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1、统计工程管理StatisticalProcessControl SPC的意义SPCCONTENT 1 品质的重要性 品质与企业竞争力 提高品质的2种方案 企业竞争力 Delivery 纳期 Cost 价格 Quality 品质 Time 优良品质 品质 企业竞争力 确保设计 固有 源流 技术 均匀品质 生产工程的散布最小化 政策 战略 散布的85 以上是管理的责任 DEMING博士 品质活动应该是全员参与的活动 不能光靠想法或者口头说话 得具有向上品质的挑战意识 需要持续参与的政策与战略 可以实现品质政策及战略的制度 为了有效完成课题 培养人才 部品方面的品质的重要性 对重点管理指标的认识的转
2、换 三星电子CTV市场不良率 X X 时 其中TUNER占9 7 工程不良 Line内不良 收率 再作业或者废弃是不考虑在内 有必要转换为直行率概念 除了加工之外的所有要因是浪费 检查费用再作业费用 时间废弃费用机会费用 丧失销售机会 顾客Claim 2 品质管理的发展 品质经营 企划 开发 销售 营业 生产 SPC 品质工学 检查 20年代SQC SPC 统计的工程师 On LineQC 0 50 100 检查为主 Off LineQC 3 散布管理的重要性 SonyJapan SL SU SL SU 目标值 目标值 品质 社会性损失 F 开发 设计 生产 物流 使用 品质特性值 目标值 误
3、差 误差 散布 变动 可避变动 偶然变动 到目前为止 主要是集中努力减少工程上的散布 但是最近 目标值的设定或者达成方法的变更也在研究 即 诊断工程的能力或者PARAMETER是否适当 且有必要进行分析及校正的活动 SonyUSA 4 为什么使用SPC SPC是支援工程改善的工具 是提高品质与生产性的战略 改善的工程可创造优良的品质与更高的生产性 而且这些改善会成为实现理想工程的基肥 改善的街道 SPC Q P Q P 理想的工程 SPC可以帮助品质与生产性的提高 理想的工程 IdealProcess 散布为Zero的工程 SPC是什么 什么是统计的工程管理 StatisticalProces
4、sControl Statistical 利用统计方法 统计资料与分析技法 Process 分析及把握工程的现象 Control 使工程处于所希望的状态的管理技法 发觉工程的异常 找出可避要因剔除 或者对这些事前进行预防的活动体系 SPC活动 工程品质维持活动 工程品质改善活动 何为统计学 Statistics 定义为了研究社会 自然 工业及人类生活的所有现象 通过内含不确定性 Uncertainty 的资料 DATA 收集 分析 推定及检定 获得议事决定上必要的信息与研究处理方法的学问 历史最初起源与国家算术 statearithmetic 的说法中 起源于历史上的政治家们为了经营国家事务而
5、系统地计算必要的数据的过程 现代统计学上超出 国家算术的范围逐步发展成为议事决定科学 decision makingscience 领域 推论统计 Inferencestatistic 概率 Probability SPC的目的 学问方面的目的SPC把品质的变动要因分成偶然原因 不可避免 和异常 可避 原因 异常原因是可在现场立即采取措施除去 偶然原因是通过对生产方式的系统性的接近方法来缩小的工程管理技术 实务上目的 通过有效的要因管理 使设备条件及品质特性的散布最小化 异常发生时 强化迅速的对应能力 通过设备要因管理 不良管理等 确保要因集中管理的基础资料 通过自动收集DATA及分析 可以以
6、最少人员运营工程 建立与ISO9000内容并行的品质保证体系 通过建立RealTime工程及物流管理体系 确保迅速 正确的工程信息把握及确保不良发生的对不良原因的追踪性 SPC的有用性 学问上的有用性 减少工程的偏差 达到工程的最适化 为了改善的合理的判断 实务上的有用性 除去不必要的工程的浪费要素 现场及全社品质管理的效率化 自动化 制品管理与工程管理 制品管理 ProductControl 投入要素 工程 Output 制品 再作业 等级调整 与规格比较 规格的In Out 调查 观察 测定 Process Input NextProcess Customer Rework Downgra
7、de Scrap 制品管理CYCLE Rework UpperSpecificationLimit 工程管理 ProcessControl 投入要素 工程 Output 制品 改善 与管理界限比较 管理的In Out 调查 观察 测定 Q P 对制品管理的要求事项逐渐减少 Q P Input Process 工程管理CYCLE 9 管理状态与异常状态 管理状态 偶然原因 不可避免 稳定的管理状态可以预测的Only偶然原因 Time 不能预料不到的情况发生 异常状态 异常原因 可以避免 重要的变动不稳定的管理之外的状态不可以预测的异常原因发生 Time 不能预料的情况的发生 Production
8、 10 SPC的统计工具 SPC的一般的统计工具 SPC的高级统计工具 QC7Tool Histogram 特性要因图 Pareto分析 CheckSheet Graph 散点图 层别 新QC7Tool 连贯图法 系统图法 Matrix图法 PDPC法 ArrowDiagram 亲和图法 KJ法 MatrixDataAnalysis 平均 散布的尺度 概率分布 管理图 工程能力 高级管理图 CUSUM EWMA 统计的推定及假设检定 新的分析技法 多变量分析 回归 倾向分析 信赖性技法 FMEA FTA WeibullAnalysis 其他特别管理图 Q chart G chart 品质工学
