SMT SPC控制图培训资料ppt课件

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SPC与常规控制图培训课件PPT(共 58张)

SPC与常规控制图培训课件PPT(共 58张)
因此,发生这种情况的概率为
2×C54×0.1573054×(0.9973-0.157305) =0.00268
规则7连续15点在中心线正负1σ 之间
0.6826815 =0.00326
常用控制图的种类
常用质量控制图可分为两大类: (1)计量值控制图包括:
均值-标准差控制图,均值-极差控制图, 中位数-极差控制图,单值-移动-极差控制图。 (2)计数值控制图包括:
SPC与常规控制图
——控制图概念
又叫管理图或休图。它是判断和预报生产过程中 质量状况是否发生异常波动的一种有效的方法。
可用3σ原则确定控制图的控制线(Control Lines)
CL=μ UCL=μ+3σ LCL=μ-3σ
控制图的基本原理
控制图是把造成质量波动的六个原因(人机料法 环、测量等)分为两个大类:随机性原因(偶然 性原因)和非随机性原因(系统原因)。这样, 我们就可以通过控制图来有效地判断生产过程质 量的稳定性,及时发现生产过程中的异常现象, 查明生产设备和工艺装备的实际精度,从而为制 定工艺目标和规格界限确立可靠的基础,使得过 程的成本和质量成为可预测的,并能够以较快的 速度和准确性测量出系统误差的影响程度。
3点中2个点子在中心线同一侧的2σ ~ 3σ 范围之内,另外一 个点子落在控制界限任何处,发生这种情况的概率为
2×C32×0.02142×(0.9973-0.0214) =0.00268
控制图上的信号解释
规则6:连续5点中有4点落在中心线同一侧 的1σ 以外。
点子落在1σ ~ 3σ 之间的概率为 ( 3 ) ( 1 ) 0 . 9 9 8 6 5 0 0 . 8 4 1 3 4 5 0 . 1 5 7 3 0 5

2024版SPC培训教材全课件

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。
16
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。
36
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。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30

《SPC培训内容》PPT课件

《SPC培训内容》PPT课件

n 1 ~ 5 pP
2021/6/10
34
建立p控制图的步骤B
B1计算过程平均不合格品率
B

算 控
B2计算上、下控制限

限 B3画线并标注
2021/6/10
35
计算平均不合格率及控制限
npnp1np2.. .npk
k
d1d2...dk n1n2...nk
中心线
CL
P
p
d n
UCL
p 3 p 1 p
21
各类控制图建立步骤及其QI输入设置
X-R图
• 分组时的考虑原则:组内变异小,组 间变异大。
• 至少应取25组或100个单值。
2021/6/10
22
建立X-R图的步骤A
A1选择子组大小、频率和数据
A 阶 段 A2 建立控制图及记录原始记录 收 集 A3 计算每个子组的均值X和极差R 数 据 A4 选择控制图的刻度
SQC:Statistical Quality Control SPC:Statistical Process Control
针对过程的重要控制参数 所做的才是SPC
Real Time Respose
原材料
PROCESS
测量
结果
2021/6/10
针对产品所做的 仍只是在做SQC
4
SPC包括的内容
• 1、控制图:(控制工具)
每 小 时 抽 至 少 3个 样 品 每 4小 时 至 少 取 3个 值 每 小 时 至 少 取 3个 值 每 小 时 至 少 抽 5个 样 本 每 批 至 少 5个 每 批 至 少 5个 每 小 时 观 察 记 录 1个 值
A5 将均值和极差画到控制图上

