质量管理软件(工具)中，SPC真的有用吗？

作者：王永谦，资深质量信息化顾问
上海云质信息科技有限公司
版权所有，违者必究

1 前言
2 SPC的由来
3 国际权威人士对SPC的质疑之声
4 日本SPC实际应用情况
5 SPC自身有哪些缺陷？
6 实际应用中SPC有哪些硬伤？
7 那么，到底谁在推行SPC?
8 SPC不好用，企业怎么办？
9 如何应对客户的要求？
10 编后语

1.前言

SPC（Statistical Process Control）控制图自从休哈特1924年发明以来，在以汽车行业为代表的制造业中被广泛用来监控和改进生产过程，试图通过产品质量特性变化趋势来进行质量预防，改变旧有的事后质量检验的方式，来降低质量成本，并被列入汽车行业质量管理五大工具之一。我们的疑问是：

1. SPC理论自身有缺陷吗？
2. SPC应用的实际效果如何？
3. SPC适用于所用的行业和企业吗？

其实，在以制造业强国美国为代表的国家中，不论是统计专家还是质量专家，针对SPC的实用性以及有效性的思考和质疑之声，从来就没停止过。日本更是以实际效用为准绳，而不是在实际推广中原封不动地照搬照抄SPC。

对于SPC的质疑与争论，一方面是因为观点不同，但更重要的还是希望企业能够结合自身实际有效选择最优性价比的质量工具，去掉浮华，让企业的质量管理落到实处。

2.SPC的由来

SPC控制图，又叫休哈特图。
上个世纪20年代，贝尔实验室被电话传输系统的稳定性所困扰。因为放大器等设备需要被埋入地下，贝尔实验室有非常强烈降低不良率以及维修率的业务需求。到1920年的时候，贝尔的工程师们已经意识到降低制造过程中变异的重要性。同时，贝尔的工程师们也意识到针对不合格进行的持续的过程调整，实际上增加了制造过程的变异并降低了品质。休哈特将问题归结于变异中的普通原因和特殊原因。1924年5月16日这一天，休哈特把大家都熟悉的正态分布图旋转了90度，并以μ±3σ作为控制限，这就是控制图的原型。休哈特将这不到一页纸的内容交给了时任老板George Edwards，最初的判异准则也只有一条，就是看数据是否超出μ±3σ控制限。

根据判异准则，判断制造过程是否有影响产品某一质量特性的特殊原因出现。一旦出现，就需要查出异因进行整改。如果一个产品有多个质量特性需要监控，那么就需要分别做控制图。

自控制图出现以后，变异分为普通原因和特殊原因，这个人为的划分被一直沿用至今，判异准则越来越多，各种控制图也不断涌现，成为一个庞大的家族。其中，以均值极差控制图（Xbar-R）最常用，本文如无特指，所说控制图就是指均值极差控制图。

3.国际权威人士对SPC的质疑之声

• 1981年 田口玄一（Genichi Taguchi）
  –来自日本，享誉全球的质量大师，创造了田口方法，品质工程的奠基者。
  他曾说过“改进要有经济合理性，不能没完没了”。
  “Taguchi (1981, p. 14) advocated reduction of variability until it becomes economically disadvantageous to reduce it further. “
  摘自《On-Line Quality Control During Production》

• 1991年 Keki R. Bhote
  –哈佛大学博士，摩托罗拉质量和保证部总监。
  美国ASQ（休哈特是该组织创始成员之一） 的CQE考试将他其中一本书列为统计原理及应用部分8本参考书之一。
  但Keki R Rhote依然直言不讳的说，控制图“纯属浪费时间”。
  “ASQ lists Bhote (1991) as one of eight books suggested in the reference materials for the statistical principles and applications portion of the CQE exam. This is very odd, to say the least, since Bhote (1991) refers to control charting as “a total waste of time”.”
  摘自《World Class Quality: Using Design of Experiments to Make It Happen》

• 1993年 Banks David
  –美国统计局首席统计师，美国统计协会董事会成员，曾获得ASA创始人奖，美国统计协会的最高奖项。
  Bank, Hoyer, Ellis和其它人都曾严厉地批评对SPC开展的研究工作，Banks说，“SPC大约是旧时代大学研究人员通过普通人难以理解晦涩公式来赢得名声的无用工具。”
  “Banks (1993) and Hoyer and Ellis (1996 a–c), among others, have been very critical of research on SPC. Banks writes, for example, “ It is probably past time for university researchers to drop stale pseudo-applied activities (such as control charts and oddly balanced designs) that only win us a reputation for the recondite.”“
  摘自《Is Industrial Statistics Out of Control?》

