浅谈SPC在质量管理中的应用

  本文关键词：基于SPC的车间制造质量管理系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

　　摘  要：在全球化激烈的市场竞争环境中，产品质量是生产制造型企业的生命，是企业成功的保证。为了获得理想的产品质量，贯彻实施全面质量管理至关重要，其中全过程的质量管理是至关重要的一个环节。而统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是将制造过程质量控制理念落实到实际工作的关键工具之一。探讨统计过程控制在制造质量管理中的应用与实现具有深刻的理论意义与重要的现实价值。
　　关键词：统计过程控制;质量管理
　　中图分类号：F407     文献标识码：A      文章编号：1006-8937（2014）36-0040-02
　　当今社会，全球化的经济浪潮中，产品质量就是企业的生命线，但是如果没有可靠的质量保证系统就无法确保生产的产品达到满意的质量要求。这也是我国众多企业面临的生产难题，缺乏有效的技术和办法来进行质量信息的采集分析，从而切实有效提高产品质量。
　　生产质量是生产过程的输出，要想获得稳定的输出，就需要保证稳定的过程输入和过程特性。管理任何一个过程和减少过程中间的变差，都需要了解过程变差产生的原因。过程变差的产生原因分为随即原因和特殊原因。随机原因引起的过程变差统计规律不会随着时间的推移发生改变，相应的过程特性或输出的统计规律也不会随时间发生变化。但是当特殊原因所引起的过程异常出现时，需要查明特殊原因所在，采取针对性的措施消除变异，使过程重新受控。
　　1  SPC的应用特点
　　SPC的全称是Statistical Process Control，也叫做统计过程控制，它来自于美国的质量管理专家休哈特1924年提出的理论。SPC利用数理统计技术，对于生产过程的关键工序进行监控，当发现工序因为某些特殊原因产生波动时进行预警，帮我们更好地控制工序稳定性，使过程一直处于统计受控状态，最终达到提高产品质量的目的。SPC和以往的质量控制手段有一个很显著的不同，在于SPC侧重的是对问题的事前预防，并可以减少传统质量控制管理对事后的检验依赖。
　　质量管理的八大原则中间，过程方法和管理的系统方法是其中的两条准则。建立和维持SPC体系如同建立质量管理体系一样，SPC的体系与目标是我们首先需要明确的，具体如何实现SPC的过程与步骤也需要加以明确。SPC虽然已经被证明是一项行之有效的技术，但是我们应用SPC并不是为了收集一堆数据，绘制出大量的控制图表，真正理解SPC知识必须和实际过程的控制工作相结合，只有应用到实际的工序改进过程中才能发挥它的效用。所以为了获得理想的统计过程控制的目的和效果，采集数据、统计分析计算、控制图表仅仅是统计过程控制的一部分，完整有效的统计过程控制更重要的是需要有管理、生产人员的参与。
　　在企业中实现SPC的应用，可以将其整体上分为以下三个主要阶段。
　　1.1  准备阶段
　　在开始应用SPC之前，我们需要判断哪些关键过程对产品品质的好坏作用明显，聚焦于这些关键工序，开展后续的产品质量信息采集、分析与处理工作。
　　1.2  分析阶段
　　在相关的人员、设备、原料、方法、环境和测量系统（6M）等必要的生产准备活动完成后就可以进行生产，在生产过程中还需要注意各要素没有受到异常情况的影响。生产进行后，就可以针对确定的关键工序，收集数据，计算控制界限，制作分析用控制图。此阶段需要解决两个基本问题：一是确保过程处于统计控制状态（可通过控制图进行分析测定）;二是使过程能力足够（可利用过程能力查定来实现）。
　　稳定受控的过程与充足的过程能力，这两个要求缺一不可，任何一个不能满足就需要查明原因，进行改进，再次进行过程判断和过程能力评价。两个要求都满足后方可进入随后的监控阶段。
　　1.3  监控阶段
　　经过分析阶段后，我们可以确定控制图的控制限（如果控制图没有控制限，充其量只能作为分析控制图使用，不能够用来监控过程）。本阶段的主要工作就是获取生产数据，绘制出控制图，观察过程中的波动是否有异常出现。当出现过程变异时，查明产生变异的特殊原因采取针对措施加以消除，使过程重新稳定受控。需要指明的是特殊原因有时候也可能使得过程往好的方面发生变异，此时也需要查明原因，，并将引起良好变异的因素吸收固化进我们的工序，从而改进生产过程。
　　综上所述，实际应用中对于每个控制项目，SPC应用都必须经过以上三个阶段：准备阶段，分析阶段和监控阶段，并且在必要时需要重复从分析到监控的过程。
　　2  SPC实施步骤：PDCA循环
　　本文推荐企业实施SPC过程遵循着PDCA循环，可以通过以下具体8个步骤完成：
　　2.1  识别关键过程
