汽车行业五大工具之——SPC
质量管理五大核心工具APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA(精选)
控制计划是控制零件和过程系统的书面描述，单独的控制计划包括三个独立的阶段：
样件：在样件制造过程中，对尺寸测量和材料与性能试验的描述。
试生产：在样件试制之后，全面生产之前所进行的尺寸测量和材料与性能试验的描述。
生产：在大批量生产中，将提供产品/过程特性，过程控制、试验和测量系统的综合文件。
问题的解决
第一阶段之输入
顾客的呼声
市场研究
保修记录和质量信息
小组经验
业务计划／营销策略
产品／过程基准数据
产品／过程设想
产品可靠性研究
顾客输入
第一阶段的输出作为第二阶段的输入
设计目标
可靠性和质量目标
初始材料清单
初始过程流程图
产品和过程特殊特性的初始清单
产品保证计划
管理者支持
顾客的呼声
“顾客的呼声”包括来自内部／外部顾客们的抱怨、建议、资料和信息。
确定范围
在产品项目的最早阶段，对产品质量策划小组而言，重要的是识别顾客需求、期望和要求，小组必须召开会议，至少：
选出项目小组负责人监督策划过程有时，在策划循环中小组负责人轮流担任可能更为有利
确定每一代表方的角色和职责
确定顾客─内部和外部
确定顾客的要求可利用附录B中所述的QFD
确定小组职能及小组成员，哪些个人或分包方应被列入到小组，哪些可以不需要。
APQP之益处
引导资源，使顾客满意
促进对所需更改的识别
避免晚期更改
以最低的成本及时提供优质产品
本手册中所述的实际工作、工具和分析技术都按逻辑顺序安排，使其容易理解
每一个产品质量计划是独立的
实际的进度和执行次序依赖于顾客的需要和期望／或其它的实际情况而定
TS16949五大工具 SPC
统计过程控制SPC基本概念特殊过程特性基本概念¡一般特性：只要是合格就可以；¡基本概念¡¡第一章概述¡¡第一章概述第一章概述第一章概述第一章概述第一章概述¡原因，第一章概述第一章概述¡¡：第一章时间第一章概述¡¡第一章时间第一章概述第一章概述¡第一章概述¡第一章概述第一章概述¡第一章概述¡第一章概述4类2类不可接受3类1类可接受不受控受控满足要求第一章概述公差范围公差范围第一章概述公差范围公差范围第一章概述¡¡¡¡第二控制界限：6бCLUCLLCL99.73%公差范围LSLUSL第二章控制图原理控制界限：6бCLUCLLCL99.73%公差范围LSLUSL第二章控制图原理控制界限：6бCLUCLLCL99.73%公差范围LSLUSL控制界限：6бCLUCLLCL99.73%公差范围LSLUSL第二章控制图原理¡时，应考虑第二章控制图原理¡第二章控制图原理¡UCLCLLCL第三章控制图第三章控制图第三章控制图R = X第三章控制图X 图：坐标上的刻度的最大值与最小值之差至第三章控制图R =X =第三章控制图R=X+A=X-A第三章控制图第三章控制图第三章控制图第三章控制图¡¡第三章控制图¡第三章控制图¡¡第三章控制图¡¡分析用控制用计算控制界限需无收集样本至少25组()1件样本分析时间25组以后每件以后目的了解状态是否受控；能力能否满足保持状态。
五大工具之-SPC
b）子组频率：在适当的时间内收集足够的数据，这样 子组才能反映潜在的变化，这些变化原因可能是换班/ 操作人员更换/材料批次不同等原因引起。对正在生产 的产品进行监测的子组频率可以是每班2次，或一小时 一次等。 c）子组数：子组越多，变差越有机会出现。一般为25 组，首次使用管制图选用35 组数据，以便调整。 1-2 建立控制图及记录原始数据 （见下图）
计量型管制图 平均值与全距管制图(Xbar-R Chart)
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(Xbar-Chart)与全距管 制图 (R Chart)二者合并使用.