• 1997年 质量大师朱兰（Joseph Juran）
  朱兰说：“发明出控制图原型的休哈特根本不懂工厂运营，完全没办法和操作工及管理人员进行有效的沟通”。
  “It is often argued that Shewhart charts with 3- sigma limits should be used because experience shows this to be the most effective scheme and because Shewhart (1931, p. 277) stated that this multiple of sigma “seems to be an acceptable economic value.” Given this reliance on Shewhart’s opinion, however, it is somewhat disconcerting to read Juran’s (1997) surprising account that “Shewhart has little understanding of factory operations” and could not communicate effectively with operators and managers.”
  摘自《Early SQC: A Historical Supplement》

• 1998年 Bert Gunter
  –来自美国的著名统计顾问，《Statistics Corner》专栏作者。
  也曾说，“使用SPC的制造环境在快速变化，生产时间变得更短，数据产生的更多，质量要求更高和对计算能力要求更强大，控制图这个古老的工具已经很难适应现代的生产和服务的需求。”
  “The manufacturing environment in which SPC is used is changing rapidly. There are, for example, trends toward shorter production runs, much more data, higher quality requirements and greater computing capability. Gunter (1998) argues that control charts have lost their relevance in this environment, stating the reality of modern production and service processes has simply transcended the relevance and utility of this honored but ancient tool.”
  摘自《Farewell Fusillade: An Unvarnished Opinion on the State of the Quality Profession》

• 2011年 Michel Baudin
  –40年实战经验的生产顾问。
  “SPC是昨天的统计技术，用来解决昨天制造业的问题。它没有能力解决今天的高科技问题，在成熟的行业它也变得完全没有必要。它还没有完全消亡的原因是，它已经进入了客户强加给供应商的标准之中，虽然这些客户自己根本就不使用SPC。这就是为什么你仍然可以看到有如此多的工厂走廊墙上贴着控制图。“
  “In a nutshell, SPC is yesterday’s statistical technology to solve the problems of yesterday’s manufacturing. It doesn’t have the power to address the problems of today’s high technology, and it is unnecessary in mature industries. The reason it is not completely dead is that it has found its way into standards that customers impose on their suppliers, even when they don’t comply themselves. This is why you still see Control Charts posted on hallway walls in so many plants.”
  摘自《Is SPC Obsolete?》

以上这些是从1981年到2011年连续30年中，针对SPC公开发表不同声音的代表者。在国内，私下的抱怨很多，私下的质疑之声也不少，但目前为止还没有发现个人或团队对SPC提出公开质疑。

SPC拥趸者通常说：
你觉得SPC没用，是因为你没有真正理解SPC，或者你不会使用。

• 那么，上面列出的这些质量和统计界的大师都发出质疑之声，难道他们也没有能力正确理解或者不知道如何正确使用SPC？
• 如果他们都不能理解，那我们还能指望谁能够正确理解和使用SPC？
• 如果真的是如此难于理解，那我们还能指望生产一线员工正确理解和使用SPC吗？

4.日本SPC实际应用情况

也许很多人会说，战后的日本工业界在上世纪50年代至80年代期间广泛推广和应用SPC，使日本的产品质量一举超越美国并处于世界领先地位，似乎日本在质量上的成功就是应用了SPC。
事实果真如此吗？

以下摘自《Joseph M. Juran: Critical Evaluations in Business and Management》
“An alternative to both control charts and pre-control is to compare individual measurements to specifications either in a log or in form of a graph, and many firms do so sometimes in conjunction with control charts, Although control charts are commonly used in industry, one study by Swersey, Ishii, and Takamori(1995) found that among Japanese firms in printed circuit board industry the use of control charts was not extensive, In fact, the usual approach in these industries is to maintain logs and plot individual measurements over time, sometimes against specification limits. These Japanese firms commonly plot the fraction non-conforming over time, but in contrast to p charts, without control limits.”

“Instead of plotting averages, one can also plot individual observations on a chart and supplement this graph with the specification limits. In fact, as noted earlier, this is the procedure followed by Japanese firms we observed in the printed circuit board industry. We believe that this practice has value as such display draw attention to emerging process capability problems. Such information helps us decide which of the problems should be attached first. While we favor specification limits on such charts, we are also aware of a possible danger. A finding that the observationss are well within specification limits may inhibit continual process improvement and variability reduciton of process, which is the ultimate goal of process control.”

