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25浅谈SPC统计技术在电子行业的运用（正文）浅谈SPC统计技术在电子行业的运用摘要：统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。关键词：统计过程控制（SPC），数理统计方法，过程控制工具1 研究背景1.1 统计过程控制SPC的发展及应用背景与质量管理的需求随着市场竞争的日益激烈和加入WTO，众多企业纷纷认识到产品质量是企业生存和取得竞争优势的关键所在，从而对质量管理提出了更高的要求。这就需要用先进的、行之有效的质量管理技术来进行质量管理。作为国际上通行的质量管理技术SPC（StatisticalProcessControl,中文名”统计过程控制”），正在受到越来越多企业的重视和采用，将其作为企业降低废品率、提高产品质量、增加企业效益，全面推行ISO9000、QS9000质量管理体系的重要工具，并取得了良好的效果。但因其在国内企业的运用时间还不长，不少企业品质管理人士对如何将SPC运用于质量管理中还需进一步的了解和掌握。 SPC最早是由美国贝尔实验室的质量管理专家休哈特（W.A.Shewhart）于20年代提出。其后在欧洲和美国的企业中广泛的采用。二战后，经济遭受严重破坏的日本在企业中全面推行SPC，经过三十年的努力，日本跃居世界质量与效率的领先地位。美国的著名质量管理专家柏格（Roger.W.Berger）认为：日本产业成功的基石之一就是SPC。80年代以后随着计算机技术的发展，专业的SPC软件开始出现，借助于SPC软件，SPC得到了前所未有的应用。目前在欧美包括国内的港台地区，SPC在制造企业中已基本普及运用。1.2 SPC技术的优势企业通过有效实施SPC，可以从很多方面使企业受益，如：1）提高产品质量水平；降低质量成本2）提高客户满意度，赢得更多客户3）实物质量和管理质量的持续改进4）帮助取得ISO9000、QS9000认证5）以科学理论依据和量化管理保证最终输出6）提高整个供应链的信心 1.3 SPC技术在我国运用的不足表现:随着QS9000到TS16949质量管理体系在中国汽车制造行业及其供应链厂商导入与实施以来，SPC成为过程控制的重要手段。这科学有效的方法也很快被其它行业迅速直接或间接引用，SPC热在制造业中迅速盛行起来，其中离不开外部各类型培训/咨询/认证机构的广泛宣传和推广。但是很多企业通过SPC实际运用，却出现意想不到的通病：原本以前相安无事的部门，居然异常众多，由于解决不力，形成一发不可收拾的局面，或现有投入或现行环境还达不到解决问题的程度，越来越多的企业感觉或发现到：花了不少培训费用，投入了相当人力和物力，并没有给企业带来预期收益；或实行下去也渐渐成为一种对外吹嘘的光环，而并没有真正服务生产实际；或因相当的测量数据采集，反而成为工作负担，使为数不少的质量负责人只是应付老板或对应客户所需，并没有为其质量管理工作带来多大意义，还不如简单的QC七大手法来的即时有效。部分企业内部的SPC实施久而久之也就不了了之。1.4 SPC技术没有得到有效运用的原因分析:其实SPC本没错，是科学的。SPC在各个行业中运用的为数不少，但好多没有得到有效运用。究其原因，可以从以下四个方面进行分析。一、企业未能形成或明确质量管理在企业总体发展中的重要位置，并且未能在领导层达成共识。在日趋激烈的竞争中，品质优异永远是不败的一大优势，但要达到优异的品质，不仅需要操作层各成员的努力，更需要管理层共同重视与支持。二、企业对SPC缺乏足够的全面了解。1）SPC仅是一种更好的方法论，本身并不会带来实际收益。而很多人却存在认识误区：SPC运用=质量提升。其实两者没有必然联系。在实践过程中，SPC统计结果出来，最终还是靠人的思维去分析产生的原因，靠人的经验和技艺找到解决问题的对策，靠一个有致解决问题的团队去实施，并能够在对策失败中再检讨再对策，还靠有一个不解决问题不罢休的恒心，四者缺一不可。否则一纸空文，最终落得个被上司或老板责骂不已。2）SPC过程能力统计，是基于过程受控状态前提下进行的。只有在这样的条件下，所得的结论才具有意义。而实际运用中，很多企业甚至完全不加确认，只要采集数据一输入，结果一输出。用这样的结论来判定过程是不可靠的。