五大核心工具之SPC
质量管理五大核心工具APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA(精选)
控制计划是控制零件和过程系统的书面描述，单独的控制计划包括三个独立的阶段：
样件：在样件制造过程中，对尺寸测量和材料与性能试验的描述。
试生产：在样件试制之后，全面生产之前所进行的尺寸测量和材料与性能试验的描述。
生产：在大批量生产中，将提供产品/过程特性，过程控制、试验和测量系统的综合文件。
问题的解决
第一阶段之输入
顾客的呼声
市场研究
保修记录和质量信息
小组经验
业务计划／营销策略
产品／过程基准数据
产品／过程设想
产品可靠性研究
顾客输入
第一阶段的输出作为第二阶段的输入
设计目标
可靠性和质量目标
初始材料清单
初始过程流程图
产品和过程特殊特性的初始清单
产品保证计划
管理者支持
顾客的呼声
“顾客的呼声”包括来自内部／外部顾客们的抱怨、建议、资料和信息。
确定范围
在产品项目的最早阶段，对产品质量策划小组而言，重要的是识别顾客需求、期望和要求，小组必须召开会议，至少：
选出项目小组负责人监督策划过程有时，在策划循环中小组负责人轮流担任可能更为有利
确定每一代表方的角色和职责
确定顾客─内部和外部
确定顾客的要求可利用附录B中所述的QFD
确定小组职能及小组成员，哪些个人或分包方应被列入到小组，哪些可以不需要。
APQP之益处
引导资源，使顾客满意
促进对所需更改的识别
避免晚期更改
以最低的成本及时提供优质产品
本手册中所述的实际工作、工具和分析技术都按逻辑顺序安排，使其容易理解
每一个产品质量计划是独立的
实际的进度和执行次序依赖于顾客的需要和期望／或其它的实际情况而定
IATF16949五大核心工具简介及五大工具关系总结
IATF16949五大核心工具简介及五大工具关系总结1、统计过程控制（SPC）SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
实施SPC的目的：•对过程做出可靠的评估；•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2、测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。
实施MSA 的目的：了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。
MSA促进了解和改进（减少变差）。
在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证：（1）是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；（2）是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
3、失效模式和效果分析（FMEA）潜在的失效模式和后果分析（FMEA）作为一种策划用作预防措施工具，其目的是发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果；找到能够避免或减少潜在失效发生的措施并不断地完善。
实施FMEA的目的：能够容易、低成本地对产品或过程进行修改，从而减轻事后修改的危机。
•找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施；4、产品质量先期策划（APQP）APQP是用来确定和制定确保产品满足顾客要求所需步骤的结构化方法。
五大工具之SPC培训教材
CHAPTER 05
抽样检验与接收准则
抽样检验概念及目的
抽样检验概念
从总体中随机抽取一部分样本进行检 验，根据样本的检验结果来推断总体 的质量状况。
抽样检验目的
通过抽样检验，以较小的代价获得对 总体质量状况的准确估计，为质量决 策提供依据。
接收准则制定方法和步骤
制定接收准则的方法：根据抽样检验的目的和要求，选 择合适的统计方法，如计数型抽样检验、计量型抽样检 验等，制定相应的接收准则。 1. 确定质量要求和检验水平；
统存在误差和不稳定问题，经过改进后，提高了血压计的准确性和可靠
性。
CHAPTER 03
过程能力分析（CPK/PPK）
过程能力概念及意义
过程能力定义
过程能力是指一个稳定的过程在 固定条件下，能够持续生产出满 足质量要求的产品的能力。
过程能力意义
通过过程能力分析，可以评估过 程的稳定性和一致性，预测过程 在未来生产中的表现，并为过程 改进提供方向。
过程能力分析
