SPC统计过程控制应用介绍

《SPC统计过程控制应用介绍》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、SPC统计过程控制应用介绍企业为什么要实行SPC:   SPC是全球范围内制造业所信赖和采用的质量控制技术。半个多世纪以来，SPC的广泛应用推动了制造业的发展与繁荣。 新世纪是质量的世纪，质量塑造未来，质量也是竞争的关键。在一些行业，应用SPC已经成为企业生存的基本需求。 传统观念把检验作为质量保证的手段，只能事后判断，而应用SPC，能够把握先机，预防不合格品的出现，降低成本，提高企业运行效率。SPC强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制，更

2、可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到“事前”预防和控制SPC可以帮助企业：·对过程作出可靠的评估；·确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；·为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；·减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作；有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以：·降低成本；·降低不良率，减少返工和浪费；·提高劳动生产率；·更好地理解和实

3、施质量体系。 建立SPC 的步骤：1、确定制造流程：绘制制造流程图-确定工序；制定品质工程表-每道工序的质量指标是多少；2、决定管制项目：哪些是可控制的项目，或者说哪些要素需要被监控；（比如说加工的长度，压铸后的重量等）3、实施标准化：建立标准，确定管制项目的标准值，上、下限。4、绘制管制图：根据收集的数据，结和实际，绘制不同的管制图。5、分析制程能力：根据收集的数据，计算工序的制程能力指标是否符合要求。6、分析问题：根据管制图的异常，分析产生异常的原因，这些异常是否在正常的波动范围之内，如果不是，要找出原因。

4、7、解决问题8、继续管制SPC应用的几个误区 目前有很多企业都在学SPC，用SPC，但也存在一些认识上的误区。比如，有些单位收集一些的质量数据，做几个控制图，计算一下Cpk，就算使用了SPC，有些企业为了应付客户的要求，做几个漂亮的控制图，挂在墙上展示一下，也算用了SPC。这些认识都是很初级的，完全没有理解SPC动态过程控制的核心，根本不能达到对过程质量动态、连续监控的目的。 有些质管人员在接触了SPC后，试图寄望它不只能发现过程的异常波动，更应该给出导致异常的过程要素和原因。如异常情况是由设备、原料或操作上的

5、什么问题引起的？这里必须明确指出，这些想法是不切实际的，也是没有理论依据的。SPC工具是用统计学方法对过程质量数据进行处理、使工序质量状态可视化。而可视化的控制图只反映当前过程的运行状态或者未来趋势，并不能反映导致这种状态出现的内在原因。异常原因还要由人去查找，正如张公绪教授总结的“20字真经”所言：“查找异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准”。要把控制图的某些特征状态与导致它的内因关联起来，必须在实践中反复总结，发现规律，从而提高查找问题、即时反应的能力。另外，我国SPC质量专家张公绪教授提出的选控图

6、统计诊断理论（即SPCD中的D），也不是用来诊断控制图异常的过程原因，而只适于诊断不同工序影响同一质量指标时（象过滤和褪色都影响液体的透明度），究竟哪道工序是导致异常的根源这样的特殊情况。所以，理想化的期望必将影响质管人员对SPC的信心，也将阻碍企业实施SPC的进程。 SPC培训中要切忌把注意力过多地集中在SPC理论中的统计原理、统计方法、计算公式上，而要以建立过程质量控制理念，理解SPC工具的系统构架、业务分布、数据流程，掌握使用方法为重点，使企业的每个员工都能整体地、理性地认识SPC，在实际中能动地领把SP

7、C思想融入到质量工作中去。 SPC并非只能使用产品的质量数据来监控工序质量，大部分的工艺数据都可用于SPC控制图来监控过程质量。SPC(StatisticalProcessControl):统计过程控制：意思即为应用统计技术对过程中的各个阶段进行控制。目的是保证产品与服务的质量在一个可控制或者可预防的范围之内。SPC的基本原理：世上沒有任何两件事、人员、产品是完全一样制造过程中所产生之变异是可以衡量的产品的变异通常根据一定的模式而产生产品大都呈常态分配变异的原因可分为偶因及异因应用SPC可以指出制程最需要改善的

8、地方 影响质量的因素： 1、偶然因素：     对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的微小变化；设备的微小震动；刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动；工人操作的微小不均匀性等等；对质量波动影响不大，或者在技术上难以避免的，在经济上也不值得消除的因素，由偶然因素造成的质量变化称为正常波动，这种波动一般通过公差反映，此时的工序处于稳定状态或受控状态。 2、异常因素：