统计过程控制SPC第二版PPT(共77页)
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SPC统计过程控制培训教材(PPT 72页)

➢ 戴明博士对日本指导质量管理的成功,让美国 人惊醒原来日本工商经营成功的背后竟然有一 位美国人居功最大,故开始对戴明博士另眼看 待。1980年6月24日全国广播公司(NBC)在电视 播放举世闻名的“日本能为什么我们不能”(If Japan Can, Why Can‘t We?),使戴明博士一 夜成名。从此以后美国企业家重新研究戴明的 质量管理经营理念。
步骤8:运用控制限进行控制;
计数控制图和计点控制图
不良品率控制图(P图)
对产品不良品率进行监控时用的控制图 ;
质量特性良与不良,通常服从二项分 布; 当不良率P较小样本量n足够大时,该 分布趋向于正态分布
适用于全检零件或每个时期的检验样本 含量不同。
不良品率控制图(P图)
检验并记录数据 计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限 绘制控制图并进行分析
20世纪50年代以来,科学技术和工业生产的发展,对质量要求越来越高 ,要求人们运用“系统工程”的概念,把质量问题作为一个有机整体加以综 合分析研究,实施全员、全过程、全企业的管理。
SPC(统计过程控制)
--统计性的反馈系统
Statistical: (统计)以概率统计学为基础,用 科学的方法分析数据、得出结论; ——使用数据分析
标准正态分布函数:N(0,1)
小概率事件理解
1.例行检查身体 2.烟雾探测器
正态分布图与控制图
正态分布图与控制图
??那是不是说只有符合正态分布的特性(变量) 才可以用控制图呢?
休哈特实验
休哈特分别从矩形分布和三角分布的总体中,抽取n =4的样本,计算样本均值Xbar,经过多次实验后发 现,Xbar基本符合正态分布。
(William Edwards Deming)
步骤8:运用控制限进行控制;
计数控制图和计点控制图
不良品率控制图(P图)
对产品不良品率进行监控时用的控制图 ;
质量特性良与不良,通常服从二项分 布; 当不良率P较小样本量n足够大时,该 分布趋向于正态分布
适用于全检零件或每个时期的检验样本 含量不同。
不良品率控制图(P图)
检验并记录数据 计算平均不合格品率P 计算中心线和控制界限 绘制控制图并进行分析
20世纪50年代以来,科学技术和工业生产的发展,对质量要求越来越高 ,要求人们运用“系统工程”的概念,把质量问题作为一个有机整体加以综 合分析研究,实施全员、全过程、全企业的管理。
SPC(统计过程控制)
--统计性的反馈系统
Statistical: (统计)以概率统计学为基础,用 科学的方法分析数据、得出结论; ——使用数据分析
标准正态分布函数:N(0,1)
小概率事件理解
1.例行检查身体 2.烟雾探测器
正态分布图与控制图
正态分布图与控制图
??那是不是说只有符合正态分布的特性(变量) 才可以用控制图呢?
休哈特实验
休哈特分别从矩形分布和三角分布的总体中,抽取n =4的样本,计算样本均值Xbar,经过多次实验后发 现,Xbar基本符合正态分布。
(William Edwards Deming)
SPC统计过程控制教材ppt(37张)

– 5、确定各组的频数 – 6、作直方图 – 7、对直方图的观察: 特点, 中间高、两头低、左右对称
7
SPC
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时,外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲
线,即:概率密度曲线。 特点:面积之和等于1。
11
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
SPC
• (4)、使用控制图应考虑的问题
– a、控制图用于何处? – b、如何选择控制对象? – c、怎样选择控制图? – d、如何分析控制图? – e、点出界或违反其他准则的处理。 – f、控制图的重新制定。 – g、控制图的保管问题。
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
– 1、找出最大值和最小值,确定数据分散宽度 数据分散宽度=(最大值 最小值)
– 2、确定组数 k n
– 3、确定组距 h=(最大值最小值)/组数
– 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限,依此类推。
2
SPC
3、为什么要学习SPC(二)?
