五种工具的SPC
只要你在新能源汽车这个圈子里，包括上游零部件企业，不管你在什么岗位，都不可避免的会接触到他。对于我们汽车供应链的下游和电池企业来说，在材料供应商中使用五种工具(正极、负极、电解液、隔膜等。)也在传。
APQP、FMEA、MSA、SPC和PPAP这五个工具既相互联系又相互独立，交织成一套系统的质量管理方法。可以说，基于APQP，FMEA、SPC、MSA和PPAP都包含在本项目的质量前期策划中。
SPC，也称为统计过程控制，是用数理统计方法进行过程控制的工具。SPC根据收集的数据对生产过程进行评价，及时发现系统因素的征兆，并帮助采取措施消除其影响，使过程保持在只受随机因素影响的受控状态。
以达到质量控制的目的。听起来很累吗？原理讲解总是一丝不苟。虽然不能用一句话概括，但分析过程是否稳定、可控、可预测，才是使用这个工具的目的。
根据APQP和SPC，应用阶段处于第四阶段，产品和过程得到确认。通常，当我们做一个部件的PPAP，研究一个供应商制造这个部件的初始过程时，我们会要求供应商做SPC分析。
往往在这个时候，很多原材料供应商无法提供符合要求的数据，于是就有了利用历史数据分析同类型、同生产线的做法。
在我们日常的生产控制中，涉及的参数很多，尤其是锂电池生产，从匀浆涂布到模组封装，有几十道工序，中间也有很多参数，但我们不做眉毛胡子一把抓的SPC。
更多的是根据识别出的特殊特性来收集和分析数据。就我们的实际情况而言，控制关键特性可以达到识别变质和预防变质的效果，这也可能是目前最经济、最合适的手段。
说到正态分布(高斯分布)，它是很多领域使用的非常重要的分布，也是很多统计假设的前提。一般情况下，产品的某个参数会被测试很多次，你会发现测试结果会围绕平均值上下波动。
随着测试次数的增加，趋近于无穷大，从分布曲线上，你会发现均值的左边和右边趋近于同一个体积，中心线就是均值。我们以标准差作为分布宽度的度量，越往两边走，体积越小，接近但不等于0。
明白了这一点，我们在日常生产中是如何制定规范和控制标准的呢？自然是越集中越好，一致性也会越好，但是5M1E的变化总会有差异。
所以我们更关心的是最终结果落在3适马的范围内，这在统计学上叫做小概率事件，在正常生产中是不会发生的。一旦发生，就会出现大的异常。
控制图，100%控制到位不现实也不可能。我们实际控制的是大概率，3适马的范围控制了所有质量数据的99.73%。只要这99.73%能控制住，过程就基本控制住了。你为什么选择3适马而不是1，2或4，5？
总之，选择两类错误的交集(第一类错误和第二类错误，错误总和最低)是最经济最合适的。控制图的绘制我们就不细说了，不管是EXCEL还是minitab，我想大家都见过不少，所以很自然。
补充一下控制图的种类，虽然日常生活中最常用的是均值极差图和单值移动极差图，但是其他的我还是有时间去了解的，说不定哪天也会用到。
既然做了控制图，看它不是目的。目的是发现是否存在异常和正常的控制图。就像正态分布，三分之二的点落在中心线的三分之一，点是随机分布的，不存在超出控制界限的存在。就均值极差图而言，我们必须先看极差图，虽然我讨厌卷入公式。
但是在均值图中，上下限的控制限是样本的中心值加上三倍的sigma，这个sigma是用样本的标准差来修正的，样本的标准差是用相关常数因子除以极值极差的均值，所以可以理解为均值的控制限取决于统计量r的变化，所以我们先看极值极差图，再看均值图。
范围决定子组内的变化，平均值决定过程的位置是否改变。常见的判断差异的八个标准是顺口溜，没什么好记的:一分外，三分之二A，五分之四B，六连串，八缺C，九单边，十四上下交替，十五C。
有了这些的帮助，我们就可以判断过程是否在统计控制之下，比如连续25个想法在控制限度之内，想法是随机排列的，不规则的。然而，它不应该局限于对单一思想的分析。如果只是看控制图就想发现问题和趋势，就要具体问题具体分析。
基于我刚才说的，我们可以收集过程数据，比如均值极差图，至少25组数据，发现过程是受控的，那么就可以进行下一步，分析过程能力。过程能力分析的前提是过程处于稳定状态，测量值服从正态分布，设计目标值在规范的中心，测量变差小。
能力反映的是常见原因导致的退化，只有改善管理措施才能提高能力。具体配方我们就不多说了。过程能力是变异的一种表现形式，它是过程固有变异的六适马范围。在实际分析中，CP和CPK，PP和PPK总是放在一起分析。
CP和CPK的值之差，PP和PPK的值之差反映了工艺中心与规范中心的距离，差值越小，工艺的分布越趋于集中。CP和PP，CPK和PPK的区别反映了亚组之间的区别。差异越小，亚组之间的变化和稳定过程就越小。
CPK本身就是工艺合格率的体现。CPK越高，合格率越高，所以也是很多企业的控制中心，是开发供应商和评价供应商流程的重要点。
在实际应用中，除了新开发、新工艺，日常的监控都是先收集数据，绘制控制图，根据结合实际的判断标准，检查工艺是否处于稳定状态。过程稳定性可以进一步计算过程能力，从而反映该过程生产的产品的稳定状态和合格率。