SPC
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种用于管理和优化生产过程的方法,它的目的是通过使用统计工具来分析生产过程中的数据,从而控制和改进产品质量。
SPC强调预防原则,即通过预防措施来减少产品缺陷和不良情况的发生,而不是在出现问题后再进行纠正。
SPC的基本概念包括控制图、过程能力指数、规格界限等。
控制图是SPC的核心工具,它用于监控生产过程中的关键变量,并根据统计原理判断生产过程是否处于控制状态。
控制图通常由均值-标准差控制图和极差控制图两种类型组成。
过程能力指数是指生产过程满足产品规格要求的程度,它通常被用来评估生产过程的能力,以便进行改进。
规格界限则是根据产品要求和客户要求设定的界限,用于确定产品是否合格。
SPC的实施方法包括以下几个步骤:1.选择关键变量:首先需要选择需要监控的关键变量,例如产品尺寸、材料特性等。
2.设计控制图:根据选定的关键变量,设计适合的控制图,并确定控制界限。
3.收集数据:按照一定的时间间隔收集生产过程中的数据,并对数据进行记录和整理。
4.分析数据:根据控制图的规则,判断生产过程是否处于控制状态,并找出异常点。
5.采取措施:根据分析结果,采取适当的措施来改进生产过程,例如调整工艺参数、更换设备等。
6.监控和反馈:持续监控生产过程,并及时反馈相关信息,以确保生产过程的质量和稳定性。
SPC的优势在于它可以及时发现生产过程中的异常情况,从而采取措施防止问题的扩大。
此外,SPC还可以提高生产过程的稳定性和产品质量的一致性,减少浪费和成本。
未来,SPC将会在更多的领域得到应用和发展,例如智能制造、医疗保健、金融服务等行业。
总之,SPC是一种有效的过程管理和优化工具,可以帮助企业提高产品质量和生产效率。
学习和掌握SPC技能对于从事质量管理、生产管理、工艺优化等工作的专业人士来说是非常重要的。
什么叫SPC
SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制利用统计的方法来监控制程的状态,确定生产过程在管制的状态下,以降低产品品质的变异SPC能解决之问题1.经济性:有效的抽样管制,不用全数检验,不良率,得以控制成本。
使制程稳定,能掌握品质、成本与交期。
2.预警性:制程的异常趋势可即时对策,预防整批不良,以减少浪费。
3.分辨特殊原因:作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备:估计机器能力,可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估:制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」,并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素(条件)及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析,确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」,包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态(正常)。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准(甚至於规格或公差)。
分析用管制图主要用以分析下列二点:(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。
-控制图的作用:1.在质量诊断方面,可以用来度量过程的稳定性,即过程是否处于统计控制状态;2.在质量控制方面,可以用来确定什么时候需要对过程加以调整,而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态;3.在质量改进方面,可以用来确认某过程是否得到了改进。
应用步骤如下:1.选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等;2.选用合适的控制图种类;3.确定样本容量和抽样间隔;4.收集并记录至少20~25个样本的数据,或使用以前所记录的数据;5.计算各个样本的统计量,如样本平均值、样本极差、样本标准差等;6.计算各统计量的控制界限;7.画控制图并标出各样本的统计量;8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常(特殊)原因的状态;9.决定下一步的行动。
SPC简介
SPC核心工具
SPC主要通过核心工具控制图 控制图来进行质 控制图 量分析、质量控制和质量改进。它包括 计量值控制图(X-R图、X-S图、X-R图、 X-Rs图)和计数值控制图(P图、PN图、 U图、和C图)。简单说,控制图是利用 正态分布原理,确定UCL(上控线)、 CL(中心线)、LCL(下控线)三根线, 并将质量数据按时间顺序描点形成的图 表。
SPC是英文Statistcal Process Control 简写,中文 翻译为“统计过程控制”。它 是利用数理统计和概率论原理 对生产过程检测各数据进行统 计,通过运用控制图对生过程 分析评价;
根据反馈信息及时发现异常因 素出现的征兆,从而采取措施 消除异常因素影响,使过程维 护在仅受偶然因素影响的受控 状态,以达控制过程质量的目 的,最终达到“事前预防”的 效果,以减少生产线不良品的 产生并不断改进产品品质.
