SPC软件革命性变革——“PPT”数据库结构

关键词：SPC软件,数据库
导语：如果您工厂的SPC软件部署要求您监控多种产品的若干个生产过程，而且每个产品的特性值、公差限各不相同，原材料和预期变异程度也各不相同，如果不尽快变革旧有的数据库结构，您将永远无法得到真实有效的过程信息，因为您将永远被困在那些基于文件逻辑存储的软件工具中，没有任何出路。

化腐朽为神奇？

为了跟上现代SPC理论，一些软件公司会给他们的软件加入建立“短制程”文件（或者数据库中的“短制程”分组）的功能，该功能可以将多个零件数据整合到同一个文件。虽然这些短制程文件可以为多个零件提供过程监控，但回过头看，这里存在一个问题：您必须事先知道这些短制程文件中包含的内容，因为一旦设置完成便不能修改。同样，如果您的工厂有多台机器正在生产同一零件，那么相同的零件信息最终会出现在多个短制程文件中。所以，当生成Cpk报告时，您最好期望软件能整合所有短制程文件以选出指定零件数据并把它们放在同一张图上给您的客户。

使用传统逻辑文件方法来存放数据，总会面临一种选择：要么将数据存储为指定零件的文件，要么将数据存储为指定过程的文件，二者不能兼顾。面对这种权衡，大多数人会选择前者。他们认为，客户的Cpk报告比过程控制更重要。无论SPC软件新增多少特色功能，只要数据在数据库中还是基于文件结构来存储的，那么，过程控制和零件控制之间的选择就永远存在。

革命性数据库结构给您意想不到的灵活体验

基于关系型数据库以数值为中心的数据存储方式其性能远远优于基于零件文件的数据存储方式。试想，在标准化关系型数据库文件中，表格只包含测量得出的原始数据（表格中的一行），这些数据同时与其他表格中（零件、过程、测试特征、标注字段、缺陷代码等等）的各项条目关联。在这种数据存储方式下，数据库中数据完全不存在固化的关系，零件不再是最高层级，取而代之，最高层级变为三个表格，分别是：

• 零件
• 过程
• 测试

我们把这种层级结构称之为“PPT”结构。基于这种存储方式，数据库中每一个数据都会与零件（Part）、过程(Process)和测试（Test）关联。因此，查询数据的用户可以完全掌握将数据发送至数据库及如何检索、显示数据的技巧。



基于“PPT”数据库结构的SPC软件优势

基于“PPT”数据库结构的SPC软件优势主要集中在以下三点：

• 设置
• 数据录入
• 数据显示和分析

设置

零件型号、过程、测试、公差限、控制限、缺陷代码、可指定原因代码、纠正措施代码、可追溯字段和员工姓名等字段中的所有数据都能以独立表格形态存入数据库。在数据库中，所有数据在子组层级处发生关联，也就是说，仅当数据录入数据库时，这些项目才发生关联，而且关联仅限于该子组，而所有这些关系并不需要预先在数据库中进行设定。

数据录入配置的建立独立于数据库之外。数据录入配置可以设定为从数据库中选择任何的零件、过程或测试。事实上，数据录入配置可以设定为用户每添加一个子组时重新选择零件、过程及/或测试。基于“PPT”数据库结构的SPC软件之所以能实现这一功能，得益于零件、过程、测试的关系并非事先定义。这些项目只能在子组层级发生关联，因此，就不需要为每个零件设置一个数据录入配置。

数据录入

从车间现场数据录入工作来看，现在，用户只需单击一个按钮，就可以添加数据；而且，每次录入都可以重新选择零件、过程、测试等字段。对于每天生产数以千计不同零件的加工车间来说，操作员再也不用从大量文件列表中寻找相关零件数据。

另外，基于“PPT”数据库结构的SPC软件，其灵活性还表现在，所有图表都可以与数据录入时的选择关联。例如，新选择一个零件进行数据录入，那么所有的图表会动态刷新到当前数据录入选择的零件数据。换句话说，如果某个子组最后录入的数据是零件A的总长度，那么图表会显示零件A当前和历史的总长度测量值。但是，如果操作员在新的数据录入中选择了零件B，并对零件B的直径进行测量，那么所有的图表会自动将零件A的总长度值切换至零件B直径的当前和历史值。这一功能的实现主要是因为图表的数据选择（定义数据显示的属性）可以直接同数据录入配置关联。如果操作员在数据录入阶段更换零件、过程或者测试，图表会自动地更新它的数据链接以匹配最近数据录入中的零件、过程及测试组合。

理论上来说，无论有多少个零件、过程、测试组合，都只要一个数据录入配置即可。这一点和传统逻辑有所不同——必须先确定零件、过程、测试组合，数据一旦被写入文件（或者零件组被保存至数据库）便不能更改。

数据显示和分析

这是“PPT”数据库结构最具价值之处。由于图表不再同预先定义的零件文件及设置绑定，它们能显示所有可能存在的零件、过程、测试组合。只需打开图表的数据选项，选择任意数据库项目组合，然后在图表上选择要还是不要就行了。让所有可用数据在图表上显示根本不是由数据进入数据库的方式决定的，因此，不同的零件数据也可以展现在同一张图上，即使一些零件的数据从工厂内部多个工作站实时采集，而另一些零件的数据从供应商提供的文本文件等导入，也可以展现在同一张图上。

例如，用户创建一张控制图后也许想将所有数据放在一张图上进行分析，暂不考虑零件型号或尺寸，只是想了解特定机床加工外部直径的情况。在基于“PPT”数据库结构的SPC软件中实现这一需求完全没有任何问题。又如，用户想创建一个箱线图，列出工厂中所有加工外径的机器，并找出其中最精确的一台。对基于“PPT”数据库结构的SPC软件而言，这一功能也完全可以实现。不同于传统的层级结构，“PPT”数据存储方式为用户的数据查询、分析提供了无穷的可能性——您能想到的任何可能性。

数据库的结构真的这么重要吗？

不一定——如果您的SPC数据采集工作仅限于一种零件或产品的生产过程，或者您只需要跟踪产品的出厂质量，那么答案是：不重要。传统的数据组织方式已经足够用。事实上，在这种情况下，任何电子表格程序生成的图表和报告都可以满足您的需求。所以，如果您的生产和质量管理要求属于这种情况，那么，您根本没必要为昂贵的SPC 软件成千上万的投入。

不过另一种情况是：如果您工厂的SPC部署要求监控多种产品的若干个生产过程，而且每个产品的特性值、公差限各不相同，原材料和预期变异程度也各不相同；或者，如果您的产品变更频繁，那么，您需要的当然是基于“PPT”逻辑存储方式的SPC软件。如果不尽快变革，不更换旧的SPC软件工具，您将永远无法得到真实有效的过程信息，因为您将永远被困在那些基于文件逻辑存储的软件工具中，没有任何出路。