{品质管理SPC统计}统计过程控制(SPC培训

合集下载

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

统计过程控制SPC培训资料
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

统计过程控制(SPC)-培训教材

统计过程控制(SPC)-培训教材

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培训教程

SPC培训教程

SPC培训教程简介SPC〔统计过程控制〕是一种用于监控和控制过程质量的方法,通过对过程进行统计分析和控制,可以减少过程的变异性,提高产品质量的稳定性。

本培训教程将为你介绍SPC的根本概念、常用工具和应用方法,帮助你掌握SPC的核心原理和实践技巧。

第一章:SPC概述1.1 SPC的定义和作用SPC是一种用于监控和控制过程质量的方法,通过统计分析和控制过程变异性,提高产品质量和生产效率。

SPC可以减少过程中的变异性,并实现过程质量的稳定性。

1.2 SPC的优势 - 通过实时监控过程,即时发现异常情况,减少不良品数量和本钱 - 基于统计分析,可以定量评估和控制产品质量的稳定性- 提高生产效率,减少资源浪费1.3 SPC的应用范围 - 制造业:电子、医疗、汽车等 - 效劳业:金融、电信、物流等 - 过程控制领域第二章:SPC常用工具2.1 控制图控制图是SPC中最常用的工具,用于显示过程数据的变化趋势和规律。

常用的控制图包括:Xbar-R图、Xbar-S图、P图、C图等。

控制图可以帮助我们判断过程是否稳定,是否存在特殊因素。

2.2 测量系统分析〔MSA〕 MSA用于评估测量系统的准确性和可重复性,确保测量数据可靠可信。

常见的MSA方法有Gage R&R、线性回归分析、方差分析等。

2.3 过程能力分析过程能力分析用于评估过程是否满足产品质量要求的能力。

常用的指标有Cp、Cpk、Pp、Ppk等。

2.4 根底统计分析根底统计分析是SPC中的根底工具,包括均值、方差、标准差、偏度、峰度等统计指标的计算和分析。

第三章:SPC实施方法3.1 确定SPC应用的目标与范围在实施SPC之前,需要明确SPC的应用目标和范围,确定需要监控和控制的关键过程和指标。

3.2 数据收集与整理SPC需要大量的实时数据进行统计分析和控制,因此需要建立有效的数据收集和整理机制,确保数据的准确性和完整性。

3.3 控制限确实定控制限是用于判断过程是否稳定的界限,可以通过历史数据、样本数据或经验确定。

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!

SPC(Statistical Process Control) 统计过程控制培训课件

SPC(Statistical Process Control) 统计过程控制培训课件
二.SPC的作用(续)为设备验收提供资料应用SPC统计资料来验证设备能力,保证设备的接受水平提倡一次性将工作做好的精神强调工作质量技术管理人员给生产现场提供良好的服务;生产人员注重提高一次交验合格率。
Statistical Process Control
二.SPC的作用(续)发展企业文化,提高职工素质严谨的工作态度认真负责的精神形成一个有效的分析、解决问题的网络用共同的语言讨论质量问题自我参与和完善的意识
特殊原因
四. 持续改进及统计过程控制概述2.变差的普通原因和特殊原因(续)(通常也叫可查明原因)是指造成不是始终作用于过
每件产品的尺寸与别的都不同
范围但它们形成一个模型,
范围 范围 范围若稳定, 可以描述为一个分布
范围
范围
范围分布可以通过以下因素来加以区分
位置 分布宽度
形状
或这些因素的组合
目标值线
不精密
精密
准确
不准确
• •
••
••••


•• •
••••
•••
•••
Statistical Process Control
使用控制图的准备1、建立适合于实施的环境a 排除阻碍人员公正的因素b 提供相应的资源c 管理者支持2、定义过程根据加工过程和上下使用者之间的关系,分析每个阶段的影响因素。
Statistical Process Control
三.SPC常用术语解释(续)
名 称
解 释
总 体
又称母体,是指所要研究对象的全体;
样 本
从总体中随机抽取出来的,对它进行测量、分析的一部分个体;
样 品
又称个体,样本中的每一个研究对象;
样本大小

