五大核心工具之SPC
质量管理五大核心工具APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA(精选)
控制计划是控制零件和过程系统的书面描述，单独的控制计划包括三个独立的阶段：
样件：在样件制造过程中，对尺寸测量和材料与性能试验的描述。
试生产：在样件试制之后，全面生产之前所进行的尺寸测量和材料与性能试验的描述。
生产：在大批量生产中，将提供产品/过程特性，过程控制、试验和测量系统的综合文件。
问题的解决
第一阶段之输入
顾客的呼声
市场研究
保修记录和质量信息
小组经验
业务计划／营销策略
产品／过程基准数据
产品／过程设想
产品可靠性研究
顾客输入
第一阶段的输出作为第二阶段的输入
设计目标
可靠性和质量目标
初始材料清单
初始过程流程图
产品和过程特殊特性的初始清单
产品保证计划
管理者支持
顾客的呼声
“顾客的呼声”包括来自内部／外部顾客们的抱怨、建议、资料和信息。
确定范围
在产品项目的最早阶段，对产品质量策划小组而言，重要的是识别顾客需求、期望和要求，小组必须召开会议，至少：
选出项目小组负责人监督策划过程有时，在策划循环中小组负责人轮流担任可能更为有利
确定每一代表方的角色和职责
确定顾客─内部和外部
确定顾客的要求可利用附录B中所述的QFD
确定小组职能及小组成员，哪些个人或分包方应被列入到小组，哪些可以不需要。
APQP之益处
引导资源，使顾客满意
促进对所需更改的识别
避免晚期更改
以最低的成本及时提供优质产品
本手册中所述的实际工作、工具和分析技术都按逻辑顺序安排，使其容易理解
每一个产品质量计划是独立的
实际的进度和执行次序依赖于顾客的需要和期望／或其它的实际情况而定
IATF16949五大核心工具简介及五大工具关系总结
IATF16949五大核心工具简介及五大工具关系总结1、统计过程控制（SPC）SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
实施SPC的目的：•对过程做出可靠的评估；•确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；•为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；•减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作2、测量系统分析（MSA）测量系统分析（MSA）是对每个零件能够重复读数的测量系统进行分析，评定测量系统的质量，判断测量系统产生的数据可接受性。
实施MSA 的目的：了解测量过程，确定在测量过程中的误差总量，及评估用于生产和过程控制中的测量系统的充分性。
MSA促进了解和改进（减少变差）。
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：（1）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；（2）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。
MSA使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分。
3、失效模式和效果分析（FMEA）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；4、产品质量先期策划（APQP）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。
五大工具之SPC培训教材
CHAPTER 05
抽样检验与接收准则
抽样检验概念及目的
抽样检验概念
从总体中随机抽取一部分样本进行检 验，根据样本的检验结果来推断总体 的质量状况。
抽样检验目的
通过抽样检验，以较小的代价获得对 总体质量状况的准确估计，为质量决 策提供依据。
接收准则制定方法和步骤
制定接收准则的方法：根据抽样检验的目的和要求，选 择合适的统计方法，如计数型抽样检验、计量型抽样检 验等，制定相应的接收准则。 1. 确定质量要求和检验水平；
统存在误差和不稳定问题，经过改进后，提高了血压计的准确性和可靠
性。
CHAPTER 03
过程能力分析（CPK/PPK）
过程能力概念及意义
过程能力定义
过程能力是指一个稳定的过程在 固定条件下，能够持续生产出满 足质量要求的产品的能力。
过程能力意义
通过过程能力分析，可以评估过 程的稳定性和一致性，预测过程 在未来生产中的表现，并为过程 改进提供方向。
过程能力分析
抽样检验的结果可以用于过程能力分析，评估过程满足质 量要求的能力。通过计算过程能力指数（如Cp、Cpk等） ，可以了解过程的实际加工能力和潜在能力。
不合格品控制
在SPC中，不合格品的控制是重要环节。通过抽样检验发 现的不合格品可以采取相应的措施进行处置和预防，确保 产品质量符合要求。
CHAPTER 06
过程能力改进策略
确定改进目标
根据过程能力分析结果，确定需要改进的 过程特性和目标值。
持续改进
在过程能力达到要求后，继续关注过程变 化，持续进行过程能力分析和改进，以保 持过程的稳定性和一致性。
分析原因
运用因果图、散点图等工具，分析过程能 力不足的原因。
五大工具-SPC
28
11. MINITAB输出图(一次性取样）
路径: 统计/质量工具/ 能力分析/正态
PPM: Parts Per Million 百万分之一
虽然样本数据都在规格内， 但Cpk=0.83, PPM>USL竟然能达到22605.39
TS16949五大工具
TS16949五大工具 1. 产品质量先期策划(APQP) 2. 潜在失效模式与后果分析(FMEA) 3. 测量系统分析(MSA)
4. 统计过程控制(SPC)
5. 生产件批准程序
1
SPC(统计过程控制) Statistical Process Control
2
ห้องสมุดไป่ตู้
一.SPC的定义
37
15
二.Cpk工序能力
16
1. 定义及目的
CP,CPK---短期过程能力指数,
用作评估工序操作状态稳定性及工序能力能否符合规格要求的指標, 即将过程能力定量化评估出来的尺度。
目的: 1.改善工序生产力及产品质量. 2.帮助了解工序制造公差. 3.评估设备工序能力能否达到要求. 4.比较不同设备之工序能力.
