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SPC培训资料
统计过程控制（S P C）培训资料一、什么叫SPCSPC即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种统计分析工具，主要通过对过程数据的分析来对生产过程进行实时监控，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。
二、什么情况下要做SPC1.客户要求的关键特性2.内部确定的关键特性三、做SPC的前提1.过程数据易于采集2.过程处于受控状态四、SPC的理论知识变差1.变差的概念没有两件产品或者特性是彻底相同的，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。
例如一个冲压零件的尺寸易于受机器的稳定性、模具的磨损、材料的硬度、操作人员的操作方法、维修（润滑、零件的更换）及环境的影响. 产品间的差异即为变差。
2.变差的普通原因及特殊原因普通原因变差是向来在过程中浮现的变差(如模具的磨损、温度的变化等),过程惟独此类变差时,就认为过程是稳定的和可预测的, 我们称之为：“处于受控状态”。
---此类变差通常与管理者有关，通常采取系统措施来解决。
---此类变差是必然存在的，只能改善或者降低，不能彻底被消除。
特殊原因变差是由异常或者外部事件的影响产生的，在普通原因变差之外（如材料用错,操作方法错误等），当过程存在此类变差时，过程是不稳定的或者不受控的。
---此类变差通常是与该过程操作人员有关，通常采取局部措施来解决。
---此类变差是可以被消除的正态分布一种用于计量型数据的、连续的、对称的频率分布，它是计量型数据用控制图的基础。
，当一组测量数据服从正态分布时，有大约正态分布的两个参数：平均值U和标准差68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量值将落在平均值处于正负两个标准差的区间内;大约99.73%的值将落在平均值处正负三个标准偏差的区间内,超出三个标准差的惟独0.27%（如图一：正态分布图）。
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✓ 员工不遵守WI作业、材料规格变更，模具变更， 新的工艺，刀具过度磨损或损坏，夹具严重松动， 测量工具未校验，测试错误，测量读值带一种偏 向等；
✓ 若要移除或降低因普通原因引起的变异则需要 将流程作根本性的改变；
✓ 如果制程只有普通原因变异存在，此制程可视 为稳定的 ，可预测的及可控制的；
✓ 相对于一般原因易于识别，易于消除；可以用 基本的流程监控来移除/降低； ✓ 如果制程表现出特殊原因变异，此制程为不受
SQC
SQC
原料输入 生产过程
30％返工
隐形工厂
10％报废
结果 检验
通过率 60％
最终 合格率 ＜90％
40％ 不通过
时间 和金钱
可能比正常生 产要耗费更多
SQC & SPC
SQC 原料
过程
针对 产品
测量
检测/检查/检验---容忍浪费
SPC 原料
人，机，法，环 过程
针对 产品
测量
监测预防---避免浪费
稳定的过程（统计控制状态）
什么是稳定的过程/受控的过程？
✓ 影响变差的所有特殊原因已在过程中被消除； ✓ 在过程中只存在普通原因引起的变差； ✓ 控制图中没有任何一点超出控制限以外，且控制限内的点呈随机状态分布；
FPY，FTY，RTY
✓ FPY： Final Pass Yield 最终合格率 指通过检验的最终合格单位数占过程全部生产单位数的比率；FPY不能计算过程的 输出在通过最终检验前发生的返工、返修或报废的损失；
控制的及不稳定的；
异常（变异/变差）的普通原因和特殊原因 请举例说明在实际工作中出现的随机原因和特殊原因？
正常波动 & 异常波动
正常波动 ✓由随机因素/偶然因素造成的 ； ✓造成的质量波动往往比较小， ✓在生产过程中是允许存在的；
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a.样本平均数 表示数据集中位置，常用符号 表示，其计算公司为：式中： ——样本的算术平均值 N ——样本数例如，有统计数据x1,x2,x3.x4,x5为2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为： 2+3+4+5+6 X = ————— =4 5
2、控制图的发展
控制图（SPC）的起源和发展
定义---控制图是对过程品质特性值进行测量、记录、评估，从而监视过程是否处于控制状态的一种用统计方法所设计出來的图表。 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,所得数值的描绘点。
三、控制图常用术语
设计规格与控制界限设计规格：规格上限（USL），目标值（SL），规格下限（LSL）之间的关系。双边规格，不对称规格，单边规格（上，下）定义。控制界限：控制上限（UCL），控制中心（CL），控制下限（LCL）之间的关系。控制界限是基于制程的数据而不是制造的规格。如果过程受控的话，计算的控制界限要比设计规格严。如果过程受控，但产品仍然不合格，则说明现有的生产工艺生产不出符合条件的产品。
波动源
基本原理：预防为主是SPC的重要原则工序诊断是排除异动的主要手段必须有效利用系统分析方法归纳起来20个字： 查找异因（特殊原因），采取措施， 加以消除，纳入标准，不再发生。
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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soy protein concentrate，大豆浓缩蛋白。
在大豆压榨过程中的产品，比豆粕蛋白含量高，且更易吸收。
常用于乳猪、水产、幼禽、犊牛、宠物等饲料制作。
是理想的饲料原料。
SPC(3) 增量脉冲编码器，中国人民武装警察部队特种警察学院的简称,同时又叫做武装特警学院.它是训练特种兵的学院,同时还是执行任务的机构.统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。
它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
