摘要　spc的手法愈来愈多地被广大制造厂所接受，特别是在电子制造业中，已有众多厂家开始推行spc，有的很成功，也有的收效甚微，究其原因，是对spc本身的认识不足，存在着一些误区。本文对spc的定义，实施的步骤作了论述，指出了其中的要点，并给出了评价spc成果的指标。
　　abstract: in past years, spc has been accepted by many manufacturer, especially in electronics plant. some of them have achieved the good results, but others not yet. analyzing the cause, it was due to the mis-understanding of spc. this article presents the concept and steps of spc, indicates the keypoints and lists the items to evaluate the spc results.
key words spc process control chart quality

1．spc的定义

　　这几年来随着电子制造业在中国的发展，spc已逐渐变成一个热门的话题。spc(statistical process control)译为统计制程管制，是指“在制程中去收集数据，并将所收集的数据加以统计分析，从分析中发现制程的异常，再通过问题的分析来挖掘异常的原因，并针对该原因采取适当有效的对策，使制程恢复正常状态，再透过制程能力的调查分析与标准化，不断提升制程能力的一种维护与改善的手法”。

2．spc的误区

　　许多情况下，由于对spc的一知半解，经常会在spc的应用中发现一些下述的误区。

误区一：有管制图就是在推动spc

　　其实管制图只是spc的工具之一，因此“管制图＝spc”是一种很粗浅的看法。严格说来，管制图不但不等于spc而且还要进一步推敲，这些问题经过推敲之后才能帮助我们对spc作更深入的了解。

1）这是产品品质(ｑ)还是制程参数(ｐ)管制图？
2）这张管制图是否有意义？
3）它所管制的参数真的对产品品质有举足轻重的影响吗？
4）管制界限订的有意义吗？
5）这张管制图是否受到应有的重视，是否已照规定执行追踪与判别？

误区二：有了ca/cp/cpk等计算就是在推动spc

　　ca/cp/cpk是在spc中计算制程能力最主要的指标，因此会作制程能力分析的公司当然是一个对spc认识较深入的公司，但是值得再深入探讨的是：

1）ca/cp/cpk有定期回顾检查吗？
2）ca/cp/cpk被活用了吗？
3）是否已用ca/cp/cpk作为依据，分派产品给不同生产线生产？

误区三：有了可控制的制程参数就是spc

　　制程参数的确是spc的焦点，但是透过此误区我们应深入探究：

1）为什么挑出这些制程参数？
2）这些制程参数的控制条件是如何决定的？
3）这些制程参数与成品品质间有因果关系可循吗？

3．spc的焦点：制程

　　spc与传统sqc的最大不同点，就在於由q（quality）至p(process)的这两个字转换。在传统的sqc中强调的是产品的品质，换言之，它是着重买卖双方可共同评鉴的一种既成事实。而在spc的思想上，则是希望将努力的方向更进一步的放在品质的源头──制程上，因为制程的起伏变化才是造成品质变异的主要根源。而品质变异的大小也才是决定产品优劣的关键。

4．spc的步骤

　　在对spc有了上述更进一步的了解之后，spc的正确作法也就会自然而然的浮现了。一般而言，有效的spc应循下列步骤依序进行：

　　步骤一：深入掌握因果模式

　　所谓因果模式，就是找出哪些制程参数对产品品质会有举足轻重的影响。这种探索模式可以图示方式说明如下。

制程阶段
制程参数 制程（p1） 制程（p2） 制程（p3）
压力a p1a p2a p3a
温度b 　 　 p3b
速度c p1c p2c 　
ph值d p1d 　 p3d
功率e 　 p2e p3e

图1

在图1模式，所有制程参数理论上都可能会对产品品质造成影响，但事实上我们都知道每一制程参数对产品的影响程度一定不会相同。因此spc首先要做的就是希望能找出孰轻孰重的因果关系，换言之我们希望能得到下列这张制程参数的柏拉图。

图2

　　得到这张柏拉图有什麽好处呢？其好处就是能从众多的操作参数之中过滤出少数举足轻重的项目来加以管制。因此，如果能够作好spc，其实管制项目根本不必太多，管制成本当然也就会相对降低了。

　　至於如何找出上述的因果模式呢？原则上要视产品品质的复杂度而订。如果复杂度低，用传统的查检表及层别法来加以分析即可。反之如果遇到复杂度高的情形，那可能就不得不借助实验计划法的分析工具了。

　　步骤二：设定主要参数的控制范围

　　在找出影响结果的主要参数之后，接着要推敲的就是这些参数该控制在那一个范围内变动才恰当。这个时候，我们就需要进一步地借助相关与回归分析等统计工具来合理地推测出控制范围。

图3

　　我们继续用上例来说明如何决定p3a的合理变动范围，假设该产品品质特性是pcb的抗撕强度，而经过相关回归