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每个流程都旨在产生输出-无论是产品还是服务。除此之外，流程还会产生大量数据。统计过程控制或SPC是一种统计方法，利用流程生成的数据来持续控制和改进流程。 什么是统计过程控制（SPC）？ “统计过程控制”（Statistical Process Control，简写：SPC）术语是指应用统计方法进行过程或生产方法控制。这是支持持续改进的快速策略。通过定期监控和监管，管理人员可以确保流程发挥最佳潜力并生产出一致、高质量的产品。
为什么要使用统计过程控制？ SPC原则的应用与持续改进密不可分。SPC或统计过程控制是一种经常用于查找生产线缺陷并确保成品符合可接受质量限度的方法。顾名思义，它主要依靠统计方法来为您提供生产设施当前状况的全面信息。然而，如果使用得当，它可以成为提高产量和减少各种浪费的非常有效的工具。 统计过程控制的好处 通过统计过程控制(SPC)测量产品根据其设计参数的性能一致性。制造商可以体验到的一些优势包括： ●.减少保修、返工和报废索赔 ●.提高生产力 ●.更好地利用资源 ●.提高运营效率 ●.减少人工检查 ●.提高客户满意度 ●.降低成本 ●.详细分析和报告 SPC工具 SPC工具有助于跟踪流程行为、识别内部系统问题并解决与生产相关的问题。SPC工具共有14种：7种质量控制工具和7种辅助工具。 什么是SPC图表？ 统计过程控制系统(SPC)是一种利用统计技术控制生产过程或方法的方法。监控过程行为、识别内部系统中的问题以及找到生产问题的解决方案都可以通过SPC工具和程序来实现。SPC图表用于研究流程随时间的变化。流程生成的所有数据都按时间顺序绘制。SPC图表的三个主要组成部分是-平均值的中心线(CL)、下控制单元的下控制线(LCL)和上控制单元的上控制线(UCL)。
图：示例SPC图表（来源） SPC图表最初由贝尔实验室的Walter A.Shewhart博士于20世纪20年代开发。这就是它们也被称为Shewhart图表的原因。然而，当W.EdwardsDeming博士在二战后将这一概念引入日本工业时，它们才开始流行起来。如今，SPC图表已被世界各地的组织采用，成为监控和改进流程控制的主要工具之一。 什么是控制限？ 控制限是位于SPC图中心线上方和下方的标准偏差。如果数据点在控制限内，则表明过程处于控制状态（常见原因变异）。如果数据点超出这些控制单元，则表明过程失控（特殊原因变异）。
图：SPC图表的控制限值（来源） 在制作SPC图表的早期阶段，最好手动绘制数据点。一旦理解了公式和含义，您就可以使用统计软件来更新它们。有许多测试可用于检测“失控”变化。其中最流行的测试是Nelson测试和Western Electric测试。 如何实施SPC图表？ SPC图表需要跨职能界限的组织承诺。以下是如何构建有效SPC图表的分步过程： 1：确定适当的测量方法 第一步是决定要收集哪种类型的数据-变量或属性。强烈建议尽可能使用变量数据，因为它可以提供更高质量的信息。一旦您决定要收集哪种类型的数据，您就可以为您的数据选择合适的控制图。 2：确定收集和绘制数据的时间段 由于SPC图表衡量的是数据随时间的变化，因此您需要保持一定的频率和时间段来收集和绘制数据。例如，每天或每隔一周制作一张SPC图表可以帮助您了解您的流程是否可靠且不断改进，或者您是否能够及时满足质量标准。 3：建立控制单元 创建SPC图表的下一步是建立控制单元。以下是计算控制单元的方法： ●. 估计样本数据的标准差 (σ) ●. 要计算 UCL， UCL = 平均值 + 3 x σ ●. 要计算拼箱货价， LCL = 平均值 - 3 x σ 4：绘制数据点并识别失控数据点 建立控制限值后，下一步是在SPC图表上绘制数据点。绘制完数据点后，您就可以开始看到其中的模式。识别这些模式是找到特殊原因的根本原因的关键。其中一些模式取决于某些“区域”。
图：带区域的SPC图表示例（来源） 以下是用于识别失控情况的八条规则。
5：纠正失控的数据点 只要您发现任何数据点超出控制限度，就将其标记在图表上并调查原因。此外，记录调查的内容、导致失控的原因以及控制失控的必要步骤。您可以使用纠正措施矩阵来确定责任并设定目标日期以跟踪所采取的行动。 6：计算Cp和Cpk 下一步是计算Cp（能力）和Cpk（性能），以确定流程是否能够满足规范。 Cp 计算如下:
