如何借力SPC？让新产品乘风破浪

新产品投产在即，A公司的工艺工程师小王和一个品质工程师小李联手了，他们决定开创工厂品质控制的新时代----试点SPC的运行：

首先他们结合特殊特性清单和PFMEA，选择某产品的台阶尺寸φ55.01（0/+0.03）开始试行SPC的运作，使用X－R图进行分析。

第二步，开始实施X－R图的准备工作--测量系统分析。方案内容为：选取10个已加工完成的工件作为测量样件，选择包括机台检验员在内的三个检验员，分别进行三次测量，记录测量结果，使用0.02*150的游标卡尺。

但在实际测量过程中，因目前产品生产50套/每日，还没有形成一定批量，对人、机、料、法、测、环方面也未形成一套稳定的模式，故而在测量后计算得到的%R&R值为93.43％，

没达到要求啊！

随后小李对测量过程仔细分析，发现主要存在三点问题：

1.  人员问题

所选的检验员除了该工序仅有的一名检验员外，一个是新进厂的检验员，一个是另外工序的检验员，这两个人之前均未做过台阶尺寸的检验。

2.  仪器问题

游标卡尺精度为0.02mm，为公差的1/3,加上测量人员读值的误差，满足不了产品要求。

3.  样件选择问题

所选的样件是从刚加工好的一批合格产品中直接选取的，未对尺寸数值进行筛选，致使样本数值范围未体现实际加工的数值变差范围。

根据以上分析小李又组织重新实施了MSA：将新检验员重新培训，统一测量手法（同一位置间隔120度测量三点取均值），使用精度为0.01mm、规格50-75mm的千分尺，为测试试验结果，选择昨天检验员检出的一个超上差产品。虽结果未达到要求，%R&R值为40.36％，但数值已大幅度下降，说明样件的变差对结果影响较大，量具的重复性和再现性分别为28.56％和28.51％。

小李工程师再次分析总结后，认为%R&R值超差的根本原因，在于总测量变差仍然未覆盖生产过程变差。重新研究产品的波动范围：确定正常加工时产品尺寸变化的最大和最小范围，均不选择样件，再次现场实施MSA，记录测量结果，计算出的结果为9.89%，小于10%，评价可接受.故而修改检验文件等，明确测量设备及测量方式，同时给所有检验员培训后考核检验能力，确保MSA一直符合要求。

可太不容易了！

下面就开始进行控制图分析阶段和控制阶段了。

这时就该小王大显身手了：

小王先分析了产品台阶尺寸的人、机、料、法、环、测，根据加工设备的特点、生产班次、产线计划的安排等，经过对取样频次的研究，初步确定从首检开始，每三小时取样一次，一次五个产品。

收集现场数据，做控制图如下：

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R-CHART

分析控制图可知，生产过程中存在异常因素。

均值图不仅有超出点，均值还在递减，有导致尺寸减少的因素一直影响生产加工；极差图显示已有两点超出控制上限，且有明显的周期。

经调查实际加工情况，此工序内有两台设备同时加工，因考虑现场测量方便，取样测量位置安排在后工序，故而测量的是两台设备生产后混在一起的产品，按机台分开重新收集数据发现，一台（a设备）CPK为0.76；另一机台（b设备）连续取样计算CPK为1.66，现场检查分析时发现，a设备有两个夹具进行加工，其中一个装夹装置磨损严重，产品夹持后有晃动，加工的工件尺寸波动较大，维修工装后重新取样（如下图所示），还是不稳定，控制图仍存在异常，但追溯生产过程各记录，未找到具体原因，决定a设备暂时停机待查，不再生产。

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小王要吐血了，这个关键工序只剩一个独苗了！幸亏生产节拍还跟得上，要不生产经理会堵门的！

但是！b设备会争气吗？的数据来说话了：

在b设备生产的产品中取样做控制图，具体如下，虽有一定周期，但评价整体应能接受。还好，还好……

X-CHART

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小王和小李已初步完成了控制图的分析阶段，可以延长控制限交给生产现场监控了。当然a设备的分析改进还在继续中。