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统计过程控制理论（SPC）的发展趋势与应用情况
摘要：
统计过程控制技术作为产品制造加工过程中的主要质量工具，已在机械、化工、电子、食品、计算机集成技术等很多行业得到广泛的应用。
但在企业实际的质量管理中，统计过程控制技术只作为一种纯粹的统计工具，用来统计产品质量问题发生后的状况，忽略了其对有用质量信息的挖掘能力和查找质量问题原因的能力。
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：
正常波动和异常波动。
它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。
造成这一现状的根本原因是质量数据的分散和无序，大大降低了统计过程控制系统分析缺陷原因和持续改进产品质量的功能。
因此能否有效组织和管理制造质量数据，成为企业实施统计过程控制的关键。
关键词：
SPC技术统计过程控制的发展领域应用情况与误区
一、引言
统计过程控制理论（spc）是美国w.a.shewhart博士于1924年提出的一种借助数据统计方法的过程控制工具。
在质量控制中，可应用spc对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出告警。
写作内容：
1、SPC能给企业带来什么好处？
通过预防的策略来降低企业的成本，事后检查的质量管理模式造成极大的浪费；使质量管理有据可依，有的放矢，用数据来分析问题和解决问题；使企业的质量改善活动成果有衡量标准。
2、为何SPC在国内的企业当中应用较少，而在国外企业却是非常普及？
由于我国大多数企业的质量管理跨越了统计质量管理阶段，在推行全面质量管理中也未能在企业中推广普及SPC在企业的实际应用，所以致使我国企业在SPC的应用方面比较落后；而日本企业和欧美等企业的质量管理历程中经历了统计质量管理阶段，所以应用非常普及，应用得也比较成熟。
3、SPC在欧美、日本及在我国的发展历史是如何的？
二战后经济遭受严重破坏的日本在1950年刚接触SPC便十分敏感，立刻引进并大力推广。
经过30年的努力，日本终于跃居世界质量与生产率的领先地位。
美国著名质量管理专家伯格（RogerW.Berger）教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。
在日本强有力竞争的威胁下，从80年代起，西方工业国家纷纷开展“SPC复兴”运动，美国从1980年开始大力推行SPC，经过15年的努力，才于1995年在民用品的质量方面和日本扯平。
我国从60年代起就开始引进了SPC，当时由于生产发展的水平以及政治环境的制约，未能在企业中打下基础。
但学术界一直没有停止沿着SPC探索的脚步。
SPC虽然能对过程的异常进行告警，但对于诊断出造成异常的原因和发生的地点却无能为力。
1982年张公绪教授提出了两种质量诊断理论，解决了SPC只能控制而不能诊断的问题，将SPC上升为SPD（统计过程诊断）受到国内外同行的赞誉。
此后张教授和他的学生继续耕耘，向诊断理论多元化、小批量化、模糊化以及接近零不合格过程的方向发展，取得了一系列国际水平的成果。
目前，SPD已经进入实用性阶段，我国仍然居于领先地位。
4、如何实施SPC？
首先企业高层要有足够的认识，并给予大力的支持；要在公司内部普及SPC的知识，形成用数据来分析问题和解决问题的习惯；按照循序渐进的方法，逐步地实施；实施SPC切忌走形式，系统反应出工序中的异常情况时，相关部门要作出积极的行动分析与解决问题；
5、SPC只有当公司发展成大公司后才适用吗？
小企业能够用SPC控制吗？
SPC的应用适合任何规模的公司，而且企业实施SPC越早，对公司的发展就越为有利。
6、SPC与六西格玛的关系？
SPC处于六西格玛DMAIC五个阶段中的最后一个阶段，C（Control）阶段，即控制阶段，它在六西格玛理论中占有非常重要的地位；
7、SPC控制用控制图是什么？
当分析过程之后，证明其是稳定的，则要对过程（工序）进行日常的监控，此时就要用到控制用控制图来实现监控的功能，控制图的控制限就是在分析阶段时得到的，此时采用的工具软件常和分析阶段的工具软件是不一样的，系统记录的是每天或是每个班次的数据。
8、SPC分析用控制图采用什么工具软件？
分析用控制图的做法有多种，有很多企业不采用软件进行分析，而是直接在excel电子表格软件中进行分析，此方法要求操作人员必须要知道相关的知识，如公式的设置等，优点是比较直观，有部分企业采用了一些6SIGMA实施的专用分析软件用来分析当前的工序状况，及计算控制限等。
9、SPC控制用控制图常采用什么工具软件？
因为控制用控制图软件是用于实际的日常监控用，所以在设计上会对企业的实际运作流程考虑得比较多，有些超大型的企业会采用自己内部开发的方式进行，但就SPC本身的运作特点而言，其通用性还是比较大的，所以如企业有特别的需求，只需在原系统上作一些局部的调整即可。
