统计过程控制实务

统计过程控制实务第一章:SPC概论第二章：数据的收集、整理与分析第三章：控制图应用第四章：计量值控制图第五章：计数值控制图第六章：控制图的分析与判断第七章：过程能力分析第八章：SPC管理体系建立目录2一.统计过程控制概论质量观念的发展品管历史品管观念品管制度18C前19C初19C20年代19C40年代19C60年代19C80年代作业人员品质管理领班品质管理检验员品质管理统计的品质管理品质保证全面质量管理全面质量责任品质是检查出来的品质是制造出来的品质是设计出来的品质是管理出来的品质是习惯出来的品质检查（QI）品质控制（QC）品质确保（QA）全面品质（TQC）全面品质（TQM）时间3第一次就把工作作好！运筹帷幄，决胜千里！对质量实施管理的基本方法有哪些？一.统计过程控制概论•检验:事后检验，控制结果，出现不良判定其返修或报废•控制:应用数理统计方法进行生产过程控制•预防:根据过程现况，预测将来的趋势与变化，防止不合格发生。4传统生产的模型检验的基本要求有哪些呢？输入输出输入过程返工检验顾客一.统计过程控制概论由专职人员组成的检验部门进行，专职人员必须训练有素要有相关的检验指导书要有判定标准要保留一定期限的检验记录5控制与检验检验----容忍浪费100%的检验是否能保证产品质量？单存依靠检验保证产品质量的缺陷？1.投入高，成本高，经济效益低2.时效性差3.可靠性差4.无法反映规格标准标准的缺陷5.忽略了来自高层的管理和技术问题6.检出的是看见的问题，无法预测后续生产问题7.只是产品质量的一种粗略的评价方法一.统计过程控制概论6输入输出输出输入过程反馈测量/对比改进措施预防的观念预防控制：1.按规定的时间间隔抽取样本，认真测量准确记录2.有异常时，分析原因制定解决的有效改进措施检验----容忍浪费预防----避免浪费一.统计过程控制概论7SPCXUpperControlLimitUpperControlLimitABCDELMNOP能控制的因子-改善对象-能调整-特别情况不能控制的因子-共同事项-Noise-持续的事项好的Output工程能力CONTROLLERINPUTOUTPUTSAMPLESPROCESS.SPC是对组装产品或部品，抽样测定。在源头上对致命的少数因子管理，进而管理Y系统统计技巧一.统计过程控制概论8•产品的变异性（休华特Shewhart对过程变异的观点）---相同的原料、设备所生产的制品，其产品的品质特性还存在着一定程度的差异。---因此如何判定过程（制程）是否处于稳定的状态？这些问题需借助于统计过程控制来探讨。---在购买新设备或开始进行新过程量产前，如何判定其是否处于稳定状态下，是否可以进行验收或进行批量生产？•两种过程的变异（变差）：★普通性Commoncause（也称必然性）原因引起的变异：★特殊性Specicalcause（也称偶然性）原因引起的变异：你必须立即消除（急性）有关过程变差的理解一.统计过程控制概论属于不易避免的原因，如操作人员的熟练程度的差别、设备精度与保养好坏的差别、同批原材料本身的差别等。属于可以避免的，也必须避免的变异，如不同批原料之间的差异、未经培训的不熟练的操作人员、设备的故障等。你必须随时监控（慢性）85%15%9SPC发展历程1920’s美国贝尔实验室休哈特博士开始使用控制图。1940’s二次世界大战期间，美国军工产品使用抽样方案和控制图以保证军工产品的质量。1950’s质量管理大师戴明博士在日本工业产品生产过程中全面推行SPC。日本JUSE（科学家协会）设置“戴明”奖，奖励那些有效实施统计技术的企业。石川磬提出“QC七道具”，帮助生产现场人员分析和改进质量问题，并推动广泛应用。1970’s有效地推行“QC圈”和应用统计技术使日本经济的快速发展，成为高品质产品的代名词。1980’s美国等其他国家紧随日本的步伐，开始推行“QC小组”和统计技术的应用。MOTOROLA公司颁布“QC挑战”，通过SPC的实施改进过程能力，并提出追求“6σ”目标。