在实施SPC过程中需注意的几个问题 在实施SPC过程中需注意的几个问题 SPC
①.不少人认为推行SPC是品质管制部负责 的事情,事实上,推行导入SPC,它需要公 司各部门的成员参予、配合和努力,在管 理层共同重视与支持,利用SPC工具共同建 立公司整个品管系统。SPC不是简单的几个 控制图或数据采集的统计量,而是要以这 些图形或数据为基础建立一个以过程为核 心的品管系统,故要求公司管理层、员工 都对SPC有相当培训、认识及熟练使用SPC, 并将SPC质量的各种因素进行控制,通 过控制图来判断生产过程是否异 常,而使生产过程达到统计控制 状态。做到以预防为主,把影响 产品质量的诸因素消灭在萌芽状 态,以保证质量,降低成本,提 高生产效率,提高经济效益的目 的。
错误说法: 错误说法:
有的同事可能会说,我们已经有了规格界限, 有的同事可能会说,我们已经有了规格界限, 可直接当作控制图的控制线。这种说法是 这种说法是
什么是SPC?SPC的作用是什么?SPC运用中应该注意的几个问题
什么是SPC?SPC的作用是什么?SPC运用中应该注意的几个问题SPC即英文“Statistical Process Control”之缩写,意为“统计制程控制”SPC或称统计过程控制。
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。
为什么要用SPC,SPC的作用是什么?重视企业内部外部顾客,以顾客满意作为主要目标,这些目标必须不断地在价值上得以改进,运用SPC,能使我们致力于更有效的改进,同时,我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法.在我们的企业当中,很多都是不重视统计过程控制的,或者只是把统计过程控制当做一个口号或者一个用来通过各种认证用的手段,并没有真正的用到现实生产当中,也没有起到真正的作用.于是就产生了一个问题,如果仔细的审核所有的统计过程,会发现存在很多的问题.1、在作XBar-R图时,数据搜集不准确。
数据的搜集来自于现场,往往我们根据控制计划或者其他文件的要求,到现场察看数据采集情况,会发现现场的数据采集没有按照要求来进行。
有些企业会采用连续测量,100%测量的方式,同时也不做任何的纪录,只要检验人员发现没有问题,也不需要进行任何变动,一旦发现,则进行调整设备参数或采取别的措施。
而采用该方法是与SPC相违背的。
有些公司采用了100%检验不说,根据大体情况,再进行编制控制图,专门用来应付审核或者提交客户用,这样的SPC是没有作用的,同时还浪费更多的人力物力。
所以,希望我们运用统计技术的企业,能够真正的将统计技术运用起来,而不仅仅是流露与形式。
2、做控制图时部分或者全部的曲线类似。
这也是数据经过编辑的一种可能。
在SPC教材当中明显指出几种应该注意的曲线形状(包括点的运动趋势),这就要求绘制该图表的人员具有相当的水平,即要避免出现教材中描述的情况,又要让数据基本合理,便出现了连续几次数据统计采用相同或类似的数据。
什么是SPC
概括SPC (统计过程控制)
SPC就是利用统计方法去:
1.分析过程的输出并指出其特性。 2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持。 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异。 SPC是以预防代替检验,制造业与其他行业一样,预防发生 错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.
总结 SPC (统计过程控制)
这些波动源对加工的影响最后都集中反映在直径 测量值
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变差种类
普通原因与特殊原因 普通原因:过程中变异因素是在统计的控制状态
下,其产品之特性有固定的分配。
特殊原因:过程中变异因素不在统计的控制状态
下,其产品之特性没有固定的分配。
12
普通原因
随着时间的推移具有稳定性的可重复的分布过程中许多 变差的原因。
n
xi
x i1 n
SPC – Introduction
基本统计概念
• Md 中位数(median) 顺序数列中的中心项的数值
• Mo 众数(mode) 资料中出现最多的数值
SPC – Introduction
基本统计概念
• 2 方差/变异(variance)
n
n2
(xi x)2
i 1
n
作用
原料
人 机 法 环 测量
好
PROCESS
测量 结果
不好
不要等产品做出來后再去看它好不好!! 而是在制造的時候就要把它制造好!!!
品质失败的结果
外部成本
维护成本升高 返工
过程波动引 起品质不良
内部成本
报废返工停工 加强检验
市场份额下降 资金周转期长
客户失望
高的检验成本 重复修理 存货增多
spc质量控制
spc质量控制SPC(统计过程控制)是一种通过统计方法和工具对过程进行监控和管理的质量控制技术。
它旨在实时检测过程中的变异性并采取适当的控制措施,以确保产品或服务的质量稳定性和一致性。
在本文中,将介绍SPC的原理、实施步骤以及其在质量控制中的应用。
一、SPC的原理SPC的核心原理是通过数据收集和分析来了解过程中的变异性。
它基于以下两个假设:1. 过程变异性是正常的:任何过程在生产中都会存在一定的变异性,即使是最优化的过程也不可避免地存在着各种差异。
2. 变异性可以通过统计方法进行衡量和控制:SPC利用统计分析的工具和技术,能够准确地衡量和控制过程中的变异性。
二、SPC的实施步骤SPC的实施一般包括以下步骤:1. 确定关键过程参数(KPC):KPC是影响产品或服务质量的重要因素。
通过对生产过程的分析和了解,确定出关键的过程参数。
