统计过程控制—培训教材.ppt

统计过程控制StatisticalProcessControl（SPC）,1、统计过程控制（SPC）的概念：指StatisticalProcessControl（统计过程控制）的英文简称。S（Statistical）统计P（Process）过程C（Control）控制2、统计过程控制（SPC）的定义：使用诸如控制图等统计技术来分析制造过程或其输出，以便采取适当的措施，为达到并保持统计控制状态从而提高或改进制造过程能力。,一、统计过程控制（SPC）概述,3、ISO/TS16949：2002体系对SPC的要求：,ISO9001：2000质量管理体系要求8测量、分析和改进8.1总则组织应策划并实施以下方面所需的监视、测量、分析和改进过程：a)证实产品的符合性；b)确保质量管理体系的符合性；c)持续改进质量管理体系的有效性。这应包括对统计技术在内的适用方法及其应用程度的确定。,8.1.1统计工具的确定在先期质量策划中应确定每一过程适用的统计工具，并包含在控制计划中。8.1.2基础统计概念的知识整个组织应了解和使用基本的统计概念，如变差、控制(稳定性)、制程能力和过度调整。,8.2.3.1制造过程的监视和测量组织应对所有新的制造过程(包括装配和顺序)进行过程研究,以验证过程能力,并为过程控制提供附加的输入.过程研究的结果应文件化,适用时并附有生产、测量和试验的规范，以及维护指导书。这些文件应包括制造过程能力、可靠性、可维护性、可获得性和其接受准则的目标。组织应维持由顾客零件批准过程要求所规定的过程能力或绩效。组织应确保已实施了控制计划和过程流程图，其包括了如下的附加规定：测量技术；抽样计划；接收准则；当不满足接收准则时的反应计划。应记录重要的过程活动，如更换工具、修理机器等。组织应对不稳定和能力不足的特性启动已在控制计划中标识的反应计划。这些反应计划应包括适当地遏止过程输出和100%检验。为确保过程变得稳定和有能力，组织应完成一份指定明确进度和指派责任的纠正措施计划。当被要求时，此计划应由顾客评审和批准。组织应维持过程变更生效日期的记录。,4、统计过程控制（SPC）的目的：为了解制造过程以及改善制造过程，藉由对制造过程能力的分析/评估使其有量化数据/资料。以供作为产品设计/开发和制造过程设计/开发及其改进、选择材料、操作人员或作业方法的依据和参考，持续改进产品质量和服务的价值，达到顾客满意。5、SPC实施的时机和范围：新产品和常规产品（包括老产品和旧产品）中，顾客要求和公司确定的产品和过程特殊特性。,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,PPAPMSADFMEAPFMEASPCSPC（Ppk1.67)（Cpk1.33）样件CP试生产CP生产CP,6、SPC与APQP/CP、FMEA、PPAP和MSA的关系：,二、与统计过程控制（SPC）有关的术语和定义,1、统计技术（包括统计工具和统计方法）：通过使用基本的解决问题的技术和方法以及统计过程控制来应用变差理论，包括控制图的绘制和解释（适用于计量型数据和计数型数据）和能力分析。2、解决问题：从症状分析到产生的原因（特殊的或普通的）再到改进性能措施的过程，可用的基本统计技术有：排列图、因果图及统计过程控制技术等。3、变差：过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。3.1固有变差：仅由普通原因造成的过程变差，由=R/d2来估计。3.2总变差：由普通原因和特殊原因共同造成的变差，用S来估计。,4、质量管理旧七大统计工具：4.1检查表（CheckSheet或CheekList；亦称点检表或查检表）：指使用简单易于了解的标准化表格或图形，只需填入规定的检查记录，再加以统计汇整其数据，即可提供量化分析或比对检查用的统计分析的图表称为检查表。,铸造不良情况检查表,4.2层别法（Stratification；亦称分层法）：为区分所搜集的数据，因各种不同的特征对结果产生的影响，而以各种特征加以分类、统计所采用的统计分析的方法称为层别法。层别法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，应懂得如何把这些资料加以有系统、有目的的进行分门别类的归纳及统计。,表一泄漏調查表（人員分類）表二泄漏調查表（配件廠商分類）,4.3散布图（ScatterDiagram；亦称相关图）：用来分析两个相对应变量（一组成对的数据）之间是否存在某种相互作用或影响的相关性，称为散布图。这种成对的数据或许是“特性要因”、“特性特性”、“要因要因”。