教材--SPC应用导入
SPC培训教材资料教程
SPC培训教材资料教程一、SPC 概述SPC 即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它通过对生产过程中的数据进行收集、分析和监控，来判断过程是否稳定，并及时发现潜在的问题，采取预防措施以避免不合格产品的产生。
SPC 的核心思想在于“预防为主”，而非传统的“事后检验”。
通过对过程数据的实时监控和分析，能够在问题发生之前就进行预警和干预，从而有效地提高产品质量、降低生产成本、增强企业的竞争力。
二、SPC 的基本原理SPC 的基本原理基于统计学中的正态分布。
在正常情况下，生产过程中的许多质量特性值都服从正态分布。
通过对样本数据的统计分析，可以计算出均值（μ）和标准差（σ）等参数。
控制图是 SPC 中最常用的工具之一。
常见的控制图有均值极差控制图（X R 控制图）、均值标准差控制图（X S 控制图）、中位数极差控制图（Me R 控制图）等。
控制图上通常有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
当数据点落在控制限内，且呈现出随机分布的状态时，说明过程处于稳定状态；反之，如果数据点超出控制限，或者呈现出非随机的分布模式，如连续上升或下降、周期性变化等，则表明过程可能存在异常，需要进行调查和改进。
三、SPC 数据的收集数据收集是 SPC 实施的基础，其质量直接影响到后续的分析和决策。
在收集数据时，需要遵循以下原则：1、代表性：所收集的数据应能够代表生产过程的真实情况。
2、随机性：数据的采集应是随机的，避免人为的选择性采样。
3、样本大小：样本大小应根据过程的稳定性、控制图的类型以及对精度的要求来确定。
一般来说，样本数量越大，分析结果越准确，但同时也会增加成本和时间。
数据的收集可以通过人工测量、自动化检测设备或传感器等方式进行。
无论采用哪种方式，都要确保数据的准确性和可靠性。
四、控制图的绘制与分析1、选择合适的控制图类型根据所监控的质量特性的类型（计量型数据还是计数型数据）、数据的分布特征以及过程的特点，选择合适的控制图类型。
SPC培训课件
与否的依据 ;
LSL
事先设计的技术界限; 用于区分产品质量的好坏
控制上限 UCL 控制界限是依据从生产过程测定的质量分布数据来确定的 ;
控制下限 LCL 用于区分工序（制程）质量的好坏
中心线
CL 设计中心值，预测平均值
均值
一组测量值的均值
极差
R
分布宽 度
标准差 σ
样本
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差 一个分布中从最小值到最大值之间的间距
μ—— 均值(位置参数) σ2 —— 方差 σ—— 标准差(形状参数) ±3σ—— 常用来表示变差大
小
第三部分 SPC的应用
3.1 控制图
控制图的功用
﹡现场人员了解过程变差，以达统计受控状态 ； ﹡有助于在质量上、在成本上持续可预测地保持下去 ； ﹡对已达到统计受控的过程采取措施 ； ﹡为现场人员、技术人员、设计人员、顾客等提供过程性能的共同语言
过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值（例如：子组均值）的分布宽度的量度，用希腊字母σ或字母s（用于样本标 准差）表示。 从一批产品中抽取一部分进行检验，被抽取的部分称为样本
第三部分 SPC的应用
3.1 控制图 -种类 控制图种类 依数据之性质来分类 ⑴ 计量值控制图 ⑵ 计数值控制图
依管制图之用途来分类 ⑴ 控制用控制图 ⑵ 解析用控制图
• 1.4 过程变差形态 - 两种性质的变差形态
1、如果仅存在变差的普通原因， 随着时间的推移，过程的输 出形成一个稳定的分布并 可预测 。
（普通原因）--随机波动
尺寸
2、如果存在变差的特殊原因， 随着时间的推移，过程的 输出不稳定。
（特殊原因）--异常波动
尺寸
预测
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》课件第一章：SPC概述1.1 课程目标：了解SPC的基本概念和作用掌握SPC的基本原理和方法1.2 教学内容：SPC的定义和意义SPC的发展历程SPC的主要组成部分SPC的应用领域和价值1.3 教学方法：讲授法：讲解SPC的基本概念和原理案例分析法：分析实际案例，展示SPC的应用效果1.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC的基本概念和原理案例：实际案例分析1.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC基本概念的理解案例分析报告：评估学生对SPC应用能力的掌握第二章：SPC的组成和原理2.1 课程目标：了解SPC的组成部分和作用掌握SPC的原理和方法2.2 教学内容：SPC的组成部分：数据收集、数据处理、数据分析、决策制定SPC的原理：变异原理、控制图原理、过程能力分析原理2.3 教学方法：讲授法：讲解SPC的组成部分和原理互动教学法：引导学生参与讨论和提问，加深对SPC原理的理解2.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC的组成部分和原理案例：实际案例分析2.