2. 收集数据:对KPC进行实时数据的收集和记录。
数据可以通过各种手段获取,如传感器、检测仪器等。
3. 统计分析:对收集到的数据进行统计分析,以了解过程中的变异性,并判断其是否在可控范围内。
4. 确定控制限:根据统计分析结果,确定上下限控制限。
控制限用于判断过程是否处于控制状态。
5. 监控过程:实施实时过程监控,及时发现和纠正过程中的异常情况或异常变异。
6. 持续改进:根据监控结果和分析,对过程进行改善,并持续跟踪和改进以确保过程的稳定性和一致性。
三、SPC在质量控制中的应用SPC在质量控制中具有广泛应用,可以用于监控产品的生产过程、服务的提供过程以及供应链中的各个环节。
以下是SPC在质量控制中的几个典型应用场景:1. 控制图的应用:控制图是SPC中最常见和重要的工具,用于监控过程中的变异性并进行相应的处理。
常见的控制图有均值图、范围图等,通过对过程数据的实时监控,能够及时发现并处理过程中的异常情况。
2. 过程能力分析:SPC可以通过对数据的统计分析,评估过程的能力指标,如过程的稳定性、精度和一致性等。
什么是SPC
质量管理中常用的统计分析方法
(5).系统可扩展性和灵活性要求越来越高 企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出 加速度的趋势,成功运用的系统不仅要适合 现时的需要,更要符合未来发展的要求,在 系统平台的多样性、软件技术的先进性、功 能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提 出越来越高的要求。
质量管理中常用的统计分析方法
SPC的最新发展 。。经过近70年在全世界范围的实践,SPC 理论已经发展得非常完善,其与计算机技术 的结合日益紧密,其在企业内的应用范围、 程度也已经非常广泛、深入。概括来讲, SPC的发展呈现如下特点:
质量管理中常用的统计分析方法
(1).分析功能强大,辅助决策作用明显 在众多企 业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具, 应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度 对数据进行深入的研究与分析,在这一过程中SPC 的辅助决策功能越来越得到强化; (2).体现全面质量管理思想 随着全面质量管理 思想的普及,SPC在企业产品质量管理上的应用也 逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅 助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质 量控制,强调全过程的预防与控制;
ISO/TS16949系列培训 -----SPC培训教材
什么是SPC 什么是
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。
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;
SPC基本知识
SPC 基础知识一、 什么是SPCSPC 是Statistical process control 的缩写,即统计过程控制。
是应用统计方法对过程中的各个阶段进行临控,从而达到质量保证与质量改进的目的,在此可将统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具,它是通过预防而不是通过检测来避免浪费。
二、 SPC 目的1. 预防问题的发生 2. 减少浪费三、 SPC 的管制图原理与益处1.根据3σ原理,在分布范围μ ±3 σ内,对于服从或近似服从正态分布的统计量,大约有99.73%的数据点会落在上下控制界限之内,数据点落在上下控制界限之外的概率约为0.27%,根据小概率原则,可判为异常点.图示如上.2.SPC管制图举例下面是Minitab R14 制作的Xbar-R 管制图。
从图可以看出制程有多个超出控制限的点,说明需要查找原因,采取措施,加以消除,不再出现,纳于标准。
合理使用管制图能够:1.区分变差的普通原因和特殊原因,作为采取局部措施和系统措施的指南。
2.有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预测地保持下去。
3.使过程达到:A、更高的质量 B、更低的单位成本C、更高的有效能力。
四、 SPC制程能力分析1.Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别如下:Cp指数= 规格宽度工序宽度Cp:(Capability of Process)过程能力指数Cpk:修正的过程能力指数Pp: (Performance of Process)过程性能指数Ppk:修正的过程性能指数2..Cp、Cpk与Pp、Ppk的计算:过程能力指数的计算公式如下:过程性能指数计算公式如下:1.经济性:有效的抽样管制,不用全数检验,不良率,得以控制成本。
使制程稳定,能掌握品质、成本与交期。
2.预警性:制程的异常趋势可实时对策,预防整批不良,以减少浪费。
3.分辨特殊原因:作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备:估计机器能力,可妥善安排适当机器生产适当零件。
详细全面的SPC详解
汇报人: 202X-01-06
目录
• SPC基本概念 • SPC实施步骤 • SPC应用领域 • SPC优势与局限性 • SPC未来发展趋势 • SPC案例分析
01
SPC基本概念
SPC定义
SPC即统计过程控制,是一种利用统计方法对生产过程进行监控和管理的质量控制技术。它通过收集 和分析生产过程中的数据,对生产过程进行评估和监控,以确保产品质量和生产过程的稳定性。
