SPC制程管制基础教育课件.pptx

《SPC制程管制基础教育课件.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPC制程管制基础教育课件.pptx（38页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、目录SPC制程管理意义及方法制程管理意义及方法1SPC管制管理中误区管制管理中误区4CPK计算及管理计算及管理2X-R管制图的做法管制图的做法3SPC制程管理目的意义制程管理目的意义受控状态信息反馈控制分析过程达到受控制的状态.做到“预防问题的产生”和“减少浪费”利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC：全称Statistical Process Control，称为“制程过程统计”SPC：是一种借助数理统计方法数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发

2、现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。SPC目的：过程达到受控制的状态.做到“预防问题的产生”和“减少浪费”信息获取统计分析决定质量价格确定工序能力决定生产过程质量改进SPC制程管理的方法制程管理的方法SPC：是利用质量控制图来获取相关信息，这些简单图表反馈以下内容：质量控制图点击添加文本点击添加文本点击添加文本SPC诞生SPC起源起源1924年，休哈特（W.A.Shewhart）博士绘制了第一张的SPC控制图，并于1931年出版了“加工产品品质的经济控制”（Economic Control of Quality ofMa

3、nufactured Products）之后，SPC应用于各种制造过程改善便就此展开SPC定义SPC是一种用来分析数据的科学方法，并且利用分析结果来解决实际的问题。只要问题能以数字表示，就可以应用SPC来分析。由于原料、设备、气压、操作员生理、心理等不同，一般收集的资料都会有变动的现象，将这些数据画在图上，抽样值在某个范围中上下变动。SPC原理1. 被量测出的产品品质特性均是由于某些偶然因素所造成的结果。2. 某些“偶然因素下的一致现象”，是任何制造和检验的架构下所固有的。3. 在这固有之“一致现象”的状态下的变动将无法找到原因。4. 在该状态外的变动原因，则是可被发现而加以改正的SPC制程图

4、的基本原理制程图的基本原理变异SPC制程图：主要基于“变异”这个特点而产生的。原因：任何系统中都存在变异,因此没有任何两件成品是完全相同的随机性变异随机性变异特殊性变异特殊性变异过程中变异是不在管制状态下的非随机原因,其产品分配亦无固定分配.特点（占15%）过程中的变异是变统计管制状态下,其产品是完全有固定的分配, 即分配位置,分配散布及分配形状三种.特点（占85%）备注：特殊性变异不可由简单的统计技术分析而得.一般称为局部问题的对策.这类原因约占过程问题的15%.SPC制程能力调查制程能力调查1、了解要调查的质量特性与调查范围并收集数据步骤四步骤三制程能力调查步骤一步骤二2、确定制程是处于稳

5、定的状态步骤一步骤二3、计算制程能力指数4、判断制程能力是否足够,如不足时则加以改善制程能力调查的意义制程能力调查的意义：利用系统方法包括管制图,直方图,次数分布图等手法,对制程作有系统性的研究,以求发现制程进行的状况，对任何不正常的情况加以研究而测定其原因是机遇原因和非机遇原因,采取对策加以消除,将非机遇原因消除后,只存在机遇原因的制程状况即所谓的制程能力.1324科学的方法：科学的方法：使用统计学的方法，来保证预防预防原则的实现全员参与：全员参与： 不仅仅是依靠少数 质量管理人员全局性、整体性：全局性、整体性：从整个过程、整个体系出发来解决问题预见性预见性：能判断整个过程的异常，及时报警S

6、PC制程管理特点制程管理特点SPC制程管理特点：有如下四点设定管制项目标准值的目的，就是希望以该值制造出来的各种产品的实际值，能以该标准值中心，成左右对称的常态分配，而制造时也应以标准值为目标。补充：工程准确度（Ca）评价目的就在于衡量制程平均与标准的一致程度，有时工程准确度指数又称为正确度指数。分析阶段SAC制程管理实施监控阶段准备阶段生产要素点检（无异常）SPC制程管理的实施制程管理的实施生产准备（原料、劳动力 设备、测量系统）数据收集（生产测量数据）数据分析（利用控制图、直方图、进行过程能力分析、生产过程稳态分析）原因查找（出现不能满足时需进行不良原因查找并改进）控制图监控（根据分析阶段

