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家电企业如何采用SPC统计过程控制技术进行质量管理
家电企业如何采用SPC统计过程控制技术进行质量管理
家电企业如何采用SPC统计过程控制技术进行质量管理
随着市场竞争的日益激烈和加入WTO的临近，众多家电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（Statistical Process Control,中文名”统计过程控制”），正在受到越来越多家电企业的重视和采用，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质量标准体系和sixsigma管理的重要工具，并取得了良好的效果。但因其在国内家电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，那么什么是SPC技术，又如何在家电企业中运用SPC技术来进行质量管理呢？
一、什么是SPC技术 ？
SPC（Statistcal Process Control）统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理，通过对质量检测数据的收集和分析，从而有效控制生产过程、不断改进品质、降低不良品率、提升企业的效益和竞争力。
二、SPC技术的发展历程
SPC技术的雏形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。美国的着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。正是由于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO）也将其作为ISO9000族质量体系认证的一个要素，要求在企业中质量管理中加以运用。
我国目前SPC无论是理论普及还是实施方面均与国外发达国家有较大的差距。目前除国内的外资、合资企业外，国内家电企业推行SPC运用的还不太多，统计方法的认识和应用还停留在表层的程度上。专家们指出，这种情况与我国的经济发展水平极不相称，必将大力进行改变。
三、SPC技术的核心工具
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，有仅可以提高产品质量，更可以有效减少不良品的产生，从而在生产过程中起到预防为主的作用，降低生产成本，提高企业的经济效益。正所谓：检验是一种浪费，只有预防才会创造价值。
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【知道吗】一半以上人对SPC统计过程控制存在误解
不论企业规模如何，其质量人员都在一定程度上听过或者接触过SPC统计过程控制。但是当你询问SPC统计过程控制是什么时，50%以上的人会告诉你就是“控制图”。这种说法究竟对错如何？质量控制的重要的技术就是APC自动过程控制与SPC统计过程控制。在目前工程应用中，主要应用的统计工具还是SPC统计过程控制，特别是在一些制造业比较发达的地区，SPC统计过程控制的应用比较广泛。正因如此，了解SPC统计过程控制的正确价值和意义对于能否制造企业能否正确利用该工具至关重要。SPC统计过程控制含义SPC统计过程控制起源于零件加工业，是指应用数理统计的方法，分析过程的样本统计数据，以此判断生产过程的波动是否处于可接受状态，在必要时，调整过程参数，以降低产品质量特性值过多地偏离目标值，使整个过程维持在仅受偶然因素影响的稳定受控状态，以提高过程的效能，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。SPC统计过程控制的发展本身也经历了多个阶段。SPC统计过程控制发展阶段&早在20世纪20年代，贝尔电话实验室(Bell Telephone Laboratory)就成立了以休哈特(W．A．Shewhart)博士为学术领导人的过程控研究小组和以道奇(H．EDodge)为学术领导人的产品控制研究组，对质量管理从质量检验阶段发展到统计质量控制阶段做出了重要贡献。1924年休哈特提出了“事先控制，预防废品”的概念，并提出了过程控制理论以及监控过程的工具一控制图。世界上第一张控制图是休哈特在日提出的P控制图。道奇与罗明(H．G．Romig)则提出了抽样检验理论，并设计了可以运作的“抽样检验表'。这两个研究组研究工作的影响是深远的，在他们之后，质量控制统计方法至今都未能跳离这个大框框，现今的SPC统计过程控制理论与当年的休哈特理论并无本质的区别。休哈特的过程控制理论的最大成果就是控制图在生产、服务行业的广泛应用，极大地促进了产品质量的提高。SPC统计过程控制的观点认为：当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态。由于过程波动具有统计规律性，当过程处于统计控制状态时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而处于统计失控状态时，过程分布将发生改变。SPC统计过程控制就是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因此，在生产过程中，我们需要关注的就是产品质量的异常波动，也就是由系统因素造成的质量波动，应用休哈特控制图能及时发现异常波动，并逐个除去异因，最终可以达到统计控制状态。统计控制状态是每个企业生产所追求的状态，因为在这种状态下生产，对产品的质量有保证，而且经济成本也最低。随着对SPC统计过程控制应用的深入，人们逐步发现了SPC统计过程控制控制图的缺点：只利用了过程当前数据的信息，而没有充分利用整个样本数据的信息，所以对过程的小变化不够灵敏。在休哈特之后，许多学者经过多年研究和实践提出了许多种弥补休哈特控制图不足的控制图，主要有：佩奇(E．S．Page)在1954年提出了累积和控制图(CUSUM，Cumulative Sum ControlChart)，它可以将一系列点的微弱信息累积起来，对过程的小变动灵敏度很高，随后，许多学者对此也作出了一些重要的研究。针对休哈特控制图对小变动不灵敏的缺点，罗伯茨(S．W．Ro berts)在1959年提出了指数加权移动平均控制图(EWMA，Exponentially Weighted Moving Average Control Chart)，这是一种适用于检验过程出现小波动的控制图。还有模糊控制图、选控控制(Cause．Selecting Control Chart)等新型的控制图。针对小批量生产的过程控制特点，1969年希利尔(F．S．Hulier)与新加坡的杨中浩提出了小样本控制图，年久森伯瑞(C．P．Qusenberry)提出了Q控制图，这类方法试图在提高控制图的敏感度和检出异常能力方面作出一些贡献。针对工序多个质量指标的时间相关性，1947年霍特林(H．Hotelling)提出了多元z2控制图，揭开了多元控制的新时代。SPC统计过程控制新延展&在SPC统计过程控制的基础上，有些专家提出SPCD(统计过程控制与诊断)的观点。休哈特在SPC统计过程控制理论方面做出了卓越的贡献，但休哈特控制图显示异常时，它并不能告知：是什么异常，发生于何处，即不能进行异常诊断。1980年张公绪提出了选控图系列，可以用来选择部分异因加以控制，从而缩小了查找异因的范围，提高了效率。选控图是利用数学变换来实现选控的，在统计过程诊断理论中具有重要的作用；1982年张公绪提出两种质量诊断理论，开辟了统计诊断理论的新方向，从此SPC统计过程控制上升为SPCD，也即进入了SPC统计过程控制发展的第二个阶段。从90年代起，SPCD又发展为SPCDA(Statistical Process Control，Diagnosis Adjustment，统计过程控制，诊断与调整)，国外称之为ASPC(Algorithmic Statistical Process Control，算法的统计过程控制)，这也是SPC统计过程控制的第三个发展阶段。到目前为止，SPCDA尚无实用性成果，仍在发展过程之中。文章来源盈飞无限国际Sara编辑整理聚焦企业质量管控预警，了解正确的质量管理工具，与全球顶级质量管理解决方案零距离，百度搜索“盈飞无限”（）获取更多专业支持。盈飞无限：质量预警定位系统专家改变质量开讲自动回复功能更丰富了！每天看到质量开讲下面的1-10个数字回复，对应了10个主要类别的内容，但是，质量实在是太多关键词与术语了，想做更多了解怎么办？主页中对话框输入您感兴趣的关键词例如 Cpk、SPC、六西格玛、精益生产、SQE等等。系统会自动给您回复哦！即便没有回复，小编们也收到了您的留言，会帮助您整理更多您关注的内容！@质量开讲越来越有意思啦！大家一起关注吧！读而思duersi如果文章对您有帮助，请动动手指，分享到朋友圈吧！如何订阅？
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