SPC-统计过程控制管理程序

SPC-统计过程控制管理程序
SPC-统计过程控制管理程序

1、目的

通过SPC,识别过程变差的原因,针对原因采取措施,消除原因,减少过程变差。

2、范围

适用于公司SPC。

3、术语

引用SPC手册中附录G的术语及符号。

4、职责

技术部负责SPC,其他部门配合。

5、工作程序

5.1本公司统计过程控制采用的方法:

a)计数型数据:采用P控制图,计算过程能力(即PPM值)。

b)计量型数据;采用X—R控制图,计算Ppk和Cpk。

5.1.1X—R控制图的绘制和使用

A、收集数据

数据是以样本容量恒定的小子组的形式报出的,这种子组通常包括2-5件连续的产品,并周期性的抽取子组(例如:每15分钟抽样一次,每班抽取两次等)。应制定一个收集数据的计划并将它作为收集、记录及将数据画到控制图上的依据。

A.1选择子组大小、频率和数据

a.子组大小:一般由4-5件连续生产的产品的组合,仅代表单一刀具、冲模板等生产出的产品。

b.子组频率:应当在适当的时间收集足够的子组,一般对正在生产的产品进行监测的子组频率可以是每班两次、每小时一次或其他可行的频率。

c.子组数的大小:一般情况下,包含100或更多单值读数的25或更多个子组数可以很好的用来检验稳定性。

A.2建立控制图及记录原始数据

X—R图通常是将X图画在R图之上方,下面在接一个数据栏。X和R的值为纵坐标,按时间先后的子组为横坐标。数据值以及极差和均值点应纵向对齐。数据栏应包括每个读数的空间。同时还应包括记录读数的和、均值(X)、极差(R)以及日期或其他识别子组的代码的空间。填入每个子组的单个读数及识别代码。

A.3计算每个子组的均值(X)和极差(R)

画在控制图上的特性量是每个子组的样本均值(X)和样本极差(R),合在一起后它们分别反映整个过程的均值及其极差。

对于每个子组,计算:

X 1+X 2+…+X n

X=

n

R=X 最大值—X 最小值

式中:X 1+X 2+…+X n 为子组内的每个测量值。n 为子组的样本容量

A .4选择控制图的刻度

两个控制图的纵坐标分别用于X 和R 的测量值。对于X 图,坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组均值的最大值与最小值差的2倍。对于R 图,刻度值应从最低值为0开始到最大值之间的差值为初始阶段所遇到的最大极差的2倍。

A .5将均值和极差画在控制图上

将均值和极差分别画在其各自的图上将各点用直线连接起来从而得到可见的图形和趋势。简要的浏览一下所有画上去的点,看是否合理,如果有的点高的很多或者低的很多,需确认计算和画图是否正确,应确保所画的X 和R 点在纵向是对应的。

B 、计算控制限

B .1计算平均极差(R

)及过程均值(X ) R 1+ R 2+…R k

R=

k

X 1+X 2+…X k

X =

k

式中:k 为子组的数量,R 1和X 1即为第一个子组的极差和均值,R 2和X 2为第一个子组的极差和均值,等等。

B .2计算控制限

计算控制限:UCL R =D 4R

LCL R =D 3R

UCL X = X +A 2R

LCL X = X —A 2R

将平均极差和过程均值画成水平实线,各控制限画成水平虚线,把线标上记号。

C.过程控制解释

C.1分析极差图上的数据点

a.超出界限的点:出现一个或多个点超出任何一个控制限是该点处于失控状态的主要证据。任何超出控制限的点立即进行分析,找出存在特殊原因的信号。给任何超出控制限的点做标记,以便根据特殊原因实际开始的时间进行调查,采取纠正措施。

超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种:

1)控制限计算错误或描点时描错;

2)零件间的变化性或分布的宽度已经增大(即变坏),这种增大可以发生在某个时间点上,也可能是整个趋势的一部分;

3)测量系统变坏(例如,不同的检验员或量具)

4)测量系统没有适当的分辨力。

有一点位于控制限之下(对于样本容量大小等于7的情况),说明存在下列的一种或几种情况:

1)控制限或描点错误;

2)分布的宽度变小(即变好);

3)测量系统已改变(包括数据编辑或变换)。

b.链:有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势

1)连续7点位于平均值的一侧;

