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spc考试资料doc
质量部内部培训讲义
基于预防,连续改善,达到零缺陷
质量的基本知识
QC七大手法
质量的基本概念
•一、质量:
一组固有特性满足要求的程度。
•质量的特点:
质量具有经济性、广义性、时效性和相对性。
•不合格:
未满足要求。
•缺陷:
未满足与预期或规定用途有关的要求。
•组织是指:
职责、权限和相互关系得到安排的一组人员及设施。
•过程:
一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。
•注:
一个过程的输出直接成为下一个过程的输入,组织为了增值,通常对过程进行策划,并使其在受控条件下运行。
•过程是质量管理研究的基本对象(基本单元)。
•产品是指过程的结果。
•产品有四种通用的类别:
服务、软件、硬件、流程性材料。
•顾客是指接受产品的组织或个人。
•质量特性是指产品、过程或体系与要求有关的固有特性。
•具有代表性的质量概念主要有:
符合性质量、适用性质量和广义质量。
•质量管理是指在质量方面指挥和控制组织的协调的活动。
在质量方面的指挥和控制活动,通常包括制定质量方针和质量目标及质量策划、质量控制、质量保证和质量改进。
•质量控制是质量管理的一部分,致力于满足质量要求。
质量控制是一个设定标准、测量结果,判定是否达到了预期要求,对质量问题采取措施进行补救并防止再发生的过程,质量控制不是检验。
在生产前对生产过程进行评审和评价的过程也是质量控制的一个组成部分。
总之,质量控制是一个确保生产出来的产品满足要求的过程。
质量管理的发展:
质量检验阶段,
统计质量控制阶段,
全面质量管理阶段。
•质量检验:
所用的手段是各种的检验设备和仪表,方式是严格把关,进行百分之百的检验。
质量检验是在成品中挑出废品,以保证出厂产品质量。
但这种事后检验把关,无法在生产过程中起到预防、控制作用。
且百分之百的检验,增加检验费用。
在大批量生产的情况下,其弊端就突显出来。
•统计质量控制阶段:
这一阶段的特征是数理统计方法与质量管理的结合。
他认为质量管理不仅要搞事后检验,而且在发现有废品生产的先兆时就进行分析改进,从而预防废品的产生。
控制图就是运用数理统计原理进行这种预防的工具。
但是,统计质量关也存在着缺陷,他过分强调质量控制的统计方法,使人们误认为质量管理就是统计方法,使统计专家的事。
在计算机和数理统计软件应用不广泛的情况下,使许多人感到高不可攀、难度大。
•统计技术:
是指有关收集、整理、分析和解释数据,并对其反映的问题做出一定结论的方法。
•SPC(statisticalprocesscontrol)统计过程控制:
•是应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控,建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平,从而保证产品与服务符合规定要求的一种质量管理技术。
•全面质量管理:
所谓全面质量管理就是以质量为中心,以全员参与为基础,旨在通过让顾客和所有相关方受益而达到长期成功的一种管理途径。
•质量管理的八项原则:
•⑴、以顾客为关注焦点;⑵、领导作用;⑶、全员参与;⑷、过程方法;⑸、管理的系统方法;
•⑹、持续改进;⑺、基于事实的决策方法;⑻、与供方互利的关系;
•质量数据:
将检测产品质量特性值所得结果用数字记录下来,使得到的质量特性值数据,简称质量数据。
质量数据分类:
1、计量值:
可以用带小数的数据连续取值的数据。
2、计数值:
可以用件数、个数或点数等整数计值的数据;计点值
{计件值
•质量数据的特征:
波动性(分散性、变异性)