10、SPC实施必须要先对统计理论进行研究吗？
SPC系统关键在于应用，理论上已经是非常成熟的应用，所以企业在实施时无需要求每个人都要对统计理论进行深入的研究，重点是要如何利用这个工具去发现工序中潜在的质量问题。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
依据统计过程控制的基本原理和制造质量数据的特征，提出了统计过程控制系统中质量数据的管理方法，实现了质量数据的合理存储和读取，从而使统计过程控制技术真正实现其质量控制的功能。
中心思想：
为了贯彻过程控制中的预防为主的原则，本世纪20年代美国W.A.休哈特博士（Dr.W.A.Shewhart）首创过程控制（Processcontrol）理论以及监控过程的工具之一控制图（ControlChart），SPC（StatisticalProcessControl）就是在此基础之上发展起来的一套用于侦测过程中的变异的系统；SPC就是应用统计方法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。
它强调通过过程的预防来减少或避免出废品、次品，就像医生给人们注射防疫针使其不得病一样。
它着眼于全系统、全过程，要求全员参加，人人有责；它要求用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防，不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。
理论意义：
统计过程控制是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。
由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。
因而，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。
统计过程控制自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。
在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。
SPC非常适用于重复性生产过程。
它能够帮助我们进行以下工作：
1.对过程作出可靠的评估。
2.确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力。
3.为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生。
4.减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。
实践意义：
SPC作为质量改进的重要工具，不仅适用于工业工程，也适用于服务等一切过程性的领域。
在过程质量改进的初期，SPC可帮助确定改进的机会，在改进阶段完成后，可用SPC来评价改进的效果并对改进成果进行维持，然后在新的水平上进一步开展改进工作，以达到更强大、更稳定的工作能力。
二、正文
SPC为什么可以降低企业次品率、提升产品质量？
为什么越来越多的企业采用SPC进行质量控制？
有什么简便而有效的工具可以使企业轻松使用SPC进行质量控制？
本文拟对以上问题作简单论述。
使用SPC技术，管理者可以清楚地知道：
这个过程稳定吗？
它处于控制状态吗？
这个过程的能力足够吗？
根据问题的答案采取适当措施以纠正或维持过程现状，从而使过程持续稳定地提供合格产品。
SPC技术的出现之前，质量管理就是检验，抓质量就是把好检验关，这样纯粹的检验只能发现和剔除不合格品，而不合格品被发现时，其损失已经造成。
即便是采取措施，也只能是“亡羊补牢”。
越来越多的内部损失和售后投诉索赔让企业不堪重负。
SPC技术的出现，让质量管理从这种被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主，从而大大降低了企业的生产成本，同时也为企业赢得了更多的定单和更好的商誉。
近十年来，随着信息技术的飞速发展，使得SPC所需要的对大量数据实时收集、计算和分析可以借助于计算机和软件来轻松的实现，从而在全球掀起了SPC应用的热潮并持续至今。
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；美国三大汽车工业集团的QS9000认证也将SPC列为一项重要内容；同时，在企业中大力推行的全面质量管理（TQM）工作中，SPC也由于它特有的功能成为一项必不可少的组成部分。
有鉴于此，世界许多大公司不仅自身采用SPC，而且要求供应商也必须采用SPC控制质量，SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具。
二、SPC在中国的应用
在中国对SPC理论的普及和应用主要是近几年的事。
