在快速变化的制造业领域，过程控制的有效性对于企业的成功至关重要。随着技术的进步和市场需求的不断变化，SPC应用的问题变得更加复杂和多元化。为了帮助管理者和技术人员更好地理解这些挑战并找到解决方案，我们收集了TPP公司2023年12月份举办的关于“SPC常见问题及对策”的在线论坛中的10个问题的对话。这些对话不仅涉及了统计过程控制（SPC）、过程能力分析和控制图使用等核心主题还触及了生产线上的单边公差的控制、在线测量使用、多品种更换和多流生产等情况下的实际问题。本文精选了这些对话中的精华，旨在指导读者如何在实际操作中应用这些策略和理论。这些对话不仅仅是理论讲解，它们代表了实际生产现场的真实挑战和解决方案。
01 One
问题1：如何计算单边公差产品的过程能力，控制图的中心线如何计算？专家回答：在进行过程能力研究分析时，对于只有单边公差的特性，计算过程能力时，应使用单边公差进行计算。比如，在有上限要求的情况下，就使用这个上限来计算过程能力的 P PK。关于控制图中心线的计算，可以像计算双边公差的一样。并强调控制线（UCL 和 LCL）的计算与是否是单边公差无关，它们是根据过程抽样得到的实际分布计算出来的。
02 Two
执行标准的统计过程控制（SPC）
问题2：在使用实时在线检测设备监控产品过程质量的情况下，是否还需要执行标准的统计过程控制（SPC），如绘制 X-bar 和 R 图？
专家回答：许多现代设备具备实时测量功能，这些设备在一定程度上可以预防不合格品的产生。如果这些设备具备自动调整功能（如自动刀补），在这种情况下，进行过程能力研究时可以使用它们的数据进行分析，而不一定需要标准的 X-bar 和 R 图来进行监控。因为这些设备的控制已经涉及到自动测量和自动补偿。
然而，专家也指出，有些设备虽然可以进行自动测量，但不具备自动补偿功能。在这种情况下，使用 X-bar 和 R 图或其他统计过程控制工具仍然是有益的。并强调，对于在线测量设备的使用，需要根据具体情况来决定是否采用传统的 SPC 方法。
03 Three
实施电子化的统计过程控制（SPC）
问题3：在实施电子化的统计过程控制（SPC）系统时，应注意哪些问题，以确保其有效性和避免仅形式化的应用？
专家回答：尽管电子化SPC应用是一个积极的方向，但许多工厂并未能有效地使用它们。一些工厂利用自动测量生成的数据并在电脑屏幕上显示数据波动，使用 X-bar 图来监控这些波动。但问题在于，这些工厂在报警原则和抽样方法上并未能充分体现监控各种事件或变化的目的，导致形式化的应用。专家强调，即使有了软件的帮助，工厂仍需学会如何通过进行合理的抽样和数据分析发现问题及时做出调整。专家指出，电子化SPC的有效利用能够帮助控制过程，但如果利用不当，它可能仅成为形式化的工具。因此，重要的是不仅仅依赖软件，而是结合软件的帮助，进行合理的抽样和数据分析，以确保过程的质量控制。
04 Four
控制线是否可以保持不变
问题4：如果产品类型单一且长期生产同一尺寸的产品，控制线是否可以保持不变？以及何时应该调整控制线？
专家回答：控制线的变化主要取决于生产过程是否发生变化。如果过程发生重大变化，如工艺变更或设备大修，那么过程可能已经改变，因此需要重新进行过程能力研究和变差分析。在过程稳定且没有显著变化的情况下，可以使用已经确定的控制线进行监控。
专家强调，当生产过程发生变化时，质量管理人员需要及时识别这些变化，并适时调整控制线。这样做可以更好地控制产品质量。如果过程发生变化而控制线未作相应调整，可能会导致频繁的误报和不必要的生产中断。因此，适时地调整控制线对于维护生产过程的稳定性和产品质量至关重要。
05 Five
统计过程控制（SPC）的重点
问题5：当设备先进并配备了充足的在线检测设备以及控制图时，统计过程控制（SPC）的重点是否应转移到那些没有在线检测能力的传统产品特性上？
专家回答：无论产品是否具备在线测量能力，都需要进行过程能力研究。对于那些具备在线监控能力的产品，确实可以节省更多的精力和资源，这些精力可以用于关注那些没有在线测量能力的产品特性。例如，对于没有在线测量的产品，抽样频率和方法可能需要更加关注。
