质量控制各简称含义

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

CPK:Complex Process Capability index 的缩写,是现代企业用于表示制程能力的指标。

制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。

制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度,以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上,作为制程持续改善的依据。

当我们的产品通过了GageR&R的测试之后,我们即可开始Cpk值的测试。

CPK值越大表示品质越佳。

Cpk——过程能力指数
CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s]
Cpk应用讲议
1. Cpk的中文定义为:制程能力指数,是某个工程或制程水准的量化反应,也是工程评估的一类指标。

2. 同Cpk息息相关的两个参数:Ca , Cp.
Ca: 制程准确度。

Cp: 制程精密度。

3. Cpk, Ca, Cp三者的关系:Cpk = Cp * ( 1 - |Ca|),Cpk是Ca及Cp 两者的中和反应,Ca反应的是位置关系(集中趋势),Cp反应的是散布关系(离散趋势)
4. 当选择制程站别Cpk来作管控时,应以成本做考量的首要因素,还有是其品质特性对后制程的影响度。

5. 计算取样数据至少应有20~25组数据,方具有一定代表性。

6. 计算Cpk除收集取样数据外,还应知晓该品质特性的规格上下限(USL,LSL),才可顺利计算其值。

7. 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ),再计算出规格公差(T),及规格中心值(U). 规格公差T=规格上限-规格下限;规格中心值U =(规格上限+规格下限)/2;
8. 依据公式:Ca=(X-U)/(T/2) ,计算出制程准确度:Ca值(X为所有取样数据的平均值)
9. 依据公式:Cp =T/6σ ,计算出制程精密度:Cp值
10. 依据公式:Cpk=Cp(1-|Ca|) ,计算出制程能力指数:Cpk值
11. Cpk的评级标准:(可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策)
A++级Cpk≥2.0 特优可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 >Cpk ≥ 1.67 优应当保持之
A 级 1.67 >Cpk ≥ 1.33 良能力良好,状态稳定,但应尽力提升为A+级
B 级 1.33 >Cpk ≥ 1.0 一般状态一般,制程因素稍有变异即有产生不良的危险,应利用各种资源及方法将其提升为A级
C 级 1.0 >Cpk ≥ 0.67 差制程不良较多,必须提升其能力
D 级0.67 >Cpk 不可接受其能力太差,应考虑重新整改设计制程。

CPK与PPK都是表示制程能力的参数,现代计算中多采用Minitab软件来实现,方便快捷。

QC
百科名片
QC即英文QUALITY CONTROL的简称,中文意义是品质控制,其在ISO8402:1994的定义是“为达到品质要求所采取的作业技术和活动”。

有些推行ISO9000的组织会设置这样一个部门或岗位,负责ISO9000标准所要求的有关品质控制的职能,担任这类工作的人员就叫做QC人员,相当于一般企业中的产品检验员,包括进货检验员(IQC)、制程检验员(IPQC)和最终检验员(FQC)
为达到规范或规定对数据质量要求而采取的作业技术和措施。

质量控制是为了通过监视质量形成过程,消除质量环上所
QC
有阶段引起不合格或不满意效果的因素。

以达到质量要求,获取经济效益,而采用的各种质量作业技术和活动。

在企业领域,质量控制活动主要是企业内部的生产现场管理,它与有否合同无关,是指为达到和保持质量而进行控制的技术措施和管理措施方面的活动。

质量检验从属于质量控制,是质量控制的重要活动。

“作业技术”是控制手段和方法的总称,“活动”则是人们对这些作业技术的有计划、有组织的系统运用,是一种科学的质量管理方法。

前者偏重于方法、工具,后者偏重于活动过程。

质量控制的目的在于以预防为主,管因素保结果,确保达到规定要求,实现经济效益。

质量控制的主要功能就是通过一系列作业技术和活动将各种质量变异和波动减
少到最小程度。

它穿于质量产生、形成和实现的全过程中。

除了控制产品差异,质量控制部门还参与管理决策活动以确定质量水平。

质量控制中的见证点和停止点
在国际上,质量控制对象根据它们的重要程度和监督控制要求不同,可以设置“见证点”或“停止点”。

“见证点”和“停止点”都是质量控制点,由于它们的重要性或其质量后果影响程度有所不同,它们的运作程序和监督要求也不同。

SPC(1)
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(2)
soy protein concentrate,大豆浓缩蛋白。

在大豆压榨过程中的产品,比豆粕蛋白含量高,且更易吸收。

常用于乳猪、水产、幼禽、犊牛、宠物等饲料制作。

是理想的饲料原料。

SPC(3) 增量脉冲编码器,
SPC(3)
中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,同时又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.
SPC(质量管理与控制)
统计工序控制即SPC(Statistical Process Control)。