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。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析，确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态（正常）。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。
分析用管制图主要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。
－控制图的作用1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。
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spc基础培训资料全第⼀章节重新认识SPC内容主要有：过程的概念；过程变差；过程能⼒分析；计量型控制图（X—R图，X—S图等）；计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；第⼆章节SPC应⽤的基础●质量数据1．数据的特点：①波动性；②规律性；2．质量特性：反映产品特定性质之内容；（如：尺⼨、重量、硬度、⼒度、电阻值、丝印寿命、外观等）3．质量特性数据：测量质量特性所得的数据；（如：“⼒度150g”、“⼒度偏重20g”、“⼒度偏重5pcs”）4．数据分类：①计量值数据：（如单位为“mm、g、℃、Ω”的数据）②计数值数据：（如单位为“PCS、箱、桶、罐”的数据）●数据参数1．数据表达式：公式中⼀般⽤X1 X2……Xn表⽰⼀组数据中n个数据。
2．频数：同⼀记录中同⼀数据出现的数据。
公式中⼀般⽤n1 n2 n3…ni表⽰个数。
3．平均数：所有数据的和与总数和商。
4．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。
5．累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前N-1项百分率的和。
标准⽅差：6．●数据的分层1.概念：将数据依照使⽤⽬的，按其性质，来源，影响等进⾏分类，把性质相同，在同⼀⽣产条件下收集到的质量特性数据归并在⼀起的⽅法；2.作⽤：分层的⽬的是为有利于查找⽣产质量问题的原因。
3.分层⽅法：①操作⼈员：按个⼈分，按现场分，按班次分，按经验分；②机床设备：按机器分，按⼯夹⼑具分；③材料：按供应单位分，按品种分，按进⼚批分④加⼯⽅法：按不同的加⼯、装配、测量、检验等⽅法分，按⼯作条件分；⑤时间：按上、下午分，按年、⽉、⽇分，按季节分；⑥环境：按⽓象情况分，按室内环境分，按电场、磁场影响分；⑦其他：按发⽣情况分，按发⽣位置分等。
4.两点原则：作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。
例：某零件的⼀个长度尺⼨的测量值（mm）共100个，测量单位为0.01mm①从数据中选出最⼤值和最⼩值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.最⼤值为42.44,最⼩值为42.27②⽤测量单位的1、2、5倍除以最⼤值与最⼩值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可⽤0.01mm的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中的最⼩值分在第⼀组的中部,并把分组组界定在最⼩测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。
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x(或x、R、S等)
管制图的构造
控制上线UCL
控制中线CL 控制下线LCL
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
样本号（或时间）
1 以随时间推移而变动着的样品号为横坐标，以质量特性 值或其统计量为纵坐标的平面坐
2 三条具有统计意义的控制线：中心线CL、上控制线UCL 和下控制线LCL
1.522 0.796 0.389
5 1.342 1.596 0.577 0.8407 1.1894 0.000 #### 0.000 2.039 2.326 0.4289 0.864 0.000 4.918 0.000 2.115 0.712 0.000 2.179 1.290
1.363 0.691 0.341
变差的特殊原因
特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过 程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个） 过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施， 否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。 （导致随机误差）
SPC常用术语解释
SPC常用术语解释
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常用控制图的种类
3 1.732 2.394 1.023 0.7236 1.3820 0.000 #### 0.000 2.568 1.693 0.5907 0.888 0.000 4.358 0.000 2.575 1.265 0.000 2.745 1.772
1.826 1.187 0.463
4 1.500 1.880 0.729 0.7979 1.2533 0.000 #### 0.000 2.266 2.059 0.4857 0.880 0.000 4.698 0.000 2.282 0.829 0.000 2.375 1.457
统计过程控制( SPC)基础知识培训
六.SPC的特點及功效
特点:
SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與 全面 質量管理的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控
制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一
切管理過程。
功效:
看清品质状况.提前发现问题 找出问题根源,少花钱办好事; 减少报表麻烦,满足客户要求; 提升生产效率,降低品质成本.
