什么是SPC
SPC即英文 “Statistical Process Control”之缩写,意为 “统计制程控制” SPC或称统计过程控制。SPC首要是指应用统计分析技术对生产过程执行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，进而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人士及时采取措施，清除异常，复苏过程的平稳，进而高达提升和控制质量的目的。
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、方法和环境等基本原因的波动影响导致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免原因）产生的。它对产品质量影响较小，在技术上很难清除，在经济上也不值得清除。异常波动是由系统原因（异常原因）产生的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和清除。过程控制的目的就是清除、避免异常波动，使过程处在正常波动状态。
">编辑] SPC起源与发展
SPC的基本原理和方法是上世纪30年代由Shewhart博士为了有效地对生产过程中产品质量执行监测控制而提出的，迄今已有70多年的历史。自创立以来，它就在工业和服务等行业得到了推广和运用。二战期间美国将其策划为战时质量管理标准，为保证军工产品的质量和及时交付起到了重要作用。战后的日本从1950-1980年在工业界普遍推广和应用SPC，使日本跃居世界产品质量和生产率的领先地位，以至于美国著名的质量管理专家Berger教授也曾说：日本成功的基石之一就是SPC。从上世纪80年代起，SPC在很多工业发达国家复兴，世界很多大公司也纷纷在自己内部积极推广和应用SPC。尽管，SPC是从产品的质量监控开始的，但经历70多年实践和发展，特别是与计算机技术的紧密结合，其原理和方法现已普遍应用于设计、销售、服务、管理等过程。
3σ原理简介
当过程仅仅俺有正常变异时，过程的质量特性是呈现正态分布的，其分布状态如下：
休哈特建议用界限±3σ来控制过程，就是说，在10000个产品中不胜过27个不合格品显现，就觉得改生产过程是正常的，若高达27个以上，就觉得过程失控。
在当时，这是一个非常高的要求，一般的企业都很难高达这个水平，而在今天，企业的质量管理水平诚然已经远远不止这个水平，甚至一部分企业广泛要求5σ的水准，诚然，这和某些行业相关系，比如汽车电子和汽车钣金的水准就不是一个数量级的。
SPC技术原理
控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程执行分析评价，依据反馈信息及时发现系统性原因显现的征兆，并采取措施清除其影响，使过程保持在仅受随机性原因影响的受控状态，以高达控制质量的目的。当过程仅受随机原因影响时，过程处在统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统原因的影响时，过程处在统计失控状态（简称失控状态）。受于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从平稳的随机分布；而失控时，过程分布将发生更改。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程执行分析控制的。因此，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，进而使产品和服务平稳地满足顾客的要求。
统计学的几个基本概念
1） 计量值与计数值
计量值：其特点是值得接连读取的该数据；
计数值：其特点是不可以接连读取的该数据。
2） 总的、个体、样本、抽样
总的：由具有某种共同特性的单位个体构成的较大数量的整体。三特性：同质性、大批性和差异性。
样本：由整体里的一定数量（部分或全部）个体构成的群体。
质量管理中常用的统计分析方法
介绍的下方这些工具和方法具有很强的实用性，而且较为简单，在很多国家、地区和各行各业都得到普遍应用:
控制图:用来对过程状态执行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特质的统计图，能够直观地表明出报告的分布情形。排列图:又叫帕累托图，它是将各个项目造成的影响从最首要到最次要的顺序执行排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的首要、次要、一般困难，找出影响产品质量的首要原因，识别执行质量改进的可能。 散布图: 以点的分布反应变量之间有关情形，是用来发现和表明两组报告之间有关关系的类型和程度，或证实其预期关系的一种示图工具。 过程能力指数（Cpk）：分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。频数分析：形成观测量中变量不同水平的分布情形表。 描述统计量分析：如平均值、最大值、最小值、规模、方差等，了解过程的一部分总的特质。 有关分析：研究变量之间关系的紧密程度，而且如果变量均为随机变动的，不分主次，处在同等地位。 回归分析：分析变量之间的相互关系。 SPC控制图类型
1、控制图种类(以报告来分)
1）计量值控制图
Xbar-R（X-R）：平均值与全距（极差）控制图X-Rm：个别值与全距控制图
2） 计数值控制图
P-chart:不良率控制图Pn-chart:不良数控制图C-chart:缺点数控制图U-chart:单位缺点数控制图
控制图应用
1） SPC控制图三要素：坐标、管制界限、报告点；组成完整的SPC图。
2） 计算：
A． Xbar-R(平均值与全距（极差）控制图): Xbar=∑Xn/n, R =Xmax-Xmin ，R=∑Rn/n
UCL=X +A2*R LCL=X -A2*R
UCL=D4*R LCL==D3*R
B．P-chart:不良率控制图 P=P‘（NG）/∑N *100%
C．C-chart:缺点数控制图
D．U-chart:单位缺点数控制图
2、控制图种类(依用途来分)
1）控制用控制图
追查不正常原因 快速清除此項原因 研究采取防止此項原因重复发生的措施。
2）分析用控制图
決定方針用 过程分析用 过程能力研究用 过程控制准备控制图的首要功能
应用控制罔可以达到“事前”预防为主的过程控制。具体来看控制图能够：分析过程能否受控，过程能力能否充分；在过程显现异常时及时报警.防止不合格品的发生；能够对过程情形“实时监控”，降低对常规检验的依靠性。
应用SPC控制图执行过程控制被界定为分析和监控两个阶段。在这两个阶段所运用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。在企业的事实应用中。对于每个SPC控制图项目，都务必经历这两个阶段。
在分析阶段首先要依照标准要求执行生产准备。保证生产是在5MIE因索无异常的情形下执行；然后用生产过程收集的报告计算控制界限，作成分析用控制图、直方图或执行过程能力分析，检验生产过程能否处在统计稳态以及过程能力能否充足。假使任何一个不能满足。则务必寻求原因实行改进，并从新执行生产准备及上述分析.直到达到过程处在统计‘稳态和过程能力充分这两个阶段性目标，则宣布分析阶段终结，进入监控阶段。
监控阶段的首要工作是应用控制用控制图执行过程日常监控。此时控制冈的控制界限已经依据分析阶段的结果而确定，生产过程的报告及时绘制到控制网上，并紧密观察控制图，控制图中点的波动情形可以表明出过程受控或欠控，假使发现失控.务必寻求原因并赶紧清除其影响。事实上.监控阶段控制图的采取分析阶段确定的控制界限并没有确切。从控制界限计算公式可以看出每输入一个新的报告点都需要从新计算一次控制界限。在没有信息技术的支持来完成如此繁重的运算时。短时间内运用分析阶段确定的控制界限也是值得的。
绘制SPC控制图应遵循的步骤与方法
分析用控制图
1)识别核心过程.选取控制图要控制的核心质量特性；
2)依据质量特性及适用的场合选取控制图类型；
3)确定合适的样本组、样本量大小和抽样间隔；
4)收集并记录20—25个样本组的报告。一般每组样本量n--4-5个，如此保证控制过程的检山率为84%一90%；
5)计算各组样本的统计量(均值、标准差、极差等)；
6)计算中心线和控制限；
7)绘制控制罔(画坐标轴、中心线和上下控制限，依据样本值打点，记人有关事项)；
8)分析样本点的排列形状，分析过程能否受控。
控制用控制图
当分析用控制图中点子均在控制限之内或排列元缺陷时，能显示生产过程平稳，无系统冈素影响生产过程.尚不能表明不合格率差于允许值。所以，在分析用控制图基础上需要绘制控制用控制图，步骤如下：
1)清除系统原因。
根据分析用控制图供应的信息分析生产过程能否平稳.即能否有系统原因在起作用。假使存在系统原因，应设法清除。
2)从新计算控制限。
刨去分析用控制图中无代表性的报告(如落在界限外点子的报告)后。从新计算中心线和控制限。
3)证实分布规模位于公差界限之内。只有当生产过程平稳且产品质量特性值分布规模位于公差界限之内时，才可保证不显现批量
不合格品。所以应利用分析控制网的报告绘制直方图，并与公差界限比较，或直接计算工序能力指数.从而采取相应措施。
4)控制用控制图的运用。在证实过程平稳并具备充足的工序能力后.便可开始批量生产.用控制用控制图控制批量生产过
