SPC操作手册详细完整版Word文档格式.docx
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当过程中存在系统因素的影响时,过程处于统计失控状态(简称失控状态)。
由于过程波动具有统计规律性,当过程受控时,过程特性一般服从稳定的随机分布;
而失控时,过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。
因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
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做到"
事前"
预防和控制,SPC可以:
·
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
提供核心竞争力
赢得广泛客户
更好地理解和实施质量体系
前言
一、实施SPC分两个阶段
实施SPC分为两个阶段,一是分析阶段,二是监控阶段。
在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。
●分析阶段的主要目的在于:
一、使过程处于统计稳态,
二、使过程能力足够。
分析阶段首先要进行的工作是生产准备,即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。
生产准备完成后就可以进行,注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行;
然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限,作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析,检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。
如果任何一个不能满足,则必须寻找原因,进行改进,并重新准备生产及分析。
直到达到了分析阶段的两个目的,则分析阶段可以宣告结束,进入SPC监控阶段。
●监控阶段
监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。
此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定,生产过程的数据及时绘制到控制上,并密切观察控制图,控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控,如果发现失控,必须寻找原因并尽快消除其影响。
监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。
在实际应用中,对于每个控制项目,都必须经过以上两个阶段,并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。
二、控制图的种类
1、控制图的种类
●计量型数据分析工具常见的包括直方图和控制图。
其基本控制图如下:
、、、等。
●计数型数据分析工具常见的包括排列图和控制图。
不合格品率(p)控制图、不合格品数(np)控制图、单位不合格数(u)控制图、不合格数(c)控制图等。
2、控制图的选择
控制图选择表:
数据
分布
控制图
用途
计量值
正态分布
用于样本量2≤n≤10最常用
用于样本量n≥10或2≤n≤10计算量大
不使用计算机前的一种方法,逐渐减少
样本量n=1,多用于测量费用很大(如破坏实验);
或当在任何时刻点的输出性质比较一致时,如化工等气体与液体流程式过程,产品均匀,多抽样也无太大意义的场合。
灵敏度差
计数值
计件值
二项分布
不合格品率(p)控制图
特点:
计算量大,控制线凹凸不平,适用于样本容量不相等的场合。
不合格品数(np)控制图
较常用,计算简单,操作工人容易理解;
适用于样本容量相等的场合
计点值
泊松分布
单位不合格数(u)控制图
适用于样本容量不相等的场合
不合格数(c)控制图
(附:
计件值指按件计数的数据,如不合格数、油漆流挂数等;
计点值指按缺陷点计数的数据,如疵点数、砂眼数、气泡数、单位产品缺陷数等)
三、控制图的主要用途
1、判断加工过程的稳定性
判定加工过程是否稳定,需同时满足两个条件:
●代表数据的点子应全部在控制限内;
●控制限内的点子波动应符合统计规律。
2、比较和分析产品质量的优劣
3、有了控制图,可以帮助我们比较两类产品或不同操作者生产的产品质量的优劣,不仅可以比较质量的平均水平(图)和质量的稳定性(R图);
也可以比较产品的废品或不合格率的高低(C图和P图)。
一般说,对—R图,点子越靠近中心线,说明质量越稳定,对C图和P图来说,C和P则越低越好,但评定时要注意:
1)和R如过于集中,说明加工精度和加工成本提高,有时是没有必要的,从分布规律而言,这也是一种异常。
所以分析时要全面权衡得失。
2)C和P超过下限当然是好事,但从统计观点讲,同样是“不正常”的。
也是由于异常因素的“干扰”所造成的,这个“干扰”不外乎是操作技术或工艺方法得到了改进,致使原来的分布改变了。
在这种情况下,我们也应积极分析原因,总结经验,加以推广,并重新设计一个符合实际的控制图。
3)分析质量不稳定的原因
当控制图中的点子超过控制界限或点子分布不正常时,依据专业知识和过程特点,在过程中都能找到一种或几种与之对应的原因(条件因素)。
将这些情况不断加以完善,对今后提高质量和开展质量分析工作是很有好处的。
比如一批机加零件,当越出控制线而R在控制线以内,这时可能有两种情况:
●机床维修不好,机油太少或变质使齿轮旋转不灵。
●加工材料的硬度偏高。
如以后再发生越界而R在界内的情况,直接查这两个原因就可以了。
如果是几个人同时加工一批零件,几张控制图中的点子都有共同的起伏。
这说明一定有共同的条件因素(环境条件或其他条件)在起作用,从而可排除设备或操作不当等因素。
比如五名工人同时焊接(自动焊)一批零件,在某段时间内质量都普遍下降,此时我们就只检查质量下降这一段时间内有那些共同因素的改变,如焊接的零件材料有没有问题?
