SPC控制图简介-(0).pptVIP

1.1 SPC含义SPC 英文全稱是﹕Statistical Process Control; (统计过程控制). SPC是1924年由美国贝尔电话实验室的休哈特(W.A.Shewhart)首创的,SPC的重要手段是控 制图(SPC控制图)。 1.2 传统方法与过程预防策略 1.3 统计过程控制的目的 SPC的目的:建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，以确保产品和服务符合规定的要求 控制图。是实现上述目的所应用的主要统计工具 1.4 数据的重要性 如果不能用数字表达某事，说明我们对其知之甚少。 如果对其知之甚少，我们就不能控制它。 如果不能控制它，就只能靠运气。 2.1 数据分类与控制图常见分布 数据是统计技术的基础。过程控制和体系运行都离不开数据。 数据的分类 2.2 计量值符号 2.3 计件值符号 3、SPC控制图的类型 4、SPC控制图的用途 在一道工序开始使用控制图时，几乎总不会恰巧处于“稳态”，也即总存在异因。如果就以这种非稳态状态下的参数来建立控制图，控制图界限之间的间隔一定比较宽，以这样的控制图控制未来，将导致错误的结论。所以，一开始，总要将非稳态的过程调整到稳态的过程。即分析用控制图阶段。等到过程调整到稳态后，才能延长控制线作为控制用控制图，即控制用控制图阶段。 分析用控制图的目的是对收集到的一定数据进行分析，寻找稳态。 控制用控制图是对实时数据进行分析，保持稳态。 4.1 稳态的统计解释(又称统计稳态) 4.2 技术稳态 质量因素根据来源的不同，可分为人(Man)、机(Machine)、料(Material)、法(Method)、测(Measurement)、环(Environment) 6个方面，简称为5M1E。 从对质量影响的大小来分，质量因素可分为偶然因素(简称偶因，又称为偶然原因或一般原因)与异常因素(简称异因，又称为可查明原因)两类。 偶因是过程所固有的，故始终存在，对质量的影响微小，但难以除去，例如机床开动时的轻微振动等。 异因则非过程所固有，故有时存在，有时不存在，对质量影响大，但不难除去，例如车刀磨损等。 8. 判异准则 8.2：连续9点落在中心线同一侧Nine points in a row in zone C or beyond on one side of central line. 8.3：连续6点递增或递减 Six points in a row steadily increasing or decreasing 9. 异常点原因分析的步骤 对于控制图所出现的异常点, 我们建议按下列順序进行检查： a. 取 Data 是否随机； b. 数字的读取是否准确、测试仪器是否符合 标准； c. 控制限设置是否正确； d. 然后再调查生产过程人、机、料、法、环等方面的原因; 持续改进 追求卓越 * 目 录 前言 数据分类与控制图常见分布 SPC控制图的类型 SPC控制图的用途 影响过程能力因素 计量控制图 计数控制图 判异准则 异常点原因分析的步骤 若过程正常，即分布不变，大约有99.73%的数据点会落在上下控制界限之内.数据点落在上下控制界限之外的概率约为0.27%. 若过程异常，譬如异常原因为车刀磨损，即随着车刀的磨损，加工的螺丝将逐渐变粗，?逐渐增大，于是分布曲线上移，点子超过UCL的概率将大为增加，可能为0.135%的几十、几百倍。 LCL UCL Specification Limits （USL，LSL） 由顾客或管理层确定,表述过程的理想状态 Control Limits （UCL，LCL） 由抽样数据计算确定,表述过程的实际状态 事后检验 浪费和不经济 过程预防 对过程采取行动 避免浪费、不生产 无用产品的 预防策略 偶因 始终存在 不易识别 异因 可查明特殊原因 归结为5M1E 生产过程 两种变异 科学的过程预防策略 传统的质量检验策略 未识別 不控制 识別 控制 表征过程当前样本序列信息 与考虑了过程固有变异后的控制限对比 评估过程统计控制状态 对产品特性的控制与高度一致性 了解/改进过程 5项特点 数据的要求: 1、准确性--数据应能真实反映过程和体系运行的实际情况。一个不真实、或不准确的数据,不仅 不能起到所应有的作用，而且还可能导致一个错误的结论。准确性也包括要明确数字 的修约规则. 2、及时性--质量信息有很强的时间性，即使是很重要的信息，一旦错过机会,就会失去使用价值， 甚至会造成严重后果。因此，在程序文件