它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制,从而达到改进与保证质量的目的。

SPC强调以全过程的预防为主。

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。

应用控制图的常见错误:
1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作;
2.在工序能力不足时,即在CP<1的情况下,就使用控制图管理工作;
3.用公差线代替控制线,或用压缩的公差线代替控制线;
4.仅打“点”而不做分析判断,失去控制图的报警作用;
5.不及时打“点”,因而不能及时发现工序异常;
6.当“5M1E”发生变化时,未及时调整控制线;
7.画法不规范或不完整;
8.在研究分析控制图时,对已弄清有异常原因的异常点,在原因消除后,未剔除异常点数据。

分析用控制图
应用控制图时,首先将非稳态的过程调整到稳态,用分析控制图判断是否达到稳态。

确定过程参数
特点:
1、分析过程是否为统计控制状态
2、过程能力指数是否满足要求?
控制用控制图
等过程调整到稳态后,延长控制图的控制线作为控制用控制图。

应用过程参数判断
SPC的作用
1、确保制程持续稳定、可预测。

2、提高产品质量、生产能力、降低成本。

3、为制程分析提供依据。

4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

1. 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。

2. 质量管理学科有一个非常重要的特点,即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证它们的实现。

这体现了质量管理学科的科学性。

保证预防原则实现的科学方法就是:SPC (统计过程控制) 与SPD (统计过程诊断)。

SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题,SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。

SPC的重点就在于“P(Process,过程)”
产品质量具有变异性
“人、机、料、法、环” + “软(件)、辅(助材料)、(水、电、汽)公(用设施)”
变异具有统计规律性
随机现象;统计规律
随机现象:在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。

管制和一般的统计图不同,因其不仅能将数值以曲线表示出来,以观其变异之趋势,且能显示变异系属于机遇性或非机遇性,以指示某种现象是否正常,而采取适当之措施。

解析用控制图
决定方针用ν
制程解析用ν
制程能力研究用ν
制程管制准备用ν
管制用控制图
追查不正常原因ν
迅速消除此项原因ν
并且研究采取防止此项原因重复发生之措施。

ν
ν普通原因指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因,我们称之为:“处於统计控制状态”、“受统计控制”,或有时简称“受控”,普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。

只有变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才可以预测。

ν特殊原因:指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。

除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施,否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。

如果系统内存在变差的特殊原因,随时间的推移,过程的输出将不稳定。

局部措施ν
通常用来消除变差的特殊原因ν
通常由与过程直接相关的人员实施ν
大约可纠正15%的过程问题ν
对系统采取措施ν
通常用来消除变差的普通原因ν
几乎总是要求管理措施,以便纠正ν
大约可纠正85%的过程问题ν
合理使用控制图能ν
供正在进行过程控制的操作者使用ν
有於过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下去ν
使过程达到ν
更高的质量ν
更低的单件成本ν
更高的有效能力ν
为讨论过程的性能提供共同的语言ν
区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。

ν
SPC的作用:
1、确保制程持续稳定、可预测。

2、提高产品质量、生产能力、降低成本。

3、为制程分析提供依据。

4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南
SPC(Statistical Process Control)即统计过程控制,是20世纪20年代由美国休哈特首创的。

SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,发现过程异常,及时告警,从而达到保证产品质量的目的。

这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法,而以控制图理论为主。

但SPC有其历史局限性,它不能告知此异常是什么因素引起的,发生于何处,即不能进行诊断,而在现场迫切需要解决诊断问题,否则即使要想纠正异常,也无从下手。

MSA:Measurement System Analysis 的简称。

msa测量系统分析,它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析,以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成份。

FMEA(Failure Mode and Effect Analysis,失效模式和效果分析)是一种用来确定潜在失效模式及其原因的分析方法。

具体来说,通过实行FMEA,可在产品设计或生产工艺真正实现之前发现产品的弱点,可在原形样机阶段或在大批量生产之前确定产品缺陷。

质量功能展开QFD(Quality Function Deployment)是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法,它体现了以市场为导向,以顾客要求为产品开发唯一依据的指导思想。

在健壮设计的方法体系中,质量功能展开技术占有举足轻重的地位,它是开展健壮设计的先导步骤,可以确定产品研制的关键环节、关键的零部件和关键工艺,从而为稳定性优化设计的具体实施指出了方向,确定了对象。

它使产品的全部研制活动与满足顾客的要求紧密联系,从而增强了产品的市场竞争能力,保证产品开发一次成功。

相关文档
最新文档