品质管理常用工具统计制程控制(PPT 67页)
常用质量管理工具
1)
质量管理(汽车行业ISO/TS16949)有五大工具：
PPAP: Production part approval process,生产件批准程序
AQPQ: Advanced Product Quality Planing ,先期质量策划
PFMEA: Potential Failure Mode and effects Analysis,潜在失效模式及影响分析
SPC: Statistical Process Control，统计过程控制
MSA: Measurement System Analysis,
质量管理常用工具和方法：
因果图（鱼骨图）
排列图
直方图
头脑风暴法
树图
过程决策程序图（PDPC）
网络图
矩阵图
亲和图
水平对比法
2)
完整的品质管理控制流程
1。QCC：品质保障圈。包括IQC，IPQC，FQC，OQC，QA，QE，TQC等
2。IQC：进料品质检验。企业在物料需求订单下达后，对供应商供应之产品进行验收检验。IQC正是在此基础上建立的，它的作用是保障企业物料库存的良性。视企业对物料检验标准的不同，这个部门的人数也会有所不同，可设立课，组，班，也可单独一个（规模标准决定）（全检，抽检）
3。IPQC/PQC：制程检验。在物料验收后，由于批次抽检及库区存放等原因，这一过程中也会有品质问题的产品，故在产品上线时要求对产品的首件进行品质确定，而PQC的职能就是进行首件的确认及批次生产过程中的品质规范及督导。从而提高制程品的成材率，降低成本
4。FQC：这是一个全面的单位。叫入库检验，也叫终检（制程）。在完成生产后，产品流到下线，即包装入库。在这个过程中，FQC将对产品进行全面的品质检查，包括包装，性能，外观等。保证入库品的性能，外观，包装良好且符合要求。视客户的需求及生产管控的必要可以设定全检并包装工作。说白了就是一批经过品质训练后从事包装检验入库工作的生产人员，属下线制程。亦可由生产单位来完成，FQC进行抽检入库。
制程品质控制培训课程
制程品質控制
品 质 部
2014-03-01
一.品管知识
1.质量: 品质就是满足客户需求的各种要素属性的总和。 ①一组固有特性满足客户要求的程度.(一项产品或服务的特征及特性满足顾客的要求和潜在需求
的能力)
②反映实体满足用户明确或隐含之需要的特性和特征的总和.
③质量要求一般可以分为六类：
A性能要求；電氣性能.物理特性(可用物理檢測儀器測定)
B适用性要求；顧客需要，攷慮法律.法規.環保.社會整體利益方面的要求。
C可信性要求；可靠性.維修性
D安全性要求；顧客使用要可靠.及時，不能給顧客造成傷害和事故。
E经济性要求；適用性，顧客的承受能力要求
F外观和美观方面要求。顧客的心理感覺和審美價值.時尚潮鎏。
2. 制程品质控制又称IPQC (即Inproceics Quality Control)中文意思为制程控制，是指产品从物料投入生产到产品最终包装过程的品质控制。
3.纠正(改善):对问题的相关点进行改正.(大多是以事论事,其范围较小,不对问题做根本的追溯.)
4.纠正措施(临时措施):对异常现象,不符合现象及客户投诉,为了及时消除异常或不符合现象的措施.
(此类措施因时间紧迫,只处理异常或不符合现象,不追溯问题的根源,而未从根本上解决问题.致使有再发生的可能.)
5.纠正与预防措施(再发生防止对策,长久措施):找出发生不符合或异常现象之根本原因,为防止此类现象
再度发生,而消除根本原因的措施和对策.
6顾客满意度:顾客对其要求已被满足程度的感受.(顾客期望->顾客评价)
7持续改善: 增强满足要求能力的循环活动. 1)强调客户滿意.2)持续改进产品，管理，生产，技术（NPS），服務….等
8.严重缺点(致命缺陷) （Critical CR）:又称危险缺点, [严重影响或使产品丧失功能的缺点] 有危害使用者或携带者之生命或财产安全之缺点，谓之严重缺点。是指根据判断或经验,以为此缺点将能使制造,组配或使用者有受伤或不安全的可能.或 使最终制品不能执行或达成应有功能的缺点(安全性).
