SPC统计过程控制-新版new课件.ppt
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1、2023年3月25日星期六,SPC统计过程控制-新版new,【咨询师简介】,汤 锋(tom)苏州卓一企业管理顾问有限公司 高级咨询师 IRCA注册审核员擅长业务:ISO9000,ISO14000,QS9000 OHSAS18000,ISO/TS16949等 体系咨询 企业运营系统改善 品质管理及统计工具“5S”及现场管理 生产管理 企业中层干部培养,2,一、课程目的,1使学员建立基本的SPC统计理论基础与品管概念,以结合专业知识应用于日常的品管作业;2使学员学习活用基本的直方圆、柏拉图、控制图(包括新型控制图)等方法,以改善与强化过程品管作业;3使学员掌握过程能力评估的方法,改善过程能力.,3
2、,二、课程大纲,一.SPC统计过程控制概论1.何谓统计过程控制 2.统计方法的意义 3.SPC的起源 4.SPC的基本原理 5.统计过程控制之意义6.SPC能解决过程之问题 7.SPC的特点二.SPC理论讲解1.过程控制基本理论 2.过程变异 3.常态分配等基础统计学理论介绍4.过程变异原因(普通原因/特殊原因分析),4,二、课程大纲,5.过程控制和过程能力介绍 6.统计过程控制之系统架构 7.控制图介绍8.计量型控制图介绍 a.平均值和全距控制图介绍 b.平均值-标准差控制图介绍 c.个别值与移动全距控制图介绍 d.中位数与全距控制图介绍9.计数型控制图介绍 a.不良率控制图介绍 b.不良数
3、控制图介绍,5,二、课程大纲,c.缺点数控制图介绍 d.单位缺点数控制图介绍 10.控制图上异常原因之分析检讨 11.直方图介绍 a.直方图的定义 b.直方图制作步骤与注意事项 c.直方图的运用与解析 12.柏拉图介绍 13.统计过程控制术语 a.过程能力分析介绍,6,二、课程大纲,b.过程能力指数(Ca/Cp/CPK)评估(Pp/Ppk)评估(Cmk)评估15.直方图实际演练 16.控制图使用实际演练三.其它类型控制图(新版)1.以概率为基础的控制图-类似预控图 a.停止灯/红绿灯控制图 b.预控图,7,二、课程大纲,2.小批量控制图 a.和名义尺寸不同或偏离Xbar-R控制图 b.标准化
4、Xbar-R控制图 c.标准化计数型控制图 3.可以探测微小变化的控制图 a.累积和控制图三.SPC推行实务介绍 1.SPC的导入流程 2.SPC的导入步骤 3.工业界导入SPC的困扰 4.SPC 的迷思,8,培训时间 2006年11月25-26日(六-日)9:0012:00 课程讲解讨论 中间休息2次各10分钟 12:0013:00 中餐 13:0016:00 课程讲解讨论 中间休息2次各10分钟,9,1、专心听讲(请手机调成“震动、静音”)。2、积极思维(杜绝“鱼眼”现象)。3、互动学习(敞开心胸,积极投入,但须避免“小儿多动症”)。4、些许自由(允许小磕睡、短时外出,但须保持安静)。5、
5、拒绝干扰(非紧急情况下,请勿接受干扰)。6、禁止在课室内吸烟。,小憩及用餐后请准时回到课室切勿流连忘返,课堂纪律,10,第一章 SPC统计过程控制概论,11,一何谓统计过程控制,统计过程控制:(Statistical Process Control)运用统计技术(主要为控制图、直方图、柏拉图等工具)对生产过程中信息和资讯(产品特性和重要过程参数)进行分析并将所得结论用于过程监控和改善预防的方法.简称SPC.,12,Statistical:(统计)以概率统计学为基础,用科学的方法分析数据、得出结论;Process:(过程)有输入-输出的一系列的活动;Control:(控制)事物的发展和变化是可预
6、测的;,13,二统计方法的意义,策划数据的收集,整理与解释资料,并据以导出结论或予以推广的过程,称为统计方法。阐述统计方法与理论的科学,即为统计学。上述统计方法,从全部资料中,抽取部分数据,对此部分数据的收集、整理,并将其结果加以解释,使不了解统计方法的人得以了解,并据以对全部资料作成结论,或推导出全部资料所蕴含的特性。,14,三.SPC的起源,工业革命以后,随着生产力的进一步发展,大规模生产的形成,如何控制大批量产品品质成为一个突出问题,单纯依靠事后检验的品质控制方法已不能适应当时经济发展的要求,必须改进品质管理方式。于是,英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的品质控制方法。1924