1987ISO9000标准建立并颁布实施，明确要求实施统计技术。一.统计过程控制概论10日本产品质量的崛起现象•质量管理的观念•具体质量控制技术的应用(SPC)时代变迁20世纪---生产力的世纪21世纪---质量的世纪----1994ASQ年会美国质量管理专家朱兰（JURAN）告别演说•是否还以百分比来评价质量指标,是否使用PPM来评价质量指标（PartsPerMillion）•生产控制方式由过去的3σ（2.7×10-3）控制方式演化到6σ（2.0×10-9）一.统计过程控制概论为适应超严质量要求，我们应：•对过程的每一个环节需多元化的统计技术应用。•强调现场人员熟悉和掌握过程统计技术,而不只是专家会用。•对使用的统计技术必须不断的加以改进，更能贴切于实际作业需要。生产世界级质量的产品应采用先进的科学技术与先进的管理科学11一.统计过程控制概论国内外质量差异原因分析仪器设备相对落后由于资金或信息的原因不能买到买到较好的仪器设备、设备保养和使用环境不能保证。品质观念不到位高层经理经常追求短期利益，有以下观点：-小的缺点没关系-使用便宜的材料会降低成本-我们是供应商的上帝-百分之百检验就能保证质量质量管理没有快捷有效的工具质量管理的方式方法没有有效的使用，而这些已成为一个优秀企业必备的内功管理人员素质有待提高缺乏一批职业的经营管理人才，包括职业的质量工程师质量信息系统QIS研究质量有关的各环节的管理、方法、工具，实现质量信息的互动处理SPCIQCFMEATAGUCHIQFDGRRTPMCQM文件管理仪器校正Q-AUDITQ-COST12SPC=StatisticalProcessControlStatistical:用统计方法通过SampleData监控和分析Process的变化Process:分解出确保质量的要素理解管理计划的必要性确保树立管理计划能有效实施Control:早期预报Process的变化具备在最终Output出现前能纠正问题的时间一.统计过程控制概论13为什么需要SPC？过程评价的工具•确定改进的机会；•评价改进的效果•改进成果进行维持。一.统计过程控制概论过程控制的工具•经济•预警性时效性•善用机器设备SPC非常适用于重复性生产过程。1）对过程作出可靠的评估；2）确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；3）为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；4）减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。14创造一个使用统计过程控制的环境每个组织都有使用统计过程控制的机会不要以为需要高深莫测的数理理论从耐心中等待回报培训相关人员都了解统计过程的内容20字真经----查找原因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准。一.统计过程控制概论ISO9000以及QS9000中使用SIXSIGMA中的重要工具生产企业对供货商提出特殊要求福特公司，INTEL，MOTORALA等都要求供货商建立SPC管理15通过本节的学习，你应掌握：•检验、控制和预防在过程控制中的作用•使用统计过程控制的目的----20字真经•过程的变差有两种形式，以及其含义•如何寻找需控制的质量特性对过程进行控制，需要建立在数理分析的基础上。总结16数据收集流程二.数据的收集、整理与分析顾客要求或QC工程图要求确定检验项目及质量要求制定抽样计划及现场检查表检验实施并填写检查表数据处理或输入计算机明确数据收集目的技术、质量、工艺、制造等部门共同讨论，规定各工序（操作工序和检验工序）的工作内容，要求和目标的QC工程图。据此图制定作业指导书和检验指导书。顾客要求要包含在内。检验项目应包括各种可能的缺点检验方法、判定标准确定那些项目需要使用统计分析，列出清单和规格表抽取样本的时间间隔和抽样数量，现场记录表格的制作和使用前培训按记录表格规定的项目进行数据的收集和记录。