•质量数据的分布:
离散型分布(计数值质量特性是离散型数据,一般服从离散分布),包括:
二项分布、超几何分布、泊松分布。
连续型分布(计量值质量特性值通常服从连续型分布,在统计分布中最常用的是正态分布)
•十二、数据收集的几个名词:
•1、 个体(单位产品):
要研究分析的客观事物的一个基本单位。
•2、 总体(母体):
要研究分析的客观事物的全体。
•3、 样本(子体):
从总体中抽取的一部分个体。
•4、 频数:
一组数据中,某个数值的频数,指该值反复出现的次数。
•5、 频率:
频数与样本总数的比值。
•6、 某区间的频数:
一组数据划分成若干区间时,数据出现在该区间的次数。
•7、 极差:
数据中最大值与最小值的差。
•十三、QC七大手法:
•1、调查表;2、分层法;3、直方图;4、排列图;5、因果图;6、散布图;7、控制图。
1、调查表:
•⑴ 要求:
填写方便,一目了然,直观性强,通用性好,尽可能多的提供质量信息。
•⑵ 种类:
•①、数据分布调查表(将质量数据分成若干区间,用以统计数据落在某一区间的频数)
•②、不合格项目调查表(用来调查生产现场不合格项目频数和不合格率)
•③、不合格位置调查表(用来统计、分析不同类型的外观质量发生的部位和密集程度)
(3)举例:
针对计数型数据(不合格项目调查表)
②、针对计量型数据(数据分布调查表如表)
2、分层法
•⑴、目的:
把杂乱无章和错综复杂的资料加以归类汇总,使之更确切的应客观要求。
•⑵、原则:
根据分层的目的,按照一定的标志加以区分,把性质相同,在同一条件下收集的数据归纳在一起,是同一层内的数据波动的幅度尽可能小,而各层之间的差别尽可能大。
•⑶、分层的标志:
①时间;②操作者;③设备;④工艺方法;⑤原材料
•(4)、举例:
下面用实例说明数据分层的方法和作用
•从表
(一)可知:
工人丙的装配技能不佳和B厂供应的密封件质量不好是漏油的主要原因。
上面仅对操作者和供货厂进行了数据分层,而没有考虑同一工人用不同厂家的密封件经装配后质量也有差异这一事实。
为此,对表
(一)的数据进行了更深入细致的综合分层,如表
(二):
装配工人丙用B厂的密封件后,漏油率达73%,甲用B厂的密封件后,漏油率达50%,均超过平均漏油率36%,是漏油的主要原因;工人乙用B厂的密封件和工人甲用A厂的密封件的装配方法应该推广。
•
3、直方图
•⑴、 概念:
直方图是通过对资料的加工整理,从而分析和掌握质量数据的分布状况和估算过程不合格品率的一种方法。
•⑵、 作图步骤:
a、做频数分布表;b、计算极差R;c、适当分组,并确定组距
d、计算各组界限;e、画直方图
•⑶、数据的分组数表
•
•(4)、典型直方图
1、对称山峰型:
生产过程正常稳定
2、左偏峰型:
多数产品质量特性偏于下限值
•③、右偏峰型:
多数产品质量特性偏于上限值
•④、折齿型:
做频数表求频数时,分组不当,组距不是最小测量单位的整数倍
•⑤、绝壁型:
通过全检,根据剔除不合格品后所剩产品的质量特性值所作的直方图
•⑥、双峰型:
当两种不同分布的产品混在一起时,所作的直方图
•⑦、分立小岛型:
当少数产品的原材料发生变化
-⑸、举例
根据测量数据做出直方图,并判断生产过程是否稳定
•①、找出最大值=42.43mm,最小值=42.30mm
•②、计算极差=42.43-42.30=0.13mm
•③、将极差分别除以最小测量单位0.01mm的1、2和5倍,得
•0.13mm÷0.01mm=13
•0.13mm÷0.02mm=6.5圆整为7
•0.13mm÷0.05mm=2.6圆整为3
•对照分组数表,取分组数为7组,相应的组距为0.02mm。
•④、第一组的下界限为:
•42.30mm-0.01/2mm=42.295mm
•第一组的上界限为:
•42.295mm+0.02mm=42.315mm
•⑤、依次加上组距,即可得各组的界限值
4、排列图
•⑴、定义:
排列图是将质量改进项目从最重要到最次要的进行排列,以分析找出影响质量的主要因素,并识别质量改进机会,所采用的一种简单的图示技术。
•⑵、作用:
•①、强调“关键的少数”和“次要的多数”在多质量问题或影响质量问题的诸多因素中,寻找主要质量问题或影响产品质量的主要因素
•②、确认改进后的效果
•③、指出工作重点
•⑶、画法:
•①、收集一定期间有关某个质量问题的数据
•②、将数据按预定的标志分层
•③、计算频数
•④、计算个项目的累积频数和累计百分数
•⑤、画一个横坐标和两个纵坐标
•⑥、画直方柱
•⑦、画出巴氏曲线
•⑧、分出A、B、C三类因素(按累计频率0~80%,80%~95%,95%~100%分)
•⑨、记录备考事项
•⑷、注意:
•①、A类因素≤3个
•②、项目多的时候,把频数少的合并成“其他”
•③、注意结合实际
•④、主要问题进一步作排列图
•⑤、检查图是否完整
•⑸、判别:
•①、主要因素:
累积频率在0~80%
•②、有影响因素:
累积频率在80~95%
•③、次要因素:
累积因素在95~100%
•⑹、举例:
•根据不合格类型统计表(表8),作出排列图
•计算过程:
•①、累积频数f=∑fi=39+19+…+6+1=84
•②、频率p=fi/f
•③、累积频率F1=p1
•F2=p2+p1
•。
。
。
。
。
。
4、排列图
4、排列图
5、因果图
•⑴、 因果图是用来表示质量特性与其潜在原因的关系,即表达和分析因果关系的一中图表。
•⑵、 作用:
理清思路
•⑴、 结构:
①、特性
•②、要因
•③、枝干:
主干、大枝、中枝、小枝、细枝
5、因果图
•⑷、注意:
①、主干方向:
左右
②、原因与对策切勿混用
③、要不断改进因果
④、切不可依靠少数人闭门造车
•⑸、因果图基本结构
6、散布图
•⑴、用直角坐标系表示两个特性值之间关系的图示方法。
•⑵、作用通过对散布图分析可判断两变量间是否存在相关关系
•⑶、典型的散布图
7、控制图
•⑴、控制图是用来监视、控制质量特性值随时间推移而发生波动的图表,是通过判断和区分正常波动与异常波动,来调查分析过程是否处于稳定状态,以保持过程处于稳定状态的有效工具。
•⑵、作用:
①、判定过程是否稳定
•②、控制过程的质量状态
•③、及时发现过程中的失调现象,预防不合格品产生
•④、为评定产品质量提供依据
•⑤、为产品设计和工艺的技术决定积累数据资料
7、控制图
•⑴、控制图的理论依据(3σ原理):
•若生产过程只受随机因素影响则质量特性值服从正态分布N(μ,σ2),那么质量特性值落在(μ-3σ,μ+3σ)范围内的概率为99.73%。
因此,如果产品质量特性值落在(μ-3σ,μ+3σ)范围内,我们就有理由认为,产品质量特性值服从正态分布,即过程处于稳定状态。
•所谓3σ原理,就是把控制界限定在距分布中心3σ处,即:
•上控制限:
UCL=μ+3σ,下控制限:
LCL=μ-3σ,中心线:
CL=μ
7、控制图
•⑴、控制图的种类:
•①、按控制图上点所用数据的性质不同
•计量值;计数值:
(计件值,计点值)
•②、按控制图使用目的不同:
分析用控制图,控制用控制图。
•按控制图上数据的性质不同分类:
•
5、控制图的基本形
6、控制限的计算
⑺、异常的判定
•判异准则的思路
•判异准则有两类:
(1)点出界就判异;
(2)界内点排列不随机判异
•关于判异准则,常用控制图的标准GB/T4091-2001有8种准则。
如图将控制图等分为6个区,每个区宽1σ。
着6个区的标号分别为A、B、C、C、B、A。
其中两个A区、B区及C区都关于中心线CL对称,需要指明的是这些判异准则主要适用于图及单值x图,且假定质量特性值服从正态分布。
