SPC品质管理手法.pptx

12/29/2020;研討、交流、提高 ;品管方法歷程 SPC興起的背景 什麼是SPC SPC基本觀念 SPC的特點 SPC認識誤區的剖析;一. 品管方法歷程 ;; SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。 SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的數據進行分析，並調整制程，從而達到改進與保證質量的目的。 SPC強調預防，防患於未然是SPC的宗旨。;Statistical Process Control ;四. SPC 的基本觀念;? SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與全面質量管理的精神完全一致。 ? SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控 制圖理論)來保證全過程的預防。 ? SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一 切管理過程。 ;六. SPC認識誤區的剖析(一);六. SPC認識誤區的剖析(二);六. SPC認識誤區的剖析(三);製程（Process） ──品質的源頭、SPC的焦點;定義 主要統計學名詞 舉例說明 統計與SPC; 定義;主要統計學名詞;在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈 常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交 曲線下的面積總和為 1;100個機螺絲直徑直方圖。 圖中的直方高度與該組的頻數成正比 ;　　將各組的頻數用資料總和N=100除，就得到各組的頻率，它表示機螺絲直徑屬於各組的可能性大小。 　　顯然，各組頻率之和爲1。若以直方面積來表示該組的頻率，則所有直方面積總和也爲1。 ;正態分布中，任一點出現在 μ σ內的概率為 P(μ-σX μ+σ) = 68.27% μ 2σ內的概率為 P(μ-2σX μ+2σ) = 95.45% μ 3σ內的概率為 P(μ-3σX μ+3σ) = 99.73%;不同的常態分配;不同的常態分配;不同的常態分配;藍色代表規格分佈形態;舉例說明; 什麼是控制圖 控制圖是對過程質量加以測定、記錄從而進行控制管理的一種用科學方法設計的圖。圖上有中心線(CL)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)，並有按時間順序抽取的樣本統計量數值的描點序列，參見控制圖示例圖。 ;控制圖原理的兩種解釋; 正態分佈有一個結論對質量管理很有用，即無論均值μ和標準差σ取何值，産品質量特性值落在μ±3σ之間的概率爲99.73，於是落???μ±3σ之外的概率爲100%一99.73%= 0.27%，而超過一側，即大於μ-3σ或小於μ+3σ的概率爲0.27%/2=0.135%≈1 ‰ ，如正態分佈曲線圖。這個結論十分重要。控制圖即基於這一理論而產生。 ;超過管制上限，為不可接受區域;控制圖原理的第二種解釋 ;特殊原因和普通原因;局部性的對策及系統中的對策;;　(1)? 對全廠每道工序都要進行分析(可用因果圖)， 找出對最終産品影響最大的變數，即關鍵變數(可用排列圖)。如美國LTV鋼鐵公司共確定了大約20000個關鍵變數。 　(2)?找出關鍵變數後，列出程序控制網圖。所謂程序控制網圖即在圖中按工藝流程順序將每道工序的關鍵變數列出。 　(3)? 對步驟2得到的每一個關鍵變數進行具體分析。 　(4)? 對每個關鍵變數建立程序控制標準，並填寫程序控制標準表。 ;程序控制標準表 ;實施標準化;品質的一致性;符合規格就真的OK了嗎?;製程能力靶心圖;判斷制程穩定或異常的準則;判斷異常的準則: 符合下列各點之一就認爲過程存在異常因素:  (1)???點子在控制界限外或恰在控制界限上;  (2)???控制界限內的點子排列不隨機。  界內點排列不隨機的模式很多,常見的有:點子屢屢接近控制界限、鏈、間斷鏈、傾向、點子集中在中心線附近、點子呈周期性變化等等,在控制圖的判斷中要注意對這些模式的識別。 ;模式1: 點子接近控制界限 (1)??連續3個點中,至少有2點接近控制界限; 0.0053 　　 (2)? 連續7個點中,至少有3點接近控制界限; 0.0024 　　 (3)? 連續15個點中至少有4點接近控制界限 0.0030 模式2: 中心線一側出現長爲9的鏈 0.0038 模式3: 連續6點的傾向 ，即上升或下降 0.00273 模式4: 點子集中在中心線附近。即點子距離中心線在