平均值管制系管制平均值的变化,即数据的集中趋势变化
全距管制图则管制变异的程度,即数据的离散趋势的状况
2.954 2.401 2.568 2.670 2.574 2.633 0.533
2.628 2.703 2.266 2.285 2.282 2.433 0.437
2.427 2.365 2.489 2.676 2.214 2.434 0.462
2.287 2.438 2.770 2.376 2.504 2.473 0.483
局部措施
通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题
• 对系统采取措施
通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题
问题类型与SPC
问题类型
造成问题的原因 最佳控制条件
T型
明确 明确
A型
明确 不明
X型
不明 不明
可用之统计工具
合计
100
直方图:
频数
30
五大工具SPC简介
六、SPC在ISO/TS16949标准中的应用
6．1批量生产产品质量的四种状态：
表1批量生产产品质量的四种状态
精确性
准确性
精确（相当于枪好。几乎打在一个点）
不精确（相当于枪不好，散得几乎到处都有）
准确（好枪手，打的准）
Ⅰ数据集中，过程稳定；
对中性好，合格率最高；
是理想状态。很难做到，
新设备，好工装，好的
材料，优秀操作者才能
做到。
Ⅱ 数据离散，过程不稳定，对中
性虽好，由于数据离散，合格
率并不高，经常发生；即使用
单位不合格品数图
U图
可监视每个单位产品中不合格品的数目，样本 可大可小；
不同的时期用不同的样本容量
用于如每块板、每件产品上平均缺陷数。
从上述各种控制图的特点而言，这八种控制图各有各自的用途。最常用的是X—R图（又称X—Bar图），和P 图。对于生产车间而言，当遇上某个产品的某个参数控制不住时，首先会反映在P图上，其表现为废品率上升，从宏观角度分析P图是反映发展趋势的。但是，发现了问题，如何解决，这不是P 图能解决的，这时需要看X—Bar图。按着控制图的判断原则；识别过程是否处于正常状态，控制点是否在控制限内，即使在控制限内，还要看控制点的离散程度和发展趋势。我们的控制原则可以用通俗的语言，总结为“数据偏了，就要调（整）。数据散了，就要换”（换是指：换系统、人员、设备、工具、刀具、原料、方法等等）。
2、特殊原因：它的出现会引起过程特性分布的变化，这是系统的原因。当存在特殊原因时，过程不稳定，其输出是不可预测的；这种变差可能是有害的，也可能是有益的。关键是识别。如是好看趋势，有利于产品质量提高；如是坏的趋势，会影响产品质量，应该控制和消除。过程控制计划就是确保顾客要求得到满足，而且不受其他特殊原因的影响。
五大工具-SPC
28
11. MINITAB输出图(一次性取样）
路径: 统计/质量工具/ 能力分析/正态
PPM: Parts Per Million 百万分之一
虽然样本数据都在规格内， 但Cpk=0.83, PPM>USL竟然能达到22605.39
TS16949五大工具
TS16949五大工具 1. 产品质量先期策划(APQP) 2. 潜在失效模式与后果分析(FMEA) 3. 测量系统分析(MSA)
4. 统计过程控制(SPC)
5. 生产件批准程序
1
SPC(统计过程控制) Statistical Process Control
2
ห้องสมุดไป่ตู้
一.SPC的定义
37
15
二.Cpk工序能力
16
1. 定义及目的
CP,CPK---短期过程能力指数,
用作评估工序操作状态稳定性及工序能力能否符合规格要求的指標, 即将过程能力定量化评估出来的尺度。
目的: 1.改善工序生产力及产品质量. 2.帮助了解工序制造公差. 3.评估设备工序能力能否达到要求. 4.比较不同设备之工序能力.
ID1060成品内阻, USL=35
ID971成品内阻, Cpk=1.51
实际均值=12.1
Average=L=380,
但后面出现小柱形分布，异常点无法识别出导致流出！
规格需要更加的合理!
