浅谈SPC技术及应用

李明

浅谈SPC技术及应用

李明

（安徽江淮汽车集团股份有限公司，安徽 合肥 230601）

文章论述统计过程控制（SPC）的产生和发展史，介绍了SPC的理论知识。以江淮重卡总装车间关特工序点为例，对SPC运用步骤进行剖析，详细解析了SPC在实施过程中样本的选择、控制图类型的选择、控制限的计算、过程能力的计算、异常的判定等方面的要素，阐述了过程控制的重要性。

spc；过程控制；均值；极差；控制图

引言

随着体系的不断完善，TS16949对企业质量管理体系提出了具体的标准，要求企业证明其具备持续提供满足用户需要，且符合行业管规要求的产品，SPC的运用，可以让企业收集、分析关键质量数据，并通过其丰富的数据统计功能从各个维度充分展示其产品品质，快速锁定需要改进的领域。

通过本论文的论述，读者可以了解SPC的作用以及运用。同时理论联系实际，通过案实例应用分析使我们对SPC的应用有了更进一步的认识，也为我们以后SPC工具的实施和推广提供了很好的借鉴意义。

受编者水平所限，特别是对SPC工具的了解不够深入、理论知识有限，论文中难免有疏漏和分析不深入之处，恳请读者批评、指正。

1 SPC基础知识介绍

1.1 SPC定义

应用统计方法对过程进行控制，使过程保持稳定的状态。

1.2 过程控制系统

过程控制系统可称作为一个反馈系统，过程控制系统控制的是变差，变差是产品和过程的固有特性，过程和产品的变差是有统计规律性的，引起过程变差的主要原因可分为两大类，即普通原因和特殊原因。

普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。

特殊原因：是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只有特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。

1.3 统计数据分类

根据数据类型及属性，将数据分为计量型数据、计数型数据、属性数据三大类。

计量型数据：凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据。如：长度、容积、重量、化学成分、温度等；计量数据一般服从正态分布。

计数型数据：凡是不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下数值，而只能得到0或1，2，3…等自然数的这类数据；计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记点数据是指按缺陷点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位（产品）缺陷数等；记件数据一般服从二项分布，记点数据一般服从泊松分布。

属性数据：用于表示每个个体的属性的标记或名称。例如现场管理中的颜色、对产品判定中的“好”，“一般”，“不好”、顾客满意调查中的“满意”、“一般”、“不满意”等等。对于一些特定的属性数据，需要进行“利克特”变换，进行量化才可以被用于统计技术的计算，比如对顾客满意程度施行的“打分”，否则只能用特定的统计法来衡量。

1.4 基本统计量

数据的基本统计量主要分为集中位置和离散程度。其中集中位置主要用平均值或中位数来衡量，离散程度主要用极差或标准差来衡量。

中位数：把收集到的统计数据X 1，X 2，X 3….X n，按大小顺序重新排列，在正中间的那个数叫作中位数。当n为奇数时，正中间的数只有一个；当n为偶数时，正中间的数有两个，此时，中位数为中间两个数的算术平均值。

极差：一组数据中的最大值与最小值之差称为极差，用“R”表示。

标准差：标准差表征了每个数据距离其均值的平均距离，即数据的离散程度。

1.5 控制图

控制图分为计量型控制图和计数型控制图。计量型控制图包括均值－极差图（如图1-5）、均值－标准差图、单值－移动极差图；计数型控制图包括P图（不合格品率控制图）、np图（不合格品数控制图）、u图（缺陷率控制图）、c图（缺陷数控制图）。

计量型控制图的选用原则：若每个子组只能取一个产品，则选择I-MR图（单值移动极差图）；若每个子组能够取多个产品，且现场使用处计算方便，则选择X-S图（均值标准差图）；若每个子组能够取多个产品，但现场使用处计算不方便，则选择X-R图（均值极差图）。

2 SPC在重卡总装工序上的应用

2.1 试点选择

重卡总装关键工序点监控的要点主要为紧固力矩值，根据总装车间现场关键工序执行情况，现选取质量波动较大的工序，作为SPC应用的试点工序。

2.2 建立初始控制图

2.2.1数据类型判定

根据数据类型及属性，紧固力矩是可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的数据，因此试点工序的数据类型为计量型数据。

2.2.2数据收集

数据收集要求：1）抽取连续生产的固定数量的产品作为一个样本（子组）；2）样本容量：1-N（N一般为5）；3）取样间隔：每班、每若干个小时等，收集半年度总装车间传动轴紧固力矩检测值，根据生产情况，每个工作日1组数据，每组5个个体，每个个体为5台连续生产的5台车的测量数据。

