文档介绍：统计制程管制 Statistical Process Control
统计制程管制 Statistical Process Control
湖南Vary 陈世平
统计制程管制
使用统计方法来分析一个生产过程的结果,方便采取适当的行动以确保产成进入统计管制状态。并能进一步改善程序能力。
湖南Vary 陈世平
SPC之精义
(一)它是持续改善的工具
(二)"S″代表著统计的资料与统计分析方法
(三)"P″代表著产品规划与现阶段之制程能力
(四)"C″代表著控制产品品质在要求之规格公差内
(五)它的意图在缩小变异与降低成本
(六)SPC持续改善活动的四个要因:
13>.教育和训练
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SPC之目标与主要因素
创造客户
世界品牌产品
百分百可靠度
零缺点
生产力与品质
的持续改善
SPC→降低变异
教育训练
全员参与
和标准化
品质改善团队
使用统计手法
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SPC之涵盖范围
作程
量测
方法
人力
机器
材料
环境
制程
品质
设计品质
调整改善
品质衡量
与鉴定
分析
品质变异
之原因
一般原因
异常原因
(一)整个制程之掌握(三)分析和发现品质变异原因
(二)作程绩效之情报取得(四)调整与改善在作程上
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使用SPC之流程
掌控品质之
平均值与变异
发现资料分析
与问题源发现
实验设计寻找
最适条件
主要统计手法
管制图、制程能力值、各种图形
平均值与变异之检定与推定
QC七工具、相关与回归分析
可靠度分析、多变量解析
统计检定与推定
变异数分析、回应图分析、回归和预测
制程技术与设备、改良之研究
规划与执行
是否解决
了变异?
是否解决
了变异?
是否发生
品质变异
?
No
Yes
Yes
No
Yes
No
SPC之功能
湖南Vary 陈世平
步骤:
1、绘制制造程序流程图
2、找出关健程序
3、确认程序参数及指定公差
4、确定制程能力
5、管制关键程序的变数
6、绘图以示察表现及能力
SPC 展开法
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基本统计概念
品质管制是以统计学为基础而发展的一种学问,所以要做品质管制时,必须充分理解的对统计学的基本观念及其方法,否则所做出的品质管制,必定会流於形式及不合实际的东西。
湖南Vary 陈世平
数据的性质
所收集的任何数据,一定不可能得到全部都相同的数值。必定多少带有差异,假如所得到的数据,其数值都完全相同,一点差异都没有,这很可能是假的数据,或经过修改的数据,所以像这种没有差异的数据,对我们来说,用处很少的。
检讨数据时,我们最好是根据一种任何人都可同意的规则,然后依照这种规则来处理数据,统计学就是以或然率为基础,规定一种合理的规则来处理数据。
一般我们所得到的数据为:测定值=真值+误差
误差发生的原因:
(1)虽用同一测定器,同一测定者重覆测定同一样本,也会发生重覆误差。
(2)如果不同测定器测定同一样本时,会发生测定器间的误差。
(3)如果用不同测定人员测定同一样本时,会发生测定者间的误差。
(4)虽然同样一批物品,因所抽样本的不同而发生抽样误差。
湖南Vary 陈世平
数据的性质(续I)
所以我们所获得的数据中,一定包括各种不同原因所引起的误差。
测定值=真值+同一测定器同一测定者因重覆测定的误差
+测定器间的误差
+测定者间的误差
+抽样误差
(1)、(2)、(3)合起来总谓之测定误差,可简写为
测定值=真值+测定误差+抽样误差
因为我们能力有限,所以不管如何严密的测定,都无法在同一条件下重覆测定。换言之,我们总在不同条件下测定,所以希望得到完全带有再现性的测定值是不可能的。
我们应该承认——
(1)我们不可能得到完全相同的数据,所以数据带有差异是当然的。
(2)我们所获得的数据,只不过是从可以想像得到的无限次重覆测定的数据群之中的几次例子而已。
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母集团与样本
以样本数据为根据而希望加以处置的对象,谓之母集团(Population)。
为某种目的而由母集团抽取的一部份,谓之样本(Sample)。
图1-1
抽样检验推定群体的品质
以群体批为母集团时,这群体的组成个数是有限的,所以我们称这种群体批为有限母集团(Finite Population)。
湖南Vary 陈世平
母集团与样本(续I)
图1-2
制程管制制程解析实验计画
因自同一条件下可生产无限个制品