7、的结果确定控制图，并进行实时监控）失控原因查找改善（监控中出现波动，需查找原因并消除其影响）SPC应用流程应用流程根据上文中各个阶段的内容，我们在SPC实施的方式中拟定其应用流程：SPCSPC控制图的分类控制图的分类根据数值的特点,可分为计量值数据和计数值数据,SPC管制图亦可分为计量值控制图和计数值控制图. 计量值:其特点可以连续读取数据,如:长度,重量等. 计数值:其特点是不可连续读取这些数据,只可读取整数,如不合格个 数,缺点数. 1.计量控制图 Xbar-R (X-R):平均值与全距控制图. X-R:中位数与全距控制图. Xbar-S(X-S):平均值与标准差控制图. X-Rm:各别值

8、与移动全距控制图 2.计数值控制图 P-chart:不良率控制图 Pn-chart:不良数控制图 C-chart:缺点数控制图 U-chart:单位缺点数控制图 目录SPC制程管理意义及方法制程管理意义及方法1SPC管制管理中误区管制管理中误区4CPK计算及管理计算及管理2X-R管制图的做法管制图的做法3单边规格：只有规格上限和规格中心或只有下限或规格中心的规格;如考试成绩不得低于80分，或浮高不得超过0.5mm等；此時數據越接近上限或下限越好双边规格：有上下限與中心值,而上下限與中心值對稱的规格；此时数据越接近中心值越好；如BF后焦规格 2.80.2mm;USL (Upper Specifi

9、cation Limit):即規格上限;如2.8+0.2LSL (Low Specification Limit): 即規格下限;如2.8-0.2C (Center Line）：规格中心;（如上例中心值为2.8）X=(X1+X2+ +Xn)/n 平均值；(n為樣本數)T=USL-LSL：即規格公差；（如上例，公差为0.4）（sigma）：数据的标准差 (Excel中的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差() )与Cpk相关的几个重要概念1n2)X(Xn.2)X(X22)X(X1制程准确度制程准确度CaCa一、 工程能力分析:制程准确度CaCa(capability of accurac

10、y): 指来自生产中产品数据的实绩平均值(X)与规格中心值( ) 其间偏差的程度. 实绩平均值-规格中心值 X- T=USL-LSL=规格上限-规格下限=规格公差 /Ca/值越小越好,分4个等级评价,若为单边规格,无法计算Ca值.规格公差/2T/2等级Ca值A级/Ca/12.5%B级12.5%/Ca/25%C级25%1.67A+工序能力过高,粗活精作,不经济.1.缩小公差.2.允许较大外来波动.3. 改用成本低的設備等.1.67Cpk 1.33A工序能力足够,当Cpk=1.33时为理想状态.1.允许一定程度的外来波动.2.简化检验工作.1.33Cpk1B工序能力尚可,但会有不良发生.须用控制图

11、(如X-R管制图),加强管理.1Cpk0.67C工序能力不足.1.原因分析,采取对策,缩小标 准差.2.在不影响产品性能下,放大 公差.Cpk0.67D工序能力差.1.不能生产,必须改善工艺2.对产品全检.Cpk公式总结公式总结项目5月15日5月16日5月17日5月18日5月19日5月20日5月21日5月22日5月23日5月24日规格上限USL0.730 0.730 0.730 0.730 0.730 0.730 0.730 0.730 0.730 0.730 规格下限LSL0.670 0.670 0.670 0.670 0.670 0.670 0.670 0.670 0.670 0.670

12、MAX0.719 0.715 0.729 0.718 0.718 0.715 0.725 0.721 0.000 0.000 MIN0.680 0.677 0.680 0.677 0.681 0.684 0.673 0.685 0.000 0.000 AVE(X)0.702 0.703 0.701 0.701 0.700 0.701 0.706 0.700 #DIV/0!#DIV/0!10.714 0.702 0.690 0.712 0.703 0.698 0.697 0.711 20.704 0.698 0.682 0.703 0.689 0.691 0.720 0.687 30.706 0

