【2017年整理】SPC学习.doc

1.SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制 利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异 SPC能解决之问题 1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。 2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。 3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。 4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。 5.改善的评估：制程能力可作为改善前后比较之指标。 利用管制图管制制程之程序 1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。 2.制订操作标准。 3.实施标准的教育与训练。 4.进行制程能力解析，确定管制界限。 5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。 6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。 7.绘制制程管制用管制图。 8.判定制程是否在管制状态（正常）。 9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。 10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。 分析用管制图主要用以分析下列二点： (1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。 (2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。 －控制图的作用： 1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态； 2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。 应用步骤如下： 1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等； 2.选用合适的控制图种类； 3.确定样本容量和抽样间隔； 4.收集并记录至少20～ 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据； 5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等； 6.计算各统计量的控制界限； 7.画控制图并标出各样本的统计量； 8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态； 9.决定下一步的行动。 应用控制图的常见错误： 1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作； 2.在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图管理工作； 3.用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线； 4.仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用； 5.不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常； 6.当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线； 7.画法不规范或不完整； 8.在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。 ●分析用控制图 应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数 特点： 1、分析过程是否为统计控制状态 2、过程能力指数是否满足要求？ ●控制用控制图 等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控制用控制图。应用过程参数判断 SPC的作用 1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。 1. 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 2. 质量管理学科有一个非常重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证它们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。保证预防原则实现的科学方法就是：SPC (统计过程控制) 与SPD (统计过程诊断)。 SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在于“P（Process，过程）” 产品质量具有变异性 “人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）” 变异具有统计规律性 随机现象T统计规律 随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。 管制和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异系属于机遇性或非机遇性，以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。 解析用控制图 决定方针用? 制程解析用? 制程能力研究用? 制程管制准备用? 管制用控制图 追查不正常原因?