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[统计应用] [原创] 过程稳定与控制图傻傻分不清楚

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药生
发表于 2020-10-18 16:37:11 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 九三 于 2020-10-18 16:39 编辑

过程稳定与控制图傻傻分不清楚聊聊基于公差的验收控制图
[size=10.6667px]                                王文建
自2010年版GMP实施,到现下也有近10年的时间了,大家做产品质量回顾也有近10年了,说起这个可恨可敬的质量回顾,大家用的最多的可能就是控制图,一张张图贴上去,高大上的样子……。随着2020年控制图系列国标的推出,让我们再回过头来看看GMP的要求,再来了解一下控制图,看看它的前世界今生,让他们各归其位吧。
首先,大家一谈到“控制图”,就只认识休哈特的“常规控制图”,殊不知,常规控制图,只是控制图家族中的一员,是老爷爷辈的控制图。而在这个大家族的工具箱中,有很多可供选择使用的控制图;如“验收控制图、累积和控制图、特殊控制图……自相关过程控制图”;我想一定会有人问,你这么说有依据吗(我们的习惯思路   )?上图,如下图所示。   
1.png
其次,每种工具都有它的长处和短处,没有哪一种工具是包打天下,全能的、通吃的;控制图的鼻祖休哈特在上世纪20年代,发明第一张控制图(2020年国标中称其为常规控制图)时,制造业的制造精度远没有那么高;当然使用起来没发现什么问题,但随着时间的推移,科技的发展,常规控制图就碰到一些问题了,例如:

场景1:
某产品含量指标,药典标准是90%~110%,收集连续44批数据,用单值移动极差(I-MR)控制分析,得下图:
2.png
看右图有三个点超过上控制限UCL=101.403,表明过程不稳定;怎么办?去调查,事过境迁,调查起来劳神费力的,于是……

就会看到以下经常通行的神操作,下图所示:加上药典标准要求的规格限90%~110%,进行比较,于是可以得出“虽然有个别超出控制限,但离标准要求的规格限,还很远,产品是合格的……,结果可以接收”的结论,表面上皆大欢喜了,实际上从老板到各部门人员,心里都冒出一句“又扯蛋了!统计分析不过是数字游戏,纸上谈兵,没什么用!”(这里特别说明一下,这种将规格限画到控制图中的操作是不允许的,这里只是为了便于说明才如此操作。
3.png
那么,我们也来回顾一下,在产品质量回顾时,我们用的这个常规控制图工具,用对了吗?
1.如果使用常规控制图进行管控,因为它是基于过程的控制图,意味着使用者承诺:
     1.1.组内变异是“恒定”;组间变异为统计下“零”;
     1.2.只有过程稳定才能继续生产。因此,无论“人/机/料/法/环/测”中任何一个原因导致过程不稳定,都须解决后才能继续生产。
     1.3.常规控制图的控制界限和公差无关,无论产品的质量特性值距离公差界限有多少的安全距离,只要控制图异常,就必须加以解决后才能继续生产。
2.常规控制图的使用,有其先决条件,不能数据拿来就做去图;先决条件和常存在的问题如下:
     2.1.测量数据所用的,测量分析系统是否合格?这里并不仅仅指测量仪器的计量检定或校准的结果;计量检定或校准只解决准不准的问题,而精不精的问题,是测量分析系统所考虑和解决的。目前问题是有些计量的量称量都不包括使用量程。
     2. 2.数据是否独立?样本的抽取是否是随机抽样,还是我们常常的随意抽样;我们可以用“运行图或游程检验”方法进行检验与判定。
     2.3.数据是否正态?需对数据进行正态性检验,如不正态,不能马上就对数据进行转换,应调查问题,如考虑数据机理本身是否本就不正态?还有正态性检验方法的选择,是KD法还是RJ法。
3.从上面可以看到常规控制图的使用,不是那么容易的,下面再来看一下常规控制图(休哈特控制图),它计算上下控制限的计算公式,“UCL=file:///C:/Users/ADMINI~1/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.pngLCL=file:///C:/Users/ADMINI~1/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image004.png通过公式我们看到,在常规控制图中,过程的波动file:///C:/Users/ADMINI~1/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image006.png越小,得到的控制限就越窄;反之过程波动file:///C:/Users/ADMINI~1/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image006.png越大,那么得到控制限就越宽;在实际使用过程中,我们经常会碰到这样一些问题:生产时,设备、人员或物料发生一些小变化,数据点就会超过上下规格限了,如上面的场景1所示,但是,离标准要求的规格限还很远,这时候就很尴尬了,怎么办?判异常?判不稳定?停产调查?老板要批死你吧,没办法,在控制图上划上规格限,一通各种花式解释,最终符合标准规定,过关。
场景2:
现在制造设备先进多了,有了很多能高速采集数据的功能,如左图对反应温度,也来做一下常规控制图分析,结果这种数据前后高度相关的数据(数据不独立),超出上下控制限的点,成群结队!怎么办?如法炮制,将工艺的上下规格限划上?这样有什么意义?回过头来想一下,是不是工具有些问题?用的不对,还是工具不对?
6.png
正如前面所示新国家标准GB/T 17989.1-2020,实际上控制图是一族控制图,不仅仅是休哈特的常规控制图,还有其它的控制图,如下所示:
7.png
了解了以上两类控制图后,我们再研读一下GMP中第266条,对于产品质量回顾的要求:
“第二百六十六条 应当按照操作规程,每年对所有生产的药品按品种进行产品质量回顾分析,以确认工艺稳定可靠,以及原辅料、成品现行质量标准的适用性,及时发现不良趋势,确定产品及工艺改进的方向。应当考虑以往回顾分析的历史数据,还应当对产品质量回顾分析的有效性进行自检。”