大意是：

1. 在日本PCB行业，使用控制图并不普遍。更常用的方法是用单值描点图，并与公差限进行对比。
2. 日本公司普遍用长期记录不合格品的比例的方式，与P控制图相比，它没有设定控制限。
3. 在PCB行业，认为带公差限的单值描点图具有价值，因为这个方式可以帮助我们决定应该优先去解决哪个问题。
4. 如果数据在公差内表现的不错，就不会追求SPC没完没了的改进。 日本通常更是以效用为准绳，在实际生产中更普遍使用的是一些相对简单易用的工具，如柏拉图，直方图，饼图，散点图等，而不是依赖于SPC。
   对于质量的追求也是在经济合理这个前提下，而不是无条件实施不能带来经济收益的无谓改善。

5.SPC自身有哪些缺陷？

5.1 自相矛盾的逻辑

为了简化论述，我们以最初休哈特制定的判异准则，是否超出3σ控制限这一个准则展开讨论，暂不考虑其它准则。应用SPC时，如果数据处于3σ控制限以内，通常认为过程变化通常只是普通原因引起的，没有特殊原因出现，无需改善；如果数据落在3σ控制限以外，则表明过程中有可能了出现影响产品质量特性的特殊原因，需要确认是否出现特殊原因，如果有则要采取措施进行改善。
因为按照休哈特理论，落在3σ以外的是小概率事件，要进行调查。同样按照分布概率，落在3σ以外也可能是正常的分布。
设备是多种多样的，有的设备稳定性足够高，就像戴明的漏斗实验一样，不改变漏斗高度，小球落点的离散程度不会改变，小球出现在4σ（或者5 σ）内也可能是普通原因。
但现在大多数的控制限是设置为3 σ。

对于稳定性很好的设备，如果数据超过3σ控制限就报警，那么工厂花费了大量时间和资源记录跟踪数据，得到的却是大量的假报警，工程师为此要疲于奔命，说是误入歧途都不为过，谈何帮助工厂改善质量？每天都在玩狼来的游戏？
根据下图，如果设备或制造系统稳定性很好，在4σ范围内都是普通原因，这时3σ为控制限，那么误报警率将高达（0.27-0.0063）/0.27=97.7%。
（当然，也可以把控制限设置到4σ范围以减少报警，问题是即使你掌握这个知识，但你的客户可能不同意你的要求，你购买的软件也可能没法设置，因为不是所有的SPC软件都有这个功能。同样，如果把控制限扩大，按照SPC理论，也会有增加漏报的风险。）

真正让生产员工迷惑的地方是，按照休哈特的理论，超出控制限有可能是普通原因也可能是特殊原因，让生产员工去调查，找到了就说是特殊原因，找不到，难道就是普通原因？

5.2 普通原因与特殊原因的划分

SPC的目的是通过控制图来探测制造过程是否出现了特殊原因，如果出现，那么先要加以分析，根据分析结果再决定是否进行预防和改善。
一般认为，特殊原因对过程影响较大或者特殊原因整改成本相对较低，但这都不是绝对的。目前也没有任何客观的真实数据来证实这一点，实际上只是人为地把分析找到的原因归到特殊原因而已。

假设我们还是按照普通原因和特殊原因来划分，在实际生产中，要获得更高的经济合理性，不一定是通过改进或消除特殊原因，更可以改进普通原因。比如说，企业在考虑成本的前提下，同时确保设备具有更小的波动性（普通原因），找提供设备的供应商来升级改造设备，因设备供应商比客户使用设备的人员更知道如何来提高设备的性能，这才是符合亚当斯密的劳动分工理论，专业分工，专业的人做专业的事。

从休哈特发明控制图100年来，社会化大生产已经发生了翻天覆地的变化，一台普通的设备通常是很多专业企业合作共同完成的，供应链不仅横向很广，纵向也很深，设备的精度和稳定程度在大踏步前进，留给客户操作人员改进的机会越来越少。通常而言，与其自己改进设备提高过程稳定性，不如找供应商直接升级设备或直接购买高性能设备更具有经济合理性。

当今时代企业的质量管理水平和产品的质量控制水平，也同样比100年前相比有了质的飞跃，主要的贡献来自于设备、工艺和配方等方面的进步，还有自动化监测手段的提升，而这些进步和提升大部分来自于普通原因，而不是依靠SPC不断探测特殊原因并改善取得的，这一点是毋庸置疑的。

