SPC统计过程控制 SPC是什么意思

SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具。SPC是把生产过程中的数据，收集起来用图表的形式展现出来，说白了就是一个图表。作用有：找出有异常的数据;跟进数据趋势，预见异常发生的可能;数据异常后，做出相应的改善对策等。

SPC中有8种图表，根据不同的场景，使用不同的图表，每种图表都是趋势图，也是数据统计，所以图表是SPC的实现方法

SPC本质上是一种特殊的趋势图，也称为控制图，控制图还要和普通的趋势图有差异的，具体表现为以下几点：

控制图都有上下控制线和中心线，UCL和LCL

控制图的数据收集规则、数据分析的规则，更加的繁琐，更加的严格

控制图一定要有相应的改善输出

SPC怎么使用

使用SPC要明白控制图的8种异常模式，这些模式包括：

超出上下限
连续6点上升
连续9点同侧等等
作为工具，数据异常的判断过程，应该也是自动的，管理者更需要做的是，根据控制图识别出的异常信息，去做分析改善。

实施SPC的步骤建议如下：

选择关键工序、关键参数
确定参数的控制图类型、子组、判异规则及预警
确定参数采集频率，进行数据采集，并进行数据清洗
实时监控分析
确定异常处理流程
确定质量改进流程
没能找到正确的控制特性
SPC使用中常见的误区

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。

不分析生产过程,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。只有在过程稳定，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。

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而且能力是满足内部或客户要求的情况下，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)。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。

没有将SPC控制图用于改进

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，很少有用于过程改进的。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进的有利时机。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控制图进行改进时，往往与分组法、层别法相结全使用，会取得很好的效果。

SPC控制图只是质量部门的事情

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、特殊原因的概念，与之有关的人员，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。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。单纯地认为SPC控制图是质量部门的事情是远远不足的。