过程管理.doc
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过程控制
过程控制（ProcessControl）
随着作为销售市场上具有战略地位的英特网和电子商务的迅猛发展，OEM面临一个日趋激烈的竞争形势，产品开发和到位市场的时机正在戏剧性的缩短，边际利润的压力事实上已有增加。
同时合约加工商（CM）发现客户要求在增加：
生产必须具有资格并持有执照，产品上的电子元件必需有效用和有可追溯性。
这样，文件的存档已成为必不可少的了。
史帝夫.斯柯华兹和费萨尔.番迪（美）
当今，成功的制造商已经消除了其所需的人员与信息之间的时间和距离。
管理更加紧密地与运作相连，反过来，运作人员在相互之间和与设备之间更加紧密地相联系。
如果存在一个21世纪的成功电子制造商的定义特征，那就是准确控制、评估和改进其工艺过程的能力。
改进的逻辑过程
在计算机和电信市场的制造商的带领下，制造商们正贯彻逻辑步骤，以使得PCB制造过程的连续改进达到一体化。
如图一所示，路线十分直接了当。
以自我测试开始，在一个行进的过程测试的闭环中达到最高点，过程改进的八个步骤，虽然相互关联，但每一个都重要。
图一、以自检开始，以行进中的评估“闭环”结束，过程的改进步骤的相互关系清晰可见。
1.定义目标。
起点是改进制造过程的最基本的元素，由于其通用的范畴，而往往被忽视或难以决定。
必须为整个制造运作而不是其某些部分，制定目标和目的。
提出的问题是基本的：
希望从产品得到什么？
当顾客购买产品时，应该得到什么？
当完全探讨这些问题，则可设立整个制造舞台通用的清楚的目标和目的。
然后，运作中的每一个人将明白这些观点怎样影响过程中的他那个特定部分，令人厌恶的组织分支内的目标不一致的问题将消除。
决定这些目标的力量是多方面的，但大部分是市场驱动的。
所有潜在的因素（例如，内部能力与期望，供应链分枝等）应该在一开始时详尽地讨论。
2.建立度量标准。
关键的度量标准，或测量定义的目标与目的是否满足的量化因素，是建立基准线以及测量过程进度所必须的。
有许多测量过程的方法，但选择的度量标准必须提供评估结果的最好方法。
电子产品中，已出现四个主要度量标准：
生产量，或，当机器运行时制造产品数量所决定的设备有效运行。
机器运行期间完成的板的数量越大，生产量越大。
利用率，或，机器运行时间所决定的设备本身的运行。
连续以每周七天、每天24小时运行的设备是以最大的利用率在运行的。
报废，或浪费的材料，包括装配期间损坏的或放弃无用的元件，由于装配返工或整个装配报废而必须拿掉或修理的已贴装的元件。
品质，或简单地，把正确的东西放在正确的位置，以保证产品性能达到设计规格。
3.标识运作。
一旦度量标准得到满足，影响它的运作必须得到标识。
然后，程序可以得到实施，过程可以得到改进，把度量标准应用到定义的目标。
这个概念就是标识关键的运作，使其可以测量，并可采取对目标有意义影响的行动。
例如，对生产量来说，关键因素可能是机器编程。
程序保证最优化的贴装模式，使得机器以最快的速度运行吗？
编程是手工完成的吗？
如果是，自动编程工具可以改进性能和生产量吗？
其它问题可能包括：
是否在适当的时间有正确的维护，有现有的程序来保证吗？
元件的拾取、恢复或重试操作会减少实际的机器效率吗？
对利用率来说，什么因素支持（或破坏）不分昼夜的运行？
产品数据是否正确和迅速地提供给机器操作员和设备本身，使得不确定以及制造“错误产品”的可能得到避免？
转换开关–从一个产品转换到另一个产品–可能对利用率有戏剧性的影响。
必须尽量减少机器上的转换，为接纳新产品而处理零件和送料器设定的变化。
同样，产品在生产线上运行的次序以有形的方式用重要影响，如时间和成本（图二）。
为了快速地产品转换，必须强制做到，在转换前把最新的产品规格和清楚的程序建立指导发放出来。
图二、“动态”设定，产品运行的次序可能对设备的利用率有很强的影响。
决定优化的次序可以极大地改进过程。
对报废而言，产生浪费的过程和运作必须标识出来。
送料器设定正确吗？
零件用完后，补充是否快速、准确？
有没有提供给操作员这些步骤所要求的数据？
其它问题：
已经选择了生产运行的正确程序吗？
和车间的元件相符合吗？
机器性能本身应该评估：
是否所有元件都拿起和贴装，或者，是否丢失率对报废有重大影响？
机器性能是否在行进的基础上有文件记录？
品质度量标准回到直接了当的指令：
把正确的零件放在正确的位置，以保证产品性能达到设计要求。
为了保证，必须告诉操作员正确的程序，即，所有车间内装配、测试和包装的步骤。
是否工程与制造之间的通信可保证设计更改直接地反映在制造程序中？
最后，传统的品质检查–产品是否真的制造正确？
4.测量过程。
一旦影响定义目标最大的运作与程序已经标识，它们可按照已建立的度量标准来测量。
