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1、中国长城计算机深圳股份有限公司显示器事业部培训教材 SPC基础制作人 徐为近2004年3月3日 一 质量理念的演变 1 质量管理的演变 在20世纪 质量管理的发展历程经历了质量检验 统计质量控制和全面质量管理三个阶段 质量检验 统计质量控制 全面质量管理 2 质量理念的演变 从质量管理理论的发展轨迹 我们可以观察到 随着经济的发展和社会的进步 质量理念也在不断的演变着 符合性质量 20世纪40年代 符合性质量概念以符合现行标准的程度作为衡量依据 符合标准 就是合格的产品质量 符合的程度反映了产品质量的水平 适用性质量 20世纪60年代 适用性质量概念以适合顾客需要的程度作为衡量的依据 从使用的
2、角度定义产品质量 认为质量就是产品的 适用性 有的学者认为质量是 产品在使用时能够成功满足用户需要的程度 质量涉及设计开发 制造 销售 服务等过程 形成了广义的质量概念 从 符合性 到 适用性 反映了人们在对质量的认识过程中 已经开始把顾客需求放在首要位置 满意性质量 20世纪80年代 质量管理进入到TQM阶段 将质量定义为 一组固有特性满足要求的程度 它不仅包括符合标准的要求 而且以顾客及其他相关方满意为衡量依据 体现 以顾客为关注焦点 的原则 卓越质量 20世纪90年代 摩托罗拉 通用电气等世界顶级企业相继推行6Sigma管理 逐步确定了全新的卓越质量理念 顾客对质量的感知远远超出其期望
3、使顾客感到惊喜 质量意味着没有缺陷 J Welch 2001 根据卓越质量理念 质量的衡量依据主要有三项 一是体现顾客价值 追求顾客满意和顾客忠诚 二是降低资源成本 减少差错和缺陷 三是降低和抵御风险 其实质是为顾客提供卓越的 富有魅力的质量 从而赢得顾客 在竞争中获胜 从质量管理的发展 质量理念的演进来看 注重顾客需求 追求顾客价值 追求顾客满意和忠诚 提供富有魅力的卓越质量 成为质量管理研究的发展趋势 其目的在于指导企业赢得顾客和市场 赢得竞争 二 现在质量管理所处的位置 质量竞争力 全面质量管理 统计质量控制 卓越质量 满意性质量 适用性质量 质量检验 符合性质量 现在质量管理所处的位置
4、 三 统计质量控制基础 SPC SPC的基本概念SPC StatisticalProcessControl 为了贯彻预防原则 应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察 从而保证产品与服务满足要求的均匀性 与全面质量管理相同 强调全员参与 而不是只依靠少数质量管理人员 强调应用统计方法来保证预防原则的实现 SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题 SPC强调从整个过程 整个体系出发来解决问题 SPC的重点就在与 P Process 过程 可判断过程的异常 及时预警 SPC的特点 SPC的特点 最终发展为SPD StatisticalProcessDiagnosis 统计过程诊断 SPD
5、既有告警功能 又有诊断功能 概念 只有偶因而无异因产生的变异的状态 优点 对产品的质量有完全把握 生产也是最经济的 在控制状态下 过程的变异最小 统计控制状态 四 管制图 也称控制图 下面介绍SPC中常用的管制图 也有称做控制图的 管制圖分為兩大類 下面每一類舉一例進行講解 1 計量值管制圖 作為管制制程的計量值管制圖 一方面以平均數管制圖管制平均數的變化 以极差管制其變異的情形 本節將介紹平均數與极差管制圖 將就管制圖在制程中的每一步詳加描述 計量值管制圖的種類如下 實例 平均數與极差管制圖 某廠制造全銅棒 為控制其品質 選定內徑為管制項目 並決定以X R管制圖來管制該制程的內徑量度 並於每
6、小時隨機抽取5個樣本測定 共收集最近製程之數據125個 將其數據依測定順序及生產時間排列成25組 每組樣本5個 每組樣數5個 記錄數據如下 計算如下 X 40 264R 5 查系數表 當N 5時 D4 2 115 D3 0 X管制圖上下限 CL 40 264UCL 43 4249LCL 37 1031 R管制圖上下限 CL 5 48UCL 11 5867LCL 0 R管制圖 分析結論 在管制圖中有第16個及第23個樣本組的點分別超出管制上限及管制下限 表示制程平均發生變化 而R管制圖並無點超出界限或在界限上 表示制程變異並未增大 2 計數值管制圖 A 何謂計數值 商品制造的品質評定標準有計量型