3）SPC过程统计通过运用Xbar-R控制图，P或np管理图，单位缺陷数控制图等描点方式，更直观地敏感地分辩过程是否存在异常点。但这种异常，仅是一种统计上的异常警报，可能是虚假的，也可能是实际的。而很多质量管理者，却盲目的都认为是生产状况存在异常，或产品质量发生状况，没有实际调查，去伪存真，而只会在办公室发号施令，决策错误屡见不鲜，甚至实施过程造成下属或关联部门抵触情绪，有些迫于压力，消极执行指令，以下瞒上等等，反而生产诸多管理新问题。企业内部经常出现”纸上谈兵”嗤之以鼻的暗自嘲弄，也就不足为怪了。4）SPC过程控制基准，是源自汽车行业本身质量要求而来的。可以这么说因其行业质量控制成本相对较高，SPC运用实为一种经济的方法。但SPC的运用也是需要投入一定的成本，对其它传统行业，或低值产品行业，或行业本身工艺水平就不太高，甚至客户原本就要求较低的企业来讲，SPC运用好比”杀鸡用牛刀”，可能结果是：质量有改善，但质量成本也高了；也可能质量没改善，不但白花了一笔钱，还导致新的管理问题出现。过程控制在基于3，能力要提高到1.00以上的要求，其能力实实在在提升也并不是件易事，常见到现场抱怨：”工程检查PASS，出荷检查PASS，甚至出货到客户也没有不良投诉，还要改进什么？”，有些企业头脑一热，或纯粹做市场宣传，打肿脸来充胖子的情况，就不多说了。这里想说的是，选择一个管理决定前，应好好的给自己号号脉：是否适合企业本身发展的阶段，人员素质是否跟得上，自己能否长抓不懈，提升竟争力的代价是否划算，现行方法可以满足要求吗，其它方法是否也可行，等等，多扪心自问一下，别把传统好的东西盲目丢下，一味地去赶风。5）在很多培训机构/咨询/认证机构所介绍有关SPC过程判稳/判异方法，及非正态分布识别方法。以上相形细微波动的敏感分辩法则对于质量精益管理，或理论型研究，或实验验证方面，在有充裕时间可静心分析解决问题的情况下是适合的，实际上对于不断变化的生产现场，及有相当压力和工作负担的质量负责人来讲，包括在讲求效益的企业内部环境，很多情况是通过以上法则发现的异常还没来得及分析解决，新的问题和异常早已产生，久而久之异常现象不断累加，给人的感觉形同大敌当前，但当一个月度总结下来的时候，却并没有出现不良品增多，甚至各工程检查也没有出现批次不良增多迹象。”难道SPC在损人吗”，从管理角度来看，特别是在质量目标实施总量控制的企业内部管理来讲，在一定程上来说SPC分辩的异常的确是小题大做，很重要的原因：它是在UCLx/LCLx控制界线内管理的，而非在USLx/LSLx规格要求（或客户要求）控制界线内管理，甚至当产品设计本身存在客观问题而当前无法克服时，客户有时还默许出现异常，而且从老板成本控制角度上讲，也是不经济的。故，以上外部机构所讲述的分辩法则于企业管理实际是存在一些不适宜的地方。这也是很多外部机构不能回答或解决实际问题所在的重要原因。6）SPC过程统计控制本身也存在这样的问题，即：1）必须在过程稳定的基础上，才能把当前过程的控制线延长，作为后续判定基准。但生产过程实际是不断变化的，因此要找到或改进到一个稳定过程作为基础，对讲求时效的今天，这里花费的时间和精力未免太长，有的行业某些过程根本就不可能存在稳定的状态。而且当前所制定的控制线是否适应后续变化的情况也是很难说的，比如：客户要求加严，工艺水平提升，过程得到改进，或测量技术提升等等，先前的控制线还能成为现行变化的情况吗？前后控制过程如何把断层的控制图建立相互联系的对比分析的连续监控过程，这是当前SPC技术没能解的问题；2）SPC在运用中，目前众多同行中只是运用在一段时期的总体能力判定，并没能做到实时正确监控和指导改善，一般只用在量产前许可承认上，而量产过程监控还是很大一块空白，这与前者相关联。因此，这种以静制动的控制方法或理论，个人觉得目前的SPC理论还是需要继续研究和发展的，可能本人没有接触到更前沿的SPC理论，所以如此认为。质量管理不应”打太极拳”，而应有点类似像股市波动一样，在变化中控制。这仅代表个人观点，没有任何针对性。在本人SPC过程质量控制实际工作中，所设计的是一种随过程波动而波动的曲线控制线，而不是直线型的UCL/LCL/CL，以适应过程变化时的控制变化，且与企业质量管理目标相结合，或公司政策调整而调整的过程能力统计方式，可更灵活实际的适应质量管理需要，基本上可以适应不同行业特点要求，避免了照搬照抄汽车行业运用中的SPC统计方法所带来的不适应性。