统计过程控制(SPC)
统计过程控制(SPC)
11
控制图的选择
控制图的选定
计量值 数据性质
计数值
平均值
“n”=10~25 “n”是否较大
n≧1 样本大小 n≧2
Cl的性质
中位数 “n”=2~5
“n”=1
不良数
缺陷数
不良数或
缺陷数
不一定
一定
“n”是否一定
单位大小 是否一定 不一定 一定
X-s 图
X-R 图
X-R
X-Rm “p”
图
图图
“np” “c”
数据类别: 计数值数据:只以缺陷数和个数表示,不能连续取值的数据 计量值数据:以产品本身的特性来表示,可以连续取值的数据
2
两种变异
普通性(特定性)变异:不易避免的原因(普通 原因)造成的变异,如操作人员的熟练程度的 差异、设备精度与保养好坏的差异、同批原材 料本身的差异
特殊性(偶尔性)变异:可以避免也必须避免 的原因(特殊原因)造成的变异,如不同原材料 之间的差异、设备故障
“u”
图图
图
12
案例1(控制图的选择)
质量特性 长度 重量 乙醇比重 电灯亮/不亮 每一百平方米的 脏点
样本数 5 10 1
100 100平方米
选用什么图
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答案1
质量特性 长度 重量 乙醇比重 电灯亮/不亮 每一百平方米的 脏点
样本数 5 10 1
100 100平方米
选用控制图 均值极差控制图
通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施,以便纠正 大约可纠正85%的过程问题
8
控制图的目的
控制图和一般的统计图不同,因其不仅能 将数值以曲线表示出来,以观其变异之趋 势,且能显示变异系属于机遇性或非机遇 性,以指示某种现象是否正常,而采取适 当之措施。
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
SPC统计过程控制程序
SPC统计过程控制程序SPC (Statistical Process Control,统计过程控制)是一种通过收集和分析数据来监控和控制过程稳定性和性能的统计方法。
SPC可以帮助企业了解和改进生产过程,并减少产品不合格率和废品,提高产品质量和客户满意度。
SPC的基本思想是:通过收集连续生产过程中的样本数据,分析这些数据,并与事先设定的控制界限进行比较,以判断过程是否处于控制状态。
如果过程处于控制状态,那么产品的质量将是稳定的、可预测的。
如果过程处于失控状态,就需要采取措施来确定并消除原因,以使过程回到控制状态。
SPC的目标是通过减少过程变异来提高产品质量,并确保过程处于可控状态。
它可以用于任何类型的生产过程,不论是制造业还是服务业。
SPC的主要工具包括:控制图、过程能力分析和统计分析等。
控制图是SPC最常用的工具之一,用于监控过程的稳定性。
控制图可以显示在连续生产过程中所收集的样本数据的变异性,并与控制界限进行比较。
常用的控制图有X-bar图、R图、P图和C图等。
X-bar图用于监控过程的平均值,R图用于监控过程的离散程度,P图和C图用于监控过程的不良品率。
通过比较样本数据的统计指标与控制界限,可以判断过程是否处于控制状态。
过程能力分析可以衡量过程的性能,并确定过程是否具备满足客户要求的能力。
过程能力分析可以通过计算过程的Cp、Cpk、Pp和Ppk等指标来完成。
这些指标可以反映过程的长期稳定性和短期稳定性,进而评估过程的能力。
统计分析是SPC的基础,通过对收集到的数据进行概率分布拟合、假设检验等统计分析方法,可以确定控制界限的设置和过程能力的评估。
统计分析能够为决策提供科学的依据。
SPC的应用可以帮助企业实现以下几个方面的目标:1.提高产品质量:SPC可以监控和控制生产过程中的变异性,降低产品缺陷和废品率,提高产品质量和一致性。
2.降低成本:通过减少废品和不良品的产生,可以降低生产成本。
3.提高生产效率:SPC可以帮助发现和解决生产过程中的问题,提升生产效率和产能。
SPC统计过程控制
SPC统计过程控制SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种基于统计原理和数据分析方法的质量管理工具,用于监控和控制生产过程中的变异性,以确保产品或服务的质量。
SPC是由质量概念的先驱沃尔特·A·谢温(Walter A. Shewhart)在20世纪20年代初首次引入的。
它的目的是通过使用统计技术来分析生产过程中的数据,从而减少产品或服务的变异性,提高整体质量水平。
SPC的基本原理是通过统计分析来了解生产过程中的变异性,以便及时采取措施来纠正和调整生产过程。
