统计过程控制(SPC)培训

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SPC培训 (统计过程控制)

SPC培训 (统计过程控制)
➢ 根据计算结果作成分析用控制图,并确认 是在控制状态下且过程能力尚可后,方可 将其控制限应用在过程控制用控制图上;
控制图的应用步骤
1. 选取要控制的质量特性值; 2. 选择合适的控制图种类;(均值-极差) 3. 确定样本组数k,样本量n和抽样间隔,一般样本组数不少于20-25个; 4. 收集生产条件比较稳定和有代表性的一批数据(至少50个以上); 5. 计算各组样本统计量,如样本均值、极差、标准差; 6. 计算各统计量控制界限(LCL,CL,UCL); 7. 画控制图;并将计算出的统计量在控制图上打点; 8. 观察分析控制图; 9. 决定下一步行动。
UCL
α
CL
β
LCL
如何减少两种错误造成的损失
间距↑→ α ↓,β ↑ → 错误不可避免
间距↓→ α ↑,β ↓ 解决办法:使两种错误造成的总损失最小 →确定最优间距→经验证明3σ 方式较好。
3σ 方式
UCL = u + 3σ
式中u、σ为统计量的总体参数
CL = u
LCL = u - 3σ
注意:规格界限不能用作控制界限。规格界限用 以区分合格与不合格,控制界限用以区分偶波与 异波,两者完全是两码事。
• 每一张控制图上的控制界限都是由 该图上的数据计算出来;
制作控制用控制图之目的
• 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。
制作分析控制图注意点
➢ 上下控制限和中心线都是通过抽样收集过 去一段生产稳态下的数据计算出来的;
● Cpk>1.67的企业,平均销售收入增长率为11%以上, 而其它企业的数据为4.4%。

SPC培训资料

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统计过程控制(S P C)培训资料一、什么叫SPCSPC即统计过程控制(Statistical Process Control),是一种统计分析工具,主要通过对过程数据的分析来对生产过程进行实时监控,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。

二、什么情况下要做SPC1.客户要求的关键特性2.内部确定的关键特性三、做SPC的前提1.过程数据易于采集2.过程处于受控状态四、SPC的理论知识变差1.变差的概念没有两件产品或者特性是彻底相同的,因为任何过程都存在许多引起变差的原因。

产品间的差距也许很大,也许小得无法测量,但这些差距总是存在。

例如一个冲压零件的尺寸易于受机器的稳定性、模具的磨损、材料的硬度、操作人员的操作方法、维修(润滑、零件的更换)及环境的影响. 产品间的差异即为变差。

2.变差的普通原因及特殊原因普通原因变差是向来在过程中浮现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程惟独此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的, 我们称之为:“处于受控状态”。

---此类变差通常与管理者有关,通常采取系统措施来解决。

---此类变差是必然存在的,只能改善或者降低,不能彻底被消除。

特殊原因变差是由异常或者外部事件的影响产生的,在普通原因变差之外(如材料用错,操作方法错误等),当过程存在此类变差时,过程是不稳定的或者不受控的。

---此类变差通常是与该过程操作人员有关,通常采取局部措施来解决。

---此类变差是可以被消除的正态分布一种用于计量型数据的、连续的、对称的频率分布,它是计量型数据用控制图的基础。

,当一组测量数据服从正态分布时,有大约正态分布的两个参数:平均值U和标准差68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内,超出三个标准差的惟独0.27%(如图一:正态分布图)。

SPC统计过程控制培训

SPC统计过程控制培训

6、建立控制用控制图
当分析用控制图显示生产过程处于统计 受控状态,且过程能力满足技术标准的要 求时,可以把分析用控制图的控制界限延 长作为控制用控制图的控制界限。至此, 控制用控制图的制作过程全部完成。
7、使用控制图的注ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ事项
7.1 在5M1E因素未加控制,过程处于不稳 定状态下就使用控制图
7.2 把公差范围或内控标准当作控制界限 7.3 过程能力不足,Cp1的情况下就使用控
采集数据的方法: 1)样本组内的数据应在短时间内
抽取,以避免特殊原因进入; 2)样本之间可采用等时抽样方法。
4.6 计算各样本统计量 1)X-R图中要计算 X 及 R 值;
2)P或 nP图要计算 P值;
4.7 计算统计量的控制界限 计量值控制图控制界限计算公式
计数值控制图控制界限计算公式
控制界限常用系数表
7、C控制图:
用于控制一定单位中所出现的不合格 数目。常见的有控制布匹、钢板上的疵点 数、铸件上的沙眼数、设备的故障次数、 印刷品的错误数等等。类似于np图,C控制 图的样本大小必须保持不变。
8、U控制图:
用于平均每单位的不合格数。当样本 大小变化时应换算成平均每单位的不合格 数后再使用U控制图。但控制界限出现凹 凸状。
4.8 作图打点 • X图在上,R图在下; • X图上纵坐标的单位刻度的量值是R图上纵
坐标单位刻度量值的一半; • 控制图上,上下控制界限外要留有余地; • 控制图中,中心线是实线,上下控制界限
为虚线。
5、控制图的观察与分析 5.1 受控状态判断规则
• 连续25点都在界内,且排列无缺陷; • 连续35点中至多一点出界 ,且排列无
np图(n相同) --- 不合格品数控制图; p图(n可不同)--- 不合格品率控制图; 计点值: C图(n相同) --- 不合格数控制图; U图(n可不同)--- 单位不合格品数控制图;

