spc统计技术应用培训剖析

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1、培训内容,一、 QC七大手法 排列图、直方图、因果图、散布图、 检查表、分层法、控制图 二、 控制图X-R图、P图 三、 SPC质量控制点的建立 四、 产品初始能力研究 五、 产品制程控制工序能力介定及反应计划 六、 控制图异常判定 八、 质量改进-PDCA循环 九、 质量改进示例 十、SPC质量控制点控制要求,SPC（Statistcal Process Control）统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到”事前预防”的效果，从而有效控制生产过程、不断改进品质。,一、什么是SPC,质量管理的需要-我们要尽快跨越统计质量管理，学

2、会用理性的思维去解决感性的问题 公司发展的需要-要建立一个能够不断进行自我更新的改进机制，不断的促进改善、提高！ 和国际大客户合作的需要-要和大公司合作，必须提高产品质量水平！,使用SPC技术，管理者可以清楚地知道：这个过程稳定吗？它处于控制状态吗？这个过程的能力足够吗？ ！ 根据问题的答案采取适当措施以纠正或维持过程现状，从而使过程持续稳定地提供合格产品。,三、有效实施SPC对企业的效益,SPC技术的出现之前，质量管理就是检验，抓质量就是把好检验关，这样纯粹的检验只能发现和剔除不合格品，而不合格品被发现时，其损失已经造成。即便是采取措施，也只能是“亡羊补牢”。越来越多的内部损失和售后投诉索赔

3、让企业不堪重负,? 提高产品质量水平 ? 降低质量成本 ? 提高客户满意度，赢得更多客户 ? 实物质量和管理质量的持续改进 ? 帮助取得ISO9000、QS9000认证 ? 以科学理论依据和量化管理保证最终输出 ? 提高整个供应链的信心,可以为企业以下效益,四、SPC的核心工具,SPC主要是通过各种控制图来达到进行质量分析、质量控制和质量改进的目的。 SPC的核心工具是控制图，它包括计量型控制图（Xbar-R图、Xbar-S图等）和计数型控制图（P图、 Pn图、 C图、U图等） SPC还包括有直方图、排列图、散点图、分层图，这些图构成了QC的七大手法。,管制图的分类,数据分群,一个数据,群的规

4、模固定,群的规模不固定,群的规模固定,群的规模不固定,不合格数,缺点数,五、大洋SPC现状,SPC推广人员变动大，不能专职进行。 各部人员的参与不够，不能做到深入人心，SPC要求全员的参与，特别工程技术人员的参与 内部人员对SPC的认识不统一,必须加强培训 整改分析的力度不够，问题的跟踪不够，必须加大对SPC反映出问题的整改力度 熟悉质量、工艺、检验设备、测试方法、统计分析方法等。,重在初始能力研究阶段，初始能力研究阶段做不好，未能将改善工作做到位 公司产品型号太多，人工统计量太大 基层领导的重视与支持不够，特别是对整改工作要给予大力支持 SPC人员特别是整改分析人员要具备较高的素质，熟悉质量

5、、工艺、检验设备、测试方法、统计分析方法等。,常用的统计技术,常用统计技术工具主要有以下几种： 排列图、因果图、直方图、散布图、分层法、控制图、 检查表，统称为QC七种工具 在七种工具中，控制图可以直接用来控制过程，是七种工具的核心 新七种工具主要有以下几种： 关联图法，系统图法，PDPC法，矩阵法，矩阵数据解析法、箭头法,一、排列图,排列图即是将各种问题按照原因或状况进行分类，把数据或累计比率由从大到小排列后所做的柱状图。 排列图是一种频数分布图，用于找出少数关键因不能，即分清主次，抓住主要矛盾,排列图的使用,排列图的绘制步骤如下： 1、资料收集 2、发生次数统计 3、绘制排列图,资料收集,

