生产过程质量控制技术之SPC.pptx

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spc课件

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箱线图
总结词
箱线图是一种展示数据分布特征的图表,通过箱体、中位数、四分位数等指标展示数据的集中和离散趋势。
详细描述
箱线图主要用于展示一组数据的集中和离散趋势,通过箱体表示数据的集中程度,通过上下须表示数据的最大值 和最小值。在SPC课件中,箱线图常用于展示过程能力指数、不合格品率等指标的分布特征,帮助管理者了解数 据的分布情况。
SPC技术将在大数据时代发挥重要作用。通过利用大数据技术,SPC课件将能够实现对海量数据的快速处理和分析,为企业提 供更加精准、全面的生产过程控制和管理服务。同时,大数据技术还将促进SPC课件与其他技术的融合,如人工智能、云计 算等,进一步拓展其在工业领域的应用范围和价值。
SPC未来的发展方向
SPC技术将继续向数字化、网络化和 智能化的方向发展。未来ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱSPC课件 将更加注重数据的采集、处理和分析 ,实现更加精准、高效的生产过程控 制和管理。同时,随着物联网、云计 算等技术的发展,SPC课件将逐渐实 现与其他系统的集成和互联互通,为 企业提供更加全面、智能的服务。
明确需要控制的特性和过 程,确保控制计划的针对 性和有效性。
设定控制标准
根据产品要求和过程能力 ,设定合理的规格界限和 控制标准。
制定控制方法
选择适合的控制图和统计 工具,确保能够及时发现 异常波动并进行处理。
数据收集与处理
确定数据来源
确保数据来源的可靠性和 准确性,避免数据失真和 误差。
数据整理与转换
增强学习兴趣
课件通常采用多媒体形式,如 视频、音频、动画等,能够吸 引学生的注意力,增强学习兴 趣。
方便灵活
学生可以在任何时间、任何地 点学习,不受时间和地点的限 制。

SPC史上最详细简介(ppt文档)

SPC史上最详细简介(ppt文档)

• 因果图是用来分析质量特性波动(却工作结果或生产过 程出现的结果)与其潜在原因的关系,即表达原因和结 果之间关系的一种图表。
1. 通过排列图找出质量特性波动的问题(即主要的质量问 题),也就是希望改善的对象
2. 然后利用因果图,针对找出的质量特性(即结果),系 统地整理有关人员的经验,通过把语言资料图表化,简 单明了地概括出影响主要质量问题的各种原因,再从中 找出主要原因。这就是运用了因果图。
计 不合格品数控 pn 较常用,计算简单,操作工人易

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

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
2003年度质量培训
SPC简介&CpPp
——质保部内部交流
目录
一.spc概述 二.spc包括的内容 三.质量管理7个工具图 四.控制图 五.Cpk
一、spc概述
1. 什么是SPC • SPC是英文Statistical Process Control的字首简称,即统计过程控制。
SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到改 进与保证质量的目的。SPC强调全过程的预防。 • SPC给企业各类人员都带来好处。对于生产第一线的操作者,可用 SPC方法改进他们的工作,对于管理干部,可用SPC方法消除在生 产部门与质量管理部门间的传统的矛盾,对于领导干部,可用SPC 方法控制产品质量,减少返工与浪费,提高生产率,最终可增加上 缴利税。 • SPC的特点是:(1)SPC是全系统的,全过程的,要求全员参加, 人人有责。这点与全面质量管理的精神完全一致。(2) SPC强调用科 学方法(主要是统计技术,尤其是控制图理论)来保证全过程的预防。 (3)SPC不仅用于生产过程,而且可用于服务过程和一切管理过程。