抽样检验的结果可以用于过程能力分析，评估过程满足质 量要求的能力。通过计算过程能力指数（如Cp、Cpk等） ，可以了解过程的实际加工能力和潜在能力。
不合格品控制
在SPC中，不合格品的控制是重要环节。通过抽样检验发 现的不合格品可以采取相应的措施进行处置和预防，确保 产品质量符合要求。
CHAPTER 06
过程能力改进策略
确定改进目标
根据过程能力分析结果，确定需要改进的 过程特性和目标值。
持续改进
在过程能力达到要求后，继续关注过程变 化，持续进行过程能力分析和改进，以保 持过程的稳定性和一致性。
分析原因
运用因果图、散点图等工具，分析过程能 力不足的原因。
五大工具-SPC
28
11. MINITAB输出图(一次性取样）
路径: 统计/质量工具/ 能力分析/正态
PPM: Parts Per Million 百万分之一
虽然样本数据都在规格内， 但Cpk=0.83, PPM>USL竟然能达到22605.39
TS16949五大工具
TS16949五大工具 1. 产品质量先期策划(APQP) 2. 潜在失效模式与后果分析(FMEA) 3. 测量系统分析(MSA)
4. 统计过程控制(SPC)
5. 生产件批准程序
1
SPC(统计过程控制) Statistical Process Control
2
ห้องสมุดไป่ตู้
一.SPC的定义
37
15
二.Cpk工序能力
16
1. 定义及目的
CP,CPK---短期过程能力指数,
用作评估工序操作状态稳定性及工序能力能否符合规格要求的指標, 即将过程能力定量化评估出来的尺度。
目的: 1.改善工序生产力及产品质量. 2.帮助了解工序制造公差. 3.评估设备工序能力能否达到要求. 4.比较不同设备之工序能力.
ID1060成品内阻, USL=35
ID971成品内阻, Cpk=1.51
实际均值=12.1
Average=L=380,
但后面出现小柱形分布，异常点无法识别出导致流出！
规格需要更加的合理!
均值=263.45， 标准差=13.9, 那么合理的上限应该是
=263.45+3*13.9=305
16. 案例分享2
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2. 正态分布
过程能力指数是在假设质量特征分布在正态分布的条件下 进行的。
TS16949五大工具之五SPC
1．什么是SPC:统计过程控制(Statistical Process Control)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。
2.SPC运用产生:SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的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；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。
5.常规控制图的类型：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。
6.制程能力CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。
3.实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。
4.SPC可以为企业带来的好处: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作到"事前"预防和控制。
质量管理五大核心工具之SPC
质量管理五大核心工具之SPC统计过程控制（简称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。
【概念】SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异SPC能解决之问题1、经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
【目的】·对过程做出可靠有效的评估；·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。
