统计过程控制(SPC)程序
统计过程控制作图步骤
统计过程控制(SPC)作图步骤一、SPC作图步骤1. 确定SPC控制点,选择适合的控制图类型2. 建立分析用控制图2.1确定样本组数和样本容量.根据取样检验的可能性和必要性来确定打点频度,使组内变差小,组间变差大;一般可使用等时抽样方法;通常要求25或更多个子组内包含100或更多的单值读数。
2.2 收集数据,运用minitab统计软件作分析用控制图,主管工程师对异常情况分析原因,采取措施,消除异常因素。
补充数据,重新计算控制界限,直到找到统计受控状态,进行初始过程能力研究分析。
3.建立控制用控制图3.1主管工程师把统计受控状态下(稳定状态)确定的控制图转化为控制用控制图,在控制图标准格式上按适用的控制界限作图。
现场操作人员进行生产控制,并对SPC控制点按确定的打点频度以时间先后在控制图上打点。
4、诊断与解决问题4.1主管工程师定期对SPC控制点进行诊断,对发现的问题进行根本原因分析,提出解决措施,消除产生异常的原因,必要时调整控制界限。
4.2 SPC应用分析主管工程师定期对SPC控制点应用情况进行分析,计算过程能力指数,分析过程能力改进情况,需要时调整过程。
二、建立控制图,进行控制的一般步骤:(以X-R图为例)(1)确定SPC控制点、样本组数和样本容量,选择适合的统计技术、控制图类型(2)收集k组预备数据(也称为参考数据),计算每一个样本的均值与极差。
(通常要求25或更多个子组内包含100或更多的单值读数。
) (3)首先计算k个样本极差的均值,记为R,这便是R控制图的中心线。
并计算R图的控制限。
(4)作R图,将各样本点与控制限进行比较,检查数据点有无失控或异常模式。
对发现的失控或异常进行分析,找出原因。
(5)剔除异常的子组,重新计算R图CL,UCL,LCL,再次确认所有点受控。
必要时,可以反复“识别-纠正-重新计算”这一过程,直到所有点受控。
(6)当异常的子组剔除后,用留下的子组数据,计算R和X,并计算它们的上下控制界限。
【8A版】SPC控制程序文件
【8A版】SPC控制程序文件一、目的SPC(统计过程控制)控制程序的目的在于通过运用统计技术对生产过程中的各个阶段进行监控和评估,及时发现过程中的异常波动,采取相应的措施进行纠正和预防,从而确保产品质量的稳定性和一致性,提高生产效率,降低生产成本。
二、适用范围本 SPC 控制程序适用于公司内所有生产过程中关键质量特性的监控和控制,包括原材料采购、零部件加工、产品装配、成品检验等环节。
三、职责分工1、质量部门负责制定和维护 SPC 控制计划,确定需要控制的关键质量特性、控制方法、抽样频率和样本数量等。
收集和分析质量数据,绘制控制图,并对过程的稳定性和能力进行评估。
当发现过程异常时,组织相关部门进行原因分析,制定改进措施,并跟踪措施的实施效果。
2、生产部门按照 SPC 控制计划的要求进行生产过程的操作和监控,确保生产条件的稳定。
负责对生产过程中的设备、工装进行日常维护和保养,保证其处于良好的运行状态。
配合质量部门进行过程异常的原因分析和改进措施的实施。
3、技术部门负责提供生产过程中的技术支持,确定合理的工艺参数和作业指导书。
参与过程异常的原因分析,对工艺改进提出建议和方案。
4、其他相关部门按照职责分工,配合质量部门、生产部门和技术部门做好 SPC 控制工作。
四、工作流程1、确定关键质量特性质量部门根据产品的质量要求、客户的需求以及以往的生产经验,确定需要进行 SPC 控制的关键质量特性。
这些关键质量特性应能够反映产品的主要性能和质量指标。
2、制定控制计划质量部门根据确定的关键质量特性,制定 SPC 控制计划。
控制计划应包括控制项目、控制方法、抽样频率、样本数量、测量工具、控制图类型、控制限的计算方法、异常判定准则等内容。
3、数据收集生产部门按照控制计划的要求,在生产过程中对关键质量特性进行抽样测量,并将测量数据记录在相应的表格中。
数据的收集应保证准确、及时、完整。
4、绘制控制图质量部门将收集到的数据输入到统计软件中,绘制相应的控制图,如均值极差控制图(XR 图)、均值标准差控制图(XS 图)、中位数极差控制图(XR 图)等。
IATF16949统计过程控制程序(SPC)
文件制修订记录1.0目的指导过程控制,对过程特性的变化进行监控及评估,并将其变化控制在过程界限内,达到不断改善过程的目的。
2.0范围X-R管制图、P管制图、Cpk(制程能力指数)的运用管理。
3.0权责3.1研发技术部:对量产前管制界限的制定及量产前异常原因的分析,并改进措施的跟进。
3.2品质体系部:对量产中样品数据的收集,SPC管制图的制作与分析,提出异常的现象,并改进措施的跟进。
3.3制造部:对品质体系部提出的量产中有异常现象的原因进行分析。
4.0定义4.1 计量值特性凡产品的品质特性以实际量测方式取得的特性称为计量特性,例如重量或长度等。
4.2 计数值特性凡产品的品质特性不连续,不易或不能以实际量测方式取得,只能间断取值的特性,例如不合格数、不良品率等。
5.0流程图:无6.0程序内容6.1管制图使用规划及选择原则6.1.1 使用规划由工程部根据各制造过程或工序影响因素及质量特性,结合成本及效益,从为公司增值的角度,全面规划需采取管制图控制的制程或工序。
6.1.2 选择原则6.1.2.1 计量值特性选用X-R管制图。
6.1.2.2 计数值特性选用P管制图。
6.2管制图绘制、使用步骤6.2.1第一次使用管制图的作业程序6.2.1.1 决定须管制的特性。
6.2.1.2 搜集35组数据。
6.2.1.3 计算中心线(平均值)及管制上、下限。
6.2.1.4 绘制管制图。
6.2.1.5 检查是否有超出管制界限的点。
6.2.1.6 将这些超出管制界限的资料剔除重新计算中心线(平均值)及管制上、下限。