它主要包括以下步骤:1.确定控制指标:选择适当的指标来监控生产过程的变异性。
常用的指标包括尺寸、重量、硬度等。
2.收集数据:根据预定的采样计划和频率,定期收集生产过程中的数据。
数据可以通过各种手段收集,如直接测量、抽样检验等。
3.绘制控制图:使用统计方法将收集到的数据绘制成控制图。
控制图是一种图表,它显示了一个或多个过程指标的变化情况,以及上下限范围。
通过观察控制图,人们可以判断生产过程是否处于控制状态,是否存在异常情况。
4.分析控制图:根据控制图上的变化趋势和模式,进行统计分析,以确定生产过程的绩效。
常用的统计分析方法包括均值、标准差、极差等。
5.制定改进措施:根据分析的结果,确定需要改进的方面,并制定相应的措施。
改进措施可以包括修改生产过程参数、调整设备、培训员工等。
6.监控和调整:持续监控生产过程,并根据需要进行调整,以确保控制图保持在预定的限制范围内。
SPC的优势在于它能够提供实时和持续的监控生产过程的能力。
通过采集数据和绘制控制图,生产者可以及时发现生产过程中的变异,并采取措施进行纠正。
这样可以防止不良品的产生,并提高产品或服务的一致性和质量。
此外,SPC还具有以下几点优势:1.提高生产效率:通过控制和减少生产过程中的变异性,SPC可以提高生产效率。
它能够帮助生产者发现并消除生产过程中的浪费和不必要的变动,从而提高生产效率和资源利用率。
生产过程质量控制技术之SPC
绘制控制图
02
01
03
确定中心线和控制限
根据控制计划,计算中心线和控制限。
绘制图形
根据分组后的数据,在控制图上绘制相应的点和控制 线。
标注数据
在控制图上标注相应的数据点和控制限,以便后续分 析。
过程能力分析
计算过程能力指数
通过计算过程能力指数(如Cpk、Ppk等),评估当前过程能力是否满足要求。
03
SPC常用控制图
Xbar-R图
总结词
Xbar-R图用于监控过程平均值和过程 变差,通过计算平均值和极差来评估 过程的稳定性。
详细描述
Xbar-R图由中心线(CL)、上控制限(UCL) 和下控制限(LCL)组成。中心线是平均值的均 值,上控制限和下控制限分别是平均值加减3倍 标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制 限,可以判断过程是否受控。
通过控制图等工具,实时监控 生产过程的状态,判断过程是 否受控,及时发现异常。
改进与优化
根据分析结果,对生产过程进 行优化和改进,提高产品质量 和生产效率。
SPC的发展历程
起源
SPC起源于20世纪20年代的美国贝尔实验室,最初 用于电话通信质量的控制。
发展
随着统计学和计算机技术的发展,SPC逐渐完善并广 泛应用于制造业、服务业等领域。
P图
总结词
P图用于监控不合格品率的过程控制,通过计算不合格品率来评估过程的性能。
详细描述
P图以不合格品率为数据基础,绘制在直角坐标系中。中心线表示目标不合格品率,上控制限和下控 制限分别是目标不合格品率加减3倍标准差的位置。通过观察数据点是否超出控制限,可以判断过程 是否受控。
C图
总结词
C图用于监控单位产品缺陷数的过程控制,通过计算单位产品上的缺陷数来评估过程的 性能。
统计过程控制
统计过程控制统计过程控制(SPC)是一种基于数据分析的质量管理方法,旨在通过对过程的监测与控制,实现生产过程中的连续改进。
这种方法可以帮助提高产品质量,降低生产成本,提高客户满意度。
以下是SPC的简介、使用方法、益处以及实现过程中可能存在的问题。
简介SPC的理念是“控制过程而不是修理产品”,它的核心是把质量管理的重点从检查和纠正缺陷转移到控制过程。
SPC主要应用于制造业,但也适用于服务业和医疗行业等其他领域。
通过数据收集、分析和监控,SPC可以帮助企业了解其生产过程并制定相应的改进计划,从而实现生产效率和产品质量的提高。
使用方法SPC主要包括数据的收集和分析两个阶段。
数据的收集通常是由受训人员通过抽样等方式获取,然后数据会被汇总到一个控制图表中。
控制图表是SPC最基本的工具,它可以反映生产过程中数据的变化情况,通过样本数据的变化来判断是否存在特殊因素,以及是否需要采取相应的措施来防止这些因素的再次出现。
在数据分析阶段,SPC通常使用各种统计方法来分析数据的规律性和变动性,从而确定过程的性能是否符合要求。
如果发现过程出现特殊的变化,就需要针对这些问题采取相应的措施。
然后,通过监控过程的稳定性和性能,来确保所采取的措施有效。
益处SPC的主要益处是提高质量和降低成本。
由于SPC持续地跟踪和分析数据,可以及时发现问题,并采取相应的措施。
这减少了产品缺陷率和因此而导致的重新工作或返工数量。
