统计过程控制实务

统计过程控制实践，第1章：SPC简介，第2章：数据收集、整理和分析，第3章：控制图的应用，第4章：测量值控制图，第5章：计数值控制图，第6章：控制图的分析和判断，第7章：过程能力分析，第8章：SPC管理系统的建立，目录，2，1。介绍统计过程控制，质量概念的发展，质量控制历史，质量控制概念，质量控制系统，在19c早期，19c早期，19c早期，19c早期，19c早期，20世纪40年代早期，19c早期，60年代早期，19c早期，19C早期，60年代早期，80年代早期，质量管理工长，质量管理检查员，质量管理统计，质量管理，质量保证，全面质量管理，全面质量责任，质量是质量检查，质量制造，质量设计，质量管理，以及做一个，运筹帷幄，赢千里！质量管理的基本方法是什么？介绍统计过程控制，检查：回测，控制结果，如果有任何缺陷，确定修复或报废控制：应用数学统计方法控制生产过程，防止：根据过程状态预测未来趋势和变化，并防止不合格的发生。测试传统生产模型的基本要求是什么？由专职人员组成的统计过程控制检查部门必须经过培训，有相关的检查说明，有判断标准，并有一定时间的检查记录。5.控制和检验，检验废物的公差，100%检验能保证产品质量吗？是否有任何缺陷仅仅依靠检验来保证产品质量？1.高投资、高成本、低经济效益。时效性差。可靠性差。不能反映规格和标准的缺陷。忽略前6名中的管理和技术问题。检测到的是无法预测后续生产的问题7。这只是对产品质量的粗略评估方法。统计过程控制导论。输入、输出、输出、输入、过程、反馈、测量/比较。改进措施，预防、预防和控制的概念：在规定的时间间隔内取样，在仔细测量和准确记录异常情况时，分析原因，制定有效的改进措施，以解决问题。统计过程控制导论，7，SPC，x，上限控制，上限控制，a，b，c，d，e，l，m，n，o，p，可控因素-改善对象-可调-特殊情况，不可控因素-常见问题-噪声-连续问题，良好输出，工程能力，控制器，输入，输出，样本，过程。SPC是对装配好的产品或零件进行取样和测量。在致命的几个因素管理的来源，然后管理Y系统的统计技能，1。8、产品可变性统计过程控制简介(休沃尔特休哈特关于过程可变性的观点)相同的原材料和设备所生产的产品，其质量特性仍有一定的差异。-那么，您如何确定流程(流程)是否处于稳定状态？这些问题需要借助统计过程控制来讨论。-在购买新设备或开始新流程的大规模生产之前，如何确定其是否处于稳定状态，是否可以接受或大规模生产？两个过程的变化(变化):由共同原因引起的变化(也称为必然性)和由特殊原因引起的变化(也称为偶然性):你必须立即消除(急性)，对过程变化的理解，1。介绍统计过程控制是不可避免的原因，如操作人员熟练程度的差异、设备精度和维护质量的差异、同一批原材料的差异等。属于可以避免和必须避免的变异，如不同批次原材料之间的差异、未经培训和不熟练的操作人员、设备故障等。你必须时刻监控(慢性)、85%、15%、9、SPC的发展过程，20世纪20年代贝尔博士的实验室开始使用休哈特控制图。在20世纪40年代的第二次世界大战期间，美国军事产品使用抽样方案和控制图来确保军事产品的质量。戴明博士，1950年的质量管理硕士，全面实施日本JUSE(科学家协会)设立了一个“戴明”奖，以奖励有效实施统计技术的企业。石川庆提出了“QC七大道具”来帮助生产现场人员分析和改进质量问题，促进其广泛应用。20世纪70年代有效地实施了“质量控制圈”，并应用统计技术使日本经济迅速发展，成为高质量产品的代名词。20世纪80年代，美国等国家跟随日本的步伐，开始实施“QC小组”和统计技术的应用。MOTOROLA发布了“QC挑战”,以通过SPC实施提高过程能力，并提议追求“6”目标。1987ISO9000标准建立、颁布和实施，明确要求实施统计技术。统计过程控制导论，10。