程.即依据控制图类型抽取样本执行计算、绘图和分析。
SPC在企业的有效实行
统计过程控制(简称SPC)已经形成很多国际性企业普遍采取的质量管理和改观的技术和方法，它通过运用控制图对生产过程执行分析评价，依据反馈信息及时发现系统性原因显现的征兆，并采取措施清除其影响，使过程保持在仅受随机性原因影响的受控状态，以高达控制质量的目的。
企业有效实行SPC的效益
通过有效实行SPC，可以从下方几个方面使企业受益：
提升产品质量水平减弱质量成本提升客户满意度，赢得许多客户实物质量和管理质量的连续改进帮助获得ISO9000、QS9000认证以科学理论根据和量化管理保证最终输出提升整个提供链的信心不能有效实行SPC的原因
当前我们国内很多企业也开始逐渐认识和推广SPC，但并没有高达预期的效果，为何呢?究其原因，可以分为下方几点：
企业未能形成或清晰质量管理在企业总的发展中的重要位置，而且未能在领导层促成共识。在日趋激烈的竞争中，品质优异永远是不败的一大优势，但要高达优异的品质，不仅需要操作层各成员的付出，更需要管理层共同重视与支持。企业对SPC缺乏充足的全面了解。SPC作为一种过程控制方法，它运用数理统计和几率论原理，可以及时发现生产中的异常情形，进而及时采取措施执行改进，把质量隐患消灭在萌芽状态，真正高达防患于未然。SPC不是简单的几个控制图或统计量，而是要以这些图形或数值为基础建立一个以过程为核心的质量管理体系。企业对实行SPC的前期准备工作重视不够。所谓前期工作，除了对企业质量管理现况把握，还包含对雇员执行SPC基本概念和知识培训，策划一个清晰的质量目标和计划。只有参与者对SPC有了适当的了解和认识，才可激发他们的热情和信心，将它们正确、有效地应用在日常工作中。未能有效地归纳和借鉴其余企业的经验。
即便企业对或许致使不能有效实行SPC的原因有所认识，依然会在实行过程中碰到一部分事实困难，这些困难也是实行不成功的原因。美国一名著名医生在罗斯福总统去世几年后的一次会议上富裕启发性地说，假使罗斯福的医生仍有其余病人，罗斯福或许活到当下。由于优秀的医生需要通过大批的患者持续学习和提升。所以，要善于利用外部优秀的“医生”来归纳事实经验、充实提升应用技能。
如何高达SPC有效实行
针对以上原因，要保证SPC实行成功，企业应重视如下几方面的工作：
管理层的认识和重视
不少企业领导者觉得产品质量差是受于相关工作人士素质差或不负责任产生的。实际上，假使采取先进的质量管理技术和工具，在原有条件不变的情形下，质量就可以得到显著的改进。SPC正是如此一种行之有效的工具。同期，在实行SPC的各阶段都要得到管理层的支持，如在实行SPC的初期阶段要安排培训，这需要资金与时间，需要管理层协调安排。在实行过程中有些过程需要解决较大调整，有的甚至要更改工艺、更换设备等，这些都需要管理层的支持与认可。所以，有效实行SPC，管理层的认识和重视是非常重要的。
增强培训
对有关人士先期执行SPC培训是实行SPC的重要前提工作，由于SPC是基于数理统计和几率论的理论基础上的管理方法，要能在生产过程中正确运用，务必要有适当的理论基础。培训可以采取选送有关人士到外部培训单位参与培训，如有条件则应尽量邀请培训机构到工厂来培训，到厂培训一是值得增长受训的人数，另一面也可以使培训内容更切合工厂的事实，提高培训效果。
重视报告
实行SPC自身就是一种量化管理，报告的质量是非常重要的，报告的精准度、可信度直接影响到我们能否在适当的时机采取合适的行动。影响报告质量的原因首要有两个方面，一面是测量系统影响的，另一面是记录报告、计算等人为的影响。对于测量系统的影响，我们要定期执行测量系统分析，来证实我们的测量系统能否是可用的，进而来保证我们的报告质量，同期要尽量降低人为失误。
借助专业的SPC软件
在实行SPC过程中，受于要运用到大批的报告，同期要对该数据执行计算，并用多种统计方法去分析，这中间的工作量是很大的。如未能及时计算出来结果，做出相应的统计图，就会错过最佳改进机会。在实行SPC活动中，假使能借助专业的SPC软件，这些困难就迎刃而解了。
实行PDCA循环，高达连续改进
戴明博士最早提出了PDCA循环的概念，PDCA循环是能使任何一项活动有效执行的一种逻辑的工作程序：Plan(计划)、Do(实施)、Check(检查)、Action(行动)，尤其是在质量管理中得到了大量的应用。实行SPC也要运用PDCA循环，借助SPC工具，持续地分析质量困难中各种影响要素，分析影响质量困难的首要原因，针对首要原因，采取处理的措施，并执行针对性预防在下一循环中改进，进而高达连续改进的目的。
SPC作为质量改进的重要工具，不仅适用于工业过程，也适用于服务等一切过程性的领域。无论在什么领域运用，都要解决好实行SPC的前期培训工作，重视实行过程的报告质量，必要时借助专业的SPC软件，循环改进，进而使企业的质量水平得到连续改进，在激烈的市场竞争中赢得许多客户。