2)连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。

标记这些点,分析原因,采取措施。

高于平均极差的链或上升链说明存在下列情况之一或全部:

1)输出值的宽度增加,其原因可能是无规律的(例如设备工作不正常或固定松动)或是由于过程中的某个要素变化(例如:使用新的不是很一致的原材料),这些都是常见的问题,需要纠正;

2)测量系统改变(例如,新的检验员和量具)。

低于平均极差的链,或下降链表明存在下列情况之一或全部:

1)输出值分布宽度减小,这常常是一个好状态,应研究以便推广应用和改进过程;

2)测量系统改变,这样会掩盖过程真实性能的变化。

c.明显的非随机图形:明显的趋势(尽管它们不属于链的情况),周期性,数据点的分布在整个控制限内,或子组内数据间有规律的关系等。

分析并找出原因,采取措施。

一般情况下大约2/3的描点应落在控制限的中间三分之一的区域内,大约1/3的点落在其外的三分之二的区域。如果显著多于2/3以上的描点落在离极差均值很近之处,则应对下列情况的一种或更多进行调查:

1)控制限计算错误或描点时描错;

2)过程或取样方法被分层;每个子组系统化包含了从两个或多个具有完全不同的过程均值的过程流的测量值(例如从几组轴中每组抽一根测取数据);3)数据已经被编辑;

如果显著少于2/3以下的描点落在离极差均值很近的区域,则应对下列情况的一种或两种进行调查:

1)控制限计算错误或描点时描错;

2)过程或抽样方法造成连续的子组中包含从两个或多个具有明显不同的变化性的过程流的测量值(例如:输入材料批次混淆)。

如果存在几个过程流,应分别识别和追踪。

C.2识别并标注特殊原因

对极差数据内每个特殊原因进行标注,作过程操作分析,从而确定该原因并改进对过程的理解,纠正条件并且防止再发生。

C.3重新计算控制限(极差图)

排除所有已被识别并解决或固定下来的特殊原因影响的子组,然后重新计算新的平均极差和控制限,并画下来。由于特殊原因而从极差图中去掉的子组,也应从均值图中去掉。修改后的平均极差和均值可用于重新计算均值的试验控制限。

C.4分析均值图上的数据点

a.超出控制限的点:出现一点或多点超出任一控制限就证明在这点出现特殊原因。应立即对操作进行分析。在控制图上标注这样的数据点。

一点超出任一控制限通常表明存在下列情况之一或更多:

1)控制限或描点错误;

2)过程已改变,或是在当时的那一点(可能是一件独立的事件)或是一种趋势的一部分;

3)测量系统发生改变(例如,不同的检验员和量具)。

b.链:有下列现象之一表明过程已改变或出现这种趋势

1)连续7点位于平均值的一侧;

2)连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降;

标记这些点,分析原因,采取措施。

与过程均值有关的链通常表明出现下列情况之一或两者:

1)过程均值已改变——也许还在变化;

2)测量系统已改变(漂移、偏倚、灵敏度等)。

c.明显的非随机图形:如明显的趋势(尽管它们不属于链的情况),周期性,数据点的分布在整个控制限内,或子组内数据间有规律的关系等。

分析并找出原因,采取措施。

一般情况下大约2/3的描点应落在控制限的中间三分之一的中间区域内,大约1/3的点落在其外的三分之二的区域。1/20的点应落在控制限较近之处(位于外1/3的区域)。另外,存在大约1/150的点落在控制限之外,但可认为是受控稳定系统合理的一部分——就是说,在约99.73%的点位于控制限之内。如果大大超过2/3以上的描点落在过程均值很近之处,则应对下列情况的一种或更多进行调查:

1)控制限计算错误或描点时描错;

2)过程或取样方法被分层;每个子组包含了从两个或多个具有不同均值的过程流的测量值;

3)数据已经被编辑;

如果显著少于2/3以下的数据点落在过程均值很近的区域,则应对下列情况的一种或两种进行调查:

1)控制限计算错误或描点时描错;

2)过程或抽样方法造成连续的子组中包含从两个或多个具有明显不同过程流的测量值。

如果存在几个过程流,应分别识别和追踪。

C.5识别并标注特殊原因

对均值数据中每一个显示处于失控状态的条件进行一次过程操作分析,从而确定特殊原因产生的理由,,纠正该状态,并且防止再发生。

C.6重新计算控制限(均值图)