随着市场竞争的日益激烈，企业对产品的质量提出了更高的要求，特别是加入WTO的日益临近，企业将面临着全球化的产品竞争，而产品竞争的法宝就是以质取胜，质量无国界，企业要想加入全球产业链之中，就必须按照国际统一的质量管理标准和方法进行质量管理。
近年来，越来越多的企业意识到这一点，纷纷通过了ISO9000、QS9000等质量管理认证，由此中国的许多企业开始进入“新质量管理时代”，它以建立企业产品质量优势为核心。
为此，依靠人力的传统的质量管理方法已不足以解决企业复杂的质量管理问题，信息化的质量管理已成为企业的普遍选择，这就需要企业借助SPC软件来加以解决。
相对于传统的质量管理方法，SPC更加注重质量管理的实效性、系统性，更加重视企业与外界的采供关系（供应链概念），更加支持国际化的经营等，是企业在“新质量管理时代”的最有力的工具和质量保证手段。
经过近二十年的高速发展，今天大多数的中国企业无论是从企业的信息管理的硬件，还是从掌握信息应用的人员数目来说，都已经具备了实施SPC的企业环境。
目前已有越来越多的企业开始采用SPC来进行质量管理，并很快便取得了废品率大大降低、产品质量大幅改善等明显成效，同时大型企业也开始要求供应商也采用SPC控制质量，SPC正以其显而易见的功效得到企业的认同。
据著名质量管理学家张公绪教授称：
“中国企业太需要SPC了。
”对于行内人士来说，提起张公绪教授，人们自然就会想起他致力推行的SPC（英文StatisticalProcessControl的简称，即统计过程控制），就会想到他在此基础上发展起来的SPD（英文StatisticalProcessDiagnosis的简称，即统计过程诊断）。
当记者登门造访时，张教授更是语出惊人：
“我们的过程管理与国外的先进水平（六西格玛）的差距是多少？
对于国内的三西格玛企业而言是差2万倍，而对于国内的二西格玛企业而言则是差9万倍！
如不迅速赶上，差距可能还会拉大。
”水平相差2万倍至9万倍并非危言耸听，两万倍乃至九万倍的差距是怎样算出来的？
张教授说，这是经过严格地科学比较得出的结论。
他介绍说，世界著名的质量管理奖有三个：
美国的波得里奇奖、日本的戴明奖和欧洲质量管理奖，这三个奖可以代表质量管理的国际先进水平。
前不久中国质量协会借鉴上述奖项的评审办法也设立了全国质量管理奖评奖。
可以以此作为我国质量管理总体现状的一个体现。
而比较的指标则是四个奖项中均涵盖的内容项：
领导和经营策略、资源管理、过程管理、信息、经营结果。
把每个奖中的内容项放在天平上一一比较，这个天平就是六西格玛。
经过比较，领导和经营策略、资源管理、信息、经营结果这四项，我国企业和国际水平虽有差距但相去不远，而过程管理却是造成国际水平和我国企业之间天壤之别局面的重要因素。
如说国际水平是六西格玛的话，我国企业的管理大致只处于三西格玛的水平，而六西格玛企业的质量水平较之三西格玛企业要高两万倍，较之二西格玛水平则要高九万倍！
这主要是由我国企业过程管理缺乏科学方法、统计技术造成的。
那么，是我国在这方面的研究水平落后于人吗？
张教授说，非也，相反，我们在这方面的部分研究，例如SPD（统计过程诊断），还处于国际领先地位。
SPC对我们并不陌生，只是没有引起重视。
说到过程管理，就得说到早在20世纪中期就广泛应用于发达国家的SPC（统计过程控制）。
SPC于20世纪20年代首先由美国休哈特（W.A.Shewhart）提出，今天的SPC与当年的休哈特的过程控制方法并无根本的区别。
SPC就是应用统计方法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。
它强调通过过程的预防来减少或避免出废品、次品，就像医生给人们注射防疫针使其不得病一样。
它着眼于全系统、全过程，要求全员参加，人人有责；它要求用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防，不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。
今天所说的六西格玛与SPC与SPD一脉相承并且是SPC与SPD的全面深化。
休哈特的SPC理论开始并没有得到他的同胞的重视，相反，二战后经济遭受严重破坏的日本在1950年刚接触SPC便十分敏感，立刻引进并大力推广。
经过30年的努力，日本终于跃居世界质量与生产率的领先地位。
美国著名质量管理专家伯格（RogerW.Berger）教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。
在日本强有力竞争的威胁下，从80年代起，西方工业国家纷纷开展“SPC复兴”运动，美国从1980年开始大力推行SPC，经过15年的努力，才于1995年在民用品的质量方面和日本扯平。
我国从60年代起就开始引进了SPC，当时由于生产发展的水平以及政治环境的制约，未能在企业中打下基础。
但学术界一直没有停止沿着SPC探索的脚步。
SPC虽然能对过程的异常进行告警，但对于诊断出造成异常的原因和发生的地点却无能为力。
