SPC培训教材---完整版

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连续型 Data(计量型)
• 可以分解Data, 且测定的数据的大小有意义 • 客观性 Data : 时间, 重量, 长度等测定计测仪可以测定的Data • 主观性 Data :满足度, 充实度等 Data的测定基准按始点发生变更
离散型 Data(计数型)
• 不可能分解Data, 所测定的数据Count时. • 客观性 Data : 缺点数, 承认件数, 误差件数, 位置等判断的情况明确的内容 • 主管性 Data : 包含Yes/No, Good/Bad 等人的主观性内容的内容
工程 Parameter &
Component Parameter
Sales & SVC
SPC
测定System分析 工程能力诊断 工程能力管理
Understanding Statistics (QC, SQC)
改善活动
D
M
A
I
R&D(DfSS) Manufacturing
6 Sigma
C TQ
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※ 实际情况下离散型和连续型分类比较困难时 例 1) 主/客观式混合的数学能力分数 → 离散型但是可以看作连续型 例 2) 使用尺度法的论文结果 → 连续型处理, 还是离散型处理,按照事件, 分析的目的考虑置信度慎重判断
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2. SPC Introduction
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* AQL(Acceptable Quality Level) : 合格品质水准 SPC(Statistical Process Control) : 统计性工程管理
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Sampling
适用Sampling检查主要原因是经济性原因. 由于有这种经济性原因,取Sample时,Sample能够反映总体的特性。

SPC培训课件

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与否的依据 ;
LSL
事先设计的技术界限; 用于区分产品质量的好坏
控制上限 UCL 控制界限是依据从生产过程测定的质量分布数据来确定的 ;
控制下限 LCL 用于区分工序(制程)质量的好坏
中心线
CL 设计中心值,预测平均值
均值
一组测量值的均值
极差
R
分布宽 度
标准差 σ
样本
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 一个分布中从最小值到最大值之间的间距
μ—— 均值(位置参数) σ2 —— 方差 σ—— 标准差(形状参数) ±3σ—— 常用来表示变差大

第三部分 SPC的应用
3.1 控制图
控制图的功用
﹡现场人员了解过程变差,以达统计受控状态 ; ﹡有助于在质量上、在成本上持续可预测地保持下去 ; ﹡对已达到统计受控的过程采取措施 ; ﹡为现场人员、技术人员、设计人员、顾客等提供过程性能的共同语言
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值(例如:子组均值)的分布宽度的量度,用希腊字母σ或字母s(用于样本标 准差)表示。 从一批产品中抽取一部分进行检验,被抽取的部分称为样本
第三部分 SPC的应用
3.1 控制图 -种类 控制图种类 依数据之性质来分类 ⑴ 计量值控制图 ⑵ 计数值控制图
依管制图之用途来分类 ⑴ 控制用控制图 ⑵ 解析用控制图
• 1.4 过程变差形态 - 两种性质的变差形态
1、如果仅存在变差的普通原因, 随着时间的推移,过程的输 出形成一个稳定的分布并 可预测 。
(普通原因)--随机波动
尺寸
2、如果存在变差的特殊原因, 随着时间的推移,过程的 输出不稳定。
(特殊原因)--异常波动
尺寸
预测

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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

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③计算管制上、下限
管制图标准差:
a.计算法: SUCL=
SLCL=
b.查表法: SUCL=
SLCL=
3.图形分析:与Xbar-R基本相同
检验站别:PQC - 1
产品名称:陶瓷电容
10
9.8
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10.2
一般为3点,但有时候也要注意当品质非常好而考虑成 本放松的变化,建议点数不要设定更大。
3.图形分析: 7)连续几点中有几点在2倍标准差以外
一般初始为连续7点中有3点在2倍标准差以外,但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点,如连续9点中有4 点在2倍标准差以外。
此种状况反应出制程能力开始下降,一般属于系统问题, 但暂时还不算严重,要多多注意监控,
2.图形制作:
2)将数据列表,并计算各组数据的平均数及全距
Xi=
每组量测数值总和 每组样本数
Ri=每组中最大-每组中最小值
3)计算出平均数和全距的中心线与管制上下线:
XCL= RCL=
X1+X2+…+X K
R1+R2+…+Rt K
管制上下限有两种算法:
第一种:计算法:(严格按照管制图的原理来做)

2024版SPC培训教材全课件

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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。
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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。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30

spc基础培训资料全

spc基础培训资料全

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●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。