过程测量将逻辑上来自于过程本身，一些简单得足以手工评估（即，在纸上），而其它的将要求通过信息系统来精密复杂地监视。
事件包括时间、范围、内容、精度和反应，或者，制造商对过程中或过程本身变化的有效反应的能力。
不需要说，成功的制造商中间的运行已清楚地趋向于精密复杂的实时过程控制–变成日常事务的一部分的一种承诺。
5.选择工具。
关键因素包括效率、对过程偏移的反应速度和数据收集与分析错误的最小化。
提供的某些工具是占优势的：
统计过程控制（SPC,Staticticalprocesscontrol）和交互过程优化（IPO,Interactiveprocessoptimizaton）被广泛地用于量化和改进生产量。
SPC提供所有与信息系统通信的设备的实时状态的图表显示。
它也用来作图表和提供对自动储存在运行数据库的信息的可视化和实时监测。
例如，SPC图表提供访问生产（看工具条）、吸嘴和料盒管理数据、运行状态和现时与历史的操作事件数据。
这些工具最精密复杂之处可以结合数据区域来产生用户图表和报告，可相对定义的控制参数对其评估，以提供失控情况的自动报警。
IPO提供从自动转换和CAD数据优化，到就绪的生产程序的所有东西。
典型的，IPO使用多级和多产品的优化步骤来转换CAD文件到增加生产设备效率而减少设定时间的“处方”。
现在的程序使用图形用户介面（GUI,GraphicalUserInterfaces）来使得在过程中任何点进行自动优化的简单编辑。
通过提供多已经数据库，IPO给用户对用来产生程序的零件信息一个提升的控制；其优化过程提供整条生产线机器的平衡的设定时间，而使料车和工作台的运动最少。
这个工具的关键优势是，把多个产品和其元件作为一个整体或“混合”进行优化。
其结果是，运行中的所有产品的单一设定，使设定和转换时间最少，而提供有力的控制。
主要目标是建立一条降低所有生产制造时间的，生产和机器程序最大化的生产线。
用于测量利用率标准的流行的工具包括，动态设定管理（DSM,DynamicSetupManagement）,元件确认与跟踪（CVT,ComponentVerificationandTracking），生产线管理者和主机通信/产品数据管理软件。
DSM工具是增加的生产线管理系统，提供对特定生产线的交互管理产品运行的能力。
DSM计算递增的一列产品的送料器设定变化，以使所花的生产时间最少；它是基于估计的运行和设定时间的总和。
DSM对合约制造商特别重要，高混合、低产量的生产环境使得转换的最少化成为首选。
CVT工具结合硬件和软件系统，使用拴在系统上的条形码扫描器。
CVT扫描器让操作员完成单个产品或全部产品混合的设定全过程。
这些系统允许双料车单独地设定，允许设定现时产品的一个料车的同时，另一个料车已准备好下一个产品。
零件、销售商、批号、数量和操作员数据储存在CVT工具里，作为一个辅助受益，以支持元件的可追溯性。
典型的，用于新产品设定的相同CVT屏幕也用于跟踪元件的用尽，因此简化两个操作。
生产线管理者提供多元的自动转换。
它们可监查转换，当转换完成时停止和释放组板；下载产品和把它指向特定的设备；并且开始新的产品顺序，为生产作必要的调整（如，宽度轴）。
生产线管理者通常扫描每个组合板，把其产品和那些运行在生产区的进行比较，若不同则开始转换。
转换的自动化大大地改善了利用率。
主机通信工具使用产品概念，来吸收操作员需要用来在生产线上运行产品的所有信息。
有了这些工具，主管可以设定那些要下载或上载的数据；这消除了操作员出错的机会和减少快速转换时的不确定性。
送料器管理系统（FMS）和元件管理系统（CMS）是应用于报废度量标准的通用工具。
（SPC和CVT也应用于这个度量标准。
）FMS跟踪工厂内送料器资源的位置和生产统计资料。
因为送料器有关的错误可能是报废元件的主要原因，FMS把工厂看作送料器可能放置的几个区域。
因此，工具通常要求送料器以条形码作标记，作为送料器装载操作的一部分来扫描。
从送料器吸取和报废的元件计数自动的和每个送料器联系在一起。
然后，工具可用来识别和找到需要维护的送料器。
因为送料器是从机器上安装和拆卸的，FMS工具自动地跟踪和分配计数和错误数量给每个送料器。
CMS工具跟踪工厂内的元件库存清单。
和FMS一样，它把工厂按区域划分，在这里可以找到元件，并当元件移动时，CMS跟踪它们。
高级的CMS工具显示现时的元件信息，定义区域内的零件位置，低存数元件报警，以查明接近所定义的用尽极限的元件料盘数量，和与元件有关的过程度量标准的图表（例如，按零件/销售商/批号的报废）。
或许，在评估标准中最动态的发展是，品质的文件编辑工具的应用。
它们可用来描述制造过程和给生产车间派发专门的工作指示，消除了只提供单一的解决方案给包装信息，如装配图纸、程序安排图表和操作指示，所造成的效率低下。
