QCK P 8.1-2007_30统计过程控制程序

合集下载

统计过程控制

统计过程控制

统计过程控制根本概念:一般平安、法规产品关键KPC S特性配合、功能一般过程关键KCC S一般特性:只要是合格就可以;关键特性:不仅仅合格,还要尽可能接近目标值。

检验分类:计数型:检验时仅分为合格、不合格;计量型:检验时可确定值的大小。

第一章持续改良及统计过程控制概述应用统计技术来控制产生输出的过程时,才能在改良质量、提高生产率、降低本钱上发挥作用。

第一节预防与检测检测--------容忍浪费预防--------防止浪费第二节过程控制系统过程共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。

过程性能取决于: 1. 供方和顾客之间的沟通;2.过程设计及实施的方式;3.动作和管理方式。

过程控制重点:过程特性过程控制步骤:确定特性的目标值;监测我们与目标值的距离是近还是远;对得到的信息作出正确的解释,确定过程是在正常的方式下运行;必要时,采取及时准确的措施来校正过程或刚产生的输出;监测采取措施后的效果,必要时进一步分析及采取措施。

注:仅对输出进行检验并随之采取措施,只可作为不稳定或没有能力的过程的临时措施。

不能代替有效的过程管理。

第三节变差:普通及特殊原因任何过程都存在引起变差的原因,产品的差距总是存在。

虽然单个的测量值可能全都不同,但形成一组后它们趋于形成一个可以描述的分布的图形。

〔例图〕影响因素:普通原因:难以排除,具有稳定、可重复的分布;此时输出可以预测。

特殊原因:必须排除,偶然发生、影响显著;此时将有不可预测方式影响输出。

生产过程控制就是要去除系统性因素〔特殊原因〕。

第四节局部措施和对系统采取措施局部措施:针对特殊原因由直接操作人采取适当纠正措施。

此时大约可纠正15%的过程问题。

系统措施:解决变差的普通原因,由管理人员来采取措施。

此时大约可纠正85%的过程问题。

采取措施类型不正确,将给机构带来在的损失,劳而无功,延误问题的解决。

第五节过程控制和过程能力过程控制系统的目标:对影响过程的措施作出经济合理的决定,处理好两种变差原因的风险。

统计过程控制

统计过程控制

统计过程控制
一、过程能力是指过程加工质量方面的能力, 它是衡量过程加工内在一致性的,也可称为 工序能力。而生产能力则指加工数量方面的 能力。过程能力确定于质量因素:人机料法 环,而与公差无关。
统计过程控制
二、过程能力指数 对具有双侧公差的过程来讲: 设规范要求特性值在LSL(TL) 与USL( TU)之间, 那么过程能力指数为:
Prediction
统计过程控制
Shift
Prediction
统计过程控制
Drift
Prediction
统计过程控制
统计过程控制
四、控制图在贯彻预防原则中的作用
➢及时告警 ➢发现异常执行“20字方针”
查出异因,采取措施,加以消除, 不再出现,纳入标准。
统计过程控制
五、统计控制状态 稳态 只有偶因 好处 全稳生产线
二、采用常规控制图应考虑的一些问题
1. 控制图用在何处?若所选的控制 对象的质量指标应能定量,则可选 用计量控制图,否则用计数控制图。 所控制的过程具有重复性。 2. 如何选择控制对象?应选用能代 表过程的主要质量指标作为控制对 象。可以选一个质量指标,也可能 要选几个质量指标。
统计过程控制
3. 如何选择控制图?应该根据所选指标 是定量的还是定性的来选,此外还要考 虑抽取样品、数据获得的难易等
CL p
UCL p 3 p(1 p) / n
LCL p 3 p(1 p) / n
当LCL<0时,取LCL=0
统计过程控制 (6) np图
CL np
UCL np 3 np(1 p)
LCL np 3 np(1 p)
当LCL<0时,取LCL=0
统计过程控制 (7) u图

