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六西格瑪培訓
張馳專欄
一文看懂六西格瑪工具SPC(統計過程控制)

發布時間:2021-10-15  來源:張馳   點擊:


今天給大家介紹一下在六西格瑪里面很常用的工具,叫做SPC(StatisticalProcessControl)中文叫做:統計過程控制。

說到SPC,我們不得不提一個人:沃特.阿曼德.休哈特(WalterA.Shewhart)當年他在貝爾實驗室任職研究院。1924年5月16日那天,他在備忘錄中向上級提出了使用控制圖的建議,這就是現代統計控制過程理論的雛形。


對于跟質量打交道的朋友來說,統計過程控制這個概念應該很熟悉了。但是這里很容易,或者說很多人都有個誤區:一說到SPC大家很自然的就想到控制圖,以至于現在有很多人認為SPC等于控制圖。其實不然統計過程控制是指使用統計學方法分析過程,以便對其進行監視、控制和改進。目標是造就穩定、一致的過程,從而產生盡可能少的缺陷。統計過程控制就是用統計分析的方法,針對的對象是“過程”,目的是使過程達到穩定受控。

SPC的中心思想是控制變異,從而避免產品缺陷。在任何過程中都有兩種變異:常見原因和特殊原因。常見原因指導致任何過程中產生合乎規律的變異的原因。特殊原因是指通常(或有意)不是過程的一部分的異常事件。盡管任何過程中都會自然發生一定程度的常見原因變異,但確定并嘗試消除變異的特殊原因非常重要。

從內容方面來講,統計過程控制分為兩大內容:

控制圖:利用控制圖分析的過程的穩定性,對過程存在的異常因素進行預警。

過程能力分析:計算過程能力指數分析穩定的過程能力滿足技術要求的程度,對過程的質量進行評價。

我們首先來講講控制圖原理:我們都知道質量和波動成反比,假如產品尺寸波動越大,產品質量越差,而產品過程由于有人機料法環等各種因素的影響。其中有些系統因素如溫度或者電壓波動等常見原因造成的影響,我們當然都只需要生產過程只有這些常見原因,至少大家不用寫8D報告吧。比如我們期望測量一個產品的尺寸隨時間的結果如下:


可是,實際情況呢,我們通常會遇到一些異常因素的影響,實際隨時間抽樣的產品測量結果可能是下面這樣的:


因此呢,我們需要多產品測量的均值進行監控,同時,我們也需要對產品的散布(波動)進行測量監控,那么如何監控才能知道問題已經發生了呢?這個時候呢,就會用到我們在六西格瑪里面最重要的正態分布特性,大家知道在±3個標準差的區間內概率為99.73%,因此如果我們抽樣的所有點都在這個范圍內,可以認為沒有異常發生:



而有異常發生的判定標準如下:

①1個點落在3倍Sigma區以外

②連續9點落在中心線同一側

③連續6點遞增或遞減

④連續14點中相鄰點交替上下

⑤連續3點鐘有2點落在中心線同一側的2倍Sigma區以外

⑥連續5點鐘有4點落在中心線同一側的1倍Sigma區以外

⑦連續15點落在中心線兩側的1倍Sigma區內

⑧連續8點落在中心線兩側且無一在1倍Sigma區內

說到這里,必須給初學者強調的是,SPC圖內上下控制線并不是規格上下線,比如零件的尺寸要求是1mm±0.05mm,這個±0.05mm是規格上下線,不是SPC圖內的控制線,換句話說,我們生產的零件在SPC控制圖上看到是沒有問題的,但是并不代表這些零件是符合質量要求的,要解決這個問題,我們會用到下一步:過程能力分析,過程能力分析的前提是過程受控,過程受控為的是做能力分析,關于過程能力分析,我們放到下一篇文章再給大家講講吧。

對于不用的數據,例如是連續型數據,還是屬性數據,是統計的不良品還是單元缺陷,對于不同的子組大小,我們使用的SPC圖都不一樣,有均值-極差控制圖,均值-標準差控制圖,單值-極差控制圖;P不合格品控制圖等等。初學者看到也會很糊涂,可是不用怕,我們有Minitab呢。

下面我們就以一個簡單的案例來給大家介紹如何制作一張SPC控制圖。這個案例呢,假如一個汽車零部件廠家的產品是車輪轂,而輪轂的直徑是關鍵特性,檢驗員每2個小時從生產線抽取5個連續的車輪進行測量,這5個數據就構成了一個子組,一共進行了12組,即一天的數據一共60個數據。我們把測量好的數據放在一起如下:



這個時候打開我們的Minitab,點擊“協助”下面的“控制圖”,會出現下面這個界面:


根據我們這個案例來看,數據是連續型數據,而子組大小小于8,因此選擇均值-極差控制圖,將數據選擇好之后:


確定之后就生成好了我們想要的SPC控制圖,并且分析結果都已經做好啦,是不是很方便啊?


好了,關于SPC,就給大家介紹到這個地方吧,這個工具在質量管理中可是非常重要,也是非常常用的一個工具啦,希望通過張馳咨詢的介紹,大家能夠理解和使用SPC,如果還有很多的需求,歡迎給張馳咨詢打電話哦~

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