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1、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
2、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
3、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
4、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
5、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
6、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
7、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
8、、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
9、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
10、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
11、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
12、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
13、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
14、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
15、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。每批都采取数据，但未对数据进行统计分析。我们可以将统计过程控制SPC理论用于统计分析。设想方案如下：第一步：每个进货检验员根据技术要求确定每个配件的3-5个关键特性尺寸（此尺寸受控，就能保证此配件的质量）。第二步：针对这几个关键特性，每批进货随机抽取3-5个配件进行测量（当然正规生产过程是连续采样），并记录数据。第三步：收集25组数据。第四步：根据SPC知识制作控制图。（上下限考虑到风险可适当加严）第五步：判断此配件的进货过程（含包装运输）是否稳定。第六步：稳定以后转入控制用控制图。第七步：以后每批货只需检测3-5个配件的3-5个关键特性尺寸，将平均值和极差打点于控制图（一个关键特性尺寸一张控制图）上，根据点是否出界就可判定本批是否合格。这样做的好处：1、样
