SPC基础篇
spc基础培训资料全
第一章节重新认识SPC内容主要有:过程的概念;过程变差;过程能力分析;计量型控制图(X—R图,X—S图等);计数型控制图(p图,np图,c图,u图等);第二章节SPC应用的基础2.1数据与质量特性值●质量数据1.数据的特点:①波动性;②规律性;2.质量特性:反映产品特定性质之内容;(如:尺寸、重量、硬度、力度、电阻值、丝印寿命、外观等)3.质量特性数据:测量质量特性所得的数据;(如:“力度150g”、“力度偏重20g”、“力度偏重5pcs”)4.数据分类:①计量值数据:(如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据)②计数值数据:(如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据)●数据参数1.数据表达式:公式中一般用X1 X2……Xn表示一组数据中n个数据。
2.频数:同一记录中同一数据出现的数据。
公式中一般用n1 n2 n3…ni表示个数。
3.平均数:所有数据的和与总数和商。
4.百分率:单项数据与所有数据总和的商的百分值。
5.累计百分率:顺序排列中,第1项的累计百分率,等于前N-1项百分率的和。
标准方差:6.●数据的分层1.概念:将数据依照使用目的,按其性质,来源,影响等进行分类,把性质相同,在同一生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法;2.作用:分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。
3.分层方法:①操作人员:按个人分,按现场分,按班次分,按经验分;②机床设备:按机器分,按工夹刀具分;③材料:按供应单位分,按品种分,按进厂批分④加工方法:按不同的加工、装配、测量、检验等方法分,按工作条件分;⑤时间:按上、下午分,按年、月、日分,按季节分;⑥环境:按气象情况分,按室内环境分,按电场、磁场影响分;⑦其他:按发生情况分,按发生位置分等。
4.两点原则:作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。
例:某零件的一个长度尺寸的测量值(mm )共100个,测量单位为0.01mm①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.最大值为42.44,最小值为42.27②用测量单位的1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm 的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。
SPC 基础知识
SPC 基础知识一、基本概念:1、极差:测定值中最大值Xmax与最小值Xmin之差称为极差,用R表示:R=X max-X min2、平方和:各个测定值与平均值之差称为偏差。
各测定值的偏差的平方和称为平方和,简称平方和,用S表示:S=(X1-Xa)2+(X2-Xa)2+(X3-Xa)2+(X4-Xa)2+……+(Xn-Xa)2Xa:平均值3、方差:各个测定值的偏差平方和除以(n-1)后所得的值称为无偏方差(简称方差),用s2表示:s2=S/(n-1)4、标准偏差:方差s2的平方根称为标准偏差(简称标准差),用s表示:s=√s2我们常说的δ和μ是指的总体标准差和总体均值;当过程在受控状态下,且样本容量差较大时,可用样本标准差s和样本平均值Xa;5、正态分布:f(x)=1/√2πδ*e-(x-u)2/2δ2 (1.1)式中:x为随机变量,实为标在横座标上的特性值;e≈2.7183,是自然对数底;π≈3.1416,圆周率;δ为总体标准差;μ-根据公式(1.1)可看出,任一正态分布仅由两个参数,即总体均值μ和总体标准差δ完全确定。
μ亦称分布的位置参数,δ称分布的形状参数;δ越小,曲线越陡,数据(变量)离散也小;δ越大,曲线越扁平,数据的离散也越大,总体数值落在:μ±1δ界限范围内的概率为68.26%;μ±2δ界限范围内的概率为95.46%;μ±3δ界限范围内的概率为99.73%;μ±1.96δ界限范围内的概率为95.0%;而数据落在:μ±3δ之外的概率应小于3‟;μ±1.96δ之外的概率应小于5%;二、质量控制和过程控制概念:质量控制是质量管理的一部分,其目的是“致力于满足质量要求”。