spc统计过程控制
Spc统计过程控制
第一部分
1、什幺是SPC？SPC 是三个英文单词的缩写（Statistical Process Control），即统计过程控制是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到质量保证与质量改进的目的。在此可将统计学看成是从一系列数据中收集信息的工具，它是通过预防而不是通过检测来避免浪费。
SPC 的特点是：1.全系统的，要求全员参与，人人有责；2.强调用科学的方法来保证达到目的；3.SPC
强调全过程的预防为主；4.SPC 不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。
SPC 要点：1.SPC 是运用统计学方法将过程的输出量和预先设定的控制界限进行比较，并分辨出通常原因和异常原因，从而在生产过程中进行质量控制；2.SPC 是预防行为，可针对问题的纠正措施提供有效的资源配置；3.SPC 是一系列的“事前”方法，它不仅是检测，而且是通过系统的分析、使用收集的数据，并以过程能力为基础，来预测过程的发展趋势。2、SPC 的发展史与质量管理的进展20 世纪二三十年代，美国贝尔电话实验室的休哈特（W.A.Shewhart）博士首先提出过程控制的概念与实施过程控制的方法，并于1931 年出版了“加工产品品质的经济控制”（Economic
Control of Quality of Manufactured Products）之后，SPC 应用于各种制造过程改善便从此展开。今天的SPC 与当年的休哈特方法并没有根本的区别。当时SPC 并不流行，二次世界大战后期，美国开始在军工部门推行休哈特的方法，但应用并不广泛。战后，美国成为当时工业强大的国家，于是统计过程控制方法在1950～1980 年这一阶段内逐渐从美国工业中消失。反之，在战后经济遭到严重破坏的日本，白废待兴，提出了以产品质量为根本来提高竞争力，所以到美国请了戴明等人到日本指导品质，将SPC 的概念引入日本。SPC 在戴明的指导下，功能发挥的很不错，从1950 年
制程控制中的数据分析技巧
制程控制中的数据分析技巧
在制造业中，制程控制是非常重要的环节，它可以帮助企业提高产品质量，降低生产成本，并提升整体竞争力。而在制程控制的过程中，数据分析是一项关键的技巧。本文将介绍几种常用的数据分析技巧，以帮助企业有效地进行制程控制。
首先，我们将介绍统计过程控制（SPC）。SPC是一种管理过程的方法，通过收集并分析过程中产生的数据，以监控过程的稳定性和能力。SPC的数据分析技巧主要包括控制图、直方图和散点图等。
控制图是SPC中最常用的数据分析工具之一。它可以帮助管理者随时了解制程中的变异情况。控制图通过统计样本数据和设定上下限来监控制程的稳定性。当数据点超出控制限时，可能存在特殊原因导致的变异，需要进行调查和修正。
直方图是一种用来描述数据分布的图表。它能够显示出制程中的主要变异模式。通过绘制直方图，我们可以看出数据是否符合正态分布，是否存在偏离正常的异常值。如果数据分布偏离正态分布，可能需要进一步分析并采取相应的措施。
散点图是用来展示两个变量之间关系的图表。在制程控制中，散点图可以用来探索因变量与自变量之间的关联性。通过分析散点图，我们可以判断两个变量是否存在相关关系，并进一步分析其影响因素。 其次，我们将介绍六西格玛（Six Sigma）方法。六西格玛是一种通过系统地分析数据，以识别和消除导致质量问题的根本原因的管理方法。它主要依靠统计分析来判断制程的稳定性和能力。
在六西格玛中，使用概率图可以帮助我们判断制程的稳定性。概率图是通过绘制数据的累积分布函数来描述数据分布的图表。如果数据点分布在正态分布曲线内，说明制程稳定。而超出正态分布曲线的数据点可能表示制程存在问题，需要进一步优化和改进。
六西格玛还利用假设检验来分析数据，以确定制程的能力。通过假设检验，我们可以推断样本数据与总体数据的关系，从而判断制程是否满足要求。假设检验主要包括单样本检验、双样本检验和方差分析等方法，可以根据具体情况选择合适的方法进行分析。
品质管理5大工具
自国际汽车推动小组（IATF）ISO/TS16949：2002汽车行业生产件与相关服务件的组织实施ISO9001:2000的特殊要求的技术规范以来，中国的汽车整车厂纷纷推荐其供应采用这一标准，从而在全国汽车制造界、质量管理界掀起了一股TS16949的热潮。众所周知，TS16949的五大工具类课程，即生产件批准程序（PPAP 第四版2006）、产品质量先期策划和控制计划（APQP第二版2008）、潜在失效模式及后果分析（FMEA第四版2008）、测量系统分析（MSA第三版2002）、统计过程控制（SPC第二版2005）是IATF所推荐的配套工具类手册。为了在中国推广和借鉴国际汽车工业质量管理先进经验，促进和提高中国汽车行业整体质量管理和质量保证水平，应广大学员的要求，广州康达内审员培训中心结合汽车行业多年工作的经验，特推出最新版五大核心工具培训课程，该培训班均由具有丰富汽车行业质量管理体系审核经验的高级咨询师授课，将结合深入浅出的案例阐述工具类课程在实际工作中的运用并有针对性的解答学员的疑难问题，充分保证教学质量。
课程名称：TS五大工具培训班
课程对象：各级各类管理人士和工程师
举办时间：每月一期（为期三天）