统计过程控制SPC培训资料

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常用的控制图
分布
控制图代号
控制图名称
备注
正态分布(计量值)
均值—极差控制图
最常用,判断工序是否正常的效果好,计算量大,适用于产品批量大、且稳定、正常的工序;S的计算比R复杂,但其精度高适用与检验时间远比加工时间段的场合计算简便,但效果差使用与产品批量较大、且稳定、正常的工序;简便省事,并能够及时判断工序是否处于稳定状态,但不宜发现工序分布中心的变化。
控制图的益处
合理使用控制图能:供正在进行过程控制的操作者使用;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;使过程达到:——更高的质量; ——更低的单件成本; —— 更高的有效能力。
控制图的益处
为讨论过程的性能提高共同语言;区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部对系统采取措施的指南。控制图为两班、三班操作过程的人员之间、和支持活动(维修、材料控制、过程工程、质量控制)的人员之间就有关过程性能的信息交流提供了通用的语言。
Β=
规范界限与控制界限的区别
规范界限:区分合格品与不合格品控制界限:区分偶波与异波
3σ方式确定控制界限
●UCL=μ+3 σ ●CL=μ●LCL=μ-3 σ●虚发警报α=0.27% 漏发警报β=
分析用控制图
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?
2.连续6点递增或递减
判异准则
LCL
UCL
CL
A
B
C
C
B
A
3.连续14中相邻点上下交替
判异准则
判异准则
4.连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外

spc培训教材完整版

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利用ISO 9001质量管理体系的框架和流程,推动SPC 的实施和推广。
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具,用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程,运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围,包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统,收集生产过程中的原始 数据,并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析,识别过程中的异常和波 动,并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合,实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具,如价值流分析、持续改进等,推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识,帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法,包括控制图的制定、分析和应用等,使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC,企业可以及时发现并解决生产过程中的问题,减少产品缺陷和不良品率, 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率,从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力

统计过程控制(SPC)培训

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Cpm
当规格中心与目标值不重合时的过程能力指数
Cpm USL LSL
6 ˆ 2 (x Ta)2
其中Ta为目标值
05:12:34
Pp USL LSL (当USL、LSL都存在时)
6
P(r 或Ppr) 1(常以百分数表示) Pp
Ppu USL x(当USL存在时)
统计过程控制(SPC)培训
05:12:34
广州今朝科技有限公司
内容提要
1. SPC的基本原理 2. 控制图 3. 过程能力研究 4. 直方图、柏拉图、散布图和分层分析 5. 直通率、DPMO
05:12:34
过程能力研究
过程能力 指 处 于 统计稳 态
下 的 过 程 的 加 工 能 力;
05:12:34
Cp:“我们能做得多好” Cpk:“我们真正能做得多好”
05:12:34
Cp、Cpk与Pp、Ppk的含义与区别
Pp(Performance of process)过程性能指数 Pp:“我们实际做到多好”
Ppk修正的过程性能指数 Ppk:“我们实际真正做到多好”
05:12:34
Cpu USL x(当USL存在时)

Cpl x LSL(当LSL存在时)

Cpk Min(USL x ,x LSL)


k
x (USL LSL)2 , (USL LSL)2
称为偏移系数, 其分子称为偏移量。
则Cpk也可以这样计算:Cpk Cp(1 k )
µÈ ¼¶
ÌØ ¼¶
Ò» ¼¶
¶þ ¼¶
Èý ¼¶
ËÄ ¼¶
LSL USL

SPC培训资料

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计数值控制图(1) P控制图(不良率控制图)用来监视或控制生产批中不良件数的小数比或百分比,样本大小n可以不同。(2)np控制图(不良数控制图)用来监视一个生产批中的实际不良数量(而不是与样本的比率)。分析或控制过程不良数,样本大小n要相同。(3)C控制图(缺点数控制图)能在每一批量的生产中侦查出每一零件或受检验单位不良点的数目,样本大小n要相同。(4)U控制图(单位缺点数控制图)记录一个抽样批有几个缺点数,抽样时每次可以不相同,但以单位缺点数代表质量水准。
a.样本平均数 表示数据集中位置,常用符号 表示,其计算公司为:式中: ——样本的算术平均值 N ——样本数例如,有统计数据x1,x2,x3.x4,x5为2,3,4,5,6五个数据,则其平均数据为: 2+3+4+5+6 X = ————— =4 5
2、控制图的发展
控制图(SPC)的起源和发展
定义---控制图是对过程品质特性值进行测量、记录、评估,从而监视过程是否处于控制状态的一种用统计方法所设计出來的图表。 图上有中心线、上控制限和下控制限,并有按时间顺序抽取的样本统计,所得数值的描绘点。
三、控制图常用术语
设计规格与控制界限设计规格:规格上限(USL),目标值(SL),规格下限(LSL)之间的关系。双边规格,不对称规格,单边规格(上,下)定义。控制界限:控制上限(UCL),控制中心(CL),控制下限(LCL)之间的关系。控制界限是基于制程的数据而不是制造的规格。如果过程受控的话,计算的控制界限要比设计规格严。如果过程受控,但产品仍然不合格,则说明现有的生产工艺生产不出符合条件的产品。
波动源
基本原理:预防为主是SPC的重要原则工序诊断是排除异动的主要手段必须有效利用系统分析方法归纳起来20个字: 查找异因(特殊原因),采取措施, 加以消除,纳入标准,不再发生。