质量控制的内容,主要包含以下三方面:1、识别并确定过程,以做到及时发现和排除产品实现过程中的变异要求,使上过程(工序)的问题不带到下一过程(工序)中去,以保证过程的稳定性和产品质量的一致性,这是一项预防性工作,简称过程控制。
SPC培训讲义---基础知识
SPC培训讲义—基础知识简介SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种基于统计方法的质量管理工具,旨在通过对过程数据的统计分析,帮助组织识别和解决可能导致质量问题的根本原因,从而提高产品的稳定性和可靠性。
本讲义将介绍SPC的基础知识,包括SPC的原理、常用的SPC 工具和应用案例等内容。
1. SPC的原理SPC的核心原理是基于过程数据的统计分析,通过对数据的收集和分析,识别和排除可能导致质量问题的特殊原因,同时通过控制图的使用,监控和改进过程的稳定性和可靠性。
1.1 正态分布在SPC中,数据的正态分布是一个重要的假设。
正态分布是一种对称的概率分布,其特点是均值和标准差能够完全描述分布的情况。
正态分布的图形呈钟形曲线,均值位于曲线的中央。
在实际应用中,SPC 通常假设数据是近似正态分布的,以方便进行统计分析。
1.2 变异性与稳定性在质量管理中,变异性是指同一过程在不同时间或不同条件下相同测量项的数值差异。
通过SPC的应用,可以发现原本被认为是随机变动的过程,实际上可能存在特殊原因造成的异常波动。
稳定性是指过程在一段时间内的变异性较小,并且符合预期的性能要求。
通过SPC 的控制图,可以监控过程的稳定性,并及时采取措施防止不稳定状态的出现。
2. 常用的SPC工具SPC工具是SPC实施过程中使用的具体方法和技术,下面介绍几种常用的SPC工具。
2.1 控制图控制图是SPC中最常用的一种工具,它用来监控过程在一段时间内的变异情况。
控制图是一种统计图表,将过程数据按时间顺序绘制在图表上,同时画出上下限和中心线。
如果过程数据处于控制限之内,说明过程处于稳定状态;如果过程数据超过控制限,说明过程发生了特殊原因的变异,需要进行分析和改进。
2.2 直方图直方图是一种用柱形表示数据分布的图表,它可以直观地展示数据的中心趋势、波动幅度以及偏态情况。
通过直方图,可以判断数据是否符合正态分布,如果数据呈现钟形分布,则可以认为数据符合正态分布的假设。
SPC基础知识及常用计算方法
SPC基础知识及常用计算方法SPC基础知识一、SPC定义:1、SPC——统计制程管制:是指一套自制程中去搜集资料,并加以统计分析,从分析中去发气掘制程的异常,立即采取修正行动,使制程恢复正常的方法。
也就是说:品质不应再依赖进料及出货的抽样检验,而应该采取在生产过程中,认良好的管理方法,未获得良好的品质。
2、良好品质,必须做到下面几点:①变异性低②耐用度③吸引力④合理的价格3、变异的来源:大概来自5个方面:①机器②材料③方法④环境⑤作业人员应先从机器,材料方法,环境找变异,最后考虑人。
4、SPC不是一个观念,而是要行动的步骤一、确立制程流程——首先制程程序要明确,依据制程程序给制造流程图,并依据流程图订定工程品质管理表。
步骤二、决定管制项目——如果把所有对品质有影响的项目不论大小,轻重缓急一律列入或把客户不很重视的特性一并管制时,徒增管制成本浪费资料且得不赏失,反之如果重要的项目未加以管制时,则不能满足设计者,后工程及客户的需求,则先去管制的意义。
步骤三、实施标准化——欲求制程管制首先即得要求制程安定,例如:在风浪很大的船上比赛乒乓球,试部能否确定谁技高一筹,帮制程作业的安定是最重要的先决条件,所以对于制程上影响产品口质的重要原因,应先建立作业标准,并透过教育训练使作业能经标准进行。
步骤四、制程能力调查——为了设计、生产、销售客户满意且愿意购买的产品,制造该产品的制程能力务必符合客户的要求。
因此制程的能力不足时,必顺进行制程能力的改善,而且在制程能力充足后还必须能继续,所以在品质管理的系统中制程能力的掌握很重要。
步骤五、管制图运用——SPC的一个基本工具就是管制图,而管制图又分计量值管制图与计数值管制图。
步骤六、问题分析解决——制程能力调查与管制图是可筛提供问题的原因系由遇原因或非机遇原因所造成,但无法告知你确切的原因为何及如何解决决问题?解决问题?而问题的解决技巧,在于依据事实找出造成变异的确切原因,并提此对策加以改善,及如何防止再发生。