9、Taguchi法 实验计划法 分散分析 11 SPCTOOL的使用 过去的方法 现在的方法 Station1 Station2 Station2 Station3 Station4 Rejection Good QualityCheck Station1 Station2 Station2 Station3 Station4 Good Rejection 12 SPC的构成要素 SPCSYSTEM 管理方法 运用方法 ActionRule 管理Points SPC教育Team构成标准化电算化业务分担 设计信息 制品 工程 工程分布变动原因 Sampling方法及周期决定测定方法及计测器管理统计
10、的TOOLSD B 设计变更现象维持异常原因调查担当者 SPC活动的概要 原资材 环境 能量 工程 作业者 设备 方法 工程维持 原因究明 减少变动 CPK向上 测定 诊断 偶然原因 预防 控制 发展 预测可能 预测不可能 预测方法管理方法对策开发 异常原因 设计 1 消费者要求2 制品设计3 工程设计 OfficeQ C KnowledgeBase Technology 对品质的社会责任 工程情报品质情报 管理规格 制品规格 ActionRule 品质改善 Feedback 14 SPC适用6阶段 工程的规定 特性值的设定 测定及分析 工程能力分析 工程改善 工程成果分析 变动要因除去 管理
11、图 持续运营 措施及改善 测定方法改善测定工具改善 稳定状态 异常状态 不满足要求条件 CP 1 33 CP 1 33 15 SPC适用事例 ELECTROUX瑞典 目标82 84年间把市场不良率降低50 Q84运动85 87为止把市场不良率降低50 Q87运动 推进经过82年建立FIELD不良情报收集系统 虽然得到了很多FIELD不良情报 但品质没有得到改善 业务未得到进展 NOBreakthrough 管理者的管理对象是很多 但品质关联只占很少一部分 SPC导入 信赖性体系导入 局限于lipservice 都认为 一定程度的不良是应当的 的氛围 SPC当作政策导入ENGINEER负责SPC
12、推进 从工程与设备能力开始出发 实施大规模的教育 结果各个部署之间圆滑的协助 通过设备能力分析 进行12个月的设备改善后来不良减少 UniroyalGoodrichTire工厂 推进经过82 83年为止 适用SPC后 beaddiameter等几个品质特性值得到改善 对SPC的信赖感增大 排除作业者 管理者中心的教育 84年任命SPC专门负责人以作业班长为中心 集中教育管理图 对作业者实施小Group教育 因管理图的误适用 丧失了对管理图的信赖性 为了有效的SPC的体现 大幅度修正其轨道正确的测定方法必要 确保设备的扩充和原资材的均一性 生产部署建立SPC适用Team 推进时出现的问题点概要管
13、理图只是追踪用 不是管理用 只重视SPC的教育 怠慢了实际的应用 SPC的日常业务化工作上失败 适用SPC之前没有研究活动体系 16 SPC活动体系图 工程品质改善 生产 工程物流体系稳定及标准化 通过协力业体的指导强化原资材管理 SYSTEMINFRA建立及统合化实现 17 SPCSystem的建立 SystemDesignCHECKLIST 顾客的要求事项是什么 选定什么样的管理项目与POINT Data的收集方法是 可否确保Data的信赖性 有无考虑作业者的作业性 各测定项目的SPEC是否符合技术性 有无适当地适用统计工具 异常状态发生时原因分析可能否 分析工程时有无非统计的方法 可否灵
14、活对应工程Layout变更等事项 SYSTEM的维护及Version Up是否容易 可否与上记System进行UP DOWN信息交换 电算化的赞成与反对意见 赞成大量Data的整理Data通信 信息的共享 过去Data的追踪及履历管理反对SPCSystem内的活动的 BlackBox 化比品质改善更热衷与学习电脑局限于某一关系部署 经营层的积极参与与支持 具备明确的目标意识与要求 以系统的适用计划为背景的接进方式从部分到全体 按照优先顺序 给SPC推进人员 给予Incentive 可推进SPC活动体系的Follow Up的制度的具备 责任与权限的明确化及业务别明确的作用分担 SystemDes
15、ign是简单易懂的UserInterface 专家的指导与内部专家的培养 18 SPC成功的条件 防碍SPC成功的要因 SPC推进氛围不足 经营层的参与与关心不足 SPC推进的具体站略 技术的不足 明确的目标意识不足 因为别人也在做 对SPCSystem的非现实的期望 系统的适用程序及计划不足 理论及其实践能力不足 适用之前的会议主义及Mannerism 比起内容形式为主 SPC成功的要因 统计学概述StatisticsConspectus 1 母集团与样本 样本母集团 母集团 全体母集团 SAMPLE 母集团PARAMETERS 2 样本统计量Xs2s 母集团 Population 成为调查
16、或分析对象的具有某种特性的样品的集团叫做母集团 解释母集团的数据叫做母数 统计量 Statistic 为了取得母集团的信息 由从母集团采样的试料 Sample 中得到的数据 DATA 计算出的值叫做统计量 母集团和试料一样都具有一定的分布 首先 直接观测试料的分布 然后间接地推测母集团的分布 再采取措施 推定 2 DATA的形态工程管理上的第一个阶段就是收集正确而具有意义的DATA 一般地 DATA的形态大致区分为2种 计量值DATA 像温度 重量等连续性测定值 计数值DATA 观测工程的结果 或者数 Counting 某些数量时的结果值 计量值 计数值DATA的比较 计量值DATA是利用测定器测定后得出来的连续性的值 计数值DATA是可作为属性 能够数 count 的值 实际的测定值97 615 23 测定工具温度计 刻度卡尺 Count可能是 不是 出席 缺席 采取 放弃 不良数 测定方法肉眼检查 自动检查 良品 不良品 3 DATA的整理分布的中心倾向 算术平均 Mean Average X 中心值 Median X N为单数时从最小值到最大值顺序排列 最中间的值就是中心值 N为