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
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50
49
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50.4
3
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51
50.2
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SPC培训教材---完整版

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收 集 数 据
整理 归纳
数、表 观察 图形 特征值 分析
统 判断 计 规 律
主 组织协调 提




题 专业技术 量
2. 变异的特殊原因与一般原因
◆变异: 没有两件产品/特性是完全相同的,任何过程都存在许多引
起变因的原因,产品间的差异及产品与标准间的差距总是存在 的,这种差异叫 变异。 ◆变异产生的原因:普通原因和特殊原因 普通原因:(共同原因/非机遇性原因 Common Cause)
6、将预备数据并绘在R图中,并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析: ※1)注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态:包含关系 交叉关系 不相干
2)超出管制界限
3.图形分析: 3)连续几点上升或下降
成本很高。
第三部分:管制图的原理、制作及图形分析
计量:
X-R X-б X-Rm Mo-R
平均数全距 平均值标准差 个别值移动全距 中位值、全距管制图
(一)Xbar-R平均数全距管制图
计数值:
不良率管制图 不良数管制图 缺点数 单位缺点数
P-chart NP-chart C-chart U-chart
3.图形分析:
8)连续几点中有几点在1倍标准差以内 一般为连5点中有3点在1倍标准差以内,但有时候也可根据产品特
性可能有周期性而设更多点。 此种状况反应品质朝较好方向发展,所以只要注意监控,并把相
关重要参数记录下来,以利于做标准化。 9)连续几点在中心线两侧,但未在1倍标准差之内
一般为连续5点在中心线两侧,但未在1倍标准差之内,但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点。

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a. 计量值型数据:尺寸、重量、化学成份、电压等以 物理单位表示,具有连续性的数据。连续型随机变量
b.计数值型数据:以特性分类、计算具有相同特性的 个数,是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
2.分布及正态分布:
a.分布:各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率, 只要有足够多的测量值,则测量值会趋向于一个 可预测的状态,这种状态就叫分布。
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的
地方也可能出问题
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系,反 正不会影响使用
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
10.00
0.02
4)制作图形:
图形分四个部分: 一个品质记录说明区; 一个品质指标说明区; 一个平均数管制图区; 一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结:
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中,并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析: ※1)注意规格界限与管制界限之间的比较。 可分三种状态:包含关系 交叉关系 不相干
2)超某种趋势,表明是一种系统原因在推动这种 趋势, 4)连续几点在管制线上方或下方

2024年SPC培训教材

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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。

SPC 培训教材

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R=Xmax-Xmin
式中: X1 , X2 • • • •为子组内的每个测量值。n 表示子组 的样本容量
1-4、选择控制图的刻度 4-1 两个控制图的纵坐标分别用于 X 和 R 的测量值。 4-2 刻度选择 :

注:一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的 2倍。
( 例如:平均值图上1个刻度代表0.01英寸,则在极差图上1 个刻度代表0.02英寸) 1-5、将均值和极差画到控制图上 5-1 X 图和 R 图上点描好后及时用直线联接,浏览各点是否合 理,有无很高或很低的点,并检查计算及画图是否正确。 5-2 确保所画的X bar和R点在纵向是对应的。 注:对于还没有计算控制限的初期操作的控制图上应清楚地 注明“初始研究”字样。
*
极差(R 图)
日期 时间 1
读2 3
数4 5

和 X= 读数数量 R=最高-最低
*样本容量小于7时,没有极差的下控制限
零件号:XXX 零件名称:XXX
对特殊原因采取措施的说明
o 任何超出控制限的点 o 连续7点全在中心线之上或
之下 o 连续7点上升或下降 o 任何其它明显非随机的图

采取措施的说明
7
.42
8
.37
9
.34
10
.31
D3 * * * * *
.08 .14 .18 .22
D4 3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
在确定过程能力之前, 过程必须受控。
36
1-3、计算每个子组的均值(Xbar)和极差R 对每个子组计算: X=(X1+X2+…+Xn)/ n
控制界限=平均值±3σ

详细全面的SPC详解(培训资料)

详细全面的SPC详解(培训资料)
第一讲SPC的基础
介绍内容: 1.SPC的基础知识 2.SPC的基本原理 3.SPC的控制图 4.过程能力方面的内容
第一讲SPC的基础知识
1.1 控制 SPC讲的是统计过程控制
与控制有关的要素: 首先应找到 (最适)范围
付出的代价
(经济)成本
控制
合理的范围 付出代价高,约束能力越高 超出控制范围存在风险 要求: 1.最佳范围 2.经济成本 3减少风险 这中间体现一种控制能力 即:内涵的证明 4展现能力
• •