6.2.1.7 决定管制图的中心线(平均值)及管制上、下限。
6.2.2 现场使用管制图的作业程序6.2.2.1 在新的管制图纸划出管制图的中心线(平均值)及管制上、下限。
6.2.2.2 依规定的抽样频率及抽样数,并将所得资料记录于管制图上,且依所使用的管制图种类进行计算。
6.2.2.3 将计算结果点于管制图上。
6.2.2.4 管制图判读及异常管制图纠正/预防措施a.依管制图判读原则对管制图进行判读。
统计过程控制(SPC)
(三) x R 控制图的操作步骤
1. 确定控制对象(统计量) 2. 收集k组预备数据(一般K=25;每组数
据个数n ≥ 2;遵循合理子组原则) 3. 计算每一个样本的均值 X i 与极差 Ri 。 4. 计算 X与R 5. 计算R图控制限并作图 6. 用各样本点绘在图中,判断状态。
分析过程若失控或异常,找出原因, 进行纠正,防止再发生。
7. 计算 X 图控制限并作图,判断状态。 8. 计算过程能力指数验证是否符合要求 9. 延长控制限,作控制用控制图,进行日
常管理
四、 X S 图(掌握) 五、X-Rs图(了解)
六、Me-R图(了解)
七、P控制图
(一)P控制图的控制状态
P 常数
n
n
ˆp p di / ni
i1 i1
(二)P控制图的统计基础为二项分布,其
内容 (1)利用控制图分析过程的稳定性,对
过程存在的异常原因进行预警;
(2)计算过程能力指数分析稳定的过程 能力满足技术要求的程度,对过程质量进行 评价。
三、统计过程控制的特点 是一种预防性的方法 贯彻预防原则是现代质量管理的核心 强调全员参与
SPC的涵义
为了贯彻预防原则,应用统计技术对 过程各阶段评估和监控,建立并保持过程 处于可接受的并且稳定的水平从而保证产 品与服务符合规定的要求的一种质量管理 技术。
过程能力指数 过程性能指数
CP
TU TL 6ˆ ST
PP
TU TL 6ˆ LT
其中 ˆ St —— 短期波动的标准差估计,在稳态
下计算
ˆ St
R d2
或
S C4
ˆ Lt —— 长期波动的标准差估计,在实
际情况下计算 ˆ Lt S
统计过程控制(SPC)之中位数与极差控制图的使用及建立
如有异常点,则必须调查原因,并采取必要的措施
x 控制限,再次检查是否有异常的点; 舍弃异常的组,然后重新计算 ~ 如果有,则应重复进行:识别—纠正—重新计算,直到消除异常点 为止 x 图上删除的组,也应相应的从 R 图上删除 从~
重复步骤六到步骤十一,直到无异常点出现为止
40 41 42 43 步骤十二: 和 规范进行比 较
根据判异准则进行判定 如有异常点,则必须调查原因,并采取必要的措施 查明原因后,删除该组,重新计算 R 控制线,再次检查是否有异常 的点;如果有,则应重复进行:识别—纠正—重新计算,直到消除 异常点为止
36 37 38 39 步骤十一: 分 ~ 析x 图
x 图上删除 从 R 图上删除的组,也应相应的从 ~
~ x R 控制图的检出过程不稳定的能力不如 x R 控制图
适用于产量比较大,加工稳定的过程 用于计量值的特性为:长度、厚度、浓度、重量等 由于描述的中间的单点的值,因此可以显示过程输出的分布宽度,容易预见过程变 差的趋势 由于一张图上可以显示中位数及分布宽度,可以用来对几个过程的输出或同一过程 的不同阶段的输出进行比较 步骤一: 子组 选择 保证每个子组内零件都是在很短时间内及其非常相似的条件下生产 出来的,使子组内变差少 子组是单一的过程流生产的产品 初期时,一般选择子组内有 10~25 件生产的产品组合 努力使子组内的变差只有普通原因 子组的容量保持恒定 一般保证子组数在 25 组或以上 在适当的时间内收集 25 组以上,保证子组能够反应潜在的变化 子组必须能够反应潜在的变化,这些变化可能是换班、操作人员更 换、温度趋势、材料批次等原因造成的 在初始阶段,通常在较短时间的间隔内收集
如果数据的分布和规范公差相比有较多的余量,计算平均值并未在 公差中心,基本上也可以接受的 确定过程是否满足顾客的需求
SPC统计过程控制程序
5.3.6应意识到并不是所有的特殊原因都是有害的,有些特殊原因可以对制造改进起到积极作用。应对这些特殊原因进行评定。
5.2现行过程能力的研究:
5.2.1当制造件正式批准后,进行批量制造的第二个月开始,横向协调小组成员进行现行过程能力的研究;
5.2.2在稳定的制造过程中发生重要的过程事件时,应在过程控制图表上加以记录,如:更改工装、机器维修、原材料批号更改、工艺参数的调整、操作人员的更换等;
5.2.3在以下情况必须重新进行过程能力的研究:
6.相关文件:
6.1《统计过程控制(SPC)》参考手册;
6.2《纠正预防措施控制程序》;
7.质量记录:
7.1《控制图》;
8.流程图:
无
5.3.4控制图判异准则:控制图中出现以下情况时可以判定异常:
a)有超出控制限的点;
b)有7点以上连续在中心线的同侧;
c)有7点以上连续在控制限第3区间附近;
d)有7点以上连续上升或下降;有明显的非随机图形,主要包括:有周期性、分布宽度异常、明显的上升或下降趋势、子组内数据间有相关性等。
5.3.5异常处理:
a)控制计划中的特殊特性发生了变化;
b)控制图出现了异常(除偶然原因外,发生趋势性的变化);
c)设备重大维修之后,应做CMK(设备过程能力指数)检测。
5.3计量型数据控制图:
5.3.1控制图数据采集:
a)抽样时尽量保证子组中为连续抽样,并分不同模号进行统计。本公司选定子组大小初始研究时为5,之后可以适当减少;
SPC管理控制程序