均值=263.45， 标准差=13.9, 那么合理的上限应该是
=263.45+3*13.9=305
16. 案例分享2
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2. 正态分布
过程能力指数是在假设质量特征分布在正态分布的条件下 进行的。
TS16949五大工具之五SPC
1．什么是SPC:统计过程控制(Statistical Process Control)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。
2.SPC运用产生:SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。
5.常规控制图的类型：①均值和极差图；②均值和标准差图；③中位数和极差图；④单值和移动极差图。
6.制程能力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。
3.实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。
4.SPC可以为企业带来的好处: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。
五大工具MSA、APQP、SPC、FMEA、PPAP
五大工具：MSA、APQP、SPC、FMEA、PPAPMSA测量系统分析在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证，一是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；二是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC 工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。
测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。
测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。
测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。
在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等.分析工具在进行MSA分析时，推荐使用Minitab软件来分析变异源并计算Gage R&R和P/T。
并且根据测量部件的特性，可以对交叉型和嵌套型部件分别做测量系统分析。
另外，Minitab软件在分析量具的线性和偏倚研究以及量具的分辨率上也提供很完善的功能，用户可以从图形准确且直观的看出量具的信息。
汽车行业--统计过程控制SPC
汽车行业–统计过程控制SPC引言在汽车行业中，统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种管理工具，它通过统计方法分析生产过程中的变异性，以实现过程的稳定和质量的控制。
本文将介绍汽车行业中统计过程控制的概念和原理，并探讨在汽车制造过程中应用SPC的重要性和优势。
统计过程控制概述统计过程控制（SPC）是一种基于统计学原理和方法的过程管理工具，其目的是通过对过程性能进行监控和分析，以建立并维持过程的稳定性和可控性。
SPC通过收集、分析和解释数据，帮助生产企业识别过程中的问题，并采取相应的措施来确保产品和服务的质量。
SPC的原理与方法SPC的核心原理是基于统计学中的质量控制理论和方法，主要包括以下几个方面：1. 测量与变异性分析SPC首先需要对生产过程进行有效的测量和数据收集，包括产品的尺寸、重量、颜色等一系列关键指标的测量。
然后，通过统计方法对这些数据进行分析，识别出过程中的变异性，并将其分解为正常变异和特殊原因变异两部分。
2. 控制图的应用控制图是SPC的关键工具之一，它通过对数据的可视化呈现，帮助生产企业及时监控和识别过程中的变异性。
常见的控制图包括均值图、范围图和方差图等，它们可以显示出过程的中心线和控制限，从而判断过程是否处于控制状态。
3. 质量改进与过程优化SPC不仅可以帮助企业监控和控制过程中的变异性，还能够通过数据分析和质量改进方法，找出过程中的问题，并提出相应的改进措施。
它可以帮助企业定位问题和优化生产工艺，从而提高产品质量和生产效率。
汽车制造中的SPC应用在汽车制造过程中，SPC的应用至关重要。
下面将介绍几个具体的应用案例：1. 固定质量控制汽车制造过程中的每一个环节都需要严格的质量控制，以确保最终产品的质量。
通过SPC的应用，可以实时监控生产过程中的关键指标，并及时发现问题，从而避免次品的产生和不良产品的流入市场。
2. 方案改进与优化通过对SPC数据的分析，汽车制造企业可以发现生产过程中的瓶颈和问题，并针对性地提出改进方案。
不一样的五大工具——SPC篇
不一样的五大工具——SPC篇导读五大手册太有名了。
有名到不知道它们，都不好意思说自己是在汽车行业混的。