SPC统计过程控制程序

SPC统计过程控制程序

SPC统计过程控制程序SPC (Statistical Process Control,统计过程控制)是一种通过收集和分析数据来监控和控制过程稳定性和性能的统计方法。

SPC可以帮助企业了解和改进生产过程,并减少产品不合格率和废品,提高产品质量和客户满意度。

SPC的基本思想是:通过收集连续生产过程中的样本数据,分析这些数据,并与事先设定的控制界限进行比较,以判断过程是否处于控制状态。

如果过程处于控制状态,那么产品的质量将是稳定的、可预测的。

如果过程处于失控状态,就需要采取措施来确定并消除原因,以使过程回到控制状态。

SPC的目标是通过减少过程变异来提高产品质量,并确保过程处于可控状态。

它可以用于任何类型的生产过程,不论是制造业还是服务业。

SPC的主要工具包括:控制图、过程能力分析和统计分析等。

控制图是SPC最常用的工具之一,用于监控过程的稳定性。

控制图可以显示在连续生产过程中所收集的样本数据的变异性,并与控制界限进行比较。

常用的控制图有X-bar图、R图、P图和C图等。

X-bar图用于监控过程的平均值,R图用于监控过程的离散程度,P图和C图用于监控过程的不良品率。

通过比较样本数据的统计指标与控制界限,可以判断过程是否处于控制状态。

过程能力分析可以衡量过程的性能,并确定过程是否具备满足客户要求的能力。

过程能力分析可以通过计算过程的Cp、Cpk、Pp和Ppk等指标来完成。

这些指标可以反映过程的长期稳定性和短期稳定性,进而评估过程的能力。

统计分析是SPC的基础,通过对收集到的数据进行概率分布拟合、假设检验等统计分析方法,可以确定控制界限的设置和过程能力的评估。

统计分析能够为决策提供科学的依据。

SPC的应用可以帮助企业实现以下几个方面的目标:1.提高产品质量:SPC可以监控和控制生产过程中的变异性,降低产品缺陷和废品率,提高产品质量和一致性。

2.降低成本:通过减少废品和不良品的产生,可以降低生产成本。

3.提高生产效率:SPC可以帮助发现和解决生产过程中的问题,提升生产效率和产能。

统计过程控制

统计过程控制
• 主要是指应用统计分析技术采用控制图的方法对生产过 程的各个阶段进行监控,科学的区分出生产过程中影响 质量的正常波动与异常波动,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,从而达到持续改进和保证质量的
目的。
3
SPC
什么是控制图
• 用于分析和判断工序或过程是否处于稳定状态而使用
( x )2 2 2
e
( x , 0)
x随机变量
-- 平均值 -- 标准差
23
SPC
1.2 正态分布的参数—— 、
不同 、 相同
相同、
不同
、相互独立
24
SPC
1.3 正态分布的特点:
• • 曲线以 x = 直线为轴,左右对称 曲线与横坐标轴所围成的面积等于1,也说随机变量x落在 (-∞,+∞)的概率为1 其中: 在 ± 范围内的面积占68.26 % 在 ±2范围内的面积占95.45 % 在 ±3范围内的面积占99.73 %
当np>=5时,二项分布趋向于正态分布
28
SPC
2.3 二项分布的均值、方差和标准差 • 均值:E(X)= np • 方差:Var(X)=np(1-p) • 标准差: *

np(1 p )
二项分布的均值、标准差相互关联
29
SPC
3、泊松分布
3.1二项分布的极限分布——泊松分布P(λ)
• 分布列
– 过程结果的反馈控制
7
SPC
• Spc的核心 是把质量控制的重心前移,重视事前预防和有序的全 过程质量控制及持续改进,全方位地满足用户要求。 • Spc的特点 是对过程进行系统的、全过程的控制,要求全员参加, 人人有责 强调用科学的方法(理论:统计技术;工具:控制 图),来保证全过程的预防

统计过程控制的作用与基本步骤

统计过程控制的作用与基本步骤

U chart 单位缺陷数控制图
控制图的选择方法
确定要制定控 制图的特性
是计量 型数据 吗?