排除所有已被识别并解决或固定下来的特殊原因影响的任何失控的点,然后重新计算并描画过程均值和控制限。确保当与新的控制限相比时,所有的数据点看起来都处于受控

状态。

D.过程能力解释

D.1计算过程的标准偏差

只要过程的极差和均值都处于统计受控状态,则可用估计的过程标准偏差(σR/d2)来评价过程的能力。

σR/d

D.2计算过程能力

USL-X X-LSL

对于Ppk= min[,]

3σs 3σs

σs= n (X i-X)2

i=1 n-1

USL-X X-LSL

对于Cpk= min[,]

3σR/d2 3σR/d2

式中:USL,LSL=规范上限和下限,σR/d2为估计的过程标准偏差,σs为过程总变差。

D.3评价过程能力

根据是否符合顾客的要求来评价过程能力。

顾客要求的过程能力参见《PPAP控制程序》。

不论是对未满足的能力指数值作出响应,或是为超过最低能力指数要求对持续改进成本和质量性能作出响应,所要求的措施是相同的:

1)通过减少普通原因引起的变差或将过程均值调整到接近目标值方法来改进过程性能,这通常意味着要采取管理措施来改进系统;

在那些要采取更为紧急措施来满足短期需要的情况,可用以下两种临时的办法:

1)对输出进行筛选,根据需要进行报废或返工处置;

2)改变规范使之与过程性能一致(这样既不能改进过程也不能满足顾客要求);

以上两种方法与过程改进相比显然是下策。

D.4提高过程能力

为了提高过程能力,必须重视减少普通原因。必须将注意力直接集中在系统中,即造成过程变异性的根本因素上,例如:机器性能、输入材料的一致性、过程操作的基本方法、培训方法或工作环境。一般来说,纠正这些造成不可接受的过程能力的系统原因可能会超出操作者或它们的现场管理人员的能力。相反,需要采取管理层介入做一些基本的变化、分配资源,并为改进过程的整个性能进行协调。用短期的局部措施来纠正系统是不会成功

的。

D.5对修改的过程绘制控制图并分析

对过程已采取了系统的措施后,其效果应在控制图上表现出来。控制图变成了验证措施是否有效的一种方式。

在对过程实施改变时,应仔细的监视控制图。在该变化期间会使操作发生混乱,有可能造成新的控制问题,掩盖系统变化的真实效果。

在变化时期的所有不稳定的因素都能解决后,应评定新的过程能力并将他作为将来操作新控制限的基础,通常情况下,变化后用25个子组的数据足以建立新的控制限。

5.1.2 P控制图的绘制和使用

A.收集数据

A.1 选择子组的容量,频率及数量

a.子组容量:用于计数型数据的控制图一般要求较大的子组容量(例如50到200或更多)以便检验出性能的一般变化。对于显示可分析的图形的控制图,子组容量应足够大,大到每个组内包括几个不合格品。

b.分组频率:应根据产品的周期确定分组的频率以便帮助分析和纠正发现的问题。时间间隔短则反馈快,但也许与大的子组容量的要求矛盾。

c.子组的数量:收集数据的时间应足够长,使得能找到所有可能的影响过程的变差源。一般情况下,也应包括25或更多的子组,以便很多地检验过程的稳定性,并且如果过程稳定,对过程性能也可产生可靠的估计。

A.2计算每个子组内的不合格品率(p)

计算每个子组内的下列值:

被检项目的数量(n)

发现的不合格项目的数量(np)

通过这些数据计算不合格品率:

p = np/n

这些数据应记录在数据表中作为初步研究的基础。当最近的过程数据适用时,它们可以用来加速这一阶段的研究。

A.3选择控制图的坐标刻度

描绘数据点用的图应将不合格品率作为纵坐标,子组识别(小时、天等)作为横坐标。纵坐标的刻度应从0到初步研究数据读数中最大的不合格率值的1.5到2倍的值。

A.4将不合格品率描绘在控制图上

描绘每个子组的p值,将这些点联成线通常有助于发现异常图形和趋势。

当点描完后,粗览一遍看看它们是否合理。如果任意一点比别的高出很多或低出很多,检查计算是否正确。

记录过程的变化或者可能影响过程的异常情况,当这些情况被发现时,将它们记录在控制图的“备注”部分。

B.计算控制限

B.1计算过程平均不合格品率( p )