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC组成部分和原理的理解小组讨论：评估学生对SPC应用能力的掌握第三章：数据收集与处理3.1 课程目标：掌握数据收集的方法和技巧学会数据处理的基本方法3.2 教学内容：数据收集方法：调查问卷、观察法、实验法数据处理方法：描述性统计、频数分布、图表展示3.3 教学方法：讲授法：讲解数据收集和处理的方法和技巧实践操作法：学生动手操作，进行数据收集和处理3.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：数据收集和处理的方法和技巧数据集：实际数据集进行分析3.5 教学评估：课堂问答：检查学生对数据收集和处理方法的理解数据分析报告：评估学生对数据处理能力的掌握第四章：控制图原理与应用4.1 课程目标：掌握控制图的基本原理学会控制图的绘制和应用4.2 教学内容：控制图的基本原理：随机变异原理、控制限原理控制图的类型：X控制图、R控制图、p控制图、np控制图4.3 教学方法：讲授法：讲解控制图的基本原理和类型实践操作法：学生动手操作，绘制控制图4.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：控制图的基本原理和类型数据集：实际数据集进行分析4.5 教学评估：课堂问答：检查学生对控制图原理的理解控制图绘制报告：评估学生对控制图应用能力的掌握第五章：过程能力分析与改进5.1 课程目标：掌握过程能力分析的方法和技巧学会过程改进的方法和策略5.2 教学内容：过程能力分析方法：过程能力指数、过程稳定性分析过程改进方法：DMC方法、六西格玛方法5.3 教学方法：讲授法：讲解过程能力分析和改进的方法和技巧案例分析法：分析实际案例，展示过程改进的效果5.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：过程能力分析和改进的方法和技巧案例：实际案例分析5.5 教学评估：课堂问答：检查学生对过程能力分析和改进方法的理解案例分析报告：评估学生对过程改进能力的掌握第六章：SPC软件与应用6.1 课程目标：了解SPC软件的作用和功能学会使用SPC软件进行数据分析和过程控制6.2 教学内容：SPC软件的类型和功能：统计软件、控制图软件、过程分析软件SPC软件的操作方法和技巧：数据输入、数据分析、控制图绘制、报告6.3 教学方法：讲授法：讲解SPC软件的类型和功能实践操作法：学生动手操作，使用SPC软件进行分析和控制6.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC软件的类型和功能SPC软件：实际软件进行操作练习6.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC软件作用的understanding软件操作练习：评估学生对SPC软件应用能力的掌握第七章：SPC在制造业的应用7.1 课程目标：了解SPC在制造业的应用背景和重要性掌握SPC在制造业中的应用方法和技巧7.2 教学内容：SPC在制造业的应用背景和重要性：质量控制、成本降低、效率提高SPC在制造业中的应用方法和技巧：过程控制、产品检验、持续改进7.3 教学方法：讲授法：讲解SPC在制造业的应用背景和重要性案例分析法：分析实际案例，展示SPC在制造业中的应用效果7.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC在制造业中的应用背景和重要性案例：实际案例分析7.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC在制造业应用背景的理解案例分析报告：评估学生对SPC在制造业应用能力的掌握第八章：SPC在服务业的应用8.1 课程目标：了解SPC在服务业的应用背景和重要性掌握SPC在服务业中的应用方法和技巧8.2 教学内容：SPC在服务业的应用背景和重要性：客户满意度提高、服务质量改进、运营效率提升SPC在服务业中的应用方法和技巧：服务过程控制、客户反馈分析、持续改进策略8.3 教学方法：讲授法：讲解SPC在服务业的应用背景和重要性案例分析法：分析实际案例，展示SPC在服务业中的应用效果8.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC在服务业中的应用背景和重要性案例：实际案例分析8.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC在服务业应用背景的理解案例分析报告：评估学生对SPC在服务业应用能力的掌握第九章：SPC在医疗行业的应用9.1 课程目标：了解SPC在医疗行业的应用背景和重要性掌握SPC在医疗行业中的应用方法和技巧9.2 教学内容：SPC在医疗行业的应用背景和重要性：患者安全、医疗质量改进、成本控制SPC在医疗行业中的应用方法和技巧：医疗过程控制、医疗错误分析、持续改进策略9.3 教学方法：讲授法：讲解SPC在医疗行业的应用背景和重要性案例分析法：分析实际案例，展示SPC在医疗行业中的应用效果9.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC在医疗行业的应用背景和重要性案例：实际案例分析9.5 教学评估：课堂问答：检查学生对SPC在医疗行业应用背景的理解案例分析报告：评估学生对SPC在医疗行业应用能力的掌握第十章：SPC的实施与挑战10.1 课程目标：了解SPC实施的过程和步骤掌握SPC面临的挑战和解决方法10.2 教学内容：SPC实施的过程和步骤：准备阶段、实施阶段、监控阶段、改进阶段SPC面临的挑战：组织文化、员工素质、数据质量、技术支持10.3 教学方法：讲授法：讲解SPC实施的过程和步骤案例分析法：分析实际案例，展示SPC面临的挑战和解决方法10.4 教学资源：教材：SPC培训教材课件：SPC实施的过程和步骤重点和难点解析一、SPC的基本概念和作用：理解SPC的定义、意义、发展历程以及其在各个领域的应用价值。