6、针对所要分析的问题确定构成的相应项目 选择和确定下来的项目将是分析和排列的对象 决定收集资料的期限。,统计发生次数,1、计算各项目的发生次数并依据其大小顺序进行排列； 2、合并发生次数少的项目为“其它”项； 3、累加各个项目的发生次数； 4、计算各个项目占总发生次数的比率，并计算累加比率；,绘制排列图,a、 绘制一个X-Y坐标轴，以要分析的问题（如：不合格数）为纵轴，构成因素（项目）为横轴； b、以左侧纵坐标为频数，将各构成因素（项目）按发生次数多少从左至右排列于横轴上，并与相应纵轴刻度绘成柱形； c、以右侧纵坐标为累计比率，依次将各构成因素（项目）累计比率用折线表示；,排列图示例,二、直方图

7、的使用,直方图是用一系列等宽不等高的长方形来描述数据分布形态的一种工具，长方形的宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据的分布，变化着的高度形态所表示的就是数据的分布形态。直方图可应用于： a. 显示波动的形态； b. 直观地传达有关过程情况的信息； c. 决定在何处集中力量进行改进,收集数据,a. 采用抽样法，从某个过程中抽样测量出足够多的（至少50个以上）关于某个质量特性的数据； b. 确定极差：用数据中的最大值（Xmax）减去最小值（Xmin），其差就是极差。,数据分组,a. 将数据分成若干组，通常在612之间，以最小测量单位或其倍数为单位分组。可按下表选取组数；,数据分组,b.

8、 确定组距、组界和组中值： 组距：极差除以组数所得到的数据取整后即为组距 组界：第一组下界= Xmin组距/2， 第一组上界= Xmin组距/2； 第二组下界=第一组上界， 第二组上界=第二组下界组距，如此类推，可得各组的上、下界； 组中值：是指各组的中心值，其值为：（下界上界）/2。,做频数分布表,a. 频数指每组中数据的个数，它决定了直方图中相应长方形的高度。根据数据的分组情况记录各组的频数； b. 画出频数分布表。（如下表中举例所示）,做直方图,a画横坐标。横坐标表示测量值，实际上是频数分布表中的组中值。以一定比例画出横坐标，注意最小值不要定在原点； b画纵坐标。纵坐标表示频数，有时也可

9、对应各组中数据在全部数据中的百分数（即频率）。以一定比例画出纵坐标，注意应把频数中的最大值定在适当的高度； c画矩形。以组距为底，频数为高，画出各组相应的长方形。最后即可得到描述所收集数据的直方图。,三、分层法,分层法：是把混杂在一起的不同类型数据按其不同目的分类，把性质相同、在同一种生产条件下收集的数据归并成一类，即将数据分类统计，以便找出数据的统计规律，质量数据的分层方法是多种多样的，常用的有： 1）按操作人员分：如按工人的技术级别、工龄、性别和班次分层 2）按使用设备分：如按不同型号、不同工具分层 3）按原材料分：如按不同材料规格、不同供料单位、不同进料时间分层 4）按操作方法分：如按不

10、同的切削用量等工作条件分层 5）按工作环境分：如按不同的工作环境、不同的使用条件分层 6）按工作时间分：如按不同班班次、不同的日期分层 6）按不同的产品分：如生产产品型号不同,分层法示例,四、检查表,检查表：又称调查表或统计分析表，是用表格形式来进行数据的整理和粗略分析的一种方法。 常用的检查表有：缺陷位置检查表、不合格分项检查表、频数分布表等 缺陷位置检查表：是将所发生的缺陷标记在产品或零件的简图的相应部位上，并附以缺陷的种类和数量记录，直观反映缺陷的情况。 不合格分项检查表：是将不合格品按其种类、原因、工序、部位或内容等情况进行分类,检查表示例,五、因果图,因果图: 就是将造成某项结果的众

11、多原因，以系统的方式图解，亦即以图表达结果与原因之间的关系。根据它们间的关系，找出造成结果的关键因素，然后采取对策，问题就可以获得解决。此种方法集科学方法及专业经验， 此一方法须配合相关专业经验人员来进行，更易达到效果。,因果图制作步骤,先确定要探讨的结果，再由左向右画一条线，箭头指向结果。 找出大方向：大方向通常是5M1E，即材料、机器、人、方法、环境、管理。 找出大原因形成的小原因。 逐步过滤，找出主要原因。,六、散布图,散布图：又名散点图或相关图,是用来分析研究两个应变量之间是否存在相关关系的一种作图方法. 如产品加工前后的尺寸,产品的硬度与强度都是对应的两个变量,它们之间可能存在着一定