　　SPC因为需要一定的投入，我们没有必要针对所有的过程工序进行控制。实施SPC，第一步需要识别出对产品品质好坏起关键作用的过程，弄清楚输入、输出、资源、活动等关键过程的结构要素。
　　2.2  确定关键过程特性
　　因为过程特性很多，真正引起大部分生产质量问题的可能只是少数原因，我们可以通过因果图和排列图等工具对于收集到的生产信息进行分析处理，确认对于产品质量影响最大的变量，也就是关键过程特性。
　　2.3  制定过程控制计划和规格标准
　　按照传统的SPC方法，这一步需要参照有关标准进行各种实验分析，是一项极为耗时耗力的工作，限于篇幅本文在此不作展开。但是得益于电子信息技术的高速发展，企业能从市场上找到专业的SPC软件支持，能节省大量用于计算的人力物力，极大地提高效率。
　　2.4  程数据的收集和整理 　　真实可靠地数据是我们进行SPC应用的基础，如果不能够获得反正真实生产质量状况的数据，我们所做的分析也只能是无用功。
　　2.5  分析过程受控状态
　　在工序的初期，或者系统改进工序后，工序中总是会存在某些不稳定因素，因此首先要根据实际生产情况绘制相应的分析用控制图，根据产品总体质量特性服从正态分布N（μ，σ2）的统计规律来判断过程是否受控。如存在异常点则应积极采取措施分析原因、改进过程，消除所有异因使过程稳定受控。一个初始稳定受控的过程是后续工作开展的前提。
　　2.6  分析过程能力
　　强调只有当一个过程已经确定处于统计控制状态时，才能计算过程能力指数否则过程能力的计算和对过程性能的预测都是没有意义的。对于稳定受控的过程，Cp的计算方式是：
　　Cp=T/6σ，
　　Cp大于等于1为可以接受的最低标准（一个优秀的过程Cp可以大于1.67）。
　　2.7  选定控制图
　　满足过程稳定受控和过程能力足够两个要求时，需要选择监控用的控制图，进入SPC实时监控阶段。控制图是SPC中的重要一环，选择合适的控制图十分重要。我们需要具备统计与工程两方面的能力才能选定合适的控制图，控制图的选择需要考虑的东西很多，成本和可能承受的风险等。另外需要说明的是，不同控制图是可以进行转换和组合使用的。
　　2.8  监控、诊断、改进
　　监测控制图时要注意过程有发生变异的可能，既可能向好的方向也可能向坏的方向发生变异，但是不管是向哪个方向变异，当有变异产生时我们都要重新修改控制线，否则接下来的管控也都是没有任何意义的。如果控制图上的所有点都在控制界限之内，按照规则排列，则说明生产过程处于统计控制状态，也就是说影响过程的只有随机原因没有特殊原因。当控制图出现了失控特征，我们需要判断引起变异特殊原因，采取措施消除变异，改进过程。
　　3  SPC的应用效果
　　SPC从其产生、发展到应用的各个阶段，均显示出其在制造质量管理中的独特优势，因此受到世界范围内广大优秀企业、公司的欢迎，其应用也越来越广泛。SPC成功有效的实施作用有以下几点。
　　3.1  为产品设计提供依据
　　在设计产品时，不仅需要考虑到产品的适应性，同时还要考虑产品的成本。SPC可以为设计和工序能力提供可靠的评估，评价设计和工艺能力是否达到产品设计目标和质量要求。
　　3.2  控制生产制造工艺流程
　　有了SPC，我们能确定什么样的工序是正常的，也可以做到对于工序异常情况的预警。借助于SPC，相关人员可以固化工序中的工艺流程和参数特效，有的放矢。
　　3.3  提高生产过程中的一次性良率
　　SPC可以帮助减少生产中出现的残次返工品，同时还可以减少某些不必要的全检。这就要求我们树立起企业质量意识，争取一次性把工作做到。每一道工序对自己负责，为下一道工序负责。管理层也需要将这样的意识注入到生产现场，从而提高质量水平，节省大量的人力物力。
　　3.4  培养企业内部有效分析、解决问题的氛围
　　应用SPC是一个系统的过程，质量问题的解决需要企业各部门的协调和努力。要求各阶层人员具有较强的质量意识，不断学习，不断掌握新的分析方法和提高解决问题的能力，长此以往，每个员工都会变成质量管理体系中的一分子，树立主人翁意识，为质量控制群策群力。
　　综上所述，系统地使用SPC是一条简捷有效的改进质量、提高生产率的途径，适当的应用可以给企业带来更低的质量成本，有利于企业在激烈的市场竞争中胜出，但是也要认识到SPC也有其局限性，并不是所有生产质量问题的灵丹妙药。
　　4  结  语
　　统计过程控制（SPC）的应用是企业质量管理的有效工具，具有重要的实际应用推广价值。本文不仅对在企业制造质量管理中SPC的应用意义与特点作了基本阐述，而且介绍了SPC应用主要的实施步骤及提出遵循PDCA循环来具体进行，最后探讨了SPC的实现效果。
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　　作者简介：闵思海（1983―），男，湖北武穴人，在读硕士研究生，研究方向：企业管理、工业工程。

  本文关键词：基于SPC的车间制造质量管理系统研究，由笔耕文化传播整理发布。