SPC统计及品管手法培训

SPC统计及品管手法培训

SPC统计及品管手法培训简介SPC(Statistical Process Control)是一种统计过程控制方法,用于监控和管理生产过程中的变异性,从而提高产品质量并降低成本。

品管手法(Quality Control Methods)是一系列用于确保产品和服务质量的技术和方法。

本文将介绍SPC统计及品管手法的概念、原理、应用以及培训方法。

SPC统计的概念SPC统计是一种基于统计学原理的质量管理方法,它通过收集和分析数据来监控和控制生产过程中的变异性。

其核心思想是:如果生产过程的变异性可以控制在一定的范围内,那么产品质量就可以得到保证。

SPC统计通过对数据的收集和分析,可以及时发现生产过程中的异常情况,并采取相应的措施进行调整,以保证产品质量稳定。

SPC统计的基本原理是统计过程控制图的应用。

统计过程控制图是一种用于显示和分析过程数据的图表,常用的统计过程控制图有控制图、直方图、散点图等。

通过观察统计过程控制图上的数据,可以判断生产过程的稳定性和是否满足规定的质量要求。

SPC统计的核心指标有以下几个:1.均值(Mean):反映了生产过程的中心位置。

2.范围(Range):反映了多次测量之间的变异程度。

3.方差(Variance):反映了单次测量的变异程度。

4.标准差(Standard Deviation):反映了生产过程的总体变异性。

SPC统计可以应用于各个行业和领域,包括制造业、服务业、医疗保健等。

它可以用于监控和改进各种生产过程,如产品制造、服务过程等。

具体应用场景包括以下几个方面:1.控制生产过程中的变异性:通过对数据的收集和分析,可以判断生产过程是否稳定,并采取相应的控制措施来减少变异性,从而提高产品质量。

2.发现及时修正异常情况:通过对统计过程控制图的观察,可以及时发现生产过程中的异常情况,并采取相应措施进行修正,以防止不良品的产生。

3.提高生产效率:通过对生产过程的优化和控制,可以减少浪费和不必要的重复操作,从而提高生产效率和降低成本。

spc培训资料统计过程控制

spc培训资料统计过程控制

SPC培训资料统计过程控制1. 引言SPC,即统计过程控制(Statistical Process Control),是一种以统计方法为基础的过程监控和质量管理技术。