此外,SPC还可以提高生产效率,因为它可以减少生产中的浪费和停机时间,并优化制造工艺。
此外,SPC还可以增加生产过程的可持续性,使过程更加稳定,从而提高客户满意度。
实现过程中可能存在的问题尽管SPC被广泛运用于生产领域,但在实施过程中仍然存在一些问题。
例如,如果质量数据不正确或不完整,则无法有效地检测和纠正问题。
确保收集到正确和完整的数据非常重要。
另一个问题是寻找和培养高素质的SPC人才。
虽然有许多SPC工具和软件可以帮助质量控制人员更好地应用SPC,但必须确保员工已经得到了适当的培训,以确保他们理解SPC的基本概念和运用方法。
汽车行业--统计过程控制SPC
汽车行业–统计过程控制SPC引言在汽车行业中,统计过程控制(Statistical Process Control,简称SPC)是一种管理工具,它通过统计方法分析生产过程中的变异性,以实现过程的稳定和质量的控制。
本文将介绍汽车行业中统计过程控制的概念和原理,并探讨在汽车制造过程中应用SPC的重要性和优势。
统计过程控制概述统计过程控制(SPC)是一种基于统计学原理和方法的过程管理工具,其目的是通过对过程性能进行监控和分析,以建立并维持过程的稳定性和可控性。
SPC通过收集、分析和解释数据,帮助生产企业识别过程中的问题,并采取相应的措施来确保产品和服务的质量。
SPC的原理与方法SPC的核心原理是基于统计学中的质量控制理论和方法,主要包括以下几个方面:1. 测量与变异性分析SPC首先需要对生产过程进行有效的测量和数据收集,包括产品的尺寸、重量、颜色等一系列关键指标的测量。
然后,通过统计方法对这些数据进行分析,识别出过程中的变异性,并将其分解为正常变异和特殊原因变异两部分。
2. 控制图的应用控制图是SPC的关键工具之一,它通过对数据的可视化呈现,帮助生产企业及时监控和识别过程中的变异性。
常见的控制图包括均值图、范围图和方差图等,它们可以显示出过程的中心线和控制限,从而判断过程是否处于控制状态。
3. 质量改进与过程优化SPC不仅可以帮助企业监控和控制过程中的变异性,还能够通过数据分析和质量改进方法,找出过程中的问题,并提出相应的改进措施。
它可以帮助企业定位问题和优化生产工艺,从而提高产品质量和生产效率。
汽车制造中的SPC应用在汽车制造过程中,SPC的应用至关重要。
下面将介绍几个具体的应用案例:1. 固定质量控制汽车制造过程中的每一个环节都需要严格的质量控制,以确保最终产品的质量。
通过SPC的应用,可以实时监控生产过程中的关键指标,并及时发现问题,从而避免次品的产生和不良产品的流入市场。
2. 方案改进与优化通过对SPC数据的分析,汽车制造企业可以发现生产过程中的瓶颈和问题,并针对性地提出改进方案。
统计过程控制(SPC)
解:
于是,过程能力指数为:
过程能力不够充分,从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=(TU+TL)/2=0.1720有偏离,应进行调整。调整后,Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求,而对下限没有要求: 只适用于的范围:
02
只有下限要求,而对上限没有要求: 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性:
► 过程本来稳定 ► 漏报 (这里由于α小,所以β大),故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳:
01
► 连续25个点,界外点数d=0;
02
► 连续35个点,界外点数d<0;
03
► 连续100个点,界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何,产品质量特性值落在[μ-3σ,μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
质量分析与控制第章SPC与SPCD
质量分析与控制第章SPC与SPCD 质量是企业生产经营过程中最重要的一个方面。
为了确保产品的质量,企业需要采取一系列的控制措施。
统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)和统计过程控制图(Statistical Process Control Chart,SPCD)是现代质量管理体系中常用的两种方法。
本文将对SPC 与SPCD进行详细讨论,以了解其特点和应用。
一、统计过程控制(SPC)统计过程控制,简称SPC,是一种通过统计方法来监控和控制过程稳定性和产品质量的方法。
