五大核心工具培训内容

五大核心工具培训笔记

一、SPC（统计过程控制）

百分比很低、仍不满足需要水平时，导入PPM。并非针对整个过程都研究SPC，而只是针对特殊特性。这里的“过程”是指很小很小的过程（工位或者单一工件），其指标就是Cpk（而对大的“过程”，则用PPM即可）

Cpk≥1.67≥Ppk：可接受；Cpk≤1.33：不可接受； PPM：120

“过程的呼声”：现场信息反馈（数量不够、缺陷存在等）。

变差的来源：就是“5M”（人、机、料、法、环）。变差存在是不可避免的，是客观存在的，不可怕。可怕的是超过工艺技术要求（如公差等）。

我们都知道，针对某产品而言：“质量越好，代价越高”（即在完全满足要求下生产即可）。全检并不能保证百分之百合格,一般在100PPM。若一段时间内均在动态分布范围内，则可减少检验量或检验人员；若某天突然分布在其外或较之前面有突变，则必须全检，增强过程检验。

标准差（δ）：决定了正态分布的宽度、高度，也就决定了其面积。

丰田的PFMEA很简单：总5分，而本田则复杂的多。通用与五大工具书上的要求和做法基本一致，而其他公司区别较大。其他公司都引用SPC的知识及要求，而SPC相对独立。

会产生变差的原因：普通原因和特殊原因。

普通原因：5M的持续影响（如连接盘的轻微偏芯、从齿扭曲变形、主齿外形渐大等）。

特殊原因：偶然的、非正常原因引起（在很短时间内发生，如忘记加油等）但特殊原因也并不仅发生一次（尽管他并不会永远、持续存在）。

⊿我们要把特因消灭掉，仅关注普因！

方法：1、不经常变动岗位；

2、持续人员稳定而不流动；

3、不随意变换客户及产品……

T（公差）：≥1.67可接受；可控范围为1.33～1.67；≤1.33不可接受。

δ6

X—R图：取25组以上数据进行更客观（常用5个左右数据一组）。

通过X—R图：1.能反应特殊原因及其出现的时间；

2.做反应其分布分布宽度（6δ）；

3.能反应过程能力指数（

T）。

δ6

常用控制图类型：1.计量型数据。2.计数型数据。

分组中的样本（如5件产品）未受特因影响或全受特因影响。R值越小越好（R=0是最好的结果）。找出坏的原因是必须的！找出好的原因也很必要，后续加以利用（持续改进嘛）。

R值超上限，质量在恶化！

X值超上限，生产在恶化！

越往中间集中是件好事情；

越往两边走，越不理想或必须马上整改

在取值测算Cpk时，应在一台设备上某一特定点，如冲床加工工件A（如图），取样时则必须在1号位取连续样，而不可将1、2、3、4、5各取一件分组评判。

（1）（2）

（3）

（4）（5）

Cp：不考虑偏心而得的指标；

Cpk:考虑偏心等因素的指标（特因全去掉而得的指标）；

Ppk：当不清楚造成不好的原因，将可能是普因和特因所造成的结果值全放一起进行计算的指数（而不像计算Cpk时，去掉特因而以常规情况下的数据得到的计算值）。优先算Cpk；若用Ppk；则意味着过程有不稳定的因素存在，即有风险性，压根就没考虑过程稳定不稳定。而Cpk值一经得出，正常情况下是固定的，而Ppk 则不然。

计算Cpk，Ppk的原因：正常与否的状况不能在平常生产下客观的反应出来；当Cpk很高时，检测成本可大大降低。有了控制图，就可找出特因（超出控制线的、规定不正常的分布点），结合生产时间点、过程记录依据分析原因来找出结症所在，确保正常生产和质量稳定，并为什持续改进提供依据。

若：找出了特因又没有办法解决，则算Ppk。若客户认可则也可进入正常生产。

使用控制图的原因：生产实际中不能简单的通过合格率、报废率来反映整体生产趋势及产品质量变化的整体情况。则通过控制图来发现和找出原因所在。还有，抽检、全检均有不能完全反应所有产品的真实状况（抽检不到不合格品，全检的漏检等）的情况。

在生产合格（如合格率高，甚至达100%）时，仍可通过Cpk来判定未来产品合格情况。

在对生产过程能力进行研究时，是假定5M恒定下进行。

1、选择特殊特性；

2、选择最佳检验方法；

3、时间点够短且连续取样；

4、组样足够多，初次取样用30组以上（与第3条相反，是把时间拉得足够长，数组具有可代表性，且反应出特因）；

5、5M在分析数组中有否变化

绘制控制图的目的：不是绘制出来并算出Cpk交操作工或挂机床上就算完成任务，而是通过其找出特因（或有利因素），并加以纠正、消除，在后续生产中加以利用。抑制不了的特因，只能100%检验。

计算Cpk的目的：1、获得生产上的信心和顾客信心；

2、对检验及辅助人员定员定岗（判定是否需要全检）；

3、为高层对“是否新增设备”进行决策时提供依据；

4、利用之，并不断改善。

在X-R图上出现异常点，必须找出原因，并消除后（用余下的数组）计算Cpk；

在X-R图上无异常点，直接利用这些数据算Cpk；

在X-R图上有异常点，结合生产时间及各记录进行分析仍然找不到特殊原因，则以之进行Kpk计算（所有组数全用）。

Ppk =普因+特因；Cpk =普因——特因需找出原因去除后。

Cp与Cpk差值越大越不好（通过调整中心来达到一致）。

Cpk＜1.33：A、全检；B、整改、改进、改善来提高Cpk。

审核时，不要求Cpk必须做，只会重点专注过程控制（如合格率、废品率等数据）。

从Cpk =

T来看，若Cpk值不足，通过放宽公差即可。

6

为方便观察控制图，可在控制图上做如下工作：

1、注明生产中的异常；

2、将图上异常点说明在控制图旁边。

符合正态分布的特性中，选取尺寸最佳，其他特性则不甚好。所以，尽量选用尺寸特性。而其他特性不是正态分布，则不能用之分析研究。