SPC旨在通过监控过程中的变异性,实现对过程的有效控制,从而提高过程的稳定性和质量。

本文档将介绍SPC培训资料统计过程控制的常用方法和步骤,以帮助读者理解和应用SPC技术,提高过程控制和质量管理的效果。

2. SPC培训资料统计过程控制的重要性SPC培训资料统计过程控制对于组织来说具有重要意义。

它可以帮助组织了解和控制生产过程中的变异性,及时发现和纠正过程中的问题,提高产品质量和降低生产成本。

同时,SPC还可以帮助组织实现持续改进,提高员工的技能和意识,培养团队合作和问题解决能力。

3. SPC培训资料统计过程控制的步骤SPC培训资料统计过程控制的步骤可以分为以下几个部分:3.1 确定关键过程和关键特性在开始SPC培训资料统计过程控制之前,首先需要确定所要控制的关键过程和关键特性。

关键过程是指对最终产品质量有重要影响的过程,而关键特性则是指决定产品质量的重要参数。

3.2 收集数据在确定了关键过程和关键特性之后,需要收集与之相关的数据。

数据的收集可以通过检测和测量等方法进行,确保数据的准确性和真实性。

3.3 数据分析和控制图绘制收集到数据后,需要对数据进行分析,并将分析结果用控制图的形式进行可视化展示。

控制图可以帮助人们直观地了解过程的稳定性和变异性,及时发现异常和问题。

3.4 确定过程能力和性能指标在分析数据的基础上,需要确定过程的能力和性能指标。

过程能力指标反映了过程的稳定性和一致性,而性能指标则是衡量过程实际生产效果的主要指标。

3.5 确定过程改进措施根据数据分析和过程指标的结果,确定针对过程的改进措施。

改进措施可以涉及对过程的参数调整、设备维护或改进、员工培训等方面,旨在改善过程的稳定性和质量。

3.6 实施过程改进和监控确定改进措施后,需要实施这些措施,并监控改进效果。

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。

SPC统计过程控制完整版培训讲义

SPC统计过程控制完整版培训讲义

SPC统计过程控制完整版培训讲义一、背景介绍统计过程控制(SPC)是质量管理中的一种方法,用于监测和控制过程的稳定性和一致性。

它是质量管理的五大工具之一,常用于制造业、服务业等各个行业中。

二、SPC的定义SPC是通过对过程中的关键指标进行连续的统计分析和监测,从而实现对过程的控制和优化,以提高产品或服务的质量和一致性。

三、SPC的关键概念1.过程:指生产过程、服务过程中的关键环节。

2.正常变异:指过程中的正常、可接受的变化范围。

3.特殊因子:指突发的、非正常的变化,可能会导致过程偏离正常状态。

4.控制上限和控制下限:用于界定过程的正常变异范围的上下限。

5.控制图:用于图示化过程数据的统计变化,以便更直观地判断过程是否处于控制状态。

四、SPC的基本步骤1.确定质量特性:确定需要控制和监测的关键质量特性。

2.收集数据:收集与质量特性相关的数据。

3.绘制控制图:根据收集的数据,绘制相应的控制图。

4.判读控制状态:通过控制图,判断过程是处于控制状态还是非控制状态。

5.持续改进:根据判断结果,采取相应的措施进行持续改进。

五、SPC常用的控制图1.均值-极差控制图:用于监控过程的平均值和变异性。

2.均值-标准差控制图:用于监控过程的平均值和标准差。

3.层级控制图:用于监控多层次的过程数据。

4.高低控制图:用于监控过程中的极值。

5.统计过程能力图:用于评估过程的稳定性和能力。

六、SPC的应用场景1.制造业:用于监控生产线上的关键工艺参数,提高产品质量。

2.服务业:用于监控服务流程中的各个环节,提高服务质量和一致性。

3.供应链管理:用于监控供应链中的关键指标,实现供应链的稳定性和一致性。

4.项目管理:用于监控项目执行过程中的关键指标,提高项目交付的质量和效率。

七、SPC的优势和意义1.实时监控:能够在过程进行中及时发现异常情况,以便及时采取措施进行调整,确保产品或服务的质量。

2.数据驱动:以数据为基础,通过统计分析,能够更准确地判断过程的状态,确保决策的科学性和可靠性。

spc培训资料-统计过程控制

spc培训资料-统计过程控制

SPC培训资料 - 统计过程控制1. 简介统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)是一种用来监控和控制质量的统计方法。