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SPC强调预防性的质量控制,通过实时监测和调整生产过程,以降低不良品率和生产成本,提高生产 效率和产品质量。
SPC目的和意义
确保产品质量
通过实时监测和调整生产过程, SPC能够及时发现并解决潜在的 质量问题,从而确保产品质量的 稳定性和可靠性。
提高生产效率
通过预防性的质量控制,SPC能 够降低生产过程中的不良品率, 减少生产浪费和损失,提高生产 效率。
某高校SPC教学案例
实施背景
某高校为了使学生更好地掌握质量管理知识,决定引入SPC 技术进行教学。
实施过程
该高校在课程中设置了SPC模块,通过理论教学、案例分析 和实践操作等方式,使学生全面了解和掌握SPC技术。
实施效果
通过SPC教学,该高校的学生对质量管理知识有了更深入的 理解,同时也提高了实际操作能力和问题解决能力。
优化生产过程
SPC通过对生产过程的实时监测 和分析,能够发现生产过程中的 瓶颈和问题,为生产过程的优化 提供数据支持。
SPC发展历程
20世纪40年代
美国军方开始广泛应用SPC技 术,以提高产品质量和一致性 。
20世纪80年代
随着计算机技术的发展,SPC 技术逐渐实现自动化和智能化 。
SPC知识简介
二、SPC的起源
质量管理的发展
● 朱兰(J. M.Juran )
和戴明一样,朱兰作为美国著名的质量管理专家,曾指导过日本的质量管理。 1951年出版了《质量控制手册》,到1999年已发行到第5版,改名为《朱兰质量手册》 主要观点:质量来源于顾客的需求 主要成果:质量管理三部曲——质量策划、质量控制、质量改进。
二、SPC的起源
质量管理的发展
● 休哈特(Walter A. Shewhart)
现代质量管理的奠基者,美国工程师、统计学家、管理咨询顾问,被尊称为“统计质量控制之父”。 1924年5月,休哈特提出了世界上第一张控制图,1931年出版了【产品制造质量的经济控制】一书。
主要观点:产品质量不是检验出来的,而是生产出来的,质量控制的重点应放在制造阶段, 从而将质量管理从事后把关提前到事前控制。 主要成果:控制图
样本量越大越能反映真实的情况,而算数均值却完全忽略了这个问题,对此 统计学上早有考虑,在统计学中样本的方差多是除以自由度(n-1),它是意思 是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时,它不可能再有自由了,所以自 由度是n-1。
4.标准差(SD) 由于方差是数据的平方,与检测值本身相差太大,人们难以直观的衡量,所以常用方 差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。
社会进步带来了观念的变革,保护消费者利益的运动向企业提出了“质量责任”问题。 随着国际市场竞争力¨剧,交货期和价格成为顾客判别满足质量要求程度的重要内容等等, 这些新情况的出现,都要求质量管理在原有传统质量控制方法的基础上,有新的突破和发展。
基于这样的历史背景和经济发展的客nbatan 和著名的质量管理号家M.Juran等人在20世纪60年代先后提出了“全面质量管理”的概念。 这一概念的提出,开创了质量管理的新时代,一直影响到今天。
spc什么意思
spc什么意思SPC是英文“Statistical Process Control”的缩写,直译为“统计过程控制”。
SPC是一种在质量管理中使用的统计方法,用于监控和控制产品和过程的质量变异。
SPC的目标是通过对过程进行实时监测和分析,从而及时发现异常和变异,并采取适当的措施来纠正问题,确保产品的质量符合要求。
SPC方法最早在20世纪20年代由质量管理专家Walter A. Shewhart提出,并在20世纪50年代由W. Edwards Deming进一步发展和推广。
SPC方法在当时对于工业部门来说是一个重大的突破,因为它打破了传统的质量检查和产品抽样测试的模式,引入了统计分析和实时监控的思想。
SPC方法的应用使得生产过程更加可控和稳定,并帮助企业提高产品的质量并降低成本。
SPC方法的核心概念是“过程可控性”和“异常检测”。
过程可控性指的是通过对过程中的关键参数进行实时监测和统计分析,确保过程在可控的范围内。
如果过程处于可控状态,那么产品的质量就有较高的稳定性。
异常检测是指通过对过程中的数据进行分析,发现异常点和变异,并及时采取控制措施,防止质量问题的扩大。
SPC方法使用统计工具如控制图、直方图和散点图来帮助分析数据,识别异常和变异,并帮助质量管理人员做出决策。
SPC方法通过实时监测和分析数据,可以帮助企业及时发现质量问题,并采取纠正措施。
这有助于降低产品缺陷率,提高产品质量。
同时,SPC方法的应用还可以优化生产过程,提高生产效率和产能利用率。
通过实时监测和控制关键过程参数,企业可以预防和减少质量异常和制程缺陷,降低生产成本和废品率。
除了对产品质量的监控和控制,SPC方法还可以用于改进过程。
通过对过程数据的分析,企业可以识别并改进生产中的瓶颈和不良环节,进一步提高产品质量和生产效率。
此外,SPC方法还可以用于优化供应链管理。
通过实时监控关键指标和指标的变异性,企业可以更好地控制供应链中的质量问题,并与供应商进行合作,共同提高产品质量。
SPC简介
计 不合格品数控 pn 较常用,计算简单,操作工人易
数
制图
于理解
值 不合格品率控
p
计算量大,管理界限凹凸不平
控
制图
制 缺陷数控制图
C
较常用,计算简单,操作工人易 于理解,使用简便
图 单位缺陷数控
U
计算量大,管理界限凹凸不平
制图
适用场合
适用于产品批量较大而 且稳定正常的工序。
质量管理七种工具
常用的七种工具
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。
