SAP QM 通过控制图 (Control Chart) 的实现提升企业质量管理水平[通俗易懂]

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SAP QM 通过控制图 (Control Chart) 的实现提升企业质量管理水平

企业日常质量活动中主要划分为QA（Quality Assurance 质量管理）以及QC（Quality Check 质量控制）。

质量管理关注过程，焦点主要在于过程的合规性，目的是提高能力而实现未来少出错。

而质量控制关注结果，焦点是发现错误改正错误，目的是为了使产品满足质量要求所采取的质量控制的检验活动，它主要包括检验、纠正不良产生的操作方法或流程和以及不良问题的反馈。

今天讲的内容主要是在质量管理QA中常使用到的的重点工具SPC（统计过程控制）:

*统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

实施SPC的过程一般分为两大步骤：

首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等;根据分析结果采取必要措施:可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。

第二步则是用控制图对过程进行监控。

控制图是SPC中最重要的工具。目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。(来源：百度百科 关键词 SPC）*

可以从百度百科中看出SPC的核心工具就是今天的内容：控制图。

在控制图中主要有三条关键的线：（1）中心线 Central Line（2）上控制线 Upper Control Limit（3）下控制线 Lower Control Limit 。通常UCL和LCL的值为均值的正负3倍标准差。

下面在系统中演示激活控制图需要的准备：

为了测试方便首先激活物料主数据中89的检验类别，后续直接创建检验批：

接着创建需要进行SPC管理的主检验特性MIC，最重要的是需要在控制页签下勾选此特性是SPC Charateristic：

后针对此检验特性的抽样过程也需要支持SPC：

在Sampling Procedure的Valuation Mode中需要选择800 SPC inspection,

而针对于不同的统计标准SAP提供不同的控制图，可根据实际需求选择对应的控制图类型。（有些按照均值，有些按照可变样本量中的不合格品率等等）。具体的设定逻辑可按照SPRO-Quality Management-Quality Planning-Basic Data-Sample,SPC-Statical Process Control-Define Control Chart Type查看每类控制图类别细节的差异：

准备好SPC相关的MIC和Sampling Procedure后可以创建对应物料的检验计划：

下面就可以创建相关检验批并记录结果：

记录相关检验结果后就可以查看控制图（当然也可以在记录结果的时候点击图标查看控制图），查看控制图的事务代码是QGC3，前台多个菜单可找寻到此事务代码，其中一个路径如下：

点击控制图图标查看具体控制图：

点击Calculate Control Limits即可按照设定计算相关的控制线：

点击Enter Control Limits可以计算当前控制图的Central Line，UCL等：

此外控制图也可以激活或者关闭，方便对控制图进行归档管理等：

有人对控制图归纳了一个简单的原理叫七点原理：

（1）如果连续7点出现在均值一侧

（2）连续7点出现单调上升或下降的情况

（3）数据出现在控制范围外（UCL或LCL）

以上这几种情况都代表目前处于失控的状态，基于对控制图的管理可以优化流程事先对质量进行管理，避免时候因质量出现问题造成的不一致成本。

感兴趣的朋友们可以对SPC自行查阅相关资料，本文内容主要是讲SPC核心工具控制图在SAP中的实现。

https://blog.csdn.net/Lucas1211/article/details/111275166