工序能力评估与SPC
五大工具MSA、APQP、SPC、FMEA、PPAP
五大工具：MSA、APQP、SPC、FMEA、PPAPMSA测量系统分析在日常生产中，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，一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；二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。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的十分之一。
测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。
测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。
测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。
分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。
在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。
测量系统特性类别有F、S级别，另外其评价方法有小样法、双性、线性等.分析工具在进行MSA分析时，推荐使用Minitab软件来分析变异源并计算Gage R&R和P/T。
并且根据测量部件的特性，可以对交叉型和嵌套型部件分别做测量系统分析。
另外，Minitab软件在分析量具的线性和偏倚研究以及量具的分辨率上也提供很完善的功能，用户可以从图形准确且直观的看出量具的信息。
SPCCPKQC七大手法详细介绍
2.
序. 流程图可以用于任何情况,从产品制造到销售商品再到对产
3.
品提供服务的每一个过程都可以用流程图来描述.其作用包括:
4. 2. 将工作过程的复杂性、有问题的地方、重复部分、多余环节以及 可以
5.
简化和标准化的地方都显示出来;
3. 将实际的和想象的过程流程进行比较和对照,以便寻求改进过程的机
4.
采用趋势图可以掌握不断变化着的工序状态.为了判别工序的质量波动是正
常波动还是非正常波动,在趋势图的基础上,控制图发生如下变化：
①纵坐标可能是质量特性值,也可能是其统计量,如
、Rx、 等；~x
②增加上、中、下三条控制线作为判断工序有无异常的标准和尺度.
若点子落在控制界限内,认为工序的波动是正常的波动；若点子
控制图及其基本构造
• 产生：控制图是由美国贝尔Bell通信研究所的休哈特W.A Shewhart博
士发明的,因此也称休哈特控制图.
• 定义：控制图是反映和控制质量特性值分布状态随时间而发生的变动情况
的图表.它是判断工序是 否处于稳定状态、保持生产过程始终处 于正常状态的有效工具.
• 控制图与趋势图的比较
• 直方图的作用： 直观地显示质量特性的分布状态；
传递过程波动状态的信息；
便于人们确定在何处进行质量改进
流程图
流程图的定义
流程图就是按照过程发展的连续顺序, 用特定图形语言和结构将过
程的各个独立步骤及其相互联系展示出来的工具.
流程图的作用
1. 流程图可使有关人员认清生产或服务过程中各环节的实际流程和顺
计 不合格品数控 pn 较常用，计算简单，操作工人易
数
制图
于理解
值 不合格品率控
SPC与CPK的基础认识
SPC的基础认识
4、SPC控制图三要素：坐标、管制界限（中心线CL，上控制线 UCL，下控制线LCL）、数据点。
SPC的基础认识
SPC的基础认识
5、控制图的种类及应用范围： 1、计量型数据的控制图 Xbar-R图（均值－极差图） Xbar-S图（均值－标准差图） X-MR图（单值－移动极差图） X-R（中位数图） 2、计数型数据的控制图 P图（不合格品率图） np图（不合格品数图） c图（不合格数图） u图（单位产品不合格数图）
Cpk的评级标准
Cpk 的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做 相应对策）。 A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低。 A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之 。
A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良 能力良好，状态稳定，但 应尽力提升为A＋级 。
SPC的基础认识
SPC的基础认识
SPC的基础认识
6、SPC的影响因素 统计控制状态（简称受控状态） 随机因素
过 程
系统因素
随机分布
统计失控状态（简称失控状态）
SPC的基础认识
SPC的基础认识
SPC的基础认识
7、普通原因与特殊原因的区别与差异
SPC的基础认识
SPC的基础认识
SPC的基础认识
B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有 变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升 为 A级 。
Cpk应用讲议