SPC讲义幻灯片

SPC讲义幻灯片


x(中位数)—R(极差)图

x(单值)——MR(移动极差)图

• ◆其中:均值、中位数、单值 用于观察位置,R,
• S,MR用于观察宽度。
SPC讲义幻灯片
统计过程控制(SPC)的 理解与实施
• ●计数型控制图 • ◆计数型控制图的概念 • a)、用于非量化质量特性的监测, • b) 不能独立的观察分布位置及宽度。 • c) 单个出现 • ◆典型的计数型控制图有: • a) P(不合格率)图, • b) np、u、c(不合格品数)图
x 图:刻度范围至少为:(Xmax-Xmin)×2
R图:刻度从0~最大,至少为前4个极差中,Rmax×2.
SPC讲义幻灯片
统计过程控制(SPC)的 理解与实施
• ● 将 X 值及R值描于图上,并连线,
• 可见图行趋势。
• ●计算平均极差及过程平均值 ,
• 确定控制图中位线。
SPC讲义幻灯片
统计过程控制(SPC)的 理解与实施
SPC讲义幻灯片
统计过程控制(SPC)的 理解与实施
• 3.分析及延长控制限阶段 • ●出现超限的点 • 分析:人员、设备、原料及能源。 • 超上限为异常,超下限为正常。 • ●出现非随机图型。 • 分析:刀具、模具、材料的不一 • 致性,能源供应不稳定,操作方法等
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统计过程控制(SPC)的 理解与实施
• PPK:过程均值与规范中值不一致时的过程性能

指数。
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统计过程控制(SPC)的 理解与实施
• ●过程的标准差。 • ◆固有标准差(用来计算CP CPK) • ◆总标准差(用来计算PP,PPK) • ●计算过程能力指数。, • ◆等边公差: • ◆不等边公差(以CPK为例) • ◆单边公差:为非正态分布,采用PPM值 • 计算。 • ●分析过程能力 • ◆是否满足要求 • ◆对系统采取措施,提高过程能力指数。

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 介绍及应用PPT课件

SPC 介绍及应用PPT课件

混比器
制程
混比器操作工 品控测试人员
注入间
密度仪 糖度计
人员
环境
测量
2001-02-09
THE COCA-COLA
QUALITY SYSTEM
产品糖度
4
什么是SPC
统计制程控制方法
原材料 阶段1 阶段2 阶段3 终检
** ** * 表示整个制程中特定的各控制点
顾客 不合格
2001-02-09
THE
SYSTEM
制程能力分析
利用统计方法调查制程输出的波动幅度,并确定制程是否能始 终稳定地生产出符合质量标准的产品。
是制程控制的基础工作。
2001-02-09
THE
COCA-COLA
21
QUALITY
SYSTEM
制程能力分析—应用场合
了解新设备的情况。 确认制程输出能否符合设计要求的公差范围。 对制程进行改进前后,估计不合格率。 判断品控仪器的准确度和精确度可否达到品控测试的要求。
COCA-COLA
5
QUALITY
SYSTEM
监控/评估制程的目的
产品质量始终稳定,且符合要求。 确保于任何时间制造出来的产品或服务的质量都是符合和
满足消费者的需要和期望。 提高产量,获得最低成本。 创造一不断改进和成功的环境。
2001-02-09
THE
COCA-COLA QUALITY
6
平均值
(X)
标准偏差
()
制程能力指数
CPK
制程能力指数是衡量制程表现好坏的参数。
2001-02-09
THE
COCA-COLA
12
QUALITY
SYSTEM

生产过程质量控制技术之SPC

生产过程质量控制技术之SPC

绘制控制图
02
01
03
确定中心线和控制限
根据控制计划,计算中心线和控制限。
绘制图形
根据分组后的数据,在控制图上绘制相应的点和控制 线。
标注数据
在控制图上标注相应的数据点和控制限,以便后续分 析。
过程能力分析
计算过程能力指数
通过计算过程能力指数(如Cpk、Ppk等),评估当前过程能力是否满足要求。
03
SPC常用控制图
Xbar-R图
总结词
Xbar-R图用于监控过程平均值和过程 变差,通过计算平均值和极差来评估 过程的稳定性。
详细描述
Xbar-R图由中心线(CL)、上控制限(UCL) 和下控制限(LCL)组成。中心线是平均值的均 值,上控制限和下控制限分别是平均值加减3倍 标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制 限,可以判断过程是否受控。
通过控制图等工具,实时监控 生产过程的状态,判断过程是 否受控,及时发现异常。
改进与优化
根据分析结果,对生产过程进 行优化和改进,提高产品质量 和生产效率。
SPC的发展历程
起源
SPC起源于20世纪20年代的美国贝尔实验室,最初 用于电话通信质量的控制。
发展
随着统计学和计算机技术的发展,SPC逐渐完善并广 泛应用于制造业、服务业等领域。
P图
总结词
P图用于监控不合格品率的过程控制,通过计算不合格品率来评估过程的性能。
详细描述
P图以不合格品率为数据基础,绘制在直角坐标系中。中心线表示目标不合格品率,上控制限和下控 制限分别是目标不合格品率加减3倍标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制限,可以判断过程 是否受控。
C图
总结词
C图用于监控单位产品缺陷数的过程控制,通过计算单位产品上的缺陷数来评估过程的 性能。

