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在汽車總裝過程中，由于零部件數量繁多，對擰緊工藝和精度都有較高的要求，為了保證產品的擰緊質量，通常需要從擰緊數據中準確地找到質量存在的問題。為此，就需要對實時采集的擰緊數據，做SPC統計分析，以一定方式生成統計分析圖表， 從而科學準確地預測出產品擰緊裝配過程的發展趨勢并采取可靠的方式去控制裝配過程產生的問題。

SPC基本原理

SPC技術主要基于統計學理論進行的，假設生產過程中產品質量指標X服從正態分布，即X～N(μ，σ2)，P(μ-3σ<X< μ+3σ)=0.9973。表示在生產過程中，質量指標X落在以μ-3σ、μ+3σ為上下控制限的控制圖中的概率為99.73％，落在控制限之外的概率為0.27％。在概率統計學中認為在一次實驗中發生這種小概率事件的幾率很小，若發生則認為是系統因素存在導致的這種失控狀態。正是基于這一理論，休哈特提出過程處于正常狀態時，判斷過程的穩定性可以使用控制圖，其可以通過產品質量特性值實際分布3σ范圍內的正態分布曲線轉化獲得。

在控制圖的使用過程中，需要確定控制上限(UCL)、控制中線(CL)、控制下限(LCL)這三個主要因素。考慮到過程控制及過程能力評價的經濟性和實際應用性，目前大多數國家都采用3倍標準差作為控制界限，6σ則成為質量管理的更高標準和不斷追求的目標。因此，可確定控制圖的控制界限確定原理：

控制上限UCL= μ+3σ

中線CL= μ

控制下限LCL= μ-3σ

通常認為引起質量波動的原因主要有偶然因素和系統因素兩大類：僅在偶然因素的作用下產生的波動是處于控制限內的，即處于受控狀態；當存在系統因素時產生的波動稱為異常波動，若波動范圍超出了控制限，則認為系統處于失控狀態。通過控制圖呈現出生產過程中質量指標的這種變化趨勢，判斷過程所處的狀態，及時發現異常波動，從而找到波動原因并采取措施解除其影響，提高產品質量。

SPC控制流程

基于SPC的螺栓擰緊質量控制流程可分為三個部分，分別為：獲取關鍵質量數據、過程控制分析、改進措施。

（1）獲取關鍵質量數據。針對采集到的螺栓擰緊數據，提取出螺栓扭矩數據并進行數據分類、異常值剔除、缺失值處理、卡爾曼濾波降噪等處理，為后續SPC質量管控提供數據源。

（2）過程控制分析。將以上數據源導入Minitab 中，生成控制圖，并對過程能力圖和均值極差圖開展過程能力分析，判斷當前螺栓擰緊過程是否受控，計算?p/???值以判斷螺栓擰緊工序的實際加工能力。

（3）改進措施。若質量控制圖或?p/???值出現異常，將查看現場并分析原因，采取合理的措施進行過程調整以提高螺栓擰緊工序的整體能力。

SPC過程控制作用

螺栓在擰緊過程中不可避免會產生各自質量問題，這將影響產品裝配合格率，制約產品的市場競爭力，而通過SPC過程控制對螺栓扭矩進行實時監控，以提升螺栓擰緊質量，滿足企業相應需求：

（1）降低螺栓擰緊質量的控制成本。避免因產品質量問題導致的停機檢查，充分發揮生產線產能，提高生產效率。

（2）強化螺栓擰緊質量的穩定性。能快速、準確的識別質量的偶然波動和異常波動，并進行科學的分析和判斷，解決質量問題。

（3）將螺栓擰緊質量控制由事后控制轉變為過程控制，及時發現并解決出現的質量問題，避免瑕疵部件進入下一加工工位，造成更大的經濟損失。

（4）在螺栓擰緊過程中，通過對過程能力的分析和判斷，根據過程能力指數的評價指標，評價螺栓擰緊工序過程能力并制定相應措施。

目前各個整車工廠都在運用SPC 開展螺栓擰緊過程控制能力分析，但SPC 只是一個分析工具，只有結合5W、魚骨圖等問題解決工具對具體扭矩點開展問題解決，才能夠可靠地提升螺栓擰緊過程控制能力，形成問題的閉環解決，進而生產出“高質量”、“零瑕疵”的產品。