【计算表】Pp 和Ppk不合格率计算能力比值PP不合格（双边）Ppk不合格（单边）0.50 133,620 66,8100.60 71,860 35,9300.70 35,730 17,8650.80 16,396 8,1980.90 6,934 3,4671.00 2,700 1,3501.10 966 4831.20 318 1591.30 96 481.40 26 131.50 7 31.60 2 11.70 0.340 0.1701.80 0.060 0.0301.90 0.012 0.0062.00 0.002 0.001【实施阶段】实施SPC分为两个阶段：一是分析阶段，二是监控阶段。
PPAP-SPC-MSA-FEMA-APQP五大质量工具简介
1、分析过程 · 本过程应做些什么？ 2、维护过程 · 会出现什么错误 · 监控过程性能 · 本过程正在做什么？ · 查找偏差的特殊 · 达到统计控制状态？ 原因并采取措施 · 确定能力 计划 实施 计划 实施 措施 研究 措施 研究 计划 实施 措施 研究 3、改进过程 · 改进过程从而更好地 理解普通原因变差 · 减少普通原因变差
APQP各阶段（过程）输入输出
产品设计和开发阶段：
2.产品设计 和开发
1.DFMEA 2.可靠性和装配设计 3.设计验证 4.设计评审 5.制造样件—— 控制计划 6.工程图纸 7.工程规范
1.设计目标 2.可靠性和 质量目标 3.初始材料清单 4.初始过程流程图 5.特殊产品和过程 特性的初始清单 6.产品保证计划 7.管理者支持
PPAP,SPC,MSA,FEMA,APQP五大质量工具简介
五大核心工具简称
1.APQP: Advanced Product Quality Planning and Control Plan 产品质量先期策划和控制计划 2. FMEA: Potential Failure Mode and Effects Analysis 潜在的失效模式与后果分析 3. SPC: Statistical Process Control 统计过程控制
失效链
水箱支架断裂
水箱后倾
水箱与风扇碰撞
水箱冷却水管被风扇刮伤
水箱冷却液泄漏
冷却系统过热
发动机气缸损坏
汽车停驶
FMEA
潛在失效模式與后果分析作業序列
項目 /功能(要求)
潛在 失效模式
潛在 失效后果
潛在原因/ 失效機制
現行設計 (製程)管制
16949质量体系五大核心工具
TS16949五大工具分别是：产品质量先期筹划〔APQP〕、测量系统分析〔MSA〕、统计过程控制〔SPC〕、生产件批准〔PPAP〕和潜在失效模式与后果分析〔FMEA〕第一：APQP 产品质量先期筹划一、QFD 简介-简单介绍APQP的背景和根本原那么二、APQP详解〔五个阶段〕1〕工程确实定阶段●立项的准备资料和要求●立项输出的结果和记录2〕产品研发阶段●产品研发需要事先考虑和参考的要求和信息，以确保尽可能预防产品设计问题的产生●产品研发阶段输出的结果和记录3〕过程研发阶段●过程研发需要事先考虑和参考的要求和信息，以确保尽可能预防生产中问题的产生●过程研发阶段输出的结果和记录4〕设计方案确实认●进行试生产的要求和必须的输出结果5〕大规模量产阶段●持续改进三、控制方案●控制方案在质量体系中的重要地位●控制方案的要求第二：MSA 测量系统分析测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。
这可称为统计稳定性；测量系统的变差必须比制造过程的变差小；变差应小于公差带；测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一；测量系统统计特性可能随被测工程的改变而变化。
假设真的如此，那么测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
一、MSA的目的、适用范围和术语二、测量系统的统计特性三、测量系统变差的分类四、测量系统变差〔偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性〕的定义、图示表达方式五、测量系统研究的准备六、偏倚的分析方法、判定准那么七、重复性、再现性的分析方法、判定准那么八、稳定性的分析方法、判定准那么九、线性的分析方法、判定准那么十、量型测量系统研究指南十一、量具特性曲线十二、计数型量具小样法研究指南十三、计数型量具大样法研究指南十四、案例研究第三：PPAP 生产件批准程序PPAP的目的是用来确定供方是否已经正确理解了顾客工程设计记录和标准的所有要求，并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜能，是目前最完善的供应商选择与控制系统。
