严河卫 | 【SPC数据洞悉品质，驱动品质数字化转型】

惠州市CIO协会

SPC对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
在制造业产品全生命周期各阶段都有落地应用场景，也是企业质量数字化中重要的一环。
一、企业质量管理理念
《中国制造2025》提出,坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，其中“质量为先”的理念也是制造企业立足市场的核心能力之一。

01. 质量管理模式：文化引领组织流程化、过程标准化的双核驱动模式
企业应坚持文化引领未来、文化驱动发展的经营理念。
在文化的牵引下，组织流程化、过程标准化成为运营过程的双核驱动力，确保组织健康发展、质量优先的卓越模式。
02. 全员参与，持续改进，追求“零缺陷”
长期开展质量文化建设，引进先进质量工具，持续推行精益6 Sigma、QCC和提案改善活动，构建质量人才梯队。
以客户为中心，成就客户，追求零缺陷，使企业成为锂电行业高质量代名词。
二、SPC贯穿产品全生命周期应用
SPC（Statistical ProcessControl）作为IATF 16949五大工具之一，应用场景贯穿产品研、产、供、销全生命周期各个阶段。
通过自主研发的SPC在研发试制、来料检验、制程检验、最终检验、出货检验、销售售后等质量关键质量管控节点都有着深入的应用。

在解决方案上主要从数据采集、实时监控分析、失效预警处理、特殊特性制程能力集成等方面进行了深化，实现可配置的数据源管理、可配置的图形展示、异常处理流程集成、CPK的可配置集成。
自主研发的SPC定位快速部署、兼容适配，在应对不同行业与不同应用场景可实现快速配置，实现插拔式的应用。
三、SPC支撑品质改善的关键能力
SPC产品支持可配置化的数据源接入，实现复杂的数据格式处理，进而支撑对产品全生命周期关键品质管控点进行分析与评价，科学的区分生产过程中的产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警。
自动化预警与异常流程集成便于管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而实现整改产品的持续化改善。

• SPC 功能架构
  

SPC产品功能涵盖了行业标准的多种管控图形与实施预警需要，同时也更加注重底层“支持多种数据接入”、“插拔式配置”的业务数据处理需求。
目的是将SPC打造成一款可快速部署、自定义配置数据源，满足企业不同设备、数据库快速接入的标准化工具。
解决了日常企业SPC系统在应用过程中，由于接入数据库/数据表以及其他数据源规则不统一，到SPC无法快速复用推广的问题。

• SPC 技术架构
  

对于制造业SPC频繁的被应用到制造过程的质量监控，不可避免的要去对接到MES等制造相关的业务系统，制程设备自动产生的数据量是巨大的（备注：电池制造行业一条生产线一天可产生10GB的测试数据）。
面对如此大的数据量，SPC不管是在同步数据、实时监控、实施预警上都存在着巨大的挑战，甚至频繁的数据抽样或者查询都有可能影响到生产系统，导致停线生产事故。为了应对大数据量的实时监控与统计分析，SPC整体架构引入Matrixdb实时数据库作为中间层，利用其强大的数据处理能力解决数据同步与大数据查询的问题。

• 丰富的数据采集
  

质量管控贯穿产品全生命周期，不同阶段的质量管控往往由不同的信息化系统负责，实际上要求SPC系统需要具备足够的兼容性，通过简单的配置实现数据源的链接&数据表的处理（行列转换处理等）。
SPC产品从设计理念上，可兼容数据源基本覆盖市场主流的数据库产品包括：Oracle、Mysql、SQL SERVER、Matrixdb，可实现企业关键应用系统如MES、QMS与设备上位机的快速对接，使得SPC的快速推广应用成为可能。

• 实时的监控分析
  

SPC分析图形是反应产品过程质量状态的主要手段，用于工程师对质量数据实时在线分析，从而掌握产品过程质量状态。
为了能够更好的满足用户实施分析、预警追溯的需要。SPC产品提供两类图形：数据分析图&数据监控图。
数据分析图用于实时查看数据状态，用户可根据需要自由配置监控维度，主动的对质量数据进行分析总结。
数据监控图主要应用与产品的关键质量监控项目，需要对该项目实施长周期定时监控，并对异常结果进行预警与追溯。
SPC产品主要包含的分析图形如下：

• IMR：单值移动极差控制图
  
• Xbar-s：均值-标准差控制图
  
• Xbar-r：均值-极差控制图
  
• P图：不良品率控制图
  
• nP图：不良品控制图
  
• C图：缺陷数控制图
  
• U图：单位缺陷数控制图
  
• Histogram：直方图
  
• Box-plot：箱线图
  
• 
  
• SPC预警机制&闭环管理
  
• SPC实施采集下游业务系统的检测数据，结合8大判异原则对数据统计结果趋势进行判异。
  
• 针对异常结果系统可通过红色进行标记，点击异常点可快速锁定对应的明细检测数据，方便质量管理人员对异常结果进行分析。
  
• 同时，判异结果触发自动的邮件推送，及时通知管理人员响应处理。
  
• 对于异常处理过程充分融入PDCA思想，实现自动化闭环管理流程对接，实现线上协同的原因分析、改善措施、改善验证等关键步骤，最终将处理结果反馈到异常点中，生成处理标识。
  
• 
  
• 特殊特性CPK
  

在APQP中，特殊特性（SpecialCharacteristics）指由顾客指定的产品和过程特性，包括政府法规和安全特性，和/或由供方通过产品和过程的了解选出的特性，企业一般会针对特殊特性清单建立系统化CPK监控，以保障产品质量。
为满足客户及内部管理需要，SPC产品集成了可配置化的CPK监控功能，主要包含自定义监控清单、监控维度、取样规则以及CPK展示&CPK达成率。