从以上要求中,我们看到要求的是“工艺稳定可靠”,而不是“过程稳定”,从GMP的通篇要求中,也都找不到“过程稳定”的要求。所以,我们如果选择使用控制图来分析问题时,我们不应当选择以关注和要求过程稳定的过程流常规控制图,而更应当选择以关注和要求给客户信心,满足符合规格限的公差流控制图,如验收图或彩虹图;正确的使用工具,了解这些工具的原理和使用条件是很重要的,避免简单粗暴的“拿来主义”,这样既可以避免那些神操作的错误,更重要的是,可以使问题暴露出来,才会有机会解决它。

谈到公差流控制图,就不能不提谢宁,他致力于改进工业问题解决的专门技术长达60多年,他最闻名于世的是“谢宁方法”。谢宁特别推崇“公差流”的理念,基于公差为基础的预控制图、验收图、彩虹图等。而为什么说公差流的验收图或彩虹图更适合我们,还需要从我们的特性指标Y的设计理念说起,公差流控制图是基于极值设计理念,而过程流的控制图是基于统计公差设计理念,这两类设计理念和相应的控制图其关系如下图所示:
8.png 9.png
极值设计理念是基于“门柱思想”,特性值只要落在两个门柱内,都得相同分数,都是合格的,可接受的;而统计公差理念是基于“敏感曲线思想”,是一个二次函数,特性值在目标位置(规格中心)的敏感度(损失)最低,特性值偏离目标的距离越远,敏感度(损失)越高。
10.png
在这两种设计理念下,最终的衡量指标是不一样的,极值设计理念下,衡量指标是“合格品率”;而统计公差理念下,衡量指标是“能力指数”CpK/PpK 。我们可以问问我们的研发设计部门,我们的特性指标,是什么理念?我想绝大多数情况下,只会是极值设计。我们再看看我们药典、GMP等各类法规要求,有几个要求用“能力指数”去衡量、去判定了?很少……。

那么如何使用这个在极值设计理念下的,公差流派的验收图或彩虹图呢?它是以上下公差限为基础,分别向内打折/内缩n倍标准差来实现的。它需要给定(可容忍的)不良率P,以及生产过程的变异估计(正态分布情况下,即生产过程的标准差σ),对于双侧公差,如过程数据服从正态分布,根据“公差限加或减”n倍的标准差来设置警戒限,n的取值由(可容忍的)不良率p决定,如下图:
11.png
例如:纯化水的微生物限度规格限是0~100cfu/ml,即其公差为单侧小于等于100,假设超出公差(可容忍的)临界概率p=1%(即不合格品概率为1%,合格品百分数为1-1%=99%)。
采用验收图,按可容忍的不合格品概率为1%计算,通过迭代计算(EXCEL中单变量求解)泊松分布的总体参数λ=79.16;保守估计分别计算:
当λ=78时,超出公差上限100,临界概率P=0.00934
和λ=79时,超出公差上限100,临界概率P=0.01274
故,选择泊松分布的总体参数λ=78,做为纯化水验收图的警戒限;