虽说不是强制性要求，可并不妨碍各大主机厂对它们的推崇，进行影响着整个汽车行业。
不过，名气大了，就显得有些“高冷”，很多朋友在学习五大手册的时候总觉得有些高深难懂。
终于，小唐老师忍不住要对它们“下手”了。
“下手”之前，我们还是来认识一下它们。
毕竟，江湖中人讲究不杀无名之辈，而何况，这一个个都是响当当的人物。
它们分别是：APQP产品质量先期策划FMEA潜在失效模式及后果分析MSA测量系统分析SPC统计过程控制PPAP生产件批准程序这些“人物”，光从名字看就知道不好相与，还一下子来了五个。
在分头击破之前，我们先来看看它们之间的关系。
都说汽车结构复杂，涉及到的零件多。
其实，先不说整车，单车上的某些零件就复杂得让人崩溃。
发动机结构示意图对于复杂的事物，小唐老师联想到了那句名言——罗马不是一天建成的，相信对于汽车上复杂的零部件也是！那么问题来了，有朋友可能要问了，那么汽车上的简单零件该怎么办呢？——那就假装自己也很复杂吧：）既然很复杂，不是一天就能搞定的。
那么，在长长的开发（建造）过程中，总不能就像小学生写寒假作业一样，前面时间猛玩，猛high，最后两天不睡觉狂写吧！我们是不是得安排个小计划？这个小计划就是传说中的APQP——产品质量先期策划。
APQP的五个阶段对于复杂的事物，我们很难把精力放在复杂事物的所有方面，这时候，抓“重点”就显得很有必要，而FMEA正是告诉我们哪些是重点（严重度、发生度、探测度），以及打算怎么更好地去控制重点（建议措施）。
重点抓出来了，怎么让这个重点（比如某特性）不出纰漏是我们接下来要考虑的问题。
SPC的目的很简单，就是看生产过程容不容易出纰漏，尽量少的生产出不良品。
而MSA的关注点则在“眼睛”，去看检验的“眼睛”是否够雪亮，能不能将生产出的不良品发现出来。
就这样，有计划（APQP）、有重点（FMEA）、生产出不合格品少（SPC）、生产出不合格品也能发现（MSA）的过程，是我们想到的过程，如果都能达到，那就同意开足马力干吧（PPAP）。
IATF16949标准五大工具简介
IATF16949标准五大工具简介IATF（国际汽车行动组织）为了推动IATF16949标准的理解和运用，专门出版了五大核心工具应用指南，以此来推动五大工具的应用和推广。
以下向公司各位同仁作简要介绍。
1、 APQP（先期产品质量策划）APQP强调在产品量产之前，通过产品质量先期策划或项目管理等方法，对产品设计和制造过程设计进行管理，用来确定和制定让产品达到顾客满意所需的步骤。
产品质量策划的目标是保证产品质量和提高产品可靠性，它一般可分为以下五个阶段：一阶段：计划和确定项目（项目阶段）；第二阶段：产品设计开发验证（设计及样车试制）；第三阶段：过程设计开发验证（试生产阶段）；第四阶段：产品和过程的确认（量产阶段）；第五阶段：反馈、评定及纠正措施（量产阶段后）。
2、 FEMA（失效模式及后果分析）FEMA体现了防错的思想，要求在设计阶段和过程设计阶段，对构成产品的子系统、零件及过程中的各个工序逐一进行分析，找出所有潜在的失效模式，并分析其可能的后果，从而预先采用必要的措施，以提高产品的质量和可靠性的一种系统化的活动。
FEMA从失效模式的严重度(S)、频度(O)、探测度(D)三方面分析，得出风险顺序数RPN=S×O×D，对RPN及严重度较高的失效模式采取必要的预防措施。
FMEA能够消除或减少潜在失效发生的机会，是汽车业界认可的最能减少“召回”事件的质量预防工具。
3、MSA（测量系统分析）MSA是使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差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组成的方法。
测量系统的误差对稳定条件下运行的测量系统，通过多次测量数据的统计特性的偏倚和方差来表征。
一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一，测量系统的相关指标有：重复性、再现性、线性、偏倚和稳定性等。
4、PPAP（生产件批准程序）PPAP是指在产品批量生产前，提供样品及必要的资料给客户承认和批准，来确定是否已经正确理解了顾客的设计要求和规范。
iatf 16949 质量管理体系 五大工具
iatf 16949 质量管理体系五大工具
IATF 16949质量管理体系是汽车行业的质量管理体系标准，
它是汽车行业供应链中的一种认可和要求。
它强调了连续改进、缺陷预防和减少变动和浪费的重要性。
其中，五大工具是指在IATF 16949标准中被推荐使用的五种质量管理工具，它们有
助于实现质量目标和持续改进。
1. 流程流程流程管理(FMEAs)：失效模式和影响分析(FMEAs)
是一种评估潜在失效模式和其对产品、工艺和系统的影响的方法。
它旨在提前识别可能出现的问题，并采取预防措施来减少潜在的质量问题。
2. 统计过程控制(SPC)：统计过程控制是一种监测过程稳定性
和预测可能质量偏差的方法。
它通过收集和分析数据，以及对过程变化进行控制，确保生产的产品符合预定的质量要求。
3. 量测系统分析(MSA)：量测系统分析用于评估和确认测量系