它通过收集和分析过程中产生的数据,以便及时发现过程中的变异和偏离,并采取相应的措施,以保持过程处于一种可控状态,提高产品和服务的质量。

这份培训资料旨在介绍统计过程控制的基本概念、原则和工具,以帮助培训受众理解和应用SPC,提升质量管理能力。

2. SPC的基本原则统计过程控制依据以下几个基本原则:2.1 过程的可测量性和可控性SPC基于过程的可测量性和可控性原则。

每个过程都应该有明确的测量指标,并且这些指标应该是可测量的。

同时,过程操作者应该能够对这些指标进行控制,以实现过程稳定和质量控制。

2.2 统计思维和数据驱动的决策SPC强调统计思维和数据驱动的决策。

通过数据的收集、整理和分析,可以更加客观地判断过程的稳定性和性能。

基于数据的决策能够降低人为主观性的影响,并提高决策的准确性。

2.3 变异的存在和可降低性统计过程控制承认过程中的变异是不可避免的,但也认为它是可以降低的。

通过分析和改善过程,可以减小过程的变异性,提高过程的稳定性和可重复性。

3. SPC的基本工具3.1 控制图控制图是用来显示过程数据变化的图表。

它可以帮助我们判断过程是否处于可控状态。

常用的控制图包括:均值图(X-Bar Chart)、范围图(R-Chart)、标准差图(S-Chart)等。

控制图通常由中心线、控制限和过程数据点组成。

中心线代表过程的平均值,控制限表示过程的可控范围。

3.2 基本统计量基本统计量包括均值、方差、标准差等。

这些统计量可以用来描述过程的中心位置和数据的分布情况。

通过分析这些统计量,可以判断过程的稳定性和性能。

3.3 过程能力指数过程能力指数用来评估过程的稳定性和性能。

常用的过程能力指数有过程能力指数(Cp)、过程潜在能力指数(Cpk)等。

这些指数可以帮助我们确定过程是否满足质量要求,并进行过程改进和优化。

SPC统计过程控制最佳培训资料

SPC统计过程控制最佳培训资料

因果图 (鱼骨图)
人員 熟練程度
班別
機器
原物料
送料
模具精度 料量 銅片不良
文化程度
成型條件
機台穩定性
水份含量
人工取活 方法
放置手法
濕度 環境
溫度 清潔度
变形?
▪直方图
▪了解数据分布规律 ▪判断过程稳定性 ▪定性评价过程能力
▪柏拉图
找出“重要的少数” 因为80%的问题由
20%的潜在原因引起
▪散布图
SPC统计过程控制
培训资料
SPC培训内容
1) SPC 的含义、概念…… 2) SPC 的由来及发展历程…… 3) SPC技术原理…… 4) SPC推行的目的、对象、意义…… 5) SPC的方式、运行前提…… 6) 企业为什么要选择SPC, SPC可为企业带来什么好处……
SPC其含义是什么?
Statistical :统计- 以概率统计学为基础,分 析数据、得出结论;
SPC问题分析:柏拉图(Pareto Chart)、散布图(Scatter Plot)、趋势图(Trend Chart)等
SPC指标参数: Cp、Cpk、Pp、PpK、Ppm、 Sigma水平、不良率、直通率等
SPC 是工具
X His togram
SPC 在工厂…
供应商 IQC
IPQC PQC FQC OQC
PQC
P/QM: Yield, Cpk,Ppk,ppm…
PE: 生產數, 不良 數, 不良項, 生產 相關資料
QA: 檢驗數, 不 良數, 不良項,抽 檢相關資料 (P,U,C,Xbar…)
厂商别、机台别、操作 员别、料号别、 批号别、工单别、班别
SPC管制图 (控制图)

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。

{品质管理SPC统计}统计过程控制SPC讲义

{品质管理SPC统计}统计过程控制SPC讲义
1 )直观方法(传统方法), 2 )用统计控制方法;
二者之间有何区别呢?下面我们举例说明:
某公司是一家家电产品制造商,为了提高管理水平,导入了品质 成本管理体系,经过前期努力,其统计取得了前 5 个月的品质成本 数据如下表:
4 .观察和处理过程变异的两种方法:
时间
第1周 第2周
星期一
15632 17906
星期二
16320 16534
星期三
15698 16497
星期四
17102 15670
星期五
16587 15976
平均
16268 16517
第3周 第4周 第5周 第6周
16547 15960 16885 17532
17323 16231 17213 17574
17301 17457 16545 17210
制程控制系统
人 设备 材料 方法 环境
输入
有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
统计方法
我们工作 的方 式 / 资源 的融合
过程 / 系统
顾产客品或 服务
识别不断变化的 需求量和期望
输出
顾客的呼声
请试举例说明:工作生活中所见的过程事例。
一、什麽是统计过程控制
4 .质量特性二重性: 绝对的波动性和相对的稳定性
1) 质量——是过程的结果,是顾客关注的 核心;
2) 波动性是绝对的,稳定性是相对的; a 波动就是过程变异的外在表现; b 过程控制就是有效限制波动 , 强化或 增强稳定
一、什麽是统计过程控制
5 .统计过程控制的实质:
就是通过观察产品 / 过程波动 ; 分析 、鉴定产品 / 过程波动的原因,将其控制 在相对稳定的状态,从而保证过程输出 的稳定性。
  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)。

