文档介绍：统计过程控制
Statistical Process Control
(S P C)
通过学****和使用SPC,能解决如下问题:
:有效的抽样控制,不用全数检验,不良率和成本得
以控制。使过程稳定,能掌握质量、成本与交期。
:过程的异常趋势可实时对策,预防整批不良,以减
少浪费。
:作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参
考。
:估计机器能力,可妥善安排适当机器生产适
当零件。
:过程能力可作为改善前后比较之指南。
目录:
一、SPC概述
二、质量管理七大统计工具
三、SPC常用的相关术语
四、控制图的基本特征
五、控制界限的构成
六、控制图的原理
七、常用控制图的种类
一、统计过程控制(SPC)概述
2018/3/19
1、统计过程控制(SPC)的概念:
指 Statistical Process Control (统计过程控
制)的英文简称。
S ( Statistical )统计
P ( Process )过程
C ( Control )控制
2、统计过程控制(SPC)的定义:
使用诸如控制图等统计技术来分析制造过程或其输
出,以便采取适当的措施,为达到并保持统计控制
状态从而提高或改进制造过程能力。
3、统计过程控制(SPC)的目的:
为了解制造过程以及改善制造过程,藉由对制造
过程能力的分析/评估使其有量化数据/资料。以供作
为产品设计/开发和制造过程设计/开发及其改进、选
择材料、操作人员或作业方法的依据和参考,持续改
进产品质量和服务的价值,达到顾客满意。
4、SPC 实施的范围:
新产品和常规产品(包括老产品和旧产品)中,
顾客要求和公司确定的产品和过程特殊特性。
二、质量管理七大统计工具:
1. 检查表(Check Sheet或Cheek List;亦称点检表或查检表):
指使用简单易于了解的标准化表格或图形,只需填入规定的检查
记录,再加以统计汇整其数据,即可提供量化分析或比对检查用
的统计分析的图表称为检查表。
锻造不良检查统计表
2. 层别法(Stratification;亦称分层法):为区分所搜集的数据,因
各种不同的特征对结果产生的影响,而以各种特征加以分类、统计所
采用的统计分析的方法称为层别法。层别法的应用,主要是一种系统
概念,即在于要想把相当复杂的资料进行处理,应懂得如何把这些资
料加以有系统、有目的的进行分门别类的归纳及统计。
表一焊接同轴度调查表(人员分类)
表二焊接同轴度调查表(涨套分类)
3. 散布图(Scatter Diagram;亦称相关图):用来分析两个相对应变
量(一组成对的数据)之间是否存在某种相互作用或影响的相关性,
称为散布图。这种成对的数据或许是“特性—要因”、“特性—特
性”、“要因—要因”。
强正相关
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
0
0
0
0
弱正相关
弱负相关
强负相关
4. 柏拉图(Pareto Diagram;亦称排列图或ABC图或ABC分析法):根据所收集的数据,按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生的位置等不同区分标准而有系统地加以整理、分类,并计算出各项目别所产生的数据(如不良率、损失金额等)及所占的比例,再依照其大小顺序排列,再加上累积值的图形所采用的统计分析的方法称为柏拉图。
ABC图:从柏拉图可看出哪一项目有问题,其影响度如何,以判断问题之症结所在并针对问题点采取改善措施。亦即指用从影响质量特性的诸多因素中,找出主要因素的有效方法,故称为ABC图或主次因素分析图或ABC分析法。因柏拉图的项目别排列是按大小顺序进行的,故又称为排列图。
ABC分析法:重点强调对于一切事务,依其价值的大小而付出不同的努力,以获得效果。亦即指柏拉图分析前面2—3项重要项目之控制。
排列图:一种用于解决问题的简单工具,按照对成本或总变差的影响程度对各种潜在的有问题区域或变差源进行排序。一般情况下,大多数的成本(或变差)是由于少量原因造成的,所以解决问题的精力最好优先集中在少量关键的原因上,而暂时忽视多数不重要的原因。
柏拉图是美国品管大师裘兰博士(Joseph Juran)将劳伦兹曲线(美国经济学者M . O. Lorenz)运用于品管上,同时创造出“Vital Few Trivial Many”(重要的少数、锁细的多数)的见解,并利用意大利经济学家柏拉图()的
统计图加以延伸所创造出来的。