---计算管制界限UCLR LCLR UCLXbar LCLXbarUC.=D4 RLCL R=D3 RUCL X=X+A RLCL X=X-A2R---画管制界限于管制图上⑷.R管制图分析:---超出管制界限点,需分析异常;---趋势:7点于平均值一边,或连续7点持续升高或降低,需分析异常;---非随机分布点:2/3点分布于一标准差区域,其余1/3点分布于2到3标准差区域,需分析异常;---发现异常及分析原因,可使用排列图及鱼骨图分析异常原因;---重新计算管制界限•将超出管制界限之点去除后,重新计算管制界限。
(5).Xbar管制图分析:---超出管制界限点,需分析异常;---趋势:7点于平均值一边,或连续7点持续升高或降低,需分析异常;---非随机分布点:2/3点分布于一标准差区域,其余1/3点分布于2到3标准差区域,需分析异常;---发现异常及分析原因,可使用柏拉图及鱼骨图分析异常原因;---重新计算管制界限.将超出管制界限之点去除后,重新计算管制界限。
(6).重新制定量产管制界限=R/d 2R new= d2UCL R=D4 R newLCL R=D3 R neW-CL R=D3 R new(2).组数至少25组以上。
(3).计算每一组的不良品数(np),并记录于“ CONTROLCHARTFORATTRIBUTEDA检验报告内)。
(4).将每一数值画于p管制图上。
(5).计算制程平均不良品比率。
n?P2 …“K P Kp = n2... n K(6).计算UCL及LCLo(7).将Pbar画实线,UCL及LCL画虚线于p管制图上。
消除其影响。
监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。
5-5SPC作业流程5-5-1决定管制项目(1).对客户明确要求的管制项目,生产制造过程中必须进行管控。
(2).由品质部、生产部门、营业课共同识别过程关键参数,选择管制项目5-5-2决定管制标准(1).客户明确要求的管制标准,生产制造过程中必须达到。
统计过程控制(SPC)
5-41
[例]设有某工序的上公差TU为0.2190, 下公差TL为0.1250,现场抽查的数据如 下表,其图如下图1.由图1可见,工序失控, 经过执行20字方针后,重新做图得到休 整后的图2.由图2可见,工序已经达到稳 态.故现在可对过程能力进行评价.
5-42
子组序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0.06 0.0086 0.0227 0.0135
0.01 5-43
0.22
0.21
UCL=0.2
133
0.2
平均值
0.19
X =0.19
0.18
状态III
状态IV(最不理想) 状态IV达到I的途径: ► IVIII ► IVIIII
调整过程即质量不断 改进过程
5-28
在控制状态下〔异因 消除,只有偶因〕
时间
下公差限
大小
上公差限
〔偶因的变异 减少〕
时间
在控制状态下,但工程 能力不足 〔偶因的变异太大〕
5-29
〔二〕控制用控制图 ► 当过程达到了我们所确定的状态后, 才能将分析用控制图的控制线延长作为控 制用控制图,应有正式交接手续. ► 判异准则 判稳准则 ► 进入日常管理后,关键是保持所确 定的状态.
偶然波动:偶因引起质量的波动 ,简称偶波;
异常波动:异因引起质量的 波动,简称异波. 5-16
2.控制图的第二种解释 假定现在异波均已消除,只剩下偶波,则此偶波的波动将
是最小波动,即正常波动.根据这正常波动,应用统计学 原理设计出控制图相应的控制界限,当异常波动发生 时,点子就会落在界外.因此点子频频出界就表明异波 存在. 控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学界限.
统计过程控制(SPC)程序
统计过程控制(SPC)程序1 目的为了解和改善过程,通过对过程能力的分析、评估使其有量化资料,为设计、制造过程的改进,选择材料,操作人员及作业方法,提供依据和参考。
2 范围本程序适用于*****有限公司做统计过程控制(P P K、C P K、CmK 、PPM)的所有产品。
3 术语和定义SPC:指统计过程控制。
CpK:稳定过程的能力指数。
它是一项有关过程的指数,计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。
PpK:初期过程的能力指数。
它是一项类似于C P K的指数,但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。
C a:过程准确度。
指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。
C p:过程精密度。
指从生产过程中全数抽样或随机抽样(一般样本在50个以上)所计算出来的样本标准差(σ×),以推定实际群体的标准与的检定规划5: (9单侧)检定规划6: (14检定规划7: (15C)检定规划8:7 抽样检验作业指导书本作业指导书规定了器材、零件、成品抽样检验的方法和步骤。
在编制抽样检验方法时可参照下列相关内容。
1.确定抽样检验的范围如:器材的品种,零件的种类。
2. 规定可接受的质量水平AQLAQL值取值范围:0.010`~103.规定接受数:AC=C 拒收数:Re=C+1本作业指导书规定:C=04.查表确定样本量(见下页)5.随机抽样的方法:a)随机数的取得。
b)待检总体的编号。
c)采用不重复抽样的方法。
6.样本检验结果的取得。
7.检验批合格与否的判定。
如果r≦c认为该批合格、接受。
如果r﹥c认为该批不合格、拒受。
8. 形成本次检验过程的记录。
统计过程控制(SPC)及反应计划