统的准确性、精确度和可重复性。
它确保在检测和测量过程中使用的测量系统可靠，并能提供准确的数据。
4. 过程能力(PPAP)：生产工序批准程序(PPAP)是一个文件包，用于验证生产过程能力和确认供应商是否满足汽车行业的特定质量要求。
它包括工程评审、样品检验和生产线验证等步骤。
5. 8D问题解决(8D)：8D问题解决是一种结构化的方法，用于
解决和纠正质量问题并防止再次发生。
它包括八个步骤，涵盖问题定义、团队组建、原因分析、纠正措施、预防措施等内容。
使用这五大工具，组织可以更好地管理和改进质量，提高生产和产品质量，并满足IATF 16949标准的要求。
汽车16949(MSA, SPC, FMEA, PPAP, APQP)五大工具详解
不确定性 (Uncertainty) ：是一个与量测结果有关的参数， 其特性是由于被测物特征所可能合理造成的数值离散。
量测不确定性
量测系统 不确定性
＝
2 再现性 2 重复性 2 平行性 2 线性 2 稳定性
2 校正标准 2 时间 2 产品 2 温度
2 电性改变
七、量测不确定性 (Uncertainty)
量测不确定性 计算量测系统不确定性95%之信赖区间
t = 真值 m=量测值
t = m ±2 量测系统 不确定性
统计制程管制 SPC
Statistical Process Control
一、统计技术之应用
供货商
组织
顾C FQC/OQC
SPC
SQC
一、统计技术之应用(续)
1.市场分析 2.产品设计 3.相依性规格、寿命及耐用性预测 4.制程管制及制程能力研究 5.制程改善 6.安全评估／风险分析 7.验收抽样 8. 数据分析、绩效评估及不良分析
1.量测系统均须在统计管制下而其所产生之变异应根源 于共同原因，而非特殊原因。
2.量测系统之变异须相对小于生产制程之变异。 3.量测系统之变异须相对小于规格界限。 4.量测系统之最小刻度须相对小于制程变异或规格界限
之较小者。
四、变异的来源(一)
工作件(零件)
弹性变形 质量 弹性特性 支撑特性
相互关连 的特性
二、 SPC使用之统计技术
1.柏拉图（决定管制项目） 2.直方图（决定次数分配） 3.管制图 4.抽样计划 5.变异数分析
三、制程管制系统
制程中对策 绩效报告 成品改善
制程中对策
人设材 员备料
成
品
方环 法境
三、制程管制系统(续)
五大工具的培训后的感想
首先，五大工具——APQP（先期产品质量策划）、PFMEA（潜在失效模式及影响分析）、SPC（统计过程控制）、MSA（测量系统分析）、PPAP（生产件批准程序）——作为汽车行业质量管理的核心工具，它们不仅涵盖了产品质量策划到生产控制的整个流程，而且在实际操作中，它们相互关联，共同构成了一个完整的质量管理体系。
在培训中，讲师通过丰富的案例分析和互动讨论，让我深刻理解了这些工具的内在逻辑和实际应用。
例如，通过PFMEA的学习，我认识到预防胜于治疗的重要性，它要求我们在产品设计阶段就考虑到潜在的失效模式，从而避免后期可能出现的问题。
而SPC则教会了我如何通过数据的统计分析，实时监控生产过程，确保产品质量的稳定性。
其次，培训过程中，我感受到了理论与实践相结合的重要性。
讲师不仅讲解理论知识，还通过实际操作和案例分析，让我们将这些工具运用到实际工作中。
这种教学方法使我能够更好地理解抽象的理论，并将其转化为具体的行动指南。
此外，培训过程中，团队协作和互动交流也给我留下了深刻的印象。
在分组讨论和实践中，我学会了如何与团队成员有效沟通，共同解决问题。
这种团队协作精神不仅提升了我的团队协作能力，也让我明白了在复杂的工作环境中，团队合作的重要性。
在这次培训中，我还深刻体会到了持续改进的理念。
五大工具的应用，不仅是为了提高产品质量，更是为了推动企业持续改进。
通过不断优化工作流程，降低成本，提高效率，从而提升企业的核心竞争力。
以下是我在培训后的几点体会：1. 知识的积累：五大工具的学习让我对汽车行业质量管理有了更深入的了解，为我今后的工作提供了有力的理论支持。
2. 思维方式的转变：通过培训，我学会了用系统的思维方式去看待问题，更加注重预防和过程控制。
3. 实践能力的提升：通过实际操作和案例分析，我掌握了五大工具的应用方法，为今后的工作打下了坚实的基础。
4. 团队协作精神的培养：在培训过程中，我学会了与团队成员有效沟通，共同解决问题，提升了团队协作能力。
干货 IATF16949五大核心工具介绍
干货| IATF16949五大核心工具介绍IATF 16949是汽车行业的质量管理体系标准，要求制造商采用一系列工具来实现质量管理和持续改进。
下文简单介绍IATF 16949中的5大工具是什么、工具的基本流程、那些人使用以及如何使用。
一、是什么测量系统分析（MSA）：MSA是一种评估测量系统能力的工具。
通过确定测量系统的误差、重复性和稳定性等指标，可以确保制造商能够准确地检测产品或过程中的变化和缺陷。
通常由测量工程师、技术员等人员使用。
在使用MSA时，需要注意测量系统的稳定性和精度，以确保测量结果的准确性。
过程流程图（PPAP）：PPAP是一种管理过程变化和改进的工具。