13、.705 0.685 0.704 0.702 0.711 0.707 0.696 40.700 0.708 0.680 0.698 0.707 0.704 0.713 0.704 50.683 0.696 0.722 0.683 0.707 0.700 0.711 0.694 60.699 0.692 0.723 0.698 0.707 0.699 0.725 0.685 70.715 0.706 0.707 0.712 0.686 0.708 0.708 0.701 80.709 0.677 0.696 0.706 0.693 0.702 0.718 0.709 90.686 0.709 0

14、.684 0.684 0.704 0.684 0.704 0.708 100.707 0.711 0.690 0.706 0.701 0.709 0.704 0.721 110.690 0.714 0.690 0.718 0.688 0.704 0.690 0.695 120.710 0.701 0.698 0.691 0.699 0.712 0.709 0.698 130.716 0.702 0.706 0.708 0.695 0.698 0.673 0.715 140.709 0.696 0.689 0.684 0.709 0.694 0.690 0.698 150.689 0.714 0

15、.724 0.700 0.685 0.693 0.704 0.708 160.702 0.715 0.717 0.686 0.705 0.706 0.713 0.694 170.681 0.707 0.693 0.707 0.696 0.709 0.702 0.693 180.709 0.714 0.708 0.716 0.709 0.704 0.721 0.688 190.691 0.709 0.716 0.709 0.694 0.709 0.724 0.694 200.719 0.702 0.702 0.691 0.718 0.715 0.718 0.712 210.708 0.700 0

16、.716 0.706 0.704 0.692 0.709 0.699 220.708 0.709 0.706 0.706 0.693 0.699 0.710 0.696 230.680 0.701 0.694 0.677 0.697 0.712 0.707 0.703 240.697 0.710 0.686 0.694 0.712 0.695 0.723 0.686 250.710 0.703 0.694 0.710 0.696 0.700 0.697 0.702 260.702 0.703 0.705 0.700 0.705 0.687 0.701 0.712 270.700 0.693 0

17、.711 0.693 0.687 0.707 0.693 0.695 280.710 0.701 0.729 0.695 0.703 0.698 0.701 0.718 290.701 0.694 0.689 0.710 0.712 0.699 0.704 0.704 300.699 0.698 0.707 0.710 0.681 0.687 0.687 0.685 规格中心值C0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 0.700 规格公差值T0.060 0.060 0.060 0.060 0.060 0.060 0.060 0

18、.060 0.060 0.060 标准偏差0.0106360.0081620.0139560.0107120.0091680.0081360.0120640.009926_Ca 0.060 0.100 0.043 0.019 -0.014 0.029 0.203 0.012 _ _ Cp0.9401.2250.7170.9341.0911.2290.8291.008_CpkCpk0.8840.8841.1031.1030.6850.6850.9160.9161.0751.0751.1941.1940.6600.6600.9950.995_ _ _6511 G16511 G1厚度实例厚度实例Cp

19、k和制程良率換算目录SPC制程管理意义及方法制程管理意义及方法1SPC管制管理中误区管制管理中误区4CPK计算及管理计算及管理2X-R管制图的做法管制图的做法3计算计算X-RX-R管制图的管制限管制图的管制限 基本概念 X:每组样本数的平均值 R:每组样本数的全距 (R=Xmax-Xmin) X:所有样本数的总平均值 R:所有组样本的全距平均值. (备注:每组样本数10个较好.) 1.X管制图 中心线:CL=X 管制上限:UCL=X+A2R 管制下限:LCL=X-A2R 2.R管制图 中心线 :CL=R 管制上限:UCL=D4R 管制下限:LCL=D3R 管制线计算参数管制线计算参数N2345

20、678910D43.272.57 2.282.112.00 1.921.861.821.78D3*0.080.140.180.22A21.881.02 0.730.580.48 0.420.370.340.3101020403首先要对工序进行分析，收集生产条件（包括人、机、料、法、环、测）比较稳定和有代表性情况的一批数据（50个，5或6的倍数）X-RX-R管制图的作法管制图的作法每5或6个数据一组计算其平均值X，极差R（一组数据中最大值和最小值之差） 计算X值的平均值X作为X图中心线（CL）以及极差R的平均值R作为R图中心线，对X图取上控制线（UCL）= CL值+A2R,下控制线（LCL）=