它基于统计学原理,通过收集、记录和分析过程中的数据,来判断过程是否处于可控状态,并及时采取相应的控制措施。
SPC有助于减少制造过程中的变异性,提高产品质量,并最终降低成本。
1. SPC的基本原则SPC的实施需要遵循一定的基本原则,包括以下几个方面:a. 选择关键性指标,即控制关键性过程参数和产品特性;b. 收集和分析过程数据,通过统计学技术来判断过程的稳定性;c. 通过控制图对过程进行监控,及时发现偏差并采取控制措施;d. 通过持续改进来优化过程,以提高产品质量。
2. SPC的方法和工具SPC可以使用多种统计学方法和工具来分析过程和产品数据,其中包括:a. 均值图:用于检测过程的中心值是否有偏移;b. 极差图:用于检测过程的离散程度;c. 过程稳定性指标(如Cp、Cpk):用于评估过程的能力;d. 相关图:用于寻找不同变量之间的关系。
二、统计过程控制图(SPCD)统计过程控制图(Statistical Process Control Chart),简称SPCD,是SPC的一个重要工具。
它用来可视化过程数据,以便监控过程变异性和判断过程状态。
1. SPCD的基本原则SPCD的制作和使用需要遵循以下基本原则:a. 确定控制图类型:根据数据类型和过程的特点选择合适的控制图类型;b. 收集过程数据:收集过程中的关键绩效指标数据,如样本平均值、极差等;c. 绘制控制图:根据数据绘制相应的控制图,用于显示过程数据的变异性;d. 判断过程状态:根据控制图规则和统计指标,判断过程是否处于控制状态或失控状态;e. 采取相应措施:根据判断结果,及时采取控制措施或调整过程参数,以维持过程的稳定性。
SPC(统计过程控制):基本概念及在质量管理中的作用介绍
SPC(统计过程控制):基本概念及在质量管理中的作用介绍一、SPC概述SPC(Statistical Process Control, 统计过程控制)是用于控制生产过程稳定性、提高产品质量的一种管理工具。
它是一种基于统计原理的质量控制技术,通过对质量数据进行分析并处理,帮助生产部门发现异常情况,及时进行纠正和改进。
SPC的主要作用是通过对生产的各项指标进行监控,及时发现异常情况并予以解决,达到减少产品次品率、提高生产效率的目的。
1.1 SPC的定义和发展历程统计过程控制(SPC)是由美国生产者联盟(APQC)制定的标准,是指在生产、服务等等过程中,使用一系列统计方法,对生产过程各项指标进行定量分析、监控,以便及时发现问题并采取纠正和预防措施,以提高质量、提高效率和降低成本。
自20世纪75年以来,SPC 已广为应用于各种制造和服务行业,被广泛认可和推广。
1.2 SPC的基本原理和方法SPC的基本原理是通过收集和分析生产过程中的数据,判断过程是否处于正常状态,如果出现异常情况则采取行动控制,达到稳定生产并控制品质的目的。
其基本方法有控制图、质量测量、过程分析、数据收集和统计方法等。
二、SPC在质量管理中的作用2.1 SPC在质量管理体系中的地位与作用SPC在现代企业的质量管理中处于非常重要的地位,其作用几乎贯穿了整个质量管理体系。
首先,质量管理的核心目标是实现全过程质量控制,SPC可以有效的实现这一目标。
其次,SPC可以帮助企业实现质量的持续改进,提高产品的稳定性和一致性,为企业提供坚实的基础。
再次,SPC可以为企业的产品质量提供科学的依据,使企业在市场竞争中更具有说服力。
2.2 SPC在改进质量管理性能方面的作用SPC对于改进质量管理性能具有很好的作用。
通过对生产过程的监控,SPC可以发现不稳定的因素和不良的趋势,为及时采取行动提供依据。
此外,通过对数据的分析,进一步提高了质量管理的效益,不断完善生产过程,并持续不断地提高产品质量。
SPC统计过程控制
目标1. 能够使用“XBar和S图表”进行连续数据分析。能够使用“p”控制图表进行离散数据分析。能够确定每一种图表类型的控制极限范围。能够对图表进行解释并确定工序什么时候处于失控状 态。5. 能够解释依据图表信息采取措施的重要性。
Tab 3: 统计过程控制
目的介绍统计过程控制的概念
什么是:统计过程
控制图的使用
控制图表可以在测量和分析阶段用于跟踪过程的变化,分析显著的变化并记录。
控制图在控制过程中用于保持改进的结果。用图进行监控并记录输入变量(X),分析X的变化并进行控制。
不断变化的控制限
与随每次观测而变化的极限相比,控制图最好使用历史的稳定过程的极限。历史极限决定了所“期望”的数据范围或“零假设(H0) ”。(使用Minita中的历史设置值) 改变控制限范围,当: 一个过程有了改变,且此改变被认为具有统计显著性的(即 Ha)。 当完成了一个规定的实际过程改变。
Y
X
什么时候使用SPC?