对于k个子组的研究时期,计算不合格品率的均值如下:

n1p1+n2p2+…+n k p k

p =

n1+n2+…+n k

式中:n1p1,n2p2……及n1,n2…为每个子组的不合格项目数及检查的项目数。注意不要混淆不合格品百分数(p×100)和不合格品率(p)。

B.2计算上、下控制限(UCL,LCL)

如果过程受统计控制,子组的样本容量一定,则控制限为过程平均值加或减期望的变差允许值。对于K个子组的研究时期,按下式计算上下控制限:

UCL P= p+3√p(1-p)/ √n

LCL P= p- 3√p(1-p)/ √n

式中:n为恒定的样本容量。

B.3画线并标注

过程均值( p ):水平实线。

控制限(UCL,LCL):水平虚线。

当各子组容量与其平均值相差不超过正负25%时,(典型的处于相对稳定的条件下的实际生产量),可用平均样本容量( n )来计算控制限。在这种情况下,UCL P,LCL P=p±3√p(1-p)/√n 。当子组容量的变化超过上述值时,则要求单独计算这些特别小或特别大样本时期的控制限。

确定可能超过其平均值±25%的样本容量范围,找出样本容量超出该范围的所有子组;

按下式重新计算这些点准确的控制限:

UCL P,LCL P= p±3√p(1-p)/ √n

式中:n为特殊子组的样本容量,点与点之间只有n的值变化。

在控制图上描绘受影响的子组新的上、下控制限,并作为识别特殊原因的依据。

C.过程控制用控制图解释

目的:找出过程不在以同一水平运行的证据,即过程失控,并采取相应的措施。数据点中存在超出控制限的点,或者存在超出随机情况下可能出现的明显趋势或图形,这就表明存在变差的原因。

C.1分析数据点,找出不稳定的证据

超出控制限的点

a.超出任一控制限就证明在那点不稳定。应标注任何超出控制的点。

超出上控制限的点(不合格品率更高)通常表明存在下列的一个或多个情况:

1)控制限或描点错误

2)过程性能恶化,在当时那点或作为一种趋势的一部分;

3)评价系统已改变(例如:检验员、量规);

低于控制限下的点(不合格品率更低)通常表明存在下列一个或多个情况:1)控制限或描点错误;

2)过程性能已改进(为了改进,应当研究这种情况且长期保持);

3)测量系统已改进。

在控制限之内的图形或趋势——出现异常的图形或趋势,即使所有的点都在控制限之内,都证明在出现这个图形或趋势的时期内过程失控或性能水平变化。这种情况会提前给出有关状态的警告,如不纠正,这种状态将造成点超出控制限。

b.链:在一个受控的,np中等较大的过程中,落在均值两侧的点的数量将几乎相等。下列任一情况都表明过程变化或开始有变化的趋势:

1)连续7点位于均值的一侧;

2)连续7点上升(后者与前者相等或比前者大)或连续的下降。

在这些情况下,应对促使采取措施的点进行标记。

出现高于均值的长链或连续上升的点,通常表明存在下列情况之一或两者:1)过程的性能已恶化——而且可能还在恶化;

2)评价系统已改变。

出现低于均值的长链或连续下降,通常表明存在下列情况之一:

1)过程性能已改进(应研究其原因,并将他固定下来);

2)评价系统已改变。

c.明显的非随机图形:

点到过程均值的距离:通常在一个统计控制状态,仅存在普通原因变差并且其np中等较大的过程中,大约2/3的点将在位于控制限中部1/3的区域内;大约1/3的点将位于控制限2/3以内的区域,大约1/20的点将位于与控制限较接近的区域(外部三分之一区域)。

如果明显多于2/3的点位于与均值接近的地方,这就意味着下列一种或几种情况:

1)控制限或描点的计算错误或描点错误;

2)过程或取样方法分层:每个子组包含来自两个或多个具有不同平均性能的过程流的测量(例如:两条平行的生产线混合的输出);

3)数据被编辑过(明显偏离均值的值已换掉或剔除)。

如果大大少于2/3的点位于过程均值较近的区域,则意味着存在下列情况之一或全部:

1)发生了计算或描点错误;