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。
质量管理五大工具、七大手法知识点总结
质量管理五大工具、七大手法知识点总结在质量管理领域，有一系列的工具和手法被广泛应用，以帮助企业提高产品和服务的质量，降低成本，增强竞争力。
其中，质量管理的五大工具和七大手法是最为常见和重要的。
接下来，让我们详细了解一下这些工具和手法的具体内容和应用。
一、质量管理五大工具1、统计过程控制（SPC）SPC 是一种借助统计方法对过程进行控制的工具。
它通过收集和分析过程中的数据，如产品的尺寸、重量、强度等，来监测过程是否处于稳定状态。
如果过程出现异常波动，就能及时发现并采取措施进行纠正。
例如，在汽车制造中，通过对零部件生产过程中的尺寸数据进行 SPC 分析，可以确保零部件的质量一致性，减少废品和返工。
2、测量系统分析（MSA）MSA 用于评估测量系统的准确性和可靠性。
在质量管理中，准确的测量是至关重要的，因为错误的测量结果可能导致错误的决策。
MSA 可以确定测量设备、测量人员、测量方法等因素对测量结果的影响，并采取措施来改进测量系统，提高测量的精度和可信度。
3、失效模式及后果分析（FMEA）FMEA 是一种前瞻性的风险评估工具。
它通过分析产品或过程可能出现的失效模式，评估其后果的严重程度、发生的可能性以及可检测性，从而提前采取预防措施，降低失效的风险。
在航空航天、医疗设备等对安全性要求极高的行业，FMEA 被广泛应用。
4、产品质量先期策划（APQP）APQP 是一种结构化的产品开发方法，旨在确保产品在开发过程中满足客户的需求和期望。
它涵盖了从产品概念设计到量产的整个过程，包括项目计划、设计开发、过程设计、产品和过程确认等阶段。
通过APQP，可以有效地整合各部门的资源和工作，缩短产品开发周期，提高产品质量。
5、生产件批准程序（PPAP）PPAP 是用来确定供应商是否已经正确理解了顾客工程设计记录和规范的所有要求，并且在生产过程中，在实际生产条件下，在规定的生产节拍下，具有持续生产满足顾客要求产品的潜在能力。
质量管理五大工具介绍
五大工具（SPC,MSA，FMEA，APQP，PPAP）名词解释：SPC：Statistical Process Control，统计过程控制MSA：Measure System Analyse，测量系统分析FMEA:Failure Mode ＆Effct Analyse, 失效模式和效果分析APQP：Advanced Product Quality Planning, 产品质量先期策划PPAP：Production Part Approval Process，生产件批准程序APQP=Advanced Product Quality Planning中文意思是:产品质量先期策划(或者产品质量先期策划和控制计划）是QS9000/TS16949质量管理体系的一部分.定义及其他知识点：产品质量策划是一种结构化的方法,用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。
产品质量策划的目标是促进与所涉及每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。
有效的产品质量策划依赖于高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。
ppap生产件批准程序(Production part approval process）ppap生产件提交保证书:主要有生产件尺寸检验报告，外观检验报告，功能检验报告，材料检验报告；外加一些零件控制方法和供应商控制方法；主要是制造形企业要求供应商在提交产品时做ppap文件及首件，只有当ppap文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。
ppap是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法.SPC开放分类：质量、管理、质量管理、质量控制SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异SPC能解决之问题1。
经济性：有效的抽样管制，不用全数检验,不良率，得以控制成本。
使制程稳定,能掌握品质、成本与交期。
干货 IATF16949五大核心工具介绍
干货| IATF16949五大核心工具介绍IATF 16949是汽车行业的质量管理体系标准，要求制造商采用一系列工具来实现质量管理和持续改进。