文件编制工具迅速把工厂推向无纸张运作，这里，所有要求的信息放在单一的文件内，可独立于其它工具使用。
文件编制的运行可在单台计算机上、手工装配站或生产线上，消除了报告乱放或无效的工作指示的混乱。
重要的是，通过把制造信息结合在单一的数据包中，文件编制工具提供了一个标准来制造产品和促进车间内ISO9000的认识。
最后，在品质计量标准的测量中占主导的其它工具包括，检查工具、生产线管理者和主机通信装置。
如前面所说，品质检查工具可以是手工的或自动的，看其应用而定。
在生产线上累加缺陷的能力证明是自动工具最大的实惠，它允许改进的跟踪，提供寻找关键制造问题的指示。
大多数制造商采用一系列的工具，跨过主要的度量标准工作，来增强工具投资的回归，同时支持度量标准的关键前提：
追寻既定的目标和目的（图三）。
图三、过程控制工具表，可看出利用率横跨几个主要标准。
6.评估标准。
随着目标和目的的制定、标准达到一致和得到制定、关键的运作在行进的基础上用选择的工具得到标识和测量，是时候评估这测量了。
这对于描述制造性能的历史和把结果与目标相比较是必要的。
只有当呈现了过程及其变量的准确图形后，才可以向希望的方向迈进。
7.改进过程。
当手上持有制造过程的准确图形时，那些不支持目标的区域将变得清楚。
然后，作出调整，以达到改进度量标准和减少棘手的偏移的目标。
8.评估改进。
现在，基本的目标达到了吗？
这一步实际上是第六步的评估过程的听诊，改进和评估变成运作中的一个行进部分。
那些掌握这个连续准则的人将具备在当今迅速变幻的市场中成功的极具竞争性的法宝。
结论
实施这八个步骤的最终理由是极其简单的：
即，生存。
制造商所面对的市场压力将不会随着时间而减少。
市场之间的边界正在消失，竞争更加激烈。
成功的人能够对客户反应是迅速、高效并带有很强的控制，因为他们的顾客的要求不会变得越少。
通过增加产出、利用率最高化、减少报废以及通过履行行进中的过程控制改进来改善品质，原设备制造商（OEM）和合约制造商（CM）将能够降低成本、改善效益、开发和维持生意，以及抓住开朗的客户忠诚。
一，对过程方法的质量管理原则的理解
将相关的资源和活动作为过程来进行管理，可以更高效地达到预期的目的。
过程：
使用资源将输入转化为输出的活动的系统。
过程方法：
组织系统地识别并管理所采用的过程以及过程的相互作用。
管理职责、资源管理、产品的实现、测量、分析和改革进，构成了一个P（Plan策划）——D（Do实施）——C（Check检查）——A（Action改进）循环，对此循环的持续改进，又构成了螺旋上升，使PDCA循环进入一个更高的层次。
我们强调的追求完美，“零缺点的质量控制”就体现在对每一个过程的控制之中。
从大的过程到每一个细微的小过程，从产品实现的主过程到每个支持性过程中都充分运用PDCA循环。
对过程的控制就是提高效率，这是达到高效优质的必经途径。
什么是SPC、SPD与SPA？
一、概述
近年来，由于科学技术的迅猛发展，产品的不合格品率迅速降低，如电子产品的不合格率由过去的百分之一、千分之一降低到百万分之一（ppm，10–6），乃至十亿分之一（ppb，10–9）。
质量控制方式也由过去的3s控制方式演进为6s控制方式。
3s控制方式下的稳定状态不合格品率为2.7×10–3（0.27%），6s控制方式下的稳定状态不合格品率仅为2.0×10–9（10亿分之二），参见图1。
（略）这就是21世纪的超严格质量要求，各种产品都有其相应的超严格质量要求。
因此，著名的美国质量管理专家朱兰早在1994年就在美国质量管理学会年会上指出：
“21世纪是质量的世纪”。
大家知道，贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。
对如此严格的质量要求，采取什么样的科学措施和科学方法来贯彻预防原则并保证质量方针和目标的实现呢？
这就要提到“SPC”、“SPD”与“SPA”。
二、什么是SPC、SPD与SPA？
1．SPC
SPC（StatisticalProcessControl）即统计过程控制，是20世纪20年代由美国休哈特首创的。
SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。
这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。
但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。
2．SPD
SPD（StatisticalProcessDiagnosis）即统计过程诊断，是20世纪80年代由我国质量管理专家张公绪首次提出的。
1980年，张公绪提出选控控制图系列。
选控图是统计诊断理论的重要工具，奠定了统计诊断理论的基础。