通过收集并记录过程数据，制造商可以分析过程中的弱点并采取措施来改进过程。
通常由供应商质量工程师、采购工程师、供应商质量管理等人员使用。
在使用PPAP时，需要注意收集和审核相关文件和数据的完整性和准确性，以确保制造商已满足生产和质量标准的要求。
先进的产品质量计划 APQP）：APQP是一种从设计阶段开始，将质量纳入产品开发的过程管理工具。
制造商可以通过APQP来确保产品在开发过程中遵循规定的质量标准和流程。
通常由项目经理、工程师、质量工程师等人员使用。
在使用APQP时，需要注意计划的完整性和准确性，以及在项目管理、设计开发、供应链管理、质量计划、生产计划等方面的合理性和可操作性。
故障模式和影响分析（FMEA）：FMEA是一种评估可能的故障和其对产品或过程的影响的工具。
通过FMEA，制造商可以预测和减少潜在的故障，并提高产品的可靠性。
通常由质量工程师、工程师、设计师、供应商等人员使用。
在使用FMEA时，需要注意完整性和准确性，即对可能出现的故障进行充分的分析和评估，以确保产品的可靠性和安全性。
统计过程控制（SPC）：SPC是一种在制造过程中监控产品质量的工具。
通过对过程进行实时监控，制造商可以检测和纠正生产过程中的缺陷，并避免不必要的浪费和损失。
IATF16949五大工具：APQP、FMEA、MSA、PPAP、SPC及其关系
IATF16949五大工具：APQP、FMEA、MSA、PPAP、SPC及其关系IATF（国际汽车行动组织）为了推动IATF16949标准的理解和运用，专门出版了五大核心工具应用指南，以此来推动五大工具的应用和推广。
本文就五大工具向各位作简要介绍。
5大核心工具简介1. 统计过程控制（SPC）SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
实施SPC的目的：1)对过程做出可靠的评估；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。
2. 测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。
实施MSA的目的：了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。
MSA促进了解和改进（减少变差）。
在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证：（1）是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；（2）是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差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分。
3. 失效模式和效果分析（FMEA）潜在的失效模式和后果分析（FMEA）作为一种策划用作预防措施工具，其目的是发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果；找到能够避免或减少潜在失效发生的措施并不断地完善。
汽车行业五大核心工具之SPC
汽车行业五大核心工具之SPC统计过程控制（简称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。
【概念】SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
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。
【目的】•对过程做出可靠有效的评估；•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[。
【计算表】Pp 和Ppk不合格率计算能力比值PP不合格（双边）Ppk不合格（单边）0.50 133,620 66,8100.60 71,860 35,9300.70 35,730 17,8650.80 16,396 8,1980.90 6,934 3,4671.00 2,700 1,3501.10 966 4831.20 318 1591.30 96 481.40 26 131.50 7 31.60 2 11.70 0.340 0.1701.80 0.060 0.0301.90 0.012 0.0062.00 0.002 0.001【实施阶段】实施SPC分为两个阶段：一是分析阶段，二是监控阶段。
汽车全面质量管理五大质量工具之SPC培训
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一、统计过程控制概论
有关过程变差的理解
• 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。
• 稳定状态的过程是在变差的各种起因影响下过程输出一致或者 输出可以预测的过程。
• 变差的起因影响使得过程输出不确定时，该过程就是不稳定 的……
如： 本市城镇居民2009年一季度人均收入同比增长11.5%......