2024版SPC培训教材全课件

2024版SPC培训教材全课件

假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤,理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法,如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释,理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段,有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展,SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域,为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求,明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程,包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术,按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制,确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例,包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容,建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求,以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30

spc培训

spc培训

spc培训SPC培训SPC,即统计过程控制(Statistical Process Control),是一种用于监控和管理过程稳定性和质量稳定性的方法。

SPC培训则是为了让员工掌握SPC的基本原理和应用技巧,帮助企业提高产品质量和生产效率。

SPC培训的目的是通过数据的采集、分析和应用,帮助企业实现以下目标:1. 发现和消除过程中的特殊原因变异,即致命性缺陷。

2. 确保过程在正常运行范围内,避免常见原因变异,即正常偶然原因的干扰。

3. 提高过程的稳定性和可靠性,最大程度地降低产品缺陷率。

4. 优化生产过程,提高生产效率,降低生产成本。

SPC培训内容可以包括以下几个方面:1. SPC的基本概念和原理:介绍SPC的基本概念,包括过程、常见原因变异和特殊原因变异等,以及SPC的主要原理,如控制图、过程能力分析等。

2. 数据采集和分析:介绍如何采集数据,并通过统计方法对数据进行分析,查找过程中的问题和改进方向。

3. 控制图的绘制和应用:讲解如何制作各种控制图,如均值图、范围图、方差图等,并解释控制图的应用方法。

4. 过程能力分析:介绍如何通过过程能力指标(如Cp、Cpk 等)对过程的稳定性和能力进行评估,并帮助企业确定改进措施。

5. SPC与质量管理体系的整合:将SPC与企业质量管理体系有机结合,实现全面质量管理。

SPC培训的形式可以根据企业的实际情况而定,包括理论讲解、案例分析、实地演练等。

培训内容应具体、实用,让员工能够理解和应用,从而为企业的生产和质量管理提供有力支持。

通过SPC培训,企业可以提高员工对过程稳定性和质量控制的认识和理解,激发员工的质量意识,改变工作态度,提高工作效率。

同时,SPC培训也为企业提供了一种全面有效的质量管理工具,帮助企业实现质量目标,提高市场竞争力。

总结起来,SPC培训是提高员工对过程稳定性和质量控制的认识和理解的培训,通过数据采集、分析和应用帮助企业提高产品质量和生产效率。

统计过程控制(SPC)-培训教材

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02
拉图(决定控制重点)
03
计检定
04
制图
05
样计划
06
异数分析/回归分析
过程控制系统
设备 材料 环境 成品
人员
绩效报告
过程中对策
过程中对策
方法
成品改善
过程控制系统 1. 过程: 过程是指人员、设备、材料、方法及环境的输入,经由一 定的整理程序而得到输出的结果,一般称之成品。成品经 观察、测量或测试可衡量其绩效。SPC所控制的过程必须符 合连续性原则。 2. 绩效报告: 从衡量成品得到有关过程绩效的资料,由此提供过程的控 制对策或改善成品。 3. 过程中对策: 是防患于未然的一种措施,用以预防制造出不合规格的成品。 4. 成品改善: 对已经制造出来的不良品加以选别,进行全数检查并返工/ 返修或报废。
控制图(平均值与全距) 1.公式: (1) 控制图 CL = UCL = + A2 LCL = - A2 (2) R 控制图 CL = UCL = D4 LCL = D3 2.实例: 某工厂制造一批紫铜管,应用 -R控制图来控制其内径,尺寸 单位为m/m,利用下页数据表之资料,求得其控制界限并绘图。 (n = 5)
R
X1
X2
X3
X4
X5
X1
X2
X3
X4
X5
1
50
50
49
52
51
50.4
3
14
53
48
47
52
51
50.2
6
2
47
53
53
45
50
49.6
8
15
53
48
49
51

