第六章SPC 教材及CPK基础知识.ppt

Statistical Processing Control（S P C） SPC的目的 : 是要控制过程达到 “受控制的状态”, 其主要是用于对过程的控制,因为过程是问题的根源,需要对过程进行定时检查,以达到尽早找出问题,减少浪费之目的.SPC的最终目标在“预防题问的发生”及减少浪费”。   SPC的典型工具是品质控制图,利用简单的图表提供以下资料:  ①质量改进;  ②确定工序能力; ③决定产品规格; ④决定生产过程。 一、SPC的起源与发展 1 . 1924年修华特博士在贝尔实验室发明了品质控制图 2 . 1939年修华特与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》 3 . 战后英美两国将品质控制图方法引进制造业,并应用于生产过程 4 . 1950年,戴明到日本演讲,介绍了SQC的技术与观念 5 . SQC是在发生问题后才去解决问题,是一种浪费,所以发展出SPC 6 . 美国汽车制造商福特、通过公司等亦SPC很重视,所以SPC得以广泛应用 7 . ISO9000体系亦注重过程控制和统计技术的应用,有专门的要素要求 二. SPC控制图的基本原理 1.SPC控制图按照3Sigma原理来设制控制界限 它将控制界限设在X± 3Sigma的位置上。在过程正常的情况在，在约有99.73%的数据在上下限之内。所以观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有没有改变。 2 . 变异：任何系统中均存在变异,因此没有任何两件成品是完全相同的。 变异的类别：根据变异的原因，可分为随机性变异和特殊性变异两种。 A.特殊性变异：过程中变异因素是不在统计管制状态下的非随机性原因，其产品分配亦无固定分配。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　时间 系统特殊性变异 　　　　　范围 特殊性变异可由简单的统计技术分析而得。一般称为局部问题结策，这类原因约占过程问题的15%。 B.随机性变异:过程中的变异因素是在统计管制状态下,其产品的特性有固定的分配,即分配位置、分配散布及分配形状三种。 位置 散布宽度　　　　　　　形状 系统缺失需要由过程能力去发现，且应由管理层努力去清除的共同原因，这类原因约占过程问题的85%。 Variability 变化 恶魔是在偏差中.正如在自然界中没有两个事物是完全一样的,我们不能够制造两个相同 在生活上我们不能避免变化!每个工序有变化、每次测量有变化、每个样品有变化！ Sources of Variation变化的来源 Variability can come about due to changes in: 变化可以来自下列的改变: Material quality 材料品质 Machine settings or conditions 机器设定或状态 Manpower standards 工艺标准 Methods of processing 加工方法 Measurement 测量 Environment 环境 Types of Variation变化的种类 One way of classifying variation is: 变化可分类成: within unit 工件内 (positional variation) (位置变化) between units 工件与工件 (unit-unit variation) (工件变化) between lots 批与批 (lot-lot variation) (批变化) between lines (line-line variation) 生产线与生产线 (生产线变化) across time 不同时间之间 (time-time variation) (时间变化) Measurement 测量 (gage repeatability reproducibility)(重复性及再现性) 三.SPC的分类 1.計量值管制圖(Control Charts For