本区人均居住面积5年内增长了21.8平方米……
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二. 认识统计
我们的期望……
统计理论的应用： 介绍３个平均年龄24岁的小姐和你约会……
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一、统计过程控制概论
变差的原因
1、风吹
3、中间有根挡板 非常长
2、中间有根木 棒阻挡普通因存在特殊原因存在汽车技术培训-汽车全面质量管理五大质量工具之SPC培训
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一、统计过程控制概论
普通原因
变差的原因
特殊原因
品处于界内，因此判断过程正常
UCL
CL
两类错误不可避免，减少两类错误
二. 认识统计
直方图
★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：
308
317
306
314
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作 次 数 分
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XC B
LCL A
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把动力传递到每一处…
典型特殊原因识别准则
特殊原因识别准则：15C 连续15点在中心线上下两侧 的C区
UCL A B
XC C B
LCL A
特殊原因识别准则: 1界外 有1点在A区以外
UCL A B C
XC B
LCL A
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把动力传递到每一处…
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把动力传递到每一处…
SPC理解与实施
授课人：** 时 间：** 联系方式：** E-mail：**
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把动力传递到每一处…
培训内容
一、统计过程控制概述 二、统计过程控制策划 三、控制图应用 四、过程能力研究
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把动力传递到每一处…
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D3 ٭ ٭ ٭ ٭ ٭0.07 0.13 0.18 0.22 6643
A2 1.88 1.02 0.72 0.57 0.48 0.41 0.37 0.33 0.30 039739378
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在控制图上画出 中心线和控制限
把动力传递到每一处…
• 在均值图上画出中心线（过程平均值）和 上、下控制限（UCLXbar、LCLXbar）；
样件 试产
量产
初始统计过程 研究
策划
策划
产品开发和设计 过程开发和设计
量产过程中，实 施统计过程控制
产品和过程确认
生产Production
评估反馈和改善
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如何进行统计过程控制策划
1、[TS1694要求] 统计工具的确定 在质量先期策划中必须确定每一过程适 用的统计工具，并包括在控制计划中。 2、在新产品策划过程中，APQP小组根据 试生产控制计划制定《初始过程能力研究 计划》。 3、批量生产过程中，根据批量生产控制 计划实施统计过程控制。
使用Xbar-R控制图的步骤 D
D
当初始的（或历史的）数据都一致地落在试用的 控制限内，就可以延长控制限以适用未来的控制
为 需要。 持 续 控 如果此过程中心线偏离目标值，可能需要针对目标 制 值调整此过程。 延 长 这些控制限将用于过程的持续监控，操作者和所属 控 的管理者根据在X或R图上所出现的关于位置和变差 制 不受控的信号而采取迅速的措施。 限
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控制限的计算公 式
注：D4、D3、A2为常数，随每个子组内样本容量n的不同 而不同，查ＳＰＣ手册中附录Ｅ：《控制图的常数和公式 表》（181页）。
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10
D4 3.26 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.81 1.77 742444467
控制图的纵轴代表产品质量特性值(或由质量特性值获得的某种统计 量)；横轴代表按时间顺序(自左至右)抽取的各个样本子组界限(UCL)； —下控制界限(LCL) 。
上控制限(UCL) 中心线(CL) 下控制限(LCL)
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常见的产品特性如： 尺寸、外观、强度、寿命等。
常见的过程特性如： 温度、压力、湿度、电流、电压等。
注： 一般特性合格就行； –关键特性仅仅合格不够，应尽量靠近目标值。
Wangjh.cq@
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如何进行统计过程控制策划
统计过程控制 策划
概念形成 项目批准 设计确认 和批准
R = R 1 + R 2 + ..... + R k
k为子组数
k
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控制限的计算公 式
均值控制图：
CL X = X UCL X = X + A 2 R LCL X = X - A 2 R 极差控制图： CL R = R UCL R = D 4 R LCL R = D 3 R
计
算
控 控制统计量：均值、极差等；
制
统
计 量
按照控制图的类型选择适当的公式计算控制统计量。
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如何计算Ｘbar－Ｒ控制图 每个子组的控制统计量?