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药生
 楼主| 发表于 2020-10-18 16:43:07 | 显示全部楼层
很久没有到论坛了,发这篇原创小文,抛砖引玉吧,希望少一点神操作吧。

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好久不见!  详情 回复 发表于 7 天前
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药生
发表于 2020-10-18 22:45:32 | 显示全部楼层
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大师
发表于 7 天前 | 显示全部楼层
九三 发表于 2020-10-18 16:43
很久没有到论坛了,发这篇原创小文,抛砖引玉吧,希望少一点神操作吧。

好久不见!

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近段时间换工作了,忙于生计  详情 回复 发表于 7 天前
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药生
 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层

近段时间换工作了,忙于生计

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祝越来越好!  发表于 7 天前
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药生
 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
补充一些结尾内容,昨天匆忙没来得及,排版也折腾半天,业务不熟悉了,补在上文之后;
1.png 2.png

做为医药制造业的我们,通过以上介绍,在控制图的选择上,我们更适合于使用公差流派的控制图即“验收图”或“彩虹图”(关于彩虹图的原量和使用,后期有机会再来介绍)。而休哈特的常规控制图并太适合我们使用。
最后,希望我们在日期工作中,无论是哪种控制图,看到更多的场景是左下图这种,在工作岗位上实际使用的,由岗位操作人员,实时画出来的;或者是右下图这种,由生产线工艺技术人员实时做出的图;而不是每每做质量回顾时,在电脑上,用软件软件生成的,漂亮的控制图,如果这样,本就已经错了。
3.png 4.png

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实时是关键,否则都是事后诸葛亮  详情 回复 发表于 7 天前
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大师
发表于 7 天前 | 显示全部楼层
九三 发表于 2020-10-19 08:50
补充一些结尾内容,昨天匆忙没来得及,排版也折腾半天,业务不熟悉了,补在上文之后;

实时是关键,否则都是事后诸葛亮

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要命的是,现在大多都是在回顾时,才做做  详情 回复 发表于 7 天前
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药生
 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
山顶洞人 发表于 2020-10-19 08:54
实时是关键,否则都是事后诸葛亮

要命的是,现在大多都是在回顾时,才做做

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回顾的前置程序是,数据统计和分析。当初法规也是这么递增要求的。  详情 回复 发表于 7 天前
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大师
发表于 7 天前 | 显示全部楼层
九三 发表于 2020-10-19 09:09
要命的是,现在大多都是在回顾时,才做做

回顾的前置程序是,数据统计和分析。当初法规也是这么递增要求的。
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药徒
发表于 7 天前 | 显示全部楼层
看完了,感谢分享,想问下这里(这里特别说明一下,这种将规格限画到控制图中的操作是不允许的,这里只是为了便于说明才如此操作。),因为之前在QA年报中确实看到过这种情况,有没有哪里有这种不允许的规定

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这种神操作,还是很普遍的,具体哪里有规定不允许,如果理解了原理,就会明白了。但是有没有标准或法规上明确要求,我真还不知道,我回去查一下吧。  详情 回复 发表于 7 天前
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药生
 楼主| 发表于 7 天前 | 显示全部楼层
nmsl 发表于 2020-10-19 13:34
看完了,感谢分享,想问下这里(这里特别说明一下,这种将规格限画到控制图中的操作是不允许的,这里只是为 ...