举办地点：广州燕岭路89号
课程费用：2800元/人（包含报名费、资料费、午餐费）
课程主讲 ：Mr.Xu:六西格玛黑带大师，ASQ认证黑带，福特公司六西格玛推行负责人。
Mr.Peng:韩国三星研究院MBB，ASQ认证黑带，三星中国六西格玛推行负责人。
Mr.Cai：黑带大师,6SIGMA专家。曾在美的、港资亿利达集团等长期从事高层生产品质管理及技术管理，曾接受美国Six Sigma Qualtec 公司黑带培训,获得6SIGMA 黑带资格认证。多年潜心研究各国外企的生产品质管理特点及先进方法。主要研究方向为6SIGMA管理及其在企业中的推行策略。在外企先进品质管理技术方面有较深造诣和丰富实战经验。已出版品质专著《现代企业品质管理技术》、《6SIGMA品质管理》. 《品质成本推行实务》 《6SIGMA实战》.《6SIGMA设计实战》、《6S/7S推行实务》.<>.<>.<>.《如何进行试验设计》等10多部。曾应赛宝技术培训中心及香港品保局等多家单位之约进行6SIGMA方面的讲座和培训。
统计过程控制
第 1 页 共 5 页 统计过程控制
目录
统计过程控制的概念
统计过程的特点
SPC解决的两个基本问题
SPC理论的应用范围
SPC理论的作用
SPC—统计过程控制
统计过程控制的概念
统计过程控制（简称SPC)是应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。它是过程控制的一部分,从内容上说主要是有两个方面:一是利用控制图分析过程的稳定性,对过程存在的异常因素进行预警;二是计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度,对过程质量进行评价。
统计过程的特点
它是一种预防性方法；强调全员参与；强调整个过程，重点在于P（Process）,即过程。
SPC解决的两个基本问题
一是过程运行状态是否稳定，可利用控制图这一统计工具进行测定；
二是过程能力是否充足，可通过过程能力分析来实现。
SPC理论的应用范围
加工过程、设计过程、管理过程、服务过程等
SPC理论的作用
1. 确保制程持续稳定、可预测。
2. 提高产品质量、生产能力、降低成本。
3. 为制程分析提供依据。
4. 区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。
SPC—统计过程控制
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。它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
质量管理工具“控制图”详解
精心打造
未来1
控制图（Control Chart）又叫管制图，是对过程质量特性进行测定、记录、评估，从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
有三条平行于横轴的直线： 中心线（CL，Central Line）、上控制线（UCL，Upper
Control Line）和下控制线（LCL，Lower Control Line） ，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。UCL、CL、LCL统称为控制线（Control Line），通常控制界限设定在±3标准差的位置。
根据 控制图使用目的不同，控制图可分为：分析用控制图和控制用控制图 。
根据统计数据的类型不同，控制图可分为：计量控制图和计数控制图（包括计件控制图和计点控制图）。
计量型控制图
平均数与极差控制图( -X-R Chart )
平均数与标准差控制图( -X-S Chart )
中位数与极差控制图( ~X-R Chart )
个別值与移动极差控制图( X-Rm Chart )
计数值控制图
不良率控制图(P chart)
不良数控制图(nP chart，又称 np chart 或 d chart)
缺点数控制图(C chart) 精心打造
未来2 单位缺点数控制图(U chart)
控制图种类及应用场合 精心打造
未来3
精心打造
未来4 控制图的分析与判定
应用控制图的目的，就是要及时发现过程中出现的异常，判断异常的原则就是出现了“小概率事件”，为此，判断的准则有两类。
第一类：点子越出界限的概率为0.27% 。准则1属于第一类。
第二类：点子虽在控制界限内，但是排列的形状有缺陷。准则2-8属于第二类。
控制图八大判异准则（口诀）
2/3A （连续3点中有2点在中心线同一侧的B区外）
4/5C （连续5点中有4点在中心线同一侧的C区以外）
6连串 （连续6点递增或递减，即连成一串）
8缺C （连续8点在中心线两侧，但没有一点在C区中）
SPC管制图和统计
SPC管制图和统计
1 / 6 SPC管制图及统计
2012-06-02 12:56，|李志兵
Spc即英文 “Statistical Process Control”之缩写,意为 “统计制程控制” SPC或称统计过程控制。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
一、 SPC起源与发展
1． 1924年修华特博士在贝尔实验室发明了品质控制图.