统计过程控制( SPC)基础知识培训

统计过程控制( SPC)基础知识培训

六.SPC的特點及功效
特点:
SPC是全系統的,全過程的,要求全員參加,人人有責。這點與 全面 質量管理的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術,尤其是控
制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程,而且可用於服務過程和一
切管理過程。
功效:
看清品质状况.提前发现问题 找出问题根源,少花钱办好事; 减少报表麻烦,满足客户要求; 提升生产效率,降低品质成本.
(品质是设计,管理,习惯出来的) (质量与每个人的工作都有关系)
二.品质管理方法的發展
推動品質活動 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 1950-1960 SPC 1960-1970 QCC、SPC 1970-1980 TQM、QCC、SPC 1980-1990 ISO9000、TQM、QCC、SPC 1990-2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
▪变差产生的原因:分为特殊原因和普通原因。
▪特殊原因又叫异常原因或非机遇原因等(占15%)。
▪它是一种间断性的,不可预计的,不稳定的变差根源。主要由操 作者或相关人员采取局部措施予以解决。例如:作业者操作方法 错误,仪器出现问题,原材料不良等等。
▪普通原因又叫偶发原因或机遇原因等(占85%)。
▪它是一种可预测的,持续作用于制程的变差根源。主要由管理人 员采取系统措施予以解决。例如:电压的偶然波动,机器固有的 振动等等。
三.什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的 數據進行分析,並調整制程(或过程),從而達到预防 不良和提高制程能力的目的。

SPC统计过程控制培训资料

SPC统计过程控制培训资料
20%
过程处于统计
上的稳定状态
40%
各测量值服从
正态分布
60%
技术规范准确的
代表顾客要求
说明:
1、抽样存在偏差。
2、不存在完全受统计控制的过程。
3、制造过程不是一个完美的正态分布。
80%
设计目标值位于
规范的中心
100%
测量变差相对
较小
CPK—过程能力指数
CPK=CP•│1-Ca│
=
正态分布
CL
◎ 控制图的制作步骤
◎ 异常的判定原则
计量型控制图的优点
1、大部分测量数据都可以用
计量型数据表示
2、量化的值比简单的是或否
包含的信息更丰富
3、通过少量的数据检查可
以获得较多的过程信息
4、缩短采取措施的时间,提
高响应速度
前提条件:
1.选择特性作为计算对象。
2.测量方法准确,精密,误差小到忽略不计。
5、分析一个过程量化的值,
围,并确定其控制范围的异常和正常规律,达成一种事先预测并实施改进措
施的方法。
SPC研究的对象-特性
研究过程中的
可区分的特征
某一个特性
称为特性
特性
特性值的表达方
产品的特性有
式:定量、定性
哪些?
特性的分类
产品特性
关键特性
关键特性
与法律、安全有关
与功能、性能有关
普通特性
关键特性以外
产品特性
最终产品所具有的特性
83.74
86.81
85.12
84.39
84.15
84.84
19
85.43
85.49
86.50

质量管理五大工具-SPC培训

质量管理五大工具-SPC培训

质量管理五大工具SPC培训一、引言随着市场竞争的日益激烈,企业对于产品质量的要求也越来越高。

为了确保产品质量,企业需要采用科学的质量管理方法。

统计过程控制(SPC)作为质量管理五大工具之一,能够帮助企业有效监控和改进产品质量,提高生产效率,降低成本。

本培训将介绍SPC的基本概念、原理、方法和应用,帮助学员掌握SPC工具,提升质量管理水平。

二、SPC概述1. SPC的定义SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种利用统计方法对生产过程中的数据进行实时监控和分析,以判断过程是否处于受控状态,并采取措施使过程保持稳定的方法。

2. SPC的核心思想SPC的核心思想是通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析,及时发现异常波动,采取纠正措施,使过程保持稳定,从而提高产品质量和生产效率。

3. SPC的作用(1)实时监控生产过程,及时发现异常波动;(2)分析原因,采取纠正措施,使过程保持稳定;(3)降低不合格品率,提高产品质量;(4)降低生产成本,提高生产效率。

三、SPC的基本方法1. 控制图控制图是SPC的核心工具,用于实时监控生产过程中的数据变化。

通过控制图,可以直观地判断过程是否处于受控状态,及时发现异常波动。

2. 过程能力分析过程能力分析是对生产过程稳定性的评估,通过计算过程能力指数,判断过程能否满足产品质量要求。

3. 变差分析变差分析是分析生产过程中各种因素对产品质量的影响,找出主要影响因素,从而采取措施降低变差,提高产品质量。

4. 实验设计实验设计是一种系统化的方法,通过设计实验方案,优化生产过程,提高产品质量和生产效率。

5. 统计推断统计推断是利用统计方法对生产过程中的数据进行推断,评估产品质量和生产过程的稳定性。

四、SPC的应用1. 生产过程中的实时监控在生产过程中,利用控制图对关键质量特性进行实时监控,及时发现异常波动,采取纠正措施,确保产品质量。

2. 产品质量改进通过过程能力分析和变差分析,找出影响产品质量的主要因素,采取措施降低变差,提高产品质量。

SPC(统计过程控制)培训

SPC(统计过程控制)培训
量和服务的价值,达到顾客满意。
7
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
4、SPC 实施的范围: 新产品和常规产品(包括老产品和旧产品) 中,顾客要求和公司确定的产品和过程特 殊特性。
8
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
SPC: ㈠代表先进的品质管理 世界一流的大公司都在大力推行实施SPC 如通用汽车、福特、英特尔、摩托罗拉等 ㈡是成熟的品质管理方式 有一系列的运行、管理方法 ㈢是品质、产量、竞争能力提升及成本下降 的有力手段 许多厂商被顾客要求做SPC
重点强调对于一切事务,依其价值的大小而 付出不同的努力,以获得效果。亦即指柏拉
图分析前面2—3项重要项目之控制。
26
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
4.3 排列图:一种用于解决问题的简单工具,按照 对成本或总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优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。 4.4 柏拉图:是美国品管大师裘兰博士将劳伦兹曲 线(美国经济学者)运用于品管上,同时创造出 “Vital Few Trivial Many”(重要的少数、锁 细
发生比率
0.39 0.37 0.38
22
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
3. 散布图(亦称相关图): 用来分析两个相对应变量(一组成对的数据) 之间是否存在某种相互作用或影响的相关性, 称为散布图。这种成对的数据或许是“特性
— 要因”、“特性—特性”、“要因—要因”。
23
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!
11
第一次把事情做好,持续改进,让顾客更满意!