这种神操作,还是很普遍的,具体哪里有规定不允许,如果理解了原理,就会明白了。但是有没有标准或法规上明确要求,我真还不知道,我回去查一下吧。
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发表于 7 天前 | 显示全部楼层
觉得很专业,顶一下
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药徒
发表于 6 天前 | 显示全部楼层
这个文章很好,先不谈技术,主要时思维,统计工具是服从于专业和要求的,其实统计不重要,控制目的和风险才重要,想把风险控制在什么样的程度(目标范围),然后才是采用什么样的统计工具,能控制在这个目标范围。现在往往时自己压根就不知道需要控制在什么目标范围,直接用统计工具来给出目标范围,主次搞反了。

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的确如此,刚开始时,先拿来一用的“拿来主义”,也还罢了,也是学习使用的一个不可避免的过程,不过现在新版已过去近10年了,不应当了,应当更多的了解工具的原理基础上去使用。  详情 回复 发表于 6 天前
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药生
 楼主| 发表于 6 天前 | 显示全部楼层
sxp 发表于 2020-10-20 11:56
这个文章很好,先不谈技术,主要时思维,统计工具是服从于专业和要求的,其实统计不重要,控制目的和风险才 ...

的确如此,刚开始时,先拿来一用的“拿来主义”,也还罢了,也是学习使用的一个不可避免的过程,不过现在新版已过去近10年了,不应当了,应当更多的了解工具的原理基础上去使用。
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药徒
发表于 6 天前 | 显示全部楼层
感谢分享!
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药徒
发表于 6 天前 | 显示全部楼层
答主的意思是不是,做控制图很简单,控住图出现异常点后,因为MSA、数据是否正太等前提要求都不达标导致无法进行有效分析,不如把统计学工具使用在验收和检验的设计中,毕竟质量是设计出来的~

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答主的意思是,控制图是一个大家庭,我们使用的常规控制图,又叫休哈特控制图,只是其中一员,而且使用它范围是较窄的,原因在文中也说了一些。而我们制药行业,如果想用控制图的话,完全可以使用适合我们的验收图。  详情 回复 发表于 6 天前
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药生
 楼主| 发表于 6 天前 | 显示全部楼层
WRF12 发表于 2020-10-20 14:28
答主的意思是不是,做控制图很简单,控住图出现异常点后,因为MSA、数据是否正太等前提要求都不达标导致无 ...

答主的意思是,控制图是一个大家庭,我们使用的常规控制图,又叫休哈特控制图,只是其中一员,而且使用它范围是较窄的,原因在文中也说了一些。而我们制药行业,如果想用控制图的话,完全可以使用适合我们的验收图。统计工具有很多,在设计阶段,适合使用的有试验设计DOE,在检验和验收过程中,使用的更多一些,如双样本t、配对t,还有和休哈特一道出成果的抽样检验,这个工具箱里的工具还是不少的……。
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药徒
发表于 6 天前 | 显示全部楼层
九三 发表于 2020-10-20 16:52
答主的意思是,控制图是一个大家庭,我们使用的常规控制图,又叫休哈特控制图,只是其中一员,而且使用它 ...

我最近在准备六西格玛绿带考试,看了您的文章学了到不少,期待答主有机会讲讲试验设计DOE还有其他工具使用的文章

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之前和老师学过一些DOE试验设计,在企业内也做了些DOE,边学边做,走了一些弯路,这次疫情在家,听MBB(黑带大师)讲DOE课程,16次课,每次2小时。如果是线下课,要整4天的课程。从全因子试验设计,到部分因子,再到  详情 回复 发表于 6 天前
不错呀,祝你绿带成功!加油!!  详情 回复 发表于 6 天前
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药生
 楼主| 发表于 6 天前 | 显示全部楼层
WRF12 发表于 2020-10-20 17:17
我最近在准备六西格玛绿带考试,看了您的文章学了到不少,期待答主有机会讲讲试验设计DOE还有其他工具使 ...

不错呀,祝你绿带成功!加油!!
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药生
 楼主| 发表于 6 天前 | 显示全部楼层
WRF12 发表于 2020-10-20 17:17
我最近在准备六西格玛绿带考试,看了您的文章学了到不少,期待答主有机会讲讲试验设计DOE还有其他工具使 ...

之前和老师学过一些DOE试验设计,在企业内也做了些DOE,边学边做,走了一些弯路,这次疫情在家,听MBB(黑带大师)讲DOE课程,16次课,每次2小时。如果是线下课,要整4天的课程。从全因子试验设计,到部分因子,再到响应曲面,稳健试验设计,混料,内容还是很多的。
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