下面的这些内容对于一个SQE非常重要，无论你干了多少年，读完都会有全新的收获！一、SPC的应用范围：存在特殊特性的工序
说到SPC我们必须要知道它的老搭档：特殊特性。什么是特殊特性？可能影响产品的安全性或法规符合性、配合、功能、性能或其后续过程的产品特性或制造过程参数。
在APQP中，特殊特性(Special Characteristics)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。SQE都知道，一个产品从原材料开始加工直至成品，其制造过程一般会包括很多个工序，而每个工序又需要控制多个产品特性或过程参数。我们不可能要求供应商使用SPC监控所有产品特性，这样做供应商要骂娘的！虽然SPC在众多的质量控制手法中属于绝对的经济型控制方法，但让供应商对每一个产品特性都使用SPC控制，那就不经济了！SQE只需要针对图纸上定义的特殊特性或者在PFMEA中RPN值高于预警值的特性，让供应商采取特殊的管控手段以保证该特性受控。特殊的管控手段中，SPC控制是最经济的控制方法。
另外两种常用的控制方法：
在线自动100%检和防错防呆PoKa-Yoke的成本投入是非常高的，还有一个硬伤：不是所有的特性都能开发出自动100%检和Poka-Yoke工装.综上所述，SPC的应用范围或者说SPC用于控制什么特性已经非常清楚了，那在过程开发阶段和量产阶段，SPC的作用是一样的吗？目的是一样的吗？在这需要跟大家明确，过程设计开发阶段和量产后，SPC扮演的角色是完全不一样的，正如结婚前和结婚后，人没变，但是角色不一样，做事情的方式也变了。
谈恋爱的时候，女孩子希望男孩子给她买花，买零食，因为花的是别人的钱。结婚后，女人就不那么在乎这些虚的了，因为男人的钱上交后，女人花的就是自己的钱，这时候管理方法就不同了。回归到SPC这个工具上，你会发现同样的道理：
1.过程设计开发阶段SPC用于初期过程能力研究和放行
就像女孩子要求男人有车有房，这是硬指标，我们可以类比成PPK，如果PPK>2,这个2就是房子+车子，有了这两个硬性保证，结婚后的柴米油盐都是小问题，不会出现颠沛流离，露宿街头的恶劣情况。SPC用于控制特殊特性，在生产制造过程中，产品的任何一个特殊特性必然是在某一个工序中产生的。量产前，也就是过程开发阶段针对这个工序，我们需要用SPC来研究这个工序的过程能力，只有能力达标了，才能够放行进入量产，否则，进入量产后随着产量的增加，SPC的后期控制会无效。过程开发阶段使用SPC进行过程能力研究，就是SQE天天吵着要看的CPK报告/PPK报告。我相信绝大多数的SQE只是看看报告的结果CPK>1.67? PPK>2?，然后就草草结束了，但是真的当CPK<1.67,PPK<2的情况出现了，大多数SQE就麻爪了，不知道怎么办了。鉴于甲方的姿态，一般都是：能力不达标，赶快整改！然后供应商拿回去认真地做了份假报告，CPK=1.9，SQE高兴地存档了…真正优秀的供应商是敢于展示真报告并告知临时措施，当消除了特殊干扰因子后，重新核算达标，这才是一个可信的供应商。明明现场一塌糊涂，测量系统尚不稳定，给你一份PPK=2.5的报告，你欣然接受，这就是在给自己埋雷！如何鉴别供应商的假报告，在Minitab上是可以实现的，抽空我给大家详细讲解下。通过CPK报告和PPK报告结果，我们可以确认过程：-
是否存在特殊原因？
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能力是否达到既定的要求？
具体怎么操作呢，来来来，看过来：
Step1.采集≥25个的子组，且所有子组包含的样品数量应≥100（例：收集25个子组，子组容量应至少为4）。子组样品的采集应遵守以下原则：子组内应尽量减少特殊原因存在的机会，而子组间应尽可能包括特殊原因存在的机会。通俗讲就是子组内的样本保证人机料法环一致，所有子组的抽样必须覆盖人机料法环的波动！ Step2.根据这些采集的子组数据计算控制限，并以此控制限制作控制图。根据绘制的控制图，识别过程是否存在特殊原因。判断方法就是我们之前跟大家说的8大判异原则。如果有，则分析原因并采取措施消除存在的特殊原因，同时剔除这些存在特殊原因的子组，用剩下的子组重新计算控制限，再根据新的控制限制作新的控制图，根据新绘制的控制图，识别是否存在特殊原因。。。重复以上的循环直至控制图中不再包括特殊原因引起的子组。由于在上述过程中，会不断的剔除部分子组，当剩余的子组数量小于25或样品数量小于100时，应采集新的子组来补充。这期间最重要的是通过控制图上的点位分布，找到特殊原因并消除。 