12、的不确定关系.这样就可以用散布图来进行研究.,散布图有如下几种形式,常见的散布图有如下几种形式： 1、变量Y随X增大而增大，且点子分散程度小，称强正相关 2、变量Y随X增大而增大，且点子分散程度大，称弱正相关 3、变量Y随X增大而减小，且点子分散程度大，称强负相关 4、变量Y随X增大而减小，且点子分散程度小，称弱负相关 5、变量X随Y变化时无明显规律，称X与Y不相关 6、变量X随呈曲线变化关系，称非线性相关或曲线相关,散布图形式,管制图的分类,均值-极差图 数据分群,单值-移动极差图一个数据,不合格数控制图群的规模固定,不合格率控制图群的规模不固定,缺陷数控制图群的规模固定,单位缺陷数控制图群

13、的规模不固定,不合格数,缺点数,控制图-推移图,将每月对整个生产过程中的不合格品率或生产数量按日期描点可建立推移图，反映一段时期内整个质量推移状况。 如果将生产数量按日期描点,则可动态反映出一段时期内整个生产量的推移状况。,推移图-示例,控制图- 均值和极差图,控制图的种类很多，这里我们主要对应用最广泛的、也最有效的均值和极差图进行介绍。 均值和极差图，主要对过程的初始能力进行监控，对有规格变异的产品每项进行控制，对涉及到产品特性、过程特性和特殊特性进行控制，对配套的各种“零部件”的尺寸控制，具体做法，见均值和极差图培训教材,2019/10/18,八、七大手法在日常质量改进中的应用,分析现状，

14、找出存在的问题；确定需要改进的项目 分析质量问题，找出原因或影响因素； 分析各种影响因素，找出主要因素； 分析主要因素，制定措施和计划，措施和计划 改进步骤： 确定需要改进的问题 运用层别法、柏拉图法对出现的问题进行筛选（一般以产品型号、不良项目），找出累计数量达到80%的问题进行分析 确定产生问题的主要原因 对找出的问题进行要因分析，运用5M1E方法进行分析找出主因 运用FMEA对主因进行分析，同时计算RPN值，根据RPN值的大小，确定整改的具体项目。,制定对策措施,运用5W2H方式，制定对策措施（必要时，要求专业人员参加） what who where when why how to do

15、 how much,进行效果确认,对整顿效果进行确认，效果确认的依据： 一、质量目标的实现程度和不合格指标的降低程度； 二、R P N 值的变化程度 三、R%R、Cpk 值的变化程度,将有效果的措施，落实到相关的文件中去，同时发表成果！,进一步工作安排,依照整改的结果以及现场的实际情况，策动新一轮的质量改进 监督、检查先前改进成果的维持情况,控制图培训资料,质量管理部 2003-12-18,中山市大洋电机有限公司,统计过程控制的来源和作用,统计过程控制(SPC)，主要应用于对过程变量的控制，它的基本控制原理为3原则,即平均值 3作为过程控制的上下限,它是由WALTERA博士在1924年提出 其

16、作用为: 1、从数据到图形应用统计技术可以反馈生产或服务过程性质变化的信息。 2、帮助我们分析过程变化的原因 3对于超出控制界限的点采取整改行动。 4根据样本数据可以对过程性质作出评价 5、评定生产/过程性质变化与原来过程状态进行比较。,SPC应用的好处,节约成本 使标准趋于准确 使过程更加稳定 使控制规格更加真实 减少检验频度 减少问题出现的频度 改善和提高客户的满意度 可靠地测出实际过程能力 改善测量结果的准确度 改善产品品质 减少出货周期时间,一、X-R控制图定义的目的：,定义：用于长度、重量、时间、强度、成份等以计量值来管理工程的控制图，利用统计手法，设定控制均值X和极差R的界限，同时利用统计手法判定导致工程质量变异是随机原因，还是异常原因的图表。 目的：对公司现场制程的初始能力进行监控，对有规格变异的产品质量特性或过程质量特性值进行动态控制，对配套的各种“零部件”的尺寸进行控制，以判定工程是否处于稳定状态，并依据制定相应的措施纠正异,X-R控制图示