新七种工具
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。
过程控制标准的文件编制成明确易懂、便于操作的手册,使各道工序 使用。如美国LTV公司共编了600本上述手册。
步骤 5:对过程进行统计监控。主要应用控制图对过程进行监控。
若发现问题,则需对上述控制标准手册进行修订,及反馈到步骤4。
步骤6:对过程进行诊断并采取措施解决问题。可注意以下几点:
(1) 可以运用传统的质量管理方法,如七种工具,进行分析。 (2) 可以应用诊断理论,如两种质量诊断理论,进行分析和诊断。
新七种工具
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。
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)
SPC
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HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point,危 害分析和关键控制点 ) 1)分析危害 – 检查食品所涉及的流程,确定何处会出 现与食品接触的生物、化学或物理污染体。 2)确定临界控制点 – 在所有食品有关的流程中鉴别 有可能出现污染体的、并可以预防的临界控制点。 3)制定预防措施 – 针对每个临界控制点制定特别措 施将污染预防在临界值或容许极限内。 4)监控 – 建立流程,监控每个临界控制点,鉴别何 时临界值未被满足。 5)纠正措施 – 确定纠正措施以便在监控过程中发现 临界值未被满足。 6)确认 –建立确保HACCP体系有效运作的确认程序。 7)记录 – 建立并维护一套有效系统将涉及所有程序 和针对这些原则的实施记录,并文件化。
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热门质量相关词汇
6 Sigma(六西格玛) σ”是希腊文的一个字母,在统计学上用来表示标准偏差值, 用以描述总体中的个体离均值的偏离程度,测量出的σ表 征着诸如单位缺陷、百万缺陷或错误的概率牲,σ值越大, 缺陷或错误就越少。6σ是一个目标,这个质量水平意味的 是所有的过程和结果中,99.99966% 是无缺陷的,也就是 说,做100万件事情,其中只有3.4件是有缺陷的。 核心工具: D(Define)项目定义; M(Measure)数据收集; A(Analysis)数据分析; I(Improve)项目改善; C(Control)项目控制。
准确度高 精密度差 系统误差小 偶然误差大
准确度差 精密度差 系统误差大 偶然误差大
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过程能力
规范下限 规范上限
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控制图
控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的 一种用科学方法设计的图。 控制上限(UCL) 中心线(CL) 控制下限(LCL)
什么是SPC(PPT 75页)
境:一定的环境条件下的微小变化
……
在普通原因影响下,过程的输出呈现稳定的分布是可预测的。
特殊原因
过程中偶然发生的某个环节的特殊变异: 如:
操作人员的更换
刀具崩刃 新的原材料 操作程序变更
的其中一种 或几种
气温骤降
……
在特殊原因的影响下,过程的分布会改变
• 位置(均值)改变 • 分布宽度(最小值与最大值之间的距离)改变 • 形状改变(偏斜)
Subtitle Unit of measure Title Unit of measure
什么是SPC?
PRELIMINARY
LLeeggeenndd LLeeggeenndd LLeeggeenndd Legend Legend
1 Fußnote Quelle: McKinsey
Seite 1
什么是 SPC (统计过程控制)
●原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的 所有工艺过程;
●SPC使用的领域是大规模生产; ●多数企业,SPC用于生产阶段; ●在强调预防的企业,在开发阶段也用SPC。
Subtitle Unit of measure
Title Unit of measure
过程
SPC基本原理
人、机、料、法、测、环
从分析阶段转入控制阶段
在什么条件下分析阶段确定的控制限可以 转入控制阶段使用:
生产过程是受控的 过程能力能够满足生产要求
控制阶段
控制图的控制界限由分析阶段确定; 控制图上的控制界限与该图中的数据无必
然联系; 使用时只需把采集到的样本数据或统计量
在图上打点就行;
何时应该重新计算控制界限
运用SPC能?
SPC基本概念介绍
SPC基本概念介绍SPC(Statistical Process Control),统计过程控制,是一种用于监控和控制生产过程的统计方法,通过对过程进行统计分析和数学推理,以实现过程稳定和质量改进的目标。
SPC主要依赖统计学的原理和方法,能够提供数据和信息用于监控和控制生产过程的各个方面。
SPC的基本思想是通过对生产过程中的数据进行分析和控制,以实现预定的质量目标。
SPC通过收集和分析过程数据,以确定过程的变异性和性能水平,并根据这些信息做出相关的调整和改进。
SPC主要依靠统计概率理论和统计推断原理,通过收集样本数据来推断总体的特征和性能。
SPC主要有以下几个基本概念:1.基本统计量:常用的基本统计量有平均值、标准差、极差等。
这些统计量用于描述过程数据的集中趋势和离散程度,是SPC分析的基础。