21、CL值-A2R对R图，取上控制线（UCL）= D4R计算制程标准度Ca值,制程精密度Cp值和制程能力指数Cpk值，进行制程能力检讨X-RX-R管制管制图实例图实例管制图判断管制图判断管制状态判断 1.管制状态: 1.1多数点集中在中心线附近. 1.2少数点落在管制限附近. 1.3点之分布呈随机状态,无任何规则可循. 1.4没有点超出管制界限之外. 2.非管制状态: 2.1点在管制界限的线外(或线外). 2.2点在管制界限的线内,但呈特殊排列. 3.只有在下列情况下本期管制实绩才可作为后期管制 界限. 3.1连续25点以上出现在管制界限内时. 3.2连续35点中出现在管制界限以外的点为超过1点时

22、. 3.3连续100点中出现在管制界限以外的点为超过2点时.制程异常制程异常1.点在中心线单侧连续出现7点以上时;2.点在中心线单侧出现较多时: 2.1连续11点中至少有10点; 2.2连续14点中至少有12点; 2.3连续17点中至少有14点; 2.4连续20点中至少有16点. 3.连续7点依次上升或下降; 4.点接近界限,在2与3间: 4.1连续3点中有2点以上; 4.2连续7点中有3点以上; 4.3连续10点中有4点以上; 5.点出现周期性变动: 6.连续15点以上出现在1期间时; 7.变幅突然变大或变小.图例一：超出控制界限的点：出现一个或多个点超出任何一个控制界限是该点处于非受控控状

23、态的主要证据UCLCLLCL异常异常说明控制限计算或描点错误；零件分布宽度变大或变小；测量系统已改变(如：不同的检验员、量具、分辨力不适用)。异常异常图例说明图例说明图例二：有下列现象之一即表明过程已改变 如：连续7点位于中心线的一侧 连续7点上升(后点等于或大于前点)或下降。UCLCLLCLn输出值的分布宽度增加(减小)或是由于过程中的某个要素变化；n测量系统改变；异常异常图例说明图例说明图例三：明显的非随机图形：应依正态分布来判定图形，正常应是有2/3的点落于中间1/3的区域。UCLCLLCLn控制限或描点已计算措或描错；n数据已经过编辑；异常异常图例说明图例说明目录SPC制程管理意义及方

24、法制程管理意义及方法1SPC管制管理中误区管制管理中误区4CPK计算及管理计算及管理2X-R管制图的做法管制图的做法31ONETWO没能找到正确的管制点,不知道哪些点要用管制图进行管制,花费大量的时间与人力,在不必要的点上进行管制.SPC只应用于重点的尺寸（特性的）.那么重点尺寸性能如何确定呢?通常应用FMEA的方法,开发重要管制点.(如果客户有指明,依客户要求即可);实施SPC的过程中常见的十大误区不抓重点不抓重点1不抓重点不抓重点2测量工具不适宜测量工具不适宜没有适宜的测量工具.计量值管制图,需要用测量工具取得管制特性的数值.管制图对测量系统有很高的要求.通常,我们要求GR&R不大于10%

25、.而在进行测量系统分析之前,要事先确认测量仪器的分辨力,使用正确的测量仪器，否则,管制图不能识别过程的变异.而很多工厂勿略了这一点,导致做出来的管制图没办法有效的应用,甚至造成误导;1THRFOR没有解析生产过程没有解析生产过程,直接进行管直接进行管制制.管制图的应用分为两个步骤:解析与管制.在进行制程管制之前,一定要进行解析.解析是目的、是确定制程的稳定性,进而是可预测的,并且看过程能力是否符合要求.从而了解到过程是否存在特殊原因、普通原因的变差是否过大等致关重要的制程信息。制程只有在稳定，并且制程能力可以接受的情况下，方才进入管制状态。实施SPC的过程中常见的十大误区3忽略解析过程忽略解析