7、控制图
•准则1:
一个点落在A区以外
•准则2:
连续9点落在中心线同一侧
•准则3:
连续6点递增或递减
•准则4;连续14点中相邻交替上下
•准则5:
连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
•准则6:
连续5点中有4点落在中心线同一侧的C区以外
•准则7:
连续15点落在中心线两侧的C区内
•准则8:
连续8点落在中心线两侧且无一在C区内
7、控制图
•稳定状态的判断准则:
同时满足:
1、控制图上的点全部在控制界限内,2、界限内点排列分布无缺陷。
•缺陷的含义:
•Ⅰ、出现“链”,连续5点出现在中心线一侧的现象
•Ⅱ、点多在中心线一侧
•①、 连续11点中至少有10点位于中心线的同一侧
•②、 连续14点中至少有12点位于中心线的同一侧
•③、 连续17点中至少有14点位于中心线的同一侧
•④、 连续20点中至少有16点位于中心线的同一侧
7、控制图
•Ⅲ、连续7点有连续上升或下降的趋势]
•Ⅳ、点呈周期性分布
•Ⅴ、点接近控制限
•① 、连续3点中有2点接近控制限
•② 、连续7点中有3点接近控制限
•③ 、连续10点中有4点接近控制限
7、控制图
•⑻、举例
•Ⅰ、根据下列数据调查表,做出平均值极差控制图
•①、计算、R、、
•②、查系数表(由n=5得A2=0.577、D4=2.115、D3不计算),并计算控制限
③、描点,作图
7、控制图
7、控制图
•控制图实际应用思路(以平均值极差图为例):
•①、确定所控制的质量指标
•②、取预备数据
•③、计算控制限、作图
•④、将预备数据在R图中打点,判稳。
若稳则进行⑤,若不稳,查明原因后转入③
•⑤、将预备数据在R图中打点,判稳。
若稳则进行⑥,若不稳,查明原因后转入③
•⑥、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求
若过程能力指数满足技术要求,则转入⑦,若过程能力指数不满足则调整过程只到过程能力满足要求为止
⑦、延长控制图的控制限,做控制用控制图,进行日常管理
注意:
①~⑥为分析用控制图,⑦为控制用控制图
质量的基本知识
抽样检验
名词解释
•1、检验:
是指用某种方法(技术、手段)测量、检查、试验和计量产品的一种或多种质量特性并将测定结果与判别标准相比较,以判定每个产品或每批产品是否合格的过程。
•2、单位产品:
为了实施检查的需要而划分的基本单元。
•3、检验批:
需要进行检验的一批单位产品,也是作为检验对象而汇集起来的一批产品。
通常检验批应由同型号、同等级和同种类(尺寸、特性、成分等),且生产条件和生产时间基本相同的单位产品组成。
•4、稳定批:
是将整批产品贮放在一起,即批中所有单位产品同时交验的。
优点在于容易进行抽样检验。
•5、流动批:
各单位产品是一个个以检验点通过检验的。
•6、连续批:
是指由同一生产厂,在一致条件下,连续生产的一个大的批系列中的批。
•7、孤立批:
是指不属于当前检验的批的序列或断续生产的批。
•8、批量:
需要检验的一批产品所包含的单位产品数。
常用N来表示。
•9、缺陷:
指产品质量特性不满足预定使用要求的情况。
按照缺陷的严重程度分为致命缺陷、重缺陷、轻缺陷三种。
•10、不合格品:
有一个或一个以上缺陷的单位产品。
•包含致命缺陷(也可能还包含重或轻缺陷)的产品称为致命不合格品,或称A类不合格品;
•包含重缺陷(也可能还包含轻缺陷),但不包含致命缺陷的产品称重不合格品,或称B类不合格品;
•包含轻缺陷,但不包含致命缺陷或重缺陷的产品称为轻不合格品,或C类不合格品。
•11、不合格:
在抽样检验中,指单位产品的任何一个质量特性不满足规范要求。
通常根据不合格的严重程度必要时将它们分类。
