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。

δ6X—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。

二、MSA---测量系统分析MSA与TS16949没有直接附属、连带关系。

涉及安全、医疗、卫生、环境保护、商品贸易等行业所使用量具必须检测，否则构成欺诈。

检测工具精确度应在公差的1/2-1/3方可保证质量。

真值：1、误差尽可能小（偏倚）；2、每次检值都一样的（分布）我们要的是测量值与参考价值的差距及关系。

测量数据变差的来源：比5M多一个：校准。

测量器具的五性（常说的对量具“五性”的检测）：1、偏倚：测量值与实物实际值之差值（不为0，就修）；2、重复性：多次重复检测的偏差（优先选无重复性的检具，如卡规、塞规、钢板尺等）；3、再现性：不同人用同一检具（即5M中改变一个后）检测误差大小（优先选无再现性的、与操作的人无关的检具。

如用电笔检测通路、断路等）。

一般地，以上1、2、3性必须做。

一个产品实际质量怎么样，会受到上述1、2、3的影响。

4、稳定性；5、线性:同一量具在不同量程中误差描点连线的结果分解率：量具及人员测量等误差的总和（AV和EV）。

精度：仅指量具本身测量的误差。

审核时,一般都只看设计时是用什么精度的量具去检测，而不会去考虑分辨率。

不建议看MSA里面的公式（医疗单位用得广泛）。

主机厂（客户）要求提交量具清单，其上各量具精度应满足T δ6≤101即可。

一般地，复杂量具对人员测量手法、熟练度等对数据影响很大，而并非单看其精度就可以。

所以，正常情况下，可不对游标卡尺、千分尺等简单量具做MSA ，而对三坐标检测仪等进MSA （但正因为太复杂不好做，绝大多数公司都是对游标卡尺、千分尺等做MSA ）。

单一重复性：测N 次T Min Max -≤101即可 单一再现性：测N 次 T Min Max -≤101即可 稳定性：光谱仪、硬度计要求每天校准（无稳定性可言）。

AD ＞EV ：需培训人员、检查量具；EV ＞AV ：需重选量具、维修量具（尽量用专用量具代替通用量具）。

测量系统分析（5-9页）：其中数据＜101，所有数据都是可靠的。

其中数据＞30%，所有检测结果不可靠。

注：仅限具重复性和再现性的计量性数据的计算。

大样法：样本＞50； 小样法：样本略20。

漏（错）判率是有要求的（两者有区别）。

但都必须≥95%（而每个检验员间的检测误差有多少，只要没错（漏）判，各公司均不会去做专门的比较区分的）。

做破坏性试验的，都应用校准块进行（如硬度：工件每一点各不相同，而打过的点又不能再打。

故只能用校准硬度块对硬度设计检测）。

我们这里学的乃是一般MSA ，而破坏性试验的归为复杂MSA 的，一般不做。

电子行业、汽车行业的一级供应商对MSA 都做的很好。

一般二级供应商做的都一般。

而三级供应商做的都比较差。

特殊特性，一定要做MSA 。

MSA 产生数据的质量好坏不是指偏倚和方差的大小。

三、DFMEA——设计潜在的失效模式及后果分析风险：功能不能实现，任何风险都对应着失效（在设计开始前着手做，在绘图完成全做出来）数据、依据、项目来自：客户、生产、设计、工人等（头脑风暴法）以及经验传承等（这也就是在生产和设计过程中的改进和修正、技术革新一定要书面化）。

有了DFMEA，对于设计人员、新产品的入门则成型很快很成功。

以前审核询问技术人员设计理念时，多说“以前就是这么做的……”。

而现在，科学的依据在哪里？就在DFMEA里（书面的）。

FMEA（含DFMEA和PFMEA）和控制计划是TS16949审核中最核心、重要的东西！严重度（S）：是所有参数中最重要的项（1——10分）；频度（O）：指在三包期内发生频次（1—10分）；探测度（D）：越早发现问题，D越低。

RPN(S×O×D):通用公司低于30，丰田公司要求低于5（新标准说出：RPN并不是绝对的高了就关注、整改；低的不管。

而是你认为哪个重要就处理、解决哪个问题）。

而顾客则是所有后果的承受者。

FMEA中RPN、S、O、D分级准则：☆事先风险数RPN=严重度S×频度O×不可探测度D（风险顺序数）☆严重度（S）分级准则：严重度数（S）后果判定准则：后果的严重度无警告的→可能危害设备或装备操作者，潜在失效模式严重影响产品的安全使→10严重危害用或违犯政府法律法规，严重程度很高。

失效发生时无警告有警告的→可能危害设备或装备操作者，潜在失效模式严重影响产品的安全使用→9严重危害或违犯政府法律法规，严重程度很高。

失效发生时有警告很高→生产线严重破坏，可能100%的产品得报废，整机丧失基本功能，用户非常不满意→8 高→生产线破坏不严重，产品需要筛选，部分（低于100%）报废，整机性能下降，用户不满意→7中等→生产线破坏不严重，部份（低于100%）产品报废（不筛选），整机使用户感觉不舒适→6低→生产线破坏不严重，产品需要100%返工，整机有些舒适性或方便性项目性能下降用户有些不满意→5很低→生产线破坏不严重，产品经筛选，部份（低于100%）需要返工，多数用户发现有缺陷→4轻微→生产线破坏较轻，部份（少于100%）需要在生产线上其他工位返工，有一半用户发现有缺陷→3很轻微→生产线破坏轻微，部份（少于100%）产品需要在生产线上原工位返工，很少用户发现有缺陷→2无→没有影响☆频度（0）分级准则失效发生的可能性可能的失效率Cpk 频度数（0）≥1/2 ＜0.33 101/3 ≥0.33 9高：一般与以前经常发生失效的过程相似的工艺有关1/8 ≥0.51 81/20 ≥0.67 7中等：一般与以前时有效发生，但不占主要1/80 ≥0.83 6比例的过程相类似的工艺有关1/400 ≥1.00 51/2000 ≥1.17 4低：很少几次与相似过程有关的失效1/15000 ≥1.33 3很低：很少几次与几乎完全相同的过程有关的失效1/150000 ≥1.50 2极低：失效不大可能发生，几乎完全相同的过程也未有过失效1/1500000 ≥1.67 1☆不可探测度（D）分级准则探测性评价准则：设计控制可探测出来的可能性，在下一个或后不可探测度数（D）续工艺前，及零部件离开制造或装配工位之前，利用过程控制方法找出失效模式存在的可能性几乎不可能→ 没有已知的控制方法能找出失效模式10很微小→ 现行控制方法找出失效模式的可能性很微小9微小→ 现行控制方法找出失效模式的可能性很小8很小→ 现行控制方法找出失效模式的可能性很小7小→ 现行控制方法找出失效模式的可能性小 6中等→ 现行控制方法找出失效模式的可能性中等 5中上→ 现行控制方法找出失效模式的可能性中等偏上 4高→ 现行控制方法找出失效模式的可能性高 3很高→ 现行控制方法找出失效模式的可能性很高 2几乎肯定→ 现行控制方法找出失效模式几乎肯定能找到 1已知相似工艺的可靠的探测控制方法△审核时，看售后问题在FMEA中有否体现；客户投诉应在设计人员看得见的地方，而不能说在质检部完事。