7、年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中,并发表了著名的“控制图法”,对过程变量进行控制,为统计品质管理奠定了理论和方法基础。,15,品质管理与统计方法,品质管理的发展阶段:操作员品管、领班品管、统计品管SPC、全面品管TQC、全面品质管理TQM,六大阶段。自第四阶段的统计品管SPC,Dr.Shewhart 博士(1924 年)发表制造产品品质的经济控制以后,统计方法即持续运用于品质管理中。举凡(1)市场分析(2)产品设计(3)可靠度规格,寿命/耐用性预测(4)过程控制/过程能力分析(5)品质水平/抽样检验计划之决定(6)数据分析/性能评估/缺点分析 等,均导入适当之统计方
8、法。,16,四.SPC的基本原理,波动无处不在;正常波动和异常波动;通过保持过程受控和稳态提高过程能力和品质水平.,17,3 原理,18,五.SPC的意义,全面、及时了解品质信息,信息共享;有效监测和预防,提高生产率;提高客户满意度,赢得更多客户;保持产品和服务品质的稳定性及进一步的持续改进;降低总的品质成本.,19,SPC的意义,有效监测与预防,管理控制图,实际的变化发生在此处,将导致在此处耗费时间查找原因,USL,UCL,20,“SPC就像房屋中的烟雾探测器:只要这种装置备有电池,并且被正确安置以及旁边有人监听,那么它就可以提前发出警报使你有足够时间阻止房屋起火”6 Sigma管理法 追求
9、卓越的阶梯,21,六.SPC能解决的过程问题,1.经济性:有效的抽样控制,不用全数检验,预估不良率,得以控制成本.使过程稳定,生产可以预测,而能掌握品质、成本、交期.2.预警性/时效性:过程的异常趋势可实时对策,预防整批不良,以减少浪费.直接由作业人员绘制控制图,提供一个可靠的资料,以决定何时应该采取对策,何时可以不必采取任何措施.3.分办共同原因与特殊原因:作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考.4.善用机器设备:估计机器能力,可妥善安排适当机器生产适当零件.5.改善的评估:过程能力可作为改善前后比较之简单指针,作为过程检讨的共同语言.,22,七.SPC的特点,与全面品质管理相同,强调全员
10、参与,而不是只依靠少数品质管理人员;强调应用统计方法来保证预防原则的实现;SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题,SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P(Process,过程);可判断过程的异常,及时告警;不能告知此异常是什么因素引起的;最终发展为SPD(Statistical Process Diagnosis,统计过程诊断)-SPD既有告警功能,又有诊断功能.,23,八.SPC手册的六点说明,在开始讨论之前,需进行六点说明:1.收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标,最终目标应是对读者的过程不断加深理解。当一个没有任何改进的技术专家是很容易的。增
11、加知识应成为行动的基础;2.测量系统对合适的数据分析来说很重要,并且在收集过程数据之间就应很好地了解它们,如果这样的一个系统缺少统计控制或他们的变差占过程数据总变差中很大比例,就可能作出不适当的决定。在手册中,假设该系统处于受控状态并且对数据的总变差没有大影响。为了更详细的了解这些内容读者可参考AIAG出版的测量系统分析(MSA)手册,24,八.SPC手册的六点说明,3.研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域,可以是在车间中或办公室里。例子有:机器(性能特性)、记帐(差错率)、总销售额、浪费分析(废品率)、计算机系统(性能特性)及材料管理(运送时间)。本手册重点放在车间应用中
12、。鼓励读者参考附录H中的参考文献应用于行政管理及服务中;4.SPC代表统计过程控制,不幸的是在北美统计方法常用于零件而不是过程。应用统计技术来控制输出(例如零件)应仅仅是第一步。只有当生产输出的过程成为我们努力的重点。这些方法才能在改进质量,提高生产率,降低成本上发挥作用;,25,八.SPC手册的六点说明,5.尽管本书的每一点是通过已完成的例子来说明,要真正理解这些知识需要进一步与过程实际相联系。研究读者自己的工作场所或相似的部门中的实际例子是对本书的重要补充。然而,现有过程信息不能代替实际工作经验;6.本书可看成应用统计方法的第一步。它提供从经验中得到的法则,这些法则在许多方面得到了应用。然
