SPC质量管理解析

,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,SPC,质量管理（一）,SPC,HELLO!,STATISTICAL PROCESS CONTROL,1,过程把握的需要,检测-容忍铺张,预防-避开铺张,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,2,SPC的产生,本世纪40年月，由于其次次世界大战爆发，美国生产民用产品的大批公司转为生产各种军需品。当时面临的严峻问题是事先无法把握不合格品而不能满足交货期要求；由于军需品大多属于破坏性检验，事后全检既不行能，也不许可。美国国防部为了解决这一难题，特邀哈特、道奇、罗米格、华尔特等专家以及美国材料与试验协会、美国标准协会等有关人员争论，并于1941-1942年制订和公布了统计把握的治理方法，并在全国各地推行。实践证明，统计的质量治理方法是保证质量、预防不合格品的一种有效手段。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,3,SPC的进展,由于统计的质量治理方法给公司带来巨额利润，所以战后，统计方法被延用并得以进展。1950年，美国发动了侵朝战斗，在日本大量订购军事物资，由于质量不好，美国对此意见很大。为此，日本科学与工程联合会邀请戴明来到日本，系统的讲授了统计质量把握。自50年月以来，日本以统计技术为根底，进一步将质量治理进展到全面质量治理阶段，鼓舞全员参与质量治理活动。在QC小组中普遍应用统计技术，提高产品质量，对日本的经济崛起起到了巨大作用。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,4,数据的种类,计量型数据：可用计量器具测量出来的质量特性值数据。如：尺寸、重量、电阻值等。,计数型数据：用个数为单位来表示的质量特性值数据。如：废品的件数、出勤的人数、塞规检查的合格数等。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,5,把握图的分类,按用途分为：,分析用,把握用,按数据类型分为：,计数型,计量型,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,6,把握图的好处,合理使用把握图能:,供正在进展过程把握的操作者使用,有助于过程在质量上和本钱上能持续地,可猜测地保持下去,是过程到达:,-更高的质量,-更低的单件本钱,-更高的有效力气,为争论过程的性能供给共同的语言,区分变差的特殊缘由和一般缘由,作为实行局部措施或对系统实行措施的指南,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,7,变差的概念,“没有两件产品或特性是完全一样的”,产品间的差异或大或小，但这些差距总是存在。这种差异被称为变差。,变差的产生缘由可归纳为两种：,1、变差的一般缘由,2、变差的特殊缘由,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,8,1、变差的一般缘由,造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的很多变差的缘由。,表现为：一个稳定系统的偶然缘由。,2、变差的特殊缘由,造成不是始终作用于过程的变差的缘由。,表现为：以不行猜测的方式来影响过程的输出。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,9,变差的一般缘由通常是对工序质量产生微小变化，难以查明或难以消退。它不能被由操作工人把握，只能由技术、治理人员把握解决。随机因素，实行系统措施,变差的特殊缘由通常是产生的波动较大，简洁觉察并消退。一般由操作工自行解决，治理人员适当介入。系统因素，实行局部措施,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,10,概率的应用,工序的波动犹如自然界、经济治理和科学试验中很多反复、大量消逝的带数量性的事物一样，作为一个整体，它们并不是毫无规律的发生或偶然性的积存，而往往符合确定的统计规律。有很多客观事物，尽管他们的性质有所不同，但消逝的规律却有很大的相像性。例如：在正常条件下，机床上加工的一批零件的尺寸；连续射击时的射点离靶心的距离；某一城市成年男子的身高等。它们消逝的频率，通常都符合正态分布。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,11,正态分布,自然界中，很多可以连续取值的计量型分布，都符合正态分布。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,正态分布示意图,12,正态分布、把握图与把握限,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,下限0,中心6,上限13,上限13,中心6,下限0,13,使用把握图的预备,建立适用于实施的环境,定义过程,确定待治理的特性,考虑到:,-顾客的需求,-当前及潜在的问题区域,-特性间的相互关系,确定测量系统,使不必要的变差最小,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,14,计量型把握图,X-R图平均值-极差图,目前通用的质量把握图表，广泛用于生产中的工序质量把握。,该把握图既可用于初始力气争论，也可用于工序质量把握，监控工序的稳定性。,QS9000要求作平均值-极差图必需满足：25组及100个数据(min)的根本条件。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,15,X-R图平均值-极差图的作法,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,16,计算出的数据分别画入图中,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,X-,图,R-,图,17,平均值图的计算,上限UCLX、中心CLX、下限LCLX；,CLX=X=X/k k为取值的组数,UCLX=X+A2R A2为系数,LCLX=X-A2R,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,18,极差值图的计算,上限UCLR、中心CLR、下限LCLR；,CLR=R=R/k k为取值的组数,UCLR=D4R D3、D4为系数,LCLR=D3R,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,19,系数表,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,20,把握图分析,工序处于稳定状态的标志是：,大多数点子靠近把握中心线；,极少数点子接近上、下把握限；,没有点子超出把握限。,假设工序中产生特殊，在把握图上就会消逝特殊波动。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,21,把握图的特殊波动,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,点超出把握限,连续7点在中心线同侧,22,把握图的特殊波动,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,连续7点上升或下降,波动过大,23,把握图的特殊波动,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,层状,连续14点中12点在中心线同侧,24,把握图的特殊波动,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,层状,连续11点中10点在中心线同侧,25,工序力气分析,Cpk=(T-2|X-M|)/6,T：公差范围,M：特性中心值,6=UCL-LCL,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,Cpk必需满足1.33min,26,机器力气分析,在争论机器力气时，必需保证除机器外的其他因素稳定的条件下连续采样。,Cmk=(T-2|X-M|)/6,T：公差范围,M：特性中心值,6=UCL-LCL,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,Cmk必需满足1.67min,27,排列图,排列图又称帕累托图或主次因素分析图。它是依据因果图说明众多因数中分析出最重要或最主要的因素。虽然它不能解决问题，但它能为解决问题供给重要的资料和信息，所以它是分析影响质量问题主次因素的有力的统计工具。,排列图是应用了“关键的少数，次要的多数”的原理，查找出产品的主要问题或影响产品质量主要因素的一种有效的统计方法。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,28,排列图的制作过程,1、收集数据,2、作缺陷分类统计表,按缺陷频次大小，将缺陷名称及频次依次填,入表中，并按表要求计算。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,序号,缺陷名称,频数,累积数,累积率%,1,2,3,4,5,6,7,合计,右前门/右前柱橡胶密封圈漏装,安全带螺母松动,右后门内饰板没压服,举升门窗密封条没压服,左后门缓撞块掉,举升门撞锁犯卡,其它,294,189,40,31,28,20,28,630,294,483,523,554,582,602,630,46.7,76.7,83,88,92.4,95.6,100,29,排列图的制作过程,3、绘制排列图,A、左纵坐标为频次，右纵坐标为百分数。横坐标标明缺陷工程。,B、按缺陷频次画出直方柱。,C、画排列图曲线,D、划分A、B、C类区80%以下为A区、80%-90%为B区、90%-100%为C区,4、分析A类因素为产品质量问题的主要缘由；B类为次要缘由；C类为一般缘由。质量问题的解决应从主要缘由入手。,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,30,SPC,STATISTICAL PROCESS CONTROL,31,