,4.4柏拉图（ParetoDiagram；亦称排列图或ABC图或ABC分析法）：根据所收集的数据，按不良原因、不良状况、不良项目、不良发生的位置等不同区分标准而有系统地加以整理、分类，并计算出各项目别所产生的数据（如不良率、损失金额等）及所占的比例，再依照其大小顺序排列，再加上累积值的图形所采用的统计分析的方法称为柏拉图。4.4.1ABC图：从柏拉图可看出哪一项目有问题，其影响度如何，以判断问题之症结所在，并针对问题点采取改善措施。亦即指用从影响质量特性的诸多因素中，找出主要因素的有效方法，故称为ABC图或主次因素分析图或ABC分析法。因柏拉图的项目别排列是按大小顺序进行的，故又称为排列图。4.4.2ABC分析法：重点强调对于一切事务，依其价值的大小而付出不同的努力，以获得效果。亦即指柏拉图分析前面23项重要项目之控制。4.4.3排列图：一种用于解决问题的简单工具，按照对成本或总变差的影响程度对各种潜在的有问题区域或变差源进行排序。一般情况下，大多数的成本（或变差）是由于少量原因造成的，所以解决问题的精力最好优先集中在少量关键的原因上，而暂时忽视多数不重要的原因。4.4.3柏拉图是美国品管大师裘兰博士（JosephJuran）将劳伦兹曲线（美国经济学者M.O.Lorenz）运用于品管上,同时创造出“VitalFewTrivialMany”（重要的少数、锁细的多数）的见解，并利用意大利经济学家柏拉图（V.Pareto）的统计图加以延伸所创造出来的。,铸造车间产品生产废品统计表,4.5特性要因分析图（CharacteristicDiagram；亦称石川图或鱼骨图/鱼刺图或因果图）：指将造成某项结果的众多原因，以有系统的方式来表达结果（特性）与原因之间的关系图表。4.5.1因果图（Cause-and-EffectDiagram）：一种用于解决单个问题的简单工具，它对各种过程要素采用图形描述来分析过程可能的变差源，也被称作鱼刺图（以其形状命名）或石川图（以其发明命名）。A）、某项结果的形成，必定有其原因，应设法利用图解法找出其原因来，这个概念是由日本品管大师石川馨博士提出的。B）、特性要因图是利用5M+1E：人员（Man）、机器（Machine）、材料（Material）、方法（Method）、测量（Measurement）、环境（Environment）等五大类加以分析及应用的。,4.6直方图（Histogram；亦称柱状图）：将所收集的测定特性值或结果值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定的特性值或结果值依所出现的次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，称为直方图。亦即指用来对特征数据进行分级整理，将杂乱无章的资料，解析出其规律性，以得出其分布特征的统计分析的方法。,4.7控制图（ControlChart）：用来表示一个过程特性的图象，图上标有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线、一条或两条控制限，它能减少I类错误和类错误的净经济损失。它有两个基本的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助过程保持受控状态。亦即指附有控制界限的图表，用以描述样本数据与界限比较。若数据超出界限或出现“链”及非随机图形，表示过程存在特殊原因变差，则应采用适当的措施加以消除。4.7.1类错误：拒绝一个真实的假设。例如：采取了一个适用于特殊原因的措施而实际上过程还没有发生变化；即过度控制。4.7.2类错误：没有拒绝一个错误的假设。例如：对实际上受特殊原因影响的过程没有采取适当的措施；即控制不足。4.7.3计数值控制图与计量值控制图的应用比较：,4.7.4链：控制图上系列连续上升或下降，或在中心线之上或之下的点。它是分析是否存在造成变差的特殊原因的依据。4.7.5链图：一种代表过程特性的简单图形，上面描有一些从过程中收集到的统计数据(通常是单值)和一条中心线(通常是测量值的中位数)，可用来进行链分析。,5、质量管理新七大统计工具：1978年由日本水野滋、近藤良夫教授召开研讨会正式命名为“品管新七大手法”；1979年日本科技联盟正式公布“品管新七大手法”。5.1关联图：把关系复杂而相互纠缠的问题及其因素，用箭头连接起来的一种图表分析工具，从而找出主要因素和专案的方法。A）、60年代由日本应庆大学的千住镇雄教授发明的，正式的全名叫做管理指标间的关联分析。案例一：多目的型（两个以上目的）案例二：单目的型（单一目的）案例三：中央集中型（向外扩散）案例四：单向汇集型（单向顺延）,案例五：XXX公司发现报表发出到结案的时间太长，往往延误处理问题的时效，造成作业上的困扰，请用关联图寻找原因。以“报表作业时间长”为题目。