我们几乎看遍能用谷歌搜索到的所有SPC视频课程，大部分讲师在介绍用SPC查找特殊原因时，给出的例子大都是换操作员工了，换原材料了，机器润滑不好了，螺丝松了，设备磨损了等等，这些的确会导致一些质量问题，也不是不重要，问题是企业有比SPC更加前置和高效的方法来预防这些问题，如，合格供应商名录，设备点检、维护和保养，员工上岗培训，分层审核，防呆等等。

实际生产过程中普通原因和特殊原因是会相互转换，不是一成不变的，这也是业界的普遍认知。
另外，普通原因和特殊原因，本就没有天然的界限。人为分为两种原因，把简单的问题复杂化了，然后再按照所谓的分类去解决所谓的特殊原因，这是从推广SPC的角度看问题，而不是从解决问题的角度看问题？
“One purpose of control charting ,the featured tool of SPC, is to distinguish between these two types of variation in order to prevent overreaction and underreaction to the process. The distinction between common causes and assignable causes is context dependent. A common cause today can be an assignable cause tommorw.”

5.3 戴明和AIAG制定的判异规则会增加误报率

在控制图中，如果7点（注：也有是6点之说）或更多的点连续上升或下降，人工判断或SPC软件将发出警报。现在已有多人（Davis, Woodall, Walker, Philpot, Clement, etc. ）要求取消戴明和AIAG制定的这个规则，因为这个规则在有些有意为之的过程里是无效的，虽然直觉上觉得合理，但结果只会大幅增加误报率。
“For example, a very widely used supplementary rule for a Shewhart chart is for a signal to be given if there are a number of consecutive points plotted which are either all steadily increasing or all steadily decreasing. Deming(1986,pp320-321,p.363)advocates this rule with seven or more consecutive points and it is recommended by AIAG(1991). It has been shown by Daivs and Woodall(1988);Walker, Philplot, and Clement(1991);and others, however, that this rule is ineffective in detecting a trend in the underlying mean of the process, the situation for which it was intended. Even though the rule seems intuitively reasonable, its primary effect is to inflate the false-alarm rate.”

内容来源《False Signal Rates for the Shewhart Control Chart with Supplementary Runs Tests》&《Performance of the Control Chart Trend Rule Under Linear Shift》

5.4 ASQ推荐的SPC判断规则也有无效的

ASQ推荐的用移动极差图来探测变异性中的变化这一标准做法也被证明是无效的。遗憾的是，该规则还是CQE考试的内容之一。
“Also, with individual observations collected over time, it is standard practice to use a moving range chart to detect changes in variability. Rigdon, Cruthis, and Champ (1994) and Sullivan and Woodall(1996), among others, have shown that the moving range chart is ineffective for this purpose. If one wishes to detect sustained changes in variability in Phase 1, the change-point method described by Sullivan and Woodall(1996) is much more effective. The moving range chart, however, remains parts of the ASQ CQE exam material and the ineffective trend rule is included in the references recommended by ASQ for this exam.”

内容来源《Design Strategies for Individuals and Moving Range Control Charts》&《A Control
Chart for the Preliminary Analysis of Individual Observations》
6实际应用中SPC有哪些硬伤？
除了上面说的自身缺陷之外，SPC在实际应用中也有一些硬伤。
我们首先以公差限范围和控制限范围的三种位置关系来分别讨论：
公差限范围远大于控制限范围：
随着当代生产设备、检测设备以及工艺水平等方面的不断进步，制造型企业对产品质量特性的控制能力已经远远超出100年前的水平。客户要求供应商的过程能力CPK在1.67以上，甚至2已非罕见，那么就意味着质量水平相当于5σ-6σ。

人工判断或SPC软件报警，但产品是合格的，质量人员如果这时花费精力去研究这个报警，让产品在合格的基础之上好上加好不是不可以，前提是没有其它质量不合格的事情发生，但在日常生产中比这严重和重要的事多得多，这么做从问题解决角度完全与二八定律不符。

这时控制图不仅没有好处，还帮倒忙，对于一个有着大量质量控制点的企业，质量人员还得费劲劳神不让这些不重要的事情干扰自己，还得从大量的报警中找出哪个是真正超过公差限的产品而不是单单超出控制限的产品。

世界著名500强公司施耐德，顶级电工企业，在华工厂应用控制图监控生产过程中的若干关键质量特性，但该控制图中只有公差限，没有控制限。因为如果设置了控制限，那么系统会经常报警，使本就繁忙的工程师们疲于奔命。他们也知道，因为是Xbar值，不是单点值，即使Xbar值在控制限内，产品也有不合格的风险。但是不取消这个报警，每天就不用做其它事情了，因为公差限远大于控制限，风险程度不高，就索性取消控制限。

