【统计过程控制（SPC）】是质量管理和工程领域中的一种关键工具，旨在通过统计方法监控和改进生产过程，确保产品的质量和一致性。本讲座“SPC统计过程控制”旨在提升学员对这一领域的理解和应用能力。
**一、SPC的基础概念**
SPC的核心理念是通过对生产过程中的关键参数进行持续监测，识别并消除过程中的变异源，从而提高产品质量和稳定性。它涉及到一系列统计工具，如控制图、过程能力分析等，以帮助决策者识别出过程是否处于受控状态。
**二、统计过程控制系统与过程变差**
1. **过程控制系统**：利用控制图（如Xbar-R图、P图、U图等）实时监控生产过程中的数据，判断过程是否稳定，是否存在异常变化。
2. **过程变差**：指生产过程中不可避免的自然波动，分为偶然变异和系统变异。偶然变异是正常过程的一部分，而系统变异则需要调查和改进。
**三、控制图**
控制图是一种可视化工具，用于描绘过程性能并标识出潜在的问题。它们包括中心线（平均值）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），任何超出这些界限的点可能表示过程存在异常。
**四、过程能力与过程改进循环**
1. **过程能力**：衡量过程生产出合格产品的概率，通常用Cp和Cpk指数来衡量，这两个指标反映了过程在规格限制下的表现。
2. **过程改进循环**：如PDCA（Plan-Do-Check-Act）循环，是持续改进过程的关键步骤，包括规划改进措施、执行改进、检查结果并根据反馈采取行动。
**五、FMEA（故障模式与效应分析）**
FMEA分为设计FMEA（DFMEA）和过程FMEA（PFMEA）：
1. **DFMEA**关注产品设计阶段的潜在故障，评估其严重度、发生度和探测度，以确定优先改进的顺序。
2. **PFMEA**侧重于生产过程中的风险，同样评估三度，并考虑如何通过改进制程控制来减少风险。
**六、FMEA的角色**
FMEA在APQP（先进产品质量管理计划）中起到决定性作用，通过跨职能团队的合作，识别潜在问题，提前采取预防措施，确保满足客户需求。
**七、质量哲学**
讲座强调了"好的产品是设计和制造出来的，而不是检验出来的"这一观点，倡导预防为主的质量管理，通过事前控制和过程优化，而非事后检验，来提高产品品质并降低成本。
这个SPC课程涵盖了质量管理和工程控制的关键方面，旨在帮助参与者掌握有效的过程控制策略，提高产品质量，减少不良品率，实现企业可持续的质量改进。通过学习和应用这些知识，可以构建更高效、更可靠的生产流程，从而增强企业的竞争力。