深圳亚翔塑胶五金厂ATLAS PLASTICS&METAL PRODUCT FACTORY SZ文件/指引名称统计过程控制(SPC)及反应计划文件/指引编号TS-QW-EG-04页数1/8文件/指引版本 A 生效日期2006-06-01编写人吴永东部门主管审批李承俊管理者代表确认金东奎生效日期版本修改履历2006-06-01 A 首次发行受控编号1A 2A 3A 4A 5A 6A 7A 8A 接收部门总经办营业部采购部工程部成型部品质部装配部仓务部接收人/受控编号9A 10A 11A接收部门行政部财务部信息技术部接收人/文件控制印章如印章之颜色不是红色﹐则是非受控副本﹐文件/指引名称统计过程控制(SPC)及反应计划文件/指引编号TS-QW-EG-04页数2/8文件/指引版本 A 生效日期2006-06-011. 目的通过应用控制图方法,对产品制造过程关键工序的主要质量特性/重要特性进行控制,及时发现异常因素并加以消除,确保工序处于稳定的受控的状态。
2. 范围适用于公司生产过程各关键工序主要质量特性/重要特性的控制。
3. 术语及定义3.1术语σ标准偏差 CL 中心线LCL 控制下限 LSL 规格下限UCL 控制上限 USL 规格上限SPC 统计过程控制 PP 过程实绩CP 能力指数 CPk 稳定过程的能力指数3.2定义计量型数据:可以连续不间断取值的数据。
计数型数据:不可以连续不间断取值的数据。
稳定性:不存在变差的特殊原因处于统计控制的状态。
规格限:本公司或由供应商或客户对相关过程或产品特性所定的控制界限。
变差:过程的单个输出之间不可避免的差别,原因可分成两类:普通和特殊原因。
4.职责4.1技术部4.1.1 在制定控制计划中确定关键的工序参数或控制特性;4.1.2 选取合适的控制图类型(如: X-R,np图),确定取样数量及测试频率;4.1.3 计算持续的中心线和控制界限,包括对控制界限进行修订;4.1.4 检查完成的控制图,分析其趋势/异常情形;4.1.5 工序能力的研究。
统计过程控制(SPC)-课程大纲
《TS16949 五大核心工具-SPC&MSA》课程大纲
6.6 不可重复的测量系统分析研究 7、 案例分析 8、 课程回顾
三、车行业核心工具审核技巧 四、案例练习
课程大纲
二、 测量系统分析(MSA)
1、 测量变差对产品及过程监控的影响 2、 MSA 基本术语 3、 测量系统的策划 4、 MSA 评估流程 5、 试验程序开发 5.1 MSA 评定的阶段 5.2 MSA 分析计划制定 5.3 MSA 取样方法 5.4 误差类型及接受准则 6、 MSA 统计评估 6.1 偏倚 6.2 稳定性 6.3 线性 6.4 GRR 或 R&R(重复性和再现性) 6.5 计数型测量系统研究( Kappa 研究)
《TS16949 五大核心工具-S6949 五大核心工具 课时: 14 小时 SPC & MSA 一、 程师、 质量控制分析与改进人员 培训对象:研发工程师、工艺工
统计过程控制(SPC)
1、质量检验发展简介 2、统计技术基本概念 3、过程变差及其产生原因 4、过程控制与过程能力 5、统计过程控制建立流程 5.1、 抽样设计和子组划分 5.2、 控制图解释 6、计量型控制图 6.1 Xbar - R 图 6.2 Xbar - S 图 6.3 X-MR 图 7、计数型控制图 7.1 p 图 7.2 np 图 7.3 c 图 7.4 u 图 8、过程能力 8.1 过程能力指数分类 8.2 Cp、Pp 8.3 Cpk、Ppk 9、案例分析 10、课程回顾
SPC操作手册(详细完整版)
SPC操作⼿册(详细完整版)SPC操作⼿册SPC即统计过程控制(Statistical Process Control)。
SPC主要是指应⽤统计分析技术对⽣产过程进⾏实时监控,科学的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,以便⽣产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。
在⽣产过程中,产品的加⼯尺⼨的波动是不可避免的。
它是由⼈、机器、材料、⽅法、和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种:正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。
它对产品质量影响较⼩,在技术上难以消除,在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。
它对产品质量影响很⼤,但能够采取措施避免和消除。
过程控制的⽬的就是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。
SPC技术原理:统计过程控制(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。
当过程仅受随机因素影响时,过程处于统计控制状态(简称受控状态);当过程中存在系统因素的影响时,过程处于统计失控状态(简称失控状态)。
由于过程波动具有统计规律性,当过程受控时,过程特性⼀般服从稳定的随机分布;⽽失控时,过程分布将发⽣改变。
SPC正是利⽤过程波动的统计规律性对过程进⾏分析控制的。
因⽽,它强调过程在受控和有能⼒的状态下运⾏,从⽽使产品和服务稳定地满⾜顾客的要求。
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做到"事前"预防和控制,SPC可以:·对过程作出可靠的评估;·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。
SPC程序
