SPC运用经验谈之三：SPC运用原理及其统计预测准确性所必备的条件

通常我们所讲的SPC，主要指X-R控制图（包括其衍生出来的其它控制图），P控制图，及C图（U图）等的运用。
其中，X-R控制图运用的原理为正态分布；P控制图运用的原理为二项分布；C图（U图）运用的原理为泊松分布。
在SPC参考手册中有这样的表述：只要过程保持受统计控制状态并且其分布的位置，分布宽度及形状不变化，就可以继续生产相同分布的符合规范的产品
很显然，我们据此可明辩出：预测将来可以生产出相同的产品必须同时具备的条件，有以下。
1） 过程保持受控，量化的标准就是，描点在控制线以内，且呈随机分布；
2） 特性保持不变，量化的标准就是，管制特性的平均值保持不变；
3） 变差保持不变，量化的标准就是，过程或其输出的标准偏差（σ）不发生改变；
4） 众数保持不变，量化的标准就是，众数随时间不发生改变。
以上仅是理论性的表述，那么具体到生产实践中我们的工作该项如何做好这“四个保持不变”，个人认为有以下工作实务值得把握。
首先，人/机/料/法/环要保持不变。比如注塑成形，胶料及其料温，成形机大小及其型号（包括周边辅助设备），成形条件，车间作业环境等。这里要指出的是保持4M1E不变，可以认为过程在稳定条件下生产相同分布的产品，也就是说可以保持变差保持不变。但不一定会保持统计上的受控。因为在设定过程条件时，可能出现某些条件在过程作用因素中起到显著的作用，使过程不表现随机性。比如，在制造自动化较高的过程里，可能人的影响因素较小，但在密集型组立过程人的因素又可能是关键，比如：焊锡。
其次，由于运用统计方法对过程进行预测。在SPC中通常以样本估计总体，对于过程能力指数而言，所采集的数据资料应进行正态分布测试，只有测定符合时，进行统计预测才有意义。
再次，决定品质特性的关键因子（因素）保持不变是其特性均值不变的主要力量。例如，一个塑胶产品尺寸主要是其模具本身的性能与尺寸决定，在诸如，材料及其料温不变的情况下，通过其成形参数调整来改变其尺寸往往收效甚微，就是这个道理。通常影响品质特性关键因素为调整因子。
最后，在统计意义上的众数要保持不变，通常在过程保受控，且均值特性不变时。但是要警觉那种不改变分布形状的特殊原因，即在控制线以内，但不表现随机分布的描点。如不加以排查，某些情况下，可能成为未来众数及其特性发生变化的重要原因。
由此可知，在正确进行统计分析前，一定要把其数学表达式成立的原理及其成立的条件弄清楚。只有在符合条件下的统计结果用于过程解读才具有指导意义，否则可能适得其反。


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