请问，这些控制图在企业实际应用中到底起了什么作用？毫不夸张地说，它的消极作用之一就是浪费了资源。

公差限范围小于控制限范围：
通常理想状态，使用SPC时，要求过程稳定且CPK大于1。
项目在量产前策划阶段，对于具体的质量特性，企业工程技术人员通常预先评估采用哪种探测手段，并在过程开发时最终落实。比如可以用GO/NO GO检具100%检验或设计防错装置识别等，当然也可以使用控制图。
还有人会说，如果过程能力不足或者过程不稳定，通过控制图报警，这不是很好的机会改进产品质量吗？

未必，举个例子，公司在项目策划时选择设备有两个方案。500万的注塑机可以完全保证产品质量，50万的注塑机则需要加人工100%对质量特性进行检验，公司根据客户的采购量，通过成本评估确认50万注塑机+人工100%检验这个选项在利润角度更合理。

当今是专业化大分工时代，几个质量人员+设备工程师+一线操作工仅依靠一个SPC工具就可以把50万元的注塑机改进达到500万元注塑机的水平可能性很小。那些专业生产注塑机的企业可能都做不到的事，非专业人员就更实现不了；即使企业内部通过改进能够实现，成本上的花费很可能是不合理的。

这里不是反对持续改进，持续改进是一个企业永恒的主题，但我们反对的是一谈到质量控制，言必称SPC。

公差限范围略大于控制限范围：
这时的CPK大于1，可能有人会说，这种情况下SPC控制图最有用，但其实给一线操作员工和质量人员带来的困扰同样也不少，为什么？

如果控制图报警，一线操作员工也不知道产品是否合格，有时还要在控制图的边上再做一个单值描点图（日本一些企业的作法）。
有些控制图上加上了公差限，的确是有所改善，但还是有问题，因为在控制图上显示的是X的平均值，当X平均值在公差限以内时，产品还是有可能不合格的。（当然，这时R图往往会报警，但操作员工还得另行计算一下，确认产品是否超差，因为控制限报警和产品不合格是两个严重度不一样的事情，对于一线工人来说，首要任务是产品合格然后才是持续改进。）

其它因素还有：

无法满足现代企业的激烈竞争
现在的企业面临着越来越激烈的竞争。成本控制决定着企业的利润以及生存空间。

控制图需要持续不断地记录数据。一个控制图（均值极差控制图）只能监控一个质量特性，随着产品复杂度的增加以及供需链的不断变化，一个产品上会有多个关键质量特性，一个工厂有上万个料号是非常普遍的现象，那么可以想象，使用控制图对这些产品的大量质量特性进行监控，需要记录的数据以及需要付出的努力远远超出了企业所能承受的能力。

笔者曾经工作过的一家公司，每年都会进行供应商的整合（最近10年以来已经是普遍的现象），其中一个很典型的中小规模供应商，单单给笔者公司提供的常用活跃料号就有5000多个，其中一半以上是由数量不等的子零件组成的组装件（一个组件包含的子部件从10个到100个不等）。有外观，性能，关键尺寸等多个关键质量特性需要控制。如果使用控制图进行监控，那么需要做的控制图要多达几万个，效果如何不说，单是工作量已经将企业压垮。

更甚者，有些使用模具生产的产品，为了提高效率与降低成本，会以多模多穴的方式进行生产。如某公司一塑料产品有4个关键尺寸，该产品一共有2个模具，每个模具64穴，这些关键尺寸关系到客户产品的密封性能，塑料产品本身价值不高，但是一旦质量不合格，客户的损失将是非常巨大的。如果要取得客户订单，客户一定要求供应商签署质量连带责任协议。

如果使用控制图，每一次都要等到注塑机生产5个产品以后才能检验关键尺寸并记录，如果现场是纸质的控制图，操作工人还得计算这五个产品平均值和极差值，一个注塑工位就有4X64=258张控制图。两个模具，那么意味着要做2X4X64=512个控制图。如果这个公司有100个类似产品，那么意味着要有5万个控制图在生产现场。

每次注塑的时间间隔才几分钟，有时间记录吗？
用SPC软件能解决这些问题吗？
对于注塑产品，不仅要确保首件合格和末件合格，还要确保如何及时发现产品尺寸的变化，以便能及时清理冷却管路和维修模具，这对企业是一个极大的挑战。
如果您是这家企业的质量负责人，你会采用控制图来监控关键尺寸吗？您觉得控制图管的住质量吗？