1、 实行SPC的两个阶段
实行SPC分为两个阶段，一是分析阶段（批量试产阶段），二是监控阶段。在这两个阶段所运用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。
分析阶段的首要目的在于：
一)、使过程处在统计稳态，
二)、使过程能力充足。
分析阶段首先要执行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳活力、设备、测量系统等依照标准要求执行准备。生产准备完成后就可以执行，注意一定要保证生产是在影响生产的各要素无异常的情形下执行；然后就可以用生产过程收集的报告计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或执行过程能力分析，检验生产过程能否处在统计稳态、以及过程能力能否充足。假使任何一个不能满足，则务必寻求原因，执行改进，并从新准备生产及分析。直到高达了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣布终结，进入SPC监控阶段。
监控阶段的首要工作是运用控制用控制图执行监控。此时控制图的控制界限已经依据分析阶段的结果而确定，生产过程的报告及时绘制到控制上，并紧密观察控制图，控制图中点的波动情形可以表明出过程受控或失控，假使发现失控，务必寻求原因并赶紧清除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。
在工厂的事实应用中，对于每个控制项目，都务必经历以上两个阶段，而且在必要时会重复执行如此从分析到监控的过程。
2、SPC控制图（管制图）管制界限的调整
1） SPC控制图特性：追溯性、预期性、保持性（平稳性）；故SPC控制图的管制界限可以延用。
2） 4M1E分析方法，4M1E：人（MAN）、机（MACHINE）、料（MATETIAL）、法（METHOD）、环（ENVIRONMENT）；五要素只要有一个发生更改就务必从新计算。
">编辑]SPC实行的问题点
依笔者辅导企业的粗浅经验﹐觉得企业实行SPC的问题点或缺点有几项﹕
不知找哪些管制特性来实行SPC
企业对SPC大多有一个心理阻碍，那就是又期待、又怕受伤害，期待利用SPC做到不良预防、降低浪费、提高制程能力；但又怕管制特性太多，SPC做不完又不能落实。
制程中找不出重要管制特性
运用者之人命伤亡，且客户亦未特别指定，所以干脆觉得SPC不适用本公司。
不了解管制图的用法
企业对于制程变异之共同原因与特殊原因不知如何分辨，所以在运用管制图与计算管制界限时，甚至在计算制程能力时，大多不晓得将特殊原因刨去，致使管制界限虚张、制程能力虚减。
抽样不合乎接连制程之统计原理
企业实行SPC时，往往利用首末各n件来绘制管制图，殊不知这样仅是对制程开始与终结生产前之质量证实罢了，完全没有测知制程状态与能力之功能。
抽样数不恰当
企业往往仅盲目跟从，而实施XR管制图，不知选用适当之管制图，产生成本上的浪费(如损坏检测)或失去管制图意义(如溶剂比重)。
管制界限与规格界限混淆
对某管制特性，其实只有单边规格，但如倾向另一象界太多，又或许产生质量成本之增长，故索性自订另一象界之规格以防止成本之浪费，形成双边规格。所以，在运用SPC时经常倾向自设规格之象界，致使制程能力误以为不符要求。其实该自设之规格界限充其量仅能称为管制界限罢了﹗比如：某一特性规格为9Kg以上，但如制品达到13Kg以上时﹐则相对务必有较精良之设备，且设备寿命亦将缩短，甚至过高时还或许会适得其反，产生质量不良，所以就将15Kg订为规格上限。这样一来差不多所有的试探报告都临届在规格上限，产生管制图异常、计算之管制上限比规格上限还高、制程能力指数出奇的低，然后还一脸莫名的问：奇怪﹗每一件都合格，为何制程能力指数依然达不足1.0呢﹖
点绘管制图的人士不了解如何判读变异
企业常发现管制图异常是几天前的事，甚至于没有人发现，直到或许的不良件已交入客户手中后，全体品保人士开始祈祷客户不要发现，而且困难也不要在我任职阶段暴发﹗
久久生产一次，如何做管制图
企业以为某一产品许久才生产一次，做管制图是无效益且不经济的，其实只要特性、规格一样，制程条件也一样，尽管是不同产品亦可以依特性别同绘于一张管制图，由于SPC是用于管制制程产出良品的能力，并不是管制产品的质量趋势。
实行SPC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,作出效益的却不多,尤其是中小企业.这里,依据事实辅导中所目睹的一部分困难,跟大家做一部分探讨.