三、企业对实施SPC的前期准备工作重视不够。所谓前期工作，除了对企业质量管理现状把握，还包括对员工进行SPC基本概念和知识培训，制定一个明确的质量目标和计划。只有参与者对SPC有了一定的了解和认识，才能激发他们的热情和信心，将它们正确、有效地应用在日常工作中。四、未能有效地总结和借鉴其他企业的经验。即使企业对可能导致不能有效实施SPC的原因有所认识，仍然会在实施过程中碰到一些实际问题，这些问题也是实施不成功的因素。美国一位著名医生在罗斯福总统去世几年后的一次会议上富有启发性地说，如果罗斯福的医生还有其他病人，罗斯福可能活到现在。因为优秀的医生需要通过大量的病例不断学习和提高。所以，要善于利用外部优秀的“医生”来总结实际经验、充实提高应用技能。1.5 如何达到SPC有效实施:针对以上原因，要保证SPC实施成功，企业应重视如下几方面的工作：一、管理层的认识和重视不少企业领导者认为产品质量差是由于有关工作人员素质差或不负责任造成的。事实上，如果采用先进的质量管理技术和工具，在原有条件不变的情况下，质量就可以得到明显的改进。SPC正是这样一种行之有效的工具。同时，在实施SPC的各阶段都要得到管理层的支持，如在实施SPC的初期阶段要安排培训，这需要资金与时间，需要管理层协调安排。在实施过程中有些过程需要做较大调整，有的甚至要更改工艺、更换设备等，这些都需要管理层的支持与认可。因此，有效实施SPC，管理层的认识和重视是非常重要的。二、加强培训对相关人员先期进行SPC培训是实施SPC的重要前提工作，因为SPC是基于数理统计和概率论的理论基础上的管理方法，要能在生产过程中正确运用，必须要有一定的理论基础。培训可以采取选送相关人员到外部培训单位参加培训，如有条件则应尽量邀请培训机构到工厂来培训，到厂培训一是可以增加受训的人数，另一方面也可以使培训内容更切合工厂的实际，提升培训效果。三、重视数据实施SPC本身就是一种量化管理，数据的质量是非常重要的，数据的准确度、可信度直接影响到我们是否在适当的时候采取合适的行动。影响数据质量的因素主要有两个方面，一方面是测量系统影响的，另一方面是记录数据、计算等人为的影响。对于测量系统的影响，我们要定期进行测量系统分析，来确认我们的测量系统是否是可用的，从而来保证我们的数据质量，同时要尽量减少人为失误。四、借助专业的SPC软件在实施SPC过程中，由于要运用到大量的数据，同时要对这些数据进行计算，并用多种统计方法去分析，这中间的工作量是很大的。如未能及时计算出来结果，作出相应的统计图，就会错过最佳改进时机。在实施SPC活动中，如果能借助专业的SPC软件，这些问题就迎刃而解了。五、实施PDCA循环，达到持续改进戴明博士最早提出了PDCA循环的概念，PDCA循环是能使任何一项活动有效进行的一种逻辑的工作程序：Plan（计划）、Do（执行）、Check（检查）、Action（行动），特别是在质量管理中得到了广泛的应用。实施SPC也要运用PDCA循环，借助SPC工具，不断地分析质量问题中各种影响因素，分析影响质量问题的主要原因，针对主要原因，采取解决的措施，并进行针对性预防在下一循环中改进，从而达到持续改进的目的。 SPC作为质量控制和改进的重要工具，不仅适用于工业过程，也适用于服务等一切过程性的领域。无论在什么领域使用，都要做好实施SPC的前期培训工作，重视实施过程的数据质量，必要时借助专业的SPC软件，循环改进，从而使企业的质量水平得到持续改进，在激烈的市场竞争中赢得更多客户。2 文献综述2.1 SPC技术原理统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，随机误差具有一定的分布规律，当过程受控时没有系统误差，根据中心极限定理，这些随机误差的总和，即总体质量特性服从正态分布N（，2）。正态分布的特征直观看就是大多数值集中在以为中心位置，越往边缘个体数越少。在正态分布正负3范围内，即样品特征值出现在（-3，+3）中的概率为99.73%，即超出正负3范围发生概率仅为0.27%。而失控时，过程分布将发生改变，数据的中心位置或离散程度发生很大变化。当数据出现正负3范围以外，根据小概率事件实际不可能发生原理，即认为已出现失控。如果加工处于受控状态，则认为样品特征值一定落正负3范围内，即存在3原理。