SPC学习版ppt课件

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使用控制图的注意事项
分层问题 ▪ 同样产品用若干台设备进行加工时, 由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定
差异, 这些差异常常是增加产品质量波动、使散差加大的原因. 因此, 有必要按不同的设备进行 质量分层, 也应按不同条件对质量特性值进行分层控制, 作分层控制图. ▪ 另外, 当控制图发生异常时, 分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.
不受控.
时间 时间
目标值线 预测
目标值线

18
变差的普通原因 V.S.特殊原因
普通原因 Common Cause
特殊原因 Special Cause
1.大量之微小原因所引起,不可避免
2.不管发生何种之普通原因,其个别 之变异极为微小
3.几个较代表性之普通原因如下: (1)原料之微小变异 (2)机械之微小振动 (3)仪器测定时不十分精确之作法
合格数吗?

样本容量是 否桓定?

使用u图

使用c或u图
使用中 位数图
使用X—R图
使用X—R图
注:本图假设测量系统已 经过评价并且是适用的。
公式汇整
计数值管制图
p 管制图
np 管制图
c 管制图
u 管制图
中 心 线(CL)
p
np
c
u
管制上界(UCL)
p 3 p1 p
n
np 3 np1 p
c3 c
.
2.控制图的应用
.
24
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。 图上有中心线(CL-Central Line)、上控制界限(UCL-Upper Control Limit)和下控制 界限(LCL-Lower Control Limit),并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序 列,参见控制图示例图。

SPC教材(最全最经典)ppt课件

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SPC 的常用统计量
➢ 计量数据:定量的数据,可用量测值分析 ➢ 计数型数据:可以用来记录和分析的定性数据 ➢ 总体 :研究对象的全体, 个数用N 表示。 ➢ 样本 : 总体的子集,样本元数个数用n表示。 ➢ 表示分布的中心位置的统计量:
平均值、中位数、众数
➢ 表示数据的离散程度的常用统计量:
方差、标准差、极差、移动极差
SPC常用统计量的计算方式
总体平均值(总体中心值):
N
Xi
= i1
N
样本均值(样本中心值):
n
xi
x = i=1 n
极差值(R):
Rxmaxxmin
样本中位数 Me (从小到 Me=X(n+1)/2 ,当n为奇数时
大有序样本)
Me= (Xn/2+X(n/2+1) ) /2,当n为偶数时
SPC常用统计量的计算方式
离平均值,分布的频数也越少;
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
3. 曲线下的面积为1,曲线与x= ± 1所围
成的面积为 0.6825, ± 2(0.9545)
•正态分布的要素:
窄”.
1. 平均值:决定正态分布曲线的中心位置; 2. 标准偏差:决定正态分布曲线的 “宽
正态分布概率
μ±kσ μ±0.67σ
统计过程控制
Statistic Process Control
课程内容
✓SPC概述 ✓统计常用的术语 ✓控制图原理及种类 ✓过程能力与过程能力指数 ✓常规控制图的应用
过程(Process)----品质的源头、SPC的焦点
原料
人 机 法 环 测量
PROCESS 过程
测量 结果
不要等产品做出来后再去看它好不好 而是在制造的时候就要把它制造好

SPC基础知识培训(PPT48页).pptx

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貨品
預防生產模式(Prevention Detection Approach) :
自我監管
(減少)
少)
輸入
生產過程+SPC
損壞/再造
INPU(LTess)
PROCESSES
SAMPLE OR 100% INSPECTION
Scrap/Rework
Products
貨品
損壞/再造
(減 抽樣/全面檢查
O.K.
21. Cpk 的圖像比例及計算(iii)
Cpk = 2.0
Cpk = 1.33
LSL
T
USL
x
Cpk = 1.00
LSL
T
USL
x
LSL
T
USL
x
Cpk = 0.60
LSL
T
USL
x
例子說明 I :
USL - LSL Cpk =UCL - LCL
[ 1 -( - X )/3sd]
LSL 10
LCL 12
SPC 知识讲座
1. 甚麼是“ SPC” ?
SPC:是STATISTICAL PROCESS CONTROL的缩写
即:统计过程控制(大陆称法)
统计制程管制(台湾称法)
在美国休哈特博士发现管制图(1924年)后 (40年代)产生,由美国戴明博士在日本推广.
SPC是:
- 以統計學的原理作為基礎 - 用來監察生產過程 - 利用數據及簡單的圖表表達生產情況 - 用來判斷製程的走向及有否出現問題 - 引導員工去作出適當的決定 - 預防問題的惡化及重現
12. SPC 的探用 I :
傳統的生產模式(Traditional Detection Approach) :