spc培训教材完整版
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具，用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程，运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围，包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统，收集生产过程中的原始 数据，并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析，识别过程中的异常和波 动，并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合，实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具，如价值流分析、持续改进等，推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识，帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法，包括控制图的制定、分析和应用等，使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，减少产品缺陷和不良品率， 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率，从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力
2024版SPC培训教材全课件
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
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方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
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下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30
《SPC培训教案》课件
《SPC培训教案》PPT课件第一章：SPC概述1.1 SPC的定义统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）通过统计学方法监控和改进过程质量1.2 SPC的历史与发展起源于20世纪20年代的工业工程1950年代，W. Edwards Deming将SPC推广到日本，对日本质量管理产生深远影响1990年代至今，SPC与现代质量管理方法结合，如六西格玛1.3 SPC的应用范围制造业服务业医疗卫生教育及其他行业第二章：SPC基本概念2.1 过程输入、输出和转换连续和离散过程2.2 控制图控制图的类型（X-R图、X-bar图、p图、np图等）控制图的构成（中心线、控制限、数据点）2.3 过程稳定性随机变异与系统变异判断过程稳定的准则（规则1-4）第三章：控制图的应用3.1 控制图的制定数据收集与整理选择适当的控制图确定控制限3.2 控制图的解读数据点的含义判断过程是否失控的准则控制图的报警信号（点出界、链或趋势）3.3 控制图的分析与改进分析过程变异的原因采取措施改进过程重新制定控制图第四章：过程能力分析4.1 过程能力的概念过程固有的变异能力满足顾客要求的能力4.2 过程能力分析的方法计算过程能力指数（Cp、Cpk）判断过程能力是否满足要求4.3 过程改进策略提高过程能力的方法（减少变异、优化过程参数）过程改进的目标（提高产品质量、降低成本）第五章：SPC软件与应用5.1 SPC软件的功能与选择数据采集、处理和分析控制图绘制与监控过程改进工具（如鱼骨图、帕累托图等）5.2 SPC软件的操作步骤数据输入与设置控制图绘制与分析报告与输出5.3 SPC软件在实际应用中的案例分享制造业案例服务业案例其他行业案例第六章：SPC在制造业中的应用案例6.1 案例一：汽车制造业中的SPC应用描述汽车制造过程中如何运用SPC监控装配质量，减少缺陷率。
分析控制图在检测生产线上的作用，及时发现问题并采取措施。
某电子厂SPC应用培训教材
a）不合格品的实际数量比不合格品 率更有意义或更容易报告；
b）各阶段子组的样本容量相同。
1、数据收集： a）受检样本的容量必须相等； b）分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定； c）样本容量应足够大，大到使每个子组内都出现几个不合格品； d）记录并描绘每个子组内的不合格品数。
2、过程因素处于相对的稳定状态， 即测量仪器、方法、手段等必须统一；
3、μ±3 σ的控制界限必须小于规范公差 范围。
4、适用于成批生产的产品；单件小批量生产的 产品质量分布不一定符合收集数据 B）计算控制界限，作控制图并打点 C）过程用控制图解释 D） 过程能力评价
下面以均值 – 极差控制图为例说明A、 B、C，过程能力评价D将在过程能 力评价部分说明 。