对于芯片行业也类似，这个行业的数据量更大，SPC每天可能会发出非常多的报警，导致质量人员根本没有时间开展调查研究，很多质量人员的直接做法就是关闭这些报警邮件。不要指责这些员工，当你每天收到50份 SPC报警时，你会怎么做？

繁杂的系统，普通企业难于掌握

• 计算过程能力时，所采集质量特性的检测数据如果不是正态分布，需要做变换。
• 不同的过程，需要不同的SPC工具。
• 单一质量特性的数据是否独立，也会影响到使用效果，化工行业这个问题会比较突出，还要学会如何判断数据是否独立。

有办法解决这些问题吗？有！这些问题难吗？看对谁而言。

问题的关键是，所有的企业都投入这么多的资源去研究这些，投入产出比对每个企业都合适吗？中国的中小企业有那么多资源投入去推广和研究吗？

再完美的设想，如果不能够满足实际生产现场的需求，那么也只能放在实验室里观赏。不能够为实际生产服务，那么也就失去了它的价值。

7.那么，到底谁在推行SPC?

• 客户要求

由于SPC是汽车行业五大手册之一，虽然只是参考，但是很多汽车行业的客户和其它行业的部分客户在对其供应商实施质量评审和项目开发过程中，会把SPC作为一个条目来考核供应商。为了提高通过第二方审核和第三方审核的概率，汽车行业供应商不得不在企业内推广SPC。

如客户对SPC有要求，评审时，评审员很正常地会问供应商被抽样到的产品有没有质量特性，供应商提供质量特性清单后，评审员很可能随意挑出一个或几个质量特性，看一看检测数据以及监控的效果，如果这时供应商能够展示出控制图，并且大部分数据是在可控制状态，有报警的地方，也有相关的分析和整改，在这样的情况下，很多评审员会认为这个评审条目合格，大概率不会一直查下去，直到发现问题。

我们回放一下真实的质量评审场景：
供应商老老实实把所有的质量特性都列出来了，如果质量特性很多，除非供应商有大量的专业质量人员，否则不大可能都做到监控，即使有SPC软件系统也不可能（因为设置监控要花费大量的人力和时间，这个成本是很高的，不是每一个厂家都能负担得起的。）
如果评审员发现有的质量特性没有被监控，很可能给一个一般或严重不合格项。
即使质量特性都被监控了，评审员在现场评审时，如果发现了控制图报警，但是供应商没有及时给出分析和整改措施，这就要看评审员心情了，至少给一个观察项，给一个不合格项也很合理。

如果你是供应商负责质量评审的，你会怎么做？
肯定会事先就准备好一套美化过的SPC数据，等待评审员的到来，这样才能很有把握地保证质量评审顺利通过，企业不会因为质量评审出现问题而拿不到客户订单，导致管理层对质量部门不满意。
我们先不要站在道德的制高点上批评供应商的质量负责人，想一想，供应商质量负责人这么做是否也是一种无奈？

德国大陆是一家非常知名的全球汽车零部件企业，其在华的一家工厂也遇到了SPC带来的烦恼。这家工厂每年要接待大量的客户二方年度审核、新项目审核和客户SQE定期检查及飞行检查，他们产品种类多，需要控制的质量特性也很多。
时不时，客户的质量人员就可能要求检查一下他们的产品控制图的填写情况，如果有异常报警，客户通常是一句话：你们要调查一下，写个整改报告。但供应商即使是编一个报告也要挺长时间，每天这么多的报警，如何应对？
编写假报告也要耗费大量的人力资源，不要忘记这一点。
后来这家工厂实在没办法，干脆招聘一个SPC数据“美化”技术员，每天专职美化数据，但数据也不是可以随随便便可以美化出来的，该工厂还用Excel编写个小程序，保证数据分布也是正态的，还能满足CPK的要求，极大提高了造假数据的效率，客户也很难再挑出毛病。这是笑话吗？但是质量人员根本乐不出来，他们有很大的挫败感，因为每天不得不做这些无聊没有意义的事情。
其实，这家大陆在华的工厂根本就没有用SPC来管控质量，但还不得不假装用SPC控制质量，并对客户宣称取得了很好的效果。
相对来说，国际大企业在理解SPC方面还是比一般企业要好，但他们为什么还要造假数据呢？

我本不想列出施耐德和大陆的名称，但我是想告诉大家，世界顶级的工业巨头尚且如此，您的企业实情如何？尽管有许许多多的企业都在使用SPC，但情况不容乐观，理想很丰满，现实却如此骨感。