1.5统计学的概念 是数学的一个分支,为了了解被检查总体的某些隐含的特性,运用合理的抽样方法从 被调查总体中取得适当的样本,通过研究样本来发现总体的特性。 例:我国人口调查,人口普查工作量大、成本高、时间长,人口是总体,人口变化进 行抽样分析
• • • • • • • • • •
统计学实质:是科学的以偏概全、以点带面,看中整体不注重个体的一种分 析问题和解决问题的方法和手段。 统计学概念: 总体N:调查研究对象的全部 样本n:研究总体的某种情形或某种目的,从总体中抽取一部分的样本(代表 者) 变异:变化的范围,在统一条件下执行统一动作所存在的一种变动性。 如2个人对一个公司工资水平抽样,可能结果不一致 算术平均数 中位数:如果是偶数,从小到大排列,中间两个数相加,取平均值。 极差: 标准差:看一组数的平均离散程度,一般用
顾客 识别不断变化 的需求和期望
输入
顾客的呼声
过程控制用到测量方法 三种测量:进料测量、加工过程测量、最终测量 产品质量是制造出来的,不是检验出来的
•检验: 事后检验,控制结果,出现不良判定其返修或报废 •控制: 应用数理统计方法进行生产过程控制
•预防: 根据过程现况,预测将来的趋势与变化,防止不合