五大工具之-SPC培训教材

五大工具之-SPC培训教材
据分布形态。
异常值检测和处理方法
图形化方法
通过绘制箱线图、散点图等图形,直观地发 现异常值。
机器学习方法
利用聚类、分类等算法检测异常值,提高检 测准确性和效率。
统计方法
采用3σ原则、Z分数等方法检测异常值,并 给出异常值判定标准。
异常值处理
根据异常值产生的原因和影响程度,采用保 留、替换或删除等方法处理异常值。
企业级推广实践经验分享
领导层的支持与推动
企业领导层应充分认识到SPC在质量 管理体系中的重要性,积极推广并提 供必要的资源支持。
制度建设与激励机制
企业应建立完善的SPC应用制度和管理流 程,同时建立相应的激励机制,鼓励员工 积极参与SPC应用和质量改进活动。
培训与人才培养
企业应加强对员工的SPC培训,提高 员工的质量意识和技能水平,培养一 支具备SPC应用能力的专业团队。
制工具。
SPC起源于20世纪20年代的美 国,由休哈特博士提出,后经不 断发展和完善,广泛应用于制造
业中。
SPC强调通过过程的预防控制来 减少或避免不良品的产生,从而
提高产品质量和生产效率。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对过程中的各个 阶段进行监控,及时发现并解 决问题。
通过控制图等工具对过程数据 进行分析和判断,确定过程是 否处于稳定状态。
灵活运用判异准则
根据实际情况,选择合适的判异准则 进行异常点判断。
案例分析:实际问题解决方案
案例选择
问题分析
挑选具有代表性的实际案例,涵盖不同类 型的问题和解决方案。
运用控制图对案例中的问题进行深入分析 ,找出根本原因。
解决方案制定
方案实施与效果评估
根据问题分析结果,制定针对性的解决方 案。

统计过程控制(SPC)培训

统计过程控制(SPC)培训
C. 留意SPC小组制定之次品分析表,关心主要之次品并 向主管反映次品之成因,协助有关人员减低主要次品的形 成。
D. 积极参与SPC图的制作,确保SPC图之数据准时更新。 唯有工艺稳定,关键因素被控制在制定范围内,即时处理并 解决错误问题,才可确保工艺输出品质优良之产品,生产畅
顺。
统计过程控制(SPC)培训
P Chart (不良率管制图) NP Chart ( 不良数个数管制图) C Chart (缺陷数管制图) U Chart (单位缺陷数管制图)
统计过程控制(SPC)培训
常见的三种图的适用场合
▪ X-(MR) chart 因各种原因(时间、费用等)每次只能得到一个 样本或不易取得一个以上样本,或希望尽快发现并消除异常 因素时用之。 ▪ X bar –R chart 适用于产品批量较大的工序,通常N=4或5时。 ▪ P chart 适用在好/坏立分或进料检验时允收/拒收容易判断的 情况 。
Test 1 2
3 4
C
B
A LCL
八点一排在C区或以下
5
.............................................................
统计过程控制(SPC)培训
SPC的特点
• 1) SPC可以判断过程的异常,及时告警。 • 2)强调全员参加,而不是只依靠少数质量管理
人员。 3)强调应用统计技术来保证预防原则的实现。 4)强调从整个过程、整个体系来推行SPC,而不
是仅局限于个别工序,采用什么控制图的问题。
统计过程控制(SPC)培训
组数目。 A2、D4 、 D3 为与样本大小 n有关的系数。
系数
n2
n3
n4

SPC统计过程控制培训

SPC统计过程控制培训

SPC统计过程控制培训1. 介绍统计过程控制〔Statistical Process Control,简称SPC〕是一种通过对过程的数据进行统计分析来控制并改善过程稳定性和质量的方法。