1982年张公绪教授提出了两种质量诊断理论，解决了SPC只能控制而不能诊断的问题，将SPC上升为SPD（统计过程诊断）受到国内外同行的赞誉。
此后张教授和他的学生继续耕耘，向诊断理论多元化、小批量化、模糊化以及接近零不合格过程的方向发展，取得了一系列国际水平的成果。
目前，SPD已经进入实用性阶段，我国仍然居于领先地位。
但是，SPC与SPD在我国企业中的实践却和在学术界取得的成就大相径庭。
张教授说，SPC这个好东西在国外使用得很广泛，在我们这儿却很难推广。
即使走在全国前列的广东，其SPC普及率大概也还不到5%。
SPC的最新发展
经过近70年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。
概括来讲，SPC的发展呈现如下特点：
（1）.分析功能强大，辅助决策作用明显在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化；
（2）.体现全面质量管理思想随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制；（3）.与计算机网络技术紧密结合现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。
适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密；（4）.系统自动化程度不断加强传统的SPC系统中，原始数据是手工抄录，然后人工计算、打点描图，或者采用人工输入计算机，然后再利用计算机进行统计分析。
随着生产率的提高，在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里，SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集，实时传输到质量控制中心进行分析的方式；（5）.系统可扩展性和灵活性要求越来越高企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势，成功运用的系统不仅要适合现时的需要，更要符合未来发展的要求，在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。
四、中国SPC软件业的发展
随着中国企业的发展和加入WTO的日益临近，企业对质量管理提出了更高的要求，需要专业的质量管理软件来进行质量控制，这就带来了对SPC软件越来越大的需求，为中国SPC软件业的发展提供了很好的发展基础。
专家预言，SPC软件将成为中国继财务软件后的又一个企业管理软件的热点。
展望未来，SPC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、QS9000质量管理体系的重要工具，将会得到越来越多企业的采用，掀起企业质量管理信息化的浪潮。
4. 应用实例
下图为质量数据管理方法在E－SPC系统中的应用。
图的上方为按产品结构配置关系列出的产品关键质量特性的属性表及检测规范表，涉及到检测对象自身的属性及控制图所必需的质量参数，左下方为第一个检测对象的检验记录表，右下方为第一个检测对象的均值－极差控制图，其中UCL、CL、LCL分别代表控制图的上控制线、中心线和下控制线。
控制图中有超出下控制线的点（图中用椭圆标示的点），根据控制图判异准则可知该过程存在异常因素，质量管理人员和工艺人员应共同分析，确定并消除过程中存在的影响产品质量的不稳定因素，然后重新采集数据绘制控制图，如果依据控制图判异准则发现过程不稳定，应该从5M1E（人、机、料、法、环、测）6个方面继续寻找造成质量异常波动的原因，依此重复进行，直到过程稳定为止。
E—SPC系统应用实例
SPC应用的十大误区
SPC对很多制造业来讲,已经不是什么新鲜事物了!
但做得好,做出效益的却不多,特别是中小企业.这里,根据实际辅导中所看到的一些问题，在这里以最常用的Xbar-R管制图为例,跟大家做一些探讨.
误区之
（一）:
没能找到正确的管制点。
不知道哪些点要用管制图进行管制,花费大量的时间与人力,在不必要的点上进行管制.熟不知,SPC只应用于重点的尺寸（特性的）.那么重点尺寸\性能如何确定呢?
通常应用FMEA的方法,开发重要管制点.严重度为8或以上的点,都是考虑的对象.（如果客户有指明,依客户要求即可）;
误区之
（二）:
没有适宜的测量工具.
计量值管制图,需要用测量工具取得管制特性的数值.管制图对测量系统有很高的要求.通常,我们要求GR&R不大于10%.而在进行测量系统分析之前,要事先确认测量仪器的分辨力,要求测量仪器具有能够分辨出过程变差的十分之一到五分之一的精度,方可用于制程的解析与管制,否则,管制图不能识别过程的谈判.而很多工厂勿略了这一点,导致做出来的管制图没办法有效的应用,甚至造成误导;
误区之（三）:
没有解析生产过程,直接进行管制.