spc控制图培训课程.pptx

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第一章 SPC 与SPCD工程绪论(一)
1、什么是SPC?
• SPC --Statistical Process Control (统计过程控制)
• 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控, 从而达到保证产品质量的目的。
• 统计技术----数理统计方法。 2、SPC的作用 • 预防: 判断过程的异常,及时告警。 3、SPC的缺点 • 不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处,即
不能进行诊断。
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(二)
2、什么是SPCD?(新概念) • SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统
计过程控制与诊断) • 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与
诊断,从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取 纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目 的。
• 质量管理中的应用
不论µ与取值如何,产品质量特性落在[µ 3, µ+3]范围内的概率为99.73%。
落在[µ 3, µ+3]范围外的概率为1 99.73%=0.27%, 落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.135% 1。
第二章 控制图原理(五)
第二章 控制图原理(六)
4、控制图基础知识
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(三)
3、为什么要学习SPC和SPCD工程(一)?
• 时代的需要:21世纪是质量的世纪,提出超严质量要求,是世界发展的 大方向。
– 如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百 万分之一(ppm, parts per million),乃至十亿分之一(ppb, parts per billion)。

SPC培训讲义(PPT47页).pptx

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二、SPC的起源和发展
1924年由美国贝尔电话实验室W.A. Shewhart(休哈特)博士提出。 1932年,英国邀请W.A. Shewhart (休哈特)博士到伦敦,主讲统计质量控
制,英国成为了最早在工业方面使用控制图的国家。
1939年休哈特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》
1950~1952年,日本两次邀请美国统计学家戴明( W.E. Deming )传授 SPC 。
波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是
完全一样的。生产实践证明,无论用多么精密的
设备和工具,多么高超的操作技术,甚至由同一
2、波动的概念:
操作工,在同一设备上,用相同的工具,生产相 同材料的同种产品,其加工后的产品质量特性(
如:重量、尺寸等)总是有差异,这种差异称为
波动。公差制度实际上就是对这个事实的客观承
三、SPC统计若干概念
▪ 数据的种类:计量型、计数型 ▪ 波动(变差)——波动的概念、原理及波动的种类 ▪ 普通原因/异常原因 ▪ 基础的统计量——平均值X—、中位数X~、极差R、标
准偏差、S
1、数据的种类
计量型 特点:可以连续取值也称连续型数据。 如:零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等
计数型 特点:不可以连续取值,也称离散型数据。 如:废品的件数、缺陷数等
统计过程控制分析与研究
Statistical Process Control
课程内容及目录
▪ 什么是SPC ▪ SPC的起源和发展 ▪ SPC统计概念 ▪ SPC使用的统计技术 ▪ SPC控制图的种类及选择 ▪ SPC控制图的设计原理 ▪ 计量型控制图的制作步骤 和判定原则 ▪ SPC控制图的异常的判断和处理 ▪ SPC与过程能力分析 ▪ 使用SPC益处