1982年，张公绪又提出了“两种质量诊断理论”，突破了传统的休哈特质量控制理论，开辟了质量诊断的新航向。
此后，我国又提出“多元逐步诊断理论”和“两种质量多元诊断理论”，解决了多工序、多指标系统的质量控制与质量诊断问题。
从此，SPC上升为SPD。
SPD是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断，从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目的。
目前，我国依据上述诊断理论已开发出两种诊断软件。
一种是依据“两种质量诊断理论”开发的应用软件SPCD2000，用于诊断多工序生产线中上工序对下工序的影响；另一种是依据“多元逐步诊断理论”和“两种质量多元诊断理论”开发的多元诊断软件DTTQ2000，用于多因素相关条件下的诊断。
而后者同时也考虑了上工序对下工序的影响。
3．SPA
SPA（StatisticalProcessAdjustment）即统计过程调整，是SPC发展的第三个阶段。
SPA可判断出异常，告之异常发生在何处，因何而起，同时还给出调整方案或自动调整。
SPA从90年开始提出，目前尚无实用性成果，正在发展之中。
4．接近零不合格品过程的SPC在通常的SPC中，控制对象是不合格品，在接近零不合格品过程中，大量产品为合格品，而不合格品仅偶而出现，故控制对象也自然由不合格品数改换成为相邻不合格品间的合格品数。
从而引出一系列新理论，构成了一个新学科。
我国清华大学孙静博士就是接近零不合格品过程的质量控制专家，提出了多项达到国际水平的成果，如接近零不合格品过程的判异准则、判稳准则，接近零不合格品过程的CUSUM控制图、EWMA控制图等成果。
而CUSUM控制图、EWMA控制图远优于国外的两阶段控制图法。
如何在生产实践中应用SPC
SPC即指统计过程控制。
它能科学地区分出生产过程中的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时警告，以便人们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。
SPC强调全过程的预防，就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC的特点是：
1）SPC是全系统的、全过程的、要求全员参加，人人有责。
这与全面质量管理的精神完全一致。
2）SPC强调用科学的方法（主要是数理统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防。
3）SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。
SPC的上述特点与2000版ISO9000要求的三个强调：
1）强调“把一切看成过程”；2）强调“预防”；3）强调“统计技术的应用是不可剪裁的”是一致的。
因此，企业各级领导及质量专业人士应该明确：
SPC是推行ISO9000的基础。
一、SPC在企业应用中的一般步骤
1．技术培训
主要培训SPC的重要性、正态分布等数理统计基本知识、质量管理七种工具（其中特别要对控制图深入学习）、两种质量诊断理论、如何制订过程控制网图、如何制订过程控制标准等。
2．确定关键变量（即关键质量因素）
a.对全厂的各道工序都要进行分析，找出对产品影响最大的变量，即关键变量；
b.列出过程控制网图，即按工艺流程顺序将每道工序的关键变量在图上标出。
3．提出或改进规格标准
a.对步骤2得到的每一个关键变量进行具体分析；
b.对每个关键变量建立过程控制标准，并填写过程控制标准表。
4．编制控制标准手册并予以落实
将有关过程控制标准的文件编制成明确易懂、便于操作的手册，让各道工序使用。
5．对过程进行统计监控
主要应用控制图对过程进行监控，使用中若发现控制标准有问题，则需要对控制标准手册进行修订。
6．对过程异常进行诊断并采取措施解决问题
a.可运用传统的质量管理方法，如七种工具，进行分析；
b.可应用诊断理论，如两种质量诊断理论，进行分析和诊断；
c.在诊断后的纠正过程中可能引出新的关键质量因素，应及时反馈到步骤2、3、4。
二、休哈特控制图的种类、用途及应用控制图需要考虑的问题
根据国标GB4091，常规休哈特控制图包括计量控制图四种：
均值—极差控制图（Xbar—R）、均值—标准差控制图（Xbar—Rs）、中位数—极差控制图（Xmed—R）、单值—移动极差控制图（x—Rs）；计数控制图四种：
不合格品率控制图（P）、不合格品数控制图（Pn）、缺陷数控制图（C）、单位缺陷数控制图（U）。
它们的用途分别是：
1．Xbar—R控制图是最常用的基本控制图。
它适用于各种计量值。