制订部门 ISO 委员会代表版次 A0 生效日期2017年5月5日页次制订 审查核准 3/2 G 、可以防止不必要的过程调整; H 、提供诊断信息;I 、提供关于过程能力的信息; J 、区别特殊原因和普通原因变差; 6.3.2、控制图的基本构成6.3.3 过程控制限——统计控制限均值+/-3σ 6.3.3.1 计算过程均值(X )和平均极差(R ) X=X1+X2+…+XK/K R=R1+R2+…+RK/K 式中:K 为组的数量6.3.3.2 计算均值的上(UCLX)、下(LCLX)控制限和极差的上(UCLR)、下(LCLR)控制限 UCL X=X+A 2R LCL X=X-A 2R UCL R=D 4RLCL R=D 3R (每组样本容量小于7时,不予考虑)式中:A 2、D 4、D 3为常数,随每组样本容量的不同而不同,见下表: n 2 3 4 5 6 A 21.881.0230.7290.5770.483控制上限中心线控制下限标绘点制订部门 ISO 委员会代表 版次 A0 生效日期2017年5月5日页次制订 审查核准 4/2 D 4 3.267 2.574 2.282 2.114 2.004 D 3————————6.3.4、控制图表的基本构成6.3.5、控制图的关键要素制订部门 ISO 委员会代表版次 A0 生效日期2017年5月5日页次制订 审查核准 5/2控制图日志说明:1、在过程最初的分析期间,关于哪些可能成为特定过程的潜在特殊原因的知识可能是不完善的。
因此,最初的信息收集活动可能包括了那些被证明并不是特殊原因的事件。
2、应该包括变差的任何潜在来源(例如:班次、机器设备、材料批次、刀具、夹具、模具等的变更)以及对不受控信号(OCS ,Out of Control Signal )所采取的任何解决措施。
6.3.6 分析用控制图VS.控制用控制图 分析用控制图控制用控制图1、主要分析过程是否稳定和受控,是否处于统计的稳定状态和技术的稳定状态,此时分析的数据常为某一时间段的数据,如一个星期或是一个月;控制用控制图的控制限也即由此阶段的分析而得到的,这是分析用控制图的主要任务之一1、当分析过程之后,证明其是稳定的,则要对过程进行日常的监控,此时就要用到控制用控制图来实现监控的功能,控制图的控制限就是在分析阶段时得到的(此时采用的工具软件和分析阶段的工具软件是不一样的,系统记录的是每天或是每个班次的数据)2、用途:(1)所分析的过程是否稳态;(2)过程能力指数是否满足要求2、当过程达到我们所确定的“统计稳态和技术稳态”后,才能将分析用控制图的控制线延长作为控制用控制图。
统计过程控制(SPC)手册
统计过程控制(S P C)参考手册本手册所描述控制图的选用程序第I章持续改进及统计过程控制概述本书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。
本手册的第I章阐述了过程控制和背景知识,解释了一些重要的概念:如变差的特殊及普通原因,并介绍了控制图,这个用来分析及监控过程非常有效的工具。
第II章描述了构造和使用计量型数据控制图表(定量的数据,或测量)的X—R,X—s图,中位数图以X—MR(单值及移动极差)图。
这一章还介绍了过程能力的概念并讨论了广泛应用的指数及比值。
第III章介绍了用于计数型数据(定性数据或计数值)的几种控制图:p图、np图、c图及u图。
第IV章介绍了测量系统分析的内容并列举了适当的例子。
附录包括分组及过度调整的例子,如何使用控制图的流程图、常数及公式表、标准正态分布以及可复制的空白表等。
术语索引给出了本手册所使用的术语及符号的解释,参考文献一节向读者提供了进一步学习的材料。
在开始讨论之前,需进行六点说明:1.收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标,最终目标应是对读者的过程不断加深理解。
当一个没有任何改进的技术专家是很容易的。
增加知识应成为行动的基础;2.研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域,可以是在车间中或办公室里。
例子有:机器(性能特性)、记帐(差错率)、总销售额、浪费分析(废品率)、计算机系统(性能特性)及材料管理(运送时间)。
本手册重点放在车间应用中。
3.SPC代表统计过程控制,不幸的是在北美统计方法常用于零件而不是过程。
应用统计技术来控制输出(例如零件)应仅仅是第一步。
只有当生产输出的过程成为我们努力的重点。
这些方法才能在改进质量,提高生产率,降低成本上发挥作用;4.尽管本书的每一点是通过已完成的例子来说明,要真正理解这些知识需要进一步与过程实际相联系。
研究读者自己的工作场所或相似的部门中的实际例子是对本书的重要补充。
然而,现有过程信息不能代替实际工作经验;5.本书可看成应用统计方法的第一步。
SPC统计过程控制管理程序
文件编号
版本号
A/0
SPC 统计过程控制管理程序 制定部门
生效日期
(精确到比观测值多一位小数)
计算总平均值(x)
x=x1+x2+x3+ … … xn/n
(精确到比观测值多二位小数)
计算各组数据极差 R
R=Xmax-Xmin
计算极差的平均值(R)
平均值-极差图
R=R1+R2+R3+……Rn/n
计算 x 图上下控制界限
统计工具的选择:在产品质量先期 《 初 始 过 程 能
策划阶段期间,需先针对每项制 力研究计划表》
程,妥当地决定选择其适当的统计际情况,参阅《SPC
统计制程控制工作指引》,对于计量型统
计数据,使用平均值-极差控制图。对于
计数型统计数据,使用不良率控制图填
写《初始过程能力研究计划表》。
量审核结果等资料的统计分析。
3.职责
3.1 品保部:负责统计技术的选用,人员培训,对产品和过程特殊特性、重要特性进行数据的收集、
分析及处理,采用相应的的 SPC 统计控制图控制,并组织相关职能部门制定纠正和预
防措施,验证效果。
3.2 各部门负责各自相关数据的传递及纠正预防措施工的实施.
