SPC统计学研讨15773

上传人:仙*** 文档编号:244077622 上传时间:2024-10-02 格式:PPTX 页数:40 大小:427.40KB
返回 下载 相关 举报
SPC统计学研讨15773_第1页
第1页 / 共40页
SPC统计学研讨15773_第2页
第2页 / 共40页
SPC统计学研讨15773_第3页
第3页 / 共40页
点击查看更多>>
资源描述
Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,研討。交流。提高,本次訓練班的內容,正確認識,SPC,統計學概述,控制圖原理,SPC,推行具體步驟,判斷制程穩定或異常的準則,十五項品質指標,理論解析,、,實例演練,SPC,與品管七大手法,品管方法歷程,SPC,興起的背景,什麼是,SPC,SPC,基本觀念,SPC,的特點,SPC,認識誤區的剖析,正確認識SPC,一.品管方法歷程,1,2,3,4,5,6,3.4,233,6,210,690,000,300,800,66,807,Average Company,一般公司,Best in class,世界標竿公司,產品檢查,產品管制,製程管制,品管7手法,(5,S、QCC、ISO9001:2000),管理改善(,PDCA),一般公司,THREE SIGMA,改善,技術改善(,MAIC),世界標竿公司,SIX SIGMA,改善,方法,管制,試驗計劃與,制程,結合,試驗計劃與,設計,結合,產品管制最佳化,設計管制最佳化,二.,SPC,興起的背景,經驗掛帥時代的結束,ISO9000,品保体系的要求,ISO-9000。,要求為客戶提供合格的產品,只有穩定而一貫(,Consistent),的過程與系統,才能保證長期做出合格的產品。然而,如何檢核此一貫過程與系統仍然穩定的存在呢?這必須仰賴,SPC,來發揮功能。,如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響(例如:手工裁縫),那麼,,SPC,就沒有太多揮灑的空間。相反地,如果某一公司開始將經驗加以整理,而納入設備、製程或系統時;也就是說,該公司開始宣告經驗掛帥時代將要結束,那麼,SPC,的導入時機也就自然成熟了。,美國,W.A.Shewhart,博士於1924年發明管制圖,開啟了統計品管的新時代,SPC,是英文,Statistical Process Control,的字首簡稱,即 統計過程控制。,SPC,就是應用,統計技術,對過程中的各個階段收集的數據進行分析,並調整,制程,,從而達到改進與保證質量的目的。,SPC,強調預防,,防患於未然是,SPC,的宗旨,三.什麼是,SPC,S,tatistical,P,rocess,C,ontrol,規格 制程,USLUCL SLCL,LSLLCL,s ,a,Ca Cp Cpk,群體 樣本,X bar,x,N n,R,計量值:,均值極差圖,s,規格標准差圖,直方圖,計數值:,P,不良率圖,C,缺點數圖,柏拉圖,四.,SPC,的基本觀念,世上沒有任何兩件事.人員.產品是完全一樣,製造過程中所產生之變異是可以衡量的,事情.產品的變異通常根據一定的模式而產生,宇宙萬物及工業產品大都呈常態分配,例如:,身高.體重.智力.考試成績.所得分配,變異的原因可分為偶因及異因,偶因屬管理系統的範圍,異因卻是作業人員本身就能解決的,應用,SPC,可以確保作業人員的自尊,應用,SPC,可以指出製程最需要改善的地方,SPC,是全系統的,全過程的,要求全員參加,人人有責。這點與全面質量管理的精神完全一致。,SPC,強調用科學方法,(,主要是統計技術,尤其是控,制圖理論,),來保證全過程的預防。,SPC,不僅用於生産過程,而且可用於服務過程和一,切管理過程。,五.,SPC,的特點,六.,SPC,認識誤區的剖析(一),有管制圖就是在推動,SPC,這張管制圖是否有意義?,這張管制圖是否受到應有的重視?是否已照規定執行追蹤與研判?,這些問題經過推敲之後才能幫助我們對,SPC,作更深入的瞭解。