[转贴]让SPC实现盈利

让SPC盈利

目前很多企业在推广SPC中，碰到不少实际问题。比如：现行要改进的项目如此之多，应该如何选择？产品的质量特性和关键的工艺参数数不胜数，哪些需要进行SPC控制？到底应该如何收集数据，才可能确保收集数据既省时省力又可以有效帮助分析问题和解决问题？不少企业未能解决以上问题，在大量的投入之后，看不到预期的收益，对SPC逐渐失去兴趣和信心，甚至对继续推行产生怀疑和抵触情绪。

针对以上问题和困惑，本文特以6Sigma理论和概率统计理论为基础，说明开展SPC工作是完全可以用最小的投入获得最大的回报的。

一、如何选择项目

1． 根据企业的年度发展和运作规划，清晰地描绘出战略蓝图；以确保质量改进的工作紧紧围绕着管理的目标而展开。

2． 建立年度目标；将战略分解为各项业务的目标；

3． 对各个目标建立量化的评价指标；

指标可以从四个方面来考虑：良率（Yield Rate）、不良品质成本（COPQ）、周转期（Cycle Time）、客户满意度（Customer Satisfaction）。

并对各个评价指标建立目标值（Target）以及底限（Baseline）。

4． 从支持达到关键业务指标的工作中来选择项目；

5． 按可能产生的价值、需要的资源、预计花费的时间对项目排序；

6． 在领导的支持下选择出关键项目；

7． 确保公司和个人的责任明确；

二、如何选择合适的人

1． 确定项目合适的领导者和所有者；

2． 领导者必须是该项目范围内的技术专才，并且在各方面的才能得到大家的认可；

3． 项目的所有者必须是企业的领导成员，并且有能力排除项目的进展中可能遇到的比如人力、资金和时间上障碍；

4． 必须有培训计划；

5． 必须要有足够的时间和精力来确保项目顺利进行；

6． 保证能够及时获得所需的资源支持；


三、如何选择质量特性

1． 对项目中经常出现不合格品的质量特性优先考虑；

2． 辨识对成品质量有重大影响的质量特性和条件，以便从原材料通过加工步骤一直到最终产品的质量特性的研究有连续性；

3． 质量特性要具备能够帮助判断问题的足够特征。计数数据（例如不良品率）能提供概括的情报，但为了判断原因及决定措施，则可能还需要计量数据（例如单独零件的直径数值等）加以补充；

4． 定出过程中的最早控制点，以便能够使控制图作为一个有效的早期预警的工具，从而充分发挥“预防控制”的作用。

四、决定要用的控制规则

控制限通常定在±3σ之处，但也可以采用其它的倍数标准差。Duncun在《Quality Control and Industrial Statistics》中总结说“控制图上使用±2σ甚至±1.5σ的控制限，常常要比使用习惯上所用的±3σ控制限在经济上要合算些。如果有一个点落在控制限之外，而且我们能很快地而且所费无几地就能断定过程并没有出现不正常的情况（换句话说，这个点只是由于偶然性的原因超出控制限），那么确实采用±2σ甚至±1.5σ的控制限较为合算，反之，如果要查出过程的故障必须支付很大的成本，那么还是采用±3σ的控制限更为合算”。

五、确定子组的大小和频率

样本子组的选择原则可以描述为“尽量使每一个子组中的数据具有最大的相同的机会，同时尽量让不同子组的数据具有最大的不同的机会”。

根据以上原则，样本可按如下方法来抽取：

1． 根据所怀疑的变差原因来抽取样本。在这种情况下，每个样本都由一个来源于单独的“原因组”的产品所组成；

2． 按同等的数量间隔来抽取。这个办法特别适用于检测与产量相关的连续发生的变化，比如工具的磨损、化学溶液的稀释；

3． 按同样的时间间隔来抽取。这个办法特别适用于找出随时间变化的原因。

另外，要注意，如果控制图是用作过程控制的目的时，每一子组中的产品都必须是按照生产顺序的连续的产品。因为只有这样才能得到对过程总体变差的正确估计值，从而确保控制限的灵敏度；如果只是为了接受性的目的，而不是为了监控过程变化，则子组可以由检验批中按随机次序所抽取的样品所组成。

关于子组的频率，应该根据抽取子组的成本和获得数据的价值加以权衡。

比如，Duncun得出为了降低总成本但又必须具备足够的测出过程变化的能力的有关X bar与R的抽样频率的结论：

A. 如果过程的平均值作一次移位，就造成较高的损失率，即相对于检查费用而言，损失费用更高，那么最好是每次抽取的子组小一些而抽取的次数多些；而不要每次抽取的子组较大而抽取的次数较少。例如如果损失很大，那么宁愿每隔半小时抽取一次，每次抽取的子组大小为4或5，而不要每隔半小时抽取一次，每次抽取8个或10个样品作为一个子组。

B. 如果检验的成本很高，最经济的设计是：子组取得很小（比如每次抽取2个样品），而抽取的间隔时间较长（比如说每隔4小时到8小时），而其控制限定得较紧（比如为±1.5σ）。

此外，已有的经验在确定抽样频率中也非常重要。如果我们已经知道在生产多少产品之后工具会磨损或经过多长时间之后溶液会变质，那么可以帮助我们知道如何才能在不符合规格的危险发生之前选择合适的抽样频率。

一般来说，在开始之时，抽样的次数最好多些，一直到收集的资料能较准确地反映出抽样频率的要求，再决定是否要减少。

子组的大小决定了控制限的宽度（子组越大，控制限的宽度越小），也就是反映了控制图的灵敏度，一般地来讲，子组大小的确定是在两个方面——异常实际上并不存在而去检测这种异常所支付的费用和异常实际上存在而没有检测出来所支付的费用——取得平衡。针对某个具体问题，可以根据动作特征曲线(OC Curves, Operating Characteristics)，确定出子组大小以及控制限的宽度tσ（例如1.5σ，2σ，3σ等）。（Duncan的著作中，对于如何做出有关Xbar和R控制图，p控制图以及c控制图的OC曲线，以及如何分析这些OC曲线，并从其中得出结论，均有精辟的论述）。

对于不良率控制图（p-chart）单位产品缺陷控制图（u-chart），样本太大时变得不太经济，而样本太小时则无法抽取到不良品（缺陷品），会误导为过程很好，而无法掌握过程的动向，故组内的样本数最好能根据平均不良率（单位产品缺陷数）保证出现4个不良品（缺陷）较为理想。

六、建立数据收集的制度

数据是SPC的基础，因此必须确保及时、准确、方便而且严格按照质量控制计划收集到数据，在实际工作中，数据收集工作必须规范化、制度化，并视为日常管理工作的重要组成部分，SPC才可能发挥应有的作用。

七、建立异常处理和跟踪的制度

如果SPC监测的结果无人关心和反应，则SPC不会产生任何效果。培训和系统的导入只是实施SPC的开始而不是结束。