统计过程控制(SPC)培训ISO 9000标准对统计过程控制的要求统计过程控制是质量管理体系中统计技术应用的重要方面,是建立和运行质量管理体系中最重要的工作内容,也是保证质量管理体系运行有效性和效率的重要措施。

⏹ISO9004:1994标准中的“过程质量”要素,实质上是对过程控制策划的要求。

特别指出“ 过程策划应能确保各过程按规定的方法和顺序在受控状态下进行。

受控条件包括对物资、已批准的生产、安装和服务设备、形成文件的程序或质量计划、计算机⏹软件、引用标准/规章、批准的适用过程、人员、以及相关的辅助材料、公用设施和环境条件等进行适宜的控制”。

同时,还指出“使用控制图、统计抽样程序和方案等都是应用统计进行过程控制的有效方法”,并要求“具有足够的过程能力”。

关于过程控制的总则特别强调“产品寿命周期的各个阶段均应强调产品质量”。

并提出应在“物资控制、可追溯性、标识、设备控制和维护、过程控制管理”等方面实施。

⏹ISO9001:1994标准中的“过程控制”要素则是过程控制的实施。

指出“供方应确定并策划直接影响质量的生产、安装和服务过程,确保这些过程在受控状态下进行”。

对受控状态则进一步明确:“1)如果没有形成文件的程序就不能保证质量时,则应对生产、安装和服务的方法制定形成文件的程序;2)使用合适的生产、安装和服务设备并安排适宜的工作环境;3)符合有关标准/法规,质量计划或形成文件的程序;4)对适宜的过程参数和产品特性进行监视和控制;5)需要时,对过程和设备进行认可;⏹6)以最清楚实用的方式(如文字标准、样件或图示)规定技艺评定标准;7)对设备进行适当的维护,以保持过程能力。

