統計過程控制（SPC）的成功實施始于選擇最適合公司質量目標的工具和方法。由于手動制圖既繁瑣又費時，使用專用軟件的基于PC的SPC制圖更適用于常規制圖，并且對于過程改進研究至關重要。

許多基于PC的SPC軟件包隨時可用。然而，大多數是為離散制造（例如汽車零件加工）而創建的，因此在其他制造商的應用中受到限制。評估SPC軟件的食品加工商在做出選擇時需要了解以下缺點：

• 有限的可用性

  軟件可以處理過程和實驗室數據嗎？軟件是否能夠以對組織中每個用戶角色有效的方式呈現關鍵流程數據？是否可以選擇一個軟件包來滿足所有用戶的需求？

• 數據限制

  可以在同一數據文件中查看和分析描述性，測量和缺陷數據？

• 操作員要求

  可以自動執行常規制圖任務以減少培訓時間嗎？無人值守的操作可能嗎？

• 剛性

  可以將圖表配置為精確滿足內部質量控制（QC）需求，并仍滿足客戶和法規報告要求嗎？

• 數據隔離

  軟件可以輕松收集過程數據嗎？它能接收儀器數據嗎？它可以與企業或工廠范圍的信息系統共享或交換數據嗎？是否可以輕松地向整個組織的用戶提供分析結果和報告？

• 供應商意識

  軟件開發人員是否了解食品加工行業的問題和特殊要求？

隨著1985年NWA Quality Analyst的引入，NWA將食品加工行業的需求作為特別關注的焦點。由于NWA的開發人員了解在行業中實施SPC所面臨的需求和挑戰，因此NWA Quality Analyst現在是食品加工商的領先SPC軟件。如今，NWA Quality Analyst被小型獨立企業和主要跨國公司所采用。他們的應用范圍從內部質量控制和流程改進到供應商認證和法規遵從。

案例研究 - 泡菜質量控制和過程分析

一家大型區域食品加工商使用NWA Quality Analyst(簡稱“Quality Analyst”)來監控蒔蘿泡菜包裝線的質量。從生產線中抽出成熟的泡菜罐，進行常規數據收集和制圖。然后排出樣品，稱重并檢查缺陷。如下所示的描述變量和數據被輸入到Quality Analyst數據集中。描述變量用于標記常規SPC圖表，并為以后的過程改進研究提供簡便的參考點。

描述變量

• 日期：采樣日期
• 庫存：包裝的泡菜尺寸
• 批：批號

測量變量

• 重量：泡菜的重量

缺陷和計數

• 數：每罐的泡菜數量
• Nubs：Nubs(小塊)，crooks(彎曲部分)，misshapen(畸形)
• 破碎：破損，機械損壞
• 腐爛：腐爛，萎縮
• 臟：臟，傷痕
• 大?。翰徽_的大小
• 空心：空心

請注意，所有上述信息都是同時收集的，并輸入到單個Quality Analyst數據集中。（參見圖1）。然后可以通過按鈕輕松從數據輸入屏幕啟動圖表。事實上，這些能力是處理器選擇NWA Quality Analyst的重要因素。

圖1

讓SPC發揮作用

當公司考慮潛在供應短缺的替代解決方案時，這時Quality Analyst的整個價值就非常明顯了。該公司的46盎司（裝滿重量）罐子的SOP（標準操作程序）要求“3A”泡菜尺寸（1-1 / 8英寸至1-1 / 4英寸）。當供應量低時，限制強制在公開市場上購買更昂貴的3A泡菜或改變SOP以允許使用另一種庫存尺寸“3B”，1-1 / 4英寸至1-3 / 8英寸之間的選擇。如果可以保持重量規格，備用尺寸是可以接受的。為了找到答案，該公司使用3Bs進行了試運行。再次，分析3A和3B庫存所需的所有數據可以輸入到單個數據集中。

使用3B庫存的顯著成功或失敗將在過程能力直方圖中直接顯示，該圖表顯示了泡菜重量的分布及其與規格之間的關系。但是，首先必須使用控制圖分析重量，以驗證包裝過程是否處于統計控制之下。正如圖2所示，Quality Analyst允許用戶同時顯示直方圖和控制圖。X-bar和Range圖表顯示了對兩種庫存進行統計控制的包裝過程，從而驗證了過程能力研究。