C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能 力 。 D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改 设计制程。
SPC、SPD与SPA
二、什么是SPC、SPD与SPA？1．SPCSPC(Statistical Process Control)即统计过程控制，是20世纪20年代由美国休哈特首创的。
SPC就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，发现过程异常，及时告警，从而达到保证产品质量的目的。
这里的统计技术泛指任何可以应用的数理统计方法，而以控制图理论为主。
但SPC有其历史局限性，它不能告知此异常是什么因素引起的，发生于何处，即不能进行诊断，而在现场迫切需要解决诊断问题，否则即使要想纠正异常，也无从下手。
2．SPDSPD(Statistical Process Diagnosis)即统计过程诊断，是20世纪80年代由我国质量管理专家张公绪首次提出的。
1980年，张公绪提出选控控制图系列。
选控图是统计诊断理论的重要工具，奠定了统计诊断理论的基础。
1982年，张公绪又提出了“两种质量诊断理论”，突破了传统的休哈特质量控制理论，开辟了质量诊断的新航向。
此后，我国又提出“多元逐步诊断理论”和“两种质量多元诊断理论”，解决了多工序、多指标系统的质量控制与质量诊断问题。
从此，SPC 上升为SPD。
SPD是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断，从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目的。
目前，我国依据上述诊断理论已开发出两种诊断软件。
一种是依据“两种质量诊断理论”开发的应用软件SPCD2000，用于诊断多工序生产线中上工序对下工序的影响；另一种是依据“多元逐步诊断理论”和“两种质量多元诊断理论”开发的多元诊断软件DTTQ2000，用于多因素相关条件下的诊断。
而后者同时也考虑了上工序对下工序的影响。
3．SPASPA(Statistical Process Adjustment)即统计过程调整，是SPC发展的第三个阶段。
SPA可判断出异常，告之异常发生在何处，因何而起，同时还给出调整方案或自动调整。
APQP、FEMA、MSA、PPAP、SPC
TS16949五大工具(APQP、FEMA、MSA、PPAP、SPC)关系前言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。
现就五大工具向各位同仁作简要介绍。
一、TS16949五大核心工具简介1、APQP（先期产品质量策划）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。
APQP的功能：为满足产品、项目或合同规定,在新产品投入以前,用来确定和制定确保生产某具体产品或系列产品使客户满意所采取的一种结构化过程的方法。
为制订产品质量计划提供指南，以支持顾客满意的产品或服务的开发。
APQP强调在产品量产之前，通过产品质量先期策划或项目管理等方法，对产品设计和制造过程设计进行管理，用来确定和制定让产品达到顾客满意所需的步骤。
产品质量策划的目标是保证产品质量和提高产品可靠性，它一般可分为以下五个阶段：第一阶段：计划和确定项目（项目阶段）；第二阶段：产品设计开发验证（设计及样车试制）；第三阶段：过程设计开发验证（试生产阶段）；第四阶段：产品和过程的确认（量产阶段）；第五阶段：反馈、评定及纠正措施（量产阶段后）。
2、FEMA（失效模式及后果分析）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；FEMA体现了防错的思想，要求在设计阶段和过程设计阶段，对构成产品的子系统、零件及过程中的各个工序逐一进行分析，找出所有潜在的失效模式，并分析其可能的后果，从而预先采用必要的措施，以提高产品的质量和可靠性的一种系统化的活动。
FEMA从失效模式的严重度(S)、频度(O)、探测度(D)三方面分析，得出风险顺序数RPN=S×O×D，对RPN及严重度较高的失效模式采取必要的预防措施。
CPK与SPC
CPK与SPCCPK与SPCCPK：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。
当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。
CPK值越大表示品质越佳。
CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））Cpk——过程能力指数CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s] Cpk应用讲议1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。
