SPC控制图分析.ppt

SPC过程能力分析ppt课件

满足要求可接受不可接受
受控 1类 2类
不受控 3类 4类
特殊原因变差
普通原因变差
普通原因和特殊原因变差
最新课件
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3、过程能力及过程能力指数概念
过程能力：指过程要素(人、机、料、法、环)已充分标准化，也就是在受控状态下，实现过程目标的能力。
过程能力指数：是过程能力与过程目标相比较，定量描绘的数值。过程能力指数表示的方法： Cp：过程均值与规范中值一致时的过程能力指数。 Cpk：过程均值与规范中值不一致时的过程能力指数。
最新课件
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2.5.4、过程能力分析：
数据正态，过程不受控，无法直接分析Cp、Cpk；过程性能指数Pp=0.57，Ppk=0.44，过程能力不足，且趋中性存在偏差；导致过程性能指数低的主要原因是铝含量控制偏高，波动大以及特殊原因的波动较多。
导致波动的原因：班组差异性及其他。
最新课件
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判断原则：
一般对于关键产品性能，要求Cpk≥1.67；一般产品性能，要求Cpk≥1.33；关键过程特性Cpk≥1.33；一般过程特性，要求Cpk≥1.0。分析过程：数据正态且过程受控，同时分析Cp、Cpk；数据不正态或不受控，同时分析Pp和Ppk；Cp与Cpk，或Pp与Ppk两者相差大，说明过程趋中性不好。对趋中性不良的过程建议优先改进参数均值位置，然后从减少波动采取措施。
例如钢包的包龄，连浇炉数，铸坯
最新课件合格率等。
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2.3.2、与规范界限的比较分析
当直方图的形状呈正常性时，即工序在此时刻处于稳定状态时，还需要进一步将直方图同规范界限（即公差）进行比较，以分析判断工序满足公差的程度。

SPC过程控制图解读

控制图的重要性
★是贯彻预防原则的SPC的重要工具，是质量管理
七个工具的核心。
★1984年名古屋工业大学调查115家日本各行各业的
中小型工厂，平均每家采用137张控制图；
★柯达5000职工一共用了35000张控制图。
何时使用SPC
●原则上,应该用于有数量特性或参数和持续性的
所有工艺过程;
● SPC使用的领域是大规模生产;
- 简单而言，我们有兴趣知道的数据整体,如1000台燃具
样本
- 一组只包含部份总体的数据。简单而言，这是总体中
选出的数据,如1000台燃具中的其中10台.
总体
样本
基本统计术语
描述统计
1.决定数据的趋中程度 2.以数理表达分散的程度 3.决定样本频率分布的形状分布形狀中心趋向分散基本统计术语
分散的量度
~ x R
否
否
xR
是
xs
n：样本容量
控制图的分类(按用途分)
• 分析用控制图
– – – – 决定过程控制方法用过程分析用过程能力研究用过程控制准备用
稳定

控制用控制图

追查不正常原因迅速消除此项原因研究并采取防止此项原因重复发生之措施。
控制用
分析用
控制图的应用
步骤一、选择需控制的产品质量特征值
稳定的；结果是可预测的；是永久性的；异常波动：不稳定的; 结果不可预测; 现象会重复发生, 除非有所行动; 可以减少;
SPC 可以帮助我们
• • • • •
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；预防控制提高过程能力；
基本统计术语

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。
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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。
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下一讲预告及预备知识
2024/1/30
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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。
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THANKS
感谢观看
2024/1/30

SPC统计过程控制课件

举例
• 原材料的微小变化 • 设备的微小震动 • 刀具的正常磨损 • 模具正常的老化 • 操作者细微的不稳定 • 夹具的正常磨损 •…
• 使用了一批不合格的原材料 • 设备的不正确调整 • 刀具的严重磨损 • 模具损坏 • 操作者做错（判定标准错） • 使用了错误的夹具 •…
一般原因与特殊原因在统计过程中的体现
在何处使用SPC控制图
当一个防错装置不可行时从FMEA中得出具有高危险顺序数值（RPN’s)的过程从DOE（因素实验设计）得出的关键变量客户要求管理层承诺
SPC的优点和缺点
优点 ➢已证实的改善生产力的技术方法 ➢预防缺陷的有效方法 ➢防止不必要的过程调整 ➢提供诊断信息 ➢提供过程能力信息 ➢用于计数型和计量型两种数据类型缺点 ➢必须提供充分的培训 ➢必须正确收集数据 ➢必须正确的计算和标绘所需的统计量（例如：均值，极差，标准差）
+3
x
与平均值相距的标准差个数
正态（normal）机率测试图
利用Normal Probability Plot 我们可以测试一组数据是否为 “正态”分布若该分布趋近于正态，则Normal Probability Plot 将会趋近于一直线利用Minitab 可以简单的制作出Normal Probability Plot 下面我们利用一组数据来检验一下其正态性
计量型统计过程控制
通过对本模块的学习后，学员将能够建立下列控制图： ➢单值移动极差图（I-MR） ➢均值极差图（Xbar-R） ➢均值标准差图（Xbar-S）
I-MR图
单值移动极差I-MR图，子群由单一的测量值组成 I-MR图由两个图组成，一个是I图，一个是MR图 I图为每个子群计量个体的测量值，中心线为其平均值 MR图为相邻两个数值的差的绝对值，中心线为其平均值