均值的计算：X = x1 +x2+ …+xn n
极差的计算： R = xmax - xmin
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何为SPC？
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一、统计过程控制概述 统计过程控制的起源 ＳＰＣ的特点
ＳＰＣ的目的 ＳＰＣ的作用
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统计过程控制的起源
• 工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成， 如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的 质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理 方式。
控 制
对用于分析的每一个控制统计量描点的部分；
图
将观察记入日志的部分。
控制图格式见:
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使用Xbar-R控制图的步骤A
记
测量并记录每一个子组及每一个单值的数据；
录
原
始 数
记录/任何有关的观察事项。
据
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使用Xbar-R控制图的步骤A
从子组的测量数据中计算用于描点的控制统计量；
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使用Xbar-R控制图的步骤 D
• “三立即”原则：
• 操作者或现场管理者根据规定的取样频率和样本容量抽 取样本组、立即计算Xbar和R并将其画在控制图中并与 前点用短直线连接；
受 控
C4、分析均值图上的数据点
的 解
C5、识别并处理特殊原因(均值图)
释
C6、重新计算控制界限
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使用Xbar-R控制图的步骤 C
过程控制的分析：
1、分析控制图的目的在于识别过程变化或过程均值不 恒定的证据。（即其中之一或两者均不受控）进而采 取适当的措施。
2、R 图和 X 图应分别分析，但可进行比较，了解影响 过程的特殊原因。
使用Xbar-R控制图的步骤A
将 将控制统计量画在图上，确保所描的控制统计量的点
控 是一一对应的；
制
统 计
将相邻点用直线连接从而显示模式和趋势；
量
画 进行评估以识别出潜在的问题；
到
控 如果有的点比别的点高很多或低很多，需要确认计算及
制 描图是否正确并查询任何相关的观察记录。
图
上
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• 确保当与新的控制限相比时，两个图都没有不受控的 情况。如果不是，则重复识别特殊原因/纠正/重新计 算的过程。
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典型特殊原因识别准则
典型特殊原因识别准则的汇总 1 一个点远离中心线超过3个标准差 2 连续7点位于中心线一侧 3 连续6点上升或下降 4 连续14点交替上下变化 5 2/3的点距中心线的距离超过2个标准差（同一侧） 6 4/5的点距中心线的距离超过1个标准差（同一侧） 7 连续15个点排列在中心线1个标准差范围内（任一侧） 8 连续8个点距中心线的距离大于1个标准差（任一侧）
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典型特殊原因识别准则
特殊原因识别准则:2/3A
特殊原因识别准则2: 4/5B
连续3点中有2点在A区或A区 连续5点中有4点在B区或
以外
B区以外
UCL A
UCL A
B
B
XC C
C X
C
B
B
LCL A
LCL A
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典型特殊原因识别准则
特殊原因识别准则:6连串 连续6点持续地上升或下降
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SPC的作用
解决当前青山及供应商产品质量一致性和稳定性问题！
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统计过程控制 （SPC）
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二、统计过程控制策划
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• 特性的分类
产品
特 性
过程
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关键 一般
关键 一般
安全 配合、定位、功能等
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抽样频率参考表
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每小时产 量
10以下 10-19 20-49 50-99 100以上
抽样间隔
不稳定
稳定
8小时
8小时
4小时
8小时
2小时
8小时
1小时
4小时
1小时
2小时
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使用Xbar-R控制图的步骤A
包括过程和抽样方法描述的表头信息；
设 置
记录/显示所收集数据的实际值的部分（日期/时间/ 子组编号）；
应用流程
确定应用控制图 的过程及特性 收集数据并制作 分析用控制图
过程是否稳定？
计算过程能力
能力是否足够？
控制用控制图
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寻找并消除特殊原因 采取改进措施 提高过程能力
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使用Xbar-R控制图的四步骤
A、收集数据
B、建立控制限
C、统计上是否 受控的解释
• 将极差图上画出中心线（极差平均值）和 上、下控制限（UCLR、LCLR）；
• 中心线画成黑色水平实线； • 控制限画成红色水平虚线。