它可以帮助组织监控和管理生产过程,并减少过程中的变异性,从而提高产品和效劳的质量。

本次培训旨在向参与者介绍SPC的根本概念、原理和应用。

通过培训,参与者将了解如何使用SPC工具和技术来监测和控制过程,并进行数据分析,以便及时采取纠正措施,解决潜在问题。

2. SPC的根本原理SPC的根本原理是基于过程能力和稳定性的统计分析。

它通过收集过程的数据样本,并对其进行分析,以确定过程的稳定性和能力。

2.1 过程稳定性过程稳定性是指过程在一定时间内的行为是可预测的、稳定的。

SPC通过控制图来监控过程的稳定性。

控制图分为均值图和范围图,它们可以帮助我们判断过程是否处于统计控制中。

2.2 过程能力过程能力是指过程在特定规格要求下能够产生合格产品或效劳的能力。

SPC使用过程能力指数来衡量过程的能力。

常见的过程能力指数包括Cp、Cpk等。

3. SPC的工具和技术SPC使用一系列的工具和技术来实施统计过程控制。

以下是几种常见的工具和技术:3.1 控制图控制图是SPC的核心工具,它可以帮助我们监控过程的稳定性。

控制图分为均值图和范围图,分别用于监控过程的中心线和过程变异性。

3.2 测量系统分析〔MSA〕测量系统分析是确保所采集数据的准确性和可靠性的过程。

它可以帮助我们评估测量系统的稳定性和能力,并确定是否需要进行改良。

3.3 过程能力分析过程能力分析是通过计算过程能力指数来评估过程的能力。

它可以帮助我们确定过程是否满足规格要求,并提供改良过程的建议。

3.4 样本抽取和数据收集样本抽取和数据收集是SPC的前提工作。

正确的样本抽取和数据收集方法可以确保所得到的数据具有可靠性和代表性。

4. SPC的应用SPC在各个行业和领域都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景:4.1 制造业在制造业中,SPC可以帮助监控生产过程中的关键参数,并及时发现和校正异常,以确保产品质量的一致性。

统计过程控制SPC--培训

统计过程控制SPC--培训

最常用,判断工序是否异常的效 适用于产品批量较大而

制图
果好,但计算工作量大
且稳定正常的工序。
值 中位数—极差
计算简便,但效果较差些,便于
控 制
控制图 两极控制图
L—S
现场使用
一张图可同时控制均值和方差, 计算简单,使用方便
图 单值—移动极 X—Rs 简便省事,并能及时判断工序是 因各种原因每次只能得
C (Control)控制: 事物的发展和变化保持 稳定
统计过程控制(SPC)定义:
是一种使用诸如控制图等统计技术来分析制造 过程,以便采取适当的措施,为达到并保持统计控 制状态从而提高制造过程能力的质量统控计过制程控制方SPC法--培训。
一、统计过程控制简介
起源与发展
休哈特博士在 贝尔实验室发 明了控制图
差控制图
否处于稳定状态。缺点是不易发 到一个数据或希望尽快
现工序分布中心的变化。
发现并消除异常原因
计 不合格品数控
pn

制图
值 不合格品率控
p

制图
制 缺陷数控制图
C
图 单位缺陷数控
U
制图
较常用,计算简单,操作工人易 于理解
计算量大,管理界限凹凸不平
样本容量相等 样本容量可以不等
较常用,计算简单,操作工人易 于理解,使用简便
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》
统计过程控制SPC--培训
一、统计过程控制简介
统计过程控制(SPC):
Statistical Process Control 的英文简称
S (Statistical)统计: 以统计学的方法分 析数据
P (Process)过程: 有输入-输出的一系列的 活动

SPC培训教材

SPC培训教材

SPC培训教材引言SPC(StatisticalProcessControl,统计过程控制)是一种以统计方法为基础的过程控制技术。

它通过对生产过程中收集的数据进行分析,实现对过程稳定性和产品质量的有效监控和控制。

本教材旨在为读者提供SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧,帮助读者掌握SPC的实施步骤和技巧,提高生产过程的质量管理水平。

第一章:SPC基本概念1.1质量管理的发展1.2SPC的定义和作用1.3SPC的基本原理1.4SPC与全面质量管理的关系第二章:SPC的基本工具2.1控制图2.1.1控制图的类型和用途2.1.2控制图的绘制方法2.1.3控制图的判读规则2.2直方图2.2.1直方图的绘制方法2.2.2直方图的分析和应用2.3过程能力指数2.3.1过程能力指数的定义和计算方法2.3.2过程能力指数的应用和分析第三章:SPC的实施步骤3.1数据收集和整理3.1.1数据的类型和来源3.1.2数据的收集方法3.1.3数据的整理和表示3.2控制图的绘制和应用3.2.1控制图的绘制步骤3.2.2控制图的判读和应用3.3过程分析和改进3.3.1过程分析的方法和工具3.3.2过程改进的策略和实施第四章:SPC的应用案例4.1制造业中的应用案例4.2服务行业中的应用案例4.3公共事业中的应用案例第五章:SPC的推广和持续改进5.1SPC的推广策略5.2SPC的培训和效果评估5.3SPC的持续改进和优化结论通过对本教材的学习,读者应该能够掌握SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧。