SPC理论基础知识
广州今朝科技有限公司SPC基础知识一SPC术语录1.控制图:SPC的核心工具。
一种标绘着根据相继抽取的样本或子组的某一统计量的值、并画有控制限的图,用于评估或检查一个过程是否处于控制状态之下。
画在坐标系中,横轴表示时间或样本号,纵轴表示数值大小,将采集到的数据以点的形式表示在图中。
2.运行图:一种代表过程特性的简单图形,上面描有一些从过程中收集到的统计数据(通常是单值)和一条中心线(通常是测量值的中位数),可用来进行链分析。
3.排列图:一种用于解决问题的简单工具,按照对成本或变差的影响程度对各种潜在的有问题区域或变差源进行排序。
一般情况下,大多数的成本(或变差)是由于少量原因造成的,所以解决问题的精力最好是首先集中在少量关键的原因上,而暂时忽视多数不重要的原因。
4.散点图(相关图):把两个变量标在横轴与纵轴上,按照一一对应测量值点描绘成的图。
5.计量值:当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时,这样的质量特性值称为计量值。
6.计数值:当质量特性值只能取一组特定的数值,而不能取这些数值之间的数值时,称之为计数值。
7.过程:过程是指将输入转换成输出的一系列活8.9.10.628052366666611.动的总和。
12.样本:取自总体中的一个或多个个体,用于提供关于总体的信息,并作为可能做出对总体(或产生总体的过程)的某种判定的基础(引自GB3358-82)。
样本中所包含的样本单位数,称为样本大小。
13.样本容量(子组大小):在抽检中抽出来的样本单位数。
14.不良品:指整件物品作为一个整体考虑而未满人意或不能接受。
一件不良品可能具有若干相同的或不相同的缺陷。
15.不良率控制图:即P图,用于控制对象的不合格率。
16.不良品数控制图:即Pn图,是一种计数值控制图,用于控制对象为不合格品数的场合。
)17.采集规划:采集规划指从某过程中选择质量特征值进行数据采集的一种工具。
18.单位缺陷数(U)控制图:是一种计数值控制图,它通过周期性抽取样本以统计单位产品的缺陷率并在控制图上绘制点来监控过程变化,样本的检测结果为平均每个样品包含的缺陷数。
SPC培训讲义基础知识
课程大纲
➢ SPC概念 ➢ 控制图原理 ➢ 控制图判断准则
➢ 控制图种类 ➢ CPk值计算
SPC基本概念——SPC涵义
➢SPC:统计过程控制,主要工具是控制图理论。
SPC特点: ➢强调全员参加,不只是依耐少数质量管理人员 ➢强调用统计的方法保证预防原则的实现 ➢SPC强调用整个过程、整个体系出发解决问题
o
规程可能“三言两语”,落实不能“ 三心二 意”。2 021年3 月9日 星期二4 时26分 48秒T uesday , March 09, 2021
o
没有措施免谈管理,没有计划如何工 作。21. 3.92021 年3月9 日星期 二4时2 6分48 秒21.3.9
谢谢大家!
控制图判断准则
判稳准则的内容: ➢连续25个点,界外点数d=0, ➢连续35个点,界外点数d≤1, ➢连续100个点,界外点数d≤2,
控制图判断准则
判异准则的内容: ➢点出界就判异, ➢界内点排列不随机判异,
控制图判断准则
常用控制图的国标GB/T-4091-2001的8种判异准则: 一、一点落在A区以外; 二、连续9点落在中心线同一测; 三、连续6点递增或递减; 四、连续14点相邻点上下交替;
➢统计控制状态——稳态 ➢稳态的作用:
1、对产品的质量有完全的把握,99.73%合格 2、生产是最经济的,只有0.27%不合格,主要是 由异因造成 3、在控制状态下,过程变异最小
控制图原理——两种错误
➢第一类错误:虚发警报 影响——造成寻找根本不存在的异因的损失
➢第二种错误:漏发警报 影响——造成废次品增加的损失
X — s 均值-标准差控制图
~X — R 中位数-极差控制图 X — Rs 单值-移动极差控制图
SPC培训教材基础篇(PPT 67页)
uc1 c2...ck n1 n2 ...nk
UCLu u 3
u n
LCLu u 3
u n
np
p or p’
pn1p1 n2p2.. .nkpk n1 n2.. .nk
UCL p p 3