这一环节要确保数据的真实性根据基础数据进行统计分析。应采用简易的方法，方便现场员工作图和观察17数据收集四原则二.数据的收集、整理与分析真实性:只有真实的数据才能反映真实的品质状态。及时性:SPC的主要功能是预测品质，只有数据及时才能即使分析，才可能预测品质，否则预测就无意义了.简洁性:简洁管理减少人力、物力、财力，过多的复杂工作会增加成本，造成不必要的浪费.标准性:收集数据的项目个数及格式是规范统一的，便于管理和统计分析。18二.数据的收集、整理与分析抽样检验检验数量区分检验次数区分检验严格度区分检验连续性区分全数检验抽样检验免检单次抽样双次抽样多次抽样减量抽样正常抽样加严抽样连续抽样非连续抽样抽样检验分类抽样方法简单随机抽样分层随机抽样系统抽样分段随机抽样19数据统计的基本概念•单位产品（unitproduct）：为实施检验的需要而划分的基本单元。（有时也可以称为个体）•批量：单位产品的总和，又称总体。•样本：自总体中抽取一部分个体所构成的集合。•随机抽样：没有任何主观意愿和特点要求从总体中抽取样本。•计量值：以产品本身的特性来表示，如长度‘温度’重量等。•计数值：以缺陷数和个数表示。二.数据的收集、整理与分析20注意要掌握数据变差的内容二.数据的收集、整理与分析数据收集和整理数据收集：应注意依照分层原则按照原料、设备、班次、作业员等分别归类，防止不同层别数据混在一个群体之中。数据整理：计量值数据用次数分配表绘制直方图判定过程是否稳定、正常。21确定一个过程的基本方法:直方图定义：将所收集数据、特性质或结果值，用一定的范围在坐标横轴上加以区分几个相等的区间，将各区间内的测定值所出现的次数累积起来的面积，用柱形图表示出来。用以了解产品在规格标准下的分布形态、工序中心值及差异的大小等情形。组数数据N～5050～1005～7100～250250以上6～107～1210～20作图步骤与方法1.收集数据，一般要求数据至少要50个以上，并记录数据总数（N）；2.将数据分组，定出组数（K=1+3.23logN）也可采用以下经验数据二.数据的收集、整理与分析223.找出最大值（L）和最小值（S），计算出全距（R）。4.定出组距（H）：全距/组数（通常为2.5或10的倍数）5.定出组界㈠最小一组的下组界值=S-测量值的最小位数/2㈡最小一组的上组界值=最小一组的下组界值+组距㈢最小二组的下组界值=最小组的上组界值6.决定组的中心点（上组界+下组界）/2=组的中心点7.作次数分配表依照数值的大小记入各组界内，然后计算各组出现的次数。8.绘直方图横轴表示数值的变化，纵轴表示出现的次数。9.对绘制出的直方图进行分析。即最小分辨率的一半二.数据的收集、整理与分析23★直方图实例练习1.某罐头厂生产罐头，罐头容量规格为310±8g，今抽验50罐数据如下：308317306314308315306302311307305310309305304310316307303318309312307305317312315305316309313307317315320311308310311314304311309309310309312316312318•请大家练习一下作次数分布表作直方图二.数据的收集、整理与分析24二.数据的收集、整理与分析计算(1)确定基本内容：N=50（2）组数：K=7（参考经验数值）（3）最大值L=320最小值S=302全距R=320-302=18（4）计算组距HH=R/K即18÷7=2.5取H为3（为测定值最小单位的整数倍）（5）第一组下限值为302-0.5，上限值为第一组下限值+组距=301.5+3=304.5（6）各组中心值=（上组界+下组界）/2组号组界中心值标记F（次数）12345671302～305303.542305～308306.5103308～311309.5134311～314312.595314～317315.586317～32031