误区之一不能确定正确的管制点。
不晓得哪些点要用管制图执行管制,花费大批的时间与人力,在不必要的点上执行管制.熟不知,SPC只应用于着重的尺寸.那么着重尺寸\性能如何确定呢?一般应用FMEA的方法,开发重要管制点.严重度为8或以上的点,均为考虑的对象.(假使客户有指明,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,需要用测量工具获得管制特性的数值.管制图对测量系统有很高的要求.一般,我们要求GR&R不大于10%.而在执行测量系统分析以前,要事先证实测量仪器的分辨力,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,致使作出来的管制图没办法有效的应用,甚至产生误导;
误区之三没有解析生产过程,直接执行管制.
管制图的应用分为两个步骤:解析与管制.在执行制程管制以前,一定要执行解析.解析是目的是确定制程是的平稳的,从而是可预期的,而且看过程能力能否符合要求.进而了解到过程能否存在特殊原因、普通原因的变差能否过大等致关重要的制程信息。制程只有在平稳，而且制程能力可以接受的情形下，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，假使我们觉得制程是平稳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执行描点。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，管制图不能显示过程是平稳与受控的。
误区之五：管制图没有记录巨大事项。
要知道，管制图所反映的是“过程”的改变。生产的过程输入的要项为5M1E(人、机、料、法、环、量)，5M1E的任何改变都或许对生产出来的产品产生影响。换句话说，假使产品的变差过大，那是由5M1E其中的一项或多项变动所引起的。假使这些变动会引起产品平均值或产品变差较大的改变，那么，这些改变就会在XBAR图或R图上反应出来，我们也就可以从管制图上了解制程的变动。发现有变异就是改观的节骨眼，而改观的第一步就是分析原因，那么，5M1E中的哪些方面发生了改变呢?我们可以查找管制图中记录的巨大事项，就可以明了。所以，在运用控制图的时机，5M1E的任何改变，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，我们见底从图上得哪些有用的讯息呢?这要从XBAR及R图所代表的意义来执行探讨。首先，这两个图见底先看哪个图?为何?R反映的是每个子组组内的变差，它反应了在收集报告的这个时间段，制程所发生的变差，所以他代表了组内固有的变差；XBAR图反应的是每个子组的平均值的改变趋势，所以其反应的是组间的变差。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，显示我们在一段时期内，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分析过程能否平稳受控，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，但假使没有特殊原因存在，管制图中的点跑出管制界线的可能只有千分之三。而有些公司在画管制图时，往往画蛇添足，在管制图上再加之上下规格线，并以期来判产品能否合格，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，也常用胜过三分之二的点在C区等法则来分析制程能否显现异常。假使是作业员，只在了解判定准则就好了；但作为品管工程师，假使不理解其中的原委，就没有办法对这些情形做出应变处理。那么这么判定的理由是什么呢?其实，这些判定法则均为从几率原理做出推论的。比如，我们知道，假使一个产品特性值呈正态分布，那么，点落在C区的几率约为5.5%，当下有三分之二的点显现在5.5%的几率区域里，那就与正态分布的原理不统一了，不统一也就是我们所说的异常。
误区之九、没有将管制图用于改观
多部分公司的管制图均为应客户的要求而建立，所以，最多也导致用于侦测与预防过程特殊原因变异的发生，很少有用于过程改观的。其实，当管制图的点显有特殊原因显现时，正是过程改观的节骨眼。假使这个时候我们从异常点切入，能回溯到产生异常发生的5M1E的改变，困难的症结也就寻到了。用就管制图执行改观时，往往与分组法、层别法相结全运用，会获得很好的效果。
误区之十、管制图是品管的事情
