了解统计过程控制(SPC)如何为制造过程中减少浪费、提高效率的决策提供基础。
统计过程控制(StatisticalProcessControl，简称SPC)是一种在生产现场减少废品、返工和质量偏差的方法。它利用统计工具预测产品参数何时可能偏离规范，从而及时采取适当的纠正措施。SPC的核心是识别数据中的模式和趋势，并管理工艺的变更，以确保在所有环节中保持工艺的一致性。
举个例子，假设某注塑厂利用一台集成秤来监测每次注塑后需要清除的毛边量。毛边清理虽然是例行操作，产品仍可销售，但某个模具产生的毛边量却在持续增加。
如果没有SPC，生产线会一直运行，直到产品超出规格被报废，最终不得不停线进行计划外的维修、更换模具。而有了SPC，工程师能监测到这种逐步增加的趋势。工程师不会等到模具彻底失效，而是提前在下一个计划内维护停机时更换模具。这样就避免了产品报废，也避免了非计划停机。
虽然听起来很简单，但在生产现场构建一个SPC系统需要时间和数据。很多工厂发现自身未收集所需数据，因此必须增加传感器和数据库功能。通常，这类工作会在新自动化设备引入时同步进行。
SPC的四大支柱是：数据收集、SPC图表、持续改进过程(CIP)和实验设计(DoE)。这四个环节各有细节，每位从事SPC的工程师也会有自己的方法论。像铸造这类成熟工艺，可能不会太依赖DoE(因为无需进行大的工艺更改)，但会非常重视CIP，以降低能源成本。而在试产阶段的半导体制造商，可能会将大部分精力投入到DoE上，以确保工艺指令可推广到量产线。
SPC的数据收集
数据收集涵盖了从技术员的记录，到产品测量，再到工艺设备参数的所有信息。虽然使用了传感器和质量控制手段，但必须在质量控制发现问题之前就能察觉潜在问题。因此，需要跟踪机器参数，如工艺压力、温度、电流和振动等。这些数据可能在一开始并未使用，但在出现趋势异常或质量偏差时就非常关键。有数据可供分析和排查，总好过在数据不足的情况下凭猜测决策，这往往会导致错误的假设。
SPC图表
一旦收集并整理了数据，就需要将其转化为可视化图表进行分析。根据不同软件包，工程师可以手动检查图表，或设定告警阈值和决策逻辑，当出现某些趋势时自动响应。有时，看似明显的问题其实只是更深层次问题的表象，或者是多个因素叠加的结果。只要拥有正确的数据，工程师就能提出合适的解决方案。
一般来说，SPC图表的横轴是时间(x轴)，纵轴是测量值(y轴)，称为“运行图(runchart)”，展示了某一过程参数的历史表现。每个数据点可能代表一次单独测量，也可能是多次测量的平均值。理想情况下，图表应呈现一条水平线，表示参数始终如一，过程完全可预测且可重复。但实际中几乎不会如此，过程总会有些波动，因此必须设定容许的变化范围。
除了运行图，还有“西格玛图(sigmachart)”，显示的是时间(x轴)与标准差(y轴)。理想状态是图表在“0”处呈现一条水平线，即无波动，但实际上所有过程都会有波动。西格玛图常与运行图配合使用，因为质量偏差有时在运行图中并不明显。
这两种图表都要设定控制限(controllimits)。这些控制限由工程师制定的规则决定，用于预警潜在问题。例如，在西格玛图中，控制限可能设为均值正负3倍标准差(±3σ)，以识别潜在的不合格品。为了真正发挥SPC的效益，需要制定更多规则，使得在问题发生前就能采取措施，从而避免不合格品的产生。
持续改进过程(CIP)
当工艺运行稳定时，数据可用于推动改进。但改进不应随意进行，而应有文档化的变更流程。CIP(ContinualImprovementProcess)通常用于推动渐进式调整，以降低或优化某些会影响整体工艺的参数。
CIP的评估依据是其对整个工艺的影响。有时，在某个环节允许效率稍低，从全局角度看反而更具经济效益，因为变更可能会影响更关键的部分。
比如某蜡笔厂注意到蜡笔的笔头不是完全对称的。如果进行某项工艺调整，笔头会变得对称，但成本却会增加30%。考虑到蜡笔主要用于儿童，使用过程中很快会把笔头弄得不对称，因此这个小缺陷其实无关紧要，不值得花额外成本去修正。
实验设计(DoE)
除了小的工艺改进，重大的工艺变更通常依赖于精心设计的测试实验。实验必须经过科学设计，确保收集到的数据准确可靠，能够真实反映工艺结果。
DoE(DesignofExperiments)既是一门科学，也是一种艺术。一般来说，需要通过初步筛选确定有效的工艺参数，实验顺序也要随机化处理。此外，还需借助更高级的统计方法对结果进行验证，确认变更在统计上显著。最后，还应与财务人员协作，确保该变更在经济上是合理的。
总结
上述内容只是SPC实施的冰山一角。SPC改进流程中的每一步都需要在数据收集分析与实施成本之间进行权衡。通过深入理解SPC四大支柱之间的相互作用，你就能开始规划如何在工厂中引入并部署SPC方法。
