什么是SPC

SPC即英文 “Statistical Process Control”之缩写,意为 “统计制程控制” SPC或称统计过程控制。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。

在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。

SPC起源与发展

1924年休哈特（W.A.Shewhart）博士绘制了第一张的SPC控制图，并于1931年出版了《加工产品品质的经济控制》（Economic Control of Quality of Manufactured Products）之后，SPC应用于各种制造过程改善便就此展开。

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。只要问题能以数字表示，就可以应用SPC来分析。一般收集的资料都会有变动的现象，将这些数据画在图上，抽样值在某个范围中上下变动，为何会有这些波动发生?其原因可能是原料、设备、气压、操作员生理、心理不同所造成。而SPC的基本原理如下：

1. 被量测出的产品品质特性均是由于某些偶然因素所造成的结果。

2. 某些“偶然因素下的一致现象”，是任何制造和检验的架构下所固有的。

3. 在这固有之“一致现象”的状态下的变动将无法找到原因。

4. 在该状态外的变动原因，则是可被发现而加以改正的。

由此可知，休哈特博士将影响产品品质的变异分为不可归咎变异和可归咎变异两类因素：

·不可归咎变异因素是在过程中随时都会影响到产品。

·可归咎变异因素则是在某种特定条件下的过程中才会影响到产品。

如果某一过程只受到不可归咎变异因素影响，则该过程称为稳定过程，即是产品品质特性的变异是在可预测的统计控制范围之内；另一方面，如果某一过程同时被不可归咎与可归咎两个变异因素所影响，则该过程是不稳定的，此时产品品质特性的变异将无法以统计方法来预测。SPC图(SPC Charts)正是为了判断过程是否稳定，或是区分过程究竟是被不可归咎变异因素或可归咎变异因素所影响的一种统计技术。

3σ原理简介

当过程仅仅有正常变异时，过程的质量特性是呈现正态分布的，其分布状态如下：

休哈特建议用界限±3σ来控制过程，就是说，在10000个产品中不超过27个不合格品出现，就认为该生产过程是正常的，若达到27个以上，就认为过程失控。

在当时，这是一个非常高的要求，一般的企业都很难达到这个水平，而在今天，企业的质量管理水平当然已经远远不止这个水平，甚至一些企业普遍要求5σ的水准，当然，这和某些行业有关系，例如汽车电子和汽车钣金的水准就不是一个数量级的。

SPC技术原理

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。

SPC控制图类型

1、控制图种类(以数据来分)

1）计量值控制图

• Xbar-R（X-R）：平均值与全距（极差）控制图
• X-Rm：个别值与全距控制图

2）计数值控制图

• P-chart:不良率控制图
• Pn-chart:不良数控制图
• C-chart:缺点数控制图
• U-chart:单位缺点数控制图

2、控制图种类(依用途来分)

1）控制用控制图

• 追查不正常原因
• 迅速消除此項原因
• 研究采取防止此項原因重复发生的措施。

2）分析用控制图

• 决定方针用
• 过程分析用
• 过程能力研究用
• 过程控制准备