管制图的应用分为两个步骤:
解析与管制.在进行制程管制之前,一定要进行解析.解析是目的是确定制程是的稳定的,进而是可预测的,并且看过程能力是否符合要求.从而了解到过程是否存在特殊原因、普通原因的变差是否过大等致关重要的制程信息。
制程只有在稳定，并且制程能力可以接受的情况下，方才进入管制状态。
误区之（四）：
解析与管制脱节。
在完成制程解析后，如果我们认为制程是稳定且制程能力可接受的，那么，就进入管制状态。
制程控制时，是先将管制线画在管制图中，然后依抽样的结果在管制图上进行描点。
那么，管制时管制图的管制线是怎么来的呢？
管制图中的管制线是解析得来的，也就是说，过程解析成功后，管制线要延用下去，用于管制。
很多工厂没能延用解析得来的管制线，管制图不能表明过程是稳定与受控的。
误区之（五）：
管制图没有记录重大事项。
要知道，管制图所反应的是“过程”的变化。
生产的过程输入的要项为5M1E（人、机、料、法、环、量），5M1E的任何变化都可能对生产出来的产品造成影响。
换句话说，如果产品的变差过大，那是由5M1E其中的一项或多项变动所引起的。
如果这些变动会引起产品平均值或产品变差较大的变化，那么，这些变化就会在XBAR图或R图上反映出来，我们也就可以从管制图上了解制程的变动。
发现有变异就是改善的契机，而改善的第一步就是分析原因，那么，5M1E中的哪些方面发生了变化呢？
我们可以查找管制图中记录的重大事项，就可以明了。
所以，在使用控制图的时候，5M1E的任何变化，我们都要记录在管制图中相应的时段上。
误区之（六）、不能正确理解XBAR图与R图的含义。
当我们把XBAR-R管制图画出来之后，我们到底从图上得哪些有用的资讯呢？
这要从XBAR及R图所代表的意义来进行探讨。
首先，这两个图到底先看哪个图？
为什么？
R反应的是每个子组组内的变差，它反映了在收集数据的这个时间段，制程所发生的变差，所以他代表了组内固有的变差；XBAR图反映的是每个子组的平均值的变化趋势，所以其反映的是组间的变差。
组内变差可以接受时，有明分组是合理的；组间变差没有特殊原因时，表明我们在一段时间内，对过程的管理是有效的、可接受的。
所以，我们一般先看R图的趋势，再看XBAR图。
误区之（七）、管制线与规格线混为一谈
当产品设计出来之后，规格线就已经定下来了；当产品生产出来后，管制图的管制线也定出来了。
规格线是由产品设计者决定的，而管制线是由过程的设计者决定的，管制线是由过程的变差决定的。
管制图上点的变动只能用来判断过程是否稳定受控，与产品规格没有任何的联系，它只决定于生产过程的变差。
当西格玛小时，管制线就变得比较窄，反之就变得比较宽，但如果没有特殊原因存在，管制图中的点跑出管制界线的机会只有千分之三。
而有些公司在画管制图时，往往画蛇添足，在管制图上再加上上下规格线，并以此来判产品是否合格，这是很没有道理，也是完全没有必要的。
误区之（八）、不能正确理解管制图上点变动所代表的意思
我们常常以七点连线来判定制程的异常，也常用超过三分之二的点在C区等法则来判断制程是否出现异常。
如果是作业员，只在了解判定准则就好了；但作为品管工程师，如果不理解其中的原委，就没有办法对这些情况作出应变处理。
那么这么判定的理由是什么呢？
其实，这些判定法则都是从概率原理作出推论的。
比如，我们知道，如果一个产品特性值呈正态分布，那么，点落在C区的概率约为4.5%，现在有三分之二的点出现在4.5%的概率区域里，那就与正态分布的原理不一致了，不一致也就是我们所说的异常。
误区之（九）、没有将管制图用于改善
大部分公司的管制图都是应客户的要求而建立，所以，最多也只是用于侦测与预防过程特殊原因变异的发生，很少有用于过程改善的。
其实，当管制图的点显示有特殊原因出现时，正是过程改善的契机。
如果这个时候我们从异常点切入，能回溯到造成异
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