• 3控制方式与6控制方式的比较:
3
SPC
4、开展SPC工程的步骤
• 培训SPC
– 正态分布等统计基础知识 – 品管七工具:调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 – 过程控制网图的做法 – 过程控制标准的做法
• 确定关键质量因素
– 对每道工序,用因果图进行分析,造出所有关键质量因素,再用排列图找出 最终产品影响最大的因素,即关键质量因素;
7
SPC
3、基础知识
(2)、正态分布 (Normal Distribution) 当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时,外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲
线,即:概率密度曲线。 特点:面积之和等于1。
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SPC统计过程控制教材(PPT37页)
SPC
• (4)、使用控制图应考虑的问题
– a、控制图用于何处? – b、如何选择控制对象? – c、怎样选择控制图? – d、如何分析控制图? – e、点出界或违反其他准则的处理。 – f、控制图的重新制定。 – g、控制图的保管问题。
SPC统计过程控制教材(PPT37页)
– 1、找出最大值和最小值,确定数据分散宽度 数据分散宽度=(最大值 最小值)
– 2、确定组数 k n
– 3、确定组距 h=(最大值最小值)/组数
– 4、确定各组的边界 第一组的组下限=最小值 最小测量单位的一半 第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限 第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限,依此类推。
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SPC
3、为什么要学习SPC(二)?
• 3控制方式与6控制方式的比较:
3
SPC
4、开展SPC工程的步骤
• 培训SPC
– 正态分布等统计基础知识 – 品管七工具:调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图 – 过程控制网图的做法 – 过程控制标准的做法
• 确定关键质量因素
– 对每道工序,用因果图进行分析,造出所有关键质量因素,再用排列图找出 最终产品影响最大的因素,即关键质量因素;
SPC统计过程控制PPT课件

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
预测
目标值线
范围
时间
目标值线
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
范围
时间
20
SPC的3σ原理
当过程仅含有正常变异时,过程的输出的质量特性 X呈正态分布N(µ ,σ2),其中µ 为正态分布值, σ为标准差。在µ、σ已知时,产品的合格率可用 下表表示:
41
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点
超出控制限的点 链
C C2识别并标注特殊原因(极差图) 明显的非随机图形
过
程 C3重新计算控制界限(极差图)
控
超出控制限的点
制 解 释
C4分析均值图上的数据点 C5识别并标注特殊原因(均值图)
链 明显的非随机图形
C6重新计算控制界限(均值图)
C7为了继续进行控制延长控制限 42
制定了相关的JIS标准。 至此,休哈特博士对日本工业的影响非常之
重大,为了纪念戴明博士,日本专门设置 了戴明质量奖。
5
SPC的发展史
1984年日本名古屋工业大学调查了115家日 本各行各业的中小型工厂,结果发现平均 每家工厂采用137张控制图;
美国柯达彩色胶卷公司有5000多名职工, 一共应用了35000张控制图,平均每名职工 做七张控制图
上控制界限(UCL)
中心线 (CL) 下控制界限(LCL)
27
控制图的视“小概率事件不可能发生”的原 理
工序处于稳定状态下,其计量值的分布大致符
合正态分布。由正态分布的性质可知:质量数据 出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的 概率仅为0.27%。这是一个很小的概率,根据概 率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理, 可以认为:出现在X3区间外的事件是异常波动, 它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了 正常位置 控制限的宽度就是根据这一原理定为3
预测
目标值线
范围
时间
目标值线
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
范围
时间
20
SPC的3σ原理