SPC成功的必要条件，是全员培训。每一个人士，都要了解变差、普通原因、特殊原因的观念，与变关有差的人士，都要能看懂管制图，技术人士一定要了解过分调整的概念……等。假使缺乏必要的培训，管制图最终只会被觉得是品管人士的事，而其实我们知道，过程的变差及产品的平均值并没有由品管决定，变差与平均值许多的是由生产过程设计人士及调机的技术人士所决定的。假使不了解变差这些观念，多部分人士全将觉得：产品只要合符规格就行了！显然，这并没有是SPC的意图。所以，只有品管在关注管制图是远远不够的，
SPC控制图（管制图）异常的分析及处理
有下方几种情形属管制图异常：
1. 稍微多出管制上/下限。
2. 接连7点显现在管制中心线的一侧。
3. 接连7点显现连续上升或下滑。
4. 接连3点中有2点靠近管制上/下限。
5. 管制图上的点（7点以上）显现规律性改变。
管制图异常的处理
1．产线员工或班组长发现SPC管制异常时首先；自我检查，能否严格按作业标准（SOP或WI）作业，相邻作业员交叉检验；情形严重，或无法查寻到原因务必立刻通知品质工程师和制程工程师。
2．品质工程师与制程工程师现场分析后，是否在较短的时期内（0.5~1小时）寻到造成异常的原因，采取4M1E分析制程；如依然无法寻到根源，而且情形严重（如：P不良率大大超额），数据上级主管决定能否停线；品质工程师召集有关部门开会讨论，寻求根本原因（制程、设计、材料或其它）。
3．SPC造成异常的原因寻到并实行纠正预防措施后，SPC管制图向管制异常相反的方向转变，表明对策有效；复苏正常生产。此过程务必严密监控。
制程能力指数（参数）CPK
CPK是反应制程能力的一个重要参数；
如CPK≥1.33，表明制程能力较好，需继续维持；如1.33≥CPK≥1，表明制程能力一般，须改进增强；如CPK≤1，表明制程能力较差，急需改进。 SPC的成长特点
70年在全球规模的实践，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，其在企业内的应用规模、程度也已经非常普遍、深入。概括来讲，SPC的成长呈现如下特点：
（1）.分析功能强大，辅助决策作用显著 在大量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依据不同目的、从不同角度对报告执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加深；
（2）.体现全面质量管理思想 伴随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渐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、售后服务及产品运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许多的原因纳入考察监控规模、企业内部不同部门管理职能同期呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可迅速处理不同来源的报告并做到最大程度的资源共享。适应该种需要，SPC与计算机技术特别是网络技术的结合越来越紧密。
（4）.系统自动化程度持续增强传统的SPC系统中，原始报告是手工抄录，然后人工计算、打点描图，或者采取人工输入计算机，然后再利用计算机执行统计分析。伴随生产率的提升，在高速度、大范围、重复性生产的制造型企业里，SPC系统已许多采取利用报告采集设备自动执行报告采集，实时传输到质量控制中心执行分析的方式。
（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成长改变速度呈现出增速度的趋势，成功运用的系统不仅要适合现时的需要，更要符合将来发展的要求，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放开性等方面提出越来越高的要求。
SPC对企业导致的好处
SPC强调全过程监控、全系统参与，而且强调用科学方法（首要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的该种全员参与管理质量的思想，实行SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到事前预防和控制，SPC可以：