日本产品质量的崛起质量管理的概念特定质量控制技术的应用时代改变了20世纪21世纪生产力的世纪质量的世纪美国质量管理专家朱兰在1994年ASQ的告别演说中仍然用百分比来评价质量指标吗？质量指数的生产控制模式(partspermill)是否采用PPM进行评价，已经从过去的3(2.710-3)控制模式发展到6(2.010-9)控制模式。1.统计过程控制导论。为了满足超严格的质量要求，我们应该：将多样化的统计技术应用到过程的每一个环节。强调现场人员熟悉和掌握过程统计技术，不仅专家可以使用。所使用的统计技术必须不断改进，以更适合实际操作需要。世界级质量产品的生产应采用先进的科学技术和先进的管理科学。11.1 .引入统计过程控制，分析中外质量差异的原因，相对落后的仪器设备，由于资金或信息无法购买更好的仪器设备，设备的维护和使用环境无法得到保证。当他们的质量概念不存在时，高层管理者通常会追求短期利益。他们有以下观点：微小的缺陷不要紧使用廉价的材料会降低成本我们是供应商之神100%的检查可以确保质量管理没有快速有效的工具，质量管理的方法和手段没有得到有效的运用，而这些已经成为优秀企业必备的内部技能。管理人员素质有待提高，专业管理人员短缺。包括专业质量工程师、质量信息系统QIS、质量相关各环节的管理研究、方法和工具、质量信息的交互处理、spcicfeataguchiqfdgr-rtpm、CQM文件管理仪器校准q-auditq-cost、12、SPC=统计过程控制、Statistical:使用统计方法通过样本数据监控和分析过程变化。过程：分解保证质量的因素。了解管理计划的必要性，以确保管理计划能够有效实施。控制器：对过程变化的早期预测有时间在最终输出发生之前纠正问题。1.统计过程控制导论，13，为什么需要统计过程控制？过程评估工具识别改进的机会。评估改进的效果并保持改进结果。1。统计过程控制导论，过程控制工具，经济预警，及时性充分利用机器和设备，统计过程控制非常适合重复性生产过程。1)对过程进行可靠的评估；2)确定过程的统计控制极限，判断过程是否失控，过程是否有能力；3)提供过程预警系统，及时监控过程，防止废品的发生；4)减少对常规检查的依赖，定期观察和系统测量方法取代了大量的检查和验证工作。14.创造一个使用统计过程控制的环境。每个组织都有机会使用统计过程控制。不要认为你需要深奥的数学理论来等待耐心的回报。培训相关人员理解统计过程的内容。20句真经找出原因，采取措施消除它们，停止出现并合并，1。统计过程控制简介，六西格玛中的主要工具制造商在ISO9000和QS9000中对供应商福特、英特尔、摩托罗拉等提出了特殊要求。所有这些都要求供应商建立SPC管理。15通过本节的学习，您应该掌握：在过程控制中使用统计过程控制的目的是检查、控制和预防在20个字的实际过程中有两种形式的变化，以及如何找到其意义上要控制的质量特性。过程控制需要基于数学分析。总结，16。数据收集过程，2。数据收集、整理和分析、顾客要求或质量控制工程图纸要求、检验项目和质量要求的确定、抽样计划和现场检验表格的制定、检验实施和检验表格的填写、数据处理或输入计算机以阐明数据收集的目的。技术、质量、工艺、制造等部门共同讨论并规定各工序(操作工序和检验工序)的工作内容、要求和目标质量控制工程图。根据该图，制定了作业指导书和检验指导书。客户要求包括在内。检验项目应包括各种可能的缺陷检验方法和判定标准，以确定哪些项目需要统计分析，从清单和规格表中列出取样的时间间隔和取样数量，并按照记录表中规定的项目进行数据收集和记录，以备现场记录表的准备和使用前培训。该环节应保证数据的真实性，并根据基础数据进行统计分析。应采用简单的方法方便现场工作人员绘图和观察。17.数据收集的四个原则。2.数据收集、整理和分析。真实性：只有真实的数据才能反映真实的质量状况。及时性：SPC的主要功能是预测质量。只有当数据是及时的，质量才能被预测，即使它被分析。否则，预测就毫无意义。