在汽車總裝過程中，螺栓擰緊是一個關鍵步驟，但由于涉及大量零部件和高精度的工藝要求，其質量控制變得尤為重要。為了確保擰緊質量，需要從海量的擰緊數據中準確識別潛在問題。因此，采用SPC(統計過程控制)技術對實時數據進行深入分析，通過圖表展示，預測并控制裝配過程中的問題，成為行業的常見做法。
SPC主要基于統計學原理，假設產品質量指標X遵循正態分布，即X～N(µ，σ2)。在控制圖的應用中，控制上限(UCL)、控制中線(CL)和控制下限(LCL)是三大關鍵因素。大多數國家選擇3倍標準差作為控制界限，而6σ則被視為質量管理的標準。其確定原理如下：
控制上限UCL = µ + 3σ
中線CL = µ
控制下限LCL = µ - 3σ
質量波動通常源于偶然因素和系統因素。偶然因素導致的波動通常在控制限內，而系統因素導致的異常波動若超出控制限，則表明過程失控。控制圖能夠揭示這一趨勢，幫助及時發現并解決問題，從而提高產品質量。
螺栓擰緊的SPC質量控制流程分為三個核心步驟：
數據收集與處理：收集螺栓擰緊數據，重點提取扭矩數據。經過數據分類、異常值剔除、缺失值處理及卡爾曼濾波降噪，為后續的SPC分析提供清潔、可靠的數據源。
過程分析與評估：將處理后的數據導入Minitab等統計軟件，生成控制圖，并分析過程能力和均值極差圖。通過判斷當前過程的受控狀態及計算過程能力指數，評估螺栓擰緊工序的穩定性和能力。
問題識別與改進：若控制圖或過程能力指數顯示異常，立即進行現場調查，識別原因，并采取針對性的措施進行過程調整和優化，以提高螺栓擰緊工序的整體表現。
通過SPC對螺栓擰緊過程進行實時監控，企業能夠實現以下效益：
降低質量控制成本：減少因質量問題導致的停機檢查，提高生產效率，降低生產成本。
增強質量穩定性：快速識別并處理質量波動，確保產品質量的持續穩定。
實現過程控制：將質量控制從事后檢查轉變為事中控制，及時發現并解決問題，避免不良品流入下一工序，減少經濟損失。
科學決策支持：通過過程能力分析和評價指標，為改進螺栓擰緊工藝提供科學依據和決策支持。
總之，盡管SPC是一個強大的分析工具，但在實際應用中，結合5W、魚骨圖等其他問題解決方法，對具體扭矩點進行深入分析，才能更有效地提升螺栓擰緊過程的質量控制能力，實現產品質量的持續提升。