Cpk 计算如下 :
●. X = 过程平均值 ●. LSL = 规格下限 ●. USL = 规格上限 ●. σest = 过程标准偏差 7：监控过程 最后一步是持续监控流程并不断更新SPC图表。定期监控流程可以提供主动响应，而不是被动响应，因为可能为时已晚或成本高昂。 SPC图表的用途 SPC图表用于使用多种技术持续改进流程。SPC图表可以通过多种方式帮助业务分析师，但最重要的方式如下： ●.问题一出现就立即发现并纠正 ●.预测流程的预期结果 ●.确定过程是否处于稳定状态 ●.提供信息，说明应优先考虑哪些领域来改进流程 7种质量控制(7-QC)工具 因果图 由于它们是由石川薰于1943年发明的，因此也被称为石川图。但由于它们的形状与鱼骨相似，因此也被称为鱼骨图。该图说明了所考虑影响的几个因素之间的联系。使用此工具可以组织头脑风暴。使用因果图可以找到每个问题的许多原因。 直方图 直方图是产品或流程输出变化的直观表示。直方图有助于流程分析并展示流程的功能。它们显示频率分布并具有条形图的外观。对于编号数据，它们是完美的选择。 帕累托图 帕累托图用于直观地显示问题类别，以便正确确定问题的优先顺序。帕累托图显示每个小问题占总体问题的百分比，指示应首先解决哪个问题。帕累托图在衡量问题发生频率方面特别有用。它们体现了帕累托80/20原则，即专注于20%的流程将解决80%的问题。 概率图 概率图是数据总相对频率的图表，以标准概率刻度显示。如果数据正常，它将创建一条相当直的线。概率图有助于分析数据的正态性，但它在评估数据非正态分布时的过程能力方面尤其有用。 控制图 这些统计过程工具是最著名和最古老的。控制图使用图形来解释过程的变异性如何随时间变化。当用于跟踪操作时，它们可以揭示不规则和不合理的变化。 散点图 散点图有助于找到潜在的因果关系。它们可以展示两个变量之间的联系以及它们之间的关联程度。但是，它无法显示变量之间的因果关系。 检查清单 清单是系统地准备的数据收集和分析表格。它是一种通用的数据收集和分析工具，可用于各种任务。 7种补充工具 数据分层 分层是将信息、人员和事物划分为不同类别或级别的过程。这是一种与其他数据分析工具结合使用的方法。此工具可以更轻松地识别数据中的模式，非常适合存储来自多个来源的数据。 缺陷图 这些地图显示并追踪产品的问题，重点关注其物理位置。地图详细显示了每个缺陷。 事件日志 这些是捕捉重要硬件和软件事件的标准记录。 流程图 流程图以直观的方式呈现流程的不同步骤，并按照它们发生的顺序呈现。 进步中心 进度中心是集中式站点，让组织在需要做出选择时监控进度并收集数据。 随机化 此工具或流程将制造单元随机分配给治疗组。 样本量确定 此工具是指选择包括多少个体或事件来进行统计分析。 统计过程控制(SPC)的历史 质量控制由来已久。统计方法是统计质量流程中最有效的工具之一。Walter A.Shewhart于1920年在贝尔实验室创建了SPC。此后，贝尔实验室的另外两位统计学家HFDodge和HGRomig率先将统计理论应用于抽样检验。当今统计质量与控制的理念大都基于这三位先驱的工作。 SQC与SPC SPC和SQC都有助于实现高效产出和理想结果，促进运营的顺利进行。它们都支持运营的整体成功，但各自的职责却截然不同。SQC（统计质量控制）是指使用统计和分析方法来跟踪流程的结果。另一方面，SPC（统计过程控制）使用相同的工具来规范流程输入。 虽然SPC和SQC在工厂中都有一席之地，但选择在适当的时间监控适当的参数至关重要。区别在于策略的使用。 常见问题解答 1：统计控制的一个例子是什么？ 统计控制适用于任何需要符合产品规格且可测量输出的过程。统计过程控制的一个例子是其在生产线中的应用。 2：统计学中的统计控制是什么？ 统计过程控制（简称SPC）是使用统计方法来调节过程/生产方法。SPC工具有助于监控过程行为、发现内部系统中的问题并找到生产问题的解决方案。 3：统计过程控制的三个基础是什么？ 统计过程控制图的三个基本组成部分包括平均值的中心线(CL)、上控制单元的上控制线(UCL)和下控制单元的下控制线(LCL)。 4：什么是SPC图表？ SPC或统计过程控制图是协助过程性能监控的简单图形工具。这些线形图按时间顺序显示测量值，水平(x)轴上显示时间/观察值，垂直(y)轴上显示测量值。 |
