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全面推广IE技术 提高产品品质 打造数字工厂 推进商务智能 为什么控制图被广泛地运用到制造过程 SPC是最重要的制造管理控制工具之一，与成本控制和材料控制具有同等的重要性。在过去的大约30年里，日本一致在研究和实践SPC，世界制造业称之为“质量创造运动”。日本质量创造领袖之一Ishikawa指出日本工业界的工人受到最好的技术培训，尤其是统计与数量分析技能是全世界最好的。美国的大批学者和专家形象地指出“日本人用日本式的质量途径创造了日本的辉煌”，“而这个质量途径的至关重要的特征是将统计与数量分析法凝聚到制造车间”。Ishikawa指出95%的产品和过程质量问题，均可以用“旧七法”解决，其中19世纪20年代，由美国贝尔电话实验室Walter A. Shewhart和他的同事发明的控制图技术是统计质量控制的核心，是最有应用价值的现代制造管理工具之一。 控制图被证明是行之有效的提高生产率的技术手段。一个有效的控制图将减少次品缺陷和返工率，是任何加工过程的有力帮手；达到提高生产率、降低成本、提高有效生产能力的目的。 控制图将有效地预防次品缺陷的发生。控制图是一种可视化的信息工具帮助线上工人采取必要的调节措施确保加工过程始终处于受控状态，以保证加工的每件产品在定义质量合格范围内，并阻止次品向下游的传递。一个没有采取SPC控制图的加工系统，次品与合格品一同流入最后工序，在产品最终检验时付出高昂的质量成本代价。 控制图有效地预防不必要的过程调节。可视化的控制图展现并区分工序过程的固有变异和异常变异。没有其他任何装置包括作业员比控制图能更有效地区分这两类变异。作业员在没有控制图的情况下根据一定时间间隔的过程调节，通常是调节过度，因而是不必要的调节，这种不必要的调节必将产生恶化的生产过程。控制图正是基于“过程无异常则继续运行”的思想。 控制图提供诊断信息。通常一个样本绘图点在控制图上的展现模式，代表一定的过程状态信息，为一个熟练的线上工人或工程师提供足够的诊断依据，正是这些信息使得作业员调整设备环境参数改进过程表现。 控制图提供工序过程能力的信息。控制图提供随时间推移的过程参数和稳定性参数。使得我们可以对过程能力进行计算，过程能力的表现对于产品和过程设计人员是十分重要的。 控制图是最佳的用于发现一个过程由可指出原因引起的变异的工具和手段。 控制图应用在线抽样技术帮助企业监控生产过程。其目的是及时地发现过程的漂移及应采取的纠错措施。正确理解过程变异的机理对于实施SPC起着举足轻重的作用。 过程变异：一个在制造领域广为流行的公理“没有两件产品制造的完全相同”。这正是“变异”的自然规律，即没有两件产品在所有方面的特性或特征均相同。当我们不断放大或采用更精密的测试仪器，两件所谓相同的产品的差异即产生或发现。变异有三类： 产品内本身的变异：实测产品的长度，发现由于测定角度不同，长度不等；表面的粗糙度左侧与右侧不一致。 相同产品间的变异：即使是同时同批生产的4个灯泡，其光强度是不一样的。 时间段之间的变异：同一天内的不同时间的相同类产品的特性差异，一项服务由于工具的磨损或者切割特征的改变，在早上和下午的方式差异。 由于设备、材料、环境和作业员的改变，变异表现在任何过程。变异原因有两类：随机原因（Chance Causes）和可指出原因（Assignable Causes）。对于任何生产制造过程，随机原因是不可避免的，是很难觉察和发现的，也是不具备重要性的；但是可指出原因是可以发现的，对变异的作用很明显。当只有随机原因作用在某一过程，这个过程被认为是处于统计控制状态，是稳定的是可以预测的。相反，当可指出原因一同作用在某一过程，将产生过度的变异，这个过程被定义为失去统计过程控制，或者说超出了期望的自然变异。 控制图建立的程序 选择影响产品和过程质量的控制特征参数 选择适当的控制图类别 选择合理的样本组大小 数据采集 确定中心线和上下控制界限 修改中心线和上下控制界限 实现统计过程控制的目标 成功实施SPC的基础 管理层的参与和领导 团队合作 各级员工的SPC培训和工程统计学知识的积累 减少过程变异是SPC的重中之重 用量化的方法和经济分析法度量SPC的成功实施 企业范围内的对SPC成功实施的广泛交流机制 亚新SPC的特色 亚新SPC由美国世界500强制造企业的制造系统分析师根据当今美国、日本、瑞典SPC的现状，精心设计，并面向中国制造企业的系统方案。 质量改进与分析的全面途径