SPC技术应用及应注意的几个问题

一、实施SPC管理的重要作用

　工序是组成生产过程的基本环节，对工序质量起主要影响作用的有操作者、机器、材料、工艺方法和环境等因素，因此，也可以认为工序是这五个要素在特定条件下的组合。只有对每一道工序的加工过程进行控制，才能形成自始至终的过程控制闭环，保证生产过程的可控态。有了稳定的工序状态，才会有稳定的生产质量。实践证明，SPC是控制生产过程的有效手段和工具。SPC作为一种过程控制方法，它运用数理统计概率论的原理，可及时发现生产过程中的异常情况，从而及时采取措施进行改进，把质量隐患消灭在萌芽状态，真正达到防患于未然。
SPC作为一种先进的质量管理方法，在国际国内许多企业中被广泛采用。摩托罗拉公司、GE公司、联信公司运用6西格玛控制质量，已经取得了巨大的经济效益。不论在企业还是在其它行业，引入6西格玛管理的条件之一，就是已经成功地推行了SPC和SPD，并且产品质量目前至少已经达到3西格玛水平66807 DPMO（defects per million opportunities
百万次机会不合格数)。在企业生产过程中，最终产品的每一个零部件质量的优劣，都关系到出厂产品的质量，关系到企业的信誉。在大批量生产条件下，如果企业全检无能力，抽检无把握，在这种情况下用现代化的质量管理方法(SPC)控制产品的过程质量，可使零件加工过程处于可控态，保证零部件质量可靠，提高产品质量，为实现6西格玛管理打下坚实的基础。
二、控制图的分类
SPC主要是通过各种控制图，来达到进行质量分析、质量控制和质量改进的目的。控制图是SPC的核心工具，它被用于分析和判断工序是否处于稳定状态，预报工序中出现质量异常的现象及其原因。
控制图主要分为计量型控制图和计数值控制图。计量型控制图，即通过测量获得的是计量型数据，在概率统计中也称连续型随机变量，如零件的尺寸、材料的强度、热处理的温度等。主要包括：均值—极差控制图( —R图)、均值—标准差控制图( —S图)、中位数—极差控制图( —R固)、单值—移动极差控制图( —Rs图)。计数值控制图的数据，在概率统计理论中也称离散型随机变量，在质量控制中最常用的计数型数据只取两个数据中的一个，如0、1、合格、不合格，以及通过、不通过等。主要包括：不合格品率控制图(P图)、不合格品数控制图(比图)、不合格数控制图(C固)、单位不合格数控制图(U图)c除控制图外还有预控图，也叫彩虹图，它直接与标准界限相联系，而不是与控制界限相联系，因此不必根据积累的数据计算控制限，它可以使作业者操作简便。对于工序能力小于0．67的工序，用调查表加以控制，以便系统地收集数据，获取对事实的明确认识。