,5.2系统图：把要实现的目的与需要采取的措施或手段，系统地展开，并绘制图表，以明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的一种方法。案例一：结构因素展开型案例二：方法展开型1,案例三：方法展开型2,5.3亲和图：把大量收集到的事实、意见或构思等语言资料，按其相互亲和性(相近性)归纳整理这些资料，使问题明确起来，求得统一认识和协调工作,以利于问题解决的一种方法。亲和图法是1953年日本川喜田二郎在探险尼泊尔时，将野外的调查结果资料予以整理时研究发明的。,5.4矩阵图：从问题事项中，找出成对的因素群，分别排列成行和列，找出其间行与列的关系或相关程度的大小，探讨问题点的一种方法。案例：各种原材料特性比较矩阵图,:最佳:良好:好:稍差:差,5.5过程策划计划图（PDPC）：为了完成某个任务或达到某个目标，在制定行动计划或进行方案设计时，预测可能出现的障碍和结果，并相应地提出多种应变计划的一种方法。日本国立公害研究所所长近藤次郎博士，在东京大学任教时，适逢东大纷争（1968-1969年），为了解事件最后将如何，于是详细的剖析其前途与发展过程，其使用的方法后来经过系统化后，被称为“过程策划计划图法”。,5.6箭头图：透过小组讨论，对某事项或工程的实施进行，建立最佳的日程计划并管理，使其能顺利完成的一种手法。1957年，首先是美国杜邦公司推出发展而成。,5.7矩阵数据分析图：矩阵图上各元素间的关系如果能用资料定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用资料表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。,6、分布图：较直方图能达到具体运算效果的一种统计分析的方法。7、推移图：指将进行工作的方针与目标以数据化，并将统计报表的实绩转换成以图表的方法表示出来，从而得知实绩成果与目标值的差距，以采取必要措施的统计分析的方法。7.1推移图是由管理大师彼得.杜拉克（Peter.F.Drucher）于1954年提倡发明的目标管理方法。它可以作为工作中评估达成状况的一种有效工具。8、高级统计方法：比基本的统计方法更复杂的统计过程分析及控制的技术，包括更高级的控制图技术、回归分析、试验设计（DOE）、先进的解决问题的技术等。9、实验设计（DOE）：指有计划地在某种条件下进行实验从而去获得能预测某种现象的统计资料，并且通过分析实验结果，从该现象中归纳出普遍性及再现性规则的一种有效方法。10、变异数分析：指评价一个设计试验数据的一种统计方法。11、回归分析：指确定两个或多个变量间数字关系的一种计算。12、原始数据：指由正在进行试验时由技术人员/分析人员收集或记录的试验数据。通常不对这些数据进行某种方式的编辑和处理，而是常常记录在笔记本中。它不同于试验报告中的结果，因为报告中的结果通常对原始数据进行了编辑、换算和/或其它的处理以便于分析和说明。,13、过程：使用资源，一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。13.1一个过程的输入通常是其他过程的输出。即：过程的输入是其它过程的产品。13.2一般地，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。13.3对形成的产品和/或服务的一些特性（如产品和/或服务的质量状态、产品的物性等）是否合格不易或不能经济地进行验证的过程，操作和保养需要特殊技能的过程及随后的检验和试验不能充分验证其结果的过程，通常称为“特殊过程”（如：铸造、锻造、热处理、喷漆、涂装、某些化学处理、焊接、电镀、表面处理、磷化、酸洗、橡胶硫化等）。14、检验：指对一个实体的一种或多种特性进行诸如测量、检查、试验或度量并将结果与规定的要求进行比较，以确定每项特性合格情况所进行的活动。亦即指通过观察和判断，必要时结合测量、试验或估计所进行的符合性评价。,15、抽样检验：从群体中，随机抽出一定数量的样本，经过试验或测定以后，以其结果与判定基准作比较，然后利用统计方法，判定此群体是合格或不合格的检验过程，称为抽样检验。16、100%检验（全数检验）：指将生产或采购的每件产品全部一件一件的检验一遍，以判定该产品的质量。17、群体（亦称批）：各种产品，凡是具有相同的来源，且在相同的条件下生产所得到一群相同规格的产品，称为一个群体或一个批。18、样本：从群体或批中所抽取一个以上的单位制品所组成的。样本中的各个样品均须随机，而且是在不考虑它的质量好坏的情况下进行抽出。样本应用于过程控制时，它是子组的同义词，这个用法的目的完全不同于对一大群人或项目等的估计。