SPC-完整版ppt课件

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第六步:实施数据采集计划
根据“合理子组”原则采集数据。将采集到 的所有数据填入事先准备好的数据表或控制图。
第七步:整理核对数据
检查核对数据是否符合要求,准备制作控制 图。
注意:控制图数据是一组动态的 时间序列。
SHIRO原则”
“合理子组”原则含义
使得每个子组内的变差尽量小(组内差异只由普通 原因造成);
SHIRONGWEI
21
§5.2 数据收集计划
数据必须“真实-可信-可用”,方能到成质量改进的目 的,为了实现此目标,制定数据采集计划是必要的(当 然不一定是书面的)。 计划应考虑以下内容和因素: 任务及目的(你打算收集什么数据) 在哪里?由谁? 采用什么方式:全数检查?还是抽样? 采集多少数据? 时间:何时期的数据?采集频率?何时开始和结束? 分层因素如何确定? 数据表格的准备
控制图结构 控制图的作用 两类错误 休哈特“3σ原则” 统计控制状态 统计过程控制原则 漏斗实验 控制图解析——模式 控制图 8条判异准则 分析用控制图和监控用控制图 常规控制图的分类 如何选择控制图
SHIRONGWEI
16
§4.2 控制图的作用
控制图是SPC用于改进品质的工具,其作用:
展示过程
即时记录过程,反映过程状况和变化,可谓一部“生产史”。
控制过程
透过控制图结构和规则,指引人员识别并消除特殊原因, 达成维护控制之目的。
评估决策
控制图作为统计工具,展示提供的过程信息是客观可信 的,借助控制图信息作出的品质决策是科学可靠的。
预防改进
控制图具有预警性质,且借由以上三项,就达到预防改 进之目的。
SHIRONGWEI
19
质量管理的基本原则
一切用数据说话!

SPC教材PPT教学课件

SPC教材PPT教学课件

点检用查检表
• 点检项目
点检内容
点检结果
备考
关闭机构状态
良好
无 车保 箱险 开丝闭刹器端刃保子与险是刃丝否的是松接否驰触良状好况
良好 良好 良好
有无把手绝缘物
良好
按钮是否是有指示
良好
选择器开关动作试验状
不佳
切断开关 态螺母是否锁紧
良好
接点接触状态
良好
第10页/共69页
(二)层分法
•层分法是指,以一个集团某 个特征为基础,人成几个小 组.分出的部份叫做层.在品 质管理中,如果很好地掌握 分类(分层),原以为复杂的 问题也能很简单持解决.
质 量 特 性 值
-3ó
Ⅲ Ⅱ Ⅰ
Ⅰ Ⅱ Ⅲ
UCL:上控制限, LCL:下控制限, CL:中心线, Tu:规格上限,TL规定下限; Ⅰ:安全区, Ⅱ:警戒区, Ⅲ:废品区 第44页/共69页
Tu UCL
CL
LCL TL X
控制图原理
• 控制图控制界限制定原则一般采用“3ó” 原理,把控制限范围定在平均值的正负 三倍标准差处,这是由于只考虑随机因 素影响生产过程时,产品总体质量特性 服从正态分布, • 控制界限的一般计算公式: • 上控制限:UCL=u+3ó • 中心线: CL=u • 下控制限: LCL=u-3ó
质量问题
第37页/共69页
• 确定该问题中影响质量原因的分类方 法,一般从人、机、物、法、环 (4M1E)分类



质量问题
法 环
第38页/共69页
第39页/共69页
第40页/共69页
缺乏训 练计划
缺乏教导 人员


SPC培训课件(PPT90页).pptx

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n = 4 为偶数
数据为 25.0 , 25.4, 25.5 , 25.6, 时
Me 子组中位数的平均值
2020/12/14
13
科华咨询
统计方法应用基础----基本的统计量
R 子组极差。子组观测值中的极大值与极小值之差
R=Xmax -Xmin
子组极差的平均值 R
MR 移动极差:在单值图情况下,极差,即两个相邻观 测值的差值的绝对值,如,|X1-X2|,|X2-X3|,等等。
No 采用p图
Yes 采用np图或p图
关心的是不合格 品数-即单位零件
不合格数吗?
Yes
样本容量是 否恒定?
Yes 采用c图或u图
No 采用u图
性质上是否均匀或不 能按子组取样-如:化
学槽液批量油漆等? No
子组均值是否容 易计算?
Yes
No 采用中位数图(X-R)
Yes 采用单值图X-MR
子组容量是否 No
2020/12/14
7
科华咨询
变差的原因
❖ 普通原因: 造成变差的一个原因,它是过程所固有的,始
终存在的,对质量的影响微小,但难以除去 。 例如:机床开动时的轻微振动。
❖ 特殊原因: 非过程所固有,有时存在,有时不存在,对质
量影响大,但不难除去。 例如:车刀的磨损。
2020/12/14
8
科华咨询
2020/12/14
21
科华咨询
采用均值描述的正态分布规律
2020/12/14
22
科华咨询
采用标准差描述的正态分布规律
2020/12/14
23
正态分布概率
99.73% 95.45%
科华咨询

