SPC学习及应用.pptx

Statistical Process ControlSPC 统计过程控制 SPC学习小结应用SPC工具统计控制型砂湿度、湿压强度、砂温数据报告 SPC内容概述 SPC简介及特点 过程管理基本模型统计技术和控制图 CP与CPK SPC变异的因素、原因及方法 型砂数据统计分析 SPC简介 统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。 SPC 一切管理的核心是能保持持续改进 为寻求改进机会要研究变差的规律 变差规律是通过数据分析得到揭示 数据分析的基础是测量系统的准确 SPC内容概述 SPC简介及特点 过程管理基本模型统计技术和控制图 CP与CPK SPC变异的因素、原因及方法 型砂数据统计分析 过程管理的基本模型 作业过程 过程输入 过程输出 控制方法 融合资源 满足输入 改进提高 标准 法规 方法 测量 客户呼声 产品服务 人员 机器 材料 环境 过程控制和过程能力 判断一个过程是否满足规格要求： 能力指数——Cpk 性能指数——Ppk 判断一个过程是否受控： 控制图——是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图 例： 统计技术和控制图 ※若流程受到控制： 99.7%的数据将会在控制由上限及下限之间 数据没有特定的图样＝随机的 大部分数据会趋向平均值 数据应一半在平均值以上及一半在以下 统计技术及控制图 失控流程 当控制图出现以下模式时，流程失控 1. 有1点超出控制限 2. 连续7点在中心线一侧 3. 连续7点上升或下降 3. 连续14点交替上升下降 统计技术及控制图概括 1.收集数据 2.在图上记录数据 3.理解数据 4.特别成因 5.继续执行流程 6.采取纠正行动 7.准备文件 生产中使用SPC 是Yes 否No SPC内容概述 SPC简介及特点 过程管理基本模型统计技术和控制图 CP与CPK SPC变异的因素、原因及方法 型砂数据统计分析 基本统计概念 R 子组极差 Max-Min X 子组数值平均值 Average(num1,num2…) σ 总体标准差（sigma） Md 中位数 Median(num1,num2…) CL 中心线 CL=X UCL 上控制限(A2是常数） UCL=X+A2R LCL 下控制限(A2是常数） LCL=X-A2R Cp 稳定过程的能力指数 Cp=(UCL-LCL)/(6*σ) Cpk 稳定过程的能力指数 Cpk=MIN((UCL-X)/(3*σ),(X-LCL)/(3*σ)) 过程能力指数：Cp Cp越大越好 过程能力由极差平均值 （ ）估算，所以计算CP之前必先保证极差图受控 对中能力指数Cpk Cpk考虑了过程的中心是否靠近客户要求的中心,是CPU与CPL中较小的一个 提高CPK的途径有如下三点： 减少偏离度，即减少分布中心μ与公差中心M的偏离度ε=| M-μ|，使过程中心尽量靠近规范中心 减少标准差 与顾客商议，能否扩大规范限 过程能力指数Cpk值的评价标准 Cpk≥1.67 说明过程能力过高（应视具体情况而定） 1.67Cpk≥1.33 说明过程能力充分，表示技术管理能力已很好，应继续维持 1.33Cpk≥1.00 说明过程能力较差，表示技术管理能力较勉强，应设法提高 1.00Cpk≥0.67 说明过程能力不足，表示技术管理能力很差，应采取措施立即改善 Cpk0.67 说明过程能力严重不足，表示应采取紧急措施和全面检查，必要时可停 产整顿 短期过程能力指数Cp、Cpk 总结：短期过程能力（Cp 和 Cpk） Cp与Cpk用的都是短期数据计算的，并要求过程稳定，它主要用于： 验证过程生产出来的产品是否符合顾客要求 验证一个新过程或经过修改的过程的实际性能是否符合参数，这一点在机械工业中称为“机器能力研究” 当一个过程已达到稳定，且能符合短期的要求，紧接着应进行长期过程能力Pp和长期过程能力指数Ppk的研究。这里短期与长期是相对的，没有明确界线。若一个月为短期，则三个月到半年为长期，或三个月到半年为短期，则一年以上为长期 SPC内容概述 SPC简介及特点 过程管理基本模型统计技术和控制图 CP与CPK SPC变异的因素、原因及方法 型砂数据统计分析 SPC变异的因素 ㈠ 引起过程（工序）变异的因素“4M1E” Materials: 物料 Mac