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一般初始为连续7点中有3点在2倍标准差以外,但有时候
也可根据产品特性可能有周性而设更多点,如连续9点中有4
点在2倍标准差以外。
此种状况反应出制程能力开始下降,一般属于系统问题, 但暂时还不算严重,要多多注意监控,
3.图形分析:
8)连续几点中有几点在1倍标准差以内
一般为连5点中有3点在1倍标准差以内,但有时候也可根据产品特
分散。
20)制程能力指数(Cpk):
直接反映制程能力,值越大越好。通常客户都要求
Cpk在1.33以上。
4.SPC列管对象:
1 )品质特性:影响产品规格的因素(生产条件)、产 品属性分类、产品规格。
2)制程角度:不合格率最高、成本最高、安规问题 。
3 )检验角度:破坏性产品、无法于后工程检验、检验 成本很高。
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检,品质就一定很 好了
1.3 SPC的定义及历程
SPC:Statistical Process Control 统计制程控制/统计过程管制
利用统计学的原理对制造业制程中的品质进行 管制,以达到第一次就把品质做好。(在有大量数 据产生的地方都可利用)
QC统计方法的工作程序
性可能有周期性而设更多点。 此种状况反应品质朝较好方向发展,所以只要注意监控,并把相
关重要参数记录下来,以利于做标准化。
9)连续几点在中心线两侧,但未在1倍标准差之内 一般为连续5点在中心线两侧,但未在1倍标准差之内,但有时候 也可根据产品特性可能有周性而设更多点。 此种状况反应品质可能虽然稳定,但能力不够或整体向上或下移 动少许,多属系统原因,应加强系统改善。
Xi=
每组量测数值总和 每组样本数
Ri=每组中最大-每组中最小值
相关主题
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实用文档
QC统计方法的工作程序
收 集 数 据
整理 数、表 调 图形 特征值
归纳
技术
观统察 计 规
分律析
主判断 要 问 题
提组织协 高 质 量专业
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2. 变异的特殊原因与一般原因
◆变异: 没有两件产品/特性是完全相同的,任何过程都存在许多引
起变因的原因,产品间的差异及产品与标准间的差距总是存在的, 这种差异叫 变异。 ◆变异产生的原因:普通原因和特殊原因 普通原因:(共同原因/非机遇性原因 Common Cause)
SPC应用技术
实用文档
课程大纲
第一部分:SPC技术概述 第二部分:SPC相关统计学原理与概念 第三部分:管制图的原理、制作及图形分析 第四部分:制程能力分析 第五部分:SPC应用实务 第六部分:测量系统分析
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第一部分:SPC技术概述
1.1品质观念的发展史程:
◆操作员的品质管制 ◆领班的品质管制 ◆检验员的品质管制 ◆统计品质管制 ◆全面品管
实用文档
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方 一定会出问题
实用文档
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的 地方也可能出问题
实用文档
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来 的
实用文档
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系,反 正不会影响使用
实用文档
1.2有关品质的几个重要观念
制程中变异因素是在统计的管制状态下,其产品特性有固定的 分布。 特殊原因:(机遇性原因Special Cause) 制程中变异因素不在统计的管制状态下,其产品特性没有固定 的分布。
实用文档
普通原因变异的曲线图:
范围
特殊原因变异的曲线图:
范围
时间
目标值线 预测
时间
实用文档
目标值线 预测
◆过程控制的概念:
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第二部分:SPC相关统计学原理与概念
1.数据的种类:
a. 计量值型数据:尺寸、重量、化学成份、电压等以 物理单位表示,具有连续性的数据。连续型随机变量
b.计数值型数据:以特性分类、计算具有相同特性的 个数,是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
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2.分布及正态分布:
a.首先当出现变差的特殊原因时提供统 计信号,从而对这些特殊原因采取适 当的措施(或是消除或是保留);
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因;提高过程能力,使产品符 合规范。
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3.SPC的作用与实质:
就是利用统计的工具,识别企业生产过程中 的变差,从而消除机遇性变差(特殊原因引起), 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
如果某一个量的变化受到许多随机因素的影响,这种影响的总 后果是各个因素的叠加,而且这些因素中没有任何一个起主导作用, 那么这个量就是一个服从正态分布的随机变量。
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3.SPC的基本概念:
1). 均值(数学期望):平均值 离散型变量均值: 连续型变量均值:
2).方差: 3).标准差: 4).全距:
平均数全距 平均值标准差 个别值移动全距 中位值、全距管制图
(一)Xbar-R平均数全距管制图
计数值:
不良率管制图 不良数管制图 缺点数 单位缺点数
P-chart NP-chart C-chart U-chart
1.简介:是SPC计量值部份最重要、最常用的管制图之一。可以使我们很好地了解制程
品质的进展状态(发展趋势)。分为:
a.分布:各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率, 只要有足够多的测量值,则测量值会趋向于一个 可预测的状态,这种状态就叫分布。
b.正态分布: 以数学公式订定,其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型,是实践中最常见的 一种分布,如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
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正态分布图
2.14% 0.13%
34.13% 34.13%
13.6%
13.6%
2.14% 0.13%
3σ 2σ 1σ
X
1σ 2σ 3σ
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2.分布及正态分布:
c. 中央极限定理:
不论母群体是否正态分布,但在其中抽取n个样品的平均数而 组成的群体,则此群体非常接近正态分布。
d.正态分布的判定:
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检,品质就一定很 好了
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1.3 SPC的定义及历程
SPC:Statistical Process Control 统计制程控制/统计过程管制
利用统计学的原理对制造业制程中的品质进行 管制,以达到第一次就把品质做好。(在有大量数 据产生的地方都可利用)
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3.SPC的基本概念:
5).中位数: M 6).众数: M0 7).不良率: P 8).不良数: NP 9).缺点数: C 10).单位缺点(缺点率): U 11). 百万分之不良: PPM
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3.SPC的基本概念:
12).管制上限(控制上限):
UCL
13).管制中心线(控制中心线): CL
1)解析管制图:根据实际量测出来的数据,经过计算出管制图上下限之后画出。
用途:主要用来对产品初期品质进行测定和监控,以了解在现有环境中品质的制程能力。
2)制程管制图:根据之前的历史数据,也可以根据经验或相似的各项标准,并以此为依据作为今
后管制图的管制界限。
以之前较好或标准的管制界限来衡量近期的品质状况。
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2.图形制作:
1)数据收集:确定子组大小、频率、小组数的大小 a.子组大小:选择子组应使得一个子组内各样本之间的出现变差的 机会小。
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4.SPC列管对象:
1)品质特性:影响产品规格的因素(生产条件)、产 品属性分类、产品规格。
2)制程角度:不合格率最高、成本最高、安规问题 。 3)检验角度:破坏性产品、无法于后工程检验、检验
成计量:
X-R X-б X-Rm Mo-R
14).管制下线(控制下限): LCL
15).规格上限: USL
16).规格中心线: SL
17).规格下限: LSL
18).偏移度:
Ca
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3.SPC的基本概念:
19).制程能力指数: Cp 表示制程特性的一致性程度。越大越集中,越小越
分散。 20)制程能力指数(Cpk):
直接反映制程能力,值越大越好。通常客户都要求 Cpk在1.33以上。
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