2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca : 制程准确度, Cp. : 制程精密度3. Cpk, Ca, Cp三者的关系： Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势)4. 当选择制程站别Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性对后制程的影响度。
5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。
6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。
7.首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(u). 规格公差＝（规格上限－规格下限）；规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2；8. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ，计算出制程准确度：Ca值9. 依据公式：Cp =T/6 ，计算出制程精密度：Cp值10. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ，计算出制程能力指数：Cpk值11. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策）A++级 Cpk≥2.0 特优可考虑成本的降低A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优应当保持之A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为 A级C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差制程不良较多，必须提升其能力D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受其能力太差，应考虑重新整改设计制程。
CPK-SPC数据分析
17
数据分析
LSL
USL
正态分布X~N(µ,Ϭ2)的概率密度曲线
18
过程（工序）能力分析
•过程的能力取决于什么？---------µ和Ϭ
1）Ϭ越小（相对于容差）， 过程能力越高 2）µ月接近于设计的期望值，过程能力越高 3）容差越大（相对于Ϭ）， 过程能力越高 ***容差： 规格上限-规格下限
• 偶然波动-过程固有的，不易识别且对过程的影响不显著，消除困难， 如机器波动，夹
具的正常磨损，温度的正常波动等
• 异常波动-非过程固有的，由特殊的异常原因引起的，对过程影响显著，理论上可 以消控制图表的原理
根据正态分布的概率特性可以算出：
界限µ±kσ 界限内的概率(%) 界限外的概率(%)
1. Skewness-偏度,不对称的度量.0表示完全对称, 较大的正值 表明该分布具有右侧较长尾部。较大的负值表明有左侧较长尾 部 ２．Kurtosis－峰度系数，>3的峰度系数说明观察量更集中， 有比正态分布更短的尾部；<3的峰度系数说明观测量不那么集 中，有比正态分布更长的尾部，类似于矩形的均匀分布。标准 正态分布的峰度为３．
8
0.373
9
0.337
10
0.308
A3
2.659 1.954 1.628 1.427 1.287 1.182 1.099 1.032 0.975
B3
0 0 0 0 0.03 0.118 0.185 0.239 0.284
B4
3.267 2.568 2.266 2.089 1.970 1.882 1.815 1.761 1.716
A++
Cpk≥2.0
spc制程能力分析
SPC 概述Statistical Process ControlSPC Introduction统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)란 ?Statistical ...•统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。
Process ...•反复性的事情或者阶段(SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer)Control ...• Process正在变化的事实早期警报。
警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间(管理图 : 随着时间工程散布的变化)SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。
2SPC 的发展历史SPC 的特征：控制过程，防患于未然。
重点在于预防•電視機彩色密度投机•美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格•日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標製程- 產品-顧客產品(Output)Measurement製程(過程)(Process)展開特性 特徵顧客滿意ManMachine Material Method Environmental4M1E製程，程序影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作 結果之製造過程中所有活動的集合管制，控制確保達到要求標準,必要時採取矯正行動何謂製程管制 (程序控制)工作 結果原材料 方法 環境機器 人員原因 手段特性 目的SPC 即。