对过程做出牢靠的评估；确定过程的统计控制界限，分析过程能否失控和过程能否有能力；为过程供应一个早期报警系统，及时监控过程的情形以防止废品的发生；降低对常规检验的依靠性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大批的检测和验证工作；
有了以上的预防和控制，我们的企业诚然是值得：
减弱成本减弱不良率，降低返工和浪费提升劳动生产率供应核心竞争力赢得普遍客户更好地理解和实行质量体系 ">编辑]SPC的案例分析案例：SPC在封装过程中的应用实例
1.SPC控制特性的定义
T1S6949质量管理体系在事实应用中强调以系统的方法对过程执行分析研究，以确定系统的输入因子，输出因子以及输入对输出的影响作用。产品达到的过程也可以用框图简单地描述为下图：
上图表明，产品达到的过程为由材料、生产参数、设备、人士、环境组成的输入原因通过生产转换成输出产品的过程，同期利用输出的信息来反作用于输入原因，以得到输入原因如材料、生产参数等的连续改进。
输入原因通过生产过程转化成输出的产品，其中的达到过程也就是SPC需要执行监控的工艺过程，诚然针对SPC控制特性的选择并没有是越多越好，受于检验自身是不导致升值效益的过程，所以在行业的应用过程中，顾虑到成本的计算，SPC只会应用在部分核心特性的监控过程中，而核心特性的选择也依据企业本身的生产量力及控制能力的需要来决定的。所以在执行统计过程控制时，首先需要定义控制的对象，然后通过监控生产达到过程中的各大原因对控制对象的作用，检测到过程的特殊原因波动，进而达到提早预防不合格品产品的作用。针对核心特性之外的其余参数，可以通过记录检查表的形式将其记录并保存，以便工艺改进时供应历史根据的参考。
PSC的控制项目对产品特性及工序监控的必要性，一般通过下方几个方面执行考量；
(1)从产品特性要求分析，能否为产品核心特性；
如Tirm Form工序，SPC记录共面性的抽样检验结果，以分析产品目前的生产流程能否处在平稳受控的状态下。产品的核心特性在产品设计阶段己确定。
(2)另一面，在产品生产制造的过程中，核心工序参数的监控对产品质量良率起着巨大的决定作用，利用实时的SPC方法执行工艺参数的监控，能够及时发现生产过程中存在的特殊原因，及时围堵并清除，以得到立刻的改正及预防的作用。
比如，在硅片切割工序(Wafer saw)，工艺上利用对切割槽宽度的定期报告采集，绘制SPC控制图，进而起到过程监控的作用，以防止参数对切割工序导致的过程能力偏移。
(3)客户的特殊要求:
客户的特殊要求可以针对产品的固有特性要求，如封装外观尺寸要求，针对p8AGBdoysize35*35的产品，要求产品的允收规模在35+-0.sm。此外客户的特殊要求也可以针对1艺参数，如Wire Bond的Wire Pull和Ballshear。
封装企业的新产品导入初期阶段，在策划产品生产的控制计划时，SPC的控制特性就是其中务必定义的一个部分。特殊特性的定义首要来因为行业规范，客户的特殊要求以及通过生产经验的累积，归纳出来的核心的过程参数计量型的控制图应用在如下的特性，见下表：
计量型控制图的应用工序及抽样计划
另一面在生产过程中，通过对质量异常情形的分析，经验归纳评估等，同样可以依据工艺的需要建立运用SPC控制方法的过程或特性控制图，比如下表。
部分其它计量型控制图的应用
2.SPC系统实行前的预案
正如前所述，SPC系统会对产品达到中的核心特性执行监控，以发现由原材料，设备、参数、人士组成的生产过程系统能否存在致使失控显现的特殊原因，以及时围堵，防止不合格品的显现。在SPC系统实行前，我们需要从下方几个方面做好准备，如图2.4。
上线实行前的预案工作同样遵守SMEI的原则。SPC实行人士需要从Man(人)，Machine(机)，恤terial(物)，Method(方法)，Measurement(测量)和Environment(环境)对SPC控制的全面实行执行准备:
1)人
正如前面所提及，作为全面质量管理的重要部分，SPC的实行要求企业从上到下的全员参与，在SPC实行的过程中除了一线的操作人士对特性执行报告收集之外，从组织的结构来说，自下向上，参与者还包含生产及工艺部门的责任工程师，各部门的领导人作为SPC小组的支持者，对小组活动起着拥护及决策作用.作为SPC实行活动中的主导原因，人士的参与能力务必得到保证，所以在SPC的全面实行以前，人士均须具备基本的SPC理论及操作知识。对于生产线的一线操作人士，如有必要，SPC的基础知识仍需要作为人士资历认证的一部分。公司也需要安排定期的统计知识培训，分别针对操作人士，工程师及更高层次的需要.