• 培训/咨询机构以及SPC工具厂商

首先，我们不否定有优秀的培训和咨询老师，不仅有专业水平，也从企业的实际角度看问题。
但是，也有一些例外：
有些是自己本身都没有理解和掌握SPC的原理，完全的照本宣科，自己都不知道自己说的是什么。
有些是书本主义，没有考虑到实际应用环境。
有些是揣着明白，装着糊涂。赚的盆满钵满与自砸饭碗之间，选择的是前者。不想说皇帝的新衣不好看，反正有人肯花钱，不拿白不拿。

更有甚者，牵强附会的应用。Q-DAS，为了增强SPC适用范围，把简单的事情搞得很复杂。刀具的寿命对某些企业是一个比较关键的数据，比如用刀具的磨损程度来预计刀具的寿命，按照刀具的磨损程度绘制出一个带有倾角上下控制限，通过与刀具报废线的交叉点来估算刀具寿命。这个方法可以实现预测刀具寿命，但就是对工人理解上不友好，把简单的事情搞复杂了，用一个简单的描点图就可以实现的功能非得用繁琐的步骤实现。
这是郑人买履的平方。

• 质量管控的需求

自然还是有希望管理好企业的质量人在推广，希望能够帮助企业改善质量，这一点是不可否认的。
绝大部分管理措施出发点都是好的，但结果好不好就不一定了。

相比于其它质量工具，SPC耗费资源很多但产出却不高。就像用长矛来捕鱼，的确能捕到鱼，观赏性非常好，可以用来炫耀手艺，但不完全适合当今的社会。
比如说，DOE和MSA，对一个项目而言，不需要天天做实验收集数据。
但是SPC一旦开启，就要针对每一个料号的每一个需要监控的质量特性持续不断收集数据，如果有电脑系统还好，没有电脑系统，还得用纸和Excel统计。
在企业竞争如此激烈的今天，还要让一线操作工人花费大量的时间记录这些SPC数据，当然企业还要投入培训SPC费用等，但这些费用仅仅是SPC相关费用的冰山一角。
很多人忽视的是质量工程师所耗费的心血和时间。
一个企业如果质量特性少还好，如果质量特性很多，新项目也很多，质量工程师会花费大量的时间设置控制图和对报警的控制图进行处理。质量工程师不得不花费大量的时间处理这些不确定的报警，这意味着很多其它事情被耽搁了。

8.SPC不好用，企业怎么办？

现在有些人或企业认为质量管理就是SPC，甚至有些MES系统开发商，直接把SPC当作质量管理模块卖给用户，不知道是自己不懂，还是有意为之，实在是误人子弟。用户也应该理性地去分辨，不应该被神话了的SPC所误导。工具应该为目的服务。工厂需要的是一种符合自己生产过程的有效质量管控工具。质量管理也要考虑场合、对象和性价比。

在此我们从两个方面给一些建议：
从质量管控工具有效性层面：
日本企业为了弥补SPC的不足而同时使用单点图，当然还有其它工具，比如合格率、ppm、缺陷统计等。配合柏拉图的使用，可以帮助企业快速锁定影响产品质量问题的“重要的少数”，起到事半功倍的效果，以及根据记录的数据进行相关性回归分析，帮助企业快速找到影响质量特性的因素，从而进行相关改进，进行质量预防，改善产品质量。以相对较小的精力，解决严重和普遍的问题，这比较适合绝大多数企业的现状。SPC那种大水漫灌，换来的是虚虚实实的报警，烽火戏诸侯，浪费的不仅仅是大量的宝贵资源，更会错失很多问题改善的机会。

企业选择什么样的质量工具要根据自身的情况而定，不管黑猫白猫，抓住耗子的就是好猫。
客户和工厂需要的是合格的产品，SPC只是工具/手段，切莫将手段当目的。

从公司整体质量管理层面：

• 例子1，如果是一家生产纸箱，印刷品等技术含量不高的小企业，按照ISO9000的要求来做，就可能把企业管理的很不错。
• 例子2，如果一家电机厂有50条不同年代的产线，有2万种不同的物料，员工人数达到2000。企业发展到这个规模，可能以下问题是质量管理中的痛点：

什么原材料容易造成停工待料，都是什么问题？
那种类型电机合格率最低，都是什么问题？
给客户报价时，在那条产线生产，既能保证产品合格率又能保证成本可接受？
新产品开发时，类似的老产品都出现过什么问题？

这个规模的企业，质量体系早已经建立，质量特性数据也有一些，但是这些数据不是在纸质文档上就是在Excel中和其它系统中。这时企业可能需要一个能对多种物料，多条产线，多道工序，多个班组进行深度关联分析的系统以解决上述问题。