关心的是

不合格品
率?
关心的是 不合格数 吗?



性质上是否是均 匀或不能按子组 取样—例如:化 学槽液、批量油 漆等?

使用单值图 X-MR
样本容量是 否 否恒定?

使用p图
使用np或p图
样本容量是 否桓定?
1≦Cpk≦1.33
有缺点发生
Cpk≦0.67
采取紧急措施,进行品质 改善,并研讨规格
过程控制的工具-控制图
上控制限
中心限
下控制限
• 控制图是1924年休哈特博士在贝尔实验室发明的。 • 基于可控制和不可控制的变差的区分。 • 二战后的日本工业企业将控制图应用到极致,为战后日
本的经济复苏做出了很大的贡献
差 • 质量控制根本无法完全消除波动,仅测量波动,
预测发生的可能性,并不断地降低存在的波动 • 产品/特性间的波动可分为正常波动(短期的、零
件间的差异)和异常波动(发生规则和不规则的变化
正常波动
• 由偶然的或随机因素造成的,并且不能控制 – 设备震动 – 原材料批与批之间的区别 • 仅存在正常波动的过程是“受控”的过程,其输出
是可预测的
异常波动
• 不是由偶然的或随机因素造成的,而是由特殊原 因引起,并且可以控制
– 材料不合格 – 不同供应商提供的原材料 – 不正确的设备调试 • 存在异常波动的过程是“不稳定”的,其输出是不
可预测的
统计方法提供波动的信息 • 两个度量参数 – 集中趋势 • 集中趋势用于度量分布中心 • 集中趋势的一个主要度量参数是平均值 – 分散程度 • 分散程度用于度量分布范围 • 分散程度的一个重要度量参数是标准偏差

统计过程控制.ppt

统计过程控制.ppt

11
9 5 2
21
22 23 24
135
165 143 138
0
12 10 8
12
13
153
149
7
7
25
26
144
161
14
20
记数过程控制图
3 绘图
记数过程控制图
4 判断:从图中能观察到,序号17和26的 不合格品率已超出了相应的上控制限。将 这两个样本组从数据中剔除, 修正后的控 制图作为过程控制的依据。
统计过程控制
提纲
概述 基本概念 计量值控制图 记数控制图 记点控制图
概述
SPC:统计过程控制 Statistical Process Control 历史:控制图的概念于1924年由美国的休 哈特博士提出。 应用: 二战后,在工业中已得到了广泛的应 用,上世纪八十年代后在日本和美国普遍 应用,国内在一些大型企业或合资企业中 逐步开始应用。
x 3 . 8475 x 0 . 1924
平均值控制图:
CL=0.1924 UCL=0.1924+(0.7290.0287)=0.2133 LCL=0.1924-(0.7290.0287)=0.1715
R图的控制界限:
CL=0.0287 UCL =2.2820.0287=0.0655 LCL= 00.0287
计量值控制图
4 画控制图
计量值控制图
5 判断


均值图中18、19、20这三个点失控,应查明失 控的原因采取措施,防止再发生。 采取措施后,可以剔除这三个数据值,建立修 正控制界限,继续实行控制图方法,重新计算:
均值图的控制界限: x 3 . 3449 CL=0.1968; x 0 . 1968 k 17 UCL=0.1968 +0.7290.0310)=0.2194 LCL= 0.1968-0.7290.0310)=0.1742 R 0 R图的控制界限 . 5272 R 0 . 0310 CL=0.0310; K 17 UCL=2.2820.0310=0.0707 ; LCL=0;

