度问题（如下图）. 如何在使用SPC统计过程控制的情况下，满足研发设计和顾客要求？就必须考虑 SPC 统计过程控制的重点 和 SPC 统计过程控制的改进思维逻辑！
上图说明：位置（典型值）；分布宽度（从最小值至最大值之间的距离）；形状（变压器差的模式 是否对称、偏斜等）。
二、SPC 统计过程控制的重点是什么？就是如何控制产品之间的变差（不是对比研发设计规格要求，而是产品与产品之间）的情况下，让产品能够满足研发设计和顾客的要求！
变差可能是机器（间隙、轴承磨损）、刀具（强度、磨损率）、材料（直径、硬度）、操作人员（进给速率、对中准确度）、维修（润滑、易损零件的更换）及环境（温度、动力供应）等等原因导致，
为了更好的分析这些变差的原因，将导致变差的原因分为两种：普通原因和特殊原因。- - - - 普通原因指的是造成随着时间的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。 处于统计控制状态 、 受统计控制 ，或有时简称 受控 。普通原因是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，过程的输出才是可以预测的。- - - - 特殊原因（通常也叫查明原因）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，随着时间的推移，过程的输出将不稳定。
依据 朱*博兰**士和戴明博士的论证，普通原因占过程问题的 85%！针对普通原因采取的措施，称为系统措施！一般是：- - - - - 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
特殊原因占过程问题的 15%！针对特殊原因采取的措施，称为局部措施。一般是：- - - - - 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
从这里对比实际中的作业，可以发现：很多企业为什么质量问题一直层出不穷？为什么质量水平一直得不到稳定的提升？究其原因：是只关注了特殊原因的解决，没有重视系统问题的解决，没有解决“皮的问题，只清理了毛，又有什么用！”。正所谓“皮之不存毛将焉附”？
SPC 统计过程控制，是说，过程稳定受控状态下运行时仅存在造成变差的普通原因。一旦，出现变差的特殊原因时就会提供统计信号，并且当不存在特殊原因时避免错误信息。这是SPC统计过程控制的一个作用！
SPC统计过程控制，另一个重点作用是：统计控制图，计算过程能力，过程能力是由过程普通原因造成的变差来确定，通常代表过程本身的最佳性能（例如分布宽度最小），在处于统计控制状态下的运行过程，数据收集到后就能证明过程能力， 而不考虑规范相对于过程分布的位置和/或宽度的状况如何？ 但，对于我们的客户来说，关心的是位置和宽度！而不考虑过程的变差如何？
综合，这些考虑，所以，SPC统计过程控制 的重点是：首先通过检查并消除变差的特殊原因使用权过程处于受统计控制状态，那么性能是可预测的，然后，以此评定其满足顾客期望的能力，如不能满足，再采取系统措施，消除普通原因，减少变差，缩小分布宽度。如下图：
1 类过程，该过程受统计控制且有能力满足要求，是可接受的。2 类过程是受控过程但存在因 普通原因造成的过大的必须减少 的变差。3 类过程符合要求，可接受，但不是受控过程， 需要识别变差的特殊原因并消除它 。4 类过程即不是受控过程又不可接受，必须减少变差的特殊原因和变通原因。
在这里，有一个观点需要澄清一下：很多经常问，CPK是短期能力还是长期能力？PPK 是又是什么？过程能力指数可分成两类：长期的和短期的。 短期能力的研究 是以从 一个操作循环中获取的测量 为基础的。 长期能力的研究包括通过 很长一段时间内所进行的测量 应在足够长的时间内收集数据，同时这些数据应能包括所有能预计到的变差的原因和很多可能在短期研究时还没有观察到变差原因。
提醒一下：不要再去纠结于计算出来的控制图中，得出的CPK 或 PPK 哪个是长期能力，哪个是短期能力了？ 关键点在于数据的来源 ！
短期能力研究，也可以作为机器能力研究，是用来验证一个新的或经过修改的过程实际性能是否符合工程参数。
SPC 统计过程控制，满足研发设计和顾客要求的方式是：通过系统措施（消除普通原因），缩小分布宽度的差异，提升过程能力的方式，让过程具有生产出符合研发设计和顾客要求的产品，减少，并逐步预防出现“零件规格符合要求，而无法装配”的质量问题！
重要提醒：有很多公司或者客户，总是喜欢将CPK >= 1.33 或 CPK>=1.67 等作为一个硬性的指标在要求供应商进行改进，其实受控与不受控，是相对产品与产品之间比较，如果产品与产品之间的差异变化，可能影响到CPK值，但实际产品都可以满足要求（装配要求）那此时，就需要考虑是否还要硬性追求CPK值的符合性？
三、SPC 统计过程控制的改进思维逻辑！
- - - - - 分析过程：
在APQP 的时候，有一个词“初始过程能力研究”这个还记得吗？说白了一点，初始过程能力研究就是我们说的“分析过程”，确定现状过程能力怎么样？处于什么样的水平？所以分析过程最关键的是：短期能力评估，它是我们努力的方向！如果短期能力处于很差的水平，那长期能力就很难有所改善！主要内容：- - - - 本过程（是指作业过程）应做什么？目的- - - - 本过程会出现什么问题？影响变差的原因- - - - 本过程正在做什么？现状过程能力。
- - - - - 维护过程：笔者称为此阶段是“砸地鼠”，就是利用分析阶段获得的“控制图”对过程进行监控，将影响过程发生变差的特殊原因（也就是突发的部分），制定局部措施进行改进。
维护过程目的是：维护“分析阶段”所获得的过程能力！监控过程异常，但并没有提升过程能力！如果不能提升过程能力，就无法让企业具有明显的竞争力优势，从而成为国家级、洲际级、世界级的品牌或企业。一般来说：很多企业停留在此阶段！
- - - - - 改进过程： 通过有目的向过程中引入变化并测量其效果，加深对过程的理解，从而找到减小变差的方法，以此来改进过程 。这种方法的目的是以更低的成本改进质量。
特别需要注意的是：不是过程能力低和CPK 低就必须优先进行改进。需要综合考虑：1. 顾客特殊特性的保证优先序；2. 产品的重要性；3. 制造资源（经济性）等三个方面综合来衡量！
如， A 产品的全面能力指数要求 Zmin≥3，或 C PK ≥1.00 B 产品特性的新过程的能力指数要求为 Zmin≥ 4 或 C PK ≥1.33 优先改进哪一个？
提高过程能力，通过减少普通原因来实现。就需要将注意力直接集中在系统中，即造成过程变异性的根本因素上，例如：机器性能、输入材料的一致性、过程操作的基本方法、培训方法或工作环境等
因此，过程能力的提升，对于现场人员的能力要求很高，需要技术方面和统计分析方面的能力，所以首先需要：领导支持！提供必要的资源（人、技术、工具、财务等）。
过程能力提升常见的方法是：DOE、田口分析法等
关于SPC 的分享就到此，希望能够帮助各位加深对 SPC 的理解和认知。如果具体到 SPC 中控制图如何做，请关注，然后查看相关图文内容。
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