”⏹尽管ISO9000:2000标准在文字和结构方面更加简练,但是对过程控制的要求并未减少,而且更加严格。

ISO9000:2000 标准对质量控制定义为:“质量控制是质量管理的一部分,致力于满足质量要求。

”并将应用包括统计技术在内的“过程方法”作为质量管理的八项原则之一。

⏹ISO9000:2000标准对过程和过程方法进一步解释为:“本标准鼓励组织在建立、实施质量管理体系以及改进其有效性时,采用过程方法,采用过程方法。

通过将输入转化为输出的活动可视为过程。

通常一个过程的输出可直接形成下一过程的输入。

组织内诸过程组成系统的应用,以及这些过程的识别和相互作用及其管理,可称之为过程方法。

”⏹ISO9000:2000标准还指出:“过程方法的优点是对过程组成的系统中的单个过程之间的联系以及过程的组合和相互作用进行连续的控制”。

过程方法在质量管理体系中应用时,强调以下方面的重要性。

⏹理解和满足要求;⏹需要考虑过程的增值;⏹获得过程业绩和有效的结果;⏹基于客观的测量,持续改进过程。

关于测量、分析和改进方面的要求是:⏹“应包括统计技术在内的适用方法及其应用程度的确定”为总的要求。

具体对过程的监视和测量的要求为:⏹“组织应采用适宜的方法对质量管理体系过程进行监视,并在适当时进行测量。

这些方法应证实过程实现所策划的结果的能力。

”对过程中获得的数据进行分析的要求为: ⏹“组织应确定/收集和分析适当的数据,以证实质量管理体系的适宜性和有效性,并评价在何处可以进行质量管理体系的持续改进。

”⏹综上所述,ISO 9000:2000标准对质量管理体系中每一个过程都提出了“受控、增值和持续改进”的要求。

因此,任何企业都不能满足于一个工序或一个部门应用了控制图的局部行为。

企业的过程控制必须经过精心的策划和认真的实施,才能保证通过实现统计过程控制,长期、稳定地向顾客提供优质的产品和服务,真正做到“以顾客为关注焦点”。

背景与概念:为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组, 一为过程控制组,学术领导人为休哈特(WalterA.S h ewhart);另一为产品控制组,学术领导人为道奇(Harold F.Dodge)。

其后,休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具———控制图(control chart),现今统称为SPC。

所谓SPC(统计过程控制)就是:为了贯彻预防原则,应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和检察,从而保证产品与服务满足要求的均匀性。

产品质量的好坏是由过程质量来决定的, 一个好的过程,它必须满足两个条件(1)处于值达到要求。

所受控状态(2)过程能力指数CPK以持续的过程改善对每个公司来讲都非常重要。

在过程控制最基本的统计运用,便是控制图及过程能力分析.在说明过程统计方法之前,先就过程统计的观念作一下简介。

统计基础:(1).算术平均值—X(简称均值)例如:A组:50,70,80,80,90B组:40,60,70,80,90则:X A=(50+70+80+80+90)/5=74 X B=(40+60+70+80+90)/5=68统计基础:(2). 极值—RR=X max -X min例如:A 组:30,50,60,70,90B 组:40,50,60,70,80 则:R A =90-30=60 X B =80-40=40 统计基础:(2).标准差--σnΣ(X i -X)2 = i=1 σn例如: A组:1,5,5,5,9B组:1,1,5,9,9则:σ= [(1-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(5-5)2+(9-5)2]/5 =2.53 σA= 3.58B(一)预防与查误有一句话在品管领域是非常实用的“第一次就把事情做好”,当然“预防胜于治疗”也有相同的意义。

查误可在不良发生后找出问题所在,而预防则可以防范不良之发生。

后者具有更积极的意义(二)过程控制系统所谓系统即是输入、过程、输出还有回馈所组成,如图:过程控制系统模式人机料法环境输入任何一种生产,即使在生产条件完全相同的条件下,其产品的特性值也不会完全一致,总是存在着波动,造成波动的原因可以分为普通原因与特殊原因。

1.普通原因(偶因)又称为一般、偶然、机遇原因,在制程中的自然或天生的变异,通常这些变异是由一些小的干扰造成,不容易控制,即使再好的过程,我们必须承认,必定有变异存在。

偶因引起的质量的偶然波动(简称偶波),偶波是不可避免的,但对质量的影响微小,故可以把它看作背景噪音而听之任之,所以我们认定当制程仅有普通原因(偶因)时,仍属于控制状态。

2. 特殊原因(异因)又称为非机遇原因,在制程中某些失误造成,失误的来源,可能为人、机器、材料、方法、环境等,此等变异比一般原因造成的变异大,且非周期性产生。

异因引起的异常波动(简称异波),异波对质量的影响大,且采取措施不难消除,故在过程中异波及造成异波的异因是我们注意的对象,一旦发生,就应该尽快找出,采取措施加以消除,并纳入标准化,保证它不再出现。