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。在世界上大多数国家均以正负3范围为控制界限。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。应用SPC对生产进行工序质量控制时，可能会出现两类错误：第I类错误：把处于统计控制状态下的生产工序误判为处于非统计控制状态，称为第I类错误。把犯第I类错误的概率称为第I类风险，记为。第II类错误：把处于非统计控制状态下的生产工序误叛为处于统计控制状态，称为第II类错误。把犯第II类错误的概率称为第II类风险，记作。一般情况下，要同时避免两类错误是不可能的。当样本大小一定时，越小，则越大，反之，越大，则越小。实践证明，3范围可使两类错误造成的总损失最小，较为经济合理。2.2 SPC的核心工具 SPC主要是通过各种控制图来达到进行质量分析、质量控制和质量改进的目的。SPC的核心工具是控制图，它包括计量型控制图（Xbar-R图、Xbar-S图等）和计数型控制图（P图、C图、U图等），用来直接控制生产过程，进行质量诊断和质量改进，在生产过程中起到了预防为主的作用，正所谓：检验是一种浪费，只有预防才会创造价值。除控制图外，SPC还包括有直方图、排列图、散点图、分层图，这些图构成了QC的七大手法。2.3 SPC应用步骤1、管理层的认识和重视著名的质量管理专家朱兰对于质量问题，有著名的80/20原则，认为企业领导层可以解决80的质量问题，而基层职工只能解决20的质量问题。在QS9000标准的统计过程控制（SPC）参考手册中，明确了85/15原则，进一步强调了领导层解决质量问题的重要性。不少企业领导者认为产品质量差是因为有关工作人员素质差或不负责任造成的。事实上，如果采用先进的质量管理技术和工具，在原有的条件不变的情况下，质量就可以得到明显的改进,而SPC正是这样一种行之有效的工具，因此要推行SPC，企业的高层管理人员必须首先认识到SPC的重要作用，带领企业全体员工投身于SPC的运用之中去。2、制定SPC推行计划制定一个完整的计划对于SPC的顺利推行是非常重要的，在计划中要明确SPC推行各个阶段的内容及相关的责任人，为SPC的推行规定明确的目标和时间。3、开展SPC培训对相关人员先期进行SPC培训是实施SPC的关键。培训可以采取选送相关人员到外部培训单位参加培训，如有条件则应尽量邀请培训机构到工厂来培训，到厂培训的好外一是可以增加受训的人数，另一方面也可以使培训内容更切合工厂的实际，提升培训的效果，此外，到厂培训还可以创造出良好的SPC推行氛围。4、实施SPC实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。分析阶段的主要目的在于：一是使过程处于统计稳态；二是使过程能力足够。分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。在实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。分析用控制图作图步骤1）选取控制图要控制的质量特性；2）根据质量特性及适用的场合选取控制图类型；3）确定合适样本组、样本大小和抽取间隔，并假定在样本组内波动为系统因素引起；4）收集并记录2025个样本组的数据，或使用以前所记录的数据，通常每组样本量n=4-5个，这样保证控制过程的检出率为8490；5）计算各组样本的统计量（均值、标准差，极差等）；6）计算中心线和控制限；7）绘制控制图（画坐标轴，画中心线和上下控制限，根据样本值打点，记入相关事项）；8）分析样本点的排列形状，判断过程是否受控。9）过程能力分析 过程能力指处于统计稳态下的过程的加工能力，是过程内部本身的性能，不考虑规范对过程分布宽度是如何规定的。过程能力指数是规范值与过程能力的比值。只有过程是受控、稳定的，才有必要分析过程能力，当发现过程能力不足时，应采取措施。当分析用控制图中点子均在控制限之内或排列无缺陷时，能表明生产过程稳定、无系统因素影响生产过程，并且过程能力指数标明能力符合要求时，分析用控制图可以转化为控制用控制图。相关步骤如下：1）消除系统因素。依据分析用控制图提供的信息判断生产过程是否稳定，即是否有系统因素在起作用。如果存在系统因素，应设法消除。2）重新计算控制限。