(品质是设计,管理,习惯出来的) （质量与每个人的工作都有关系）
二.品质管理方法的發展
推動品質活動 約每10年就出現一種關鍵品質管理方法 1950-1960 SPC 1960-1970 QCC、SPC 1970-1980 TQM、QCC、SPC 1980-1990 ISO9000、TQM、QCC、SPC 1990-2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
▪变差产生的原因：分为特殊原因和普通原因。
▪特殊原因又叫异常原因或非机遇原因等（占15%）。
▪它是一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。主要由操 作者或相关人员采取局部措施予以解决。例如：作业者操作方法 错误，仪器出现问题,原材料不良等等。
▪普通原因又叫偶发原因或机遇原因等（占85%）。
▪它是一种可预测的，持续作用于制程的变差根源。主要由管理人 员采取系统措施予以解决。例如：电压的偶然波动，机器固有的 振动等等。
三.什麼是SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。
SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的 數據進行分析，並調整制程（或过程），從而達到预防 不良和提高制程能力的目的。
SPC基础知识培训讲义
SPC基础知识培训讲义SPC基础知识⼀、什么是SPCSPC是英⽂Statistical Process Control的前缀简称。
即统计过程控制。
SPC就是应⽤统计技术对过程中的各个阶段进⾏监控。
从⽽达到改进与保证质量的⽬的。
SPC强调全过程的预防。
SPC的特点是：1．SPC是全系统的，全过程的，要求全员参加，⼈⼈有责。
这点与全⾯质量管理的精神完全⼀致。
2．SPC强调⽤科学⽅法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防。
3．SPC不仅⽤于⽣产过程，⽽且可⽤于服务过程和⼀切管理过程。
⼆、SPC发展简史过程控制的⽅法早在20世纪20年代就由美国的休哈特提出。
迄今为⽌已经经历了三个发展阶段，即：SPC，SPCD和SPCDA。
1．SPC（Statistical Process Control）：它能使⼈们采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。
这就是科学地区分出⽣产过程中产品质量的正常波动与异常波动，从⽽对过程的异常及时告警，谓统计过程控制。
2．SPCD（Statistical Process Control and Diagnosis）的前缀简称，即统计过程与诊断。
SPC虽然能对过程的异常进⾏告警，但是它并不能告诉我们是什么异常，发⽣于何处，即不能进⾏诊断。
1982年我国张公绪⾸创两种质量诊断理论，突破了传统的美国休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新⽅向。
3．SPCDA（Statistical Process Control , Diagnosis and Adhustment）的前缀简称，即统计过程控制、诊断与调整。
正如同病⼈确诊后要进⾏治疗，过程诊断后⾃然要加以调整。
⽬前尚⽆实⽤性的成果。
三、成都公司在TS16949标准基础上建⽴的《统计技术应⽤规定》中推荐了⼏种⽤于质量改进的统计⼯具和技术序号⼯具和技术应⽤1调查表系统地收集资料，以得到真实清晰的实况⽤于⾮数字资料的⼯具和技术2因果图分析和表达因果图解关系；通过从症状到原因分析到寻找答案的过程，促进问题的解决3流程图描述现存的过程；设计新的过程4特性要因图表⽰某个论题与其组成要素之间的关系⽤于数字资料的统计⼯具和技术5控制图诊断：评估过程的稳定性；控制：决定何时某⼀过程需要调整，何时该过程需要继续保持下去。
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第一章节重新认识SPC在QS-9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方法的：内容主要有：过程的概念；过程变差；过程能力分析；计量型控制图（X—R图，X—S图等）；计数型控制图（p图，np图，c图，u图等）；第二章节SPC应用的基础．百分率：单项数据与所有数据总和的商的百分值。
累计百分率：顺序排列中，第1项的累计百分率，等于前数据的分层1.概念：将数据依照使用目的，按其性质，来源，影响等进行分类，把性质相同，在同一生产条件下收集到的质量特性数据归并在一起的方法；2.作用：分层的目的是为有利于查找生产质量问题的原因。
2.2频数分布表作频数分布表时要确定组距、组数和组的边界值。