.自製程中蒐集資料，加以統計分析，並從分析中發覺異常原因，採取改正行動，使製程恢復正常，保持穩定，並持續不斷提昇製程能力的方法。
SPC 即。
.製程 資料異常 穩定製程 製程能力好能力的製程 製程改善製程解析及管制收集資料 統計分析 採取措施 製程能力分析持續改善SPC 的目的維持正常的製程 (在统计的控制之下)事先做好應該做的 (標準，系統) – ex ：检测，機台操作程序製程異常發生能偵測出，並除去之，防止其再發能力要足 (有能力的程序)能力指標提昇能力–持續改善 (廣義)SPC 管理Tool的优点•Process由于偶然原因(White Noise = Common Cause Variation)和异常原因(Black Noise = Special Cause Variation)受影响一直变化。
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6 分层图 将大量的有关某一特定的主题的观点，想法按组归类
7 流程图 描述现有过程，设计新的过程
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生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。20. 11.1720 .11.17 Tuesday , November 17, 2020
•
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。0 0:18:20 00:18:2 000:18 11/17/2 020 12:18:20 AM
仅有变差长见原因 出现，结果可预测
规模
间 时
预测
规模
间 时
仅有变差长见原因出 现，结果可预测
意义
• 取得在自由竞争社会中生存的权力 • 降低质量成本，合理有效利用资源 • 全面提升企业素质和企业形象
质量改进的分类
• 1、控制型的改进，超越既定的质量水平或状 态。
• 2、突破型的改进，超越原来的质量水平或状 态，使过程和产品提高到一个新的水平。
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做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 11.1700 :18:200 0:18No v-2017 -Nov-2 0
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日复一日的努力只为成就美好的明天 。00:18:2000:1 8:2000:18Tues day , November 17, 2020
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安全放在第一位，防微杜渐。20.11.17 20.11.1 700:18:2000:1 8:20No vember 17, 2020
• 采用稳健型设计，使产品的质量在整个寿命周 期内持续地在可接受的水平上工作，降低偶然 性和长期性质量故障减少到最低程度。
质量改进的一般步骤
• 发现问题 • 确定专项组织 • 分析问题 • 找出原因 • 实施改进 • 巩固成果
工序控制
• 工序控制是企业建立产品质量体系的基 础
• 传统质量管理与现代质量管理区别在于 是否包括了产品质量统计观点
平均值不是恰好等于工程要求的中心那 么,会带来误导
CPK值的意义
• 实际上双侧公差有偏移，即质量的特性 值分布中心与公差不重合
• • 设偏移长度为ε则偏度为K= 2ε
T
• CPK=（1-K）CP
工序能力指数的评价标准
CP值的范围 CP≥1.67
级别 工序能力指数的评价 Ⅰ 工序能力过高
1.67 ＞ CP ≥1.33 Ⅱ 1.33＞ CP ≥1.00 Ⅲ
•ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
相信命运，让自己成长，慢慢的长大 。2020 年11月1 7日星 期二12 时18分2 0秒Tu esday , November 17, 2020
•
爱情，亲情，友情，让人无法割舍。2 0.11.17 2020年 11月17 日星期 二12时 18分20 秒20.1 1.17
谢谢大家！
1.00＞ CP ≥0.67 Ⅴ
0.67 ＞ CP
Ⅵ
工序能力充分
工序能力尚可但当接近1时 要注意
工序能力不足,需要采取措 施
工序能力严重不足,必 要时停工整顿
过程能力及其指数与正品率的关系
过程能力
CP
(Z＝（Ｔ／２)＊ σ）
1σ
0.33
2σ
0.67
3σ
1.00
4σ
1.33
5σ
1.67
6σ
2.00
正品率
过程（4M1E）
过程输出
过程控制系统
理论要点
• 中心极限理论：不论总体形状如何，随着样本容量的 无限增大，从总体抽行的样本其均值的分布趋于正态 分布
