SPC質量管理系統

SPC-統計過程控制(STATISTICAL PROCESS CONTROL)，是一種制造控制方法，將制造中的控制項目，依其特性所收集的數據，通過過程能力的分析與過程標準化，發掘過程中的異常，并立即采取改善措施，使過程恢復正常的方法。 利用統計的方法來監控制造過程的狀態，確定生產過程在管制的狀態下，以降低產品品質的變異。

一、SPC能解決之問題：

1、經濟性:有效的抽樣管制，不用全數檢驗，不良率，得以控制成本。使制程穩定，能掌握品質、成本與交期。 

2、預警性:制程的異常趨勢可即時對策，預防整批不良，以減少浪費。 

3、分辨特殊原因:作為局部問題對策或管理階層系統改進之參考。 

4、善用機器設備:估計機器能力，可妥善安排適當機器生產適當零件。 

5、改善的評估:制程能力可作為改善前後比較之指標。 

二、星服SPC的功能

1、對生產過程做出可靠有效的數據評估;

2、確定過程的統計控制，歷史數據，數據趨勢的抓取分析;

 主要的統計分析圖包括：XBAR-R、XBAR-S、X-MR、MEDIAN-R、C、P、NP、U、 運行圖、 覆蓋運行圖、 高低點運行圖、 覆蓋控制圖、 三向控制圖、 排列圖、多級排列圖、 過程能力圖 (CP、CPK，PP、PPK)、 箱線圖、多級箱線圖、異常數據分析、直方圖分析、 過程能力分析、6能力分析、失效原因和糾正措施分析數據趨勢分析、歷史數據分析

3、為對過程控制進行有效的控制，集成多種報警方式，及時監控過程的情況

以統計學理論為基礎，對生產現場的數據實時監控、分析、處理，是質量管理必不可少的工具，被發達國家的企業廣泛使用。通過規范狀態和控制狀態進行組合監控，每種狀態都有紅、黃和綠色信號報警，兩種狀態不同的顏色進行組合，實時顯示制造過程中出現的異常情況。

4、減少對常規檢驗的依賴性，定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作

5、多樣性數據線性展示

數據分析模塊，將包括原始數據分析、多參數分析對比、計量型分析、計數型分析、箱線分析、散點圖分析。提供常規的控制圖形。如計量控制圖形（Xbar-R、Xbar-S、Xbar-Me、I-MR）計數控制圖（P、NP、C、U）等。自動計算UCL、CL、LCL、Cp、Cpu、Cpk、大值、小值等。了解整體的質量狀況，為改進提供支持。

多參數分析對比分為兩種對比方式：根據產品分組（同一產品下不同參數的對比分析）；根據參數分組（不同產品下同一參數的對比分析）。

箱線分析圖：分析同一個管制特性在不同分組下的分布狀態；系統支持4種分組包括：檢驗日期、檢驗班次、檢驗站點、檢驗工序。

散點圖分析：分析一個產品，兩種檢驗特性之間是否存在數量關聯趨勢。如果存在關聯趨勢，是線性還是曲線，可以一目了然。通過離群值的多少，進一步分析對產品整體產生的影響。

三、質量改善

質量改善主要功能就是對異常的處理，包括質量異常記錄、工藝事故處理，不合格品處理。記錄生產過程批次內相關異常；由相關責任部門或者責任人進行跟蹤及處理必要時轉入8D流程。

四、質量風險防控

質量風險防控模塊包含風險防控的基礎信息維護、實現動態管理；過程排查、原因排查、風險評估、預防措施的制定與維護；根據質量風險防控體系內容實現綜合查詢及導出。

五、知識庫形成

將工序流程圖及相關經驗信息等上傳至系統，并記錄版本號、主題、制定部門、制定人、發行日期等。通過用戶權限開放給相關人員調閱；記錄并積累生產中發生的各項質量問題，分析方法及解決思路。形成缺陷風險防控指南，指導快速對質量問題進行排查及解決。為后續解決生產過程的異常提供指引。

溫馨提示

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