Xbar控制图主要用于观察分布的均值变化；R控制图用于观察分布的分散情况或变异度的变化，而Xbar—R控制图则将两者联合运用，以观察分布的变化。
2．Xbar—Rs控制图与Xbar—R控制图相似，只是用标准差图（s图）代替极差图（R图）。
极差计算简便，故R图得到广泛应用，但当样本容量较大时，应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用s图来代替R图。
3．Xmed—R控制图与Xbar—R控制图相比，只是用中位数代替均值图。
由于中位数的计算比均值简单，所以多用于需在现场把测定数据直接记入控制图的场合。
4．x—Rs控制图多用于：
对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、检验昂贵的场合；样品均匀，多抽样也无太大意义的场合。
由于它不象前三种控制图那样能取得较多的信息，所以它判断过程的灵敏度要差一些。
5．P控制图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标的场合。
应注意的是，在根据多种检查项目综合评定不合格品率的情况，当控制图显示异常时，难以找出异常的原因。
因此，使用P图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据。
常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、各种差错率等。
6．Pn控制图用于控制对象为不合格品数的场合。
设n为样本大小，P为不合格品率，Pn作为不合格品数控制图的简记记号，由于计算不合格品率需进行除法，比较麻烦，所以在样品大小相同的情况下，用此图比较方便。
7．C控制图用于控制一部机器、一个部件、一定长度、一定面积或任何一定的单位中（即样本大小不变）所出现的缺陷数目，如布匹上的疵点数、铸件上的砂眼数、机器设备的缺陷数或故障次数等。
8．U控制图。
当样本大小变化时，不宜用C控制图，需换算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。
应用控制图需要考虑以下问题：
1）控制图用于何处？
原则上讲，对于任何过程，凡需要对质量进行控制管理的场合都可以应用控制图。
但还应注意区分计数值和计量值，另外所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律，对于一次性或少数几次的过程显然难于应用控制图进行控制。
2）如何选择控制对象？
在使用控制图时应选择能代表过程的主要质量指标作为控制对象。
一个过程往往具有各种各样的特性，需要选择能够真正代表过程情况的指标。
如内圆磨工序，应选择内径尺寸偏差及变动量进行控制。
3）怎样选择控制图？
首先应根据所控制质量指标的数据性质选择采用计数或计量值控制图中的一种。
其次要确定过程中要控制的因素是单指标还是多指标，选择用一元控制图还是用多指标控制图。
最后，还需要考虑其他要求，如检出力大小、抽取样品、取得数据的难易程度、是否经济等。
4）如何分析控制图？
如果控制图点子出界或界内点子排列非随机，则应认为生产过程失控。
但在判断过程失控前，应首先检查样品的取法是否随机、数据的读取是否正确、计算有无错误、描点有无差错，然后再来调查生产过程方面的原因。
5）对于点子出界或违反其他判断判定准则的处理，应执行“查出异因、采取措施、保证消除、不再出现、纳入标准”的20字原则，立即追查原因，并采取措施防止它再次出现。
否则，就不如不搞控制图。
6）一般来说，控制图只能告警，而不能告诉引起异常的原因。
要找出造成异常的原因，除根据生产和管理方面的技术与经验来解决外，应用“两种质量诊断理论”和“两种质量多元诊断理论”来诊断是十分有效的。
7）控制图的重新制定十分重要。
控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、环境，即4M1E）来制定的。
上述条件一旦发生变化，控制图也必须重新加以制定。
另外，控制图在使用一段时间后，应重新抽取数据，进行计算，加以检验。
8）控制图应加以妥善保管。
控制图的计算及日常的记录都应作为技术资料加以妥善保管。
对于点子出界或界内点子排列非随机以及当时处理的情况都应予以记录，因为这些都是以后出现异常查找原因的重要参考资料。
有了长期保存的记录，便能对该过程的质量水平有清楚的了解，这对于今后在产品设计和制定规格方面是十分有用的。
SPC—统计过程控制
SPC—统计过程控制
在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种：
正常波动和异
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