2)过程或取样方法造成连续的子组包含来自两个或多个具有不同均值性能的过程流的测量(例如:每班之间性能的差异)。

如果存在几个过程流,应分别识别和跟踪它们。

C.2寻找并纠正特殊原因

当从数据中已发现了失控的情况时,则必须研究操作过程以便确定其原因。然后纠正该原因并尽可能防止其再发生。

C.3重新计算控制限

当进行初始过程研究或对过程能力重新评价时,应重新计算试验控制限,以便排除某些控制时期的影响,这些时期中控制状态受到特殊原因的影响,但已被纠正。剔除与特殊原因有关的点,应重新计算控制限。

D.过程能力解释

D.1计算过程能力

1)对于p图,过程能力是通过过程平均不合格品率p 来表示。当所有点都受控后才计算该值。如需要,还可以用符合规范的比率(1-p)来表示;

2)对于过程能力的初步估计值,应使用历史数据,但应剔除与特殊原因有关的数据点。

3)当正式研究过程能力时,应使用新的数据,最好是25个或更多时期子组,且所有的点都受统计控制。这些连续的受控的时期子组的p值是该过程当前能力的更好的估计值。

D.2评价过程能力

计算的过程能力反映该过程生产和可能预期生产的现阶段性能水平,只要过程保持受控状态并且在性能上不经历任何基本的变化,则过程会并且能够按现有水平运行。从一个时期到另一个时期,测得的不合格品率百分数将在控制限内变化,但除去过程中的任何变化,或允许存在超过控制的时期之外,合格品的百分数的平均值将趋于稳定;

这个过程能力,而不是波动的单值,必须对照管理上对于特殊特性的期望来评价。那么,如果这个平均水平不可接受,则应直接对过程本身进行进一步分析并采取措施(管理人员的责任)。

D.3改进过程能力

过程一旦表现处于统计控制状态,该过程所保持的不合格平均水平即反映了该系统的变差原因——过程能力。在操作上诊断特殊原因(控制)变差问题的分析方法不适用于诊断影响系统的普通原因变差。必须对系统本身直接采取管理措施,否则过程能力不可能得到改进。可以使用诸如排列图分析法及因果分析图等解决问题技术。

D.4绘制并分析修改后的过程控制图

1)当对过程采取了系统的措施后,其效果应在控制图上明显的反映出来;控制图成为验证措施有效性的一种途径。

2)对过程进行改变时,应小心的监视过程图。这个变化时期对系统操作会是破坏性的,可能造成新的控制问题,掩盖系统变化后的真实效果;

3)在过程改变期间出现的特殊原因变差被识别并纠正后,过程将按一个新的过程均值处于统计控制状态。这个新的均值反映了受控状态下的性能,可作为现行过程控制的基础。但是还应继续对系统进行调查和改进。

6、相关文件

SPC手册

7、质量记录

记录名称保存期保存地点

7.1PX/QS4-16-03 X—R控制图及过程能力Cpk计算表(计量型)

二年品质部

7.2 PX/QS4-16-04 P控制图及过程能力计算表(计数型)

二年品质部

SPC流程图

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。

SPC统计过程管理规程

文件制修订记录

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。 2.0范围: 本程序适用于本公司顾客要求和需做统计过程控制(PPK、CPK、PPM)的所有产品。 3.0职责: 品保部:负责统计过程控制的数据搜集和分析;负责统计过程控制的监督、管理工作。 4.0定义: SPC:指统计过程控制。 CPK:稳定(量产)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接近于规格界限的程度。 PPK:初期(试产)过程的能力指数它是一项有关类似于CPK的指数,但计算时是以新产品初期过程性能研究所得的数据为基础。 Ca: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。 Cp: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(бX),以推定实际群体的标准(б)用3个标准差(3б)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。 5.0作业内容: 5.1建立统计过程控制问题的体系 5.1.1品保部依据《生产过程管理程序》中的内容,对所有新制造过程(包括装配)、关键和重要过程建立新产品、通用产品的统计过程控制体系,并对其进