认为最被关注的一种不合格,称为A类不合格。
认为关注程度比A类稍低的一种类型的不合格,称为B类不合格。
关注程度低于A类和B类的一类不合格,称为C类不合格。
•12、批质量
•指单个提交检验批产品的质量,通常用p表示。
由于质量特性值的属性不同,批质量的表示方法也不一样,计数抽样检验衡量批质量的方法有:
•⑴批中不合格单位产品所占比重,即批不合格品率,通常用百分数表示
•批不合格品率=批中不合格品总数/批量
•⑵不合格品百分数,表示每百个单位产品包含的不合格品数
•不合格品百分数=(批中不合格品总数/批量)*100
•⑶每百单位产品不合格数
•每百单位产品不合格数=(批中不合格总数/批量)*100
•13、过程平均
•在规定的时段或生产量内平均的过程质量水平,即一系列初次交验批的平均质量。
其表示方法与批的表示方法相同,但意义有所不同,过程平均表示的是在稳定的加工过程中一系列批的平均不合格品率,而不是某个交验批的质量。
•14、接收质量限AQL
•当一个连续系列批被提交验收抽样时,可允许的最差过程平均质量水平。
它是对生产方的过程质量提出的要求,是允许生产方过程平均(不合格品率)的最大值。
•15、极限质量LQ
•对于孤立批,为了抽样检验,限制在某一低接收概率的质量水平,它是在抽样检验中对孤立批规定的不应接收的批质量(不合格品率)的最小值。
分类
•产品检验可按不同情况分类如下:
•
(1)根据检验数量分类
•①全数检验:
是对批中每一产品逐一进行检验,以确定每件产品的质量是否符合标准和能否接受的检验,也称为全检式100%检验。
•② 抽样检验:
是按照统计方法从每一批产品中,抽取适当数量的部分产品作为样本,对样本中的每一个样品进行检验,通过这样的检验来判别整个一批产品是否符合标准和能否接受的检验。
分类
•
(2)根据流程分类
•①购入检验:
从厂外购入原材料、标准件、伴成品和工具等都需要进行检验,以防止不合格品入厂。
通过检验还可以了解供货单位的质量情况,以便采取相应措施。
•②中间检验。
在生产过程中,工序之间的转移也常常需要检验来保证半成品的质量,特别是对于影响最终产品主要质量特性的工序,应进行严格的检验。
另外,当需要了解生产过程的情况时,也需作中间检验。
这时,其目的在于提供生产过程状态的信息。
•③成品检验。
作为成品是否为合格品而进行的检验,也称最终检验。
对重要产品的成品检验常常分为两个阶段进行,即总装完成后检验及全面试验后的复验。
•④出厂检验。
产品交给定货方是所做的检验。
出厂检验根据合同要求进行某些特别重要特性的检验,也对产品可能存在的重大缺陷及贮存过程中可能有变化的质量特性进行检验。
•⑤库存检验。
长期在仓库中贮存是所做的检验。
根据贮存期限不同,决定应检验哪些质量特性,这对需要贮存的产品具有十分重要的意义。
•⑥监督检验。
根据镇府法令,或有关规定对产品质量和企业保证质量具备的条件进行监督是所进行的检验。
分类
•(3)根据检验判别方法分类
•①计数检验:
与标准要求作比较后,把产品分为合格、不合格,或者分为一级、二级、三级品所进行的判定的检验,即用计数值作为判定的检验。
•②计量检验:
用计量值作为判定的检验。
•(4)根据检验后产品是否可供使用分类
•①破坏性检验:
检验后产品失去使用价值时,称为破坏性检验
•②非破坏性检验:
检验后对产品性能和其他质量特性无改变时,称为非破坏性检验。
全数检验和抽样检验
•⑴全数检验方法常常用于下列情况:
•①检验是非破坏性的;
•②检验数量和项目较少;
•③检验费用少;
•④影响产品质量的重要特性项目;
•⑤生产中尚不够稳定的比较重要的特性项目;
•⑥单件、小批量生产的产品;
•⑦昂贵的、高精度或重型的产品,有特殊要求的产品;
•⑧能够应用自动化检验方法的产品。
全数检验和抽样检验
•⑵抽样检验和随机抽样