焊药是否变质?
厂房湿度甚至光线是否合适等等。
4)根据点子的移动趋向,预防不合格品
控制图上当点子有定向而缓慢的趋向时,一般都有条件因素的作用。
这种趋向用直观是很难发现的。
如不作控制图,等零件全部加工完后再去检验。
不仅会产生不少废品,而且无法分析造成废品的原因。
5)有利于对质量原始资料的整理和归档
过去有些厂虽然也设计了资料档案室,但由于对积累的资料缺乏合理的分析和整理方法,天长日久,越积越多,查起来很不方便,甚至成了负担,如果我们推广控制图,并在质量分析工作中应用数据整理的方法,这些问题就比较容易解决了。
控制图中的一个点子就是一个数据,一张控制图就是一段时间内完整的质量记录。
●本手册说明:
本手册对SPC相关的论理基础知识谈得比较少,重点在于SPC的实施和运用,特别是对公司目前使用的、也是最常用的两种图形——直方图和均值极差图的作法和分析进行了详细的介绍。
由于编写比较仓促,以及水平有限,错误遗漏在所难免,敬请各位读者给予批评指正,并希望你为本手册提出你的宝贵意见,谢谢!
序言……………………………………………………………………2
前言……………………………………………………………………3
目录……………………………………………………………………5
第一章选点及数据采集……………………………………………………6
第一节选点………………………………………………………………6
一、概念……………………………………………………………………6
二、选点……………………………………………………………………6
第二节数据采集…………………………………………………………6
二、数据采集两个必须……………………………………………………6
第二章控制图的制作……………………………………………………7
第一节直方图的制作………………………………………………………7
一、直方图的作用…………………………………………………………7
二、直方图的作法…………………………………………………………7
三、直方图的观察与分析…………………………………………………7
第二节均值极差图制作……………………………………………………9
三、均值极差图作图步骤…………………………………………………9
第三章过程能力指数的计算……………………………………………10
第一节概念……………………………………………………………………10
一、两个概念……………………………………………………………………10
第二节过程能力指数的计算…………………………………………………10
一、双边容差的情况……………………………………………………………10
二、单边容差情况………………………………………………………………11
第三节提高过程能力指数的方法……………………………………………11
第四章统计控制状态……………………………………………………12
第一节概念………………………………………………………………12
一、两个概念……………………………………………………………………12
第二节控制图判断准则…………………………………………………12
一、判稳准则………………………………………………………………………12
二、判异准则………………………………………………………………………12
附录………………………………………………………………………………15
例子………………………………………………………………………………16
第一章选点及数据采集
第一节选点
一、概念:
●统计过程控制(简称SPC;
StatisticalProcessControl):
就是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,从而达到保证产品质量的目的。
●控制图:
控制图是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而检察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。
图上有中心线、上控制限和下控制限,并按时间顺序抽取的实际测量样本线等。
●计量型数据:
是指一类连续取值的测量数据;
或者说可以用测量工具具体测量出来小数点以下数值的这类数据。
例如:
长度、间隙、力、时间等。
●计数型数据:
是一种取逻辑值的测量数据;
不用工具测量的数据或者说即使用工具测量也得不到小数点以下的数据,而只能得到0或1,2,3…等自然数的这类数据。
表面质量:
裂纹、流挂、咬边等。
一般来说,用工具测量得出的数据就属于计量型数据;
反之不用工具测
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