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spc统计过程控制培训讲义

spc统计过程控制培训讲义

变差对过程输出的影响
普通原因和特殊原因
普通原因:随时间推移,具有稳定的且可重
复的分布过程中变差原因。即非人为原因、共同原
因、偶然原因、一般原因。
特殊原因:造成的不是始终作用于过程的变
差原因,即当他们出现时,将造成(整个)分布的
改变。又称可避免原因、人为原因、异常原因、局
部原因等。特殊原因有些有利,有些有害。
•A
•C
•A
•C
•P
•A
•2020/4/13
•D
•C
•爱波瑞管理咨询公司
统计过程控制概述
统计过程控制的重要工具---控制图图示 如图
• 上控制线
•中线 •下控制
线
•2020/4/13
•爱波瑞管理咨询公司
统计过程控制概述
控制图解释
控制界限和规格界限
规格界限:
是用以说明品质特性之最大允许值,來 保证各个单位产品的正确性能。
控制界限:
应用于多个单位产品集体的特性,这种 特性是从多个中各个单位产品所得的观测值所 计算出來的结果。
•2020/4/13
•爱波瑞管理咨询公司
统计过程控制概述
控制图的益处
1.供正在进行过程控制的操作者使用
2. 有助于工程在质量上和成本上能持续地,可预 测地保持下去 。
并针对原因采取措施 。
•2020/4/13
•爱波瑞管理咨询公司
有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
•统计方法
人 设备 材料 方法 环境
输入
•2020/4/13
•我们的工作
•方式/
•产品或
•资源的融合 •服务
•顾客
过程/系统 顾客呼声

SPC统计过程控制培训教材(PPT 72页)

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)

统计过程控制SPC培训教材(PPT89页).pptx

统计过程控制SPC培训教材(PPT89页).pptx
(不可以容許的偏差→要排除)
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如果制程中, 只有普通原因的變異存在, 則其成品將形成依各很穩定 的分佈,而且是可以預測的
如果制程中,
範圍 →
有特殊原因的變異存在,
則其成品將為不穩定的分佈, 而且是無法預測的
範圍 →
可預測
無法 預測
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局部措施→改善特殊原因
特殊原因的变异
簡單的統計分 析可發現
如管制圖
直接負責制程的人 員去改善
局部措施改善 對策
牽涉到消除產生变异的特殊原因
可由製程人員直接加以改善
大約可以解決15%之制程上的問題
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系統措施 → 改善普通原因
普通原因的变异
製程能力分 析可發現
如Ca,Cp, Cpk,及管制 圖上點的變化
管理當局參與及製 程人員合作去改善
系統改善對策
必須改善造成变异的普通原因 經常需要管理階層的努力與對策 大約可以解決85%之制程上的問題
(可以容許的偏差)
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❖ 特殊原因(系统性,易识别,可以消除) :
指的是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。除非所有 的特殊原因都被查找出来并且采取了措施,否則它们 将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系 统內存在变差的特殊原因,随时间的推移,过程的输 出将不稳定。
7
4.SPC 的焦點 → 制程 ( Process ) ❖ 品質變異的大小,也是決定產品優劣的關鍵
制程起伏條件 因
品質異常 果

產品優劣

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三.SPC目的
❖ 对异常因素分类和控制,当制程有问题,立即 停止并找出原因,解决异常因素。
❖ 使制程稳定 ❖ 提高制程能力 ❖ 预防品质问题

SPC培训资料

SPC培训资料
计数值控制图(1) P控制图(不良率控制图)用来监视或控制生产批中不良件数的小数比或百分比,样本大小n可以不同。(2)np控制图(不良数控制图)用来监视一个生产批中的实际不良数量(而不是与样本的比率)。分析或控制过程不良数,样本大小n要相同。(3)C控制图(缺点数控制图)能在每一批量的生产中侦查出每一零件或受检验单位不良点的数目,样本大小n要相同。(4)U控制图(单位缺点数控制图)记录一个抽样批有几个缺点数,抽样时每次可以不相同,但以单位缺点数代表质量水准。
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。