剔除分析用控制图中无代表性的数据（如落在界限外点子的数据）后，重新计算中心线和控制限。3）确认分布范围位于公差界限之内。只有当生产过程稳定且产品质量特性值分布范围位于公差界限之内时，才能保证不出现大量不合格品。因此应该利用分析用控制图的数据绘制直方图，并与公差界限比较，或直接计算工序能力指标，进而采取相应措施。4）控制用控制图的使用。在确认和平过程稳定并具备足够的工序能力后，便可开始批量生产，并用控制图控制生产过程，即根据控制图类型抽取样本进行计算、绘图和分析。5、监控、诊断、改进 在监控过程中，当发现有异常时，应及时分析原因，采取措施，使过程恢复正常。对于受控和稳定的过程，也要不断改进，减小变差的普通原因，提高质量降低成本。6、公布推行的成果企业在推行SPC的过程中，应及时公布运用SPC所取得的成果，以得升员工的信心和决心，加快SPC推行的进度和深度。 2.4 SPC统计方法的十大误区SPC对很多制造业来讲，已经不是什么新鲜事物了！但做得好，做出效益的却不多，特别是中小企业.这里，根据本人实际工作中所看到的一些问题，在这里以最常用的Xbar-R管制图为例，跟大家做一些探讨.误区之一：没能找到正确的管制点不知道哪些点要用管制图进行管制，花费大量的时间与人力，在不必要的点上进行管制.熟不知，SPC只应用于重点的尺寸（特性的）.那么重点尺寸性能如何确定呢？通常应用FMEA的方法，开发重要管制点.严重度为8或以上的点，都是考虑的对象.（如果客户有指明，依客户要求即可）；误区之二：没有适宜的测量工具计量值管制图，需要用测量工具取得管制特性的数值.管制图对测量系统有很高的要求.通常，我们要求GR&R不大于10%.而在进行测量系统分析之前，要事先确认测量仪器的分辨力，要求测量仪器具有能够分辨出过程变差的十分之一到五分之一的精度，方可用于制程的解析与管制，否则，管制图不能识别过程的谈判.而很多任务厂勿略了这一点，导致做出来的管制图没办法有效的应用，甚至造成误导；误区之三：没有解析生产过程，直接进行管制管制图的应用分为两个步骤：解析与管制.在进行制程管制之前，一定要进行解析.解析是目的是确定制程是的稳定的，进而是可预测的，并且看过程能力是否符合要求.从而了解到过程是否存在特殊原因、普通原因的变差是否过大等致关重要的制程信息。制程只有在稳定，并且制程能力可以接受的情况下，方才进入管制状态。误区之四：解析与管制脱节在完成制程解析后，如果我们认为制程是稳定且制程能力可接受的，那么，就进入管制状态。制程控制时，是先将管制线画在管制图中，然后依抽样的结果在管制图上进行描点。那么，管制时管制图的管制线是怎么来的呢？管制图中的管制线是解析得来的，也就是说，过程解析成功后，管制线要延用下去，用于管制。很多任务厂没能延用解析得来的管制线，管制图不能表明过程是稳定与受控的。误区之五：管制图没有记录重大事项要知道，管制图所反应的是“过程”的变化。生产的过程输入的要项为5M1E（人、机、料、法、环、量），5M1E的任何变化都可能对生产出来的产品造成影响。换句话说，如果产品的变差过大，那是由5M1E其中的一项或多项变动所引起的。如果这些变动会引起产品平均值或产品变差较大的变化，那么，这些变化就会在XBar图或R图上反映出来，我们也就可以从管制图上了解制程的变动。发现有变异就是改善的契机，而改善的第一步就是分析原因，那么，5M1E中的哪些方面发生了变化呢？我们可以查找管制图中记录的重大事项，就可以明了。所以，在使用控制图的时候，5M1E的任何变化，我们都要记录在管制图中相应的时段上。误区之六、不能正确理解XBar图与R图的含义当我们把X Bar-R管制图画出来之后，我们到底从图上得哪些有用的资讯呢？这要从X Bar及R图所代表的意义来进行探讨。首先，这两个图到底先看哪个图？为什么？R反应的是每个子组组内的变差，它反映了在收集数据的这个时间段，制程所发生的变差，所以他代表了组内固有的变差；XBAR图反映的是每个子组的平均值的变化趋势，所以其反映的是组间的变差。组内变差可以接受时，有明分组是合理的；组间变差没有特殊原因时，表明我们在一段时间内，对过程的管理是有效的、可接受的。所以，我们一般先看R图的趋势，再看XBAR图。误区之七、管制线与规格线混为一谈当产品设计出来之后，规格线就已经定下来了；当产品生产出来后，管制图的管制线也定出来了。规格线是由产品设计者决定的，而管制线是由过程的设计者决定的，管制线是由过程的变差决定的。