4.定义(无)
区或 A 区以外者。
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文件编号
版本号
A/0
SPC 统计过程控制管理程序 制定部门
生效日期
检定规则 2:(4/5 B)5 点中有 4 点在 B
区或 B 区以外者。
检定规则 3:(6 连串)连续 6 点持续地
上升或下降者
检定规则 4:(8 缺 C)有 8 点在中心线
spc制程管制作业流程
spc制程管制作业流程
SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一
种用于监控和控制过程稳定性和质量稳定性的方法。
SPC
包括以下作业流程:
1. 确定SPC的目标:确定需要监控和控制的重要工艺参数,以及所需的质量指标。
2. 收集数据:确定需要收集的关键工艺参数,并制定相应
的数据收集计划。
3. 设定控制限:根据历史数据或经验,计算控制限。
常见
的控制限有控制上限(UCL)和控制下限(LCL)。
4. 绘制控制图:将实际数据和控制限绘制在控制图上,以
便监控工艺的稳定性。
常见的控制图有均值图、范围图和
方差图。
5. 监控过程:定期收集数据,并将数据绘制在控制图上。
根据控制图的规则和模式,判断工艺的稳定性和可控性。
6. 分析异常数据:如果控制图显示异常数据点或规则违反,需要进行原因分析并采取相应的纠正措施。
7. 持续改进:根据分析结果,制定和实施改进措施,以提
高工艺的稳定性和质量。
以上是SPC的一般作业流程,根据具体的工艺和产品要求,可能会有一些特定的步骤和控制方法。
SPC控制程序
5.3.1.3计算出各项目类别所产生的数据及所占的比例;
5.3.1.4 将各项目按数据所占的比例的大小顺序排列;
5.3.1.5计算出数据所占的比例的累计值;
5.3.1.6以项目类别为横轴,以累计值为纵轴,绘出柱状图;
5.3.1.7连接累计曲线。
5.3.1.8 从图中找出不良影响累计比率达80%的原因,实施纠正及预防措施。具体办法按《纠正及预防措施控制程序》执行。
g.连续15个点排列在中心线1个标准差范围内(任一侧);
h.连续8个点距中心线的距离大于1个标准差(任一侧)。
5.4.5.3过程能力指数评估
A.将过程事件(如工具变更、机器修理、制程参数变更等)须记录于相应之 控制图及/或直方图上。
B.有关过程能力指数相关重要概念定义如下:
a.过程能力指数( ): 表征某特定过程固有变差的指标,仅适用于稳定过程,且数据呈正态分布。(参照本文5.4.4节内容)
b.点子排列呈随机状态。
5.4.5.2 有下列情形之一时,表明控制图处于非统计受制状态:
a.一个点远离中心线超过3个标准差;
b.连续7点位于中心线一侧;
c.连续7点上升或连续下降;
d.连续14点交替上下变化;
e. 三分之二的点距中心线的距离超过2个标准差(同一侧);
f. 五分之四的点距中心线的距离超过1个标准差(同一侧);
5.4.3 相关人员对样品进行检验并记录检验结果。
5.4.4数据处理
5.4.4.1 计算每个子组的均值 和极差 :
, ;
其中: 为子组内第 个测量值, 为子组样本容量。
5.4.4.2计算平均极差 和过程均值 :
,
SPC过程控制精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版1.统计过程控制SPC即统计过程控制。
是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制,从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
也是中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,该学院又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.目录一、spc的基础知识1.关于控制、过程、统计2.特性及其分类3.统计学基础二、spc的基本原理4.过程的理解与过程控制5.波动及波动的原因6.局部措施和系统措施三、统计过程的控制思想1.正态分布简介2.统计控制状态及两种错误3.过程控制和过程能力4.过程改进循环四、控制图类型1.控制图应用说明2.控制图的定义和目的3.控制图解决问题思路4.控制图益处5.控制图分类6.控制图的选择五、建立计算型控制图的步骤和计算方法1.均值和极差图2.均值和标准差图3.中位数和极差图4.单值和移动极差图六、计数型控制图与过程能力指数1.过程能力解释前提2.过程能力的计算3.过程能力指数4.过程绩效指数七、过程判异准则以下是常用的八项判异准则:1、一点落在A区以外;2、连续9点落在中心线同一侧;3、连续6点递增或递减;4、连续14点相邻点上下交替;5、连续3点有2点落在中心线同一侧的B区以外;6、连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外;7、连续15点在C区中心线上下;8、连续8点在中心线同侧。
SPC统计过程控制1、前言─SPC的由来、发展和基本要求2、识别关键控制点3、数据变异的衡量和分析· 直方图4、数据的动态变异· 控制图4.1、随机波动与异常波动4.2、ISO 8258:1991《休哈特控制图》(Control Chart)要点4.3、常规控制图的类型和实例s 控制图的结构和概念解释s 控制图类型和用途1) X平均与极差图(均值—极差控制图、均值—标准差控制图、中位数—极差控制图、单值—移动极差控制图)s 结构和应用流程s 举例2) I和MR控制图s 结构和应用流程s 举例3) 离散U、C、P、NP控制图s 结构和应用流程s 举例s 如何收集数据s 采样及数据收集s 设定和维持控制界限4.4、控制图制订和使用中的若干实际问题4.5、现代控制图技术案例5、过程能力与过程性能(Process Capability / Performance)分析以及相应的指数CPK、PPK的应用6、过程能力/性能的保证和提高---查找原因采取纠正/预防措施的逻辑推理工具s 5M1E要素s 分层法与排列图s 用于因果关系和逻辑关系分析的非数字资料方法工具: 因果图、系统图与“5Why分析表”、关联图、故障树分析(FTA)、过程决策程序图(PDPC)法7、如何实现有效的SPC现场控制s 受控的标准s 流程失控的表现s 失控的现场应对s 练习制作控制图进行失控分析s SPC实施中现场“看得见管理”应用的直观显示图表8、SPC的效果评估的方法s 显著性检验s 统计抽样检验9、回归分析s 一元线性回归分析s 曲线回归s 双列相关分析10、方差分析s 方差分析的基本概念及其应用s 方差分析在MSA(测量系统分析)中的应用s 多重比较:q检验11、试验设计(Design of Experiment, DOE) --介绍正交试验设计12、SPC项目的开展(SPC在QCC/QIT、6Sigma项目活动中的应用)如何创建SPC系统1、关键流程的确定2、稳定工艺过程3、过程能力的测定和分析4、确定控制标准5、选择和建立控制图6、制定反馈行动计划7、MSA测量系统分析8、SPC应用的有效性评估9、SPC应用的团队活动10、案例分析及实施疑难探讨SPC的有效实施一、原因分析目前我们国内许多企业也开始逐步认识和推广SPC,但并没有达到预期的效果,为什么呢?