ID1060成品内阻, USL=35
ID971成品内阻, Cpk=1.51
实际均值=12.1
Average=L=380,
但后面出现小柱形分布，异常点无法识别出导致流出！
规格需要更加的合理!
均值=263.45， 标准差=13.9, 那么合理的上限应该是
=263.45+3*13.9=305
16. 案例分享2
17
2. 正态分布
过程能力指数是在假设质量特征分布在正态分布的条件下 进行的。
TS16949五大工具之五SPC
1．什么是SPC: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。
2.SPC运用产生:SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。在ISO9000及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方法的要求。
5.常规控制图的类型：①均值和极差图；②均值和标准差图；③中位数和极差图；④单值和移动极差图。
6.制程能力CPK：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。
3.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：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来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。
4.SPC可以为企业带来的好处:SPC强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到"事前"预防和控制。
质量管理五大核心工具之SPC
质量管理五大核心工具之SPC统计过程控制（简称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。
【概念】SPC是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常，并立即采取改善措施，使过程恢复正常的方法。
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SPC能解决之问题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。
【目的】·对过程做出可靠有效的评估；·确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；·为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；·减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作。
【计算表】Pp 和Ppk不合格率计算能力比值PP不合格（双边）Ppk不合格（单边）0.50 133,620 66,8100.60 71,860 35,9300.70 35,730 17,8650.80 16,396 8,1980.90 6,934 3,4671.00 2,700 1,3501.10 966 4831.20 318 1591.30 96 481.40 26 131.50 7 31.60 2 11.70 0.340 0.1701.80 0.060 0.0301.90 0.012 0.0062.00 0.002 0.001【实施阶段】实施SPC分为两个阶段：一是分析阶段，二是监控阶段。
PPAP-SPC-MSA-FEMA-APQP五大质量工具简介
1、分析过程 · 本过程应做些什么？ 2、维护过程 · 会出现什么错误 · 监控过程性能 · 本过程正在做什么？ · 查找偏差的特殊 · 达到统计控制状态？ 原因并采取措施 · 确定能力 计划 实施 计划 实施 措施 研究 措施 研究 计划 实施 措施 研究 3、改进过程 · 改进过程从而更好地 理解普通原因变差 · 减少普通原因变差
APQP各阶段（过程）输入输出
产品设计和开发阶段：
2.产品设计 和开发
1.DFMEA 2.可靠性和装配设计 3.设计验证 4.设计评审 5.制造样件—— 控制计划 6.工程图纸 7.工程规范
1.设计目标 2.可靠性和 质量目标 3.初始材料清单 4.初始过程流程图 5.特殊产品和过程 特性的初始清单 6.产品保证计划 7.管理者支持
PPAP,SPC,MSA,FEMA,APQP五大质量工具简介
五大核心工具简称