2． 1939年修华特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》。
3． 二战后美英将品质控制图方法引进制造业，并应用于生产过程.
4． 1950年，戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。
5． SQC是在发生问题后才去解决问题，是一种浪费，所以发展出了SPC。
6． 美国汽车制造商福特、通用公司等对SPC很重视，所以SPC得以广泛应用。
7． ISO9000（2000）体系亦注重过程控制和统计技术的应用（如8.1，8.2.3）。
二、SPC技术原理统计过程控制（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。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
品质五大工具
质量管理五大工具
编辑
质量管理五大工具，也称品管五大工具。包括：1.统计过程控制（SPC，Statistical Process
Control）；2.测量系统分析（MSA，Measure System Analyse）；3.失效模式和效果分析（FMEA，Failure Mode & Effect Analyse）；4.产品质量先期策划（APQP，Advanced Product Quality
Planning）；5.生产件批准程序（PPAP，Production Part Approval Process）。
1SPC
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[1]。
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[1]
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）
0.50 133,620 133,620
0.60 71,860 71,860
0.70 35,730 35,730
0.80 16,396 16,396
统计过程控制(SPC)在质量管理中的应用
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统计过程控制（SPC）在质量管理中的应用
作者：张蕾
来源：《科学导报·学术》2020年第19期
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摘 ;要：本文分析研究了SPC的统计原理以及使用方法，结合本公司的产品--- 超白压延光伏玻璃的质量管控，着重介绍了生产过程中钢化颗粒度（`X-R Chart）控制图的建立技术，阐述了SPC统计过程控制在玻璃质量管控中的作用。
关键词：SPC;管控图;过程控制
1 SPC统计原理和控制图实施方法
1.1 SPC
SPC是英文Statistical Process Control的字首简称，即统计过程控制。SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具，它对生产过程大量数据进行分析评价，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，达到控制质量的目的。
一个产品如果以它对顾客的符合度做为评断的标准，则它必须是由一个稳定而可重复运作的过程所生产的，亦即过程必须具有在生产目标值的些微变动内的生产能力。统计过程控制（SPC）是使生产过程稳定和降低产品变异性以改善过程能力的数据统计分析方法。
产品质量的统计观点认为，过程的质量在各种影响因素的制约下，呈现波动性（变异性），但过程质量的波动并非漫无边际，在一定范围内，过程质量的波动呈现统计规律性。
1.2 实施SPC
统计过程控制的第一项工作为收集品质特性数据。统计过程控制的第二项工作为评估、分析品质特性数据。产品的品质特性值包括产品目标值和误差，误差包括可控误差和偶然误差。在任何生产过程中，无论设计或维护是多么的好，总有某些天生或自然的误差存在。这种自然的误差或背景干扰是由许多微小、必定的不可控制的原因所累积影响行成的，这被称作偶然误差。可控误差比偶然误差来得大，它通常反映出过程控制中有不可接受的水平，这种误差主要来源于调整机器失当、操作失误和不良的原料三种现象。