管制图上点的变动只能用来判断过程是否稳定受控，与产品规格没有任何的联系，它只决定于生产过程的变差。当西格玛小时，管制线就变得比较窄，反之就变得比较宽，但如果没有特殊原因存在，管制图中的点跑出管制界线的机会只有千分之三。而有些公司在画管制图时，往往画蛇添足，在管制图上再加上上下规格线，并以此来判产品是否合格，这是很没有道理，也是完全没有必要的。误区之八、不能正确理解管制图上点变动所代表的意思我们常常以七点连线来判定制程的异常，也常用超过三分之二的点在C区等法则来判断制程是否出现异常。如果是作业员，只在了解判定准则就好了；但作为品管工程师，如果不理解其中的原委，就没有办法对这些情况作出应变处理。那么这么判定的理由是什么呢？其实，这些判定法则都是从概率原理作出推论的。比如，我们知道，如果一个产品特性值呈正态分布，那么，点落在C区的概率约为4.5%，现在有三分之二的点出现在4.5%的概率区域里，那就与正态分布的原理不一致了，不一致也就是我们所说的异常。误区之九、没有将管制图用于改善大部分公司的管制图都是应客户的要求而建立，所以，最多也只是用于侦测与预防过程特殊原因变异的发生，很少有用于过程改善的。其实，当管制图的点显示有特殊原因出现时，正是过程改善的契机。如果这个时候我们从异常点切入，能回溯到造成异常发生的5M1E的变化，问题的症结也就找到了。用管制图进行改善时，往往与分组法、层别法相结全使用，会取得很好的效果。误区之十、管制图是品管的事情SPC成功的必要条件，是全员培训。每一个人员，都要了解变差、普通原因、特殊原因的观念，与变异有关的人员，都要能看懂管制图，技术人员一定要了解过度调整的概念等。如果缺乏必要的培训，管制图最终只会被认为是品管人员的事，而其实我们知道，过程的变差及产品的平均值并不由品管决定，变差与平均值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。如果不了解变差这些观念，大部分人员都会认为：产品只要合符规格就行了！显然，这并不是SPC的意图。所以，只有品管在关注管制图是远远不够的，我们需要全员对管制图的关注。2.5 SPC统计方法的最新发展经过近70年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。概括来讲，SPC的发展呈现如下特点：（1）分析功能强大，辅助决策作用明显 在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化；（2）体现全面质量管理思想 随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制；（3）与计算机网络技术紧密结合 现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。（4）系统自动化程度不断加强到传统的SPC系统中，原始数据是手工抄录，然后人工计算、打点描图，或者采用人工输入计算机，然后再利用计算机进行统计分析。随着生产率的提高，在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里，SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集，实时传输到质量控制中心进行分析的方式。（5）系统可扩展性和灵活性要求越来越高 企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势，成功运用的系统不仅要适合现时的需要，更要符合未来发展的要求，在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。3 技术路线3.1电子行业导入SPC的问题提出和本文研究的意义 有好多的同仁认为SPC普遍适用与机械行业，因为机械行业过程中有良好的计量或计数值来收集并通过有效的分析来改善机械加工性能。SPC为一种过程很好的控制方法。而在电子行业往往束手无策，觉得过程有好多地方要控制，却不知道如何有效的运用SPC及其他质量统计工具进行过程控制，使过程处于一个稳定的状态，并适时的改善过程的变异，下面本人结合本公司导入SPC的实践介绍一下英业达科技有限公司SPC运用案例，给各位老师、同学作为参考；当中不足的地方，请各位老师、同学指教出来，本人予以改善，同时也作为一面镜子提醒后面的同学犯同样的错误。