行过程研究,以验证过程能力,为过程控制提供附加输入,由品保部实施和执行。 5.1.2为确保公司统计过程控制的体系得到有效运行,工程应按《控制计划管理程序》的规定制定统计过程控制体系所需要的过程流程图和其相应的控制计划,其内容包括:测量技术、抽样计划、接收准则、当不能满足接收准则时的反应计划等。 5.2确定生产过程的关键、重要过程。 5.2.1当公司有新的制造过产生时,工程依顾客要求、公司对产品和过程特性的重要性来确定生产过程中关键、重要过程,并将其在相应的控制计划中予以明确规定。 5.2.2工程依据《过程潜在失效模式及后果分析管理程序》规定,对公司所有关键和重要过程确定新产品、通用产品的产品/过程特殊性﹛即:在过程失效模式及后果分析中被评价为高风险的项目(即:严重度≥8、风险数≥100)﹜,并将其在过程失效模式及后果分析、相应的控制计划、产品图样中予以明确标识和规定。 5.3决定关键、重要过程的管理项目 5.3.1当公司对所有关键和重要过程确定新产品、通用产品的产品/过程特殊特性后,由工程根据公司对产品和过程进行统计过程控制执行的能力决定关键、重要过程的管理项目,并将其在相应的控制计划中予以明确规定,经部门主管确认,部门经理承认后,由品保部实施并执行。 5.4决定管理项目的管理标准 5.4.1当公司决定关键、重要过程的管理项目后。由工程、品保部根据顾客对产品特性的要求并结合公司实际的过程生产能力制定关键、重要过程和管理项目的管理标准,并将其在相应的控制计划、产品图样、检验标准、操作标准中予以明确规定,经部门主管确认,部门经理确认后,由品保部实施和执行。

SPC统计过程控制

SPC统计过程控制 SPC统计过程控制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 1、SPC概念 SPC即统计过程控制。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。 2、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。 3、SPC管制图 现场管理品质,必须依品质特性来管理,而品质特性值是随着时间作高高低低地变化,那么,到底要高到什么程度或低到什么程序才算是异常? 此时必须设定有管制上下限来管理,如果有点超出管制界限,必须调查原因,采取行动,使制程恢复正常。 “品质管制始于管制图,终于管制图”,由此可以看出管理图的重要性,因

SPC统计过程控制应用实例分析

SPC统计过程控制应用实例分析 1.SPC控制特性的定义 T1S6949质量管理体系在实际应用中强调以系统的方法对过程进行分析研究,以确定系统的输入因子,输出因子以及输入对输出的影响作用。产品实现的过程也可以用框图简单地描述为下图: 上图表示,产品实现的过程为由材料、生产参数、设备、人员、环境构成的输入因素通过生产转换成输出产品的过程,同时利用输出的信息来反作用于输入因素,以得到输入因素如材料、生产参数等的持续改进。 输入因素通过生产过程转化成输出的产品,其中的实现过程也就是SPC需要进行监控的工艺过程,当然 针对SPC控制特性的选择并不是越多越好,由于检验本身是不带来增值效益的过程,因此在行业的应用过程中,考虑到成本的计算,SPC只会应用在部分关键特性的监控过程中,而关键特性的选择也根据企业自身的 生产能力及控制能力的需要来决定的。因此在进行统计过程控制时,首先需要定义控制的对象,然后通过监控生产实现过程中的各大因素对控制对象的作用,检测到过程的特殊原因波动,从而实现提前预防不合格品产品的作用。针对关键特性之外的其他参数,可以通过记录检查表的形式将其记录并保存,以便工艺改进时提供历史依据的参考。 PSC的控制项目对产品特性及工序监控的必要性,通常通过以下几个方面进行考量; (1) 从产品特性要求判断,是否为产品关键特性; 如Tirm Form工序,SPC记录共面性的抽样检验结果,以判断产品当前的生产流程是否处于稳定受控的状态下。产品的关键特性在产品设计阶段己确定。 (2) 另一方面,在产品生产制造的过程中,关键工序参数的监控对产品质量良率起着重大的决定作用,利用实时的SPC方法进行工艺参数的监控,能够及时发现生产过程中存在的特殊原因,及时围堵并消除,以得 到立即的改正及预防的作用。 例如,在硅片切割工序(Wafer saw),工艺上利用对切割槽宽度的定期数据采集,绘制SPC控制图,从而 起到过程监控的作用,以防止参数对切割工序带来的过程能力偏移。 (3) 客户的特殊要求: 客户的特殊要求可以针对产品的固有特性要求,如封装外观尺寸要求,针对p8AGBdoysize35*35的产品, 要求产品的允收范围在35+-0.sm。另外客户的特殊要求也可以针对1艺参数,如Wire Bo nd的Wire Pull和Ballshear。 封装企业的新产品导入初期阶段,在制定产品生产的控制计划时,SPC的控制特性就是其中必须定义的 一个部分。特殊特性的定义主要来源于行业规范,客户的特殊要求以及通过生产经验的累积,总结出来的关键的过程参数计量型的控制图应用在如下的特性,见下表: 计量型控制图的应用工序及抽样计划

