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一文看懂六西格玛工具SPC(统计过程控制)

发布时间:2021-10-15  来源:张驰   点击:


今天给大家介绍一下在六西格玛里面很常用的工具,叫做SPC(StatisticalProcessControl)中文叫做:统计过程控制。

说到SPC,我们不得不提一个人:沃特.阿曼德.休哈特(WalterA.Shewhart)当年他在贝尔实验室任职研究院。1924年5月16日那天,他在备忘录中向上级提出了使用控制图的建议,这就是现代统计控制过程理论的雏形。


对于跟质量打交道的朋友来说,统计过程控制这个概念应该很熟悉了。但是这里很容易,或者说很多人都有个误区:一说到SPC大家很自然的就想到控制图,以至于现在有很多人认为SPC等于控制图。其实不然统计过程控制是指使用统计学方法分析过程,以便对其进行监视、控制和改进。目标是造就稳定、一致的过程,从而产生尽可能少的缺陷。统计过程控制就是用统计分析的方法,针对的对象是“过程”,目的是使过程达到稳定受控。

SPC的中心思想是控制变异,从而避免产品缺陷。在任何过程中都有两种变异:常见原因和特殊原因。常见原因指导致任何过程中产生合乎规律的变异的原因。特殊原因是指通常(或有意)不是过程的一部分的异常事件。尽管任何过程中都会自然发生一定程度的常见原因变异,但确定并尝试消除变异的特殊原因非常重要。

从内容方面来讲,统计过程控制分为两大内容:

控制图:利用控制图分析的过程的稳定性,对过程存在的异常因素进行预警。

过程能力分析:计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度,对过程的质量进行评价。

我们首先来讲讲控制图原理:我们都知道质量和波动成反比,假如产品尺寸波动越大,产品质量越差,而产品过程由于有人机料法环等各种因素的影响。其中有些系统因素如温度或者电压波动等常见原因造成的影响,我们当然都只需要生产过程只有这些常见原因,至少大家不用写8D报告吧。比如我们期望测量一个产品的尺寸随时间的结果如下:


可是,实际情况呢,我们通常会遇到一些异常因素的影响,实际随时间抽样的产品测量结果可能是下面这样的:


因此呢,我们需要多产品测量的均值进行监控,同时,我们也需要对产品的散布(波动)进行测量监控,那么如何监控才能知道问题已经发生了呢?这个时候呢,就会用到我们在六西格玛里面最重要的正态分布特性,大家知道在±3个标准差的区间内概率为99.73%,因此如果我们抽样的所有点都在这个范围内,可以认为没有异常发生:



而有异常发生的判定标准如下:

①1个点落在3倍Sigma区以外

②连续9点落在中心线同一侧

③连续6点递增或递减

④连续14点中相邻点交替上下

⑤连续3点钟有2点落在中心线同一侧的2倍Sigma区以外

⑥连续5点钟有4点落在中心线同一侧的1倍Sigma区以外

⑦连续15点落在中心线两侧的1倍Sigma区内

⑧连续8点落在中心线两侧且无一在1倍Sigma区内

说到这里,必须给初学者强调的是,SPC图内上下控制线并不是规格上下线,比如零件的尺寸要求是1mm±0.05mm,这个±0.05mm是规格上下线,不是SPC图内的控制线,换句话说,我们生产的零件在SPC控制图上看到是没有问题的,但是并不代表这些零件是符合质量要求的,要解决这个问题,我们会用到下一步:过程能力分析,过程能力分析的前提是过程受控,过程受控为的是做能力分析,关于过程能力分析,我们放到下一篇文章再给大家讲讲吧。

对于不用的数据,例如是连续型数据,还是属性数据,是统计的不良品还是单元缺陷,对于不同的子组大小,我们使用的SPC图都不一样,有均值-极差控制图,均值-标准差控制图,单值-极差控制图;P不合格品控制图等等。初学者看到也会很糊涂,可是不用怕,我们有Minitab呢。

下面我们就以一个简单的案例来给大家介绍如何制作一张SPC控制图。这个案例呢,假如一个汽车零部件厂家的产品是车轮毂,而轮毂的直径是关键特性,检验员每2个小时从生产线抽取5个连续的车轮进行测量,这5个数据就构成了一个子组,一共进行了12组,即一天的数据一共60个数据。我们把测量好的数据放在一起如下:



这个时候打开我们的Minitab,点击“协助”下面的“控制图”,会出现下面这个界面:


根据我们这个案例来看,数据是连续型数据,而子组大小小于8,因此选择均值-极差控制图,将数据选择好之后:


确定之后就生成好了我们想要的SPC控制图,并且分析结果都已经做好啦,是不是很方便啊?


好了,关于SPC,就给大家介绍到这个地方吧,这个工具在质量管理中可是非常重要,也是非常常用的一个工具啦,希望通过张驰咨询的介绍,大家能够理解和使用SPC,如果还有很多的需求,欢迎给张驰咨询打电话哦~

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