希望获悉什么信息? —关键过程变量(X或Y)在随时间变化吗?(即该过程稳定吗?)如何观察输出变量?— 基于实时数据、显示过程变化的图表
SPC是一个严密的过程,它要求操作小组积极参与数据的采集和分析。
失控状况,记录采取的修复行为
UCL
LCL
X Bar 图表
样本/分组(按时间排序)
控制(SPC)
统计 – 基于概率的决策方法。过程 --所有重复性的工作或步骤。 控制 --监控工序运行。 基于与“t test”假设检验相同的概念进行分析,能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前,就作出有关工序的决定、采取行动、解决问题。。
当处于稳定状态的工序变差已经被外界可指定原因所影响时,SPC发出信号。
SPC统计过程控制之抽样检验
分类
按照抽样的方式,抽样检验可以分为随机抽样和系统抽样; 按照检验的方法,抽样检验可以分为计数抽样检验和计量抽 样检验。
抽样检验的基本原理
代表性
01
抽样检验的样品应具有代表性,能够反映整批产品的质量状况。
可靠性
02
抽样检验的结果应具有可靠性,能够准确地推断整批产品的质
量状况。
经济性
03
抽样检验应尽可能地减少检验成本,提高检验效率。
抽样检验的标准和规范
GB/T 2828.1-2008《计数抽 样检验程序 第1部分:按接收 质量限(AQL)检索的逐批检验
抽样计划》
GB/T 6378.4-2008《计量抽 样检验程序 第4部分:对均 值的声称质量水平的评定程
序的特殊要求》
ISO 2859-1:1999《计数抽样 检验程序 第1部分:按接收质 量限(AQL)检索的逐批检验抽
SPC统计过程控制之抽样检验
目 录
• SPC统计过程控制概述 • 抽样检验的基本概念 • SPC在抽样检验中的应用 • 抽样检验的常见问题和解决方法 • SPC统计过程控制的未来发展
01 SPC统计过程控制概述
SPC的基本概念
定义
SPC(统计过程控制)是一种利用 统计技术对生产过程进行监控和管 理的质量控制方法。
样计划》
03 SPC在抽样检验中的应用
SPC在抽样检验中的实施步骤
确定抽样检验方案
根据产品特性和质量要求,选择适当的 抽样检验方案,包括抽样水平、检验项
目、合格判定等。
实施抽样检验
按照抽样计划进行抽样,并对性,制定合理 的抽样计划,包括抽样频率、抽样数 量、抽样方式等。
数据分析与改进
定期对控制图进行分析,找出影响产 品质量的关键因素,采取改进措施, 提高产品质量稳定性。
统计过程控制(SPC)
2.建立控制图及记录原始数据 3.计算每个子组的均值(X)和极差(R) 反映整个过程的的均值和其变差 X= R=X最大值-X最小值 4.选择控制图的刻度 对于X图,坐标上的刻度值的最大值和最小值之差应至少为子组均值X的最大值和最小值差的两倍 建议将R图刻度值设置为均值图刻度值的2倍 5.将均值和极差画到控制图上
统计描述
用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描述一组数据。
统计推理
确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起的,何时不能归因于随机误差。
收集并分析数据,以估算过程变化的 影响。
试验设计
统计学的作用
1.2特性及其分类
变量数据 使用一种度量单位,比如英寸或小时。 属性数据是类别信息,比如““ 通过” 或““ 未通过”。
顾客: 关注过程的输出以及与顾客的要求(定义为规范)的关系如何,而不考虑过程的变差如何 规格界限的分类: 双边规格 单边上规格 单边下规格
控制界限≠规格界限
1类
该过程受统计控制且有能力满足要求,是可接受的
2类
受控过程但存在因普通原因造成的过大的必须减少的变差
3类
过程符合要求,可接受,但不是受控过程,需要识别变差的特殊原因并消除它
X1+X2+X3+···Xn
n
计算控制限
供应商发展部
计算平均极差及过程均值
01
计算控制限
02
在控制图上作出平均值和极差控制图的控制线
03
江铃汽车股份有限公司
过程控制解释
供应商发展部
过程控制解释 1.分析极差图上的数据点 超出控制限的点 链图 连续7点位于平均值的一侧 连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降 明显的非随机图形 大约2/3的描点应落在控制限的中间1/3的区域内,大约1/3的点落在其外的2/3的区域 2.识别并标注特殊原因(极差图 ) 3.重新计算控制限(极差图) 4.分析均值图上的数据点 5.识别和标准特殊原因(均值图) 6.重新计算控制限(均值图) 7.为了继续控制延长控制限
SPC-统计过程控制
SPC-统计过程控制
SPC基本概念 SPC实施步骤 SPC工具和技术 SPC应用案例 SPC未来发展与挑战
contents
目 录
01
SPC基本概念
统计过程控制(SPC)是一种应用统计学的方法,通过对生产过程中的各个阶段进行数据收集、分析和控制,以实现过程稳定、减少变异和优化性能的管理手段。
SPC的核心在于利用统计技术对生产过程中的关键特性进行监控和预测,及时发现异常并采取相应措施,确保生产过程的稳定和产品质量的可靠。
判断标准
过程能力指数还可以作为改进生产过程的依据,帮助企业优化生产工艺和流程。
改进依据
过程能力指数
综合评估
过程性能指数是对生产过程整体性能的综合评估,考虑了生产过程中的所有影响因素。
比较分析
通过比较不同时间段或不同生产条件下的过程性能指数,可以对生产过程进行全面的比较和分析。
持续改进
