SPC讲课稿.ppt

统计过程控制 Statistical Process Control 学习目标 通过本课程学员可以了解以下内容： 目 录 一、前言（有关SPC的基本内容） 二、控制图分类 三、常规控制图简介 四、过程能力的确定 一、前言 传统上，制造业将生产与检验的机能放在制造与质量检查两个部门内，并由此二部门合作，减少不良品的发生；但实际上，不但产品的不良率没有减少，所投入的品质成本却不断地增加。因此“如何有效地降低不良率”就成为长久以来，制造业所面临的重要课题。 传统生产的模型 传统生产的模型 SPC的起源 ? 1920’s 美国贝尔实验室休哈特博士开始使用控制图。 ? 1940’s 二次世界大战期间，美国军工产品使用抽样方案和控 制图以保证军工产品的质量。 ? 1950’s ? 质量管理大师戴明博士在日本工业产品生产过程中 全面推行SPC。 ? 日本JUSE（科学家协会）设置“戴明”奖，奖励那 些有效实施统计技术的企业。 ? 石川磬提出“QC七工具”，帮助生产现场人员分析 和改进质量问题，并推动广泛应用。 ? 1970’s 有效地推行 “QC圈”和应用统计技术使日本经济的快 速发展，成为高品质产品的代名词。 ? 1980’s ? 美国等其他国家紧随日本的步伐，开始推行“QC小 组”和统计技术的应用。 ? MOTOROLA 公司颁布“QC挑战”，通过SPC的实施 改进过程能力，并提出追求“6σ”目标。 ? 1987 ISO9000标准建立并颁布实施，明确要求实施统计技术。 SPC的定义 统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。从内容上来说主要有两个方面：一是利用控制图分析过程的稳定性,对过程存在的异常因素进行预警;二是计算过程能力指数分析稳定的过程能力满足技术要求的程度,对过程质量进行评价。 SPC的使用范围 SPC系利用统计手法来分析过程的状况，是属于过程控制系统中重要的一环，可以往上推到进料过程系统，往下扩展到成品控制系统。最重要的是，SPC只需搜集数据的特性即可使用，例如零件的尺寸（长度、宽度、厚度、重量等）的计量值数据，以及产品不良率等计数值数据，都可以使用SPC。 SPC的基本概念 变 差：过程的单个输出之间不可避免的差别； 过程变差是指过程特性（如刀具、进给率、对中准确度等）和产品特性（过程输出，如轴外园尺寸等）的随机差别 变差的原因可分成两类：普通原因和特殊原因 有关过程变差的理解 造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分 有关过程变差的理解 局部措施 局部措施 图示过程处于失控状态，即过程中存在特殊原因。对这样的过程，应该首先查明特殊原因，并予以消除，使其处于受控状态。发现变差的特殊原因并予以消除通常是与该过程直接有关的人员（操作工、工程师等） 的职责，尽管有时也要求管理人员介入，但解决变差的特殊原因通常只要求采取局部措施，即只需要对过程的局部进行改进。 大约可纠正15%的过程问题 操作工培训、改变原材料，等 系统措施 系统措施 过程处于统计控制状态，过程中仅存在普通原因，过 程己处于最佳状态。但是，过程输出超出规范限的比例（即废品率）太高。 对这样的过程，一般应设法分析引起变差的普通原因，把其中一些分离出来， 采取措施予以消除，从而减小整个过程输出的变差，降低废品率。 系统措施 解决这样 的过程问题，其责任主要在于管理人员，一般需要采取系统措施而不是局部措施来对过程进行比较重大的改进。 但是，与该过程直接有关的人员往往对 过程具体的优点和弱点了解得最清楚，应该积极参加对过程的改进。所以， 需要两类人员的密切合作。 大约可纠正85%的过程问题 改变过程本身更基本的组成部分：改变设备或改变整个