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SPC相关知识简介

-----2010年度新职员入厂培训;今天您需要做些什么;认识实行SPC的意义

理解过程中的误差及其度量

掌握控制图及OCAP的内涵及运用

掌握工艺能力的概念及计算

懂得预防与检测的区别;如何搜集数据（合理分组），制定合理的数据搜集计划。

SPC应侧重于对原因的控制和分析，而不是结果。

实施SPC的前提是过程稳定且能力充足。

SPC是否为有效的控制方法？（预防与探测、控制方法的讨论）

如何界定普通原因与特殊原因？;什么是SPC

误差

预防与检测

为什么要推行SPC

过程能力和过程能力指数

控制图

Minitab介绍

OCAP

实施SPC的误区;什么是SPC ？;Statistical:统计（数据，事实，分析）

Process: 过程（工序，制程，活动，方法）

Control: 控制（管制，监控，管理）;两个重要人物

WalterShewhart（休哈特，1924年首创SPC）

EdwardsDeming（戴明）;过程（Process）;误差;误差的概念;过程：将各项输入，按照一定的要求组合，并能转化为输出的活动。

人

机器

材料 资源组合 输出

方法

环境

（输入）;误差的概念;因变量：

与客户相关的过程输出

结果

现象;误差的描述－趋势图;统计量（Statistics）总体和抽样.

平均值

极差 R=Xmax-Xmin

方差 标准偏差^2=方差

实际问题先转化为统计问题,得到统计学结论后再转化为实际结论;总体与样本;对总体的判断;误差的来源;误差与过程的稳定性

若过程只存在正常原因造成的误差，则过程是稳定的。

若过程中存在异常原因造成的误差，则过程不稳定。;SPC对误差的策略

误差不可能消除，但可以减少－－－

如果存在误差

－找到误差源并设法排除，使过程恢复到正常的受控状态

如果过程处于统计控制状态

－误差在公差范围内，则不需要减小误差

－若误差超出公差范围，则应改进整个系统，提高过程能力;处理过程变异---基于直观和基于统计;观察和处理过程变异---用直观法（传统方法）;观察和处理过程变异---用统计方法;质量实现过程的两大特征：;过程的波动;质量特性波动是随机的，时隐时现，时大时小，时正时负的

隐藏在随机性后面的统计规律是分布

连续测量一批产品中每个???量特性，画出直方图，就可发现一个接一个的测量质量特性（用X表示）－差异表现出来。;过程数据分布特征;过程的两类变异原因;过程的两类变异原因;普通原因和特殊原因举例：

文员打字每小时字数不同

1）普通原因：

手的动作频率变化

心理变化

被录入文件中字的变化

2）特殊原因：

某时间段身体不适

环境温度变化

某时间休息或喝水

某时间间断打字，做其他工作

;控制图控制原理;控制图控制原理;事实上，1.5σ概念：随着时间推移，任一工序的分布中心会在“规格中心+/-1.5σ”范围内动态变化。

因此，在:

?-1?和?+1?之间有总体的30.23%(69.77%)

?-2?和?+2?之间有总体的69.15%(30.85%)

?-3?和?+3?之间有总体的93.3290%(6.6810%)

?-4?和?+4?之间有总体的99.3790%(0.6210%)

?-5?和?+5?之间有总体的99.9770%(0.0230%)

?-6?和?+6?之间有总体的99.99966%(0.00034%);要素:

数据点（趋势图）＋控制上、下限＋中心线

以平均值为例：

中心线（CL）：X-bar

控制上限（UCL）：X-bar＋3σ

控制下限（LCL）：X-bar－3σ;关于控制上下限的几句话（控制界限与规格界限）;原理:

正常原因造成的误差满足正态分布；

正态分布的数据有99.73％的概率在X-bar±3σ的范围内

一旦有测量数据超出控制界限，则判定存在异常的误差;控制图的原理;控制界限的设置：

应先解析，再控制，在过程处于良好的稳定状态下且过程能力充足，才能解析。

设置过宽：控制图对异常的误差不敏感，失去控制效果

设置过紧：过度调节，降低工艺能力，增加成本;控制界限和规格界限;控制界限与规格界限的关系：

规格界限：代表顾客的要求，用于控制产品

控制界限：对过程的要求，用于控制过程

控制界限显示现行过程的自然变化，与顾客的需求并没有必然的联系！

规格界限不能用于控制界限！;预防与检测;预防与检测;工艺规范;传统的生产与质量控制流程;理想的生产流程（变事后控制为事前、事中控制）;;预防与检测;为什么要推行SPC？;客户的要求

企业自身的要求

社会的要求;客户调查

美日汽车行业质量水准比较

SPC对企业的作用

;一家独立的咨询机构对半导体行业