过程性能指数可以作为持续改进生产过程的依据,帮助企业不断提升生产效率和产品质量。
选择适宜的控制图
确定控制界限
根据历史数据和行业标准,制定适合的控制界限,确保过程处于受控状态。
验证控制界限
在实际生产过程中验证控制界限的适用性和有效性,根据实际情况进行调整。
制定控制界限
数据的收集与处理
建立数据收集系统
确保数据收集的准确性和及时性,建立有效的数据记录和存储系统。
数据处理与分析
对收集到的数据进行处理、分析和解释,识别异常波动和趋势,为后续的决策提供依据。
SPC在持续改进中的作用
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02
SPC实施步骤
选择对产品或服务的质量、性能等有关键影响的参数作为控制对象,确保这些参数在控制范围内。
统计过程控制
统计过程控制统计过程控制(SPC,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。
统计过程控制认为,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)。
此时,过程特性一般服从稳定的随机分布。
而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,失控时,过程分布将发生改变。
统计过程控制可以分为三个步骤:1. 模型建立阶段,这个阶段是在没有因素影响的情况之下抽取数据,分析数据进行统计,从而在此基础上建立模型。
2. 模型评估阶段,对所建立的模型进行系统分析评估,在比较的过程中来判断是否存在故障。
3. 如果在评估阶段出现故障,就要分析产生故障的原因,找到故障发生的来源,及时采取措施予以解决,从而确保产品的质量。
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,如消除过程中的系统性因素或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。
统计过程控制在发展过程中滋生出两种不同的方法,分别是统计质量控制和统计性能监控。
统计质量控制重点在于控制生产过程中的质量,确保产品符合规定的质量标准。
而统计性能监控则更侧重于监控过程的性能,以及时发现并预防可能出现的问题。
总的来说,统计过程控制是一种有效的质量管理工具,它可以帮助企业及时发现并解决生产过程中的质量问题,提高产品质量和生产效率,从而提升企业的竞争力。
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--培训
最常用,判断工序是否异常的效 适用于产品批量较大而
量
制图
果好,但计算工作量大
且稳定正常的工序。
值 中位数—极差
计算简便,但效果较差些,便于
控 制
控制图 两极控制图
L—S
现场使用
一张图可同时控制均值和方差, 计算简单,使用方便
图 单值—移动极 X—Rs 简便省事,并能及时判断工序是 因各种原因每次只能得
C (Control)控制: 事物的发展和变化保持 稳定
统计过程控制(SPC)定义:
是一种使用诸如控制图等统计技术来分析制造 过程,以便采取适当的措施,为达到并保持统计控 制状态从而提高制造过程能力的质量统控计过制程控制方SPC法--培训。
一、统计过程控制简介
起源与发展
休哈特博士在 贝尔实验室发 明了控制图
差控制图
否处于稳定状态。缺点是不易发 到一个数据或希望尽快
现工序分布中心的变化。
发现并消除异常原因
计 不合格品数控
pn
数
制图
值 不合格品率控
p
控
制图
制 缺陷数控制图
C
图 单位缺陷数控
U
制图
较常用,计算简单,操作工人易 于理解
计算量大,管理界限凹凸不平
样本容量相等 样本容量可以不等
较常用,计算简单,操作工人易 于理解,使用简便
——《6 Sigma管理法 追求卓越的阶梯》
统计过程控制SPC--培训
一、统计过程控制简介
统计过程控制(SPC):
Statistical Process Control 的英文简称
S (Statistical)统计: 以统计学的方法分 析数据
P (Process)过程: 有输入-输出的一系列的 活动
统计过程控制spc标准
统计过程控制spc标准统计过程控制(SPC)是一种通过统计方法来监控和控制过程稳定性和一致性的质量管理工具。
它是一种基于数据和事实的管理方法,可以帮助企业实现质量的持续改进,提高产品和服务的稳定性和一致性,降低成本和提高效率。
本文将对统计过程控制(SPC)标准进行详细介绍,包括其定义、原理、应用、优势和实施步骤等内容。
首先,统计过程控制(SPC)是一种基于统计方法的质量管理工具,它通过收集和分析过程中产生的数据,来监控过程的稳定性和一致性。
SPC的核心理念是“了解过程,控制变异”,通过对过程中的变异进行监控和分析,找出引起变异的原因,并采取措施进行改进,从而实现过程的稳定和一致。
其次,统计过程控制(SPC)的应用范围非常广泛,几乎可以应用于任何一个需要稳定和一致性的过程。
它在制造业、服务业、医疗保健、金融业等领域都有着重要的应用价值。
例如,在制造业中,SPC可以用来监控生产过程中的关键参数,及时发现生产异常并进行调整,确保产品质量的稳定和一致。
在服务业中,SPC可以用来监控服务过程中的关键指标,提高服务质量和客户满意度。
此外,统计过程控制(SPC)的优势也非常明显。
首先,它可以帮助企业实现质量的持续改进,通过对过程中的变异进行分析,找出问题的根本原因,并采取措施进行改进,从而不断提高产品和服务的质量。
