五大手册之SPC培训（PPT )

《五大手册之SPC培训（PPT )》由会员分享，可在线阅读，更多相关《五大手册之SPC培训（PPT )（74页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、22:46:42,1,欢 迎 参 加 五大手册培训 -SPC-,22:46:42,2,APQP的五个过程,22:46:42,3,APQP策划包括5个阶段过程： 所有阶段的输入和输出都是建议性的； 输入和输出应根据产品、过程和顾客满意及期望的适用性确定； 输入用于早期活动； 输出是活动的结果； 超出要求的输出，由顾客和/或供方确定。,APQP的五个过程,22:46:42,4,APQP策划包括的5个阶段过程,*具有产品设计开发职责的公司五个阶段均应执行； *不具有产品设计开发职责的公司可第一、第二階段，但仍应从第二阶段的可性评估开 始执行。,2019/7/31,5,每一个过程是上一个阶段的输出结果

2、，又是下一阶段的输入；,每一次APQP策划均为独立的，计划与实施依客要求和实际情况而定；,执行措施的功能为：1）决定客户是否满意；2）追求持续改善计划。,APQP策划包括的5个阶段过程,22:46:42,6,五项核心工具与APQP的关联,22:46:42,7,五项核心工具当前适用版本,第2版，2008.7月 第4版，2008.6月,22:46:42,8,五项核心工具当前适用版本,第3版，2002.3月 第2版，2005.7月,22:46:42,9,五项核心工具当前适用版本,第4版，2006.6月,22:46:42,10,APQP(先期产品质量策划)流程,量产,PPAP,量产管制计划,SPC,M

3、SA,SC/CC 检讨,持续改善,客戶抱怨,市場反馈,制程不良,SC/CC,产品特性(客戶图樣),制程特性(制程考量),DFMEA PFMEA,SC/CC 检讨,SC/CC 检讨,原型样品管制计划,量试管制计划,APQP,量试,考量所有管制特性,管制计划中使用量具 之 Each Type,跨功能小組职責 各項管制特性的开发 / 定案 各項失效模式与效果分析的开发和检讨 制定行动方案以降低高风险优先指數的潜在失效模式 各項管制计划的开发和检讨,应针对管制特性选择适当统计手法,QFD (品功能展开),22:46:42,11,SPC-统计过程控制 （Statistical Process Contr

4、ol）,22:46:42,12,过程控制概述 检验 - 容忍浪费 预防 - 避免浪费 事后的检验往往是无济于事，而且不经济，因为生产 浪费已经是既成的事实,22:46:42,13,反馈系统的四个基本要素: 1、过程 2、关于过程性能的信息 3、对过程采取措施 4、对输出采取措施,过程控制系统,22:46:42,14,统计过程控制介绍 SPC统计过程控制的应用 SPC控制图的理解 过程能力指数计算,课程纲要,22:46:42,15,一、统计过程控制介绍,22:46:42,16,SPC历史,1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发 表了著名的“控制图法”，对过程变

5、量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和 方法基础。工业中开始用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 二战后，日本从美国请来了戴明，推广控制图的应用。SPC在日本工业界 的大力推广应用，对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用。,22:46:42,17,八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自已内部积极推广应用SPC，而且对供 应商也提出了相应要求。在ISO9000以及QS9000中也提出了在生产控制中应用SPC方 法的要求。 汽车行业发展史伴随质量管理发展史：,SPC历史,22:46:42,18,休哈特博士有三句名言： 1）在一切制造过程中所呈现出的波动有两个分量。第一个是过程内部引起的稳定分量（