当过程仅含有正常变异时,过程的输出的质量特性 X呈正态分布N(µ ,σ2),其中µ 为正态分布值, σ为标准差。在µ、σ已知时,产品的合格率可用 下表表示:
41
建立X-R图的步骤C
C1分析极差图上的数据点
超出控制限的点 链
C C2识别并标注特殊原因(极差图) 明显的非随机图形
过
程 C3重新计算控制界限(极差图)
控
超出控制限的点
制 解 释
C4分析均值图上的数据点 C5识别并标注特殊原因(均值图)
链 明显的非随机图形
C6重新计算控制界限(均值图)
C7为了继续进行控制延长控制限 42
制定了相关的JIS标准。 至此,休哈特博士对日本工业的影响非常之
重大,为了纪念戴明博士,日本专门设置 了戴明质量奖。
5
SPC的发展史
1984年日本名古屋工业大学调查了115家日 本各行各业的中小型工厂,结果发现平均 每家工厂采用137张控制图;
美国柯达彩色胶卷公司有5000多名职工, 一共应用了35000张控制图,平均每名职工 做七张控制图
上控制界限(UCL)
中心线 (CL) 下控制界限(LCL)
27
控制图的视“小概率事件不可能发生”的原 理
工序处于稳定状态下,其计量值的分布大致符
合正态分布。由正态分布的性质可知:质量数据 出现在平均值的正负三个标准偏差(X3)之外的 概率仅为0.27%。这是一个很小的概率,根据概 率论 “视小概率事件为实际上不可能” 的原理, 可以认为:出现在X3区间外的事件是异常波动, 它的发生是由于异常原因使其总体的分布偏离了 正常位置 控制限的宽度就是根据这一原理定为3
SPC统计过程控制概述(ppt 70页)

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5.将控制界限绘入控制图 6.点图 7.检讨控制界限
26
27
某产品制成后,经常发现不良品,今利用 –R控制图控制其质量特性,每天取样2 次,每次样本大小n=5,下表是10天内所收集之数据(由同一作业员操作同一部机器 所得之数据),试计算 –R控制图之控制界限,并绘成控制图。
组别
R
组别
R
1
177.6
10
28
1.公式 (1) 公组样本大小n相等时: CL = UCL = + 3 LCL = - 3 (2) n不等,且相差小于20%时: CL = UCL = + 3 LCL = - 3
29
(3) n不等,且相差大于20%时: CL = UCL = + 3 LCL = - 3
30
2.实例 某工厂制造外销产品,每2小时抽取100件来检查,将检查所得之不良品数 据,列于下表,利用此项数据,绘制不良率(p)控制图,控制其质量
38
39
控制图之不正常型态之鉴别是根据概率 之理论而加以判定的,当出现下述之一项者 ,即为不正常之型态,应调查其可能出现的 原因。
40
检定规则1: 3点中有2点在A区或A 区以外者(口诀:3分之2A)
检定规则2: 5点中有4点在B区或B 区以外者(口诀:5分之4B)
41
42
43
检定规则5:点子出现在中心线的单侧较多时,有下列状况者 a. 连续11点中至少有10点 b. 连续14点中至少有12点 c. 连续17点中至少有14点 d. 连续20点中至少有16点 检定规则6:点出现在控制图界限的近旁时 一般以超出2σ控制界限的点为调整基准,出现下列情形时,可 判定过程发生异常 a. 连续 3点中有2点以上时 b. 连续 7点中有3点以上时 c. 连续10点中有4点以上时
统计过程控制(SPC)(PPT58页)

➢ 普通原因 ➢ 特殊原因
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因,它影响被研究过程的所
有单值。(处于统计控制状态;在统计上受控;受控) 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施,由管理人员解决问题
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施, 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差(能力)必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态,那么性能是可预测的, 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于:
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定,过程能力如何。
4.1控制图应用说明
江铃汽车股份有限公司
统计过程控制(SPC)(PPT58页)
普通原因 普通原因造成变差的一个原因,它影响被研究过程的所
有单值。(处于统计控制状态;在统计上受控;受控) 造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中
的许多变差的原因 特点
过程分布将不发生变化 过程的输出是可预测的 过程是稳定、可控的。 采取系统的措施,由管理人员解决问题
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2.3局部措施和系统措施