1.APQP: Advanced Product Quality Planning and Control Plan 产品质量先期策划和控制计划 2. FMEA: Potential Failure Mode and Effects Analysis 潜在的失效模式与后果分析 3. SPC: Statistical Process Control 统计过程控制
失效链
水箱支架断裂
水箱后倾
水箱与风扇碰撞
水箱冷却水管被风扇刮伤
水箱冷却液泄漏
冷却系统过热
发动机气缸损坏
汽车停驶
FMEA
潛在失效模式與后果分析作業序列
項目 /功能(要求)
潛在 失效模式
潛在 失效后果
潛在原因/ 失效機制
現行設計 (製程)管制
16949质量体系五大核心工具
TS16949五大工具分别是：产品质量先期筹划〔APQP〕、测量系统分析〔MSA〕、统计过程控制〔SPC〕、生产件批准〔PPAP〕和潜在失效模式与后果分析〔FMEA〕第一：APQP 产品质量先期筹划一、QFD 简介-简单介绍APQP的背景和根本原那么二、APQP详解〔五个阶段〕1〕工程确实定阶段●立项的准备资料和要求●立项输出的结果和记录2〕产品研发阶段●产品研发需要事先考虑和参考的要求和信息，以确保尽可能预防产品设计问题的产生●产品研发阶段输出的结果和记录3〕过程研发阶段●过程研发需要事先考虑和参考的要求和信息，以确保尽可能预防生产中问题的产生●过程研发阶段输出的结果和记录4〕设计方案确实认●进行试生产的要求和必须的输出结果5〕大规模量产阶段●持续改进三、控制方案●控制方案在质量体系中的重要地位●控制方案的要求第二：MSA 测量系统分析测量系统必须处于统计控制中，这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。
这可称为统计稳定性；测量系统的变差必须比制造过程的变差小；变差应小于公差带；测量精度应高于过程变差和公差带两者中精度较高者，一般来说，测量精度是过程变差和公差带两者中精度较高者的十分之一；测量系统统计特性可能随被测工程的改变而变化。
假设真的如此，那么测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。
一、MSA的目的、适用范围和术语二、测量系统的统计特性三、测量系统变差的分类四、测量系统变差〔偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性〕的定义、图示表达方式五、测量系统研究的准备六、偏倚的分析方法、判定准那么七、重复性、再现性的分析方法、判定准那么八、稳定性的分析方法、判定准那么九、线性的分析方法、判定准那么十、量型测量系统研究指南十一、量具特性曲线十二、计数型量具小样法研究指南十三、计数型量具大样法研究指南十四、案例研究第三：PPAP 生产件批准程序PPAP的目的是用来确定供方是否已经正确理解了顾客工程设计记录和标准的所有要求，并且在执行所要求的生产节拍条件下的实际生产过程中，具有持续满足这些要求的潜能，是目前最完善的供应商选择与控制系统。
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批号别、工单别、班别
1.3、过程控制系统
人 机器
供应商 材料
方法 环境 量测
输入
SPC
制程之声
制程
输出
产品、服务
客户之 声
客户
2、变差是如何影响过程输出的
2.2、变差的普通原因和特殊原因
• 过程与产品的特性存在大量的波动源。把这些波动源分成 两类：
• 普通原因（偶然因素）波动 • 特殊原因（异常因素）波动。
3.7、控制图公式—单值和移动极差图
控制图公式—P图
3.8、控制图公式—P图
指南： 因控制限是基于近似的正态分布，故使用的样本容量应使np≥5。
单值：
pi npi ni
如果样本容量（n）恒定 控制限
UCp＝ LP＋3 P(1－P) n
单值的均值：
ni=被检零件的数量 npi=发现的不合格品的数量
9 8 7 6 5
1
2
3
4
1. Data Points 2. Center Line
+3s 点落在该区间的概率为99.73%
Average
-3s
5
6
7
8
9
10
每个控制图的元素: 3. Upper Control Limit 4. Lower Control Limit
控制图
4.2、控制图的种类 • 计量型质量特性的控制图
提高过程能力
3、SPC的作用
3.1 SPC的作用
• 区分正常波动和异常波动 • 及时发现异常征兆 • 消除异常因素 • 减少异常波动 • 提高过程能力
3、SPC的作用