2.2.3样本数据选取

取样原则：1）子组内变差最小化；2）子组间变差最大化；3）子组越多，变差越有机会出现，一般为25组，首次用控制图选用35 组数据，以便调整。

2.2.4控制图类型选择

由于收集的数据为计量型数据，因此，该工序点应选用计量型控制图。根据计量型控制图的分类及选用原则，考虑到该工序数据收集时，子组能够取多个产品，但由于生产一线的现有生产条件，现场员工计算不方便，因此选用X-R控制图（均值-极差控制图）作为该工序控制图。

2.2.5子组的均值（X）和极差（R）

对每个子组的均值（X）进行计算：X=（X1+X2+…+Xn）/ n；R=Xmax-Xmin，式中：X1，X2…为子组内的每个测量值。n表示子组的样本容量。根据上述公式，计算出每个子组的均值和极差，样本数据子组的均值和极差计算结果

2.2.6控制限的计算

计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均值和极差的变化和范围。控制限是由子组的样本容量以及反映在极差上的子组内的变差的量来决定的。

先计算出平均极差（R）及过程均值（X）：

根据平均极差计算公式R=（R1+R2+…+Rk）/K（K表示子组数量），计算得出平均极差R。

根据过程均值计算公式X=（X1+X2+…+Xk）/K ，计算得出过程均值X。

均值图的上控制限计算公式：UCLx=X+A2R；均值图的下控制限计算公式：LCLx=X-A2R；极差图的上控制限计算公式：UCLR=D4R；极差图的下控制限计算公式：LCLR= D3R。

注：式中A2，D3，D4为常系数，决定于子组样本容量。其系数值见下表：

表1

注：对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这种情况下极差没有下控制限，一般绘极差图时，下控制限用零线代替。

根据上述公式，可以计算得出：均值上下线控制限以及极差上控制限。

2.2.7均值、极差控制图汇制

根据上述计算所得的均值、极差控制限、平均极差以及过程均值，绘制出均值控制图和极差控制图。

2.2.8均值、极差控制图异常判定

均值和极差控制图异常判定的准则，如下图。

图1

2.2.9初始控制图的重新制定

根据异常的判定，将异常数据剔除，按上述步骤重新计算各中心线和控制限，直至均值极差控制图无异常，且所有点均处于受控状态时，方可作为可用的均值极差控制图，最终计算得出均值、极差控制限。

2.3 建立正式控制图

根据样本数据计算出来的均值、极差控制限、平均极差以及过程均值，用EXCEL表格制作正式的均值-极差控制图，正式版的控制限将作为现场过程控制判断的依据。同步制作控制图事件日志表，记录过程异常以及当过程存在变化时，详细记录问题点所在，影响的起止时间，解决过程，以便于异常问题的追溯和处理。

2.4 SPC运行

培训：由于SPC控制图需要由一线员工进行数据填写，因此需要编写SPC控制图使用指南，同时组织员工培训，让员工熟练掌握SPC控制图的运用、异常的判定，以便能通过异常报警，及时反馈处理，减少生产浪费。

更新：当5M1E发生重大改变时，需要及时更新SPC，调整控制限，重新抽样制作控制图。

2.5 SPC应用注意事项

在SPC运用过程中应避免以下几点事项发生：在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图控制过程；用公差线代替控制限，或用压缩的公差线代替控制限；仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用。

不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常；当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制限；画法不规范或不完整；在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据；初始过程能力研究时，用连续生产的产品代替取样。

3 结论

本论文课题来源于体系推进工作中的案例，实现了重卡总装生产线SPC运用从无到有的突破，论文紧贴现实工作，成功的采取理论结合实际的论述方式，介绍了SPC相关基础知识，并阐述了SPC运用的详细过程。

[1] 谢建华.质量管理体系ISO9001＆TS16949.[M]中国经济出版社. 2013年.

[2] 美国质量协会.《统计过程控制SPC第二版》.AIAG出版.2005年.

Discussion on SPC technology and application

Li Ming

( Anhui jianghuai automobile group co. LTD., Anhui Hefei 230601 )

This paper discusses the generation of statistical process control (SPC) and history, this paper introduces the theoretical knowledge of SPC. In jianghuai heavy card turn, process assembly building as an example, analyzes the SPC application steps, parsing the SPC is in the process of implementing the selection of samples, the control chart type selection, control limit calculations, the determination of calculation, abnormal of process capability of elements, this paper expounds the importance of process control.

SPC; Process control;Mean;Range;Control chart

U461

A

1671-7988(2019)18-276-03

U461

A

1671-7988(2019)18-276-03

李明，就职于安徽江淮汽车集团股份有限公司。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.18.097