•产品按统计方法进行抽样检验常常用于下列情况:
•①检验是破坏性的;
•②检验时,被检对象是连续体;
•③产品数量多;
•④检验项目多;
•⑤希望检验费用小;
•⑥作为生产过程工序控制的检验。
全数检验和抽样检验
•抽样检验是利用样本进行的检验,所抽取的样本只占批中的一小部分样本质量特性的检验结果当然也只能相对地反映整批产品的质量,不能把样本的不合格品率与整批产品的不合格品率等同起来。
但是,我们所讲的抽样检验,是建立在是建立在统计技术基础上的,能科学地、可靠地反映整批产品的质量,在实际应用中,常常是可行的、多快好省的办法。
当然抽样检验并不排斥全数检验,应根据具体情况进行分析,以确定采用抽样检验或全数检验,其目的都是为了有利于提高质量和降低成本。
•抽样检验首先遇到的问题是如何抽取样本。
人工挑选取样法不能反映整批产品质量的实际分布状态,因为这时有人的主观因素在起作用。
随机抽样就是为了排除人的主观因素,要求抽取的样品都具有同等机会被抽取到。
随机抽样方法有下列几种:
全数检验和抽样检验
•⑴简单随机抽样
•也称为纯随机抽样,是直接从总体的N个单位产品中完全随机地抽取n个单位产品,并使总体中每一个单位产品都有同等被抽中的机会,是符合随机原则的最简单、最基本的抽样形式。
简单随机抽样常用的方法有:
抽签法,即将总体编1~N张签,从中抽n张来确定被抽中的号码;随机数法,对总体编号后,通过有随机过程生成的随机数表或随机数子来确定被抽取的号码,号码所对应的单位产品即为被抽中单位。
简单随机抽样误差小,但抽样程序繁杂,当产品批量小时可以使用,而当产品批量过大或从生产线上抽样时编号工作难以实施,在实际使用中有一定局限性。
•⑵分层抽样
•又称类型抽样,是将总体的N个单位划分成性质不同的子总体,并按一定比例从各层中抽取样本,构成样本容量。
如将批中零件按不同加工者、不同设备、不同班次分层,再从各层中抽样,各层中的抽样比例可根据各层的差异性大小来确定。
分层抽样在抽取样本时充分考虑到单位产品间差异性,使样本代表性增强。
当采购产品由不同班次、不同生产日期或不同材质的产品组成一批时,实际验收过程中又无条件分别组批,此时宜采用分层抽样方法,以提高样本代表性。
在生产过程中若根据需要必须将不同生产线或不同班次的产品组成一批验收时,为提高抽样准确性,宜采用分层抽样。
全数检验和抽样检验
•⑶等距抽样
•又称系统抽样,是将总体的N个单位产品系统排列(如按生产顺序),并编上1~N号,等分成n段,每段含k个单位产品,且N=nk,然后在第一段的k个单位产品中随机地抽取一个单位产品,以后每隔k个单位产品抽取一个单位产品构成样本如流水线上生产的产品每隔k个或间隔一段时间抽取一次,只要抽取的第一个单位产品确定以后,余下的抽取顺序就确定下来了。
等距抽样对于流水线、自动生产线的抽样是很实用的方法,但由于其抽样的特点,抽样的随机性受到影响,为缩小抽样误差,可根据加工特点规定抽样间隔,如质量差异小的时间段扩大抽样间隔,而质量差异大的时间段缩短抽样间隔,以弥补等距抽样的不足,提高样本代表性。
此种方法在对生产过程的监控抽样时经常采用,或随生产进度抽取样本对批验收时也可采用此方式,但应注意此种方法不宜在过程具有周期性变化时使用。
抽样检验标准
•1、计数与计量抽样检验标准
•按衡量产品质量特性指标和判别方法,可以分为计数抽样检验标准和计量抽样检验标准两类。
计数抽样检验标准是以计数抽样结果作为判别质量特性指标的,已经制定了国家标准的有GB/T2828—1987《逐批检查计数抽样程序及抽样表(适用于连续批的检查)》、GB/T2829—2002《计数序贯抽样检验程序及表》、GB/T8052—2
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