SPC簡介

SPC简介&CpPp——质保部内部交流目录一．spc概述二．spc包括的内容三．质量管理7个工具图四．控制图五．Cpk一、spc概述1.什么是SPC•SPC是英文StatisticalProcessControl的字首简称，即统计过程控制。SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。•SPC给企业各类人员都带来好处。对于生产第一线的操作者，可用SPC方法改进他们的工作，对于管理干部，可用SPC方法消除在生产部门与质量管理部门间的传统的矛盾，对于领导干部，可用SPC方法控制产品质量，减少返工与浪费，提高生产率，最终可增加上缴利税。•SPC的特点是:（1）SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，人人有责。这点与全面质量管理的精神完全一致。(2)SPC强调用科学方法(主要是统计技术，尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。（3）SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。3.SPC的进行步骤进行SPC有下列步骤：步骤1：培训SPC。培训内容主要有下列各项：SPC的重要性，正态分布等统计基本知识，质量管理七种工具，其中特别是要对控制图深入学习，两种质量诊断理论，如何制订过程控制网图，如何制订过程控制标准等等。步骤2：确定关键变量(即关键质量因素)。具体又分为以下两点：(1)对全厂每道工序都要进行分析(可用因果图)，找出对最终产品影响最大的变量，即关键变量(可用排列图)。如美国LTV钢铁公司共确定了大约20000个关键变量。(2)找出关键变量后，列出过程控制网图。所谓过程控制网图即在图中按工艺流程顺序将每道工序的关键变量列出。步骤3：提出或改进规格标准。具体又分为以下两点：(1)对步骤2得到的每一个关键变量进行具体分析。(2)对每个关键变量建立过程控制标准，并填写过程控制标准表。本步骤最困难，最费时间，例如制定一个部门或车间的所有关键变量的过程控制标准，大约需要两个多人年（即一个人要工作量年多）。二、spc包括的内容•正态分布等统计基本知识•质量管理七种工具，其中特别是要对控制图深入学习•两种质量诊断理论•如何制订过程控制网图•如何制订过程控制标准等等质量管理七种工具直方图是用来分析数据信息的常用工具，它能够直观地显示出数据的分布情况。关联图用于将关系纷繁复杂的因素按原因-结果或目的-手段等目的有逻辑地连接起来的一种图形方法。流程图是将一个过程的步骤用图的形式表示出来的一种图示工具。它既可以用来描述现有过程，亦可用来设计一个新过程。亲和图用于归纳、整理由“头脑风暴”法产生的观点、想法等语言资料，按它们之间的亲近关系加以归类、汇总的一种图示方法。常用的七种工具新七种工具排列图又叫帕累托图，它是将各个项目从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。控制图用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。散布图是用来发现和显示两组相关数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。树图也叫系统图，它可以系统地将某一主题分解成许多组成要素，以显示主题与要素、要素与要素之间的逻辑关系和顺序关系。常用的七种工具新七种工具调查表又叫检查表、统计分析表等，用来系统地收集资料和积累数据，确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。矩阵图是以矩阵的形式分析因素间相互关系及其强弱的图形。它由对应事项、事项中的具体元素和对应元素交点处表示相关关系的符号构成。因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因，并将众多的原因分类、分层的图形。雷达图用于描绘现有状况与目标之间差距的大小程度。常用的七种工具新七种工具水平对比法是通过不断地将企业流程与世界处于领先地位的企业相比较，以获得有助于改善经营绩效的信息。它是一项有系统的、持续性的评估过程。头脑风暴法也称集思广益法，它是采用会议的方式，引导每个人广开言路、激发灵感，畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造思维的方法。常用的七种工具新七种工具直方图•直方图（Histogram）—是用一系列宽度相等、高度不等的矩形表示数据分布的图形。矩形的宽度表示数据范围的间隔，矩形的高度表示在给定间隔内的数据频数。我们常用的是频数直方图。（直方图适用于连续性数据）•直方图的作用：直观地显示质量特性的分布状态；传递过程波动状态的信息；便于人们确定在何处进行质量改进流程图流程图的定义流程图就是按照过程发展的连续顺序，用特定图形语言和结构将过程的各个独立步骤及其相互联系展示出来的工具。流程图的作用1.流程图可使有关人员认清生产或服务过程中各环节的实际流程和顺序。流程图可以用于任何情况，从产品制造到销售商品再到对产品提供服务的每一个过程都可以用流程图来描述。其作用包括:2.将工作过程的复杂性、有问题的地方、重复部分、多余环节以及可以简化和标准化的地方都显示出来;3.将实际的和想象的过程流程进行比较和对照，以便寻求改进过程的机会;4.使项目小组在过程步骤方面统一意见并检查出对过程进展有重要影响的环节或活动;5.识别可以调查收集额外资料的地方;6.提供了一个直观而通俗地展示复杂过程的工具。排列图●概念：为了对发生频次从最高到最低的项目进行排列而采用的简单图示技术。-------建立在巴雷特原理基础上，主要的影响是由少数项目导致的，通过区分最重要的与较次要的项目，可用最少的努力获取最佳的改进效果。●作用：确定关键的少数质量问题分为“关键的少数”和“次要的多数”-------巴雷特分析法多数不合格及其引起的损失是由相对少数的原因引起的。因果图•因果图又叫“石川馨图”，也称为鱼刺图、特性要因图等。它是利用“头脑风暴法”，集思广益，寻找影响质量、时间、成本等问题的潜在因素，然后用图形形式来表示的一种十分有用的方法，它揭示的的是质量特性波动与潜在原因的关系。•因果图有三个显著的特征：1.