6、偶然波动），第二个是可查明原因的间断波动（异常波动） 2）那些可以查明原因的波动可用有效方法加以发现，并可备剔去，但偶然波动是不会消失，除非改变基本过程。 3）基于3Sigma限的控制图可以把偶然波动与异常波动区分开来。 控制界限基于对X或Y设立 3S平均界限。,控制图原理,22:46:42,19,判断制程是否稳定的，处于统计过程控制。 发现产生变异的特殊原因，并采取措施以改善制程。 根据SPC提供的信息，对制程采取预防措施，事先消除产生变异的特殊原因，以保证制程处于统计过程控制状态。 简单扼要的来说，用控制图能让我们更加容易发现造成非自然变异的特殊原因并且最小化对自然变异的过敏反应。,为什么

7、使用SPC,22:46:42,20,在生产过程中，产品的加工尺寸的变异是不可避免的。它是由人、机器、材料、 方法和环境等基本因素的变异影响所致。 变异分为两种：自然变异和非自然变异 自然变异：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 非自然变异：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 SPC（统计过程控制）的目的就是消除、避免非自然变异，使过程处于自然变 异状态。,自然变异和非自然变异,22:46:42,21,在过程中稳定的和随时间重复分布的变差的原因（在稳定系统中的偶然原因） 如只有普通要因，

8、过程的输出是可预测的这时过程可称为处于统计控制状态,如果只存在变异的普通原因，那么过程输出随着时间推移是连续不变的和可预测的 如果存在变异的特殊原因，那么过程输出既不是连续不变的又不可预测,普通原因,22:46:42,22,可指出的原因 在过程中不时常发生的变化原因 当发生时，会将整个过程分布改变 除非对所有的变化特殊要因找出和处理，它们会持续以不可预测的方式影响过程输出,特殊 原因,明天的质量不稳定,如果存在特殊原因，过程输出是随时间不稳定的,特殊原因,22:46:42,23,变差:普通原因和特殊原因,22:46:42,24,过程改进循环及过程控制,22:46:42,25,控制图的构成,中心

9、线模型，对于变量图表的控制上限下限,控制上限UCL=m+ k1s 中心线center line=m 控制下限LCL=m-k2s,因为我们必须从样本中估算，所以 mx 样本平均值的均值 ss 样本标准差 k1，k2 通常取3,22:46:42,26,优点: 是其随着时间推移来跟踪过程的能力,这种随着时间的跟踪意味着某些趋势或模式，可能表示出特殊原因正随着时间的推 移出现,time,基于时间的控制图,22:46:42,27,A.适当的刻度(太窄了,会怎样) B.UCL、LCL 、中心线 C.子组顺序/时间线 D.不受控的点的识别 E.事件日记 其它:What、When 、 Where 、 How

10、、 How Much,控制图的要素,22:46:42,28,SPC是用于观测变异并使用统计信号来监控和/或进行改善的基本工具。该工具几 乎可应用于任何领域，如： 设备性能特性,关键参数 记帐作业的出错率 损耗分析中的报废率 物料管理系统中的中转时间,在何处使用SPC控制图,22:46:42,29,缺点 必须提供充分的培训 必须正确收集数据 必须正确的计算和标绘所需的统计量（例如：均值，极差，标准差） 必须正确分析图表 所采取的纠正措施必须适当,优点 已证实的改善生产力的技术方法 预防缺陷的有效方法 防止不必要的过程调整 提供诊断信息 提供过程能力信息 可应用于计数型和计量型两种数据类型,SPC

11、优点与缺点,22:46:42,30,注意：控制图中的控制限与规格限是不一样的！每个过程可以根据其能力和是否受控进行分类，可分为4类：,控制线与规格线,22:46:42,31,第一类，过程受控，过程或产品符合要求（理想过程）。 第二类虽然受控，但普通原因的变化大。 第三类过程或产品符合要求，但不受控，必须找出特殊原因。 第四类不受控，过程或产品也不符合要求，普通原因和特殊原因都存在。 要有合格产品（实际变异必须少于设计的规格公差）且过程必须处于统计控制状 态，才能令挑剔的顾客满意。 当过程能力CPK=2，达到6 Sigma水平时，制造过程品质保证能力可以放心了。,过程控制与过程能力的关系,22:

12、46:42,32,主要可分为两大类：计量控制图; 计数控制图,1.计量控制图 为一个过程特性的数值进行量度（如温度、时间、尺寸）而制作，通常有以下几种图表可以选用； I-MR 个体与移动极差图 Xbar&R 均值与极差图 Xbar&S 均值与标准差图 Xmin&R 中位数标准差图,控制图的种类,22:46:42,33,2.计数值控制图 为计数值的量度（如不合规格品数、客户投诉次数、缺勤率）而制作。有以 下几种可以选用： P图 （关于不良品比率） nP图 （关于不良品数） U图 （关于缺陷率） C图 （关于缺陷数图，子群数应固定）,控制图的种类,22:46:42,34,我们对特殊原因所采取的行动

13、是成功使用SPC的关键 SPC代表统计过程控制。不幸的是，大多数公司将其应用于成品而不是过程特性 只有当过程输入因子成为我们努力的焦点时，SPC方法在改善品质，提高生产力，以及降低成本费用等方面的充分能力才得以实现,成功使用SPC的关键,22:46:42,35,二、SPC统计过程控制应用,22:46:42,36,计量型控制图 1. I-MR图 （个体和移动极差图） 2. XBar-R图 （均值和极差图） 3. XBar-S图 （均值和标准差图） 4. XMin-R图 （中位数和极差图） 计数型控制图 1. P图 （关于不良品比率） 2. np图 （关于不良品） 3. U图 （关于缺陷率） 4.

14、 C图 （关于缺陷数图，子群数应固定）,控制图类型,22:46:42,37,n 每组样本数量 Xi 个别样本数据 Xi每组样本的数据平均值 X 所有Xi的平均值 X每组样本的中位数 R 每组样本中数据的极差（最大减最小） R 所有R的平均数 UCL 控制上限，是整体数据中99.73%的上限，不是规格上限。 LCL控制下限，是整体数据中99.73%的下限，不是规格下限。,基本术语,22:46:42,38,如何选定控制图,22:46:42,39,1.建立适合行动的环境 2.定义过程 3.根据 顾客的需求、当前的和潜在的问题区域、特征之间 的相关性 以确定用来作控制图的特征和特性. 4.定义特性 5

15、.定义测量系统 6.使不必要的变差最小化 7.确保抽样方案对于探测期望的特殊原因是适合的,使用控制图前之准备步骤,22:46:42,40,1.收集数据 收集数据建立抽样计划子组容量子群频率子群数量 2.建立控制限 3.统计上受不受控的解释 4.为了持续控制延长控制限 当初始的(或历史的)数据都一致落在实验的控制线内, 就可以延长此控制线以适用未来的控制需要.,使用控制图时之准备步骤,22:46:42,41,Xbar-R图,Xbar，R控制图画出均值和极差。 Xbar，R控制图使过程所有者使用子群体能够估计中心趋势和稳定性变化。 计量型控制图涉及连续型变量，其中所关注的统计量是中心趋势和变异（散

16、布）。 Xbar图随时测量变量的中心趋势。它使用来自大小为n的样本的平均值，或Xbar。,22:46:42,42,计量型控制图Xbar图,图的中心线由平均值的长期水平或X-double bar描绘出来。 控制界限定了范围在3 ， 或在平均值上的99.7%内的置信区间 CLs=x3/,22:46:42,43,极差，或R图监控在子群体内部随时间的变动。 R图的中心线由极差的长期平均水平或R-bar所代表。 控制界限定了范围在平均值上3 内的置信区间 CLs=x3/,计量型控制图R图,22:46:42,44,建立Xbar-R控制图,选定适当的子集大小 对于一个最初研究的分析控制图，5是一个合理的选择。 至少取25个子集 以栏（列）格式输入数据 响应为一列。 子集编号或名称可以放在另外一栏（列）中，但不必用相同的大小。,22:46:42,45,Minitab创建Xbar-R控制图,22:46:42,46,Minitab创建Xbar-R控