Question

如何应用SPC

Answer 1

保证SPC实施成功，企业应重视如下几方面的工作：
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　　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。
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　　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。
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　　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。

Answer 2

在过程中先确定要监测的关键对象，然后分类为计量值还是计数值，再选择合适的控制图来管制；再学会在管理图中如何识别异常，如何分析及处理异常！使品质得到控制，制程在管制之中！
再有，要定期对过程的数据做一个CPK分析，如果小于1.33，就要看平均值是否偏离中心值太多，就要去调整；如果是数据的精密度不够，也就是太分散，也要作相应调整！