SPC统计过程控制基础知识

• +3
•当产品的质量特性值的分布,均处于控制
界限(μ±3 )之内,且围绕μ值均匀随机分
布时,则称过程处于受控状态. PPT文档演模板
SPC统计过程控制基础知识
管制图
• 管制图（又名控制图）：管制图是对过程质量加以测定、记录
并分析从而对过程进行控制管理的一种图。图中包含中心线（CL）、上控制限（UCL）、下控制限（LCL），并有按时间顺序抽取的样本统计数值的描点序列。如下图所示：
因果图
• 因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因，并将众多的原因分类、分层的图形。
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SPC统计过程控制基础知识
水平对比法
• 水平对比法是通过不断地将企业流程与世界处于领先地位的企业相比较，以获得有
助于改善经营绩效的信息。它是一项有系统的、持续性的评估过程。
•工序1 •工序a
•工序2 •工序3 •工序b •工序c
•几小时每次，主要依据样本的差异
•至少为25组数据，这与“每组至少 100个”的条件必须同时满足；（行业惯例）
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SPC统计过程控制基础知识
•取样的方式
取样必须达到组內变异小，组间变异大样本数、频率、组数的说明
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SPC统计过程控制基础知识
• 组数的要求(最少25组)
•当制程中心值偏差了两 •个标准差时，它在控制 •限內的概率为0.84，那 •么连续25点在线內的概 •率为：
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SPC统计过程控制基础知识
•每个子组的平均值和极差的计算
1
100 98
99
100 98
2
98
99
98
101 97

第四章第二节控制图

样
本
·
统
计
··
量· · ·
UCL 3
CL
LCL 3
序号
4、控制界限和规格界限
样
本
统
计
量
·
·
·
·
·
USL=TU UCL=μ+3σ
CL=μ LCL=μ-3σ
USL=TL
序号
5、控制图两类错误
（1）虚发警报。这类错误是将正常判为异常，既生产仍处于统计控制状态，但由于随机性原因的影响，使得点子超出控制限，虚发警报而将生产误判为出现了异常，把犯这类错误的概率称为第Ⅰ 类风险，记作α。
• 对过程进行分析并建立控制标准； • 对过程进行监控和评价； • 对过程进行维护和改进。
1.SPC
SPC的作用 • 预防：判断过程的异常，及时告警。 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。
（2）SPCD。（Diagnosis）
SPCD是统计过程控制与诊断。 1982年我国的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。从此SPC上升为SPCD，也是SPC的第二个发展阶段。
LCL D3R'
• R图中第17组R=30出界，舍弃重新计算
R'' R 357 24 30 13.435
23
23
X ''
x 163.652
23
• 重新代入计算得
CL R'' 13.435
UCL D4R'' 2.114 13.435 28.402 LCL D3R''

SPC、Cpk、Ppk世上最详细简介PPT

VS
灵活性高
PPk可以根据不同产品和生产条件进行灵活应用，不受固定控制图的限制。
PPk优缺点分析
计算复杂
01
PPk的计算过程较为复杂，需要专业的统计知识和计
算能力。
对异常敏感
02 PPk值对异常数据较为敏感，少量异常数据可能导致
PPk值失真。
需要经验判断
03
PPk的应用需要一定的经验判断，对于不同的情况需
要进行灵活处理。
05
SPC、CPK、PPK案例分析
SPC案例分析
案例描述
某汽车制造企业通过实施SPC（统计过程控制）来监控生产过程中的关键质量特性，如车身涂层的厚度和均匀性。
实施步骤
在生产线上设置多个测量点，定期收集数据，应用控制图进行分析。
结果分析
通过观察控制图，发现车身涂层厚度的均值和标准差有异常波动，及时采取措施调整生产参数，确保过程稳定。
需要投入人力、物力和财力资源，进行数据收集、整理和分析等工作。
CPK优缺点分析
过程能力评估
CPK能够评估生产过程的稳定性和能力，帮助企业了解生产过程的实际情况。
预防性维护
通过分析CPK值，企业可以提前发现潜在问题，采取相应措施进行维护和调整，降低故障率。
CPK优缺点分析
• 节约成本：通过提高生产过程的稳定性和能力，可以减少不良品和维修成本，节约企业开支。
SPC优缺点分析
• 标准化操作：通过制定标准和控制图，SPC能够促使操作人员遵循标准化操作，提高产品质量。
SPC优缺点分析
01
数据需求量大
需要收集大量数据，并进行统计分析，对数据准确性和完整性要求较高。
02
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