• 产品质量的统计观点：产品质量是具有变异的；产品 质量的变异具有统计规律性
• 抓住了异常因素就抓住了主要矛盾。即少数关键，多 数次要
• 稳定状态是生产过程追求的目标 • 预防为主是质量管理的重要原则 • 是生产线的系统分析方法
30.85 69.15 93.32 99.38 99.977 99.99966
不同的ＣP通常采用的措施
• 过大时 • 1可缩小公差范围 • 2可加大给量，延长设备零件更换周期 • 3改用精度较低的设备 • 4简化检验工作，如减少抽样的频次等 • 过小时 • 1在不影响最终产品质量的情况下，放大公差范围 • 2分析原因加以改进。如采用SPC对生产过程进行监控 • 3采用精度更高的设备 • 4加强质量检验工作 • 5停产整顿
统计过程控制（SPC）
• 如果没有SPC，质量改进的决策基础是直 觉，是事后的产品检验，SPC 为过程改 进的决策提供了科学基础。
• SPC采用了完全不同的思路：改进未来 • 核心概念是：任何可度量的现象都服从
统计分布 • 三个基本性质：中心，散布和形状
对过程的措施
性能信息
对输出的措施
持续改进循环
• 现代工序控制则除工艺管理外，主要以 统计过程控制为基础的核心内容，
工序能力评估
• 工序能力是指工序的加工质量满足技术 标准的能力
• 工序能力决定于质量因素 4M1E 而与工 差无关
• 当工序处于稳定状态时,产品的计量特性 值有一定的比例落在均值容差范围以内
工序能力指数
• •工序能力指数表示工序能力满产品质量标准的 程度,一般记作CP
质量成本的概念
•当产品质量完美无缺时不会产生的成本就 是质量成本。
质量成本的构成
• 质量成本是下列活动产生成本的总和： • A预防不合格品产生的投资 • B产品是否合格的监定 • C不满足要求的产品和服务
质量成本现实意义
控制能力差的企业
质量成本占总收入的比 例为50%以上
控制能力一般的企业
质量成本占总收入的比 例为25-33%
控制C
分析A
•
•
改进I
• 改进过程是提高产品质量的唯一途径 • 全员参与
• 质量改进是在质量控制的基础之上进行 的
• 在设计阶段进行质量改进的效果最好
• 质量改进是持续性的，预防性的和积极 性的
过程能力分析的作用
• 在相当长的时间内，使过程处于统计控 制状态
• 把长期的过程性能与管理或工程的要求 进行比较
世界知名的企业
质量成本占总收入的比 例为3-4%
质量改进的概述
1.质量改进的概念 质量改进是现代质量管理的精髓，可以消除客户
和生产者之间对质量要求的差距，使质量效果 达到前所未有的水平。 2.质量改进的动力 客户要求；法律上的；减少信誉损失和赔款；社 会责任。
质量环
•
•
定义D
测量M
•
•
PDCA
•
•
加强自身建设，增强个人的休养。202 0年11 月17日 上午12 时18分2 0.11.17 20.11.1 7
•
精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。202 0年11 月17日 星期二 上午12 时18分2 0秒00:18:2020 .11.17
•
让自己更加强大，更加专业，这才能 让自己 更好。2 020年1 1月上 午12时1 8分20. 11.1700 :18Nov ember 17, 2020
• CP值越大表明加工精度越高
工程容量
• CP= 6σ •
•
σ=
•
n
(x u)2
i 1
N
两个重要的假设
• 假设过程是正态分布的 • 过程均值恰好是工程要求的中心
LCL
UCL
M
图形越瘦越高越好
•地
CP的两个主要的缺点
• 只有在上限和下限都存在时才能使用 • 它不能说明过程的中心位置.如果过程的
•
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2020 年11月1 7日星 期二12 时18分2 0秒00:18:2017 November 2020
•
科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。上午1 2时18 分20秒 上午12 时18分0 0:18:20 20.11.1 7
•
每天都是美好的一天，新的一天开启 。20.11. 1720.1 1.1700:1800:18 :2000:1 8:20No v-20
工序能力评估与SPC
现代质量管理之基础
• 柏拉图
柏拉图
地位均的职能
生产 财务 质量 人员
质量发展史
传统质量理念
地位在上升
生产 财务
质量 人员
主导地位
生产 质量 人员 财务
现代质量理念
生产 财务
顾客
财
质量 人员
务
生产 质量
顾客 人 员
以顾客为中心
顾客具有控制职能 质量具有整合职能
质量的内含
• 质量代表一种驱动力，它通过降低成本 来产生高收益，它标示着产品在市场上 的高价销售的能力！产品质量的社会价 值远远高于他的产品价格！
常用工具和技术
工具和技术 应
用
1 控制图 诊断：评估过程的稳定性
控制：过程何时调整或保持状态
确认：某一过程的改进
2 排列图 3 直方图
按重要性顺序显示项目对总体的效果 排列改进的机会 显示数据波动的形态 决定在何处集中力量进行改进
4 因果图 分析因果，识别症状
5 散布图 发现和确认两组相关数据之间的关系