统计质量管理第五章 统计过程控制


8
24 5.015 5.008 4.993 5.000 5.010 5.005 0.022
9
25 4.982 4.984 4.995 5.017 5.013 4.998 0.035
样本均值
1, ..., 5 的 Xbar-R 控制图
+3SL=5.01434
5.01
+2SL=5.00997
5.00
+1SL=5.00559 __ X =5.00122
❖ 在105分钟内每5分钟挑选6个药瓶作为一个样本 子组。
❖ Vials.mtw
在这个例子中比较合适的控制图是x和R 控制图,因为在每个子组中有6个计量变量。
❖ 建立控制图的目的是要考察过程的平均值和变异 性是否处于稳定状态。
❖ 首先,我们必须计算出每一个子组中的平均值与 相应的极差。比如第一组的极差:
-2SL=0.00585 -3SL=0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
样本
❖ 另一个例子
❖ 一个生产高端音频零件的制造商需要购买金属调 谐钮以完成产品的组装。
❖ 由于调谐钮的装配持续出现问题,管理层决定要 求承包商为零件的直径建立一个控制图以检查这 个过程的问题。
❖ 抽样方法:早上8:30开始,每隔半小时取出前 4个产品,测量每个产品的直径。
使用加减3倍的标准差得到控制限:
UCL( x) x 3 x
LCL( x) x 3 x
假设过程输出分布将会是稳定的和接近正态 分布的:
x x k 其中k是子组的数量.
R
d2
xn
n
其中R

统计过程控制培训课件(PPT 75页)

个体:组成总体的每个单元(产品)叫做个体。
总体含量(总体大小):总体中所含的个体数,常用N表示。
第四节 总体与样本
样本(子样):是指从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研 究分析的一部分个体(产品);样本是由1个或若干个样品组成的。
样本容量(样本大小):样本中所含的样品数目,常用n表示。
抽样:是指从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。
2. 推断性 ——统计方法都要通过详细研究样本来达到了解、推测总体状况的目 的,因此它具有由局部推断整体的性质。
3. 风险性 ——统计方法既然要推断用部分整体,那么这种由推断而得出的结论 就不会是百分之百正确,即可能有错误。犯错误就要担风险。
三、统计方法的用途
• 1. 提供表示事物特征的数据;(平均值、中位数、标准偏差、方差、极差) • 2. 比较两事物的差异;(假设检验、显著性检验、方差分析、水平对比、分层法、树图、
第二节 产品质量波动
一、正常波动 二、异常波动
一、正常波动
——正常波动是由随机原因(普通原因)引起的产品质量波动; ——仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态,简称为控制状 态或稳定状态。
二、异常波动
——异常波动是由系统原因(特殊原因)引起的产品质量波动; ——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。
三、 变差的种类
普通原因 由于正常的磨耗和磨损,如工具磨损。
特殊原因 非正常情况,如工具损坏。
第四节 控制图
• 一、概述 • 二、应用控制图的步骤 • 三、应用实例 • 四、控制图的观察与分析
一、概述
--控制图又叫管制图。它是用来区分由异常原因引起的波动、或 是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。

统计过程控制(SPC)

确定工序质量水平得以改进的局部和系统措施; 使过程达到更高的质量、更低的单件成本和更
高的有效能力。
利用控制界限判断 是否为特殊性变异
10
控制图种类(以数据类型分)
计量值控制图
均值-极差控制图 均值-标准差控制图 中位数-极差控制图
单值-移动极差控制 图
计数值控制图
不良率控制图 不良数控制图 缺陷数控制图 单位缺陷数控制图
k
k
1
• e
(
x )2 2 2
2 •
e 2.718
μ+k σ
17
控制图原理
μ± kσ μ± 0.67σ
μ± 1σ μ± 1.96σ
μ± 2σ μ± 2.58σ
μ± 3σ
在内的概率 50.00% 68.26% 95.00% 95.45% 99.00% 99.73%
在外的概率 50.00% 31.74% 5.00% 4.55% 1.00% 0.27%
1931年Shewhart發表了 “Economic Control of Quality of Manufacture Product”
1941~1942
Z1-1-1941 质量控制的主导工具
制定成美国标准 Z1-2-1941 控制图用于数据分析
Z1-3-1942 控制图用于过程质量控制
3
好的过程才会有好的结果
ACT
DO
STUDY
PLAN
2.控制过程 •监控过程性能 •查找变差的特殊原 因并采取措施
DO
ACT
STUDY
PLAN
DO
ACT
STUDY
3.改进过程 •改变过程从而更好 地理解普通原因变 差 •减少普通原因变差

