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    SPC(Statistical Process Control,统计过程控制或统计制程控制)

    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(Statistical Process Control,统计过程控制)

    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。

    统计学的几个基本概念

    1) 计量值与计数值

    计量值:其特点是可以连续读取的这些数据;

    计数值:其特点是不可以连续读取的这些数据。

    2) 总体、个体、样本、抽样

    总体:由具有某种共同特性的单位个体组成的较大数量的整体。三特性:同质性、大量性和差异性。

    样本:由整体里的一定数量(部分或全部)个体组成的群体。

    质量管理中常用的统计分析方法

    介绍的以下这些工具和方法具有很强的实用性,而且较为简单,在许多国家、地区和各行各业都得到广泛应用:

    · 控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态。

    · 直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况。

    · 排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会。

    · 散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具。

    · 过程能力指数(Cpk):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。

    · 频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表。

    · 描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征。

    · 相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位。

    · 回归分析:分析变量之间的相互关系。

    SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)

    SPC在企业的有效实施

    统计过程控制(简称SPC)已经成为许多国际性企业广泛采用的质量管理和改善的技术和方法,它通过运用控制图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。

    企业有效实施SPC的效益

    通过有效实施SPC,可以从以下几个方面使企业受益:

    · 提高产品质量水平

    · 降低质量成本

    · 提高客户满意度,赢得更多客户

    · 实物质量和管理质量的持续改进

    · 帮助取得ISO9000、QS9000认证

    · 以科学理论依据和量化管理保证最终输出

    · 提高整个供应链的信心

    · 不能有效实施SPC的原因

    目前我们国内许多企业也开始逐步认识和推广SPC,但并没有达到预期的效果,为什么呢?究其原因,可以分为以下几点:

    · 企业未能形成或明确质量管理在企业总体发展中的重要位置,并且未能在领导层达成共识。

    · 在日趋激烈的竞争中,品质优异永远是不败的一大优势,但要达到优异的品质,不仅需要操作层各成员的努力,更需要管理层共同重视与支持。

    · 企业对SPC缺乏足够的全面了解。

    · SPC作为一种过程控制方法,它运用数理统计和概率论原理,可以及时发现生产中的异常情况,从而及时采取措施进行改进,把质量隐患消灭在萌芽状态,真正达到防患于未然。SPC不是简单的几个控制图或统计量,而是要以这些图形或数值为基础建立一个以过程为核心的质量管理体系。

    · 企业对实施SPC的前期准备工作重视不够。

    · 所谓前期工作,除了对企业质量管理现状把握,还包括对员工进行SPC基本概念和知识培训,制定一个明确的质量目标和计划。只有参与者对SPC有了一定的了解和认识,才能激发他们的热情和信心,将它们正确、有效地应用在日常工作中。

    · 未能有效地总结和借鉴其他企业的经验。

    即使企业对可能导致不能有效实施SPC的原因有所认识,仍然会在实施过程中碰到一些实际问题,这些问题也是实施不成功的因素。美国一位著名医生在罗斯福总统去世几年后的一次会议上富有启发性地说,如果罗斯福的医生还有其他病人,罗斯福可能活到现在。因为优秀的医生需要通过大量的病例不断学习和提高。所以,要善于利用外部优秀的"医生"来总结实际经验、充实提高应用技能。

    SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)

    如何达到SPC有效实施

    要保证SPC实施成功,企业应重视如下几方面的工作:

    管理层的认识和重视

    不少企业领导者认为产品质量差是由于有关工作人员素质差或不负责任造成的。事实上,如果采用先进的质量管理技术和工具,在原有条件不变的情况下,质量就可以得到明显的改进。SPC正是这样一种行之有效的工具。同时,在实施SPC的各阶段都要得到管理层的支持,如在实施SPC的初期阶段要安排培训,这需要资金与时间,需要管理层协调安排。在实施过程中有些过程需要做较大调整,有的甚至要更改工艺、更换设备等,这些都需要管理层的支持与认可。因此,有效实施SPC,管理层的认识和重视是非常重要的。

    加强培训

    对相关人员先期进行SPC培训是实施SPC的重要前提工作,因为SPC是基于数理统计和概率论的理论基础上的管理方法,要能在生产过程中正确运用,必须要有一定的理论基础。培训可以采取选送相关人员到外部培训单位参加培训,如有条件则应尽量邀请培训机构到工厂来培训,到厂培训一是可以增加受训的人数,另一方面也可以使培训内容更切合工厂的实际,提升培训效果。

    重视数据

    实施SPC本身就是一种量化管理,数据的质量是非常重要的,数据的准确度、可信度直接影响到我们是否在适当的时候采取合适的行动。影响数据质量的因素主要有两个方面,一方面是测量系统影响的,另一方面是记录数据、计算等人为的影响。对于测量系统的影响,我们要定期进行测量系统分析,来确认我们的测量系统是否是可用的,从而来保证我们的数据质量,同时要尽量减少人为失误。

    借助专业的SPC软件

    在实施SPC过程中,由于要运用到大量的数据,同时要对这些数据进行计算,并用多种统计方法去分析,这中间的工作量是很大的。如未能及时计算出来结果,作出相应的统计图,就会错过最佳改进时机。在实施SPC活动中,如果能借助专业的SPC软件,这些问题就迎刃而解了。

    实施PDCA循环,达到持续改进

    戴明博士最早提出了PDCA循环的概念,PDCA循环是能使任何一项活动有效进行的一种逻辑的工作程序:Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查)、Action(行动),特别是在质量管理中得到了广泛的应用。实施SPC也要运用PDCA循环,借助SPC工具,不断地分析质量问题中各种影响因素,分析影响质量问题的主要原因,针对主要原因,采取解决的措施,并进行针对性预防在下一循环中改进,从而达到持续改进的目的。

    SPC作为质量改进的重要工具,不仅适用于工业过程,也适用于服务等一切过程性的领域。无论在什么领域使用,都要做好实施SPC的前期培训工作,重视实施过程的数据质量,必要时借助专业的SPC软件,循环改进,从而使企业的质量水平得到持续改进,在激烈的市场竞争中赢得更多客户。

    1、 实施SPC的两个阶段

    实施SPC分为两个阶段,一是分析阶段(批量试产阶段),二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。

    分析阶段的主要目的在于:

    一)、使过程处于统计稳态,

    二)、使过程能力足够。

    分析阶段首先要进行的工作是生产准备,即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行,注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行;然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限,作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析,检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足,则必须寻找原因,进行改进,并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的,则分析阶段可以宣告结束,进入SPC监控阶段。

    监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定,生产过程的数据及时绘制到控制上,并密切观察控制图,控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控,如果发现失控,必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。

    在工厂的实际应用中,对于每个控制项目,都必须经过以上两个阶段,并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。

    2、SPC控制图(管制图)管制界限的调整

    1) SPC控制图特性:追溯性、预测性、延续性(稳定性);故SPC控制图的管制界限可以延用。

    2) 4M1E分析方法,4M1E:人(MAN)、机(MACHINE)、料(MATETIAL)、法(METHOD)、环(ENVIRONMENT);五要素只要有一个发生改变就必须重新计算。

    SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)

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