原创 | SPC的十大使用误区

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误区一:没能找到正确的控制特性。

很多企业不知道哪些特性要用SPC控制图进行管制,消耗了大量的人力与时间,在不必要的特性上进行SPC图控制.且不知,SPC只应用于重点的产品或过程特性（特殊特性）.那么特殊特性如何确定呢?通常应用APQP的方法,依照客户指定的或内部开发确定的特殊特性来控制。

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误区二:没有合适的测量工具.

对于计量值而言,需要使用有效的测量工具来取得需要控制特性的具体数值,SPC图对MSA有很高的要求.通常, 要求GR&R不大于10%.而在进行测量系统分析之前,要事先确认测量仪器的分辨率达到1：10法则,所以先MSA，后SPC是必要的行事准则，如果MSA分析结果显示测量系统的分辨识率本身不合格，那么收集的数据制成SPC控制图就不能有效的识别过程的变差.而很多企业而言,因为此点导致做出来的SPC控图没办法有效的应用,甚至造成不必要的错误管控.

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误区三:没有分析生产过程,直接进行SPC控制.

控制图的应用分为两个步骤:先做分析用控制图，后做监视用控制图.在进行生产特殊特性管制之前,一定要进行前期分析.前期分析是目的是确定现有的生产过程是否稳定的,并可预测,同时确认过程能力是否符合大于1.33或1.67的要求，从而了解到过程是否存在特殊原因或普通原因的变差较大等重要的过程失控信息。过程只有在稳定，并且过程能力可以接受的情况下，方才进入受控状态，开始定期的使用监视用控制图。

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误区四：分析与控制脱节。

在完成分析用控制图后，如果我们认为过程是稳定且过程能力是满足内部或客户要求的情况下，那么，就进入受控状态。过程受控时，是先将控制上下限画在SPC控制图中或使用MINITAB时，做为历史上下限来使用，然后按照抽样的频率在控制图上进行描点（当然不是大批量的生产模式，现在的SPC八大图并不一定适用，就需要参照AIAG的SPC手册中的短期控制图来进行分析）。那么，控制时控制图的控制上下限是怎么来的呢？控制图中的控制限是早期分析得来的，也就是说，过程分析受控后，控制上下限要延用下去，持续用于过程控制。很多工厂没有延用分析获得的控制上下限，SPC制图不能表明过程是否稳定与受控。如果过程一旦失控，就需要先进行过程变差的确定与改进，并重新开展过程分析，重新确定过程上下控制限。

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误区五：SPC控制图没有记录重大事件。

SPC控图反应的是“过程”的具体变化。当生产的过程输入发生5M1E的变化，5M1E的变化就有可能对生产出来的产品造成一定不良影响。当然如果产品的变差过大，那也可能是由5M1E其中的一项或多项变动所引起的。所以这些变化会引起产品平均值或产品变差较大的变化，对于制图人员而言，这些变化就要在XBAR图或R图上反映出来，品质管理人员也能从控制图上了解到过程的具体变动。发现有变异就是改善的契机，而改善的第一步就是分析过程变差的产生原因，那么，5M1E中的哪些方面发生了变化呢？我们可以查找控制图中记录的重大事项，就可以明了。所以，一般在手绘控制图的背面是重大事件记录簿，在使用控制图的时候，5M1E的任何变化，我们都要记录在控制图中相应的时段内。

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误区六：不能正确理解Xbar图与R图的内涵。

当Xbar-R控制图绘画出来之后，我们到底从图上得哪些有用的信息呢？这就要从Xbar及R图所代表的意义来进行探讨。首先，要明确的就是这两个图到底先看哪个图？以及为什么？R反应的是每个子组组内的变差，它反映了在收集数据的这个时间段，过程所发生的具体变化，所以他代表了组内固有的变差；而Xbar图反映的是每个子组的平均值的变化趋势，所以其反映的是组间的变差。组内变差可以接受时，有明分组是合理的；组间变差没有特殊原因时，表明在一段时间内，对过程的管控是有效的及可接受的。所以，我们一般先看R图的趋势，再看Xbar图。

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误区七：控制限与规格限混为一谈

当产品设计出来之后，产品的规格限就已经定下来了；当产品生产出来后，依照过程的变化，SPC控制图的上下控制限也定出来了。规格限是由产品设计者决定的，而上下控制限是由过程的变差来决定的。SPC控制图上点的变动只能用来判断过程是否稳定受控，与产品规格没有任何的联系，它只决定于生产过程的变差。当变差西格玛小时，控制限就变得比较窄，反之就比较宽，但如果没有特殊原因存在，控制图中的点跑出管制界线的机会只有千分之三。而有些公司在画控制图时，往往画蛇添足，在迭制图上再加上上下规格限，并以此来判产品是否合格，这是很没有道理，也是完全没有必要的。（如果按照规格限来进行SPC控制图的绘制，那就是红绿灯信号控制图的使用了）

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误区八：不能正确理解SPC控制图上点变动所代表的意思

依照判异规则：七点连线来判定制程的异常，也常用超过三分之二的点在C区等法则来判断制程是否出现异常。如果是生产一线员工，只在了解基本的判定准则就好了；但作为质量工程师，如果不理解其中的数理统计原理，就没有办法对这些情况作出应变处理。那么这么判定的理由是什么呢？其实，这些判定法则都是从概率原理作出推论的。比如，我们知道，如果一个产品特性值呈正态分布，那么，点落在C区的概率约为4.5%，现在有三分之二的点出现在4.5%的概率区域里，那就与正态分布的原理不一致了，不一致也就是所说的异常，以上是假设检定的原理应用。

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误区九：没有将SPC控制图用于改善

大部分公司的SPC控制图都是应客户的要求而建立，所以，最多也只是用于监测与预防过程特殊原因变异的发生，很少有用于过程改善的。其实，当控制图的点显示有特殊原因出现时，正是我们开展过程改善的有利时机。如果这个时候我们从异常点切入，能追溯到造成异常发生的5M1E的具体变化时，问题的变化根源也就找到了。用SPC控制图进行改善时，往往与分组法、层别法相结全使用，会取得很好的效果。

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误区十：SPC控制图是质量部门的事情

SPC成功的必要条件，是对所有涉及到SPC图的部门及人员开展数理统计基础知识的培训。每一个相关人员，都需要了解什么是变差、普通原因、特殊原因的根念，与变关有关的人员，都应能看懂控制图或借助软件来达成判定，技术人员一定要了解过度调整的概念……等。如果缺乏有效的培训，SPC控制图最终只会被认为是质量部门的事，而我们知道，过程的变差及产品的平均值并不由质量来决定，变差更多的是由生产过程设计人员及调机的技术人员所决定的。如果不了解变差这些观念，大部分管理人员都会认为：产品只要合符规格就行了！当然，这并不是我们开展SPC的原意。所以，只有质量部门在关注SPC控制图是远远不够的， 我们需要全员对管制图的关注。