• 例子3，高压容器，安全设备等特种企业。对产品安全性和合规性要求比较高。企业交货时，提供完备的检验资料也是一个很重要的工作，通常需要花费很大的人力和时间来处理。对于这样的企业，保证每一步都合规且文件齐全的管理系统很重要。
• 例子4，对于跨国采购公司和design house，有几十家甚至几百家供应商是很普遍的事，质量人员如何管理好供应商准时生产出合格产品很关键，否则就可能造成全球客户缺货或工厂停产。对供应商是否有能力生产出特定需求的产品要有把控能力，而不仅仅是根据质量评审的分数；开发新项目时对过往的历史数据和客户投诉了如指掌，并通过历史数据（包括客户投诉）有能力发现潜在的质量风险并在新项目开发时采取措施，；对出货检验要有大局观，既不能无原则放货，又不能把小问题无限放大不放货。如果该企业的产品种类高达上千种，供应商又分布在全国各地，但SQE人数却很少，这时的质量管理策略怎样制定才合理？
• 例子5，对于医药行业，一定要符合法律法规的要求，每一步都要确保正确和准确，文件资料不能出问题，人员要有资质才能上岗，变更管理比普通企业更严格，计量器具也不能忽视，很多记录都要留档等等，这是医药行业的特点。
• 例子6，对于化工和钢铁行业。如果质量管理软件或其他软件系统能自动推送出对产品改进有帮助的建议，企业或许对这个功能感兴趣，以代替用人工进行的繁琐计算，如回归分析、多元回归分析和DOE等，这样会极大提高日常生产数据的利用，从而不断优化生产工艺参数，改善质量和/或降低成本。

针对不同的公司规模、人员素质、不同的产品以及过程特性等，可以采用不同的质量管理工具进行管理。合适的就是最好的，既要防患于未然又要因地制宜，不能是用工具找问题，而是应当根据问题找合适的工具。

9.如何应对客户的要求？

前文做了很多论述，企业应该有自主权限根据实际情况来选择合适的质量工具。
但是对于SPC却很特殊，因为客户要求，还不得不使用SPC。
这的确是一个难题，笔者在此也很难提供一个药到病除的解决方案。
供应商不可能冒着丢失订单的风险而违反客户的要求。针对五大手册中的SPC，是三大汽车主机厂（通用，福特，克莱斯勒）基于当初的现状，为了在汽车供应链中推动持续改进，以客户为关注焦点，不断提高客户的满意度，那么就需要不断地去寻求一种更高效率的方式来提供产品和服务。秉着这一宗旨，主机厂提出了组织的每一个成员都要投身于不断尝试更高效的方法进行持续改善，可以采用不同的统计工具达到这一效果，如柏拉图、因果图等基本工具，以及高阶的DOE、QFD等。并编制了五大工具之一的SPC手册。SPC控制图作为一种基本工具在SPC手册中做了详细的介绍。避免了当初无统一标准，各家各户要求各异，简化与减少了差异性。但该手册也明确说明这是针对SPC的一个介绍。企业根据客户要求的质量活动或者特性与客户沟通，可采用更有效的或者替代的方式。
解铃还须系铃人。

在此我们也呼吁一下以汽车供应链为主的质量行业人士，特别是主机厂的质量人，主机厂和供应商要求的是合格产品和有效的管控方式，对于具体使用何种方式来管理质量，希望主机厂在制定规则时，能够与供应商进行密切沟通，只要供应商能够证明有合适的工具进行管控，有稳定的提供合格产品并进行持续改善的能力，不要非得加上SPC这一条，少些形式主义，回归到事情的本质。

10.编后语

在查阅资料的过程中，我们发现国外有非常多从不同的角度针对SPC是否有用进行讨论与质疑，从控制图诞生之日起到现在就没有停止过，而且还有继续下去的趋势。有争论比没有争论要好，理越辩越明。
有质疑和争论，受益的不仅仅是质量人士，更大的受益者是众多的企业和企业管理者。通过质疑和争论，企业高层将能会以更高效的方式来管控质量及管理企业，使企业运营效率提高，保持竞争优势，基业长青，对整个社会的整体运行效率也大有裨益。

在此，我们欢迎感兴趣的朋友和我们交流，不论是持相同的观点还是不同的观点。也非常欢迎亲自负责过或者使用过SPC并取得效果的朋友和我们联系，我们正在积极寻找这样的企业。

最后，感谢徐廷伟先生、王洪石先生、沈凯利先生、朱小泱先生提供宝贵的素材和意见。