SPC的理解（六）

过程控制和过程能力

过程控制系统的目标是对影响过程的措施作出经济合理的决定。也就是说，平衡不需控制时采取了措施（过度控制或擅自改变）和需要控制时未采取措施（控制不足）的后果。必须前面提到的变差的两种原因——特殊原因和普通原因的关系下处理好这些风险。（见图3）
过程在统控制下运行指的是仅存在造成变差的普通原因。这样，过程控制系统的一个作用是当出现变差的特殊原因时提供统计信号，并且当不存在特殊原因时避免错误信息。从而对这些特殊原因采取适当的措施（或是消除它们，或是如果有用，永久地保留它们）。
讨论过程能力时，需考虑两个在一定程度上相对的概念：
• 过程能力由造成变差的普通原因来确定，通常代表过程本身的最佳性能（例如分布宽度最小），在处于统计控制状态下的运行过程，数据收集到后就能证明过程能力，而不考虑规范相对于过程分布的位置和/或宽度的状况如何；
• 然而，内外部的顾客更关注过程的输出以及与他们的要求（定义为规范）的关系如何，而不考虑过程的变差如何。
一般说来，由于受统计控制的过程服从可预测的分布，从该分布中便可以估计出符合规范的产品的比例。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。对过程采取的第一个措施就是将过程定位在其目标值上（CA）。如果过程的分布宽度是不可接受的(CP)，该策略则允许生产最小量不符合规范的产品。通常要求用对系统采取措施从而减少产生变差的普通原因的方法来改进过程的能力（以及其输出），从而始终符合规范。为了进一步具体了解过程能力、过程性能以及与之相关的假设，参见第2章第5节。
简言之，首先应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处于受统计控制状态，那么其性能是可预测的，就可评定其满足顾客期望的能力。这是持续改进的基础。
首先满足CA,即过程的准度，然后满足CP，过程的精度。我们做SPC的目的之中大部分是改善过程的精度,即CP,让我们的产品分布曲线更苗条，更接近标准值。
每个过程可以根据其能力是否受控进行分类，过程可分成4类，如下表所示：
控制




满足要求

受控

不受控


可接受

1类

3类


不可接受

2类

4类

一个可接受的过程必须是处于受控统计控制状态的且其固有变差（能力）必须小于图纸的公差。理想的情况是具有1类过程，该过程受统计控制且有能力满足要求，是可接受的。2类过程是受控过程但存在因普通原因造成的过大的必须减少的变差。3类过程符合要求，可接受，但不是受控过程，需要识别变差的特殊原因并消除它。4类过程即不是受控过程又不可接受，必须减少变差的特殊原因和变通原因。
在有些情况下，顾客也许允许制造商运行一个3类过程，这些情况包括：
• 顾客对规范要求之内的变差不敏感（见第2章第5节所讨论的损失函数）；
• 对特殊原因采取措施所发生的成本比任何所有顾客得到的利益大，因成本原因可允许存在的特殊原因包括刀具磨损、刀具重磨、周期的（季节的）变化等；
• 特殊原因已被识别，其记录表明具有一致性和可预见性。
在这些情况下，顾客可能会有以下要求：
• 该过程是成熟的，例如，该过程已经过几个循环的持续改进；
• 允许存在的特殊原因在已知一段时间内表现出产生稳定的后果；
• 过程控制计划有效运行。可确保所有的过程输出符合规范并能防止出现别的特殊原因或与允许存在的特殊原因不稳定的其它原因。
在汽车工业中可接受的作法是一个过程被证明处于统计控制状态后才计算其过程能力。过程能力是作为利用从过程中得到的统计数据来进行过程性能预测的基础。利用从过程中得到的一定时间的不稳定或不重复的数据来进行预测是没有什么价值的。特殊原因是造成分布的形态、分布宽度或位置改变的原因，因此会很快使过程能力预测失效。用来计算不同的能力指数或比值所要求的数据是从处于统计控制状态的过程获得的。
能力指数可分成两类：长期的和短期的。短期能力的研究是以从一个操作循环中获取的测量为基础的。这些数据用控制图分析后作为判定该过程是否在统计控制状态下运行的依据。如果没有发现特殊原因，可以计算短期能力指数。如果过程不是处于受控状态，就要求采取解决变差的特殊原因的措施。这种研究通常用于验证由顾客提出的过程中生产出来的首批产品。另一个用途，有时也叫机器能力研究，是用来验证一个新的或经过修改的过程实际性能是否符合工程参数。
即PPK，PPK并不是单一的指产品开发阶段的过程能力研究，也可以在比如关键设备更新换代或工艺改变。
如果一个过程是稳定的并且能符合短期的要求。紧接应进行另一种型式的研究。长期能力研究包括通过很长一段时间内所进行的测量应在足够长的时间内收集数据，同时这些数据应能包括所有能预计到的变差的原因，很多变差原因可能在短期研究时还没有观察到。当收集到足够的数据后，将这些数据画在控制图上，如果没有发现变差的特殊原因，便可以计算长期的能力和性能指数。这种研究的一个用途是用来描述一个过程在很长的一个时期内包括很多可能变差原因出现后能否满足顾客的要求的能力——例如：量化过程性能。
即CPK，我们做SPC其实就是把过程的能力用统一的语言——统计学语言（如极差，CPK等）来交流，来量化过程能力，而不是像以往对过程的评价没有具体的准则。
几个不同的指数已被提出。因为
1）没有一个单独的指数可以万能地适用于所有过程；且
2）没有一个给定的过程可能通过一个单独的指数完整地来描述。
例如：推荐同时使用Cp和Cpk（见第II章第5节），并与图表技术一起使用，可以更好地理解估计的分布和规范界限的关系。在某种意义上说就是比较（并且努力使两者一致）“过程的呼声”和“顾客的呼声”（参见参考文献22）。

所有的指数都有不足之处且可能产生误导。任何从计算的指数中得到的推断，可以从计算这些指数的数据中找到合适的解释。


有关汽车公司已经确定了对过程能力固定的要求。读者有责任与他们的顾客联系从而确定使用哪些指数。在有些情况下，可能最好是什么指数都不用。努力使过程来符合这些规范浪费大量时间和精力。第II章第5节描述的是能力和性能指数的选择以及在使用这些指数时的注意事项。
这几点非常重要，有很多情况下CPK小于1.33也不一定能代表过程控制能力不足，我们做SPC也应该参考实际情况与多种参数，而不能仅仅靠控制线或CPK值来给过程能力打分
蓝色的字才是我自己的东西，其余颜色的字均来自手册，红色与绿色只是个人认为重要的。