SPC 统计过程控制程序培训资料免费下载

一、 什么是SPC？

SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法对生产过程进行实时监控和分析的质量控制技术。其核心目的是：

• 区分生产过程中的正常波动（Common Cause Variation）与异常波动（Special Cause Variation）。

• 对过程行为进行预警，确保过程稳定且可预测。

• 评估和优化过程能力，使其能够持续生产出符合规格要求的产品。

SPC强调 “事前预防” 而非 “事后检验” ，是实现精益生产和持续改进的基石。

二、 为什么需要SPC？

• 降低质量成本： 通过预防缺陷产生，减少废品、返工和检验成本。

• 提高过程效率： 稳定的过程意味着更少的停机、调试和异常处理时间。

• 提供决策依据： 用数据代替直觉，为过程调整提供科学依据，避免过度干预。

• 提升客户满意度： 持续稳定地交付合格产品，增强客户信心。

• 满足行业要求： 是IATF 16949（汽车）、航空航天、医疗器械等行业的强制性要求。

三、 SPC的核心概念：两种波动

1. 正常波动（偶然原因波动）

   • 来源： 始终存在于过程中的无数微小因素（如机床轻微振动、材料微小差异、环境温湿度变化）。

   • 特点： 不可避免、随机、难以消除。一个只有正常波动的过程是稳定且可预测的（即“受控状态”）。

2. 异常波动（特殊原因波动）

   • 来源： 过程中不经常发生的、离散的、可识别的因素（如设备故障、未培训的操作员、错误的原材料批次、工装磨损）。

   • 特点： 非随机、可识别、可消除。异常波动的出现意味着过程失控，必须立即查明并消除原因。

SPC的核心作用就是通过控制图来区分这两种波动，并发出异常波动的警报。

四、 SPC的核心工具：控制图（Control Chart）

控制图是SPC最主要的工具，由三根线组成：

• 中心线（CL）： 过程的平均值。

• 上控制限（UCL）： 允许的过程波动上限。

• 下控制限（LCL）： 允许的过程波动下限。

控制限（UCL/LCL） 是基于过程的实际波动（±3σ）计算出来的，用于判断过程是否稳定。
规格限（USL/LSL） 是客户的要求，用于判断单个产品是否合格。两者本质不同，绝不能混淆。

控制图的判异准则：
只要点出现在以下情况之一，即表明过程出现异常波动，可能失控：

1. 点超出控制限（最常见）。

2. 连续7点上升或下降（趋势）。

3. 连续7点在中心线同一侧（偏移）。

4. 点出现非随机性模式（如周期性波动）。

五、 常用控制图类型

六、 过程能力分析

当一个过程被证明是稳定（受控）后，下一步就是评估这个过程是否有能力满足客户的要求（规格限）。这就是过程能力分析。

• Cp / Cpk（短期过程能力指数）：

  • Cp： 衡量过程的潜在能力，只考虑波动，不考虑偏移。Cp = (USL - LSL) / 6σ。

  • Cpk： 衡量过程的实际能力，同时考虑波动和均值与目标值的偏移。Cpk = min[ (USL-μ)/3σ, (μ-LSL)/3σ ]。

  • Cpk ≥ 1.33 是汽车行业普遍接受的最低标准。值越大，能力越强，产生缺陷的概率越低。

• Pp / Ppk（长期过程性能指数）：

  • 计算方法与Cp/Cpk类似，但使用的标准差不同（长期标准差）。

  • 通常用于初始过程能力研究（PPAP阶段），或过程不稳定无法计算Cpk时。

七、 实施SPC的简要步骤

1. 确定关键过程和质量特性： 不是所有特性都需要SPC，应关注关键产品特性（KPC）和关键过程参数（KPP）。

2. 测量系统分析（MSA）： 必须先进行！ 确保测量数据的可靠性。

3. 收集数据： 按合理子组（Rational Subgroup）原则收集数据。

4. 建立控制图： 计算控制限，绘制初始控制图。

5. 分析过程稳定性： 判断过程是否受控。若失控，需消除特殊原因。

6. 分析过程能力： 过程稳定后，计算Cp/Cpk，评估其是否满足要求。

7. 持续监控和改进： 将控制图用于日常监控，发现异常及时处理，并持续优化过程。

一句话概括SPC： “用统计学的‘听诊器’实时监听生产过程的‘心跳’，一旦发现心律不齐（异常波动）就立即报警，从而保证过程健康稳定，持续产出合格产品。”

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