究其原因,主要可以分为以下几点:1、企业对SPC缺乏足够的全面了解2、企业对实施SPC的前期准备工作重视不够3、未能有效地总结和借鉴其他企业的经验二、改进对策针对以上原因,要保证SPC实施成功,企业应重视如下几方面的工作:1、领导的重视2、工程技术人员的认识和重视3、加强培训4、重视数据5、实施PDCA循环,达到持续改进统计工序控制即SPC(Statistical Process Control)。
统计过程控制(SPC)
5、SPC怎样起作用
SPC将制造过程的测量数据变成可视图。通过
读图工人可以辩别出制程是否是受控的,制程 是否在规格范围之内生产,所有这些在制程发
生时及时避免错误而不是等到事后才纠正。
6、SPC能解决的过程问题
➢ 经济性 ➢ 预警性/时效性 ➢ 分辨普通原因与特殊原因 ➢ 善用机器设备 ➢ 改善的评估
二、控制图
• 1、什么是控制图 • 2、控制图基本原理 • 3、控制图是如何贯彻预防原则的 • 4、控制图常用术语 • 5、控制图的分类 • 6、控制图的选用原则 • 7、控制图的判定规则 • 8、应用控制图需要考虑的一些问题
1、什么是控制图
控制图是对制程质量特性值进行测定、记录、 评估,从而监察制程是否处于控制状态的一种用 统计方法设计的图。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量数 值的描点序列。若控制图中的描点落在UCL与LCL 之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机,则表 明过程异常。控制图有一个很大的优点,即通过 将图中的点子与相应的控制界限相比较,可以具 体看见产品或服务质量的变化。
(3) Xmed-R控制图(中位数-极差控制图) Xmed -控制图检出力较差,但计算较为简单
(4)X-Rm控制图(个别值-移动极差控制图) 品质数据不能合理分组时使用,如液体浓度
• 计数值控制图
• (1) P控制图(不良率控制图) • 用来侦查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) • 用来侦查一个生产批中的实际不良数量(而不是与样
(2)品质变异因素的分类及其不同的对待策略
机遇原因之变机遇原因,其个别 之变异极为微小
3.几个较代表性之机遇原因如下: (1)原料之微小变异 (2)机械之微小掁动 (3)仪器测定时不十分精确之作 法
统计过程控制(SPC)
三、SPC进行步骤
※培训SPC,培训的主要内容有:a.SPC的重要性; b.正态分布等统计基本知识;c.质量管理七大 工具,主要是对控制图深入学习;d.两种质量 诊断理论;e.如何制定过程控制图;f.如何制定 过程控制标准。
※确定关键变量(即关键质量图表)。 ※提出或改进规格标准。 ※编制控制标准手册,在各部门落实。 ※对过程进行统计监控。 ※对过程进行诊断并采取措施解决问题。
➢ 它是自然界的一种最基本的最普遍的法则,反应了事物内在的变化规律; ➢ 它是我们进行统计分析的基础; ➢ 它使我们得以通过少量抽样来把握全体,从而节省大量人力、物力、财
力和时间。
❖正态分布的特点
➢ 形态如钟 ➢ 左右对称 ➢ 于平均值处分布的频数最多,此外,越远高平均值分布的频数也越少 ➢ 曲线下的面积为1
七、控制图的判断准则
当过程达到了我们所确定的状态后,才能将分析用控制图的 控制线延长作为控制用控制图,由于后者相当于生产中的大 法,故由前者转为后者对应有正式交接手续,这里要用到判 稳准则,在稳定之前要用到判异准则。
应用控制用控制图的目的是使生产过程保证在确定的状态, 在应用控制图的过程中,若过程不发生异常,则应执行: “查出原因,采取措施,保证消除,不再出现,纳入标准” 这20个字,使过程恢复原来的状态。
六、控制图
3、控制图原理的解释2 我们可以换一个角度来研究控制图的原理,根据来源的不 同,质量因素可以分成4MIE五个方面,但从对质量影响的 大小来看,质量因素可以分为偶然因素与异常因素。偶然因 素始终存在,短期内对质量影响微小,但难以去除,异常因 素则有时存在,对质量影响大,但不能除去。 偶然因素与异常因素引起过程质量的波动,如何发现异常波 动的出现呢?经验和理论分析说明,当过程存在偶然变动时, 过程的质量特性将会形成某种典型的分布(例如:正态分 布),如果有异常波动的产生,则过程的分布必会偏离原有 的典型分布,因此我们可以通过典型分布是否偏离就能判断 是否有异常原因引起的波动,而典型分布的偏离可以有控制 图检出。
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统计过程控制(SPC)程序
1 目的
为了解和改善过程,通过对过程能力的分析、评估使其有量化资料,为设计、制造过程的改进,选择材料,操作人员及作业方法,提供依据和参考。
2 范围
本程序适用于*****有限公司做统计过程控制(P
P K、C
P
K、CmK 、PPM)的所
有产品。
3 术语和定义
SPC:指统计过程控制。
CpK:稳定过程的能力指数。
它是一项有关过程的指数,计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。
PpK:初期过程的能力指数。
它是一项类似于C P K的指数,但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。
C a:过程准确度。
指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。
C p:过程精密度。
指从生产过程中全数抽样或随机抽样(一般样本在50个以上)所计算出来的样本标准差(σ
×
),以推定实际群体的标准差(σ)用3个标准差(3σ)与规格容许差比较。
PPM:质量水准,即每百万个零件不合格数。
指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。