统计过程控制(SPC)

图2
解:
于是,过程能力指数为:
过程能力不够充分,从图2发现分布中心μ=0.1968与规范中心M=(TU+TL)/2=0.1720有偏离,应进行调整。调整后,Cp值会有所提高。
单侧规范情况的过程能力指数
01
只有上限要求,而对下限没有要求: 只适用于的范围:
02
只有下限要求,而对上限没有要求: 只适用于的范围:
4
3
6
5
判稳准则的分析 判稳准则的思路
打一个点未出界有两种可能性:
► 过程本来稳定 ► 漏报 (这里由于α小,所以β大),故打一个点子未出界不能立即判稳。
在点子随机排列的情况下,符合下列各点之一判稳:
01
► 连续25个点,界外点数d=0;
02
► 连续35个点,界外点数d<0;
03
► 连续100个点,界外点数d<2。
0.1821
0.1828
0.0086
18
0.1812
0.1585
0.1699
0.168
0.1694
0.0227
19
0.1700
0.1567
0.1694
0.1702
0.1666
0.0135
20
0.1698
0.1664
0.17
0.16
0.1666
0.01
图1
μ’
μ
图2-7 正态曲线随着标准差变化
σ=2.5
σ=1.0
σ=0.4
y
x
不论μ与σ取值为何,产品质量特性值落在[μ-3σ,μ+3σ]范围内的概率为99.73%。 图2-8 正态分布曲线下的面积
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
D
P% > 6.68%
B)Cpk为Ca和Cp的总合指数:
等级
Cpk值
处理方法
等级说明
A
Cpk≧1.33
过程能力足够。
Cpk值越大,则制造过程能力越稳定。
B
1.00≦Cpk < 1.33
过程能力尚可。
C
Cpk < 1.00
制造过程应进行改善。
C)改进对策的方法:
a)Ca其对策方法以生产单位为主,设计、工艺部门为辅,检验部门为辅。
6.12已批量生产的产品的统计过程的控制由品质部依据“生产控制计划”编制“过程能力研究计划”(如计数型数据用P图,计数型数据用X-R图等),制作现场用控制图。
6.13经济运行部根据品质部要求,组织操作人员进行数据收集、描点、记录重要事件(如设备维修、工装更改等),分析过程是否受控见附件二,若过程稳定,继续加工,若不稳定,报经济运行部和品质部,品质部组织进行分析,采取措施,找出特殊原因并消除,记录在控制图上。
(1)计算公式:
A)Ca =(x-U)/(T / 2)×100%
注:U =规格中心值
T =公差= SU - SL =规格上限值–规格下限值
σ=产品和/或过程特性之数据分配的群体标准差的估计值
x=产品和/或过程特性之数据分配的平均值
B)Cp = T / 6σ(当产品和/或过程特性为双边规格时)或
CPU(上稳定过程的能力指数)=(SU-x)/ 3σ(当产品和/或过程特性为单边规格时)
C
0.可能本制造过程不能胜任如此精密的作业。
D
Cp < 0.83
应采取紧急措施,全面检查所有可所影响的因素,必要时须停止生产。
A)P%当我们需要了过程的实际能力是否良好时,是不可单以Ca或Cp来判定,以不良率进行过程总评即可针对Ca及Cp进行综合评价。
C)Cpk =(1-∣Ca∣)×Cp
当Ca = 0时,Cpk = Cp。
D)Cpk = Min(CPU,CPL)= Min{(SU -x)/ 3σ,(x-SL)/ 3σ}
当产品特性为单边规格时,Cpk值即以CPU值或CPL值计算,但需取绝对值;Cpk值取CPU值和CPL值中的最小值。
(2)等级评价及处理方法:
4.7Cmk:设备能力指数:是反映机械设备在受控条件下,当其人/料/法不变时的生产能力大小。
5职责
5.1品质部负责产品批量试制过程的能力的统计分析,负责批量生产统计过程控制的监督、管理工作。
5.2经济运行部/各车间负责统计过程控制的数据搜集和分析。
6工作流程和内容
工作流程
工作内容说明
责任部门
相关文件与记录
品质部
X-R图
NO
YES
6.9当过程不稳定或过程能力(Ppk、Cpk、Cmk、PPM)不足时,技术部应在该产品的控制计划中明确标识出其反应计划,该反应计划应包括控制过程输出和100%检验。为确保过程变得稳定和有能力,技术人员必须完成过程不稳定或过程能力(Ppk、Cpk、Cmk、PPM)不足的明确进度和责任要求的纠正措施计划。顾客要求时,项目组将其计划提交顾客评审和批准。
等级
P%值
处理方法
等级说明
A
P%≦0.44%
P%值越小,其产品质量越稳定。
P%值其处置要视下一工程或顾客的要求,而对于该批的产品是否可以安心交货或须经挑选/剔除不良品后在再交货以免遭到退货。对于等级的评定标准在于让我们了解不良率的范围,以便采取改进对策/措施。
B
0.44% < P%≦1.22%
C
1.22% < P%≦6.68%
D
∣Ca∣> 50%
应采取紧急措施,全面检查所有可能影响的因素,必要时须停止生产。
等级
Cp值
处理方法
等级说明
A
Cp≧1.33
制造过程能力较为稳定,可将规格容许差(公差)缩小或胜任更精密的作业。
Cp值当T与3σ的比越大,Cp值也越大,也就是说过程越稳定。
B
1.00≦Cp < 1.33
有发生不合格品的危险,须多加注意并设法维持不要使其变坏及迅速追查。
等级
Ca值
处理方法
等级说明
A
∣Ca∣≦12.5%
作业员遵守作业规范的规定并达到规格(公差)要求须继续维持。
Ca值当U与 的差越小时,Ca值也越小,也就是产品质量越接近规格(公差)要求的水准。
B
12.5% <∣Ca∣≦25%
有必要尽可能将其改进为A级。
C
25% <∣Ca∣≦50%
作业员可能看错规格(公差)不按操作规定或需检查规格及作业规范。
4.4Ca:过程准确度。指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。
4.5Cp:过程精密度。指从生产过程中全数抽样或随机抽样(一般样本在50个以上)所计算出来的样本标准差(σ×),以推定实际群体的标准差(σ)用3个标准差(3σ)与规格容许差比较。
4.6PPM:质量水准,即每百万个零件不合格数。指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。PPM数据常用来优先制定纠正措施。
品质部
初始能力研究计划
收集数据,描点,绘制分析用控制图
6.7品质部按“统计过程控制参考手册”和控制计划及初始能力研究计划的要求,在试生产时,取样测量,绘制分析用控制图。
品质部
X-R图
NO
YES
6.8检验人员收集产品/过程特殊特性的数据后,按本程序附件一中的方法对所收集的产品/过程特殊特性的数据进行控制界限计算、数据描点、绘图、控制图判定(具体方法见本程序附件二中的内容)、统计过程能力计算、过程能力(Ppk、Cpk、Cmk、PPM)结果判定等作业,并将统计过程能力计算的结果记录于“X-R控制图”。
n
注:σS=∑(xi -x)2/ n - 1
i=1
T =公差= SU - SL =规格上限值–规格下限值
x=产品和/或过程特性之数据分配的平均值
n =抽样样本的大小
xi =每个样本的实际测量数值
σS=样本标准差的估计值
B)Ppk = Min(PPU,PPL)= Min{(SU -x)/ 3σS,(x-SL)/ 3σS}