p (1 p) n
LCL p p 3
p (1 p) n
D
CPK<0.67 采取紧急对策进行改善,探求
原因,并且重新检讨规格
SPC-1&2
统计稳态和技术稳态
Technically uncontrolled
Technically controlled
Statistically controlled Statististically uncontrolled
S = Specification Width X = Process average
Cp = 1.11 Cpk = 0.97
Cp = 1.53 Cpk = 1.49
SPC-1&2
过程能力
6 Quality is the Goal
LSL 12.5%
75% ±1.5
USL 12.5%
Cp=2 Cpk=1.5
>=0.67 >=1.0 >=1.33 >=1.66 >=2.0
Sigma
2 3 4 5 6
Defect Levels
<=5% <=0.13% <=60 ppm <=1 ppm <=2ppb
(parts per billion)
Distribution
Cp = 2/3=0.67
2
机器
--
--机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等
SPC基础知识
SPC运用统计技术对生产过程中的各工序参数进行 监控,从而达到改进、保证产品质量的目的。
二、SPC特点
SPC具有以下特点: ---基于一定的数据资料进行统计 ---方法是绘制选择的控制图 ---只能提示过程有异常,并不能告诉异常在哪里 ---目的是实现持续改进过程 ---是全系统的、全过程的、要求全员参加 ---不仅用于生产过程,而且用于服务过程和管理过程 ---强调用科学方法来保证全过程的预防
制 程 条 件 变 动 时
制程的继续管制
六、SPC的焦点 SPC:希望将努力的方向,更进一步的放在品质 的源头----制程( Process)上。因为制程的起 伏变化,才是造成品质变异的主要根源。 品质变异的大小,才是决定产品优劣的关键 制程起伏条件 品质异常 产品优劣
七、基本统计概念
N n 母體數(批量數) 樣本數(抽樣數) USL SL 規格上限 規格中心限 (u=規格中心值)
您在工厂经常遇到这些情况吗?
顾客是上帝
销售
超时加班
额外成 本费用
•新品投放 •未预计的订单 变化 SPC作用 过程控制原理 SPC推行步骤 SPC的焦点 基本统计概念
一、什么是SPC SPC:统计过程控制(Statistical Process Control) 统计过程控制是一种通过对产品或工程进行抽样, 测量其特性参数、记录数据并绘制图表,然后进行 分析,以判断过程是否处于受控状态的管理工具。
X
R P C LCL UCL CL
平均數
全距 不良率 缺點數 控制下限 控制上限 控制中心限
LSL
Ca Cp Cpk T NP
規格下限
准确度 精密度 制程能力指數 規格公差 不良數 T=USL-LSL
SPC 通识(基础知识及入门)
μ-4σ
Control limit 太宽
型二误差 β又称为消费者风险 (异常产品出给客户)
AUO Proprietary & Confidential Page 28
最经济的control limit-----三倍标准差
型一误差 α又称为生产者风险
型二误差 β又称为消费者风险
(高)
批或製程 良品
不良品
一个任意分 布的母体
σx =
σ n
当样本数够大时 (n>30) ,样 本平均值的抽样 分布会趋近于常 态分布
μx = μ
X
AUO Proprietary & Confidential Page 22
中央极限定理
AUO Proprietary & Confidential Page 23
正态分布特性
SPC是一种方法论。对过程数据进行收集,利用基本 图形、统计工具加以分析,从分析中发现影响过程的变 异,通过问题分析找出异常原因,立即采取改善措施, 使过程恢复正常。
并借助过程能力分析与标准化,不断提升过程能力。 当控制图失控时,不能指出为什么失控。 当过程能力不足时,不能指出为什么不足。
AUO Proprietary & Confidential Page 5
确认制程能力
制程好不好
若无特殊原因存在,则可藉管制图进行制程 分析
