文档介绍：第一章 SPC 与SPCD工程绪论(一)
1、什么是SPC?
SPC --Statistical Process Control (统计过程控制)
含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到保证产品质量的目的。
统计技术----数理统计方法。
2、SPC的作用
预防: 判断过程的异常,及时告警。
3、SPC的缺点
不能告知异常是由什么因素引起的和发生于何处,即不能进行诊断。
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(二)
2、什么是SPCD?(新概念)
SPCD-- Statistical Process Control and Diagnosis (统计过程控制与诊断)
含义--利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控与诊断,从而达到缩短诊断异常的时间、以便迅速采取纠正措施、减少损失、降低成本、保证产品质量的目的。
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(三)
3、为什么要学习SPC和SPCD工程(一)?
时代的需要:21世纪是质量的世纪,提出超严质量要求,是世界发展的大方向。
如电子产品的不合格品率由过去的百分之一、千分之一、降低到百万分之一(ppm, parts per million),乃至十亿分之一(ppb, parts per billion)。
科学的要求: 要保证产品质量、要满足21世纪超严质量要求就必须应用质量科学。
生产控制方式由过去的3控制方式改为6控制方式。
3 X 10-3,
6 X 10-9
后者比前者降低了: X 10-3 / X 10-9= X106 即一百三十五万倍!
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(四)
3、为什么要学习SPC和SPCD工程(二)?
3控制方式与6控制方式的比较:
第一章 SPC 与SPCD工程绪论(五)
4、开展SPC与SPCD工程的步骤
培训SPC
正态分布等统计基础知识
品管七工具:调查表、分层法、散布图、排列图、直方图、因果图、控制图
过程控制网图的做法
过程控制标准的做法
确定关键质量因素
对每道工序,用因果图进行分析,造出所有关键质量因素,再用排列图找出最终产品影响最大的因素,即关键质量因素;
列出过程控制网图,即按工艺流程顺序将每道工序的关键质量因素列出
制订过程控制标准
对过程进行监控
对过程进行诊断并采取措施解决问题
第二章控制图原理(一)
1、什么是控制图
对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。
控制图的组成
UCL(Upper Control Limit) 上控制限
LCL(Lower Control Limit) 下控制限
CL (Central Line)中心线
按时间顺序抽取的样品统计量数值的描点序列
第二章控制图原理(二)
2、统计观点
----现代质量管理的基本观点之一
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。
第二章控制图原理(三)
3、基础知识
(1)、直方图
分组、统计、作直方图
具体步骤
1、找出最大值和最小值,确定数据分散宽度
数据分散宽度=(最大值最小值)
2、确定组数
k n
3、确定组距
h=(最大值最小值)/组数
4、确定各组的边界
第一组的组下限=最小值最小测量单位的一半
第一组的组上限=第一组的组下限+组距=第二组的组下限
第二组的组上限=第二组的组下限+组距=第三组的组下限,依此类推。
5、确定各组的频数
6、作直方图
7、对直方图的观察: 特点, 中间高、两头低、左右对称
第二章控制图原理(四)
3、基础知识
(2)、正态分布(Normal Distribution)
当抽取的数据个数趋于无穷大而区间宽度趋向于0时,外形轮廓的折线就趋向于光滑的曲线,即:概率密度曲线。
特点:面积之和等于1。
fN (x; 2 , µ ) = (1/ 2)exp(- (x- µ) 2 /2 2 )
两个重要的参数:
µ (mu)--- 位置参数和平均值(mean value) ,表示分布的中心位置和期望值
(sigma) --- 尺度参数,表示分布的分散程度和标准偏差(standard deviation),
两个参数的意义
µ (mu)---反映整体的综合能力
(sigma) --- 反映实际值偏离期望值的程度,其值越大,表示数据越分散。
它们之间是互相独立。
质量管理中的应用
不论µ 与取值如何,产品质量特性落在[µ 3, µ +3]范围内的概率