7、態 例如 直徑 容量 然而有些品質特性定義為 良品或不良品 將更合理 所謂計數值就是可以計數的數據 如不良品數 缺點數等 B 計數值管制圖的類型 P管制圖實例 運用條件 1 產品不是良品就是不良品2 抽樣放回3 彼此獨立進行樣品不良率計算公式為 P 標準差公式為 S 上下限計算公式如下 管制上限 ucl 3 為平均不良率 n為樣本數 中心線 cl 管制下限 lcl 3如果下限計算結果可能為負數 因為二項分配並不對稱 且其下限為零 故當管制下限出現小于零的情況 應取0表示 平均不良率應用加權平均數來計算 用不良數總數與全體的樣本總數之比 例 寶光廠生產的MOUSE用的包裝袋 檢驗其底部是否有破損
8、即包裝為不良品 取30個樣本 每個樣本數為50個 這些樣本是在機器每天三班制的連續工作每半小時取一次而得 計算結果如下 平均不良率P 0 233 CL 用P作为真實過程不合格的估計值 可以計算管制上限和下限 如下 UCL P 3 0 412LCL P 3 0 054 P管制圖如下 針對管制圖進行分析 由管制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩點超出管制上限 故制程是在非管制狀態 必須進一步探討是否有異常原因 分析樣本12得知 在這半小時里 有一批新進的包裝袋被使用 所以這異常的現象是由于新原料加入引起 而在樣本25那半小時 有一個沒有經驗的員工在操作此機器 而使樣本25有這麼高的不良率 現在
9、需將超出管制界限的兩個點刪除掉 重新計算管制界限 管制以后的制程 3 管制圖的判別 管制狀態 意指制程稳定 管制狀態也稱稳定狀態 我們無法知道制程的真正狀態 只能對制程的某種特性值收集數據 將其繪在管制圖上 由管制圖來觀察制程的狀態 在判定制程是否處于管制狀態 可利用以下基準 1 管制圖的點有沒有逸出界外 2 點的排列方法有沒有習性 是否呈隨機排列 在正常管制的狀態下 管制圖上的點子應是隨機分布 在中心線的上下方約有同數的點 以中心線近旁為最多 離中心線愈遠點愈少 且不可能顯示有規則性或系統性的現象 歸納得到下面兩種情形 1 管制圖上的點 大多數集中在中心線附近 少數出現在管制界限附近 且為隨
10、機分布 2 一般管制圖上的點 25點中有0點 35點中有1點以下 100點中有2點以下 超出管制界限外時 可稱為稳定管制狀態 以上兩點僅是作為一個參考 各位同事應在實際中靈活運用 實際分析 下面看一些管制图上点排列的例子 3點中有2點在A區 連續9點在C區或C區以外 連續6點遞增或遞減 14點上下交替 5點中有4點在B區 15點在C區中心線上下 8點在中心線兩側 但無一在C區 非隨機管制界限內的判定利用點的排法判定是否處在管制狀態 可依據以下法則 1 點在中心線的一方連續出現 2 點在中心線的一方出現很多時 3 點接近管制界限出現時 4 點持續上升或下降時 5 點有周期性變動時 連串連續七點或
11、八點在中心線與管制上限或中心線與管制下限之間的型 誤關差的機率是約為 8 0 0039 在如此小的機率竟會出現 可想像有異常原因發生 在中心線的上方或下方出現的點較多如下 1 連續11點以上至少有10點2 連續14點以上至少有12點3 連續17點以上至少有14點4 連續20點以上至少有16點 點子出現在管制界限附近 三倍標準差與二倍標準差間 1 連續3點中有2點 2 連續7點中有3點 3 連續10點中有4點 管制圖中的點的趨勢傾向連續6點以上一直上升或一直下降 趨勢是以向某一個方向連續移動 而趨勢傾向的發生有以下可能原因 1 由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成 2 人的因素造成 如工作者疲
12、勞 3 季節性因素造成 如氣溫變化 周期性循環變化管制圖上的點 呈現一個周期性循環變化時 應調查下列可能的不良原因 1 機器開動或關閉 造成溫度或壓力的增減 2 物料的品質受季節或供應商的影響 3 由于周期性的預防保養 造成機器性能的周期變化表現 4 由于操作員疲勞及隨后的休息造成的周期性的變化 5 由于材料的機械及化學性質所造成的周期性 過于集中型點子大都集中在中心線附近1 5倍標準差間 其型 誤差機率是0 0027 如果抽樣選擇不當 可能會造成點子集中在中線附近 以下是一些造成這種情形的可能原因 1 兩個或兩個以上的操作員作在同一張圖上 2 兩台或兩台以上的機器作在同一張圖上 3 兩家品質差異很大的供應商作在同一張圖上 4 兩台或更多的量測設備間的差異 兩條以上生產線制程方法上的差異 谢谢大家