统计过程控制案例分析

统计过程控制(SPC )案例分析 一、用途 1.分析判断生产过程的稳定性,生产过程处于统计控制状态。 2.及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异,预防不合格品产生。 3.查明生产设备和工艺装备的实际精度,以便作出正确的技术决定。 4.为评定产品质量提供依据。 二、控制图的基本格式 1.标题部分 X-R 控 制 图 数 据 表 2.控制图部分 质 量 特 性

实线CL :中心线 虚线UCL :上控制界限线 LCL :下控制界限线。 三、控制图的设计原理 1.正态性假设:绝大多数质量特性值服从或近似服从正态分布。 2.3σ准则:99.73%。 3.小概率事件原理:小概率事件一般是不会发生的。 4.反证法思想。 四、控制图的种类 1.按产品质量的特性分: (1)计量值(S X R X R X R X S ----,,~ ,) (2)计数值(p ,pn ,u ,c 图)。 2.按控制图的用途分: (1)分析用控制图; (2)控制用控制图。 五、控制图的判断规则 1.分析用控制图: 规则1 判稳准则——绝大多数点子在控制界限线内(3种情况); 规则2 判异准则——排列无下述现象(8种情况)。 2.控制用控制图: 规则1 每一个点子均落在控制界限内。 规则2 控制界限内点子的排列无异常现象。

【案例1】 R X -控制图示例 某手表厂为了提高手表的质量,应用排列图分析造成手表不合格品的各种原因,发现“停摆”占第一位。为了解决停摆问题,再次应用排列图分析造成停摆事实的原因,结果发现主要是由于螺栓松动引发的螺栓脱落成的。为此厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。 分解:螺栓扭矩是一计量特性值,故可选用基于正态分布的计量控制图。又由于本例是大量生产,不难取得数据,故决定选用灵敏度高的R X -图。 解:我们按照下列步骤建立R X -图 步骤1:取预备数据,然后将数据合理分成25个子组,参见表1。 步骤2:计算各组样本的平均数i X 。例如,第一组样本的平均值为: 0.1645 162 1661641741541=++++= X 其余参见表1中第(7)栏。 步骤3:计算各组样本的极差i R 。例如,第一组样本的极差为: {}{}20154174min max 111=-=-=j j X X R 其余参见表1中第(8)栏。 表1: 【案例1】的数据与R X -图计算表

SPC统计过程分析指导书

SPC统计过程分析指导书 1目的 在过程中正确使用统计技术,对过程加以监控,以利于及时发现问题,采取措施,持续改进过程质量 2范围 本指导书适用于公司过程中使用的统计技术均值-极差控制图(X-R)与不合格品率控制图(P图)指导。 3术语 3.1总体 指重要研究对象的全体,又称母体。 3.2样本 从总体中随机抽取出来的,对其进行测量和分析的一部分产品。 3.3样品 又称个体。样本中的每一单位产品。 3.4样本大小 又称样本容量,一个样本容量,一个样本中所包含的样品数量。 3.5样本数 为研究一个整体,所制取的样本数量。 3.6过程能力 过程处于稳定状态下,在经济及其它条件允许范围内,保证产品质量的能力。 4职责 4.1技术部负责制定现场使用的统计技术类型,并制定控制限及有关性能力指数计算,并 制定未满足要求时的改进计划。 4.2质量管理部负责现场统计技术应用的监控。 4.3生产部负责现场统计技术的应用和管理。 4.4人事资源部负责组织对现场使用的统计技术应用进行培训。 5管理内容 5.1X-R的制作方法 5.1.1确定控制项目(按控制计划规定项目进行)。