Step3.计算过程参数Cp, Cpk, Pp和Ppk（因为过程的平均值被拉近至目标值，Cp和Cpk，以及Pp和Ppk应较为接近）。比较Cpk和Ppk的值，如果相差较大，则代表制造过程依然存在特殊原因，应采取措施消除特殊原因。在此步骤之后，过程中的特殊原因已经消除，过程将达到稳定受控状态。 Step4.重新采集足够的子组计算过程的平均值，与目标值进行比较。如果两者相差较大，则应采取措施消除过程平均值偏离目标值的原因。如何判定过程平均值和目标值相差太大并无明确的标准，可以由公司内部规定，例如，可规定平均值和目标值之差超过1个标准差即是比较大了。Step5.重新采集足够的子组计算过程参数Cp, Cpk, Pp和Ppk，看这些参数是否达到目标要求。如果过程参数未达到目标要求，应采取系统性措施以减少过程的普通原因。也就是要让过程更精准，更稳定！工装夹具该上上，维护保养该做做，人员培训该整整，标准化操作是更精准和更稳定的大前提！ Step6.在完成以上这些措施后，重新采集足够的子组，计算控制限，绘制控制图。此时，过程的特殊原因已经消除，所以过程处于稳定受控状态，同时过程的普通原因也已经得到控制，所以过程参数能达到既定的要求，那咱们就SOP吧。 2.量产过程中SPC的作用：过程的监控、改善和变更 在制造过程得到放行投入量产后，应继续应用SPC来监控该过程。监控时应沿用上面步骤6中所建立的控制限，这个控制限如无特殊原因不应更改。监控的项目跟过程研究阶段一样，包括：
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是否有信号显示过程存在特殊原因，如果有，应采取措施消除特殊原因；
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Cpk和Ppk的值差别是否较大，如果是，应采取措施消除特殊原因
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过程平均值跟过程目标值差别是否较大，如果是，应采取措施拉近过程平均值与目标值；
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过程参数是否达到要求，如果没有，应采取措施减少普通原因以提升过程能力和表现。
量产中的过程监控需要考虑的一个问题是过程平均值和过程参数应如何计算。由于过程在量产阶段可能会随时间出现变化，例如机器震动越来越剧烈、新员工替代老员工、原材料品质的变化等，我们需要监控的是过程最新的状态，所以在计算量产中的过程平均值和过程参数时，不应使用自过程放行以来所有采集的子组，而是应该只用最近一段时间内采集的子组，例如最近一个星期内采集的子组（如果子组采集的频率较高的话）或者最近采集的25个子组（如果子组采集频率较低的话）。也就是说，量产后控制图的控制限和中值是定期更新的，更新的依据就是最近的抽样结果重新核算的控制限和中值。
量产中的制造过程除了满足上面提到的4项要求外，还应满足品质管理的一个重要理念即持续改进，所以还需要考虑对一个稳定受控且Cpk等参数达到要求的制造过程进行改善。这个改善只能通过系统性措施来减少普通原因的影响，从而降低由普通原因引起的过程的离散程度，提升过程的能力和表现。在完成改进后，应重新采集足够的子组，并计算过程新的控制限，并以这个新的控制限实施对过程的监控。上面所提到的改进，应不改变过程的平均值，而只是缩小过程的离散程度，即过程的控制限，如下图所示：
但在量产阶段还可能会出现一些4M变更，例如设备的搬动、材料的更换等，可能会产生如下的三种结果。对于这些变更，即使变更后过程Cpk等参数依旧满足要求，汽车行业的客户也通常都会要求提交变更通知，在得到客户的允许后才可以实施这些变更。所以在策划变更时，应监控变更前后过程的平均值和控制限的变化，由此来决定变更是否需要通知客户，并最终确定变更是否可行。
二. 采用SPC管理过程之前应先完成测量系统的分析
在应用SPC管理任何制造过程之前，应先完成测量系统的分析。例如，上图的控制计划中需要对切断后的长度实施SPC的话，在此之前需要先对测量长度所用的测量系统进行分析，以确保测量系统本身引起的变差（例如GRR）对测量结果不产生显著影响。在此基础上从SPC得出的关于制造过程的判断，才会有较大的可信度。
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文章来自，SQE供应商质量
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