质量管理 | SPC统计过程控制中最常见的7种错误

SPC（统计过程控制）控制过程的基本理念是在操作员层面，探测相对于规范的偏差和显著变化。利用合适的测量过程中特定的特性，通过单值图或质量控制图显示结果。规范取决于各自设定的任务，例如要求过程不超过规定的控制限或不超过公差的百分比，如产生偏差，则将通知操作员并采取纠正措施。

为了能轻松地记录测量结果和其他附加信息，操作员最好可以配备上与当前任务相匹配的输入栏。不仅可以通过软件自动完成的所有必填数据信息（例如，通过条形码等实时测量过程信息传输），同时可以设定目录式下拉选择框为操作员提供这些数据信息的特定内容。

SPC常见的7种错误及解决方案

01

错误

提供的质量控制图无法正确监控过程或任务，或者控制限太窄使得稳定性准则无法适用。

影响

过程控制变得过于“敏感”（过多没必要的通知）。操作员一直收到假的报警消息，无法采取适当的纠正措施。操作员无法专注于工作，感到沮丧并停止使用此工具。

过程控制也可能变得“模糊”。操作员忽略明显的偏差。

解决方案

只有按照ISO 22514-2进行全面的过程分析（机床能力/初期过程）之后，再选择合适的SPC质量控制图。Q-DAS qs-STAT软件可以自动指定适当的时间分布模型。基于此模型自动确定合适的质量控制图，以及相对应的控制限和稳定性准则。

02

错误

传输测量值时，没有进行适当的合理性检查。

影响

系统记录的测量值信息常常未包含描述过程的信息。典型示例：即使测量设备上没有装载任何用于测量的零件也会触发记录测量值。这些测量值可能会导致不必要的纠正措施，并且系统会将错误的数据存储在数据库中。

解决方案

Q-DAS procella或O-QIS的配置选项激活后，可实现不接收不合理的测量值。操作员会收到关于这些测量值的通知，可要求需经手工确认后才能接收。

03

错误

测量程序不能重复。

影响

对同一零件被测量多次，所有数据都将传输到数据池。由于子组包含错误的测量值，因此导致计算结果不正确。

解决方案

重复上一次测量值或子组的功能可以使统计过程控制更为“诚实”，从而提高数据库中的数据质量。

04

错误

操作员必须使用合适的输入栏。测量程序未在软件中映射或未能正确映射。输入和评估信息被覆盖。没有完成强制字段的输入。

影响

测量和记录过程太复杂并且花费的时间太长。软件显示无关的统计信息。操作员无法专注于基本内容，因此停止使用此工具。

解决方案

Q-DAS procella或O-QIS可以映射理想的测量程序，并且根据相应的配置，仅显示与操作员相关的信息。从而，根据规范将测量值记录并在后台控制。仅在出现显著的偏差时显示警报。操作员可以专注于主要任务，不必担心错过重要的过程变更。

05

错误

对附加信息，事件，措施和原因未应用目录。

影响

为了能在后续评估任何特定的过程情况，在记录测量值时必须输入所有相关的描述性信息。否则，后续将无法筛选出用于特定情况下的数据进行评定。

解决方案

Q-DAS procella和O-QIS提供了许多目录和子目录来描述附加信息，例如事件，原因和措施。

操作员可以快速轻松地选择相应的内容。

06

错误

记录的数据未存储在中央数据库中，由于没有可用的中央数据池接口。

影响

但凡数据孤立地存储在本地，就无法对实际情况进行全面的分析和评估，无法进行长期分析，也无法建立结构化的数据归档来履行保留数据的法律义务。

解决方案

许多测量过程和SPC系统（例如Q-DAS procella或O-QIS）都支持Q-DAS ASCII传输格式（或AQDEF质量数据交换标准）。Q-DAS CAMERA解决方案从本地记录站收集数据并将数据自动存储在中央数据池（中央数据库）中，从而可以评定实际情况的各个不同方面。

07

错误

未对应用的测量系统进行任何能力分析。

影响

结果可能被认为是不正确的，并引发对导致偏差或违反界限的原因产生争论，陷入到底由加工过程还是测量过程引起争论的漩涡。

解决方案

必须基于MSA或GUM/ VDA5进行测量过程能力分析。Q-DASsolara.MP可以执行MSA或GUM /VDA5。