措施 对比
对象
系统措施
通常用来消除变差的普 通原因
局部措施
通常用来消除变 差的特殊原因
实施人员
几乎总是要求管理措施, 以便纠正
通常由与过程直 接相关的人员实 施
效果
大约可纠正85%的过程 问题
通常可纠正大约 15%的过程问题
一个可接受的过程必须是处于受控统计控制 状态的且其固有变差(能力)必须小于图纸 的公差
应通过检查并消除变差的特殊原因使过程处 于受统计控制状态,那么性能是可预测的, 变可评定其满足顾客期望的能力。这是持续 改进的基础
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3.4过程改进循环
2.1过程的理解及过程控制
1.过程—所谓过程是指共同作用以产出输出的供方、生产 者、人、设备、输入材料、方法和环境及使用输出的顾 客的集合。
过程性能取决于:
供方与顾客之间的沟通
过程设计及实施的方式
运作和管理的方式
2.过程的信息
通过分析过程输出可以获得许多与过程性能有关的信息。如过程 是否稳定,过程能力如何。
4.1控制图应用说明
SPC

二十世纪二十年代,美国贝尔实验室(Bell Telephone
Laboratory)就成立两个小组:
以休哈特(W. A. Shewhart)博士为学术领导
人的过程控制(Process Control)研究组
以道奇(H. F. Dodge)为学术领导人的产品控 制(Production Control)研究组。
如果从总体中抽取一个样本,得到一批数据X 1,X 2,X 3….X n,则
样本的平均值 :
1 n x xi n i 1
_
:样本的算术平均值; n :样本大小。
样本中位数
把收集到的统计数据X 1,X 2,X 3….X n,按大小顺序重新排列,排在
正中间的那个数就叫作中位数,用符号 来表示。
当 n 为奇数时,正中间的数只有一个;
Section 2 : Continuous Improvement and SPC 持续改进与统计过程控制
• 统计受控和技术受控
技术受控的概念
技术受控(产品都是合格的):过程能力高;
技术非受控(产品不都是合格的):
• (如下页图)
Section 2 : Continuous Improvement and SPC 持续改进与统计过程控制
•
统计受控和技术受控
统计受控(统计稳定、过程是稳定的、过程是受控的): 统计非受控(统计不稳定、过程是不稳定的、过程是不受控的):
统计受控的概念
•
(如下页图)
Section 2 : Continuous Improvement and SPC 持续改进与统计过程控制
• 统计受控和技术受控
– 10月11日销售B客户150台
– 10月11日销售C客户200台 – 10月12日销售C客户300台
Statistical Process Control SPC统计过程控制(第二版)

23
特殊原因(通常也称可查明的原因)指的是这样的因 素,它们引起的变差仅影响某些过程输出。这些因素通常 是间歇发生的、不可预测的。特殊原因的信号是:一个或 多个点超出控制界限,或在控制界限内的点出现非随机的 模式。除非变差的所有特殊原因都被识别出来并且采取了 措施,否则它们将继续以不可预测的方式来影响过程的输 出。如果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。
17
控制图系数表
n系数 d2 1/d2 d3 m3 A2 A3 m3A2 D3 D4 A10 C2 C4 1/C4 C5 E2 B3 B4 B7 B8 A9
2 1. 128 0. 8862 0. 8931 . 0001 . 8802 . 659 1. 880
3. 267 2. 00 0. 564 0. 70791. 2533 0. 426 2. 660
许多工业过程的输出服从正态分布 (有时即使输出的数据不服从正态分布, 但其子组平均值趋向于正态分布) 。而且 正态分部是许多过程能力确定的基础。
2
数据的分布服从正态分布(μ,σ),平均值为μ,标准差为σ。
我们希望是正态分布
正态分布
3
4
控制图—过程控制的工具
1924年,美国贝尔试验室的休哈特 (W.A.shewhart)博士首创控制图, 其依据的是正态分布的重要结论。从 那时起,在美国和其他国家,尤其是 日本,成功地把控制图应用于各种过 程控制场合。经验表明:当过程出现 变差的特殊原因时,控制图能有效地 引起人们注意;控制图还能帮助人们 分析并减少由普通原因引起的变差。
下运行,可继续使用控制图作为监控工具,也可计算过程 能力。如果由于普通原因造成的变差过大,则过程不能生 产出始终如一的符合顾客要求的产品,则必须调查过程本 身,而且一般来说必须采取管理措施来改进系统。必须不 断地对过程的长期性能进行分析,通过对现行的控制图进 行周期的、系统的评审,可以完成这一工作。
