SPC基础管理知识.pptx
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1、 品管方法歷程品管方法歷程 SPC興起的背景興起的背景 什麼是什麼是SPC SPC基本觀念基本觀念 SPC的的控制圖控制圖應用應用 SPC推行具體步驟推行具體步驟 SPC認識誤區的剖析認識誤區的剖析一一. 品管方法歷程品管方法歷程1234563.42336,210690,000300,80066,807Average Company一般公司一般公司Best in class世界標竿公司世界標竿公司產品檢查產品檢查產品管制產品管制製程管制製程管制品管品管7手法手法(5S、QCC、ISO9001:2000)管理改善管理改善(PDCA)一般公司一般公司THREE SIGMA改善改善技術改善技術改善(
2、MAIC)世界標竿公司世界標竿公司SIX SIGMA改善改善方法方法管制管制試驗計試驗計劃與劃與制制程程結合結合試驗計試驗計劃與劃與設設計計結合結合產品管制產品管制最佳化最佳化設計管制設計管制最佳化最佳化二二. SPC興起的背景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
3、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沃尔特.休哈特博士於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的宗旨三三. . 什麼是什麼是SPCSPCStatistical Process Control規格規格 制程制程USLU
4、CL SLCLLSLLCL s aCa Cp Cpk群體群體 樣本樣本 X bar xN n R計量值:計量值:均值極差圖均值極差圖 s規格標准差圖規格標准差圖直方圖直方圖計數值:計數值:P不良率圖不良率圖C缺點數圖缺點數圖柏拉圖柏拉圖四四. SPC 的基本觀念的基本觀念世上沒有任何兩件事.人員.產品是完全一樣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SPC 源自統計學的應用定義主要統計學名詞舉例說明 定義定義 為了解被為了解被调调查查群體群體的某些隱含的特性,運用的某些隱含的特性,運用合理的抽樣方法從被調查群體中取得適當的合理的抽樣方法從被調查群體中取得適當
5、的樣本樣本,通過研究樣本來發現群體的特性通過研究樣本來發現群體的特性! 統計學是科學的統計學是科學的以偏概全以偏概全的方法的方法一葉知秋一葉知秋(黄色叶子)(黄色叶子)春霧雨春霧雨 夏霧熱夏霧熱 秋霧太陽秋霧太陽 冬霧雪冬霧雪送禮物送禮物(一次代表一年)(一次代表一年)主要統計學名詞主要統計學名詞群體群體於制造業而言,通常指在同一生產條件下於制造業而言,通常指在同一生產條件下符合特定要求的符合特定要求的所有所有個體的集合個體的集合! 也可稱為批也可稱為批量量,記為記為N樣本樣本 於群體中抽樣而得的於群體中抽樣而得的部份部份個體的集合個體的集合! 記記為為 n群體平均值群體平均值 X bar 樣
6、本平均值樣本平均值 群體標准差群體標准差 x 樣本標准差樣本標准差R 全距全距概率概率(六合彩六合彩) 正態分布正態分布 在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈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常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交相交 曲線下的面積總和為曲線下的面積總和為 1正態分布基本知識正態分布基本知識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:舉例說明:機螺絲直徑直方圖 直方圖趨近光滑曲線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
7、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 1內的概率為 P(-1X +1) = 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12X(a)12,1=2不同的常態分配不同的常態分配1=2X(b)1=2,1212不同的常態分配不同的常態分配2X(b)12,121藍色代表規格分佈形態紅色代表實際制程分佈
8、形態五五. . SPC的的控制圖控制圖應用應用 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。 控制圖原理的兩種解釋控制圖原理的兩種解釋控制圖原理的第一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。 中心線C區+2+1+3B區A區管制下限管制上限A區B區規格範圍超過管制上限,超過管制上限
9、,為不可接受區域為不可接受區域在管制界限內,在管制界限內,為可接受區域為可接受區域 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。 兩類錯誤兩類錯誤 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
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