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五大核心工具培训笔记 一、 SPC （统计过程控制） 百分比很低、仍不满足需要水平时，导入 PPM。并非针对整个过程都研究 SPC， 而只是针对特殊特性。这里的“过程”是指很小很小的过程（工位或者单一工件） ， 其指标就是 Cpk （而对大的“过程”，则用 PPM即可） Cpk≥≥ Ppk：可接受； Cpk ≤：不可接受； PPM ：120 “过程的呼声”：现场信息反馈（数量不够、缺陷存在等） 。 变差的来源：就是“ 5M”（人、机、料、法、环）。变差存在是不可避免的，是 客观存在的，不可怕。可怕的是超过工艺技术要求（如公差等） 。 我们都知道，针对某产品而言： “质量越好，代价越高” （即在完全满足要求下 生产即可）。全检并不能保证百分之百合格 , 一般在 100PPM。若一段时间内均在动态 分布范围内，则可减少检验量或检验人员；若某天突然分布在其外或较之前面有突 变，则必须全检，增强过程检验。 标准差（δ）：决定了正态分布的宽度、高度，也就决定了其面积。 丰田的 PFMEA很简单：总 5 分，而本田则复杂的多。通用与五大工具书上的要 求和做法基本一致，而其他公司区别较大。其他公司都引用 SPC的知识及要求，而 SPC相对独立。 会产生变差的原因：普通原因和特殊原因。 普通原因： 5M的持续影响（如连接盘的轻微偏芯、从齿扭曲变形、主齿外形渐 大等）。 特殊原因：偶然的、非正常原因引起（在很短时间内发生，如忘记加油等）但 特殊原因也并不仅发生一次（尽管他并不会永远、持续存在） 。 ⊿我们要把特因消灭掉，仅关注普因！ 方法： 1、不经常变动岗位； 2 、持续人员稳定而不流动； 3、不随意变换客户及产品…… T （公差）：≥可接受；可控范围为～；≤不可接受。 6 X—R 图：取 25 组以上数据进行更客观（常用 5 个左右数据一组） 。 通过 X— R 图： 1. 能反应特殊原因及其出现的时间； 2. 做反应其分布分布宽度（ 6 δ）； 3. 能反应过程能力指数（ T ）。 6 常用控制图类型： 1. 计量型数据。 2. 计数型数据。 分组中的样本 （如5 件产品）未受特因影响或全受特因影响。 R值越小越好 （R=0 是最好的结果） 。找出坏的原因是必须的！找出好的原因也很必要，后续加以利用 （持续改进嘛）。 R 值超上限，质量在恶化！ X 值超上限，生产在恶化！ 越往中间集中是件好事情； 越往两边走，越不理想或必须马上整改 在取值测算 Cpk 时，应在一台设备上某一特定点，如冲床加工工件 A （如图）， 取样时则必须在 1 号位取连续样，而不可将 1、2、3、4、5 各取一件分组评判。 （1） （2） （3） （4 ） （5） Cp ：不考虑偏心而得的指标； Cpk: 考虑偏心等因素的指标（特因全去掉而得的指标） ； Ppk：当不清楚造成不好的原因， 将可能是普因和特因所造成的结果值全放一起 进行计算的指数（而不像计算 Cpk时，去掉特因而以常