S P C演示文件

S P C演示文件
一、正态分布
讨论正态分布,最简单的莫过于用两个参数:均值(µ)与标准
差(σ)来表示。均值(µ)与标准差(σ)的变化对于正态分布的影响见图
由图1可见, 若 均 值 (µ) 增大为µ ´ ,则
曲线向右移动,分布中心发生变化。
由图2可见,若标准差(σ)越大,则加工 质量越分散。标准差(σ)与质量有着密切的
2. 过程性能指数的含义
过程性能指数是利用样本均值和样本标准差通过计算得到的, 反映了当前的取样数据所对应的过程的性能,此时的过程可能处 于稳态,也可能出现了异常,即过程存在偶因也可能还存在异因, 过程性能指数恰好反映了当时过程的性能。过程性能指数是对实 时过程性能的描述。
3. 过程能力指数与过程性能性能指数都是对过程满足标准、规范 程度的反映。
ε为偏移量, K为偏离度。
所以提高Cp、 CpK有下列途径: (1) 减小偏移量,在实际生产过程中采取调整工艺参数的手段,尽
可能使质量特性值的分布中心μ接近目标值M。
(2) 减小σ,即减少偶波,这涉及到质量因素的五个方面:人、机、
料、法、环,需要进行深入的调查研究,确定进一步改进的方 向,并由高层领导确定最终的改造方案。 (3) 在可能的情况下,适当的加大公差的范围。
过程性能指数Pp反映了当前过程加工的均匀性、一致性,
即当前的“过程能力”,是实时分析。 Pp越大,则当前过程的
质量波动越小,过程的性能越强,合格率越高。 Ppk则反映了 当前过程样本均值x与公差中心M存在偏移的情形, Ppk越大越 接近Pp,则样本均值x与与公差中心M二者的偏离程度越小,说 明当前过程的管理水平越高。Ppk离Pp越远,则样本均值x 与 公 差中心M二者的偏离程度越大,说明当前的管理水平亟待提高 ,以实现合格率的迅速提升。 Ppk是当前的“过程能力”与 “ 管理能力”二者综合作用的结果, Pp与Ppk二者的着重点不 同 ,需要同时加以考虑,联合应用,对过程进行分析与判断。

SPC培训课件(PPT共 36张)

SPC培训课件(PPT共 36张)

控制图 成份
逻辑控制图的四种主要类型
• 缺陷率
• •
np 图 -假定样本容量为常数时,用一种简单的图来 描绘一致单位的个数(缺陷部分的百分比)。 P图-假定样本容量不是常数时,用一种简单的图来 描绘一致单位的个数(缺陷部分的百分比)。
• 缺陷数 • C图 -假定样本容量为常数时,用一种简单的图来描 绘生产单位中缺陷的个数(而不是缺陷百分比). • U图 -假定样本容量不是常数时,用一种简单的图来 描绘每生产单位中缺陷的个数(而不是缺陷百分 比).
SPC培训
内 容 提 要
• • • • • SPC是什么 SPC控制图的构成成分 何种场合使用SPC 异常定义及执行现状 如何执行SPC
SPC 是什么
目的
* 确定最终的过程控制计划
* 不断验证过程的稳定性和能力
控制图 成份
控制图基本要素
X-bar C hart for K VO P
最高控制限
6 15
9 5 % C o n fid e n ce In te rva l fo r S ig m a 1 .3 1 6 5 1 .4 0 6 9
9 5 % C o n fid e n ce In te rva l fo r Me d ia n
95% Confidenc e Interval for M edian
9 .1 8 5 6
9 .3 4 0 0
异常 例2. 定义 文件名称: IC Die Shear
印表日期:: 2008-1-9 产品编号: 产品名称: 管制项目: 84-1 单位 : g 时间范围: 07/12/01 16:48:58 ~ 07/12/31 19:18:17
控制图 成份
因素分层