SPC计数控制图PPT74页课件

SPC计数控制图PPT74页课件
38
3 计点控制图
常规控制图
计量
计数
n 2 10 X R图
n 1
计件
X S图
p图
np图
计点
c图
u图
缺陷率
39
3 计点控制图
对于生产过程中的缺陷数控制,比如控制一部机器,一个 部件,一定的长度,一定的面积或任何一定的单位中所出现 的不合格品数目,采用计点控制图。常用的计点控制图,有 u图和c图。
印花疵点图
毛刺图
钢板裂纹图
光洁面划痕
散热器管砂眼
1
目录
★属性检测与记录
▲属性检测 ▲缺陷率与生产收益
★计件控制图
▲p图 ▲np图
★计点控制图
▲u图 ▲ c图
★计量与计数控制图的对比 ★附录
2
1 计数控制图
测量单元
计量测量值
质量特性
计数测量值
均值 波动/变差
不合格 缺陷
通过观测每个产品,根据产品的质量特性符合质量特征要 求与否,把产品分为合格与不合格两类。
7
1.2 缺陷率与生产收益
★当一个检测单元至多允许出现c个缺陷时,出现一个缺陷会 带来生产的后续失效风险。 ★检测单元不含任何缺陷的概率(即产品完好率)可由下式计 算
其中,λ为平均缺陷率(每个单元的平均缺陷数)。
8
2 计件控制图
不合格比例(正式称呼为次品率或拒收率)是在全部检测的 产品中发现的不合格单位产品的比例。
★变控制限的p图的控制限为 ★注意控制限的宽度与样本量的平方根成反比。
19
标准化的p图
在样本量变化和/或短生产周期的情形下,宜使用标准化 的p图。首先进行标准化的变换
这样,对于标准化的p图,中心线为0,而上、下控制限分别 为+3和-3。

SPC基础知识培训(PPT48页).pptx

SPC基础知识培训(PPT48页).pptx
貨品
預防生產模式(Prevention Detection Approach) :
自我監管
(減少)
少)
輸入
生產過程+SPC
損壞/再造
INPU(LTess)
PROCESSES
SAMPLE OR 100% INSPECTION
Scrap/Rework
Products
貨品
損壞/再造
(減 抽樣/全面檢查
O.K.
21. Cpk 的圖像比例及計算(iii)
Cpk = 2.0
Cpk = 1.33
LSL
T
USL
x
Cpk = 1.00
LSL
T
USL
x
LSL
T
USL
x
Cpk = 0.60
LSL
T
USL
x
例子說明 I :
USL - LSL Cpk =UCL - LCL
[ 1 -( - X )/3sd]
LSL 10
LCL 12
SPC 知识讲座
1. 甚麼是“ SPC” ?
SPC:是STATISTICAL PROCESS CONTROL的缩写
即:统计过程控制(大陆称法)
统计制程管制(台湾称法)
在美国休哈特博士发现管制图(1924年)后 (40年代)产生,由美国戴明博士在日本推广.
SPC是:
- 以統計學的原理作為基礎 - 用來監察生產過程 - 利用數據及簡單的圖表表達生產情況 - 用來判斷製程的走向及有否出現問題 - 引導員工去作出適當的決定 - 預防問題的惡化及重現
12. SPC 的探用 I :
傳統的生產模式(Traditional Detection Approach) :

SPC培训课件PPT(共 69张)

SPC培训课件PPT(共 69张)

19C 40年代 统计的品质管理 品质是制造出来的 品质控制(QC)
品质保证
品质是设计出来的 品质确保(QA)
19C 60年代 全面质量管理
品质是管理出来的 全面品质(TQC)
19C 80年代 全面质量责任
品质是习惯出来的 全面品质(TQM)
每天进步一点点
过程控制的需要
华邦机械
探测---容忍浪费
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,在这 两种情况下都是使用检测的方法,这种方法是浪费的
3. 消除后可以使过程分布结果可预测;
4. 特殊原因是有害的或者也可能是有益的;
每天进步一点点
SPC统计过程控制基本知识
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。
华邦机械
目标值线 预测
范围
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
每天进步一点点
华邦机械
五大核心工具之间的关系:
APQP 是方法; FMEA、MSA、SPC 是工具; PPAP 是结果,是输出!
每天进步一点点
华邦机械
概论
质量观念的发展
时间
品管历史
品管观念
品管制度
18C前 19C 初
作业人员品质管理 品质是检查出来的 品质检查(QI) 领班品质管理
19C 20年代 检验员品质管理
输出
A B C DE
能控制的因子 - 改善对象 - 能调整 - 特别情况
L MN OP
不能控制的因子 - 共同事项 - Noise - 持续的事项
每天进步一点点

