SPC 统计过程控制

SPC是一种用来分析数据的科学方法，并且利用分析结果来解决实际的问题。SPC统计过程控制也是IATF16949体系认证的要求使用的基本质量控制工具。

济南晶恒集团执行汽车级体系认证的管理方法，对SPC质量控制方法进行了深入的学习和研究，在生产线各个环节采用SPC质量控制方法。做到真正用好SPC，打造高品质产品。

一、SPC统计过程控制的发展背景

1900’S-质量是一个检验的职能

1924-休哈特博士最先开发了统计质量控制的方法

1930’s-抽样检验的接收准则

1940’s-由于战争的原因，使得统计质量控制得到进一步的推广 

1950’s-戴明博士去日本提供统计技术运用的支持，发展了统计过程控制

     朱兰提出了质量成本的概念

      费根堡姆提出了全面质量控制的概念

      田口博士提出了品质损失函数的概念，美国人提出了可靠性工程

2000年开始，以统计为基础的6 sigma 管理方法开始风靡全球管理界

Cease dependence on inspection to achieve quality. Eliminate the need for inspection on a mass basis by building quality into the product in the first place

                                     —W.Edwards Deming

二、过程控制的需要

    探测——容忍浪费

    预防——避免浪费

应用SPC能带来的好处：

供操作者使用以对过程进行持续的控制

发现并消除特殊原因变差

减少产品的缺陷，提升产品质量

为讨论过程的性能提供共同的语言

增强顾客满意

早期的预警Early warning system

三、过程变差-普通原因变差和特殊原因变差

没有两件产品或特性是完全相同的，任何过程都包含着变差。

单个的测量值可能完全不同，但收集成一组数据之后，可描述成一个分布的模s式:

普通原因变差：一直在过程中出现的变差。是过程中的固有变差。

   特殊原因变差：通常也称为可查明原因的变差。是过程中的“异常”或“外部”事件产生的。通常是间歇发生的、不可预测的。

生产输出的总变差=特殊原因的变差+普通原因变差

 

局部措施

通常用来消除变差的特殊原因

通常由过程直接相关的人员来实施

通常可纠正大约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

几乎都需要管理层的介入加以纠正

通常可纠正85%的过程问题

 

就我的经验而言，我可以这样估计，大多数问题和大多数改进的可能性加起来大约是这样的比例：

94%是普通的原因，它归于系统（管理的责任）

   6%是特殊原因（操作的责任）