A、收集数据
1、选定工序 ——选定对象，并明确应用目的。
2、确定质量特征值 ——分析选定对象的过程，明确其质量特征值的类型， 即计量型还 是计数型 ；
——可以从过程的结果开始分析并确定质量特征值 ； ——确定 的质量特征值应能表征过程的重要特性，如产品的重要特
UCLX X A2 R
UCLR D4R
LCLX X A2 R
LCLR D3R
4、作控制图，并在控制图上打点
X图：
n系数 A2
D4
D3
2 1.880 3.267 ---
d2
1.128
3 1.023 2.579 --- 1.693
R图：
4 0.729 2.282 --5 0.577 2.115 ---
2、计算过程不合格品数均值及控制界限：
pn
1 k
k i 1
Pn
i
k
Pn
(SPC基础知识培训教材)
(SPC基础知识培训教材)一、教学内容本节课的教学内容来自于SPC基础知识培训教材，主要涵盖第二章“SPC基本概念与原理”。
该章节主要介绍了SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）的定义、目的、基本原理和方法。
具体内容包括：SPC的起源与发展、SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制等。
二、教学目标1. 让学生了解和掌握SPC的基本概念和原理，理解SPC在生产过程中的重要作用。
2. 培养学生运用SPC方法分析和解决实际问题的能力。
3. 帮助学生掌握控制图的绘制和解读方法，提高产品质量控制水平。
三、教学难点与重点重点：SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制。
难点：控制图的绘制和解读方法，过程能力的计算。
四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。
学具：教材、笔记本、彩色笔。
五、教学过程1. 实践情景引入：以一个生产线的质量问题为背景，引导学生思考如何通过SPC方法解决此类问题。
2. 知识讲解：详细讲解SPC的基本概念、目的、原理和方法，以及控制图的类型和作用。
3. 例题讲解：选取具有代表性的例题，讲解控制图的绘制方法和步骤，以及如何通过控制图分析生产过程的质量状况。
4. 随堂练习：让学生分组绘制控制图，并分析给定的生产数据，判断过程是否稳定。
5. 过程能力评估：讲解过程能力的概念和计算方法，让学生学会如何评估和改进生产过程。
6. 不合格品控制：介绍不合格品的定义、分类和控制方法，强调不合格品对产品质量的影响。
六、板书设计板书内容主要包括：SPC的基本概念、控制图的类型、过程能力的计算、不合格品控制。
七、作业设计1. 作业题目：请根据给定的生产数据，绘制控制图，并分析过程是否稳定。
2. 作业答案：（待学生完成作业后，教师提供答案进行讲解和反馈）八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课的教学效果如何，学生是否掌握了SPC的基本概念和方法，有哪些需要改进的地方。
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2.統計製程管制架構與步驟
管制圖是根據統計的常態分配的三個標準差而來, 中間(Center line: CL) 一條為平均值的中心實線. 上(Upper control limit: UCL)下(Low control limit: LCL)二條是允許變異範圍的水平虛線.
統計製程管制的步驟
2.1. 定義製程: 所謂製程是產品從供應商開始一直到客戶接收.
始,等熟練以后再視需要使用其他的圖.
計量值與計數值管制圖優缺點比較
優點
缺點
計 1. 用於製程管制 , 時間上甚靈敏, 須經常抽樣並予以測定與計算, 且需點上 量 容易調查原因, 並預測故障的發生. 管制圖, 較為麻煩且費時. 值 2. 及時並正確地找出事故發生的
真正原因, 使品質穩定‘
計
1. 生產完成後才加入抽樣, 並將其 分良品與不良品, 因此實際所需之
S P C
Teacher:Jacky lang
1. 統計製程管制(SPC)理念與作法
1-1 SPC(Statistical Process Control)之基本假設
只有穩定且在管制狀態的製程, 才能生產出合乎品質要求的產品, 所以SPC是在生產過程中檢查產品品質並辨認其形成不良品的原 因.
1-2 SPC之目標
n-1
4.管制圖
（二）管制圖分類
管制圖分為計量值管制圖和計數值管制圖兩种﹒
1﹑計量值管制圖
用于產品特性可測量的﹐如長度﹑重量﹑面積﹑溫度﹑時間
等連續性數值的數據有﹕
X －R:平均值與全距管制圖
X(中) －R:中位數與全距管制圖
X-Rm:個別值與全距移動管制圖
X-S:平均值與標准差管制圖
其中以X-R 使用最普遍.
原因,一般性原因,是屬于管制狀態的變异. 异常(非机遇)原因:可避免的原因,人為原
因,特殊性原因,必有追查原因,采取必要 行動,使制程恢复正常管制狀態.
4. 或然率 管 制 圖
2.管制界限之构成:
中心線為平均值,上﹑下管制界限以平均值加 減三個標准差﹐以判斷制程中是否有問題發生﹒
S=Sn=h╳ Σ(Xi-X)2
4.管制圖
2﹑計數值管制圖
用于非可量化的產品特性﹐如不良數﹑缺點數等
間斷性數據﹒有﹕
P-Chart:不良率管制圖
Pn-Chart:不良數管制圖
C- Chart: 缺點數管制圖
U- Chart: 單位缺點數管制圖
其中以P-Chart應用最廣.