然而,SPC的实施需要结合实际情况进行具体的分析和应用,因此读者需要在实践中不断探索和总结,不断提高自己的质量管理水平。

希望本教材能够为读者提供有用的指导和帮助,促进SPC在各个领域的应用和发展。

重点关注的细节:控制图的绘制和应用控制图是SPC(统计过程控制)中最重要的工具之一。

它通过图形化的方式,直观地展示了生产过程中的数据变化,帮助工作人员及时发现问题,采取相应的措施,从而实现对生产过程的有效控制。

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计数管制图:用在不可量度的特性(好-坏,是-不是, 不是, 计数管制图:用在不可量度的特性( 坏 不是 通过-不通过 接受-拒收等),如不良率 合格率, 不通过, 拒收等),如不良率, 通过 不通过,接受 拒收等),如不良率,合格率,缺 陷数,单位不合格数。 陷数,单位不合格数。
P Chart NP Chart C Chart U Chart (不良率管制图) 不良率管制图) 不良率管制图 ( 不良数个数管制图) 不良数个数管制图) (缺陷数管制图) 缺陷数管制图) 缺陷数管制图 (单位缺陷数管制图) 单位缺陷数管制图) 单位缺陷数管制图
SPC概念 概念
SPC是英文Statistical Process Control(统计过程 控制)三字首的简称。是将统计学技术,应用于控制 生产工序,对过程中的各个阶段进行监控,务求在每 一工序所生产的制品都可达到要求的规格,保证产品 与服务满足要求的均匀性。而非倚靠最后的品质站拣 出潜伏的次品。 推行SPC是现代质量管理的要求,为的是贯彻预防 原则。贯彻预防原则是现代质量管理的核心和精髓。 注:这里的统计技术主要是指控制图理论。
Xbar-R Chart • 子组大小的选择
• 子组大小选择的原则:合理的选择子组大小,选择应使得一个子组内中各样 本之间出现变差的机会小。 如果一个子组内的变差代表很短时间内的零件间的变差,则在子组之间出现不 正常的变差则表明过程发生变化,应进行调查并采取适当的措施。 子组一般由4到5件连续生产的产品的组合,这样做的目的是每个子组内的产品 都是在很短的时间间隔内及非常相似的生产条件下生产出来的并且相互之间 不存在其他的系统的关系。当这些条件不满足时,最后的控制图可能不会有 效区分变差的特殊原因。子组样本应该恒定。
常规控制图
计量管制图:用在可量度的特性 例如 线宽,板厚, 例如: 计量管制图:用在可量度的特性,例如:线宽,板厚, 铜厚,距离,浓度,速率等。 铜厚,距离,浓度,速率等。
X - R Chart (均值与极差管制图) 均值与极差管制图) 均值与极差管制图 X- MR Chart (单值和移动极差管制图) 单值和移动极差管制图)
SPC控制图原理图 控制图原理图
• SPC管制图采用3σ控制方式。 • 3σ控制方式下的稳态不合格品率为2.7 X 10-3,
3σ控制方式与6σ控制方式的比较:
控制图演变
点的标准分布
管控点的选择原则: 管控点的选择原则
•顾客的需求:这里顾客是指任何后续过程,以及使用最终产品 的顾客。 •关键性的流程控制点:这些关键性的控制点往往是造成缺陷或 报废的潜在原因。 •当前的潜在问题区域:考虑现在的浪费或性能不好的证据(如 废品,返工,与目标不符等)以及存在风险的区域(如:对产 品设计或服务,或过程中任意要素即将进行变化。) •确定5W1H(何时,何地,谁,如何,收集什么信息,为什么)。 •在研究开始之前应消除不必要的外部变差原因。目的是确定甚 至不使用控制图时就能且应纠正的明显问题。在所有情况下, 应坚持在过程登记表记录所有相关事件例如:使用流程改变, 原材料的变化,员工的变化等)
描图规则: 描图规则
• 1)上下控制限 红色 粗虚线 上下控制限用红色 粗虚线绘制,中心线 蓝色 粗实线 中心线用蓝色 粗实线绘制。 上下控制限 红色笔粗虚线 中心线 蓝色笔粗实线 • 2)在控制图上打点,一般用“ ”和“X”表示。并细实线连接各点, 所有线 必须 • 用直线,不能用铅笔绘制,不可乱划。 • 3)及时写测量值,算平均值和极差值,并及时打点连线,然后进行 • “TEST”.仅打“点”,不做分析判断,失去控制图的报警作用。如果发现 点子 • 排列有缺陷,一定要在”失控点已查察“栏打“ X ” 以便观察分析,借此 进行 • 工序过程的动态质量控制。 • 4)当一页图描完后,要转入下一页时,必须使用前一页的控制限,中心线 • 等,除非SPC技术员计算新的控制限等。 • 5)不能有无数值的空日期(如休息或无板等),以后就不会有虚线的存在。 • 未到的日期时,后面不能写日期,不能有空的日期。可以在时间栏注明那 • 个日期无此板或休息放假等。见附页
SPC的特点 的特点
1) SPC可以判断过程的异常,及时告警。 2)强调全员参加,而不是只依靠少数质量管理人员。 3)强调应用统计技术来保证预防原则的实现。 4 4)强调从整个过程、整个体系来推行SPC,而不是仅 SPC 局限于个别工序,采用什么控制图的问题。
SPC控制图的作用 控制图的作用
在质量诊断方面,可以用来量度过程的稳 在质量诊断方面 定性,即过程是否处于统计控制状态; 在质量控制方面,可以用来确定什么时候需 在质量控制方面 要对过程加以调整,而什么时候则需要使 过程保持相应的稳定状态; 在质量改进方面,可以用来确认某过程是否 在质量改进方rt定义 定