2.过程稳定性:指过程在一段时间内的数据集合是否具有一定的稳定性。
稳定的过程数据有助于进行SPC的分析和控制。
通过控制图等方法可以判断过程的稳定性。
3.控制图:控制图是SPC的核心工具之一,用于监控和识别过程数据中的特殊因素和变异。
常用的控制图有均值图、极差图、标准差图等,通过这些图形可以检测和分析过程的异常情况。
4.规格限:规格限是指产品或过程在可接受范围内所能容许的上限和下限。
规格限用于界定产品或过程的合格区域,通过与规格限的比较可以确定产品或过程的合格性。
5.随机变异与特殊因素:生产过程中的数据变异可以分为随机变异和特殊因素引起的变异。
随机变异是由于生产过程本身的不可避免的不确定性引起的,而特殊因素是由于外界因素或人为因素引起的变异。
6.过程能力:过程能力表示了生产过程在规定条件下,能够满足规格限范围内产品的比例。
通过对过程能力的评估,可以确定过程的稳定性和可控性,进而确定是否需要改进和优化。
SPC的应用可以追溯到20世纪初,起初主要应用于制造业,用于监控生产过程中的质量变异。
随着时代的发展,SPC的应用范围逐渐扩大到各个领域,如服务业、医疗保健、金融等。
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种以数据为基础,通过统计分析手段对生产过程进行监控和改善,以提升产品质量和生产效率的管理方法。
它广泛应用于制造业、服务业、医疗健康等领域,是质量管理和六西格玛等理论的核心组成部分。
监控生产过程:SPC通过对生产过程中的数据进行分析,可以实时监控生产过程,及时发现异常情况,避免不良品的产生,提高产品质量。
预防性控制:SPC通过分析生产过程中的数据,可以找出潜在的问题和风险,提前采取措施进行预防性控制,避免问题的发生。
优化生产流程:SPC可以帮助企业优化生产流程,提高生产效率。
通过对生产过程的数据进行分析,可以找出瓶颈环节,针对性地进行改进。
降低成本:通过SPC的监控和优化,企业可以降低废品率,减少返工和维修成本。
同时,提高生产效率也可以降低生产成本。
提高客户满意度:SPC可以帮助企业提高产品质量和服务水平,从而提高客户满意度。
这对于企业的长期发展至关重要。
制定计划:明确SPC实施的目标、范围、时间安排等。
数据采集:收集与生产过程相关的数据,包括原材料、设备、工艺参数、产品质量等信息。
数据分析:运用统计分析方法对采集到的数据进行处理和分析,找出潜在的问题和风险。
制定措施:根据数据分析结果,制定相应的措施进行改进和优化。
实施改进:将制定的措施付诸实践,对生产过程进行改进和优化。
监控效果:对改进后的生产过程进行监控,评估改进效果是否达到预期目标。
持续改进:在实施过程中不断总结经验,持续改进和提高。
控制图:用于实时监控生产过程中的数据变化,及时发现异常情况。
控制图包括均值-极差图、均值-标准差图、中位数-极差图等。
因果图:用于分析生产过程中各因素之间的因果关系,找出潜在的问题和风险。
流程图:用于描述生产过程中的各个步骤和环节,帮助企业优化生产流程。
直方图:用于展示数据的分布情况,帮助企业了解生产过程中的数据特征和规律。
SPC的名词解释
SPC的名词解释SPC,全称为统计过程控制(Statistical Process Control),是一种用数学和统计学原理来监测和控制过程稳定性的方法。
它的目标是通过分析过程中的数据来确保产品或服务的质量稳定,并及时发现和纠正可能引发质量问题的异常情况。
SPC广泛应用于各个行业,尤其在制造业中被视为保证产品质量的重要手段。
SPC最早由美国统计学家沃尔特·A·斯霍维恩(Walter A. Shewhart)在20世纪20年代提出。
他认识到,质量控制不仅仅是检验产品是否符合规格,更重要的是要控制和改进整个生产过程。
斯霍维恩引入了统计学的概念和方法,通过对过程中的变异进行分析,建立了SPC的理论框架。
在SPC中,最基本的概念是过程和变异。
过程是指由输入、加工和输出组成的一系列操作,用于生产产品或提供服务。
而变异则是指在这个过程中出现的不确定性,包括可控和不可控的因素。
SPC的关键在于通过分析和管理变异,使得过程能够达到预期的稳定状态。
SPC使用一系列统计工具来实现对过程的监测和控制。
常用的工具包括控制图、直方图、散点图等。
控制图是SPC的核心工具,通过图形化地展示过程中所收集的数据,可以帮助人们直观地判断过程是否处于稳定状态。
例如,控制图上的上下限可以帮助识别异常点,并及时采取纠正措施。
SPC的另一个重要概念是过程能力指数(Process Capability Index),用于评估一个过程的稳定性和能力。
过程能力指数可以对过程的输出与规格要求进行比较,指导改进和优化。
过程能力的提高可以降低质量问题的风险,提高产品或服务的一致性和可靠性。
尽管SPC在制造业中应用最为广泛,但其原理和方法同样适用于其他行业。
例如,在服务行业,可以通过收集和分析客户反馈数据,对服务过程进行监测和控制,提高服务质量。
在医疗领域,SPC可以应用于手术过程、药物生产和疾病监测等环节,确保医疗服务的安全性和效果。
SPC概述
SPC概述1.1什么是SPCSPC是S tatistical P rocess C ontrol的简称,即统计过程控制。
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。
1.1.22SPC的发展简史SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论,它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动,从而对生产过程的异常及时告警,以便采取措施,消除异常,恢复过程的稳定。