是对所观察的效应或考察的现象有影响的原因的直观的表示；2.这些可能的原因的内在关系被清晰地显示出来；3.内在关系一般是定性的和假定的。调查表、检查表1.检查表的作用用来检查有关项目的表格，一是收集数据比较容易，二是数据使用处理起来也比较容易，因此检查表成了非常有用的数据记录工具。2.检查表的种类工序分布检查表；不合格项检查表；缺陷位置检查表；缺陷原因检查表；控制图及其基本构造•产生：控制图是由美国贝尔(Bell)通信研究所的休哈特(W.AShewhart)博士发明的，因此也称休哈特控制图。•定义：控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况的图表。它是判断工序是否处于稳定状态、保持生产过程始终处于正常状态的有效工具。•控制图与趋势图的比较采用趋势图可以掌握不断变化着的工序状态。为了判别工序的质量波动是正常波动还是非正常波动，在趋势图的基础上，控制图发生如下变化：①纵坐标可能是质量特性值，也可能是其统计量，如、R等；②增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准和尺度。若点子落在控制界限内，认为工序的波动是正常的波动；若点子落在控制界限外或其排列有明显缺陷，则说明工序有异常因素的影响。xx~、1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性值或其统计量为纵坐标的平面坐2三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL和下控制线LCL3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。控制上线UCL控制中线CL控制下线LCL控制图的构造x(或x、R、S等)0123456789101112131415161718样本号（或时间）在实际生产过程中，坐标系及三条控制线是由质量管理人员事先经过工序能力调查及其数据的收集与计算绘制好的。工序的操作人员按预先规定好的时间间隔抽取规定数量的样品，将样品的测定值或其统计量在控制图上打点并联接为质量波动曲线，并通过点子的位置及排列情况判断工序状态。控制图的类型1按用途划分(1)分析用控制图。用间隔取样的方法获得数据。依据收集的数据计算控制线、作出控制图，并将数据在控制图上打点，以分析工序是否处于稳定状态，若发现异常，寻找原因，采取措施，使工序处于稳定状态；若工(2)控制用控制图。当判断工序处于稳定状态后，用于控制工序用的控制图。操作工人按规定的取样方式获得数据，通过打点观察，控制异常因素的出现。2按质量特性值的类型及其统计量划分由于数据分为计量值与计数值两大类。因此控制图分为计量值控制图和计数值控制图两大类型。又因各种类型的控制图所选择的统计量不同，因此又可分为不同种类的控制图。常用的各种控制图的特点及适用场合如表1所示。样本容量（面积或长度）不等计算量大，管理界限凹凸不平U单位缺陷数控制图样本容量（面积或长度）相等较常用，计算简单，操作工人易于理解，使用简便C缺陷数控制图样本容量可以不等计算量大，管理界限凹凸不平p不合格品率控制图样本容量相等较常用，计算简单，操作工人易于理解pn不合格品数控制图计数值控制图因各种原因（时间费用等）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常原因简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。X—Rs单值—移动极差控制图一张图可同时控制均值和方差，计算简单，使用方便L—S两极控制图计算简便，但效果较差些，便于现场使用中位数—极差控制图适用于产品批量较大而且稳定正常的工序。最常用，判断工序是否异常的效果好，但计算工作量大均值—极差控制图计量值控制图适用场合特点管理图符号名称类别RXRX~表1控制图种类及适用场合ni——第i样本的样本容量（各样本样本容量可以不等）计算各组不合格品率pi计算各样本的平均缺陷数各样本样本容量不等计算各样本的单位缺陷数uiU图P图——n为奇数时，第i样本中按大小顺序排列起的数据列中间位置的数据——n为偶数时，第I样本中按大小顺序排列起的数据列中中间位置的两个数据的平均值（1）找出或计算出各样本的中位数（2）计算各样本极差Ri图xij——第I样本中的第j个数据i＝1,2…k;j=1,2…n;max(xij)——第i样本中最大值；min(xij)——第i样本中最大值。（1）计算各样本平均值（2）计算各样本极差Ri图ci——第i样本的缺陷数（各样本样本容量相等）C图（pn)i——第i样本的不合格品数（各样本样本容量皆为n）计算平均不合格品率Pn图计算移动极差RsiX—Rs图（1）找出各组最大值Li和最小值Si（2）计算最大值平均值和最小值平均值（3）计算平均极差（4）计算范围中值ML—S图备注计算公式步骤图名称RXRX~iX~ijijinjijixxRxnxminmax11ijijininiinijxxRnxxxnxxminmax2121221为偶数为奇数211minmax11SLMSLRSkSLkLxSxLkiikiiijiiji1iisixxRkppnppkiinnn1iininppkcckii1iiincuLSRpcix21nix21221ninixx工序(过程)能力分析§1基本概念§2工序能力指数的计算§3工序能力的评价与处置§4工序能力调查§1基本概念在产品制造过程中，工序是保证产品质量的最基本环节。所谓工序能力分析，就是考虑工序的设备、工艺、人的操作、材料、测量工具与方法以及环境对工序质量指标要求的适合程度。工序能力分析是质量管理的一项重要的技术基础工作。它有助于掌握各道工序的质量保证能力，为产品设计、工艺、工装设计、设备的维修、调整、更新、改造提供必要的资料和依据。一工序能力二工序能力指数一工序能力1概念：所谓工序能力，是指处于稳定、标准状态下，工序的实际加工能力。●工序处于稳定状态，是指工序的分布状态不随时间的变化而变化，或称工序处于受控状态；●工序处于标准状态，是指设备、材料、工艺、环境、测量均处于标准作业条件，人员的操作●工序的实际加工能力是指工序质量特性的分散(或波动)有多大。加工能力强或弱的区分关键是质量特性的分布范围大小，或集中程度。由于均方差σ是描述随机变量分散的数字特征，而