特殊原因(通常也称可查明的原因)指的是这样的因 素,它们引起的变差仅影响某些过程输出。这些因素通常 是间歇发生的、不可预测的。特殊原因的信号是:一个或 多个点超出控制界限,或在控制界限内的点出现非随机的 模式。除非变差的所有特殊原因都被识别出来并且采取了 措施,否则它们将继续以不可预测的方式来影响过程的输 出。如果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。
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控制图系数表
n系数 d2 1/d2 d3 m3 A2 A3 m3A2 D3 D4 A10 C2 C4 1/C4 C5 E2 B3 B4 B7 B8 A9
2 1. 128 0. 8862 0. 8931 . 0001 . 8802 . 659 1. 880
3. 267 2. 00 0. 564 0. 70791. 2533 0. 426 2. 660
许多工业过程的输出服从正态分布 (有时即使输出的数据不服从正态分布, 但其子组平均值趋向于正态分布) 。而且 正态分部是许多过程能力确定的基础。
2
数据的分布服从正态分布(μ,σ),平均值为μ,标准差为σ。
我们希望是正态分布
正态分布
3
4
控制图—过程控制的工具
1924年,美国贝尔试验室的休哈特 (W.A.shewhart)博士首创控制图, 其依据的是正态分布的重要结论。从 那时起,在美国和其他国家,尤其是 日本,成功地把控制图应用于各种过 程控制场合。经验表明:当过程出现 变差的特殊原因时,控制图能有效地 引起人们注意;控制图还能帮助人们 分析并减少由普通原因引起的变差。
下运行,可继续使用控制图作为监控工具,也可计算过程 能力。如果由于普通原因造成的变差过大,则过程不能生 产出始终如一的符合顾客要求的产品,则必须调查过程本 身,而且一般来说必须采取管理措施来改进系统。必须不 断地对过程的长期性能进行分析,通过对现行的控制图进 行周期的、系统的评审,可以完成这一工作。
SPC统计过程控制PPT(共 79张)

计数值数据
用个数为单位来表示的 质量特性值数据。特点 :不可以连续取值,即 整数位后不允许有小数 的数据,统计学上称高 离散型数据。 测量出现/不出现.
如:废品的件数、陷数、 出勤人数、通/止数据、 安装正确/错误数据、孔钻通/未通、 表面划伤/未划伤
波动(变差) 的概念
正是波动的存在,工程师才在
– 对过程的变差进行量化是改进过程中的关键一步。
– 了解造成变差的原因可帮助我们确定采取什么类型的措 施可达到持久的改进。
波动的种类
正常波动
是由偶然或随机因素造成的 。如:操作的方法的微小变 动、机床的微小振动、刀具 的正常磨损、夹具的微小松 动、材质上的微量差异等。 (它不能被操作人控制,只 能由技术、管理人员控制在 公差范围内。即普通原因产 生的变差)
SPC 的目的
·对过程作出可靠的评估; ·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;
企业通过应用SPC可以实现
-降低成本 -降低不良率,减少返工和浪费 -提高劳动生产率 -提供核心竞争力 -赢得广泛客户 - 更好地理解和实施质量体系
正态分布
34.13% 34.13%
0.13% 2.14%
13.60%
13.60%
2.14% 0.13%
–3S
–2S
–1S 0 +1S
68.26%
95.46%
99.73%
+2S +3S
SPC技术原理
–3S –2S –1S 0 +1S +2S +3S
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质量的波动性
⒈正常波动:
正常波动是由随机原因引起的产品波动。对这些随机因 素的消除,在技术上难以达到,经济上代价也很大,因此, 一般情况下,是允许存在的——公差就是承认这种波动的产 物。产品质量具有波动性和规律性。
在生产实践中,即便操作者、机器、原材料、加工方法、 测试手段、生产环境等条件相同,但生产出的一批产品的质 量特性数据却并不完全相同,总是存在着差异,这就是产品 质量的波动性。
解释
中心线(Central 控制图上的一条线,代表所给数据平均值。 Line)
过程均值 (Process Average)
一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程均值,通常 用 X 来表示。
链(Run)
控制图上一系列连续上升或下降,或在中心线之上或之下的 点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。
变差(Variation) 过程的单个输出之间不可避免的差别;变差的原因可分为两 类:普通原因和特殊原因。
特殊原因
一种间断性的,不可预计的,不稳定的变差根源。有时被称
(Special Cause) 为可查明原因,它存在的信号是:存在超过控制限的点或存
在在控制限之内的链或其它个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
质量的波动性