13、而,还是存在不能盲目使用这些法则的例外。本手册不能满足初学者对统计方法和理论知识的进一步需要,我们鼓励读者寻求正规的统计教育。在读者的过程和统计方法的应用已经比本手册所述的内容更先进的地方我们也鼓励读者向具有一定的统计理论知识与实践的人员请教。以便了解其它技术;,26,第二章SPC理论讲解,27,1.何谓过程,过程(Process):将输入(人员、资金、材料、设备、技术方法等)转化为输出(成品或服务)的一组彼此相关的资源和活动.即制造过程.注:该定义源自ISO9000:2000品质管理体系 基础和术语,一.过程控制基本理论,28,2.过程控制的需要-预防与探测,检测-容忍浪费 预测-避免浪费
14、过去,制造商经常通过生产来制造产品,通过品质控制来检验最终产品并剔除不符合规范的产品.管理部门则经常靠检查或重新检查工作来找出错误,在这两种情况下都是使用检测的方法,这种方法是浪费,因为它允许将时间和材料投入到不一定有的产品或服务中.一种在第一步就可以避免生产无用的输出,从而避免浪费的更有效的方法是-预防,29,对许多人来说预防和策略听起来很明智,甚至显然的。经常能听到这样的口号“第一次就把工作做好。”但光在口号是不够的。所要求的是理解统计过程控制系统和各个要素。下述逐步介绍了这些要素。并可以看成是下列问题的答案:什么是过程控制系统?变差是如何影响过程输出的?统计技术是如何区分一个问题实质是局
15、部的还是涉 及到整个系统的?什么是统计受控过程?什么是有能力的过程?什么是持续改进循环?过程控制对哪一部分起作用?什么是控制图:如何使用 使用控制图有什么好处?,30,3.过程控制的目的,过程控制的目的:在制造过程中,依标准和方法进行控制,以确保制品品质,并重视变异,以预期防患不良品之发生或再度发生,使制品能在规定之使用环境发挥预期之机能,以对下工程作保证(下一工站或客户).,31,4.过程控制系统,有反馈的过程控制系统模型,32,5.过程控制系统四要素,一个有效过程控制系统可以称为一个反馈系统.统计过程控制系统(SPC)是这一类反馈系统(但也存在不是统计性的反馈系统).它具有四个重要要求:1
16、.过程:所谓过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合(见图1)。过程的性能取决于供方和顾客之间的沟通,过程设计及实施的方式,以及动作和管理的方式等。过程控制系统的其他部分只有它们在帮助整个系统保持良好的水平或提高整个过程的性能时才有用。,33,5.过程控制系统四要素,2.有关性能的信息:通过分析过程输出可以获得许多与过程实际性能有关的信息。但是与性能有关的最有用的信息还是以研究过程本质以及其内在的变化性中得到的。过程特性(如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟以中止的次数等)然后我们关心的重点。我们要确定这些特性的目标值,从而
17、使过程操作的生产率最高,然后我们要监测我们与目标值的距离是远还是近,如果得到信息并且正确地解释,就可以确定过程是在正常或非正常的方式下运行。若有必要可采取适当的措施来校正过程或刚产生的输出。若需要采取措施,就必须及时和准确,否则收集信息的努力就白费了。,34,5.过程控制系统四要素,3对过程釆取措施:通常,对重要的特性(过程或输出)采取措施从而避免它们偏离目标值太远是很经济的。这样能保持过程的稳定性并保持过程输出的变差在可接受的界限之内。采取的措施可能包括:变化操作 操作员培训 变换输入材料等 改变过程本身更基本的因素 设备需要修复 人的交流和关系如何,把过程作为一个整个过程的设计也许应改变车
18、间的温度 或湿度)。应监测采取措施后的效果,如有必要还应进一步分析并采取措施。,35,5.过程控制系统四要素,对输出釆取措施:如果仅限于对输出检测并纠正不符合规范的产品,而没有分析过程中的根本原因,常常是不经济的。不幸的是如果目前的输出不能满足顾客的要求,可能有必要将所有的产品进行分类报废不合格品或返工。这种状态必然持续到对过程采取必要的校正措施并验证,或持续到产品更改为止。很显然,仅对输出进行检验并随之采取措施不是一种有效的过程管理方法。仅对输出采取措施只可作为不稳定或没有能力的过程的临时措施(见第5节)。因此,下面的讨论的重点将放在过程信息收集和分析上,以便对过程本身采取纠正措施。,36,
19、二.过 程 变 异,没有两件产品或特性是完全相同的,因为任何过程都存在许多引起变异的原因.产品间的差距也许很大,也许小得无法测量,但这些差距总是存在的.,范围,范围,范围,范围,37,二.过 程 变 异,例如:一个车床加工轴的直径易于受生由于机器(间隙、轴承磨损)、刀具(强度、磨损率)、材料(直径、硬度)、操作人员(进给速率、对中准确度)、维修(润滑、易损零件的更换)及环境(温度、动力供应的稳定性)量测系统等原因造成的潜在因素的影响.再举一个例子,处理一张发票所需的时间,随着实施各步骤的人,他们所用设备的可靠性,票据本身的准确性及易读性,所遵守的规程及办公室中其他工作量的不同而不同。,38,过