质量管理体系五种核心工具SPCPPT课件

质量管理体系五种核心工具SPCPPT课件
Statistical Process Control 统计过程控制 (四)
SPC,即统计过程控制,是一套从生产过程中,定期抽取样本,测量各样本的质量特性值,然后将测得的数据加以统计分析,判断过程是否处于稳定受控状态,从中发现过程异常原因(特殊原因),从而及时采取有效对策,使过程恢复到正常稳定受控状态。 本教材所述的基本统计方法包括与统计过程控制及过程能力分析有关的方法。主要介绍了用来分析及监控过程非常有效的工具--控制图。
2.过程控制系统
什么是过程?过程指的是共同作用以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。
我们工作 的方式/ 资源的融合
人 设备 材料 方法 环境
有反馈的过程控制系统模型
输入 过程/系统 输出
顾客
产品 或 服务
3.变差的普通原因及特殊原因
变差的概念: 没有两件产品或特性是完全相同的,也许差距很大,也许小得无法测量,但差距总是存在的。 任何过程都存在许多引起变差的原因。如:机加工一根轴的直径,影响直径变差的原因有: 机床(间隙、轴承磨损) 刀具(强度、磨损率) 材料(直径、硬度) 操作者(进洽速率、对中准确度) 维修(润滑、易损零件的更换) 环境(温度、湿度、动力供应是否恒定) 造成变差的原因有短期的影响和长期的影响。
一、持续改进及统计过程控制概述
预防与检测 过程控制系统 变差的普通原因及特殊原因 局部措施和对系统采取措施 过程控制和过程能力 过程改进循环及过程控制 控制图--过程控制的工具 控制图的益处
1、预防与检测
检测——容忍浪费 在生产部门,通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。 在管理部门,经常靠检查或重新检查工作来找出错误。 这实质上是“死后验尸”,造成时间和材料等的浪费。 预防——避免浪费 通过对生产过程的监视和控制,第一步就可以避免生产无用的输出,是避免浪费的有效方法。 当今,汽车制造商、供方及销售商采用有效的预防措施,持续不断改进,提供内、外部顾客满意的产品和服务作为主要目标。