➢ 产品质量具有波动性和规律性,从统计学的角度 来看,产品质量波动可分成正常波动和异常波动。 ➢ 质量管理的一项重要工作,就是要找出产品质量 波动规律,把正常波动控制在合理范围内,消除系 统原因引起的异常波动。生产现场通过控制图的运 用,对过程质量加以测量、记录并进行控制管理, 以及时反映和区分正常波动与异常波动。
名称
普通原因(Common Cause)
解释
造成变差的一个原因,它影响被研究过程输出的所有单 值;在控制图分析中,它表现为随机过程变差的一部分。
过程能力 (Process Capability)
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限的距离, 用Z来表示。
移动极差 (Moving Range)
统计过程控制
SPC 第二版
内容提要
一、SPC的基本原理 二、控制图 三、过程能力研究
一、SPC的基本原理
Statistical: (统计)以概率统计学为基础,用科 学的方法分析数据、得出结论;
Process: (过程)有输入-输出的一系列的活动; Control: (控制)事物的发展和变化是可预测的;
采取措施包括
改变操作(操作者培训、变换输入材料)
或改变过程本身更基本的因素(如:修复设备、 人的交流和关系如何
或整个过程的设计——改变车间的温度和 湿度等)
或更改产品规范等
采取措施后
——应监测措施效果。 ——对输出采取措施:即对输出的不符合规范的产品 进行检测、分类(合格、报废、返工)。如果不分析过程 中的根本原因,不对过程采取校正措施或验证,这是 时间和材料的极大浪费。
例如,原材料的质量不符合规定要求;机 器设备带病运转;操作者违反操作规程; 测量工具带系统性误差,等等。由于这些 原因引起的质量波动大小和作用方向一般 具有一定的周期性或倾向性,因此比较容 易查明,容易预防和消除。又由于异常波 动对质量特性值的影响较大,因此,一般 说来在生产过程中是不允许存在的。
预防——避免浪费
通过对生产过程的监视和控制,第一步就可以避免生产无用的输出,是避 免浪费的有效方法。
当今,汽车制造商、供方及销售商采用有效的预防措施,持续不断改进, 提供内、外部顾客满意的产品和服务作为主要目标。
基于所收集的信息而对过程采取措施
对过程采取措施,使重要特性(过程或输 出)接近目标值,保持过程输出变差在可接受 的界限内。
SPC,即统计过程控制
从生产过程中,定期抽取样本,测量各样 本的质量特性值,然后将测得的数据加以 统计分析,判断过程是否处于稳定受控状 态,从中发现过程异常原因(特殊原因), 从而及时采取有效对策,使过程恢复到正 常稳定受控状态。
预防与检测
检测——容忍浪费
在生产部门,通过检查最终产品并剔除不合格产品。不合格的总是不合格。 在管理部门,经常靠检查或重新检查工作来找出错误 这实质上是“死后验尸”,造成时间和材料等的浪费
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)就是一类反馈系统。
在这个系统中,通过我们使用统计方法,收集有关过 程性能的信息,让我们了解到过程正在做什么,离目标值 是近还是远,要对过程采取什么样的措施。同时,通过与 内、外部顾客的沟通,识别顾客不断变化的需求和期望的 信息,进而对过程采取措施,以满足顾客的要求。
分布宽度 (Spread)
一个分布中从最小值到最大值之间的间距
中位数 ˜x
将一组测量值从小到大排列后,中间的值即为中位数。如果 数据的个数为偶数,一般将中间两个数的平均值作为中位数。
单值(Individual) 一个单个的单位产品或一个特性的一次测量,通常用符号 X 表示。
一、SPC常用术语解释
名称
因此,产品质量波动具有普遍性和永恒性。当生 产过程处于统计控制状态时,生产出来的产品的 质量特性数据,其波动服从一定的分布规律,这 就是产品质量的规律性。
例如,原材料的成分和性能上的微小差异;机器设备的轻微振动;温度、 湿度的微小变化;操作方法、测量方法、检测仪器的微小差异,等等。要 消除造成这些波动的随机因素,在技术上难以达到,在经济上的代价也很 大。因此,一般情况下这些质量波动在生产过程中是允许存在的,所以称 为正常波动。公差就是承认这种波动的产物。
一、SPC常用术语解释
名称
解释
平均值(X) 极差(Range) σ(Sigma) 标准差(Standard Deviation)
一组测量值的均值
一个子组、样本或总体中最大与最小值之差
用于代表标准差的希腊字母
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。
我们把仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态,简称为受控状态 或稳定状态。
质量的波动性
⒉异常波动:
异常波动是由系统原因引起的产品质量波动,又 称特殊波动,由于这些因素引起的质量波动大小和作 用方向一般具用一定的周期性或倾向性,因此比较容 易查明,容易预防和消除,又由于异常波动对质量特 性值的影响较大,因此,在生产中是不允许存在的。 有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态,简 称为失控状态或不稳定状态。