20、 程 变 异,虽然单个数据完全不同,但是收集成一组数据后,它们会趋于形成可以描述成一个分布的模式.,范围,范围,范围,39,过 程 变 异,1.位置,2.分布宽度,3.形状,这个分布可能有所不同,可以通过以下因素来加以区分.,或这些因素的组合,代表值或“中心值”,从最小值到最大值之间的距离或宽度,是否对称或偏斜,40,三.常(正)态 分 配,常态分配为统计学中最重要最常用的机率分配.常态分配图形为钟形曲线,系由连续的随机变量所构成的分配形态.宇宙间有很多现象,其次数分布情况或多或少会略似此一曲线,尤其是观测次数够大时,其次数分布形成的曲线与常态曲线形状至为接近,诸如人的身高、体重、学生成绩、产
21、品品质的特性变异.均属常(正)态分配.(如图),41,1.常态分配图,42,2.常态分配的函数式,常态分配的函数式(机率密度函数p.d.f)为:式中X=连续的随机变量=母群体平均数=母群体标准差=3.14159e=2.71828,43,常态分配的函数式,为了比较和应用上方便,我们可将常态分配予以标准化,设 Z代表标准常态值,即Z=(x-)/则 若常态曲线与x轴之间所有面绩等于1或100%,在曲线下任何两个坐标xa与xb之间的面绩,亦可由积分的方法求得,在应用时可由标准常态分配面绩表直接查得数据.,44,3.常态分配的特性,常态分配具有下列特性:常态分配为单峰的对称分配;常态分配之算术平均数、中
22、位数及众数三者合一,且均在最高点处;常态分配为随机变量x的连续函数,其各变值之所在范围由-至+;常态曲线与横坐标之间所包含的面积等于1或100%;常态分配之平均数为,标准差为,在常态曲线下,如下图;在1之处有反析点。,45,4.常态曲线下之面积分配,46,常态曲线下之面积分配,=k 在内之或然率 在外之或然率 比 率 ppm=1 68.23%31.7%317,400=2 95.44%4.5%45,400=3 99.73%0.27%2,700=4 99.9937%0.0063%63=5 99.999943%0.000057%0.57=6 99.9999998%0.0000002%0.002,47
23、,常态曲线下之面积分配,48,四.过程变异原因,过程中有些变差造成短期的、零件间的差异例如机器及其固定装置间的游隙和间隙,或记帐人员工作的准确性等。另外一些变差的原因仅经常较长的时期后对输出造成影响,例如随差刀具或机器的逐渐磨损,或是规程发生有规则的变化,或是诸如动力不稳定等不规则的环境变化。这样,测量的周期以及测量是时的条件将会影响存在的变差的总量。从最低要求的角度来看,总是将变差问题简单化。位于规定的公差的范围的零件是可接受的,超出规定公差范围之外的零件是不可接受的;按时完成报告是可接受的,迟缓的报告是不能接受的。然而,在管理任何一个过程减少变差时,都必须追究造成的原因。首先是区分普通原因
24、和特殊原因。,49,四.过程变异原因,过程中有或多或少有变异,但造成变异的原因是有不同的,我们通常分为两种:普通原因和特殊原因普通原因:是指造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中许多变差的原因,我们称之为“处于统计控制状态”或“受控”.普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因.只有变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才是可以预测.特殊原因(通常也可叫可查明原因):指造成不是始终作用于过程的变差的原因,即它们出现将造成过程的分布改变.它以不可预测的方式来影响过程的输出.如果系统内存在变差的特殊原因,随着时间的推移,过程的输出将不稳定.由于特殊原因造成的过程分布的改变有些有害,有些有利。
25、有害时应识别出来并消除它。有利时可识别出来并使其成为过程恒定的一部分。对于一些成熟的过程(例如经过几次不断改进的循环后的过程),顾客可能给予特许让一贯出现特殊原因的过程进行下去,这样的特许通常要求过程控制计划能确保答顾客的要求并且保证过程不受别的特殊原因的影响。,50,1.普通原因特性,普通原因(chance causes):又称为:不可避免之原因、非人为原因、共同原因、偶然原因、一般原因、机遇原因.在生产中,虽然订有操作标准,但在操作条件容许之范围内必有变化;(车床转速、机器震动、进给速度等造成差异)原材料之品质在其规格范围内,容许随时变化;用同一量测器,由同一人量测同产品数次,在短期间量测
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