,它所管制的參數真的對產品品質有舉足輕的影響嗎?,管制界限訂的有意義嗎?,SPC,認識誤區的剖析(二),有了,Ca/Cp/Cpk,等計算就是在推動,SPC?,Ca/Cp/Cpk,是在,SPC,中計算製程能力最主要的指標,因此會作製程能力分析的公司,當然是一個對,SPC,認識較深入的公司,但是值得再深入探討的是,Ca/Cp/Cpk,有定期,Review,嗎?,是否已用,Ca/Cp/Cpk,作訂單分派給不同生產線生產的依據?,Ca/Cp/Cpk,被活用了嗎?,SPC,認識誤區的剖析(三),有了可控制的製程參數就是,SPC?,製程參數的確是,SPC,的焦點,但是我們應深入探究,為什麼挑出這些製程參數?,這些製程參數的控制條件是如何決定的?,這些製程參數與成品品質間有因果關係可循嗎?,製程(,Process),品質的源頭、,SPC,的焦點,製程的起伏變化是造成品質變異(,Variation),的主要根源,而品質變異的大小也才是決定產品優劣的關鍵。這種因果關係,可進一步表示如下:,製程條件起伏,品質變异,產品优劣,因,果,因,果,結論:,製程是,SPC,的焦點,定義,主要統計學名詞,舉例說明,統計與SPC,統計學概述,定義,為了解被詷查,群體,的某些隱含的特性,運用合理的抽樣方法從被調查群體中取得適當的,樣本,,通過研究樣本來發現群體的特性!,統計學是科學的,以偏概全,的方法,一葉知秋,春霧雨 夏霧熱 秋霧太陽 冬霧雪,送禮物,主要統計學名詞,群體,於制造業而言,通常指在同一生產條件下符合特定要求的,所有,個體的集合!也可稱為批量 記為,N,樣本,於群體中抽樣而得的,部份,個體的集合!記為,n,群體平均值,X bar,樣本平均值,群體標准差 ,x,樣本標准差,R,全距,概率(六合彩)正態分布,在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈,常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交,曲線下的面積總和為 1,正態分布基本知識,100個,機螺絲直徑直方圖。,圖中的直方高度與該組的頻數成正比,舉例說明:,機螺絲直徑直方圖,直方圖趨近光,將各組的頻數用資料總和,N=100,除,就得到各組的頻率,它表示機螺絲直徑屬於各組的可能性大小。,顯然,各組頻率之和爲,1,。若以直方面積來表示該組的頻率,則所有直方面積總和也爲,1,。,如果資料越多,分組越密,則機螺絲直徑直方圖的直方圖也越趨近一條光滑曲線,如直方圖趨近光滑曲線圖所示。在極限情況下得到的光滑曲線即爲分佈曲線,它反映了産品質量的統計規律,如分佈曲線圖所示,正態分布中,任一點出現在,內的概率為,P(-X+)=68.27%,2,內的概率為,P(-2X+2)=95.45%,3,內的概率為,P(-3X+3)=99.73%,+,+,+,不同的常態分配,不同的常態分配,不同的常態分配,藍色代表規格分佈形態,紅色代表實際制程分佈形態,舉例說明,初三學生體育測試:,跳遠:(男生組)2.50,m 95%,達標率,(女生組)2.30,m 95%,達標率,東西方身體素質差異,身高:,東方成年男性168,cm,西方成年男性175,cm,體重:,東方成年男性65,kg,西方成年男性75,kg,什麼是控制圖,控制圖是對過程質量加以測定、記錄從而進行控制管理的一種用科學方法設計的圖。圖上有中心線,(,CL),、,上控制界限,(,UCL),和下控制界限,(,LCL),,,並有按時間順序抽取的樣本統計量數值的描點序列,參見控制圖示例圖。,控制圖原理,控制圖原理的兩種解釋,控制圖原理的第一種解釋,:,在控制圖上描點,實質上就是進行統計假設檢驗,而控制圖的上、下控制界即爲接受域與拒絕域的分界限,點子落在上、下界限之間,表明可接受,點子落在上、下界限之外,表明應拒絕。,正態分佈有一個結論對質量管理很有用,即無論均值,和標準差,取何值,産品質量特性值落在,3,之間的概率爲,99.73,,於是落在,3,之外的概率爲,100%,一,99.73%=,0.27%,,而超過一側,即大於,-3,或小於,+3,的概率爲,0.27%/2=,0.135%,1%,,如正態分佈曲線圖。這個結論十分重要。控制圖即基於這一理論而產生。,超過管制上限,為不可接受區域,在管制界限內,為可接受區域,兩類錯誤,虛發警報的錯誤,也稱第,I,類錯誤。在生産正常的情況下,純粹出於偶然而點子出界的概率雖然很小,但總還不是絕對不可能發生的。因此,在生産正常、點子出界的場合,根據點子出界而判斷生産異常就犯了虛發警報的錯誤或第,I,類錯誤,發生這種錯誤的概率通常記以,虛發警報的錯誤,漏發警報的錯誤,也稱第類錯誤。