SPC统计过程控制培训课程(PPT97页).pptx

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“”及“”风险定义
根据控制限作出的判断也可能产生错误。可能产生的错误
有两类。
第一类错误是把正常判为异常,它的概率为,也就是说 ,工序过程并没有发生异常,只是由于随机的原因引起了数据 过大波动,少数数据越出了控制限,使人误将正常判为异常。 虛发警报, 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施,从 而造成损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误.
普通原因/异常原因
~
基础的统计量——平均值X、中位数X、极差R 标准偏差、S
1、数据的种类
计量型
特点:可以连续取值也 称连续型数据。
如:零件的尺寸、强度、 重量、时间、温度等
计数型
特点:不可以连续 取值,也称离散型数据 。
如:废品的件数、缺陷数
2、波动(变差)的概念:
波动的概念是指在现实生活中没有两件东西是完全一样的。生产 实践证明,无论用多么精密的设备和工具,多么高超的操作技术,甚至 由同一操作工,在同一设备上,用相同的工具,生产相同材料的同种产 品,其加工后的产品质量特性(如:重量、尺寸等)总是有差异,这种 差异称为波动。公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。
消除波动不是SPC的目的,但通过SPC可以对波动进行预测和控制 。
波动的原因:
材料
机器
人员
• 正常波动:是由普通(偶然)
原因造成的。如操作方法的微 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。正 常波动引起工序质量微小变化, 难以查明或难以消除。它不能 被操作工人控制,只能由技术、 管理人员控制在公差范围内。
原料
PROCESS
测量 结果
针对产品所做的仍 只是在做SQC
二、SPC的目的

统计过程控制( SPC)基础知识培训

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统计过程控制培训

SPC统计过程控制培训
以消除,这当然是预防。但在现场出现这种情形是不多的 情形2:更经常地是控制图上点子无任何预兆,突然出界,显示异常。 这时应查出异因,采取措施,加以消除。
Issue 3-Dec 3010
制作:集团质量部
15
其中存在两类错误:
1. 第一类错误:虚发警报
过程实际上没有失控而虚报失控,这类错误发生的概率 记为α。 2. 第二类错误:漏发警报 过程已经异常,但仍会有部分产品落在控制线内, 这类错误发生的概率记为β。 3. 如何减少两类错误
四、控制图的作用 及时告警。 只是在控制图上描点是不可能起到预防作 用的,必须强调要求现场第一线的工程技术人员来推行 SPC,当作日常工作一部分,质量人员则应起到组织、协 调、监督 、鉴定和当好领导参谋的作用。
情形1:应用控制图对生产过程进行监控如出现图示上升趋势,显然
过程有问题,故异因刚一露头,即可发现 ,于是可及时采取措施加
第七章 统计过程控制
2019/3/25
1
培训提要:
一、统计过程控制的基本知识 二、常规控制图
三、分析用控制图与控制用控制图
四、过程能力分析
五、常规控制图的计算
Issue 3-Dec 3010
制作:集团质量部
2
SPC
技法
一. SPC的定义
为了实现工序中所要求的质量或是生产性目标,运用PDCA的品质管 理周期,按统计原理有效的管理工程的方法 (PDCA : Plan – Do – Check – Action)
第二节 常规控制图
一、控制图的结构
样 本 统 计 量 数 值
UCL CL
LCL
时间或样本号
一、常规控制图的构造 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,监察过程是否处 于统计控制状态的一种用统计方法设计的图

统计过程控制SPC培训讲义PPT课件

统计过程控制SPC培训讲义PPT课件
——记件数据一般服从二项式分布,记点数据一般服从泊松分布。
——当数据以百分率表示时,要判断它是计量数据还是计数数据, 应取决于给出数据的计算公式的分子。
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第二讲:控制图
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统计过程控制的实施过程
经由制程中去收集资料,而加以统计分 析,并从分析中发觉制程的变异,并经 由问题分析以找出异常原因,立即采取 改善措施,使制程恢复正常。再借由制 程能力分析与标准化,以不断提高制程 能力。
P(x)
0
1
2
3
4
5
6
μ μ+σ
9
关于正态分布
固定标准差σ时,不同的均值,如μ1 <μ2,对应的正态曲线的形状完 全相同,仅位置不同。
N(μ1,σ2)
N(μ2,σ2)
固定均值μ时,不同的标准差,如σ1< σ2,对应的正态曲线的位置相同, 但形状(高低与胖瘦)不同。
N(μ1,σ2)
N(μ2,σ2)
0
不合格品率 (PPM) 317300
45500 2700 63 0.57 0.002
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二、计数数据
——凡是不能连续取值的,或者说即使使用测量工具也得不到小数 点以下数值,而只能得到0或1,2,3•••等自然数的这类数据。
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件 计数的数据,如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等;记点 数据是指按缺项点(项)计数的数据,如疵点数、砂眼数、气泡数、单位 (产品)缺陷数等。
很多质量特性X随机取值的统计规律性。 • 如:一个班级中学生的身高、体重、成绩;加工一批轴的外
径尺寸等。 • 正态分布的图形是对称的钟形曲线,称为正态曲线。 • 正态分布含有两个参数μ和σ,其中μ为正态分布的均值,它
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