圖2

標簽規則允許與目標相差20％。Cpk指數是過程能力的常用數字表示，表明兩種庫存均滿足生產要求。但是，過程能力無法說明整個故事。另一種數據觀點表明需要進一步進行分析。

由于最常用的統計圖表技術都可以從數據輸入屏幕上方的工具欄啟動，因此NWA Quality Analyst允許用戶從各種角度輕松檢查其流程。使用帕累托分析對缺陷進行例行審查，然后發現發現，在試運行期間，“破損”缺陷增加了。（見圖3）

圖3

為了進一步分析，實驗室產生了一個p圖表（有缺陷的SPC圖表百分比）（見圖4），并發現高于控制上限的兩點。圖表規則違規（圖表上用星號顯示）提供了進一步的警告。然后，操作員單擊每個可疑數據點“向下鉆取”來獲取更多信息。生成的對話框指向3B庫存。使用Quality Analyst獨特的數據過濾器，每種庫存類型的單獨p圖表可以快速確認3B庫存是不可接受的破損程度的來源。（見圖5）

圖4

圖5

進一步研究表明，經常將3B泡菜強行放入罐中，會導致破損。然而，p圖表顯示過程本身處于統計控制中 - 破損是過程的自然部分。處理器得出結論，雖然3B庫存可用于保持標簽重量合規性，但破損可能過多。

得出的結論

SPC分析使處理器得出關于其過程的三個關鍵結論：

• 他們可以在使用其中一種或兩種泡菜時保持統計控制和處理能力。
• 使用較大的3B原料時會產生過多的破碎醬汁。
• 對3B庫存的破碎泡菜的SPC分析表明它處于完美的統計控制之下; 這意味著更高的破損率是該過程的特征，而不是由于任何“特殊原因”。

通過清楚地了解其包裝過程，公司認識到三種不同的選擇：

• 與破損一起生活并冒險讓客戶不滿。
• 繼續研究該過程以確定是否可以修改該過程，以便以成本有效的方式減少3B破損。
• 通過繼續在公開市場上購買3A庫存來滿足短缺。

NWA Quality Analyst為組織的各個層面提供了有價值的分析，幫助管理人員和生產人員了解他們的流程，并使他們做出自信的決策，從而影響產品質量和成本。

特定于應用程序的圖表

NWA Quality Analyst還生產許多適用于食品加工行業的特殊用途圖表。兩個例子是累積和（CUSUM）和中值/個別測量（M / I）控制圖。這些程序包含在軟件中，以滿足客戶對精確解決方案的需求。

CUSUM和法規要求

CUSUM根據與目標的累積偏差生成控制圖。（參見圖6）它特別適合檢查可能“漂移”的過程，并可以調整到不同的靈敏度水平。它在肉類和家禽加工等受管制的行業中特別有用。例如，由于美國農業部將CUSUM方法添加到檢測程序（如蛋白質無脂肪（PFF）法規）中，NWA調整其CUSUM圖表程序以滿足要求。

圖6

填充重量控制

NWA Quality Analyst獨有的特定于應用程序的方法是M / I（中位數/個人）圖表。該圖表解決了“家族”過程（例如多頭灌裝機）所呈現的特殊SPC問題，其中多個單獨過程（單獨的灌裝頭）在較大過程中組合。（參見圖7）對于傳統的控制圖，幾乎不可能將各個頭的行為與全局過程分開。為了完全監控36頭灌裝機，需要37個圖表，每個頭一個，整個過程一個。

圖7

中位數/個人圖表允許用戶同時監控整個過程和各個填充頭的行為。生成的圖表易于閱讀和解釋，并且遠遠快于替代方案。

全廠數據系統中的SPC

所有行業的制造商和加工商都使用基于計算機的信息系統來收集和維護生產數據。但是，如果SPC軟件無法輕松訪問數據，則來自數據庫或儀器的數據可能價值有限。如果SPC軟件可以通過文件傳輸接受數據（采用分隔ASCII等開放數據結構），或者數據源符合Microsoft的ODBC（開放數據庫連接）標準，則可以克服這些障礙。

由于NWA Quality Analyst同時使用ASCII文件傳輸和ODBC，因此它已成為多個計算機集成制造軟件開發人員的首選SPC軟件。更重要的是，NWA Quality Analyst用戶可以使用類似宏的腳本語言自動執行冗余或重復的圖表任務。數據訪問與自動化的結合極大地簡化了隨時隨地生成SPC圖表和其他制造分析報告的任務。