下文简单介绍IATF 16949中的5大工具是什么、工具的基本流程、那些人使用以及如何使用。
一、是什么测量系统分析（MSA）：MSA是一种评估测量系统能力的工具。
通过确定测量系统的误差、重复性和稳定性等指标，可以确保制造商能够准确地检测产品或过程中的变化和缺陷。
通常由测量工程师、技术员等人员使用。
在使用MSA时，需要注意测量系统的稳定性和精度，以确保测量结果的准确性。
过程流程图（PPAP）：PPAP是一种管理过程变化和改进的工具。
通过收集并记录过程数据，制造商可以分析过程中的弱点并采取措施来改进过程。
通常由供应商质量工程师、采购工程师、供应商质量管理等人员使用。
在使用PPAP时，需要注意收集和审核相关文件和数据的完整性和准确性，以确保制造商已满足生产和质量标准的要求。
先进的产品质量计划 APQP）：APQP是一种从设计阶段开始，将质量纳入产品开发的过程管理工具。
制造商可以通过APQP来确保产品在开发过程中遵循规定的质量标准和流程。
通常由项目经理、工程师、质量工程师等人员使用。
在使用APQP时，需要注意计划的完整性和准确性，以及在项目管理、设计开发、供应链管理、质量计划、生产计划等方面的合理性和可操作性。
故障模式和影响分析（FMEA）：FMEA是一种评估可能的故障和其对产品或过程的影响的工具。
通过FMEA，制造商可以预测和减少潜在的故障，并提高产品的可靠性。
通常由质量工程师、工程师、设计师、供应商等人员使用。
在使用FMEA时，需要注意完整性和准确性，即对可能出现的故障进行充分的分析和评估，以确保产品的可靠性和安全性。
统计过程控制（SPC）：SPC是一种在制造过程中监控产品质量的工具。
通过对过程进行实时监控，制造商可以检测和纠正生产过程中的缺陷，并避免不必要的浪费和损失。
TS16949五大工具之间的关系
IATF（国际汽车行动组织）为了推动TS16949标准的理解和运用，专门出版了五大核心工具应用指南，以此来推动五大工具的应用和推广。
本期就五大工具向各位同仁作简要介绍。
TS16949五大核心工具简介：1、统计过程控制（SPC）SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
实施SPC的目的：对过程做出可靠的评估；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2、测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。
实施MSA的目的：了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。
MSA促进了解和改进（减少变差）。
在日常生产中，我们经常根据获得的过程加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化；那么，怎么确保分析的结果是正确的呢？我们必须从两方面来保证：（1）是确保测量数据的准确性/质量，使用测量系统分析（MSA）方法对获得测量数据的测量系统进行评估；（2）是确保使用了合适的数据分析方法，如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。
MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
3、失效模式和效果分析（FMEA）潜在的失效模式和后果分析（FMEA）作为一种策划用作预防措施工具，其目的是发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果；找到能够避免或减少潜在失效发生的措施并不断地完善。
实施FMEA的目的：能够容易、低成本地对产品或过程进行修改，从而减轻事后修改的危机。
质量管理五大工具-统计过程控制SPC
质量管理五大工具-统计过程控制SPC一、什么是统计过程控制－统计过程控制（StatisticalProcessControl）是为了贯彻预防原则，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。
－SPC是用统计技术的方法对过程进行研究和控制。
二、产品质量波动－产品质量具有波动性和规律性。
在生产实践中，即便操作者、机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同，但生产出的一批产品的质量特性数据却不完全相同，总是存在着差异，这就是产品质量的波动性。
因此，产品质量波动具有普遍性和永恒性。