SPC质量管理(PPT31页).pptx

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STATISTICAL PROCESS CONTROL
正态分布 自然界中,很多可以连续取值的计量型分布,都
符合正态分布。
正态分布示意图
12、控制图与控制限
下限0
中心6
上限13
12
25
10
20
8
15
6
10
4
5
2
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
层状
73 69 65
连续14点中12点在中心线同侧 73 69 65
24
STATISTICAL PROCESS CONTROL
控制图的异常波动
层状
73 69 65
连续11点中10点在中心线同侧 73 69 65
25
STATISTICAL PROCESS CONTROL
工序能力分析 Cpk=(T-2|X-M|)/6ơ T:公差范围 M:特性中心值 6 ơ=UCL-LCL
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
变差的概念 “没有两件产品或特性是完全相同的” 产品间的差异或大或小,但这些差距总是
存在。这种差异被称为变差。 变差的产生原因可归纳为两种: 1、变差的普通原因 2、变差的特殊原因
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STATISTICAL PROCESS CONTROL
。2020年10月22日星期四下午1时23分20秒13:23:2020.10.22
计量型控制图 X-R图(平均值-极差图) 目前通用的质量控制图表,广泛用于生产
中的工序质量控制。 该控制图既可用于初始能力研究,也可用
于工序质量控制,监控工序的稳定性。 QS9000要求作平均值-极差图必须满足:
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LSL)/3 st }
PP 指工程的平均值和规格中心值相重合时的长期 工程能力指数。
PP =(USL-LSL)/6 lt 偏差。
lt 表示长期标准
PPK
PPK工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工
程能力指数。 PPK = Nin{Ppu=(USL-μ)/3 lt ,Ppl
=( μ- LSL)/3 lt }
1.前言
1.1质量管理的三个阶段
1.1.3全面质量管理阶段
在生产技术和企业管理中要求运用系统的观点 来研究质量问题。在管理理论上,突出重视人 的因素,强调依靠企业全体人员的努力来保证 质量。全面质量管理是“为了能够在最经济的 水平上、并考虑到充分满足顾客要求的条件下 进行生产和提供服务,并把企业各部门在研制 质量、维持质量和提高质量方面的活动构成为 一体的一种有效体系”。
因引起的正常波动, 但不能告知此异常是什么因素引 起的
2. SPC的基本概念
2.2 SPC 可以做什么?
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。
2.3 术语解释——六西格玛术语
名称
解释
普通原因
造成变差的一个原因,它影响被研究过程输出
(Common Cause) 的所有单值;在控制图分析中,它表现为随机
过程变差的一部分。
过程能力
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限
(Process Capability) 的距离,用Z来表示。
移动极差
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
名称
解释
中心线
控制图上的一条线,代表所给数据平均值。
(Central Line)
过程均值(Process 一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均
Average)
值,通常用 X 来表示。
链(Run)
控制图上一系列连续上升或下降,或在中心线之上 或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原 因的依据。
过程的单个输出之间不可避免的差别;变差的原因 变差(Variation) 可分为两类:普通原因和特殊原因。
特殊原因 (Special Cause)
一种间断性的,不可预计的,不稳定的变差根源。 有时被称为可查明原因,它存在的信号是:存在超 过控制限的点或存在在控制限之内的链或其它非随 机性的图形。
2.3 术语解释——SPC常用术语
名称
短期工程能力指数 CP
CPK
PP
解释
CP 指工程的平均值和规格中心值相重合时的短期 工程能力指数(在Minitab)。
CP =(USL-LSL)/6 st。 st 表示短期标准偏
差。
CPK工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工程能力
指数。 CPK = Nin{Cpu=(USL-μ)/3 st ,Cpl =( μ-
生产过程质量控制
之SPC
为之于未有,治之于未乱
根据典记,魏文王曾求教于名医扁鹊:“你们兄弟三人, 都精于医术,谁的医术最好呢?”扁鹊:“大哥最好,二 哥差些,我是三人中最差的一个。” 魏王不解。
扁鹊解释说:“大哥治病,是在病情发作之前,那时候 病人自己还不觉得有病,但大哥就下药铲除了病根,使他 的医术难以被人认可,所以没有名气,只是在我们家中被 推崇备至。我的二哥治病,是在病初起之时,症状尚不十 分明显,病人也没有觉得痛苦,二哥就能药到病除,使乡 里人都认为二哥只是治小病很灵。我治病,都是在病情十 分严重之时,病人痛苦万分,病人家属心急如焚。此时, 他们看到我在经脉上穿刺,用针放血,或在患处敷以毒药 以毒攻毒,或动大手术直指病灶,以为我的医术高明,所 以我名闻天下。”魏王大悟。
1.前言
1.1质量管理的三个阶段
1.1.2统计质量控制阶段
以数理统计理论为基础的统计质量控制的 推广应用始自第二次世界大战。由于事后检验 无法控制武器弹药的质量,美国国防部决定把 数理统计法用于质量管理,并由标准协会制定 有关数理统计方法应用于质量管理方面的规划, 成立了专门委员会,并于1941~1942年先后公 布一批美国战时的质量管理标准。
80年代许多大公司纷纷积极推广应用SPC
2. SPC的基本概念
2.5 为什么要学习 SPC ?
分布宽度 (Spread)
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
中位数 ˜x
将一组测量值从小到大排列后,中间的值即为中位数。 如果数据的个数为偶数,一般将中间两个数的平均值 作为中位数。
单值
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量,通常用
(Individual) 符号 X 表示。
2.3 术语解释——SPC常用术语
1.前言
1.1质量管理的三个阶段
1.1.1质量检验阶段
20世纪前,属于“操作者的质量管理”。 20世纪初,质量管理的职能由操作者转移给 工长,是“工长的质量管理”。 随着企业生产规模的扩大和产品复杂程度的 提高,大多数企业开始设置检验部门,这时是 “检验员的质量管理”。 上述几种做法都属于事后检验的质量管理方式。
2.SPC的基本概念
2.1 SPC 是什么?
•统计过程控制( Statistical Process Control简
称SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。用
控制图分析、监控和改进过程的方法。 一种用于检测异常的工具 可判断过程的变差,及时告警 它主要区分由特殊原因引起的异常波动还是由普通原
(Moving Range)
2. SPC的基本概念
2.4 SPC 的发展及应用
SPC 源于20年代,以美国休哈特(She whart) 博士发明控制图为标志。
二战中美国将其制定为战时质量管理标准,对 军工产品的质量保证和及时交付起到了积极的作 用。
50年代在日本工业界大量推广应用,对日本产 品质量的崛起起到了至关重要的作用。
2.3 术语解均值 (X) 一组测量值的均值
极差(Range) 一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
σ(Sigma)
用于代表标准差的希腊字母
标准差
(Standard Deviation)
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。
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