简单：简单的管理减少了人力、物力和财力。过多复杂的工作会增加成本，造成不必要的浪费。标准收集的项目数量和格式统一规范，便于管理和统计分析。数据收集、整理和分析、抽样检验、检验数量区分、检验频率区分、检验严重度区分、检验连续性区分、抽样检验分类、抽样方法、简单随机抽样分层随机抽样系统、抽样分段随机抽样、19、数据统计基本概念、单位产品：为检验需要而划分的基本单位。(有时也称为单个)批次：单位产品的总和，也称为总量。样本：从群体中抽取的个体集合。随机抽样：没有从人群中抽取样本的主观意愿或特征。测量值：用产品本身的特性来表示，如长度、温度、重量等。计数值：用缺陷数和数量表示。2.数据收集、整理和分析。20.注意掌握数据恶化的内容。2.数据收集、整理和分析。数据收集和整理。数据收集应根据原材料、设备、班次、操作人员等分层的原则进行分类。以防止不同级别的数据在一个组中混合。数据整理：测量值数据与次数分配表一起绘制，以确定过程是否稳定和正常。确定过程的基本方法是：直方图，它定义了将收集的数据、特殊属性或结果值在一定范围内的水平坐标轴上分成几个相等的区间，用柱状图表示每个区间内测量值的累计次数。用于了解规格标准下产品的分布形式、过程中心值和差异。组数，数据n， 50，50 100，5 7，100 250，250以上，6 10，7 12，10 20，映射步骤和方法1。收集数据，一般至少需要50个数据，并记录数据总数(n)；2.将数据分组，并确定组数(K=1 3.23logN)。也可以使用以下经验数据。2.数据收集、整理和分析。22.3.求最大值(L)和最小值(S)4.设定群组距离(h):全距离/群组号码(通常是2.5或10的倍数)5。设置组边界(1)最小组的下组边界值=S-测量值的最小位数/2(2)最小组的上组边界值=最小组组距离的下组边界值(3)最小组的下组边界值=最小组的上组边界值6。确定组的中心点(上组边界下组边界)/2=组7的中心点。根据数值的大小将数字分布表输入到每个组边界，然后计算每个组8。直方图的横轴表示数值的变化，纵轴表示出现的次数。9.分析绘制的直方图。即最小分辨率的一半。数据收集、整理和分析，23。直方图示例练习1。罐头厂生产容量规格为3108克的罐头。今天，50罐数据被取样如下：308、317、306、314、308、315、306、302、311、307、305、310、309、305、304、310、316、307、303、318、309、312、307、305、311数据收集、整理和分析，24。数据收集、整理和分析。(1)确定基本内容：N=50(2)组数：K=7(参考经验值)(3)最大值L=320最小值S=302全距R=320-302=18(4)计算组距HH=R/K，187=2.5取h为3(测量值最小单位的整数倍)(5)第一组下限值为302-0.5。上限值是第一组的组距离下限值=301.5 3=304.5(6)每个组的中心值=(上组边界和下组边界)/2、组号、组、边界、中心值、标记、f(次数)、1、2、3、4、5、6、7、1、302 305、303.5、4、2、305 308、306.5、10、3、303数据收集，整理和分析，直方图，26，外观形态分析，二。数据收集、排序和分析，正常状态直方图(理想类型)，双峰直方图可能是由于不同的操作员或不同机器处理的产品混合在一起，有两种情况的非峰值直方图(1)数据本身遵循这种分布，如百分比。(2)加工习惯造成的，如车外停车容易接近上差，离岛直方图显示加工或测量过程中出现异常情况，如刀具磨损、对刀读数错误、测量仪器系统偏差等。27，2。数据的收集、整理和分析，悬崖直方图通常是通过剔除不合格数据而绘制的直方图，参差不齐的直方图通常是由不准确的测量方法或读数造成的，并且可能会出现过多的组。28、版权所有，严禁转载，上限、下限、中心值、上限、下限、左中心直方图、理想直方图、右中心直方图都被认为有