例：某零件的一个长度尺寸的测量值（mm ）共100个，测量单位为0.01mm①从数据中选出最大值和最小值,这时应去掉相差悬殊的异常数据.最大值为42.44,最小值为42.27②用测量单位的1、2、5倍除以最大值与最小值之差(极差),并将所有得值取整数.极差=42.44-42.27=0.17mm已知测量单位为0.01mm,为了求出组距,可用0.01mm 的1、2、5的倍数除以极差0.17mm.0.17÷0.01=17 0.17÷0.02=8.5(取整数为9) 0.17÷0.05=3.4(取整数为3)数据为④确定分组组界时,可把数据中的最小值分在第一组的中部,并把分组组界定在最小测量单位的1/2处,以避免测量值恰好落在边界上。
这样就确定了第一组的下界,然后依次加上组距,直至确定它包括最大值的未一组的上界为止。
2.3直方图用横坐标标注质量特性的测量值的分组值,纵坐标标注频数值,各组的频数用直方柱的高度表示,这样就作出了直方图;直方图不能清楚地表明每个产品的状况.但可以非常清楚地刻画出整批产品的情况,并直观地表示出数据分布的中心位置及分散幅度的大小.直方图的分布状态由于直方图并不十分精确,而且通过直方图所要了解的不是所取数值本身的分布,而是所取数据所代表的生产过程的分布.所以应从整个直方图的大体形状着眼.首先观察总体分布的状态,判别是属于正常型还是异常型.如属于异常型,还要进一步判别它属于哪种异常,以便分析原因采取处理措施。
2.4排列图(pareto)作用:寻找主要问题或影响质量的主要原因.计算表:分析原则:关键的少数,次要的多数:2.5因果图(鱼刺图,特征要因图)a.作用:用来分析影响产品质量各种原因的一种有效的方法;b.图形:2.6调查表调查表就是一种很好的收集数据的方法.它的特点:a).规格统一,使用简单方便;b)自行整理数据,提高效率;c)填表过程中的差错事后无法发现;第三章节持续改进及统计过程控制一. 预防与检测●检测一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;●预防一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;二. 过程控制●可以称为一个反馈系统;三. 变差的普通及特殊原因一批产品特性之间的差距总是存在的;过程中有些变差造成短期的.零件间的差异;有些变差的原因仅经过较长的时期后对输出造成影响;虽然位于公差范围的是可接受的,但在管理任何一个过程减少变差时,都必须追究造成变差的原因;五. 过程控制和过程能力⏹过程在统计控制下运行指的是仅存在造成变差的普通原因;⏹一个可接收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;⏹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,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/或宽度的状态如何;⏹然而,内外部的顾问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;六.过程改进循环及过程控制1.分析过程本过程应做些什么?会出现什么错误?一-本过程会有那些变化?---我们已经知道本过程的什么变差?---哪些参数受变差的影响大?本过程正在做什么?---本过程是否在生产废品或需要返工的产品?---本过程的生产的产品是否处于统计控制状态下?---本过程是否有能力?---本过程是否可靠?达到统计控制状态?确定能力;2.维护过程监查过程性能;查找变差的特殊原因并采取措施;3.改进过程改变过程从而更好地理解普通原因变差;减少普通原因变差;当新的过程参数确定后这种循环便回转到分析过程;由于进行了某些改变,应重新确定过程稳定性;过程便不断围绕过程改进循环运转;第四章节工序能力分析一. 工序能力●工序能力是处于稳定生产状态下的实际加工能力。
●所谓处于稳定生产状态下的工序是:a)原材料或上一道工序半成品按照标准要求供应;b)本工序按作业标准实施并应在影响工序质量各主要因素无异常的条件下进行;c)工序完成后,产品检测按标准要求进行。
●在非稳定生产状态下的工序所测得的工序能力是没有任何意义的。
●工序能力的测定一般是在下进行的。
●工序满足产品质量要求的能力主要表现在以下两个方面:a)产品质量是否稳定;b)产品质量精度是否足够。
●在稳定生产状态下影响工序能力的偶然因素的总合结果近似地服从正态分布,为了便于工序能力的量化,可以3σ原则来确定其分布范围。
当分布范围取为μ±3σ时,产品质量合格的概率可达99.7%,接近于1。
●以土3σ,即6σ为标准来衡量工序的能力是具有足够的精确度和良好的经济性的。
于是,取工序能力为6σ。