若异波发生则表示制程已经失去控制了。

3.偶因与异因的比较:偶因异因①始终存在与生产过程中。

生产中时有时无。

②对产品质量的影响微小。

影响较大。

偶因与异因的比较:偶因异因③受到的影响是随机的。

产品受到同一方向的影响。

④难以除去,不是技术上不难除去。

有困难,就是经济上不允许。

⑤偶因只能减小,不能彻底消除。

(四)过程控制及过程能力过程的状态有4种,用下表分类:分类可接受不可接受受控 1 2不受控 3 41. 受控可接受:制程符合要求(规格),且在制状态。

2.受控不可接受:虽在管制状态,但由于变异太大,无法符合要求(稳定的生产,但不合格品率一直处在高水平)。

必须降低偶因之变异,如工艺的设计缺陷,设备的先天不足。

3.不受控可接受:符合要求,但不在控制状态。

必须找出异因,着手改善。

4.不受控不可接受:无法符合要求,又不在控制状态。

必须同时降低偶因以及消除异因。

(五)过程改善过程之持续改善,可分为三个阶段:1.分析过程过程之现况过程之问题过程该如何进行使过程在统计控制状态决定过程能力2.维护过程监控过程绩效追查特殊原因并改善3.改善过程改变过程以进一步了解普通原因造成的变异降低一般原因造成之变异(六)控制图控制上限UCL中心线CL控制下限LCL1.控制图的种类:按使用目的分类:分析用控制图和控制用控制图1.控制图的种类:按用途分类:(1)计量值控制图:所谓计量值指控制图的数据均属于由量具实际测量而得,如长度、重量、电阻等。

例如:(a)均值-极差控制图X--R控制图(b)均值-标准差控制图X--s控制图(c)中位数-极差控制图X--R控制图(d)单值-移动极差控制图X--Rs控制图(2)计数值控制图:所谓计数值指控制图之数据以单位计数而得,如不良数、缺点数等。

例如:(a)不合格品率控制图P控制图(b)不合格品数控制图Pn控制图(c)单位缺陷数控制图C控制图(d)缺陷数控制图U控制图2.制作和使用控制图的的一般步骤:(1)收集预备数据(2)制作分析用控制图(3)计算过程能力指数(4)作控制用控制图(5)修正控制图3.控制图的判读判断过程稳态的准则(判稳准则):1.连续25个随机排列的点,界外点数d=0.2.连续35个随机排列的点,界外点数d≤1.3.连续100个随机排列的点,界外点数d ≤2. 3.控制图的判读判断过程异常的准则(判异准则):(1)判异准则有两类:一类:1.连续25个随机排列的点,界外点数d>0.2.连续35个随机排列的点,界外点数d>1.3.连续100个随机排列的点,界外点数d >2.4.另一类:5.界内的点排列不随机,有异常现象.(2)控制限内的点的排列无下列异常现象:常规控制图的国标GB/T 4091-2001的7种异常现象.(a)连续9点落在中心线同一侧;产生的原因:分布的X的μ在变小。

(b)连续6点或更多点呈上升或下降趋势;产生的原因:过程平均值的趋势在变化;可能是工具逐渐磨损,操作员技能的逐渐提高等。

(c)连续14点中相邻点上下交替;产生的原因:是由于轮流使用两台设备或由两位操作员轮流进行操作而引起的系统效应。

(d)连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外;产生的原因:分布的X的μ在变化。

(e)连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外;产生的原因:类似与(d),分布的X的μ在变化。

(f)连续15点在C区中心线上下;产生的原因:数据虚假或数据分层不够。

(g)连续8点在中心线两侧,但无一点在C区;产生的原因:数据分层不够。

4.二种常用控制图的计算公式:(1).X--R控制图X—均值R—极差X控制图主要用于观察正态分布的均值的变化,R控制图主要用于观察正态分布的分散情况或变异度的变化。

控制对象:长度,重量,强度,纯度,时间等。

计算公式:X--R控制图XX+A2R CLX= XUCL X = X+A2R UCL R =D4R CL R =R UCL R =D3R备注:公式中的A2、D3、D4均为参数可以查表或计算得到。

相关文档
最新文档