金屬加工廠的SPC系統實戰：從原料到出貨的全流程品質革命

🌟 一、故事背景：傳統金屬加工廠的困境

位於南部的華興金屬加工廠，專營汽車零件沖壓件生產，年產能達50 萬件。

過去，工廠依賴人工檢驗和事後糾偏，導致以下問題：

• ❌品質波動大：關鍵尺寸合格率僅85%，客戶投訴頻繁。
• 💸成本失控：因返工和報廢導致的損耗佔銷售額10%。
• 🐢效率低：檢驗數據分散在紙本記錄中，異常處理需3 天以上。

為突破瓶頸，華興決定引入基於Pear Admin Flask 架構的SPC 系統，並與Odoo ERP深度集成，實現從原料到發貨的全流程數字化質量管理。

📦 二、SPC 系統與進銷存、生產的協同作戰

1️⃣ 原料入庫：SPC 檢驗計畫自動觸發

• 流程觸發點：當Odoo ERP 接收到供應商發貨通知時，系統自動產生檢驗任務。
• 操作步驟：
  1. SPC 檢驗計畫產生：根據材料類型（如冷軋鋼板）搭配預設檢驗模板，設定抽樣方案（GB/T 2828.1 II 級檢驗）。
  2. 數據採集：
     • 📏人工錄入：質檢員使用數顯卡尺測量厚度，並以Web 端錄入資料。
     • 📱半自動採集：掃碼槍讀取批次碼，自動關聯材料供應商、採購訂單號。
  3. 控製圖分析：系統產生XR 圖，計算平均值2.01mm，極差0.05mm，控制限±3σ 設定為2.01±0.08mm。
  4. 判定結果：若數據點超出控制限（如某批次厚度達2.09mm），觸發紅色報警，系統自動暫停該批次入庫並通知採購部門。

2️⃣ 生產計畫啟動：SPC 與MES 聯動監控製程

• 流程觸發點：Odoo ERP 下達生產訂單後，SPC 系統同步產生工序級檢驗計畫。
• 操作步驟：
  1. 製程參數綁定：
     • 沖壓工序綁定關鍵參數：壓力（500T±5%）、模具溫度（120℃±10）。
     • 焊接工序綁定參數：電流（200A±3%）、焊接寬度（3mm±0.5）。
  2. 機聯網資料收集：
     • 通過OPC UA 協議對接衝床PLC，實時採集壓力、速度曲線數據。
     • 焊接機器人透過MQTT 協議上傳電流、電壓波形。
  3. 動態控製圖監控：
     • 📊 XR 圖：監控沖壓壓力穩定性，發現連續3 點接近UCL（525T）時，觸發黃色預警。
     • 📉 P 圖：統計焊接不良率，若單班次不良率> 2%，觸發紅色報警並停機檢查。
  4. 異常閉環處理：
     • 品質工程師收到報警後，通過SPC 根因分析工具定位問題（如模具磨損導致壓力波動）。
     • 系統自動產生8D 報告模板，關聯設備維護記錄和工藝參數調整方案。

3️⃣ 成品檢驗：SPC 驅動OQC 決策

• 流程觸發點：生產完工後，SPC 系統會根據訂單號自動調取成品檢驗標準。
• 操作步驟：
  1. 抽樣檢驗：依AQL 0.65 標準抽取50 件，測量關鍵尺寸（如孔徑Φ10±0.02mm）。
  2. 過程能力分析：
     • 計算Cp=1.33，Cpk=1.15，顯示過程能力充足但有輕微偏移。
     • 系統建議優化沖壓模具定位裝置以減少偏移。
  3. P 圖判定：不良品數為3 件（6%），超過控制限，觸發紅色報警並凍結該批次。
  4. 追溯與隔離：
     • 透過SPC 審計日誌回溯異常時段的生產數據，定位問題源自於某台沖床液壓系統洩漏。
     • 系統自動標記關聯批次，產生隔離指令並同步至Odoo 庫存模塊。

📊 三、SPC 系統的核心檢驗方法與管制標準

1️⃣ 數據採集方式

2️⃣ 控製圖選擇與計算規則

• 📐 XR 圖（連續型資料）：
  • 公式：

    深色版本
    UCL = X̄ + A2 * R̄  
    LCL = X̄ - A2 * R̄  

    （A2 為樣本量對應的係數，n=5 時A2=0.577）
  • 應用場景：沖壓壓力、溫度監控。
• 📊 P 圖（離散型資料）：
  • 公式：

    深色版本
    UCL = p̄ + 3√[p̄(1-p̄)/n]  
    LCL = p̄ - 3√[p̄(1-p̄)/n]  

  • 應用場景：焊接不良率統計。

3️⃣ 管制標準設定

• 🔁控制限動態調整：根據歷史資料每月更新控制限，避免固定限值導致誤報。
• 🚨異常判定規則（Western Electric）：
  • 規則1：任一點超出±3σ 控制限。
  • 規則2：連續9 點在同一側。
• 📈過程能力目標：
  • Cp≥1.33，Cpk≥1.15（汽車產業標準）。

💡 四、SPC 系統帶來的變革

1️⃣ 品質成本下降

• ✅廢品率降低：從10% 降至3%，單月節省原料成本8 萬元。
• 📉返工減少：異常回應時間從3 天縮短至30 分鐘，客戶投訴率下降60%。

2️⃣ 管理效率提升

• 🚀自動化替代人工：檢驗資料錄入效率提升5 倍，報表產生時間從2 小時壓縮至5 分鐘。
• 🤝跨部門協同：SPC 異常資訊即時同步至生產、設備、採購部門，形成快速回應機制。

3️⃣ 合規性增強

• 📄 ISO 9001 認證：自動產生控制計畫、FMEA 報告，審計通過率100%。
• 🌍客戶認可：SPC 品質報告成為核心競爭力，成功拿下某國際車企長期訂單。

🚀 五、未來展望：SPC 與工業4.0 的融合

華興計劃進一步升級SPC 系統：

1. AI 預測性維護：利用機器學習分析歷史數據，提前48 小時預測設備故障。
2. AR 可視化：透過HoloLens 眼鏡疊加SPC 數據至實體設備，指導現場操作。
3. 碳足跡追蹤：將品質數據與能耗數據結合，優化綠色製造流程。

📌 六、結語

透過SPC 系統的落地，華興金屬加工廠完成了從「經驗驅動」到「數據驅動」的蛻變。從原料入庫到成品發貨，SPC 系統如同一位永不疲倦的「質量衛士」，用實時監控、科學分析和智能決策，守護著每一道工序的穩定性，最終實現了質量、成本、效率的三重飛躍。這不僅是技術的勝利，更是製造業數位轉型的生動寫照。