统计过程控制（SPC）是一种在品质管理中广泛采用的方法，其主要目的是通过统计技术对生产过程进行实时监控，以确保产品质量的稳定性。SPC的关键在于通过对生产过程中的数据进行收集和分析，来识别和及时处理生产过程中的异常，防止不良品的产生。
1. **什么是SPC？**
SPC，即统计过程控制，是一种利用统计方法来监测和控制生产过程的技术。它侧重于收集和分析数据，以识别生产过程的变异，并在变异超出正常范围时发出预警。这样，企业可以迅速采取行动，调整或优化过程，以保持过程的受控状态，从而提高产品质量并降低成本。
2. **为什么需要过程控制？**
过程控制的重要性在于，它关注的是输入变量X而非输出变量Y。因为输入变量是独立的，直接影响到产品的质量，而输出变量是这些输入变量相互作用的结果。通过对X的控制，可以更直接地影响Y，提高过程能力，降低缺陷率，减少客户投诉，并最终降低成本。
3. **正态分布**
正态分布，也称为高斯分布，是生产过程中常见的一种数据分布形式。它的特点是呈对称的钟形曲线，代表了波动的自然状态。如果生产过程中的数据服从正态分布，且分布形状稳定，那么合格率将保持稳定，表明过程受控。例如，Nikon 1.5AS 厚度的数据就可能符合正态分布，其规格界限与目标规范的偏离频率可以通过正态分布来描述。
4. **标准偏差**
标准偏差σ是衡量数据分散程度的重要指标。小的标准偏差表示数据更集中，过程更稳定，缺陷率更低。反之，如果标准偏差大，说明数据分布宽泛，过程变异大，可能产生更多不合格品。
5. **过程能力指数(Cp, Cpk)**
- **Cp** 衡量的是过程的内在一致性，即在没有考虑过程中心与规格界限之间的偏移时，过程能够达到技术标准的能力。理想情况下，Cp值越高，过程能力越强。
- **Cpk** 则考虑了过程中心与规格界限的关系，它表示过程实际位置与允许误差范围之间的关系。Cpk较低可能表明过程存在偏移，需要调整。
根据Cpk值的范围，我们可以评估过程能力的优劣，例如：
- 当Cpk>1.67时，过程能力极好，可以考虑放宽规格或简化管理。
- 当1.33<Cpk<1.67，过程能力合格，应维持现状。
- 当1.0<Cpk<1.33，过程需要保持在控制状态，以防不合格品出现。
- 当Cpk<1.0，表示过程能力不足，可能产生不合格品，需要采取措施改善。
- 若Cpk远低于0.67，说明过程存在严重问题，需紧急改进。
6. **案例分析**
通过案例中的数据，我们可以看到Orma Crizal Rv的生产过程在不同指标上的表现。例如，过程数据（ST）和潜在性能（LT）的Cp、Cpk、Cpm等指标，以及预期性能的表现。观察到的性能、预期ST和LT性能，以及PPM（每百万机会的缺陷率）数据，可以帮助我们评估过程的整体质量和稳定性。
总结来说，SPC通过正态分布、标准偏差和过程能力指数等工具，提供了对生产过程质量的深入洞察。通过持续监控和改进，企业可以实现高质量、低成本和高效的生产目标。