7.附件:
附件一:PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法
附件二:控制图的判定方法
附件三:抽样检验作业指导书
附件四:机械和工装设备能力计算作业规范
附件一:PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法
1.质量水准PPM的过程能力计算及评值方法:
当产品和/或过程特性的数据为计数值时,制造过程能力的计算及等级评价方法如下:
品质部/技术部、经济运行部
6.3当公司有新的产品/过程产生时,技术部依顾客要求、公司对产品和过程特性的重要性来确定产品/过程中的关键、重要特性,并将其在相应的控制计划、产品图、零件图、作业指导书、FMEA、检验文件等中予以明确规定。
技术部/项目组
特殊特性清单
控制计划
确定对应特性的统计过程的控制方法
6.4品质部根据顾客要求和公司对产品实际所能执行的统计过程控制能力确定管理项目统计过程控制的管理方法(如:X-R控制图、P控制图等),经单位领导或管理者代表审查核准后,实施和执行。
b)Cp其对策方法以技术单位为主,生产部门为辅,检验部门为辅。
3.性能指数(即初期过程的能力指数)Pp、Ppk计算及评价方法:
(1)计算公式:
A)Pp = T / 6σS(当产品和/或过程特性为双边规格时)
PPU(上初期过程的能力指数)=(SU-x)/ 3σS(当产品和/或过程特性为单边规格时)
PPL(下初期过程的能力指数)=(x-SL)/ 3σS(当产品和/或过程特性为单边规格时)
统计过程控制程序
1目的
为了解和改善过程,通过对过程能力的分析/评估使其有量化资料,为设计、制造过程的改进,选择材料,操作人员及作业方法,提供依据和参考。
2范围
本程序适用于有限公司顾客要求和需做统计过程控制(PPK、CPK、CmK、PPM)的所有产品。
3引用文件
《文件和资料控制程序》
《质量记录控制程序》
Ppk值为PPU和PPL中数值最小者。当产品特性为单边规格时,Ppk值即以PPU值或PPL值计算,但需取绝对值。
(2)等级评价及处理方法:
等级
Pp、Ppk值
等级说明
处理方法
A
Pp、Ppk > 1.67
6.10当过程能力(Ppk、Cpk、Cmk、PPM)分析结果显示过程能力较高或顾客有较高(或较低)的过程能力或性能要求时,由技术部对其相应的控制计划进行修订并将其在控制计划中予以明确注明。
品质部/技术部
X-R图
工作流程
工作内容说明
责任部门
相关文件与记录
6.11当过程能力(Ppk、Cpk、Cmk、PPM)分析结果显示稳定时,由品质部根据初始能力研究结果,保留控制线,制作批量生产现场用控制图。
6.5制造过程能力分析方法的选择:
(1)当产品和/或过程特性的数据为计数值且呈非常(正)态分配时,可使用顾客所要求的方法进行分析,如顾客未要求时,则使用质量水准PPM分析方法进行分析。
(2)当产品和/或过程特性的数据为计量值且呈常(正)态分配时,可使用Cpk、Cp、Ppk、Cmk、PPM等分析方法进行分析。
《新产品开发控制程序》
《质量管理体系策划程序》
《过程控制程序》
4术语和定义
4.1SPC:指统计过程控制。
4.2CpK:稳定过程的能力指数。它是一项有关过程的指数,计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。
4.3PpK:初期过程的能力指数。它是一项类似于CPK的指数,但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。
相关文档
最新文档