当生产过程处于统计控制状态时，生产出来的产品的质量特性数据，其波动服从一定的分布规律，这就是产品质量的规律性。
－从统计学的角度来看，可以把产品质量波动分成正常波动和异常波动两类。
1、正常波动正常波动是由随机原因（普通原因）引起的产品质量波动。
这些随机因素在生产过程中大量存在，对产品质量经常产生影响，但它所造成的质量特性值波动往往比较小。
普通原因：随时间推移具有稳定的并可重复分布的许多原因。
是过程变差的偶然因素。
永远存在，不可查明。
－例如，原材料的成分和性能上的微小差异；机器设备的轻微振动；温度、湿度的微小变化；操作方法、测量方法、检测仪器的微小差异，等等。
要消除造成这些波动的随机因素，在技术上难以达到，在经济上的代价也很大。
因此，一般情况下这些质量波动在生产过程中是允许存在的，所以称为正常波动。
公差就是承认这种波动的产物。
－我们把仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为受控状态或稳定状态。
2、异常波动异常波动是由特殊原因引起的产品质量波动。
这些系统因素在生产过程中并不大量存在，对产品质量也不经常发生影响，一旦存在，它对产品质量的影响就比较显著。
特殊原因：◆不是始终作用于过程的变差的原因，以不可预测的方式来影响过程输出，可查明。
质量管理体系五种核心工具SPCPPT课件
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。
五大工具-SPC
五大工具-SPC
接上页 对于X 图，坐标上的刻度值的最大值与最小值的差应至少为子组均值（X） 的最大值与最小值的差的2倍，对于R图坐标上的刻度值的最大值与最小值的
差应为初始阶段所遇到的最大极差（R）的2倍。 注：一个有用的建议是将 R 图的刻度值设置为 X 图刻度值的2倍。 （ 例如：平均值图上1个刻度代表0.01英寸，则在极差图上 1个刻度代表0.02英寸）
读数 5
173 173 172 175 175 173 172 169 175 175 172 170 173 171 171 175 173 171 174 170 175 172 172 175 173 171 170 170 173
C
读数之和 读数数量
R=最大值-最小值
174 2
175 3
175 5
措施选择不当的后果
五大工具-SPC
何时需要采取措施? 何种过程控制和过程能力能接受？
技术状 态满足
要求
可 接 受
受控
非受控
Ⅰ 理想状态—过程处于控 Ⅲ 过程满足要求可被接受，
制状态，满足要求的能力是 但不受控.如果特殊原因已确
可接受的
定但难以以经济的方式予以
消除, 过程也可能被顾客接受
不可 接受
Ⅱ 过程虽然受控，但是由 Ⅳ 过程既不受控，也不可接 普通原因引起的变化过多， 受，普通和特殊原因引起的 必须减少。短期来讲可以通 变差都必须被减少。100%检 过100%检查以保护客户 查并采取措施稳定过程
▲ 特殊原因——指并不永远作用于过程而 引起变化的任何因素,间断的
程输出的所有单值
• 处于统计控制状态的稳定系统(受控) • 过程的输出是可预测的
• 如果存在特殊原因，过程输出随时间进程 将不是稳定的(不受控)
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批号别、工单别、班别
1.3、过程控制系统
人 机器
供应商 材料
方法 环境 量测
输入
SPC
制程之声
制程
输出
产品、服务
客户之 声
客户
2、变差是如何影响过程输出的
2.2、变差的普通原因和特殊原因
• 过程与产品的特性存在大量的波动源。把这些波动源分成 两类：
• 普通原因（偶然因素）波动 • 特殊原因（异常因素）波动。
3.7、控制图公式—单值和移动极差图
控制图公式—P图
3.8、控制图公式—P图
指南： 因控制限是基于近似的正态分布，故使用的样本容量应使np≥5。
单值：
pi npi ni
如果样本容量（n）恒定 控制限
UCp＝ LP＋3 P(1－P) n
单值的均值：
ni=被检零件的数量 npi=发现的不合格品的数量
9 8 7 6 5
1
2
3
4
1. Data Points 2. Center Line
+3s 点落在该区间的概率为99.73%
Average
-3s
5
6
7
8
9
10
每个控制图的元素: 3. Upper Control Limit 4. Lower Control Limit
控制图
4.2、控制图的种类 • 计量型质量特性的控制图
提高过程能力
3、SPC的作用
3.1 SPC的作用
