方圆曲秀华_SPC统计过程控制.ppt

统计过程控制 (SPC) Statistical Process Control; 个人简介;主要内容;为什么要推行统计过程控制;;1、产品质量是制造出来的，产品质量是设计出来的，产品质量不 是检验出来的。 2、85%的质量问题是管理人员所要承担责任的,管理者态度的偏差， 应更胜过作业人员的懶散； 3、第一次就把事情做好,下一道工序是上一道工序的顾客,如此才 能真正做到产品质量“零缺陷”； 4、产品质量是企业全体员工的共同责任，产品责任和公司每一个 人都有关，所以应该全员参与； 5、质量检验是可以解决问题，但却无法消除问题；不能起到预防 作用，增加产品质量检验的频率，只能增加检验成本。 6、统计过程控制（SPC）是确保组织质量管理体系得到持续不断地 改进和有效运作，并持续改进过程,以提升产品质量和生产力。;一、统计过程控制（SPC）概述;1、SPC的作用;;生产过程;;SPC、FMEA 、CP关系;控 制 计 划; ISO/TS 16949：2009体系对统计过程控制（SPC）的要求：;SPC能给企业带来什么好处？ ;如何实施SPC？;2、波动理论;;普通原因和特殊原因;普通原因和特殊原因;普通原因与特殊原因举例;局部措施和对系统采取措施;3、SPC常用术语解释;中心线（Central Line）;普通原因（Common Cause）;控制图—波动监控和控制的有效工具;普通原因、特殊原因示意图;局部措施、系统措施示意图;4、统计过程控制思想;数据类型;68.26%;正态分布简介;正态分布简介;统计控制状态;防止两类错误;控制图示例:;控制图原理说明;68.26%;控制图分类; 计量型控制图 平均数与极差控制图( Chart) 平均数与标准差控制图( Chart) 中位数与极差控制图( Chart) 个別值与移动极差控制图( chart) 计数值控制图 不良率控制图(P chart) 不良数控制图(Pn chart,又称np chart或d chart) 缺点数控制图(C chart) 单位缺点数控制图(U chart);分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。 控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。;两种控制图应用示意说明;控制图的选择;计量型数据控制图;大多过程和其输出具有可测量的特性； 量化的值比简单的是—否陈述包含的信息更多； 对较少的件数检查，可获得更多的有关过程的信息； 因只需检查少量的产品，可缩短零件生产和采取纠正措施之间的时间间隔； 可分析一个过程的性能和可量化所用的改进，为寻求持续改进提供信息。;控制图建立的四个步骤;Xbar-R图;A1选择子组大小、频率和数据;Date;A2建立控制图及记录原始数据;A3计算每个子组的极差和均值;Date;A4选择控制图的刻度;A5将均值和极差画到控制图上;Xbar-R图;平均极差及过程平均值、控制限计算公式; 计算控制限； ■ 计算控制限是为了显示仅存在变差的普通原因时子组的均值和极差的变 化和范围，控制限是由子组的样本容量以及反映在极差上的子组内的变 差的量来决定的。按下式计算极差和均值的上、下控制限： UCLR ＝ D4R LCLR ＝ D3R UCLX ＝ X + A2R LCLX ＝ X - A2R ■ 式中：D4、D3、A2为常数，它们随样本容量的不同而不同，但仍遵循三 个标准差的原理计算而得。 注：对于样本容量小于7的情况，LCLR可能技术上为一个负值。在这种情 况下没有下控制限。 ;3;Xbar-R图;;过程控制解释： A)、分析极差图上的数据点： ◆ 超出极差上控制限的点通常说明存在下列情况中的一种或几种： ● 控制限计算错误或描点时描错； ● 零件间的变化性或分布的宽度已经增大(即变坏)，这种增大可以发生在 某个时间点上，也可能是