"SPC(第二版)统计过程控制培训.pptx:控制图法与质量管理革新"

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统计过程控制(SPC)是一种通过监控和调整生产过程中的变量来保证质量稳定的方法。SPC的产生可以追溯到工业革命后期,随着大规模生产的发展,传统的事后检验方法已经不能满足对质量的要求。1924年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理应用于生产过程中,提出了控制图法,为统计质量管理奠定了理论基础。3Sigma原理指出,如果质量特性值服从正态分布,那么在正质量特性值的99.73%将落在u±3σ的范围内。SPC的出现,标志着质量管理进入了一个新的阶段,不再简单依靠事后检验,而是通过实时监控和调整过程变量来提高产品质量。 SPC的作用主要体现在以下几个方面: 首先,SPC可以帮助企业实现持续改进。通过实时监控生产过程中的变量,企业可以及时发现问题并采取有效的措施进行调整,以确保产品质量稳定。持续改进是现代企业的核心竞争力之一,而SPC正是提高产品质量、降低成本的重要手段之一。 其次,SPC可以提高生产效率。通过监控关键过程参数,及时调整生产参数,消除生产过程中的浪费和变异,提高操作效率,降低产品制造周期,提高生产效率。 再次,SPC可以帮助企业降低成本。通过及时发现和纠正生产过程中的问题,减少废品和次品的产生,避免不良品的流入市场,降低售后维修和赔偿成本,从而降低企业的生产成本。 最后,SPC还可以提高产品质量和稳定性。通过实时监控和调整生产过程中的变量,降低产品的不合格率,提高产品的一致性和稳定性,提高客户满意度,增强企业的市场竞争力。 除了以上作用外,SPC还可以帮助企业建立一个完善的质量管理体系,提高员工的质量意识和团队合作精神,培养质量优先的企业文化,从而实现持续改进和可持续发展。通过SPC培训,员工可以更好地理解SPC的基本理念和工具,掌握SPC的应用方法,提高质量管理水平,为企业的发展提供强有力的支持。 综上所述,SPC是一种通过实时监控和调整生产过程中的变量来确保产品质量稳定的方法。通过SPC,企业可以实现持续改进、提高生产效率、降低成本、提高产品质量和稳定性,建立完善的质量管理体系,培养质量优先的企业文化。通过SPC培训,员工可以更好地掌握SPC的应用方法,提高质量管理水平,促进企业的发展和可持续发展。SPC已经成为现代企业质量管理的重要工具,对企业的发展起着至关重要的作用。
2023-06-06 上传
SPC简介 SPC培训资料全文共31页,当前为第1页。 2 什么是SPC SPC:统计过程控制(Statistical Process Control) 统计 (统计技术) 过程 (4M1E) 控制 (预防浪费) 输入 (材料) 输出 (产品) 检验 (允许浪费) SPC培训资料全文共31页,当前为第2页。 3 为什么做SPC 它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。 好处: 1、为过程提供早期报警系统,及时监控过程是否失控,做到事前发现,降低不良率、返工率 2、使生产线对过程进行持续改进的控制 3、区分普通原因、特殊原因作为采取局部措施或系统采取措施的指南 SPC培训资料全文共31页,当前为第3页。 4 过程变差产生的原因,分别采取什么措施 变差 (波动) 普通原因 可以预测 不可预测 特殊原因 稳定过程 不稳定过程 局部措施 SPC培训资料全文共31页,当前为第4页。 5 描述型统计和推断型统计 一箱苹果 抽取两个 偿一下好吃 这两个苹果真好吃 这一箱苹果真好吃 描述性统计: 对已知信息,归纳、整理、分类、图形化更清晰的表达出来。 推断性统计: 建立模型,由样本预测整体。 优点:取样少, 缺点:有不准确的风险。 描述性统计是推断性统计的基础。 SPC培训资料全文共31页,当前为第5页。 6 常见概念:方差、标准差、极差、均值、中位数 方差:是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数,反应样本的离散程度; 标注差:是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示,反应样本的离散程度; 极差:是最大值与最小值之间的差距,即最大值减最小值后所得之数据,是用来表示统计资料中的变异量数; 均值:是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标; 中位数:代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分。 SPC培训资料全文共31页,当前为第6页。 7 控制图的步骤 确定质量特性 选择控制图 确定抽样方案并收集数据 分析用控制图 是否受控 过程能力是否满足要求 使用控制用控制图 消除特殊原因 否 是 是 延长控制线 减少普通原因提高过程能力 否 持续改进 SPC培训资料全文共31页,当前为第7页。 8 控制图的分类——分别举例 是 否 是 否 是 否 是 否 是 否 是 否 是 否 n:样本容量 举例: 1、铝线拉力,n=6,计量型数据,用Xbar-R图; 2、焊线每天不良品数,计数型数据,且每天产量不同,用P图; 3、焊线每天一焊点不粘数,计数型数据,用U图。 SPC培训资料全文共31页,当前为第8页。 9 分析用控制图和控制用控制图的区别   分析用控制图 控制用控制图 目的 过程是否稳定;过程能力是否足够 识别特殊原因采取局部措施,维持过程稳定 谁来做 技术工程,质量参与 制造部、生产部,质量参与定期监督 控制线 先有数据,根据数据计算控制线 先有控制线之后再有数据,控制线不变 数据组数 25 1~n连续直到控制线发生变化 判断准则 帮助制定准则 使用准则 异常点 识别原因采取措施并删除异常点 识别原因并采取措施,保留异常点 时间 新过程、定期、改变 一直做 SPC培训资料全文共31页,当前为第9页。 10 小概率事件和无罪判定 1、小概率事件 选择哪些准则取决于研究的过程和要求,控制图一般认为<0.2%为小概率事件。 2、无罪判定: 控制图无罪判定方法: 发现异常 查找原因 临时无罪判定 增加检验频次 彻底无罪判定 SPC培训资料全文共31页,当前为第10页。 11 控制图的的判断准则示范 1)一点超出中心线3倍标准偏差(控制限); 2)连续7点在中心一侧; 3)连续6点上升或下降; 4)连续14点,交替变化; 5)2/3点在中心线一侧,两倍标准偏差外; 6)4/5点在中心线一侧,一倍标准偏差外; 7)连续15点在一倍标准偏差内; 8)连续8点,在1倍标准偏差外(双侧); 9)任何非随机图形都应引起注意。 SPC培训资料全文共31页,当前为第11页。 12 控制图的的判断准则示范 1) 一点超出中心线3倍标准偏差(1个点落在A区以外); 原因:过程发生了特殊变异 SPC培训资料全文共31页,当前为第12页。 13 控制图的的判断准则示范 2) 连续7点在中心一侧; 原因:过程平均值发生了偏移 SPC培训资料全文共31页,当前为第13页。 14 控制图的的判断准则示范 3) 连续6点上升或下降; 原因:过程平均值较小趋势的变化,可能刀具磨损,维修水平逐渐降低,操作员技能逐渐提高 SPC培训资料全文共31页,当前为第14页。 15 控制图的的判断准则示范