SPC和6西格玛基础培训资料[1].pdf

SPC和6西格玛基础培训资料[1].pdf

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1、SPC和6σ基础培训资料编制:夏诚2013-4-16内部培训资料目录1.五大工具概述2.SPC3.CCP4.管制图5.SPC常用术语6.Ca7.Cp8.Cpk9.6σ质量管理体系的五大工具APQP——质量先期策划PPAP——生产件批准程序SPC——统计制程控制MSA——测量系统分析FMEA——潜在失效模式分析SPC在五大工具的位置PPAPMSADFMEAPFMEASPCSPC(Ppk≧1.67)(Cpk≧1.33)样件CP试生产CP生产CP第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段第五阶段计划和产品设计过程设计产品和反馈、评定确定项目和开发和开发过程确定和纠正措施样件制作试生产批量生产SPC含义统计

2、过程控制英文:StatisticalProcessControl利用统计的方法来监控过程的状态,确定生产过程在管制的状态下,以降低产品品质的变异。SPC的关键是SPC所使用的主要工具QC七大统计工具SPC的管制图CPKCCP—关键控制点关键控制点(criticalcontrolpoint;CCP)为什么要选择关键控制点?CCP的数量?制造企业关键控制点的选择办法?复杂简单管制图的简要说明管制图(ControlChart)也叫控制图。指用来判断流程是否稳定,有无机会或特殊变异原因的统计分析管理工具,主要是藉由实际品质特性与根据过去经验的管制界限来作比较,按时间先後顺序来判别产品品质是否安定的

3、一种图形,并研究其变异来源以监视、控制和改善流程。管制图的构造)控制上线UCL等S、R控制中线CL、x或(x控制下线LCL0123456789101112131415161718样本号(或时间)1以随时间推移而变动着的样品号为横坐标,以质量特性值或其统计量为纵坐标的平面坐标系;2三条具有统计意义的控制线:中心线CL、上控制线UCL和下控制线LCL;3一条质量特性值或其统计量的波动曲线。管制图的作用1、确保制程持续稳定、可预测。2、提高产品质量、生产能力、降低成本。3、为制程分析提供依据。4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。变差的普通原因普通原因:是指过

4、程在受控的状态下,出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才可以预测。(导致系统误差)变差的特殊原因特殊原因:(通常也叫可查明原因)是指造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。(导致随机误差)SPC常用术语解释SPC常用术语解释SPC常用术语解释常用控制图的种类■按数据性质分类:(1)、计量值控制图:指控制图的数据均属于由量具实际测量而得;如长度、重量、浓度等特性均为连续性的,常用的计量值

5、控制图有:(a)平均数与极差控制图(X-RChart)(2)、计数值控制图:指控制图的数据均属于以单位计数而得;如:不合格数、缺点数等间断性数据等。常用的计数值控制图有:(a)不良率控制图(Pchart)(b)不良数控制图(Pnchart,又称npchart或dchart)常用控制图的种类數據類型管制圖名稱及符號中心線管制上下線平均值-全距管制圖XX±A2*RX-RRD4*R,D3*R平均值-標準差管制圖XX±A1*R計X-SSB4*S,B3*S量~~值中位數-全距管制圖XX±m3*A2*R~X-RRD4*R,D3*R單點移動全距管制圖XX±2.66*RX-RmRm3.27*R,0不良率管

6、制圖(p)pp±3*p*(1-p)/n計不良數管制圖(np)npnp±3*np*(1-p)數值缺點數管制圖(c)cc±3*c單位缺點數管制圖(u)uu±4*u/n常用控制图的选择常用控制图的选择管制图常用系数表管制圖常用系數表最大值取個別值平均數管制圖標準差管制圖全距管制圖中位數管制圖與最小值X圖樣管制圖管制圖數n管制界限中線管制界限中線管制界限管制界限管制界限管制界限界限系數AA1A2C21/C2B1B2B3B4d21/d2d3D1D2D3D4A3D5D6E2A0m3A2C322.1213.7601.8800.56421.77250.000####0.0003.2671.1280.886

7、50.8530.0003.6850.0003.2672.2240.0003.8652.6602.6951.8800.60331.7322.3941.0230.72361.38200.000####0.0002.5681.6930.59070.8880.0004.3580.0002.5751.2650.0002.7451.7721.8261.1870.46341.5001.8800.7290.79791.25330.000

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