判断制程是否符合规格要求 利用资料进行制程变更 利用资料进行检验变更
AUO Proprietary & Confidential Page 30
管制图的建立
AUO Proprietary & Confidential Page 31
无法预料或以不定期的方式发生。 SPC之目的在于确认此Causes,并加以修 正之。
SPC培训教材基础篇
04 SPC工具和技术
控制图
总结词
控制图是SPC的核心工具,用于监控生产过程中的关键特性,通过图形化展示过程数据,帮助管理者识别异常波 动。
详细描述
控制图是一种统计工具,用于监控生产过程中的关键特性。它通过将实际数据绘制在图上,并与控制界限进行比 较,来检测异常波动。控制图通常包括中心线(CL)、上控制限(UCL)和下控制限(LCL)。当数据点超出控 制限或连续7个点在均值的一侧时,通常认为过程存在异常。
总结词
通过实施SPC,确保生产安全和环保达标,提高企业形象 和社会责任感。
详细描述
该化工生产企业采用SPC对生产过程进行监控和分析,及 时发现并解决潜在的安全隐患和环保问题,确保生产安全 和环保达标。同时,通过实施SPC,提高了企业的形象和 社会责任感。
案例四:某医疗器械制造企业的SPC应用
总结词
在质量管理体系中广泛应用,如 ISO 9001质量管理体系。
02 SPC基本原理
数据的收集与整理
数据的收集
确保数据的准确性和完整性,选 择适当的测量工具和设备,定期 校准和维护测量设备,确保数据 来源可靠。
数据的整理
对收集到的数据进行整理和分类 ,利用图表和统计方法对数据进 行初步分析,以便更好地理解和 呈现数据。
数据的分析与解释
数据分析
运用统计学方法对数据进行分析,识 别数据的分布、趋势和异常值,为后 续的数据解释提供依据。
数据的解释
根据数据分析的结果,对数据进行合 理的解释和推断,挖掘数据背后的原 因和规律,为改进和控制过程提供支 持。
过程的控制与改进
过程控制
运用SPC技术对过程进行监控和控制,及时发现异常和波动 ,采取相应的措施进行调整和控制,确保过程的稳定性和可 靠性。
SPC基本知识
第二节计量型数据控制图
手册的这一章介绍了4种计量型数据的控制图。只要理解了均值-极差图的准备、制作步骤、分析应用、过程能力计算及过程能力指数的意义,就能举一反三,很容易理解其它几种类型控制图。
一、准备工作
1.建立适合于实施控制图的环境
管理者必须提供必要的资源(人力、物力),为实施控制图技术提供条件,参与并支持改进措施的实行,同时排除机构内阻碍人们公正性的顾虑。
六、过程改进循环及过程控制
这部分介绍的是使用3阶段的循环,对过程进行持续改进的概念。“持续改进”是QS-9000的一个重要思想。
图3-2表示过程持续改进的三阶段循环。
1.分析过程阶段
通过对过程历史资料的分析,PFMEA、小组会议,与主管专家、操作人员的商讨,对控制图的分析,变差特殊原因与普通原因的识别等技术,达到对过程现有状况的了解。并回答以下问题:
.本过程应做什么?
.会出现什么问题?
.本过程正在做什么?是否在生产废品和需返工产品?
.本过程是否处于统计控制状态?
.本过程是否有能力?是否可靠?
2.维护(控制)过程阶段
监控过程,采取措施使之保持稳定。
3.改进过程阶段
要达到“世界级”水平,就必须努力进入这一阶段,进一步减少变差的普通原因。采用试验设计,有目的的向过程引入变化因素并测量其响应等方法。改进的目的是更低的成本,达到更好的质量。
2.定义过程
根据过程与其它操作和上下使用者的关系,每个阶段的影响因素(4M1E)来理解过程。可以使用因果分析图、过程流程图等技术。
3.确定作图的特性
.使用“关键特性指定系统”(KCDS)。
.应用巴雷特原理,找出对过程改进有影响的主要因素。
spc入门
“p” 圖
“np” “c” 圖 圖
“u” 圖
CASE STUDY
质量特性 长度 样本数 5 可选用什么图?
重量
乙醇比重
10
1
电灯亮/不亮
100
每一百平方米的脏点 100平方米
中央极限定理(正态分布)
样本与群体
群体 抽样 样本 测 试
管 理 分析
结论
数据
中央极限定理
群 体
N ( , 2 )
± 2σ
± 3σ ± 4σ
84.13%
50% 15.87%
控制界限与错误损失
Shewhart 用经济平衡点(Break even point)求得3σ的界限综合损失最小.