5.1.2收集数据,数据取样方法和注意事项: 取样必须具有代表性,取样原则上按不同的设备、操作人员、原料等分别取样,以免除异常因素带来的误差,样本大小3个,样本组数为12个,一般按产品生产顺序或测定顺序,排列数据。 5.1.3将收集数据分组记入表中(表格见附录A) 5.1.4计算平均值X-、极差R、总平均值X--、平均极差R-。 5.1.5计算控制界线 均值控制图中心线CLX=X- 均值控制图上控制线CLX=X--+A2R- 均值控制图下控制线CLX=X---A2R- 极差控制图中心线CLR=R- 极差控制图上控制线UCLR=D4R- 极差控制图下控制线LCLR=D3R- A2、D3、D4分别从附录A表中查得 5.1.6绘制控制限 5.1.7描点 5.1.8控制图分析 5.1.8.1如果所有的控制点均在控制界线内随机分布,则可以此作为控制过程控制图。 5.1.8.2与现有规格比较 A.如果控制界线在规格范围内,分布中心与规格中心基本重合,可认为过程能力满足格 要求,可以作为正常过程控制用图。 B.如果各控制点都在控制界限内,呈随机分布,可以判定过程在受控状态内。 C.如果有超出控制界限的控制点,则应作如下工作: a).对此异常点进行分析并加以处理,并要有预防措施。 b).X控制图有超出界限控制点时,表示过程平均值发生变化或变异增大。 c).R控制图有超出界限控制点时,表示过程变异增大。 D.如果过程控制要求发生变化,如设备、人员、原料等因素,此时应对控制界 限重新收集数据进行计算,找出客观的控制界限。 5.1.9现场应用 应用控制图的工序,操作者/检查员按控制计划或作业指导书要求的频次取样测量,记录实

SPC统计过程控制与控制图

Statistical Process control 统计过程控制

Designed by LLC NO:LLC-ts05 Rev:B 基本概念: 特性产品 一般 安全、法规 关键KPC S 配合、功能过程 一般 关键KCC S 一般特性:只要是合格就可以; 关键特性:不仅仅合格,还要尽可能接近目标值。检验分类:

●计数型:检验时仅分为合格、不合格; ●计量型:检验时可确定值的大小。

第一章持续改进及统计过程控制概述 应用统计技术来控制产生输出的过程时,才能在改进质量、提高生产率、降低成本上发挥作用。 第一节预防与检测 检测-------- 容忍浪费 预防-------- 避免浪费 第二节过程控制系统 过程共同工作以产生输出的供方、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。 过程性能取决于: 1.供方和顾客之间的沟通; 2.过程设计及实施的方式; 3.动作和管理方式。 过程控制重点:过程特性 过程控制步骤:确定特性的目标值; 监测我们与目标值的距离是近还是远; 对得到的信息作出正确的解释,确定过程是在正常的方式下运行; 必要时,采取及时准确的措施来校正过程或刚产生的输出; 监测采取措施后的效果,必要时进一步分析及采取措施。 注:仅对输出进行检验并随之采取措施,只可作为不稳定或没有能力的过程的临时措施。不能代替有效的过程管理。 第三节变差:普通及特殊原因 任何过程都存在引起变差的原因,产品的差距总是存在。 虽然单个的测量值可能全都不同,但形成一组后它们趋于形成一个可以描述的分布的图形。(例图)

影响因素: 普通原因:难以排除,具有稳定、可重复的分布; 此时输出可以预测。 特殊原因:必须排除,偶然发生、影响显著; 此时将有不可预测方式影响输出。 生产过程控制就是要清除系统性因素(特殊原因)。 第四节局部措施和对系统采取措施 局部措施:针对特殊原因由直接操作人采取适当纠正措施。 此时大约可纠正15%的过程问题。 系统措施:解决变差的普通原因,由管理人员来采取措施。 此时大约可纠正85%的过程问题。 采取措施类型不正确,将给机构带来在的损失,劳而无功,延误问题的解决。 第五节过程控制和过程能力 过程控制系统的目标:对影响过程的措施作出经济合理的决定, 处理好两种变差原因的风险。(例图) 过程控制系统的作用:当出现变差的特殊原因时提供统计信号, 从而采取适当的措施。 过程分类:控制 利用量化的过程性能,反映能否满足顾客要求的能力。 例如:Cp 和Cpk 第六节过程改进循环及过程控制 (例图)

相关文档
最新文档