在计量值管制图中,X-R管制图系最常用的一种,所谓平均值与全距管制图, 系平均值管制图(X Chart)与全距管制图(R Chart)二者合并使用。 X:一个子组的平均值----位置的量度。 R:每个子组的极差(最大值减最小值)----分布宽度的量度。 平均值管制系管制平均值的变化,即分配的集中趋势变化;全距管制图则管制 变异的程度,即分配的离散程度的状况。
系数 A2 D4 D3 n2
1.880 3.267
n3
1.023 2.575
n4
0.729 2.282
n5
0.577 2.115
n6
0.483 2.004
n7
0.419 1.924 0.076
n8
0.373 1.864 0.136
n9
0.337 1.816 0.184
n10
0.308 1.777 0.223
SPC控制图定义
1、什么是控制图 、
• • 对过程质量加以测定、记录并进行 控制管理的一种用统计方法设计的 图。 控制图的组成 • UCL(Upper Control Limit) 上控制限 • LCL(Lower Control Limit) 下控制限 • CL (Central Line)中心线 • 按时间顺序抽取的样品统计量数值 的描点序列
Xbar-R控制图描点计算 控制图描点计算
0.22 B C 1.77 C B A 0 CL: 0.20
LCL:
1 2 3 4 5 6
Average Range Date 日期 Time 时间 Operator 员工 是上面5个数中最 OCAP Point 失控點
2 1.79 2.25 1.94 2.18 / 2.032 0.46 1 8:35 张
65 x-R Control Chart 繪制步驟: •. a.收集數據( a.收集數據(x1、x2、x3、x4 或 x5) 收集數據 b.計算各組平均值: x = b.計算各組平均值: 計算各組平均值
X1+X2+X3+X4+( X5) ( )
5 c.計算極差: Xmaxc.計算極差: R = Xmax-Xmin 計算極差
3.6 3.3 3.5 2.18 2.12 / 2.94 1.48 2 9:45 张
3.04 2.25 2.93 4.6 3.07 2.8 2.7 3.67 3.67 2.82 上面5个读数的平均 2.2 2.67 5.75 2.75 2.71 数. 2.56 2.9 4.4 3.14 5.11 3.6 2.5 4 3.07 4.18 / / / / / 2.84 2.604 4.15 3.446 3.578 1.4 0.65 2.82 1.85 此点出现上面各种测试中的任何一 2.4 3 4 5 6 个时,在此点作标示“x"。并在背 7 20:15 21:20 21:30 22:30 3:45 面改善行动中进行记录。 李 李 李 李 李
常见的三种图的适用场合
X-(MR) chart 因各种原因(时间、费用等)每次只能得到一个 样本或不易取得一个以上样本,或希望尽快发现并消除异常 因素时用之。 X bar –R chart 适用于产品批量较大的工序,通常N=4或5时。 P chart 适用在好/坏立分或进料检验时允收/拒收容易判断的 情况 。
统计过程控制( 统计过程控制(SPC)培训 )
A P C D
A C
P D
A P C D
培训导师: 培训导师:李开俊 QA部门 A部门 P
C D
SPC培训时间表 培训时间表
相关组长,主管和工程师的培训时间表相关员工的培训时间表: 相关组长,主管和工程师的培训时间表相关员工的培训时间表:
1)35周: 星期二和星期四,总共2个课时的SPC基本介绍和了解,控 制图SPC的控制图的判断。 2)36周:星期二和星期四,总共2个课时的SPC的控制图子组大小, 频率的选择,数据收集,计算,上下控线的管控,描图, SPC 运做和责任,CAL讲解, SPC在Minitab的应用。 3)38周: OCAP的基本介绍,运用,SPC控制图的演变(柱状图,分 布图),判断标准点的推断。星期二和星期四,总共2 2个课时的 讲解。
Xbar-R Chart
子组频率的选择
子组频率:其目的是检查经过一段时间后过程中的变化。应当在适当的时间收 集足够的子组,这样才能反映潜在的变化,侦察在此时间段是否有其它不稳 定的因素存在。这些变化的潜在原因可能是换班,操作人员的更换,参数的 改变,环境的改变,温升趋势,材料批次等原因造成的。 在过程的初始研究中,通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分组,以便 检查过程在很短的时间间间隔内是否有其它不稳定的因素存在。当证明过程 已处于稳定状态(或已对过程进行改进),子组间的时间间隔可以增加。对 正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班两次,每6h一次或其它可行 的频率。
目前公司实行SPC控制图不足之处 控制图不足之处 目前公司实行
目前公司虽然已实施SPC管制图控制,但是效果不明显。 主要存在以下不足的几个方面: • 员工对SPC控制图理解认识不够,在思想意识上不重视。 • 有些工序的关键的制控点没有受到管制图管控。 • 描图计算不规范及错误。 • 负责员工不能正确判断异常点,不能及时向技术部反应 异常情况。 • 针对管制图上已判断的异常点,技术部反应缓慢,不能 及时更进和采取改善行动。 因此必须重新对员工进行全面的SPC控制图,使管制图发挥 真正的作用。
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