3.3、过程控制方面的二个错误
◆ 第一类错误： 将事实上属于系统（普通原因）的原因，描述成特殊 原因的变差或错误。 该错误情况下采取的措施叫“过度调整（干预）” ◆ 第二类错误：将事实上属于特殊原因的原因，描述成系统（普通原 因）的变差或错误。 该错误叫“控介绍
---控制图是以常态分配中的3σ原理为理论依据，中心线为平均 值，上下控制界限为以平均值加减3σ的值，以判断过程中是否有 问题会发生。
规格区域
0.001ppm 1350ppm
1350ppm 0.001ppm
±3σ ±6σ
4.1、控制图介绍
18 17 16 15 14 13 12 11 10
UCp＝ LP＋3 P(1－P) n
LCp＝ LP－3 P(1－P) n
（ n 为样本容量的均值）
控制图公式—np图
4.9、控制图公式—np图
限制条件： 子组容量（n）要求恒定
指南： 因控制限是基于近似的正态分布，故样本容量应该使np≥5。
SPC 统计过程控制 Statistical Process Control
SPC
1、什么是SPC 2、变差是如何影响过程输出
的 3、SPC的作用 4、控制图 5、过程能力和过程性能
1、什么是SPC
1.1、SPC • Statistical ：统计－ 以概率统计学为基础，分析数据、得出结论； • Process： 过程－ 有输入-输出的一系列的活动； • Control： 控制－ 做出调节和行动
R ＝ R 1＋ R2＋ R3＋ ...＋ .R .k. k
控制图的特征：
中心线
控制限
CLx CLR R
UCLA2R LCLA2R
UCRLD4R LCRLD3R
控制图公式—
4.5、控制图公式—均值和标准差图
子组均值：
xx1x2 xn n
n=子组中样本的容量
子组标准差（子组内的变差）：
sk
过程总均值：
4.4、控制图公式—均值和极差图
限制条件： ≥25个子组，数据≥100个（每组一般4-6个）
子组均值：
xx1x2 xn n n=子组中样本的容量
子组极差：
R=x最大－x最小 (每一个子组内的测量值)
过程均值：
x＝ x1＋ x2＋ x3＋ ＋ xk k
k=用于确定过程均值和平均极差的子组数量
平均极差：
k=子组的数量
pnn1p1nn22p nnk kp pp1p2 pk
k
如果所有ni的相等 控制图特征：
中心线
CLp＝p
控制限 UCpi＝ LP＋3 P(1－P) ni
LCpi＝ LP－3 P(1－P) ni
LCp＝ LP－3 P(1－P) n
当样本容量变化时，（如果 控制限
最小值ni 最大值ni
≥0.75）则控制限不变
2.2、变差的普通原因和特殊原因
• 正常波动：过程存在普通原因的变差 • 普通原因：不易识别的原因,其中每一种原因的影响只构成总变异的
一个很小的分量,而且无一构成显着的分量。然而，所有这些不可识 别的偶然原因的影响总和是可度量的,并假定为过程所固有。如刀具 的磨损、机器振动 • 异常波动：过程存在特殊原因的波动 • 特殊原因：可查明的原因，它们引起的变差仅影响某些输出，这些原 因通常是间隙发生的、不可预测的。如定位装置偏移，材料变化
(xi, k xk)2
n1
x＝ x1＋ x2＋ x3＋ ＋ xk k
k=用于确定过程总均值和平均标准差的子组数量
平均标准差：
s＝ s1＋ s2＋ s3＋ ...＋ ..s.k k
控制图特征： 中心线
控制限
CLx x
UCx LxA3s
LCxLxA3s
CLsS
UCLBs4s
LCsLB3s
4.6、控制图公式—中位数和极差图
2.3、局部措施和对系统采取的措施
2.3.1、局部措施：--通常用来消除变差的特殊原因 --通常由与过程直接相关的人员来实施 --通常可纠正大约15%的过程问题
维持过程能力
2.3.2、对系统采取的措施： --通常消除变差的普通原因 --几乎都需要管理层的介入加以纠正 --通常可纠正大约85%的过程问题
均值－极差控制图（x - R） 均值－标准差控制图（x - s） 单值－移动极差控制图（x - MR）
• 计数型质量特性的控制图
不合格率控制图（P图） 不合格数控制图（nP图） 缺陷数控制图（C图） 单位缺陷数控制图（U图）
4.3
控 制 图 的 选 用 程 序
4.3 控制图选用
4.4、控制图公式—均值和极差图
• SPC：应用统计技术控制过程和过程输出
1.2、SPC 在工厂…
供应商
IQC IPQC PQC FQC OQC
PQC
P/QM: Yield, Cpk,Ppk,ppm…
PE: 生產數, 不良 數, 不良項, 生產
相關資料
QA: 檢驗數, 不 良數, 不良項,抽
檢相關資料 (P,U,C,Xbar…)