●生产过程中,主要影响工序能力的有以下一些因素:a)该工序所使用的设备、工装、辅具、刀具、量具等的适用性、精度和可靠性等;b)该工序使用的原材料或半成品的合理性和适应性等;c)该工序选择的工艺方法、工艺规范及操作程序等的正确性和严格性等;d)该工序的操作人员、辅助人员的思想状况和技术水平等;e)该工序所处环境的恰当性等。
二.工序能力指数因为工序能力的定义仅是一个变化范围的描述,为了了解其与标准之间的偏差关系,对工序能力常用一个指数来表示其大小,这就是工序能力指数;它是既定的规格标准与工序能力(产品数量特性的分布范围6σ)的比值,记为Cp;Cp=T/(6σ)三.修正工序能力指数当质量标准规格值的中心值Td=(Tu+Tl)/2与分布中心X 不致时,需用CPK 来计算工序能力Tu-Tl (Tu-Tl)-2| Td-X | C PK =(1-K)--------- = ----------------6S 6S 单侧公差情况下,C PK =C P第五章节控制图---过程控制的工具一. 控制图的概述●经验表明:当出现变差的特殊原因时,控制图能有效地引起人们注意,它们在系统或过程改进要求减少普通原因变差时控制图能反映其大小;●控制限是解释用于统计控制数据的基础;●当过程处于统计控制状态,控制限可用来解释过程能力;●控制限并不是规范限或目标,而是基于过程的自然变化性和抽样计划:●如果一个过程处于稳态且控制限计算正确,过程错误地产生超出控制的机会是相同的,与控制间的距离无关;●一旦经过合适的计算,并且如果过程中普通原因变差不发生改变,则控制限就是合理的;●出现偏差的特殊原因的信号不需要重新计算控制限;●用于长期分析的控制图,最好是尽可能少重新计算控制限,但需要根据过程本身情况来决定;●摩托罗拉公司流行的一段话:●如果你无法以量化的数据来表达你所了解的事,那就表示你不是真正的了解它;如果你对它不是很很了解,你就无法控制它;如果无法控制它那只有靠运气了;二. 控制图的益处供正在进行过程控制的操作者使用;有助于过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下去;使过程达到:---更高的质量;---更低的单件成本;---更高的有效能力;为讨论过程的性能提供共同的语言:区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南;三. 控制图的种类及界限值计算公式控制图通用三线计算公式为: UCL=X平均数+3SCL=X平均数UCL=X平均数-3S四. 控制图的选择流程图五.控制图的正常状态六. 控制图的分析与判定异常现象）连续7点呈上升或下降趋势测量系统有变化；对R图：77点下降散布逐渐减少，要及时总结，改善过程；七. 控制图的分析与实施步骤八．分析用控制图与过程用控制图第六章节 SPC应用的若干实际问题一. SPC认识误区及重要观点1.SPC不仅是品质部门的事,SPC需要各相关部门的支持:SPC是对生产过程的实时控制,所以取样数据采集,描图等工作一般需要现场的生产人员负责执行与参与,出现异常又需要现场生产人员及时处理。
控制图的分析和对策是产品层面和技术层面的品质控制。
要分析变差的内在原因,需要技术工程部门和设备管理方面的人员参与。
2.SPC主要是发现问题的工具,而不是解决问题的工具通过控制图可以及时发现过程的异常,可以分析过程的变差,但是它不能告诉你应采取什么措施去消除,这些异常和变差,这时必须结合品质管理的其他工具,如排列图,因果图,FMEA等,并使用专业的技术知识解决问题。
质量管理大师朱兰称之为"知识积累,然后实现品质突破"3.SPC要纳入整个品质体系SPC的实施应与品质管理整体协调一致,应在品质体系(如IS09000体系或TQM 模式)加予定位。
利用IS09000(或TQM)的体系机制维持SPC运行,具体方法是:A.一些成熟的SPC方案,应制定成底三级文件(WI);B.控制图的数据取样,计算描述,分析应在过程控制,IPQC的相关程序和工作文件中规定;C.SPC的分析对策应纳入IS09000纠正预防措施。
D.SPC的整体规划要体现在4.20统计技术中。
4.急功近利和形式注意是SPC的大敌实施SPC关键要持之以恒,不要期望SPC能在几天大见效果。
5.有管理图就是在推动SPC这张管理图是否有意义?它所管制的参数真的对产品品质有举足轻重的影响吗?管制界限订的有意义吗?这张管制图是否受到应有的重视?是否己照规定执行追踪与研判?这些问题经过推敲之后才能帮助我们对SPC作更深入的了解6.有了可控制的制程参数就是SPC制程参数的确是SPC的焦点,但是我们应深入探究一为什么挑出了这些制程参数?这些制程参数的控制条件是如何决定的?这些制程参数与成品品质问有因果关系可循吗?二. 控制图的认识误区1.控制图应用到什么程度?问题:"根据为一个单一的质量特性而建立和维持一张单一的控制图所需要的人力和费用,在一个具有许多零件和众多工序的工厂中,控制图究竟能够应用到什么程度?"这个问题可以简单地回答:"控制图只有在经济上需要而实际上可能是才予以应用。
"只有对重要的质量特性才宜于设立控制图。