统计过程管制（SPC）

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1、统计过程管制（SPC）统计过程管制（SPC）咨询师：郑寅歌Zyg@zyghw4>>课程目标SPC的发展史。过程控制理解SPC理论基础SPC实践过程能力和性能分析。本次作业和下次培训内容SPC的发展历史控制图的历史控制图是1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。1924年发明1932到英国讲学，在英国开始应用1941~1942制定成美国标准50年代由戴明带到日本；汽车行业推动6Sigma推动最佳状况，制程中心等于规格中心，此时Cpk=2。最差情形，可以允许制程中心，偏差±1.5σ，此时的C

2、pk=1.56σ是什么?LSLuUSL6σ1.5σ6σ4.5σ6σ是什么?Sigma=σ=Deviation(Squarerootofvariance-7-6-5-4-3-2-101234567Between+/-1σBetween+/-2σBetween+/-3σBetween+/-4σBetween+/-5σBetween+/-6σ68.27%95.45%99.73%99.9973%99.999943%99.9999998%Result:317300ppmoutside（deviation)45500

3、ppm2700ppm63ppm0.57ppm0.002ppmσAxisgrachinSigma控制图与APQP企划产品设计与开发制程设计开发产品及制程确认回馈评鉴及矫正措施生　　产生产计划第一阶段计划和确定第二阶段产品设计开发第三阶段制程设计开发第四阶段产品及制程确认第五阶段回馈评鉴及矫正措施概念提出与核准计划核准原型品试　作量　产DFMEADOEQFDPFMEADOEQFDPFMEA,MSASPC、DOEPFMEA,MSASPC、PPAPQFD分析？控制？有管制图就是在推动SPC？这张管制图是否有意义？

4、它所管制的参数真的对产品质量有举足轻重的影响吗？管制界限订的有意义吗？这张管制图是否受到应有的重视？是否已照规定执行追踪与分析？SPC认识误区1有了Ca/Cp/Cpk等计算就是在推动SPC？Ca/Cp/Cpk有定期Review吗？Ca/Cp/Cpk被活用了吗？是否已用Ca/Cp/Cpk作订单分派给不同生产线生产的依据？SPC认识误区2有了可控制的制程参数就是SPC？为什么挑出这些制程参数？这些制程参数的控制条件是如何决定的？这些制程参数与成品质量间有因果关系可循吗？SPC认识误区3过程控制理解过程控制模型

5、PROCESS原料人机法环测量测量结果好不好检测—容忍浪费：允许将时间和材料投入到生产不一定有用的产品或服务中。预防—避免浪费：第一次就把工作做对。SpecLSLUSL集中在中心才合格散就死Spec-in但没有达到水准就不合格潜在的不良事前预测产品控制过程输出的特征过程输出的特征普通原因和特殊原因普通原因：始终影响过程的变差原因；特点：重复出现单个偶然因素对过程的影响非常小；所有偶然对过程造成稳定的分布；特殊原因：不是始终作用于过程的变差的原因特点：不稳定；突然出现；单个偶然因素对过程的影响非常大；所有偶

6、然对过程造成分布改变；范围→时间可预测范围→时间不可预测普通原因与特殊原因举例普通原因合格原料的微小变化机械的微小震动刀具的微量磨损加工方法局限性气候、环境的微小变化等等合格仪器的测量误差特殊原因使用不合格原料设备调整不当新手作业，违背操作规程刀具过量磨损加工方法的改变过大的测量误差过程控制规范不可接受规范可接受不稳定稳定范围→时间范围→时间范围→时间范围→时间局部措施和系统措施局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施大约可纠正15%的过程问题对系统采取措施通常用来消除变差的普通原

7、因几乎总是要求管理措施，以便纠正大约可纠正85%的过程问题特殊原因解决方法普通原因解决方法SPC理论基础影响过程的因素波动原因人机器材料方法测量环境SPC的想法定义Y了解影响CTQ的因子，Y=f(x1,x2..)做解析用控制图，了解正常变异范围制程稳定，控制界限延用现场绘图、点图、判图、纠异持续改进、缩小变异怎样识别特殊和普通原因？普通原因的波动范围异常原因导致的波动范围异常原因导致的波动范围UCLLCL认识控制图1Sigma2Sigma3Sigma1Sigma2Sigma3Sigma68.26%95.4

8、5%99.73%%数据点的百分比UCL：UppercontrollimitLCL：Lowercontrollimit测量特性CL：CentralLine时间怎么构造统计过程控制图？怎样得到过程分布？怎样把特殊原因和普通原因区分开？怎样降低抽样造成的风险？怎样识别一个特殊原因的存在？怎样能抽到特殊原因数据？过程输出的特征统计基础——正态分布群体平均值=μ标准差=σμμ+kσμ-kσ抽样x多数自然现象和人类行为的过程是呈正态分布的