3.2英业达科技有限公司的介绍3.2.1 公司介绍英业达集团，成立于1975年，为知名的高科技咨询产品制造商。其自闯名牌产品无敌电脑词典，享誉海内外。英业达集团同时生产笔记本电脑、绘图型计算机、个人数字处理机等高科技产品，并在海外设有生产基地，从事计算器、高性能电话机及电视游戏机设备之生产。此外，还在中国的上海、南京、北京、西安及天津等地设立软件研发中心，为一跨国性高科技资讯集团。英业达科技有限公司是英业达集团旗下一专门生产服务器(Server)的专业厂家，主要客户有Hp、Intel、Dell、LSI、华为、浪潮等国际大型公司开发或代工生产服务器。产品类型较多，从初始的台式到现在的刀锋型的等等。3.2.2 工艺介绍服务器较一般的台式机和笔记本相比，产品功能强大，加工工艺复杂。所以现在有好多公司本身在生产笔记本之类的产品，或自己也尝试做服务器，但工艺不能达到要求，也在找Inventec代工，如美国的GateWay。服务器产品的设计和生产的主要难点在主板（Main Board）上面，如一些硬盘（HDD）、内存（DIMM）等等都可以在市场上买到通用型的。所以Inventec对服务器的研发和生产主要集中在主板的生产，部分的成品的组装。我们先了解一下它的生产工艺，它主要分两块，一是主板的生产（PCBA），另一是整机的组装（CPU）：PCBA Flow Chart：CPU Flow Chart而且在本公司，PCBA（Printed Circuit Board Assembly）生产结束相当于就是成品出货，CPU（Complete Product Unit）则是一个单独的单元，买进所有的原材料进行组装测试，合格包装后出货。而我公司在市场上具有竞争力的表现也就在PCBA段，具体体现在：锡膏印刷(solder paste machine)、自动光学检测(automatically optics inspection)、贴片(surface mount machine)、回流焊接(reflow)、波峰焊接(wave solder)等。对产品进行DFMEA、PFEMA分析确定严重影响产品质量的关键工序或关键设备是：锡膏印刷(solder paste machine)-印刷板表面锡膏印刷的质量贴片(surface mount machine)-贴片的准确度，包括零件的准确性、置件的准确性回流焊接(reflow)-贴片板子的焊接良好性波峰焊接(wave solder)-手插件的焊接良好行所以公司确定对以上四个流程或设备进行SPC管制，以控制和提高产品的质量。3.3 SPC统计技术推行过程一、 管理层的认识和重视首先公司领导认识基于本身的素质和能力对SPC统计技术的原理及意义有所了解，重视SPC技术的运用。如：由CTQ导出，进行3C的分析（Customer：1.对供应商日益增长的品质要求: 品质应成为一种习惯2. 要求持续性价格下调；Company：希望通过制程良率提高与成本降低, 提升竞争力；Competitor：品质水准在提高），同时从产品开发到批量生产的制程管控方案的形成流程我们也可以确定在产品量产后, SPC是制程管控的重要方法之一。通过主管周会讨论决公司的SPC的进一步推行和规范工作，授权质量系统课提案推行工程师专门负责公司的SPC的培训和协调工作。提案推行工程师对现状进行分析，并提出改善计划：生产单位管制工站管制项目目前阶段是否有进行量测系统分析?量测系统分析结果数据收集阶段是否有进行过程能力分析?CpCpkPpk制二处SPI锡膏厚度管制阶段是是未知未知未知未知管制图种类是否有进行解析阶段?是否有订定管制规格?是否有使用管制用管制图?管制图显示异常后是否有进行相关分析改善?是否有进行过程能力分析?Xbar-R管制图未知是是未知是并对导致现状的原因用因果图进行分析：SPC系统建立不完整?人员不理解SPC不配合SPC执行SPC观念淡薄制度认为不需要该系统不强制要求执行培训未建立培训机制无合适的讲师培训教材不合适方法SPC推行方法不对SPC执行过程不正确未进行SPC推行SPC应用观念不正确二、 制定SPC推行计划针对分析的可能因子, 质量系统课拟定SPC推动改善计划并经公司高层批准予以实施，明确以下内容： 1. 