第一种错误 损失
两种损失的合计
第二种错误 损失
0σ
1σ
2σ
3σ
6σ
关于β风险的补充
在统计中通常采用α=1%,5%,10%三级,但 在控制图中为了增强使用者的信心,所以将α 定位0.27%,这样β就大,这就需要增加第二 类判异准则,即使点子不出界,但当界内的点 子排列不随机的时候也表示存在异常。
μ± 1.96σ
μ± 2σ
95.00%
95.45%
5.00%
4.55%
μ± 2.58σ
μ± 3σ
99.00%
99.73%
1.00%
0.27%
控制图的结构
UCL :Upper control limit
测量特性 3 Sigma % 数据点的百分比 99.73 % 95.45 % 68.26 %
CL:Central Line
when, n 4, then N ( ,
2
SPC基础知识培训教材_入门级
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的应用案例
控制用控制图
日期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
145 145 145 145 145 145 145 143 142 145 145 145 145 145 145 145 145 147 145 145 145 145 145 145 145
6、制定反馈行 动计划
5、选择和建立 控制图
应用SPC的十大误区
误区之一:没能找到正确的管制点 误区之二:没有适宜的测量工具. 误区之三:没有解析生产过程,直接进行管制. 误区之四:解析与管制脱节。 误区之五:管制图没有记录重大事项。 误区之六:不能正确理解XBAR图与R图的含义。 误区之七:管制线与规格线混为一谈 误区之八:不能正确理解管制图上点变动所代表的意思 误区之九:没有将管制图用于改善 误区之十:管制图是品管的事情
质量数据的分类
按质量数 据的性质
计量值数据 计数值数据
一般可以有小数,例如质量、长度、强度、硬度、 温度、湿度、压力、化学成分等。
计件值数据 计点值数据
合格品数、废品数等; 缺陷数、疵点数等;
控制图的类型
类别
名称
计
平均值-极差 控制图
量
值 中位数-极差
控 控制图
制 单值-移动极 图 差控制图
不合格品数控 计 制图
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的应用案例
X-R控制图的判定准则
X-R控制图的判定准则
受控状态
1.多数之点子集中在中心线附近. 2.少数之点子落在管制界限附近. 3.点之分布呈随机状态,无任何规则可循. 4.没有点子超出管制界限之外.
SPC基础知识
计量值:
Nn
UCL CL LCL
计量管制图
R S MR
s Pp Ppk
过程能力图
直方图等
Cp Cpk
计量型数据
连续性数据; 可测量的数据;
如:长度、重量、温度和直径等; 有测量单位;
如:m、cm、kg、inches等; 它可以是任意整数或分数;
如:1英寸,1.342磅,0.0003厘米, 5度或3英尺;
提升生产效率
SPC能使我们更加
关注细节 控制过程 持续改进 享受过程
SPC
常用数理统计知识
Words and Expressions
术语描述和图示
Statistical
计数值:
计数管制图
Process DPMO图
群体样本
柏拉图等
Xbar Avg
规格制程 Control
s
USL SL LSL
SPC不仅仅适用于制造业的生产过程,同样 适用於金融、政府管理、服务业等一切生产 管理的过程。
SPC&SQC 之间的区别
针对“过程”的重要指标的 变差进行控制的才是SPC
原料
PROCESS 测量 结果
针对“产品的结果”按规 范进行检验的工作是做 SQC
SPC&SQC 之间的区别
产品检验:通过检查鸡蛋来考核鸡的身体状态; 过程检验:直接给鸡检查身体; 目的:都是为了让鸡健康持续地生合格的蛋
“普通原因”始终存在于稳定的过程中 !