SPCD是S tatistical P rocess C ontrol and D iagnosis的简称,即统计过程控制与诊断,它是SPC发展的第二阶段。
SPC虽能对过程的异常进行告警,但它并不能分辨出是什么异常,发生于何处,即不能进行诊断,1982年我国首创两种质量诊断理论,突破了休哈特质量控制理论,开辟了统计质量诊断的新方向。
此后,我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论,解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。
SPCDA是S tatistical P rocess C ontrol,D iagnosis and A djustment的简称,即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整,是SPC发展的第三个阶段,目前尚无实用性成果。
1.3SPC的特点SPC是全系统的,全过程的,要求全员参加,人人有责。
SPC强调用科学方法(统计技术,尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。
SPC不仅用于生产过程,而且用于服务过程和管理过程。
1.4SPC与ISO9000标准体系的联系ISO9001:2000提出了关于质量管理的八项原则,对于质量管理实践具有深刻的指导意义。
其中,“过程方法”、“基于事实的决策”原则都和SPC等管理工具的使用,有着密切的联系。
以什么样的方法来对过程进行控制?以什么样的手段来保证管理决策的及时性、可靠性?是管理者首先应该考虑的问题。
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〈課堂練習〉
结果举例 车辆不泄漏/泄漏 灯亮/不亮 孔的直径尺寸太小或太大 销售商发的货正确/不正 确 风窗玻璃上的气泡 门上油漆缺陷 发票上的错误
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2. 管制圖: 管制圖:
管制圖的原理: 管制圖的原理: 抽樣統計原理: ◎ 抽樣統計原理:
組內變異+組間變異
n1 n2 n3 …
全體 N
c.乘法計算幾率: c.乘法計算幾率:A和B是相互獨立的事件,發生「A和B事 乘法計算幾率 是相互獨立的事件,發生「 件」的幾率是兩者幾率相乘 ●● + ● ● 1 = 6
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X
1 1 = 6 36
〈課堂練習〉
一種產品經過三道工程加工: 三道工程發生良品的幾率分別為: A=95%、B=90%、C=85%,問一發良品幾率 是多少? 若不良項目有三項a、b、c,發生幾率分別為 20%、8%、4%,問綜合不良幾率是多少?
數據性質分類: 計量值:其依據的數據,均屬由量具實際 量測得知,如長度、重量、成分 等特性均為連續性數據 計數值:其依據的數據,均屬以單位為計 數值,如:不良數、缺點數等間 斷數據均屬此類 SPC :通過監控產品特性或過程特性的 變異,來控制過程因素的變異, 消除異常變異的原因
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2. 管制圖: 管制圖:
SPC (初級教程 初級教程) 初級教程
○ 導入
1. 統計的基本概念
統計 全距R 全距R 概率(幾率) 概率(幾率) 標準差δ 標準差δ 算術平均值(X) 算術平均值(X) 常態分布
SPC之工具 2. SPC之工具
SQC與 過程分析 SQC與SPC 管制圖 分布圖 直方圖 製程能力
SPC實施的流程 3. SPC實施的流程
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5. 標準差 : 標準差(δ):
為估計分散度最常用的量 考慮每一個數據與平均數間偏差的計算 ◎下列兩組數,哪組較好? A組:1、5、5、5、9 XA=5 RA=8 B組:1、1、5、9、9 XB=5 RB=8 δA= δB=
(1-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(9-5)2 5 (1-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(9-5)2+(9-5)2 5 32 = 5 =2.53
பைடு நூலகம்16 /51
7. 變異的概念: 變異的概念:
變異的來源:
機器 材料 人
特性
製 造 過 程
方法 測量 環境
產品
變異
對產品抽樣統計 檢測SQC
產品的變異來源于過程的變異(人、機、料…) 對製程變異的控制(SPC) 製程控制(SPC):控制特殊原因的變異 持續改善 :共同原因變異的改善
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二. SPC應用工具 應用工具
初期SPC 量產SPC 變更SPC 初期SPC 量產SPC 變更SPC
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◎ 字謎(每句一字):
下樓來,卜簪子落;問蒼天,人在何方; 下樓來,卜簪子落;問蒼天,人在何方; 恨王孫,一直去了;詈冤家,言去難留; 恨王孫,一直去了;詈冤家,言去難留; 悔當初,吾錯失口;有上交,而無下交; 悔當初,吾錯失口;有上交,而無下交; 皂白何須問;分開不用刀; 皂白何須問;分開不用刀; 從今莫把仇人靠,千里相思一撇消。 從今莫把仇人靠,千里相思一撇消。
〈課后作業〉
計算:中秋博餅時發生:“狀元插金花”、“六子”、 “狀元”、“三進”、“二舉”、“一秀”的幾率分 別是多少?