即使产品具备自动测量能力，也需要学会如何判断并分析控制图。如果产品不仅能自动测量还能自动调整，那么监控过程将更加省心。此外，对于需要手工测量的产品，可能需要花费更多时间进行监控，且监控频率应更密集。最后，专家强调，抽样频率的确定也取决于过程的稳定性。如果过程非常稳定，则抽样频率不需要太频繁。因此，SPC的重点应根据实际情况和过程的稳定性来决定。
06 Six
如何使用CPK 或 PPK
问题6：如何使用 CPK 或 PPK 来评估过程能力？专家回答：计算过程能力时，如果有足够多的分组数据，可以同时使用 CPK 和 PPK 进行计算。他解释说，这两个指标的计算方法不同，意义也不同，CPK 和 PPK 的值可能会有显著差异，也可能非常接近。如果 CPK 和 PPK 的值很接近，这通常表明过程基本上是稳定的，实际表现和潜在能力接近。相反，如果 PPK 明显小于 CPK，这表明过程中存在特殊原因的干扰，需要进一步寻找特殊原因并消除，如果已经明确了特殊原因且不能消除，例如刀具磨损，在这种情况下，可以使用 PPK 来表示过程能力，这也是主机厂所认可的。关键是要能够控制这些特殊原因。总的来说，CPK 和 PPK 的比较可以帮助判断生产过程的稳定性，并帮助识别特殊原因是否存在。
07 Seven
计算过程能力
问题7：计算过程能力时，是否需要先对数据进行正态性检验？
专家回答：在一般情况下，计算过程能力时，主要基于特性的数据类型，特别是对于计量型数据。如果特性是来自一个稳定过程的正常输出，那么通常数据符合正态分布。即使单个数据点有些偏差，根据中心极限定理，数据的均值仍会趋向于正态分布。因此，在这种情况下，可以大胆地使用控制图进行分析和监控而不必担心数据的正态性，很多时候数据不符合正态是由于过程中存在特殊原因，如果使用控制图是可以识别和发现这些特殊原因，如果可控制，则可剔除这些特殊原因的数据，剔除后，数据就自然恢复了正态分布。
08 Eight
八大判异原则
问题8：在实施统计过程控制时，八大判异原则是否为选择性使用，以及如何选择适合的原则？
专家回答：八大判异原则并不是固定不变的。它们的应用需要结合具体的生产过程和抽样情况。例如，有些工厂可能一天只收集一组数据，这种情况下某些判异原则可能无法适用。判异原则是基于统计规律产生的，并且在应用时需要理解它们背后的概率问题。
由于抽样的方法和频次可能无法满足所有判异原则的要求，所以不应一概而论地使用这些原则。在实际的实时监控过程中，可能不需要严格按照八大原则进行判断。例如，在出现趋势性变化时，可能不需要连续七点就能发现异常。
总结来说，八大判异原则在实际应用中应根据具体的生产过程和抽样情况灵活选择和使用。这些原则是工具，而不是绝对的法则，应根据实际情况灵活应用。
09 Nine
如何有效地应用SPC
问题9：在生产线频繁更换规格或品种时，如何有效地应用SPC并计算过程能力和控制图监控？
专家回答：在开始生产新产品时，必须进行初始能力研究，收集足够多的数据来计算 PPK 和 CPK。即使产品规格不同，如果生产过程类似（如钻孔过程），可以在每个规格下收集数据并进行分析，如果各自的 CPK 和 PPK 差异不大，且公差相同，可以使用统一的控制图来监控过程，只需将控制图的中心线设为0.
10 Ten
如何正确应用统计过程控制（SPC）
问题10：在多流生产线上（例如一模多穴），如何正确应用统计过程控制（SPC），是否可以将多个流的部件的数据合并进行分析？
专家回答：在初始过程研究时，应该先分开考察每个流的数据，以确保没有问题。如果一开始就把所有数据合并，可能会掩盖潜在的问题。只有在独立分析每个流后证明没有问题时，才可以用同一个标准去监控这些流。
如果在初始研究中合并数据，可能导致得出错误的结论，例如PPK 值很差。这种情况表明可能存在特殊原因，例如其中一个流与其他流明显不同。如果分别分析每个流后，它们的 PPK 和 CPK 值都相对较高且一致（如均大于1.67），则表明过程能力足够。
总结来说，对于多流生产线，最初应分开分析每个流的数据以确保准确性。一旦验证每个流都符合标准，才可以将数据合并进行整体监控。