2)机器及测量系统
机器是构成生产过程的重要部分，所以机器也形成SPC系统中的核心原因。机器包含生产待检测产品的机器及检测机器。机器的定期维护校准能够保证机器平稳的生产量力，减弱机器的变异致使系统失控的机会性。争对测量设备，测量系统分析，对测量设备的线性，平稳性，重复性，再现性，精准性执行定期的评估，保证产品降低测量系统变异为产品生产导致的异常原因。
3)物
SPC系统中的物首要提到待测的样品，测量完的样品，SPC显现失控情形下需要处理分析的半成品等。
4)法
在执行SPC的策划时，SPC小组需对活动实行策划方法，其中包含样本的抽样方法，抽样频率及样品数;样本的控制保存方法;适用的SPC的判异准则;控制规范;显现失控的情形下，如何采取失效反映措施(OCAP);保证SPC管理系统健康运行的检查方法，监控的系统指标及操作规范，比如SPC实施情况审核周期，上下控制线评估的频率要求等等。
方法的策划是由SPC多方合作小构成员通过头脑风暴讨论，并分析以确定其可行性的，由小组的支持者作出最终决策并保确认施。
5)环境
SPC的监控报告来因为生产线并应用于正常环境下的产品生产，所以报告的采集，测量都需要完全遵守生产环境的要求。另一面针对某些特定的待检测的样本，比如，封装前道的PCB，需要保证样本能够真实的反映生产量力，样本需要放置在NZ柜里以防止湿度对样本的特性影响。
3.SPC施行步骤
SPC活动的实行开展可以遵循下列步骤
步骤1:培训SPC基本理论及应用知识。培训内容首要有下列各类:SPC的重要性，正态分布等统计基本知识，质量管理七大工具，其中尤其是要对控制图深入学习，如何制订过程控制网图，如何制订过程控制标准等等。
步骤2:确定核心工序及影响工序的核心变量(即核心质量原因)。
步骤3:对核心变量策划控制标准及控制计划。具体分为下方两点:(1)对步骤2得到的每一个核心变量执行具体分析，分析包含抽样计划、控制规范、平稳性分析准则的选择等;(2)对每个核心变量建立过程控制标准，并填写过程控制标准表。过程控制标准表是在SPC实行中指导有关过程控制人士操作的蓝本，可参见如下样本，下表所示。
部分其它计量型控制图的应用
步骤4：编制控制标准手册，在各部门落实。将具有立法性质的相关过程控制标准的文件编制成清晰易懂、便于操作的手册，使各道工序运用。包含报告采集方法、失控反映计划、过程能力分析要求等。
步骤5：对过程执行统计监控。首要应用控制图对过程执行监控。若发现困难，则需对上述控制标准手册执行修订，及反馈到步骤4、步骤6：对过程执行诊断并采取措施处理困难。可注意下方几点：
（1）可以运用传统的质量管理方法，如七种工具，执行分析。
（2）可以运用诊断理论，执行分析和诊断。
（3）在诊断后的纠正过程中有机会引出新的核心质量原因，即反馈到步骤2，3，4.2.4.4管理的实行。
作为TS16949体系的五大手册，SPC被要求应用在工艺监控及改进的过程中。各企业实行SPC的具体方案各有不同，但是万变不离其中的是，SPC的实行方案包含：选择控制图，报告采集方案，失控反映计划（OCAP）分析以供应连续改进。
以芯片切割工序（waferSaw）为例：
1）控制图及报告采集方案，见下表：
控制图及报告采集方案
waferSaw工序需执行SPC控制的特性为切割槽的宽度，切割槽宽度的水准是waferSaw工序首要的关注参数，宽度的大小将影响芯片的尺寸，进而影响之后工序与芯片尺寸相关的参数控制。切割槽如下图所示：
2）绘制控制图，见X Bar R控制图
上图表明利用切割槽宽度测量的原始报告取平均值作为控制图上的每一个子组点，即为Xbar图。
R图，表明将每一子组内的原始报告取极差值绘制控制图，即为R图。
统计过程控制与统计质量控制的区别 SPC与SQC的关系
统计过程控制（
SPC，）指的是，应用数理统计学的方法监视和调整过程作业或工序的技术(美国生产与库存控制学会美国石油协会CS，2002)，是一种有效的质量保证、缺陷预防和控制的工程技术与方法。统计质量控制(SQC，Statistical Quality Contr01)指的是，为了控制质量而应用的统计技术。一般这一术语可以同SPC互换运用，但是SQC所包含的含义比SPC更普遍，即SQC包含了接受采样和统计过程控制(美国石油协会CS，2002)。所以，尽管SQC与SPC两个术语可以互换运用，但SQC的含义更为普遍。SPC与SQC既有联系又有区别，SQC是一个总括的术语，它包含SPC，同期也包含产品验收技术规则所运用的几率抽样方法。SQC与SPC共同所运用的辅助技术是：①运用排列图和检查表确定一个困难的首要原因；②运用因果图展示出不良及缺陷的一连串的原因及其后果；③运用直方图和散布图辨认确定生产过程变量的分布类型和数量。SPC不仅仅是质量控制的一种技术方法，同期，它也是现场开展民众性质量管理的一种方法，国外有些企业一般是组织3-13人的统计工序控制小组，开展质量控制活动。参考文献
↑ 韩东,宗福季.统计过程控制的三个基本困难.工程数学学报第27卷第3期2010年06月
↑ 如何运用SPC做好不良预防工作
↑ 戴丽梅.统计过程控制在半导体封装制造质量管理中的应用.复旦大学.2007
