常见的全面质量管理培训课件 质量教育培训.ppt

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分析过程若失控或异常,找出原因,进行纠正,防止再发生。 计算 图控制限并作图,判断状态。 计算过程能力指数验证是否符合要求 延长控制线,作控制用控制图,进行日常管理 谢谢,请批评指正。 2018.05.06 * * * 第十六章 统计过程控制 Issue 3-Dec 3010 制作:集团质量部 * 培训提要: 一、统计过程控制的基本知识 二、常规控制图 三、分析用控制图与控制用控制图 四、过程能力分析 五、常规控制图的计算 SPC 技法 一. SPC的定义 为了实现工序中所要求的质量或是生产性目标,运用PDCA的品质管理周期,按统计原理有效的管理工程的方法 (PDCA : Plan – Do – Check – Action) S (Statistical) :借助统计的资料和分析技法 P (Process) :认识了解影响过程,使其品质变动的原因和工程能力状态 C (Control) :运用PDCA的品质管理周期,为了达到已确定的质量目标进 行持续不断的过程改善活动 二. SPC的目的 a).工程散布最小化 b).区别偶然要因和异常要因引起的散布 c).减少偶然要因,能改善工程能力 d).消除异常要因,能使工程趋于稳定 e).SPC是了解工程是否稳定的方法,并通过其将工程维持现状或采取适当措施 第一节 统计过程控制概述 一、统计过程控制的基本概念 ?为了贯彻预防原则,应用统计方法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。 ? 内容 (1)判异、告警; (2)计算过程能力指数,分析过程能力满足技术要求的程度,对过程质量进行评价。 SPC中的主要工具是控制图。 对于来自现场的质量工程师而言,主要做好下述工作: (1)在现场能够较熟练地建立控制图 (2)在生产过程中能够对控制图初步加以使用和判断 (3)能够针对出现的问题提出初步的解决措施 统计质量控制发源于美国。1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》,这标志着统计过程时代的开始 二、统计过程控制的特点 ? 是一种预防性的方法,贯彻预防原则是现代质量管理的一个特点 ? 强调全员参与和团队精神 三、 统计过程诊断SPD(Statistical Process Diagnosis) SPC —— 判断过程是否异常,及时告警,但早期的SPC不能告知此异常是什么因素引起的,发生于何处,即不能进行诊断 SPD —— 利用统计技术对过程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、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 ?两者的主要区别,主要是后者增加了诊断功能 第二节 常规控制图 一、控制图的结构 时间或样本号 样本统计量数值 LCL CL UCL 一、常规控制图的构造 控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,监察过程是否处于统计控制状态的一种用统计方法设计的图 包含要素: 1、中心线CL,实线绘制的 2、上控制限UCL、下控制限LCL,虚线绘制 3、描点序列(按时间或样本号),各点之间用直线段相连,以便看出点子的变化趋势。 若控制图中的描点落在UCL与LCL之外或描点在UCL与LCL之间的排列不随机,则表明过程异常。 世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年提出的不合格品率(p)控制图 二、控制图的重要性 1. 控制图是贯彻预防原则的SPC的重要工具;可用以直接控制与诊断过程;是老QC七大工具中重要的组成部分; 2. 国外先进发达国家的企业广泛应用; 1984年日本中小型工厂平均使用137张控制图; 3. 控制图的数量与产品种类和工艺复杂性有关; 4. 工厂使用的控制图的张数在某种意义上反映了管理现代化的程度。 三、控制图的形成及控制图原理解释 ? 正态分布 图 正态概率密度曲线 (一) 控制图的形成 把正态分布图(直方图更直观 )按逆时针方向转90°,并将 及均值分别标成LCL、UCL、CL,再将点按时间展开就得到如下一张控制图。 (二)控制图原理的第一种解释 点子出界就判异——小概率事件原理:小概率事件在一次试验中几乎不可能发生,若发生即判断异常 (三)控制图原理的第二种解释 区分偶然因素与异常因素两类因素 (四

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