统计过程控制（SPC）全攻略：质量管理的核心利器
统计过程控制（SPC）是收集制造过程或产品测量数据作为可执行的质量驱动数据的方法。这些数据用于监控制造质量水平和控制过程。从DFMEA和PFMEA衍生的特性通过SPC被证明稳定且具备能力。此外，PPAP要素初始过程研究可能包含SPC，要求绘制特殊特性控制图。SPC也是五大质量核心工具之一。
SPC是一种反馈系统，使组织能实施预防策略以控制制造过程质量输出。质量预防策略需时间和周密规划，但能消除长期检测错误和费用。
SPC用于预防
历史上，制造过程依赖生产团队制造产品、质量团队检验成品并筛选不合格品。这属于检测策略，因允许资源投入不一定可销售的产品而显得浪费。
预防策略是关键，可完全绕过检测。使用SPC让制造商首先生产可销售产品。虽预防策略是合理明显的成功计划，但说易行难。实施此策略需理解SPC系统要素。
SPC系统的四大要素
SPC系统是包含输入、过程、输出的反馈系统。
1. 过程
这是供应商、生产者、人员、设备、材料、环境等输入的全部组合。全过程绩效取决于供应商与客户沟通，以及过程设计、运行、管理方式。
2. 绩效信息
这是研究输出以了解过程绩效。研究聚焦温度、进给速度、循环时间、中断次数、压力等过程特性。若采集正确，这些特性能揭示异常或正常过程行为。
3. 对过程采取行动
对过程采取行动，防止重要特性（过程或输出）偏离目标值过远。确保输出稳定性和变异在可接受范围内。此类行动包括但不限于：
- 操作变更——如原材料、来料零部件
- 过程基本要素变更——如设备、沟通、过程设计
4. 对输出采取行动
对输出采取行动仅限于检测超规产品而不纠正潜在过程问题。这可能导致部分或全部产品被分选、返工、报废。因此，重点收集过程信息进行分析，以便针对过程问题采取行动。
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