推动目的（略）: 2. SPC执行流程说明（略）: 主任委员制造一部SMT一课执行委员制造一部PCA一课执行委员制造一部PCA二课执行委员推行干事慕雅兵制造二部PCA二课执行委员制造二部SMT二课执行委员制造一部CPU一课执行委员制造二部CPU二课执行委员指 导: 黄 桥 3. 目标拟定（略）: 4. Team组成: 5. Team成员职责说明（略）: 6. SPC推动甘特图:三、 开展SPC培训由培训课负责协调和安排各单位相关人员进行SPC的训练，训练课程如下：No.ItemContentHours1.QIT overviewQIT概述、公司制度、改善观念、实施步骤、课程安排介绍、案例分析.2Hrs2.Excel使用技巧1. Excel图表(包括柏拉图、甘特图、四分位图等)制作与其它使用技巧;2. Excel常见公式使用技巧.4Hrs3.Minitab使用介绍简要介绍Minitab软件的界面与基本使用方法,具体使用在后面的课程中会对应介绍.2Hrs4.QC七大手法介绍QC七大手法的概念与运用.2Hrs5.MSA介绍MSA(包括计量型/计数型数据)的原理与评估方法.2Hrs6.制程能力评估介绍制程能力评估方法(包括计量型/计数型数据).2Hrs7.SPC介绍SPC的运用与判定.2Hrs8.PFMEA介绍PFMEA的概念与制作方法.2Hrs9.假设检验分析介绍通过样本观测值推断有关母体的假设是否成立的统计方法.2Hrs10.t检定与ANOVA分析介绍通过数据分析找出对因变量有显著影响的因素及各因素之间的交互作用的统计方法.2Hrs11.相关与回归介绍研究两个或两个以上计量型数据变量之间的相互关系, 揭示其变化的规律性的统计方法.2Hrs12.实验设计介绍实验设计的概念、方法与判定.2Hrs13.Powerpoint使用技巧介绍Powerpoint软件的报告制作技巧.2Hrs培训结束后予以考核，直接与各人的技能绩效挂钩。没有考核合格继续培训、考核，直到合格后发上岗证才可单独作业。三、实施SPC在实施SPC管制之前，我们首先应该考虑收集数据的方法，是收集实时的产品的信息还是设备的状态信息。如SPI我们可以通过AOI立刻可以测得关键点的锡膏印刷状态。但对于贴片机我们无法获得及时信息，因为我们测试零件的偏移状况须用专门的板子测试，专门的测试分析软件和贴一定的零件，而且相对来说，贴片机价格较贵，都是从国外进口的，性能较可靠，提高机器的性能主要靠保养和及时更换易损部件。这时候我们考虑换一种测试方法，叫MCT的方法。就贴装的最重要方面：贴装精度而言，用户都希望所规定的设备参数值可以维持几年不变。这些规定的值通常作为机器能力测试(MCT, Machine Capability Test)的一部分。贴装系统的标准偏差和标称值的平均值偏差，是贴装精度的两个核心变量，作为MCT的一部分进行测量。MCT是以下列步骤进行的：首先，将某个最少数量的玻璃组件贴装在一块玻璃板上的粘性薄膜上。然后使用一部高精度测量机器来测定所有贴装的玻璃组件在X，Y和上的贴装偏差。测量机器然后计算在有关位置轴X，Y和上的贴装偏移(标称值的平均值偏差)。通常，我们可以预计贴装偏差符合正态高斯分布，允许变换到更宽的统计基数，如3或4。对于经常使用的统计基数，上述指定的贴装系统具有32m的精度。 将导出的精度与所要求的公差极限相比较，则可评估机器对于一个特殊要求的可适用性。机器能力指数(cmk, machine capability index)已经被证明是最适合这一点的。它通常用来评估机器的工艺能力(process capability)。然后我们须确定管制的项目，如：SPI我们可以设定关键位置（如：BGA等关键的部件，或经常出异常的点）的锡膏的厚度和偏移；SMT贴片机我们可以设定为关键部件的贴片X、Y、等的偏移、回流焊接/波峰焊接可以设定升温时间（温度）、活性区温度（时间）、回流温度、冷却区温度等等。这些因素都是经过试验分析和设备厂商建议所得，对产品质量和设备性能影响极大。下面我们以SPI来简单介绍SPC导入或优化的流程。首先我们选择管制项目，我们选择了一个料号1395T2031401 机型，客户为Intel, 平均月产量为4K，根据以往经验， SMT制程中超过50%焊接不良与锡膏印刷厚度相关，因此选择该产品A Side锡膏印刷厚度为SPC管制项目。1)我们对 SPI的量测系