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3. 算術平均值 的概念: 算術平均值(X)的概念 的概念:
相關數據做中心傾向使用的測量值 下半年決定給你發每月的獎金,你的選擇? ◎下半年決定給你發每月的獎金,你的選擇? 500、200、800、1000、1200、 A:500、200、800、1000、1200、1500 500、600、700、800、900、 B:500、600、700、800、900、1000 XA= XA= XB= XB=
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一. 統計基本概念
數字具有兩種相反的面孔: 數字具有兩種相反的面孔:
冷酷無情: ─ 冷酷無情:
2004年與2005年 完全不同的年份; 年與2005 EX. 2004年與2005年,完全不同的年份; 電話號碼差1 根本打不到目的地; 電話號碼差1號,根本打不到目的地; 體育彩票差1 就一文不值; 體育彩票差1位,就一文不值; 產品規格10.00max 10.00max, 0.01也是不合格 產品規格10.00max,大0.01也是不合格
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1. 統計的概念: 統計的概念:
收集、整理 a.敘述統計: 大量數字 (全體) 查檢表、柏拉圖 分布圖、層別法… 樣 本 n1.n2… 分析、結論
b.推測統計:
全體數字 抽取樣 本 N
推測全體性 質 問:是不是所有數字群,都可作推測統計?
樣本 結果 管制圖 幾率 分布….
分析
統計:統計是觀測大量的事實,收集大量的資料,經過 統計處理,使它變成容易看懂,容易使用形式的 圖表
全體變異
δN δn1 δn2…
組內變異:- R圖、δ圖 組間變異:- X圖、X、X、P、C、Pn、μ
25 /51 ~
2. 管制圖: 管制圖:
◎ 3δ控制原理:正态分布 ±3δ控制線
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ
-2σ
-1σ
+1σ +2σ
+3σ
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±kσ ±0.67σ ±1σ ±1.96σ ±2σ ±2.58σ ±3σ ±
(Xi-X)2 Σ i=1
n
n-1
〈課堂練習〉 課堂練習〉
樣本標準差計算: A群樣本:2、3、4、6、7、8 SA =
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6. 常態分布: 常態分布:
整體分布,為一對稱的鐘形分布 當直方圖樣本空間越來越大,則小組區間 越來越小,直方圖將形成一個平滑的曲線 以代表整體 常態分布(Normal Curve Fitting)
在內的概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
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个別值的正态分布
x′
3σ
x
x
+ 3σ
x
平均值的正态分布
上控制限UCL
+3σx x 3σx
中心線
控制图的正态分布
平均值
一定 不一定 “n”是否一定 一定
单位大小 是否一定
不一定
X-R 图
X-Rm 图
“p”
图
“np” “c”
图 图
“u”
图
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〈課堂練習〉 課堂練習〉
质量特性 长度 重量 乙醇比重 电灯亮/不亮 每一百平方米布 中的脏点 样本数 5 10 1 100 100平方米
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选用什么控制图
以工程為例,作過程分析:
_____ _____ _____
線端 半成品
焊 錫 過 程
_____ _____ _____
焊錫半成品
過程特性
_______ _______ _______ _______ _______ _______
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產品特性1
_______
哪些是計數值?哪些是計量值?
1. 過程分析: 過程分析:
管制圖是一項很簡單非常有用的SPC工具 (也可用于SQC); 管制圖是一項過程控制,具有時效性及 預警性; 管制圖分計量管制圖與計數管制圖
上控制界限(UCL) 制界限(UCL) 中心线(CL) 下控制界限(LCL)
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2. 管制圖: 管制圖:
選用哪種管制圖:
计量值 资料性质 n≧1 样本大小 n≧2 “n”=1 n”=1 CL的性质 “n”=10~25 “n”是否较大 “n”=2~5 X-s 图 X-R 图 中位数 计数值 不良数 不良数或 缺陷数 缺陷数 控制图的选定
下控制限LCL
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控制图原理
工序处于稳定状态下,其计量值的分布大致符 合正态分布。由正态分布的性质可知: 合正态分布。由正态分布的性质可知:质量数据 出现在平均值的正负三个标准偏差( 出现在平均值的正负三个标准偏差(X±3σ)之外的 概率仅为0.27% 这是一个很小的概率, 0.27%。 概率仅为0.27%。这是一个很小的概率,根据概率 视小概率事件为实际上不可能” 的原理, 论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理, 可以认为:出现在X 区间外的事件是异常波动 异常波动, 可以认为:出现在X±3σ区间外的事件是异常波动, 它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了 正常位置。 正常位置。 控制限的宽度就是根据这一原理定为±3σ。 控制限的宽度就是根据这一原理定为±
相當的隨便: ─ 相當的隨便:
公車遲到2分鐘; EX. 公車遲到2分鐘; 500g肉 實際卻有505g 505g; 買500g肉,實際卻有505g; 時限100公里的高速公路開到101 100公里的高速公路開到101公里 時限100公里的高速公路開到101公里 也不會被罰款; 也不會被罰款; 產品規格10.00max 8.00、9.00都是合格的 10.00max, 產品規格10.00max,8.00、9.00都是合格的
從母體采出部分樣本,然后從有限小量的部分樣本 去推算或代表全母體的實況
母體標準差:
N
n1 母體 N n2 n3
n>30 則Sn-1≒Sn≒δN n≦30 則Sn-1取代Sn 去接近δN的值
δN =
(Xi-X)2 Σ
i=1
N
樣本標準差:
Sn = 或Sn-1 =
12 /51
(Xi-X)2 Σ i=1