PPM数据常用来优先制定纠正措施。
Cmk:设备能力指数:是反映机械设备在受控条件下,当其人/料/法不变时的生产能力大小。
4 职责
质量部负责统计过程控制的监督、管理工作。
5 PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法
1.质量水准PPM的过程能力计算及评值方法:
当产品和/或过程特性的数据为计数值时,制造过程能力的计算及等级评价方法如下:
(1)计算公式:
不良品数
PPM = × 1000000
检验总数
(2)等级评价及处理方法:
A PPM ≦ 233 制造过程能力足够。
B 233 < PPM ≦ 577 制造过程能力尚可;视过程控制特性的要求,进行必要的改进措施。
C 577 < PPM ≦ 1350 制造过程能力不足;必须进行改进措施。
2.稳定过程的能力指数Cp、Cpk计算及评价方法:
(1)计算公式:
A)Ca = (x-U) / (T / 2)×100%
注: U = 规格中心值
T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值
σ= 产品和/或过程特性之数据分配的群体标准差的估计值
x = 产品和/或过程特性之数据分配的平均值
B)Cp = T / 6σ(当产品和/或过程特性为双边规格时)或
CPU(上稳定过程的能力指数)= (SU-x)/ 3σ(当产品和/或过程特性为单边规格时)
CPL(下稳定过程的能力指数)= (x-SL)/ 3σ(当产品和/或过程特性为单边规格时)
Z1 = 3Cp(1+Ca)……根据Z1数值查常(正)态分配表得P1%;
Z2 = 3Cp(1-Ca)……根据Z2数值查常(正)态分配表得P2%
不合格率P% = P1% + P2%
注:σ = R / d2( R 为全距之平均值,d2为系数,与抽样的样本大小n有关,
当n = 4时,d
2 = 2.059;当n = 5时,d
2
= 2.3267)
C)Cpk = (1-∣Ca∣)× Cp
当Ca = 0时,Cpk = Cp。
D)Cpk = Min(CPU,CPL) = Min{(SU -x)/ 3σ,(x-SL)/ 3σ}
当产品特性为单边规格时,Cpk值即以CPU值或CPL值计算,但需取绝对值;Cpk值取CPU值和CPL值中的最小值。
(2)等级评价及处理方法:
等级Ca值处理方法等级说明
A ∣Ca∣≦ 12.5% 作业员遵守作业规范的规定并达到规格
(公差)要求须继续维持。
Ca值当U与
的差越小时,
Ca值也越小,
也就是产品质
量越接近规格
(公差)要求
的水准。
B 12.5% < ∣Ca∣≦ 25% 有必要尽可能将其改进为A级。
C 25% < ∣Ca∣≦ 50% 作业员可能看错规格(公差)不按操作规定或需检查规格及作业规范。
A)P%当我们需要了过程的实际能力是否良好时,是不可单以Ca或Cp来判定,以不良率进行过程总评即可针对Ca及Cp进行综合评价。
B)Cpk为Ca和Cp的总合指数:
C)改进对策的方法:
a)Ca其对策方法以生产单位为主,设计、工艺部门为辅,检验部门为辅。
b)Cp其对策方法以技术单位为主,生产部门为辅,检验部门为辅。
3.性能指数(即初期过程的能力指数)Pp、Ppk计算及评价方法:
(1)计算公式:
A)Pp = T / 6σS(当产品和/或过程特性为双边规格时)
PPU(上初期过程的能力指数) = (SU-x)/ 3σS(当产品和/或过程特性为单边规格时)
PPL(下初期过程的能力指数) = (x-SL)/ 3σS(当产品和/或过程特性为单边规格时)
n
注:σS = ∑(x i -x)2 / n - 1
i=1
T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值
x= 产品和/或过程特性之数据分配的平均值
n = 抽样样本的大小
x i = 每个样本的实际测量数值
σS = 样本标准差的估计值
B)Ppk = Min(PPU,PPL) = Min{(SU -x)/ 3σS,(x-SL)/ 3σS}
Ppk值为PPU和PPL中数值最小者。
当产品特性为单边规格时,Ppk值即以PPU值或PPL 值计算,但需取绝对值。
(2)等级评价及处理方法:
(3)过程中的过程能力要求:
A)过程稳定且数据呈常(正)态分配时,过程能力指数须达到Cpk≧1.33。
B)长期不稳定的过程,但是SPC抽检样本的质量符合规格且呈可预测的型态时,初期过程能力指数须达到Ppk≧1.67。
6 控制图的判定方法
1.控制状态的判断(过程在稳定状态):
(1)多数点子集中在中心线附近。
(2)少数点子落在控制界限附近。
(3)点子的分布与跳动呈随机状态,无规则可循。
(4)无点子超出控制界限以外。
2.可否延长控制界限做为后续过程控制用的研判基准:
(1)连续25点以上出现在控制界限线内时(机率为93.46%)。
(2)连续35点中,出现在控制界限外点子不超出1点时。
(3)连续100点中,出现在控制界限外点子不超出2点时。
过程在满足上述条件时,虽可认为过程在控制状态而不予变动控制界限,但并非点子超出控制界限外也可接受;这些超限的点子必定有异常原因,故应追究调查原因并加以消除。
3.检查判断原则:
(1)应视每一个点子为一个分配,而非单纯的点。
(2)点子的动向代表过程的变化;虽无异常的原因,各点子在界限内仍会有差异存在。
(3)异常的一般检定原则:
7 抽样检验作业指导书
本作业指导书规定了器材、零件、成品抽样检验的方法和步骤。
在编制抽样检验方法时
可参照下列相关内容。
1. 确定抽样检验的范围
X
X
X
X X X
X
X
检定规划1:(2/3A)
3点中有2点在A 区或A 区以外
检定规划3:(6连串)
连续6点持续地上升或下降
检定规划5: (9单侧)
连续9点在C 区或C 区以外 检定规划6: (14升降)
连续14点交互着一升一降 检定规划7: (15C)
连续15点在中心线上下两侧的C 区 检定规划8: (1界外) 有检定规划2: (4/5B)
5点中有4点在B 区或B 区以外 检定规划4: (8缺C)
有8点在中心线的两侧,但C 区并无点子
如:器材的品种,零件的种类。
2. 规定可接受的质量水平AQL
AQL值取值范围:0.010`~10
3.规定接受数:AC=C 拒收数:Re=C+1
本作业指导书规定:C=0
4.查表确定样本量(见下页)
5.随机抽样的方法:
a)随机数的取得。
b)待检总体的编号。
c)采用不重复抽样的方法。
6.样本检验结果的取得。
7.检验批合格与否的判定。
如果 r≦c认为该批合格、接受。
如果 r﹥c认为该批不合格、拒受。
8. 形成本次检验过程的记录。
8 / 9。