其次,它可以降低成本和提高效率,通过对过程中的变异进行监控和分析,及时发现问题并进行调整,避免资源的浪费,提高生产效率。
最后,实施统计过程控制(SPC)需要按照一定的步骤进行。
首先,确定需要监控的关键参数和指标,建立数据采集和分析的系统。
其次,收集和分析过程中产生的数据,找出过程中的变异和问题。
然后,找出问题的根本原因,并采取措施进行改进。
最后,持续监控和分析过程中的数据,确保过程的稳定和一致。
综上所述,统计过程控制(SPC)是一种非常重要的质量管理工具,它可以帮助企业实现质量的持续改进,降低成本和提高效率。
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相同的简单的统计过程控制技术也能指明变差的普通 原因的范围,但分离这些原因需要更详细的分析。纠正变 差的普通原因的责任在于管理人员。有时与操作直接相关 的人员处于较有利的位置发现它们并将它们报告给管理人 员来采取措施的。总的来说,解决变差的普通原因通常需 要采取系统措施。 过量过程变差中较小的部分—工业经验建议为15%— 是通过与操作直接有关的人员局部纠正的。大部分——其 余85%—是管理人员通过对系统采取措施来纠正的。采取的 措施类型如不正确将给机构带来大的损失,不但劳而无功, 而且会延误问题的解决甚至使问题恶化。无论如何,为了 更好地减少过程变差普通原因,需要管理人员和操作直 接相关人员的密切合作。
简言之,首先应通过检查并消除变差的特殊原因 使过程处于受控状态,那么其性能是可预测的,就可 评定其满足顾客期望的能力。这是持续改进的基础。 每个过程可以根据其能力和是否受控进行分类, 过程可分成4类,如下表所示:
满足要求 受控 不受控
可接受
不可接受
1类
2类
3类
4类
一个可接受的过程必须是处于受统计控制状态的 且其固有变差(能力)必须小于图纸的公差。理想的 情况是具有1类过程,该过程受统计控制且有能力满足
第4节
局部措施和对系统采取措施
在上面讨论的两种变差以及可能采取的减少它们
的措施之间有着重要的联系。
简单的统计过程控制技术能检查变差的特殊原因。 发现变差的特殊原因并采取适当措施是通常与该过程 操作直接有关人员的责任。尽管有时纠正时要求管理 人员介入,但解决变差的特殊原因通常要求采取局部
措施。这一点在早期的过程更改中尤为重要。当某人
第3节
变差的普通及特殊原因
为了有效的使用过程控制测量数据,理解变差的概念 是很重要的。(见图2—手册第8页) 没有两件产品或特性是完全相同的,因为任何过程都 存在许多引起变差的原因。产品间的差距也许很大,也许 小得无法测量,但这些差距总是存在。 过程中有些变差造成短期的零件间的差异。另外一些 变差的原因仅经过较长的时期后对输出造成影响。这样, 测量的周期以及测量时的条件将会影响存在的变差的总量。 从最低要求的角度来看,总是将变差问题简单化。位 于规定的公差的范围的零件是可接受的,超出规定公差范 围之外的零件是不可接受的;按时完成报告是可接受的, 迟缓的报告是不能接受的。然而,在管理任何一个过程减 少变差时,都必须追究造成变差原因。首先是区分普通原 因和特殊原因。
●什么是控制图?如何使用?(第7节)
●使用控制图有什么好处?(第8节)
第2节
过程控制系统
一个过程控制系统可以称为一个反馈系统。统计 过程控制(SPC)是一类反馈系统,但也存在不是统 计性的反馈系统。下面讨论这个系统的四个重要的基 本原理:
1、过程 2、有关性能的信息 3、对过程采取措施 4、对输出采取措施
要求,是可接受的。2类过程是受控过程但存在因普通
原因造成的过大的必须减少的变差。3类过程符合要求, 可接受,但不是受控过程,需要识别变差的特殊原因
并消除它。4类过程既不是受控过程又不可接受,必须
减少变差的特殊原因和普通原因。
在有些情况下,顾客也许允许制造商运行一个3类过程, 这些情况包括:
· 顾客对规范要求之内的变差不敏感(见第2章第5节的损失函 数);
以下七节介绍了这些要素,并可看成是下列问题的答案: ●什么是过程控制系统?(第2 节)
●变差是如何影响过程输出的?(第3节)
●统计技术是如何区分一个问题实质是局部的还是涉及 整个系统的?(第4节)
●什么是统计受控过程?什么是有能力的过程?(第5节)
●什么是持续改进循环?过程控制对哪一部分起作用? (第6节)
第1节
预防与检测
过去,制造商经常通过生产来制造产品,通过质 量控制来检查最终产品并剔除不符合规范的产品。在 管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误, 在这两种情况下都是使用检测的方法,这种方法是浪 费的,因为它允许将时间和材料投入到生产不一定有 用的产品或服务中。 一种在第一步就可以避免生产无用的输出,从而 避免浪费的更有效的方法是—预防。 对许多人来说预防的策略听起来很明智,甚至是 显然的。经常能听到这样的口号“第一次就把工作做 好”。但光有口号是不够的。所要求的是理解统计过 程控制系统的各个要素。
4、对输出采取措施 如果仅限于对输出检测并纠正不符合规范的产品, 而没有分析过程中的根本原因,常常是最不经济的。 不幸的是如果目前的输出不能满足顾客的要求,可能 有必要将所有的产品进行分类报废或返工。这种状态 必然持续到对过程采取必要的校正措施并验证,或持 续到产品规范更改为止。 很显然,仅对输出进行检验并随之采取措施不是 一种有效的过程管理方法。仅对输出采取措施只可作 为不稳定或没有能力的过程的临时措施(见第5节)。 因此,下面的讨论的重点将放在过程信息收集和分析 上,以便对过程本身采取纠正措施。
讨论过程能力时,需考虑两个在一定程度上相对 的概念:
· 过程能力由造成变差的普通原因来确定,通常代 表过程本身的最佳性能(如分布宽度最小),在处于 统计控制状态下的运行过程,数据收集到后就能证明 过程能力,而不考虑规范相对于过程分布的位置和/或 宽度的状况如何。 · 然而,内外部的顾客更关心过程的输出以及与他 们的要求(定义为规范)的关系如何,而不考虑过程 的变差如何。
统计过程控制 (SPC)
参 考 手 册
第I章 持续改进及统计过程控制
在市场竞争日益激烈的今天,我们—汽 车制造商、供方及销售商必须致力于不断改进。 必须寻找更有效的方法来提供产品及服务。这 些产品和服务必须不断地在价值上得以改进。 必须重视内部和外部的顾客,并将顾客满意作 为企业的主要目标。 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。
在开始学习之前,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。 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,可以是在车间或办公室。本手册重点放在车间应用中。 ③SPC代表统计过程控制,但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应仅仅是第一步。只有当 产生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尽管书中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,还需要进一步与过程控制实际相联系。 ⑤本手册可看成应用统计方法的第一步。它提供从经验中得 到的法则,这些法则在许多方面得到了应用。但是还是存在不能 盲目使用这些法则的例外。 ⑥测量系统对合适的数据分析来说很重要,并且在收集过程 数据之前应很好地了解它们。如果这样的一个系统缺少统计控制 或它们的变差占过程数据总变差中很大比例,就可能作出不适当 的决定。更详细的内容可参考测量系统分析(MSA)手册。
3、对过程采取措施 通常,对重要的特性(过程或输出)采取措施从 而避免它们偏离目标值太远是很经济的。这样能保持 过程的稳定性并保持过程输出的变差在可接受的界限 之内。采取的措施包括改变操作(如:操作员培训、 变换输入材料等),或者改变过程本身更基本的因素 (如:设备需要修复、人的交流和关系如何或整个过 程的设计—也许应改变车间的温度或湿度)。应监测 采取措施的效果,如有必要还应进一步分析并采取措 施。
· 对特殊原因采取措施所发生的成本比任何所有顾客得到的利 益大,因成本原因可允许存在的特殊原因包括刀具磨损、刀具重 磨、周期的(季节的)变化等。
· 特殊原因已被识别,其记录表明具有一致性和可预见性。
在这些情况下,顾客可能会有以下要求:
· 该过程是成熟的,如该过程已经过几个循环的持续改进; · 允许存在的特殊原因在已知一段时间内表现出产生稳定的后 果; · 过程控制计划有效运行,可确保所有的过程输出符合规范并 能防止出现别的特殊原因或与允许存在的特殊原因不稳定的其它 原因。
2、有关性能的信息 通过分析过程输出可以获得许多与过程实际性能 有关的信息。但是与性能有关的最有用的信息还是以 研究过程本质以及内在的变化性中得到的。过程特性 (如温度、压力、循环时间、进给速率、缺勤、周转 时间、延迟以及中止的次数等)是我们关心的重点。 应确定这些特性的目标值,从而使过程操作的生产率 最高,然后要监测我们与目标值的距离是近是远,如 果得到信息并且正确地解释,就可以确定过程是在非 方式下运行。若有必要可采取适当的措施来校正过程 或刚产生的输出。若需要采取措施,就必须及时和准 确,否则收集信息的努力就白费了。
1、过程
所谓过程指的是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。(见图1 —手册第6页)过程的性能取决于供方和顾客 之间的沟通,过程设计及实施的方式,以及动作和管理的 方式等。过程控制系统的其他部分只有它们在帮助整个系 统保持良好的水平或提高整个过程性能时才有用。
过程:能产生输出(一种生产给定的产品或服务)的人、设备、 材料、方法和环境的组合。过程可能涉及到我们业务的各个方 面,管理过程的有力为统计过程控制。 过程控制: 过程控制是为了确保满足顾客的要求而对过程所 执行的一套程序和经过计划的措施。 统计过程控制:使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输 出,以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态,并从而 提高过程的能力。
特殊原因(通常也叫可查明原因)指的是造成不 是始终作用于过程的变差的原因,即它们出现时将造 成(整个)过程分布的改变。除非所有的特殊原因都 被查找出来并且采取了措施,否则它们将继续用不可 预测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差 的特殊原因,随着时间的推移,过程的输出将不稳定。
由于特殊原因造成的过程分布的改变有些有害, 有些有利。有害时应识别出来并消除它,有利时可识 别出来并使其成为过程恒定的一部分。对于一些成熟 的过程(如经过几次不断改进的循环后的过程),顾 客可能给予特许让一贯出现特殊原因的过程进行下去, 这样的特许通常要求过程控制计划能确保符合顾客的 要求并且保证过程不受别的特殊原因的影响。(见第5 节)