spc控制图培训课程.pptx

spc控制图培训课程.pptx
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(一)
1、什么是SPC?
• SPC --Statistical Process Control (统计过程控制)
• 含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控, 从而达到保证产品质量的目的。
• 统计技术----数理统计方法。 2、SPC的作用 • 预防: 判断过程的异常,及时告警。 3、SPC的缺点 • 不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处,即
不能进行诊断。
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(二)
2、什么是SPCD?(新概念) • SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统
计过程控制与诊断) • 含义--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。
• 质量管理中的应用
不论µ与取值如何,产品质量特性落在[µ 3, µ+3]范围内的概率为99.73%。
落在[µ 3, µ+3]范围外的概率为1 99.73%=0.27%, 落在大于µ+3一侧的概率为0.27%/2=0.135% 1。
第二章 控制图原理(五)
第二章 控制图原理(六)
4、控制图基础知识
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(三)
3、为什么要学习SPC和SPCD工程(一)?
• 时代的需要:21世纪是质量的世纪,提出超严质量要求,是世界发展的 大方向。
– 如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百 万分之一(ppm, parts per million),乃至十亿分之一(ppb, parts per billion)。

SMT SPC控制图培训资料

SMT SPC控制图培训资料

DIVISION 樓層
1K
DEFECTIVE
Solder paste height
LINE NO. 生產線
SMT(11)
OP ERA TION (P ROCESS) 工作內容 CORRECTIVE A CTION COORDINA TOR 修正員
UNIT OF M EA SURE
Solder Paste Height Check
4
控制上限 中心線 控制下限
CL 3
2
LCL 1
0
6
UCL CL LCL
5 4
控制上限 中心線 控制下限
3
2 1
0
6
UCL CL LCL
5
控制上限 中心線 控制下限
4
3
2
1
0
3.SPC圖處於非正常狀態 異常 時的處理 圖處於非正常狀態(異常 時的處理: 圖處於非正常狀態 異常)時的處理
• a). 繪圖員首先檢查是否有記錄﹑計算或繪圖的錯誤; • b). 若沒有發現有上述之錯誤,請及時向生產主管報告, 生產主 管通知SPC協調員及修正員(CAC)及時採取修正行動; • c). 相關的工程人員對此召開SPC修正行動會議并作出修正行 動。 • d). 修正員及主要負責人跟進修正行動的執行.
2.SPC的監控 的
1.SPC圖的正常狀態: a). 點子沒有跳出控制界限; b).點子在控制界限內排列沒有缺陷 2.SPC圖的非正常狀態(異常): a). 點子跳出控制界限; b). 點子在中心線一側連續出現7點; c). 點子連續7點上升或下降; 繪圖員每天繪製SPC圖並檢查是否異常
6
UCL 5
管制上限 UCL = X+ A2R 管制下限 UCL = X-A2R
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四,數据的种類
1. 計量值數據 (VARIABLE DATA) 如長度、重量等,其特點是可以連續地取某些數值。
2. 計數值數據 (ATTRIBUTE DATA) 如有不合格個數,缺數等不連續取值的數據,只 取整數。
管制圖的基本形式 管制圖上一般有三條線: 管制上限 UCL UPPER CONTROL LIMIT 中心線 CL CENTRE LINE 管制下限 LCL LOWER CONTROL LIMIT
R X 管制上限 UCL = D4R
R = Xmax-Xmin
管制下限 UCL = D3R
管制上限 UCL = X+ A2R 管制下限 UCL = X-A2R
STATISTICAL PROCESS CONTROL ² Î ­ p ¬ y µ { ± ¨ î
STA TION ¤ u § @¯ ¸ CHA RT INSP ECTOR Ã ¸ ¹ Ï ­ û /¬ d ¹ Ï ­ û
UNIT OF M EA SURE
£ § µ ¡ © ÷
1/15
YEAR ~ ¦
2003
Solder paste