• 区分正常波动和异常波动 • 及时发现异常征兆 • 消除异常因素 • 减少异常波动 • 提高过程能力
3、SPC的作用
3.3、过程控制方面的二个错误
◆ 第一类错误： 将事实上属于系统（普通原因）的原因，描述成特殊 原因的变差或错误。 该错误情况下采取的措施叫“过度调整（干预）” ◆ 第二类错误：将事实上属于特殊原因的原因，描述成系统（普通原 因）的变差或错误。 该错误叫“控介绍
---控制图是以常态分配中的3σ原理为理论依据，中心线为平均 值，上下控制界限为以平均值加减3σ的值，以判断过程中是否有 问题会发生。
规格区域
0.001ppm 1350ppm
1350ppm 0.001ppm
±3σ ±6σ
4.1、控制图介绍
18 17 16 15 14 13 12 11 10
UCp＝ LP＋3 P(1－P) n
LCp＝ LP－3 P(1－P) n
（ n 为样本容量的均值）
控制图公式—np图
4.9、控制图公式—np图
限制条件： 子组容量（n）要求恒定
指南： 因控制限是基于近似的正态分布，故样本容量应该使np≥5。
SPC 统计过程控制 Statistical Process Control
SPC
1、什么是SPC 2、变差是如何影响过程输出
的 3、SPC的作用 4、控制图 5、过程能力和过程性能
1、什么是SPC
1.1、SPC • Statistical ：统计－ 以概率统计学为基础，分析数据、得出结论； • Process： 过程－ 有输入-输出的一系列的活动； • Control： 控制－ 做出调节和行动
R ＝ R 1＋ R2＋ R3＋ ...＋ .R .k. k
控制图的特征：
中心线
控制限
CLx CLR R
UCLA2R LCLA2R
UCRLD4R LCRLD3R
控制图公式—
4.5、控制图公式—均值和标准差图
子组均值：
xx1x2 xn n
n=子组中样本的容量
子组标准差（子组内的变差）：
sk
过程总均值：
4.4、控制图公式—均值和极差图
限制条件： ≥25个子组，数据≥100个（每组一般4-6个）
子组均值：
xx1x2 xn n n=子组中样本的容量
子组极差：
R=x最大－x最小 (每一个子组内的测量值)
过程均值：
x＝ x1＋ x2＋ x3＋ ＋ xk k
k=用于确定过程均值和平均极差的子组数量
平均极差：
k=子组的数量
pnn1p1nn22p nnk kp pp1p2 pk
k
如果所有ni的相等 控制图特征：
中心线
CLp＝p
控制限 UCpi＝ LP＋3 P(1－P) ni
LCpi＝ LP－3 P(1－P) ni
LCp＝ LP－3 P(1－P) n
当样本容量变化时，（如果 控制限
最小值ni 最大值ni
≥0.75）则控制限不变
2.2、变差的普通原因和特殊原因
• 正常波动：过程存在普通原因的变差 • 普通原因：不易识别的原因,其中每一种原因的影响只构成总变异的
一个很小的分量,而且无一构成显着的分量。然而，所有这些不可识 别的偶然原因的影响总和是可度量的,并假定为过程所固有。如刀具 的磨损、机器振动 • 异常波动：过程存在特殊原因的波动 • 特殊原因：可查明的原因，它们引起的变差仅影响某些输出，这些原 因通常是间隙发生的、不可预测的。如定位装置偏移，材料变化
(xi, k xk)2
n1
x＝ x1＋ x2＋ x3＋ ＋ xk k
k=用于确定过程总均值和平均标准差的子组数量
平均标准差：
s＝ s1＋ s2＋ s3＋ ...＋ ..s.k k
控制图特征： 中心线
控制限
CLx x
UCx LxA3s
LCxLxA3s
CLsS
UCLBs4s
LCsLB3s
4.6、控制图公式—中位数和极差图
2.3、局部措施和对系统采取的措施
2.3.1、局部措施：--通常用来消除变差的特殊原因 --通常由与过程直接相关的人员来实施 --通常可纠正大约15%的过程问题
维持过程能力
2.3.2、对系统采取的措施： --通常消除变差的普通原因 --几乎都需要管理层的介入加以纠正 --通常可纠正大约85%的过程问题
均值－极差控制图（x - R） 均值－标准差控制图（x - s） 单值－移动极差控制图（x - MR）
• 计数型质量特性的控制图
不合格率控制图（P图） 不合格数控制图（nP图） 缺陷数控制图（C图） 单位缺陷数控制图（U图）
4.3
控 制 图 的 选 用 程 序
4.3 控制图选用
4.4、控制图公式—均值和极差图
• SPC：应用统计技术控制过程和过程输出
1.2、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…)