在生産異常的情況下,産品質量的分佈偏離了典型分佈,但總還有一部分産品的質量特性值是在上下控制界之內的。如果抽到這樣的産品進行檢測並在控制圖中描點,這時由於點子未出界而判斷生産正常就犯了漏發警報的錯誤或第類錯誤,發生這種錯誤的概率通常記以,由於控制圖是通過抽查來監控産品質量的,故兩類錯誤是不可避免的。在控制圖上,中心線一般是對稱軸,所能變動的只是上下控制限的間距。若將間距增大,則,減小而,增大,反之,則,增大而,減小。因此,只能根據這兩類錯誤造成的總損失最小來確定上下控制界限。,根據經驗,,3,作為管制限可以使總損失最小,漏發警報的錯誤,控制圖原理的第二種解釋,根據來源的不同,質量因素可以分成,4,M1E,五個方面。,但從對質量的影響大小來看,質量因素可分成偶然因素,(,簡稱偶因,),與異常因素,(,簡稱異因,),兩類。偶因是始終存在的,對質量的影響微小,但難以除去,例如機床開動時的輕微振動等。異因則有時存在,對質量影響大,但不難除去,例如車刀磨損、固定機床的螺母鬆動等。,偶然因素(偶波)和異常因素(異波),偶然因素之變異,異常因素之變異,大量之微小原因所引起,不可避免,不管發生何種之偶然原因,其個別之變異極為微小,幾個較代表性之偶然原因如下:,()原料之微小變異,()機械之微小掁動,()儀器測定時不十分精確之作,法,實際上要除去製程上之偶然原因,是件非常不經濟之處置,一個或少數幾個較大原因所引起,可以避免,任何一個異常原因,都可能發生大之變異,幾個較代表性之異常原因如下:,()原料群體之不良,()不完全之機械調整,()新手之作業員,異常原因之變不但可以找出其原因,並且除去這些原因之處置,在經濟觀點上講常是正確者,局部性的對策及系統中的對策,局部問題的對策,*通常用來消除特殊原因造成的變異,*可以被製程附近的人員來執行,*一般可以改善製程的 15%,系統改善的對策,*通常用來減低普通原因造成的變異,*幾乎總是需要管理者的行動來加以矯正,*一般可以改善製程的 85%,偶波與異波都是産品質量的波動,如何能發現異波的到來呢?經驗與理論分析表明,當生産過程中只存在偶波時,産品質量將形成某種典型分佈。如果除去偶波外還有異波,則産品質量的分佈必將偏離原來的典型分佈。因此,根據典型分佈是否偏離就能判斷異波,即異因是否發生,而典型分佈的偏離可由控制圖檢出。例如在車制螺絲的時,由於發生了車刀磨損的異因,螺絲直徑的分佈偏離了原來的正態分佈而向上移動,於是點子超出上控制界的概率大爲增加,從而點子頻頻出界,表明存在異波。控制圖上的控制界限就是區分偶波與異波的科學界限。,確立製造流程,繪製製造流程圖,訂定品質工程表,決定管制項目,顧客之需求為何?,實施標準化,標準之建立、修正與營運,製程能力解析,是否符合規格或客戶的要求?,SPC推行具體步驟,(1),對全廠每道工序都要進行分析,(,可用因果圖,),,找出對最終産品影響最大的變數,即關鍵變數,(,可用排列圖,),。如美國,LTV,鋼鐵公司共確定了大約,20000,個關鍵變數。,(2),找出關鍵變數後,列出程序控制網圖。所謂程序控制網圖即在圖中按工藝流程順序將每道工序的關鍵變數列出。,(3),對步驟,2,得到的每一個關鍵變數進行具體分析。,(4),對每個關鍵變數建立程序控制標準,並填寫程序控制標準表。,決定管制項目,程序控制標準表,所在車間,控制點,控制因素,文件號,制定日期,控制內容,過程標準,控制理由,測量規定,資料報告,途徑,控制圖,糾正性,措施,有無建立控制圖,控制圖,類型,制定者,制定日期,批准者,批
展开阅读全文
相关资源
正为您匹配相似的精品文档
相关搜索

最新文档


当前位置:首页 > 管理文书 > 施工组织


copyright@ 2023-2025  zhuangpeitu.com 装配图网版权所有   联系电话:18123376007

备案号:ICP2024067431-1 川公网安备51140202000466号


本站为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,本站只是中间服务平台,本站所有文档下载所得的收益归上传人(含作者)所有。装配图网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。若文档所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知装配图网,我们立即给予删除!