一、前言

在傳感器的批量生產中，我們經常根據獲得的過程加工部件的測量數據去分析過程的狀態、過程的能力和監控過程的變化，以判斷批量生產的過程狀態是否滿足要求，但簡單的合格率統計情況已不適應于對過程狀態和能力的變化的有效分析和判定。那么，怎樣來保證批量產品的生產狀態滿足我們的生產需要呢？可以利用統計的方法來監控過程的狀態，確定生產過程在控制的狀態下批量生產，以降低產品品質的變異，從而提升最終產品的質量水平。

SPC 強調全過程監控、全系統參與，并且強調用科學方法（主要是統計技術）來保證全過程的預防。正是它的這種全員參與管理質量的思想，實施SPC可以幫助企業在質量控制上真正作到“事前”預防和控制。

二、SPC工具的實施和應用

1、SPC控制原理

SPC是一種借助數理統計方法的過程控制工具。它對生產過程進行分析評價，根據反饋信息及時發現系統性因素出現的征兆，并采取措施消除其影響，使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態，以達到控制質量的目的。當過程中存在系統因素的影響時，過程處于統計失控狀態。由于過程波動具有統計規律性，當失控時，過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制。因而，它強調過程在受控和有能力的狀態下運行，從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。

2、SPC在生產中的實施步驟

實施SPC的過程一般分為兩大步驟：首先用SPC工具對過程進行分析，如繪制分析用控制圖

和數據量化分析等，根據分析結果采取必要措施，通過消除過程中的系統性因素和減小過程的隨機波動以滿足過程能力的需求。如使用Minitab軟件進行分析。

第二步則是用控制圖對過程進行日常監控。常用的控制圖有均值標準差（X-s）控制圖、均值-極差（X-R）控制圖和P控制圖。

3、SPC在傳感器批量生產中的應用

下面以傳感器生產應用SPC工具為例，簡要論述SPC工具在實際批量生產中的應用方法。具

體工作流程

在SPC應用的流程中，首先要選擇所要研究的工序過程，通過過程的選定再確定不同的研究人員，并制定相應的研究計劃，包括研究產品的型號、量程、測試的數量和安排時間節點等等，盡量做到計劃細致周密。

（1）測試數據的收集和分析

測試數據收集的目的是對研究的過程進行量化分析，在統計過程中，主要有兩次數據收集的安排，即測量系統判定的數據收集和過程能力判定的收據收集，兩次數據收集有邏輯次序，不能顛倒。 以傳感器靈敏度測試工序為例，為了判定靈敏度測試系統的穩定性，分別選擇不同的測試系統和測試人員按照方差分析設計實驗計劃，根據實驗計劃對所收集的實驗數據進行量化分析，從而判定測試系統的穩定性，以排除人員和設備的影響。假設傳感器靈敏度輸出為3.0±0.003mV/V，采用在上圖量化分析中，主要判定的有Study Var（%SV）研究變異，Tolerance（SV/Toler）公差分別要小于等于30%；Number of Distinct Categories可分辨數大于等于5。

通過采用Minitab軟件進行分析，靈敏度的測試系統是穩定的，滿足要求，可以進行下一步的過程能力數據收集和分析。根據制定好的研究計劃對所收集的數據進行分析，分析結果

可知，公差中心和測試均值不重合，根據過程能力指數Cpk的判定原則，Cpk=0.5<0.67，

所以過程能力嚴重不足，必須采取緊急措施，提高技術管理能力。可通過修改公差范圍、減小數據分布偏移和降低加工質量特性分散程度來提高過程能力。

（2）控制圖（control chart）的運用

按照控制圖使用目的的不同，主要分為分析用控制圖和控制控制圖。根據國標GB/T4091-2001

針對不同的研究對象，控制圖分為均值標準差（X-s）控制圖、均值-極差（X-R）控制圖和P控制圖等。在日常的生產過程中，為了能實時反映生產中的控制狀態，采用控制圖可以對過程質量特性值達到這一監控目的，可以具體顯示產品質量的變化。以下為對傳感器靈敏度采用均值標準差控此時控制圖的控制界限已經根據分析階段的結果而確定，生產過程的數據及時繪制到控制圖上，并密切觀察控制圖中點的波動情況，其可以顯示出過程受控或失控，如果發現失控，必須尋找原因并盡快消除其影響。監控可以充分體現出SPC預防控制的作用。

SPC工具在傳感器的實際應用中，對于每個控制項目，都必須經過以上兩個階段，并且在必要時會重復進行這樣從分析到監控的過程。