26、过程4解析与管制脱节解析与管制脱节在完成制程解析后，如果我们认为制程是稳定且制程能力可接受的，那么，就进入管制状态。制程控制时，是先将管制线画在管制图中，然后依抽样的结果在管制图上 进行描点。那么，管制时管制图的管制线是怎么来的呢？管制图中的管制线是解析得来的，也就是说，过程解析成功后，管制线要延用下去，用于管制。很多工厂没能延用解析得来的管制线，管制图不能表明过程是稳定与受控的。1FIRSIX管制图所反应的是“过程”的变化。生产的过程输入的要项为5M1E（人、机、料、法、环、量），5M1E的任何变化都可能对生产出来的产品造成影响。如果这些变动会引起产品平均值或产品变差较大的变化，那么，这些变

27、化就会在XBAR图或R图上反映出来，我们也就可以从管制图上了解制程的变动。发现有变异就是改善的契机，而改善的第一步就是分析原因，我们可以查找管制图中记录的重大事项，就可以明了。所以，5M1E的任何变化，我们都要记录在管制图中相应的时段上。实施SPC的过程中常见的十大误区5管制图未记录重大事项管制图未记录重大事项6不理解不理解XBAR图与图与R图的含义图的含义当我们把XBAR-R管制图画出来之后，我们到底从图上得哪些有用的资讯呢？首先，这两个图到底先看哪个图？R反应的是每个子组组内的变差，它反映了在收集数据的这个时间段，制程所发生的变差，所以他代表了组内固有的变差；XBAR图反映的是每个子组的平

28、均值的变化趋势，所以其反映的是组间的变差。组内变差可以接受时，有明分组是合理的；组间变差没有特殊原因时，表明我们在一段时间内，对过程的管理是有效的、可接受的。所以，我们一般先看R图的趋势，再看XBAR图。1SEVEIG当产品设计出来之后，规格线就已经定下来了；当产品生产出来后，管制图的管制线也定出来了。规格线是由产品设计者决定的，而管制线是由过程的设计者决定的， 管制线是由过程的变差决定的。管制图上点的变动只能用来判断过程是否稳定受控，与产品规格没有任何的联系，它只决定于生产过程的变差。当西格玛小时，管制 线就变得比较窄，反之就变得比较宽，但如果没有特殊原因存在，管制图中的点跑出管制界线的机会

29、只有千分之三。而有些公司在画管制图时，往往画蛇添足，在管制图上再加上上下规格线，并以此来判产品是否合格，其实没有必要的。实施SPC的过程中常见的十大误区7管制线与规格线混淆管制线与规格线混淆8不理解管制图点变动意思不理解管制图点变动意思我们常常以七点连线来判定制程的异常，也常用超过三分之二的点在C区 等法则来判断制程是否出现异常。如果是作业员，只在了解判定准则就好了；但作为管理人员，如果不理解其中的原委，就没有办法对这些情况作出应变处理。判定法则都是从概率原理作出推论的。比如，我们知道，如果一个产品特性值呈正态分布，那么，点落在C区的概率约为4.5%，现在有三分之二的点出现在4.5%的概率区域

30、里，那就与正态分布的原理不一致了，不一致也就是我们所说的异常。1NINTEN大部分公司的管制图都是应客户的要求而建立，所以，最多也只是用于侦测与预防过程特殊原因变异的发生，很少有用于过程改善的。其实，当管制图的点显示有特殊原因出现时，正是过程改善的契机。如果这个时候我们从异常点切入，能回溯到造成异常发生的5M1E的变化，问题的症结也就找到了。用就管制图进行改善时，往往与分组法、层别法相结全使用，会取得很好的效果。实施SPC的过程中常见的十大误区9未将管制图用于改善未将管制图用于改善10忽略全员参与忽略全员参与管制图是品管的事情.SPC 成功的必要条件，是全员培训。每一位员工都要了解变差、普通原因、特殊原因的观念，与变差有关的人员，都要能看懂管制图。如果缺乏必要的培训，管制图最终只会被认为是品管人员的事。过程的变差及产品的平均值并不由品管决定，变差与平均值更多的是由 生产过程设计人员及调机的技术人员所决定的。如果不了解变差这些观念，大部分人员都会认为：产品只要合符规格就行了！显然，这并不是SPC的意图。所以，只有品管在关注管制图是远远不够的， 我们需要全员对管制图的关注