1.0 0.8 1.5 0.2 0.7 0.8 1.3
3
1.4 0.2 0.6 0.5 0.9 0.7 1.2
4
0.7 0.6 0.3 0.1 0.2 0.4 0.6
5
0.7 0.4 0.5 0.1 0.3 0.4 0.6
í ­ · È § Þ ³ N­ û
DATE¤ é ´ Á 1/13 0.9 0.7 1.2 0.5 0.1 0.8 0.5 1.0 0.3 0.6 0.6 0.7
2
¤ § u @¤ º ® e CORRECTIVE A CTION COORDINA TOR × ¥ ­ ¿ ­ û
Solder Paste Height Check
12
0.8 0.5 0.8 0.9 1.1 0.8 0.6
13
0.0 1.1 0.8 (0.1) 0.9 0.5 1.2
14
0.8 0.7 0.3 0.8 0.9 0.7 0.6
15
1.0 0.5 (0.1) 1.0 0.5 0.9 0.6 0.6 0.8
17
三,數据整理和表達的工具
1. 統計分析表 2. 圖表 3. 排列圖 4. 直方圖 5. 管制圖 6. 散佈圖 7. 因果圖 CHECK SHEETS GRAPHS PARETO CHARTS HISTOGRAMS CONTROL CHARTS SCATTER DIAGRAMS CAUSE & EFFECT DIAGRAMS
• SPC的基礎奠定於1910年代費雪爵士(Sir Ronald Fisher)發展出
的統計理論。
• 於1924年修華特博士(Dr. W. A. Shewhart)在貝爾實驗室繪製了第 一張的SPC圖,並於1931年出版了「製造品質的經濟控制」之後 ,SPC應用於各種製造過程改善便就此展開;此圖用於分析製程 是否在安定狀態,或維持製造程序在安定狀況。
23
0.9 0.3 1.0 (0.1) 0.9 0.6 1.1
24
0.7 1.2 0.7 1.0 (0.1) 0.7 1.3
25
0.6 0.5 0.2 0.0 0.9 0.4 0.9
26
Averages ¥ ­ § ¡ ­ È Range
0.7 1.1
1
AVERAGES ¥ ­ § ¡ ­ È _ _ P ( X)
統計工序管制的好處
1. 清楚了解工序的能力, 以便釐定出合理的產品規格
2. 提高工序技術的掌握, 改善製造程序 3. 減少廢品、次貨、翻工和修理 4. 減低檢查費用 5. 提高人力及設備的生產效率 6. 為工程人員提供數據資料, 以便對流程作出改善 7. 資料以圖表方式顯示, 令有關人員容易明白
數據收集
0.9 0.2 0.6 0.8 0.3 0.6 0.7
18
0.7 1.0 0.1 0.9 1.3 0.8 1.2
19
1.1 0.7 1.1 0.5 0.2 0.7 0.9
20
0.5 0.1 0.3 0.2 0.0 0.2 0.5
21
1.0 0.1 1.0 0.4 0.6 0.6 0.9
22
0.8 1.0 1.2 0.6 0.6 0.8 0.6
一、收集數据的目的
工序管理 掌握工序生產的波動範圍,判斷工序生產是否穩定, 有無異常現象。 情況分析 掌握和分析工序或產品出現異常的原因,及制訂出 糾正和預防再發生的措施。 產品檢查 檢查收發的物品是否合格。
二、數据的要求
1. 能反映客觀事實;
2. 資料準確; 3. 容易理解; 4. 資料全面及完整。
6
0.6 .\1.3 0.3 1.2 1.4 0.7 1.1
7
0.1 (0.8) (0.5) 0.6 0.7 0.0 1.5
8
0.2 0.0 0.5 0.0 1.0 0.3 1.0
9
0.5 0.4 0.0 1.1 0.2 0.4 1.1
10
1.2 0.8 0.4 0.6 0.7 0.7 0.8
11
1.0 0.4 1.1 0.8 0.8 0.8 0.7
SMT SPC控制 图培训资料
SPC
Statistical Process Control 統計工序管制 或 統計流程控制
用統計學原理, 對工序或流程進行數據收集, 經組織及 分析, 了解工序或流程的狀況, 利用故障分析方法, 針 對現況作出預防或更正行動, 改善及提高工序/流程的效 率.
SPC 的來源
RUN CHART INDIVIDUALS _______CHART
æ ¦ì ³ ZERO VA LUE W® ³ æ¤ ô ¥ ­
DIVISION ¼ Ó¼ h
1K
DEFECTIVE
Solder paste height
LINE NO. Í ² ¥ £ ½ u
SMT(11)
OP ERA TION (P ROCESS)
I. 計量值管制圖 (VARIABLE CONTROL CHARTS) 管制對象是質量管理中的計量數據 (VARIABLE DATA), 如重量、長度、強度等。 :
較常用的有:
1. X-R 管制圖 即平均值 - 極差管制圖,最常用,效果好, 適用於 每組樣本數較少的情況。
X = (X1 +X2+ X3+… +Xn) / n
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