只有普通原因的控制系统
已经上线很久的机种,原材料的供应商稳定,制造流程没 有改变,作业员很熟练,工程也没有变更,但是每批总是 有一定的不良率。管理阶层不进行改善,因而控制系统的 不良率不会明显降低。
SPC基础篇教材
14
異常處置行動措施 OCAP
• OCAP(Out of Control Action Plan) 異常處置行動措施是 一種工具讓作業人員自行解決製程上的常見問題解決 • 將所有製程不穩定的潛在原因列舉出來 • 針對找出的真因列出改善方案
15
異常處置行動措施 OCAP
OCAP 是什麼? OCAP 的結構 OCAP 的範例
• 所有制程的变异都会存在,只要它 是Stable及Capable皆可接受
– Stable: 稳定的,可预测的(In-control) – Capable: 在制程能力范围里面 (Inside specification)
P a r a m e t e r
Stable
Time
8
管制图介绍
管制图的种类虽然很多,但都是以同样的统计原理为出 发点。其管制界限的构成是平均值加减3倍的标准偏差 根据统计学的原理,落在3倍的标准偏差外的机率为 0.27%=2700ppm
SPC基础篇教材
课程目的:
透过课程学習,了解SPC的观念与好处,技术及方法,以维持制程的稳定 性,并成为未来生产质量改善的基础
SPC基础
SPC即统计过程控制(Statistical Process Control)。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的。
在生产过程中,产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种:正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。
它对产品质量影响较小,在技术上难以消除,在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。
它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。
SPC技术原理统计过程控制(SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。
当过程仅受随机因素影响时,过程处于统计控制状态(简称受控状态);当过程中存在系统因素的影响时,过程处于统计失控状态(简称失控状态)。
由于过程波动具有统计规律性,当过程受控时,过程特性一般服从稳定的随机分布;而失控时,过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。
因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
SPC可以为企业带的好处....SPC 强调全过程监控、全系统参与,并且强调用科学方法(主要是统计技术)来保证全过程的预防。
SPC不仅适用于质量控制,更可应用于一切管理过程(如产品设计、市场分析等)。
正是它的这种全员参与管理质量的思想,实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制,SPC可以:·对过程作出可靠的评估;·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;·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;·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;有了以上的预防和控制,我们的企业当然是可以:·降低成本·降低不良率,减少返工和浪费·提高劳动生产率·提供核心竞争力·赢得广泛客户·更好地理解和实施质量体系质量管理中常用的统计分析方法....介绍的以下这些工具和方法具有很强的实用性,而且较为简单,在许多国家、地区和各行各业都得到广泛应用: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。
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TRAINING STAFF 訓練部
MANAGEMENT COMMITTEE 管理委員會 TEAM 小組 TEAM 小組
TEAM ENGINEERS 小組工程師 ENGINEERS 工程師
ENGINEERS 工程師
MANAGEMENT ACTION REQUIRED 要求行動 管理階層 MACHINE/PROCESS & 機器 / 製 CAPABLE ? 程及產品 可行嗎 ? NO PRODUCT REDESIGN 再設計 否 . MANAGM‘T.ACTION 管理階層 YES 是 行動
6
Advantages with SPC
• Good Process Control System
– Proactively control the process – Work towards consistent product quality – Continue to improve the process performance – Provide information about process capability
g g
備註:1. 班別分三班 , 2. 測試原因分換班,換產品(Device) , 換針 3. 每班測試人員須同一人
16
統計學基礎觀念
何謂統計學?
• 統計學(Statistics)是蒐集,整理,陳列與分析資 料的一種科學方法,又可稱統計方法 ( Statistics Methods ) . 統計方法是協助人們在面對不確定狀態下,如 何經由是蒐集,整理,陳列與分析資料等步驟 作決策的一項工具。
MONITOR PROCESS 抽檢製程
Cpk ANALYSIS 製程能力分析
MANAGEMENT COMMITTEE 管理委員會
NO
CAPABLE 可行嗎?
CPK >= 2.0
YES
CONTINUES IMPROVEMENT 持續改善
一般層別管制的要因
• • • • • • 時間(Time) : 日間與晝夜,夏季,冬季,班別 人員(Man) : 組別,作業方法,技能 裝置(Machine) : 型式,模具,校正器具,機台 方法(Method):作業條件(參數,溫度,壓力,方法,方式) 環境條件(E): 氣溫,天候,溫度,塵量 原料(Material) : 供給者原料,前工程之半成品或成 品
、、、、、、、、、、、、、、、、、 、、、、
sK X1、X2、X3、…、Xn
0.060.080.100.120.140.160.18-
o ooo ooooo oooo oo o s
標準差分配
22
• 樣本全距數 ( Sample Range )(Max-Min) R Max { X } Min { X }
15
目前Wire Bond(A080站)的層別方式
Þî µØ º ¨ ¶¥
Ball Shear(± ² ´ ¸ ) Ày ú Õ Wire Pull(© ¤ ´ ¸ ) ÔOú Õ
úq æ ´ ¶ ³ ¦ì
¼ § ¤ ¦¡ h Oè
Ì t O ¨ ¼ § (Plants)/¯ § (Shift)/¤ /´ ¸ ¦] ZO H ú Õì (Test Reason)/² « (Device)/¸ ¼ (Lc)/¾ £~ }Æ ÷ x (Mach) ¥
An engineer who does not understand SPC is a DISQUALIFIED engineer in ASE!
