原创干货分析：什么是SPC（统计过程控制）

大家好，我是karli，今天来深入探讨SPC，即统计过程控制。这个话题对于质量管理和研发人员来说并不陌生，但对于它的理解却至关重要。我在工作中常常运用六西格玛统计分析和质量工具，对可靠性也有深入研究。

过去，我曾通过中质协的六西格玛黑带考试，并获得相关证书。为了分享所学知识，我在公司担任讲师，教授相关课程，如六西格玛统计分析、质量工具和可靠性等。今天，让我们一起理解SPC的核心概念和应用。

SPC，Statistical Process Control，利用统计方法监控生产过程，确保它在主动控制的状态下保持产品变异在可接受范围内。关键点包括统计方法的应用、过程的监控、主动的控制策略以及控制变异的目标。其中，主动控制环节至关重要，因为它连接了理论与实践，常常被忽视。

一些工程师和管理层可能会忽视过程的实际操作，仅仅依赖于建立方法和使用工具。然而，生产现场的实际情况，如质检员的随机检测、数据记录和员工执行情况，这些都需要关注。忽视这些环节可能导致SPC效果大打折扣，甚至影响生产效率。

SPC的主要表现形式是控制图和过程能力分析，前者确保过程稳定，后者评估过程是否能满足客户的需求。理解过程能力分析前的常规控制图至关重要，因为只有过程稳定，分析结果才具有普遍意义。

接下来，我们将SPC与全检和抽检进行对比。全检虽能降低风险，但成本高效率低；抽检成本低效率高，但风险较大。而SPC结合了两者优点，具有适中的管理成本、低风险和高效率。然而，SPC的缺点在于需要一定的统计学知识，计算工作量大。但随着技术发展，如minitab软件的使用，这个问题已有所缓解。

总的来说，SPC在质量控制中发挥着重要的作用，通过事前预防而非事后检验，提供了一个平衡效率和风险的解决方案。下期我们将继续深入探讨SPC的更多细节，欢迎持续关注！