初學管制圖,可以先從 X -R圖及P-Chart的使用開
4.管制圖
對策措施
管制圖的實施循環 從上圖可以看 原因分析
出﹐管制圖的實施 步驟是﹕抽取樣 本﹐進行檢驗﹐將 制程異常 檢驗的結果畫制于 管制圖上﹐再從管 制圖來判斷﹐工程 是否正常﹐如為不 正常即應采取必要 的矯正措施﹒
抽取樣本
檢驗
制
程
正
將結果
常
繪管制圖
制程 是否異 常判別
4.管制圖
1.品質變异之形成原因: 偶然(机遇)原因:不可避免的原因,共同性
3. 製程管制流程
定義製程
決定產品特性
CPK<1.3
製程能力分析
決定測量品質 特性之能力
CPK 1.3
改善製程
CPK<1
製程效率研究
CPK 1
製程效率研究 管制圖
管制狀態
繼續運作
改善技術或 調查已改善 的測量元件
非管制狀態
採取改善行動
4.管制圖
一种以實際產品的品質特性,与依 過去經驗所有形研判之制程能力的 管制界限比較,而以時間順序,用圖 形表示.
1.統計製程管制理念與作法
1-4 管制界限之選擇 1-4-1 若机遇原因之因素所造成的成本高﹐可考慮使用較寬之管制界限﹐反 之﹐采取較窄之管制界限﹒ 1-4-2 若生產之不良產品其輸出后果之成本很大﹐則非机遇原因較為重要﹐ 故需考慮使用較窄之管制圖﹒ 1-4-3 若机遇與非机遇原因均為重要﹐則可采用較寬之管制界限﹐惟減少非 机遇原因冒險應考慮抽樣較多的樣本﹒ 1-4-4 如按以往經驗超出管制界限情形很多時﹐則使用較窄之管制界限為 佳﹒反之﹐則使用較寬之管制界限﹒
2.2. 品質特性之選定:品質特性是一個產品品質符合要求的指標. 一張管制圖 只能管制一個品質特性.
2.3.製程作業標準化
2.4. 決定測量品質特性之功能: 以不同的操作員反覆量測一些零件, 以探討量 測儀器本身的變異量, 接著確定標準量測程序.
2.5. 試作管制圖
2.統計製程管制架構與步驟
2.6. 製程能力分析: 以CP >= 1.33來要求短期的製程穩定, 另以CPK >= 1.33來 要求長期的製程能力. 2.7. 製程效率之研究: 是在真正以管制圖來監督生產程序經過一皆段的研究後 所得的資料, 可真正用來從事工作的改善. 2.8. 問題解決: 可依循問題分析, 提供對策, 驗證效果及標準化來進行. 2.9.製程管制: 流程如下
Y
采用X(中)-R
每組抽樣 Y 每組標准差 Y
數是否>/=9
S是否可以
N
采用X-R
計算
N
采用X-R
采用X-S
X-R管制圖
X主要管制組間(不同組)的平均值變化. R 主要管制各組內(同一組樣品)的范圍變化.
管制用管制圖:先有管制界限,后有數据. 用于控制制程之品質.
如何選用合适的管制圖
确定管制 特性
N
是計量值嗎
Y
是否以不 良數計算
Y 抽樣數是 N
否固定
Y
采用p或np
N
采用p
是否以缺 點數計算
抽樣數是 N
否固定
采用u
Y
采用c或u
特性相同
嗎?或不可 N
進行分組
Y
采用X-Rm
每組平均 值容易計
N
算嗎?
管制製程, 區分變異, 並在不良品生產前, 將問題予以解決.
1-3 品質變異的机遇原因與非机遇原因
机遇原因: 又稱正常原因. 是原料, 機械, 人員, 方法在標準範圍內的變化, 因 係由微小原因所引起,引起之變化因而相當微小. 是一種正常變化, 其變化是 不可避免的.
非机遇原因﹕可避免之原因﹑人為原因﹑特殊原因﹑不正常原因, 異常原因﹑ 局部原因等等﹒
1. 調查事故發生原因較費時.
數 資料, 能以簡單的檢查方法得知.
2. 有時以製成相當多不良品, 而無法及
值
時處理之情況.
2. 對工廠整個品質情種管制圖有時無法尋求事故發
生的真正原因.
4.管制圖
依管制圖之用途分類
解析用管制圖:此种管制圖先有數据,后有管制 界限.
決定方針用/制程解析用/制程能力研究用/制 程管制之准備