相關的SPEC
• ASE SPEC# 22-21-0000-0005 Statistical Process Control Procedure - (日月光規格# 22-21-0000-0005 統計製程管制程序書)
18
常用的符號說明
Symbol ( 符號 ) Description ( 描述 ) Polulation Standard Deviation ( 母體標準差 ) Sample Standard Deviation ( 樣本標準差 ) Random Varible : Individual Measurement (隨機變數:個別觀測值 ) The kth Sample Average (第 k 個樣本平均值 ) Average of the Averages : Grand Average ( 所有平均值的平均值 ) Sample Rank (樣本全距 )
樣本平均分配
21
• 樣本標準差 (Sample Standard Deviation)(Stdv)
( xij xi ) 2
j 1 n
si
sp
n 1
i 1 j 1
k
n
( xij X ) 2 kn 1
sA X1、X2、X3、…、Xn sB X1、X2、X3、…、Xn sC X1、X2、X3、…、Xn
SPC基本概念課程教材
Statistical Process Control(SPC) 統計製程管制
別名(Alias)
• PCS , Process Control System (製程管制系統) • SQC , Statistical Quality Control (統計品質管制)
3
• • • •
19
s
s
xij xk X
R
抽樣的定義
•抽樣數: n • 抽樣組數: k
j=1 j=2 X11 X12
X1
R1
. . .
. . .
X21 X22
X2 R2 (s2)
(s1)
. . .
X3. .
. …... . .
Xk1 Xk2
Xk Rk (sk)
j=n
X1n
X2n
X3n
• Reduce Cost
– Reduce scrap – Reduce rework
• More Competitive
– Quality of product improved – Reduced Inspection – Vendor of Choice (VOC)
7
公司目前對SPC的規範及現況
23
99.73
95.45
68.26
m 3s
m 2s
m s
m
m s
m 2s m 3s
範例
調查八位民營企業負責人月薪(新台幣: 元)如下, 102000 , 120000 , 126000 , 145000 150800 , 170000 , 200000 , 220000
1 n X (平均數) xi 154225 n i1 n 1 2 s(標準差) ( xi X ) 40467 (n 1) i1
5
Why do we Need SPC?
• We need it to reduce
– – – – customer complaint/return scrap rate screening man-hours loss of equipment availability
• Customers ask for it
• 列出重要的製程/參數並設定抽驗這些重要的製 程/參數的方式
11
• 選擇適用的管制圖抽驗製程以確認是否在統 計管制的狀態下,並於製程不在管制的狀態下 採取適當的行動 • 計算製程能力指標(CPK)並作持續的改善,對 於減少非機遇原因所造成的變異,則須由管理 階層於例行會議中決策 • 維持最佳作業狀況的目標公差及特殊製程管 制必須定義於適用的製程/品管的SPEC中
– ―Don’t just tell us that your process/product is improving, prove it by showing data‖ – Customer audit
• ISO Requirements
– Process Control (Element 4.9) – The use of Statistical Techniques (Element 4.20)
目前公司對SPC的規範及現況 統計學基礎觀念 管制圖基本認知 計算製程能力(CPK)的方法
4
• Statistical
What is SPC?
– Anything that deals with the collection, analysis, interpretation & presentation of numerical data – Gaining information for making informed decisions
i i
1 i n 1 i n
R
i 1
k
Ri
k
( RA RB ... RK ) / K
RA X1、X2、X3、…、Xn RB X1、X2、X3、…、Xn RC X1、X2、X3、…、Xn
、、、、、、、、、、、、、、、、、 、、、、
RK X1、X2、X3、…、Xn
樣本全距分配 0.00- o o 0.02- ooooo 0.04- o o o ooo 0.06- o 0.080.10- R
– 此份SPEC涵蓋了所有ASE統計製程管制計 劃,包括了所使用的基本技巧及手法
10
SPC 的實施要點
• 必須成立一統籌管理委員會來監督此系統的目 標設定及推行,目前是由SPC委員會來擔任
• 由過去的良品率,品質狀況,失敗分析,及腦力激 盪,決定出潛在性的問題,作為主要改善的項目 • 公司所有員工都必須接受訓練,讓每位參與製造 的人員熟悉基本SPC的應用
• Control
– To keep something within a desired condition – Make something behave the way we want it to behave