19、随机性：单值是不可预测的状态，尽管它可能符合某种分布规律。20、随机抽样：使得所考虑的几个个体的所有组合被抽作样本的机会是相同的抽样过程。21、子组：用来分析过程性能的一个或多个事件或测量。通常选用合理分组使得每个子组内的变差尽量小(代表普通原因的变差)，同时使得各子组间过程性能的变化(即特殊原因变差)不一样。合理子组一般由连续的零件组成，尽管有时采用随机抽样。,22、合理子组：按下列方式组成的子组：给予最大机会使得每个子组中测量相同，并且给予最大机会使得子组之间彼此不同。这种分组方法提出了一种确定一个过程的变差是否来自一个恒定系统的偶然原因的要求。23、抽样计划：指在验收检验时所使用的一种抽样检验方法。它分为：计数值的抽样计划和计量值的抽样计划。23.1计数值的抽样计划包括3个部分，即：批量（N）、样本数（n）及合格判定数（c）。依据这3个部分的规定将待检验的产品依批量大小划分为若干个检验批，然后开始抽取n个样本检验，将其结果依“质量标准”判定不良品个数；若不良品个数等于或少于合格判定数时则判为合格允收；若不良品个数大于合格判定数时则判为不合格拒收。23.2计量值的抽样计划同样也包括3个部分，即：批量（N）、样本数（n）及合格判定值（K或M）。其应用情形大致与计数值的抽样检验相同，不同的是最后合格与否的判定需利用统计方法计算后再与合格判定值比较。,24、计数型数据：可以用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。其他的例子如一些本来就可测量(即可以作为计量型数据处理)只是其结果用简单的“是否”的形式来记录，例如：用通过不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u控制图来分析。25、计量型数据：指定量的数据，可用测量值来分析。例如：用毫米表示的轴承轴颈直径、用牛顿表示关门的力、用百分数表示电解液的浓度、用牛顿米表示紧固件的力矩、X-R图、X-S、中位数、单值和移动极差控制图等都用于计量型数据。26、均值：数值的总和被其个数(样本容量)除，在被平均的值的符号上加一横线表示。例如：在一个子组内的X值的平均值记为X，X(X两横)为子组平均值的平均值，X(X上加一波浪线)为子组中位数的平均值。R为子组极差的平均值。27、极差（亦称全距）：一个子组、样本或总体中最大值与最小值之差(Max-Min)。,28、普通原因：造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值，在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。亦称为：不可避免的原因、非人为的原因、共同性原因、一般性原因、偶然原因、机遇原因等。它是属于控制状态的变异。过程中只有普通原因的变差,29、特殊原因：一种间断性的、不可预计的、不稳定的变差根源，有时候被称为可查明原因。存在它的信号是：存在超过控制限的点或存在控制限之内的链或其它非随机性的图形。亦称为：可避免的原因、人为的原因、局部性原因、非机遇原因等。不可让它存在，必须追查原因，采取必要的行动和措施，使过程恢复正常控制状态，否则会造成很大的损失。过程中有特殊原因的变差,普通原因与特殊原因的区别和差异：30、特性：一个过程或其输出的明显特性，可按这个特性收集计量型或计数型数据。31、特殊特性：可能影响空全性或法规的符合性、配合、功能、性能或产品后续生产过程的产品特性或制造过程参数。32、规范：判定一特定的特性是否可接受的工程技术要求。规范不能与控制限混淆，理想情况下规范直接与顾客(内部的或外部的)的要求或期望紧密相连，或者兼容。33、探测：一种被动(事后)型的策略，它企图在产品生产出来后发现不能接受的输出，并将其与好的输出分开(参见预防)。,34、正态分布（亦称常态分布或常态分配）：一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟形频率分布。它是计量型数据用控制图的基础，当一组测量数据服从常态分配（正态分布）时，有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内，大约95.44%的测量值将落在平均值处正负两个标准差的区间内，大约99.73%的测量值将落在平均值处正负三个标准差的区间内。这些百分数是控制界限或控制图分析的基础（因为即使整个输出的全部数据不服从常态分配，但其子组平均值趋向于正态分布），而且是许多过程能力确定的基础（因为许多工业过程的输出服从常态分配）。,35、区域分析：这是对休哈特(Shewhart)控制图详细分析的一种方法，它将X图上均值到控制上限的区域分成三等分，并将平均值到控制下限的区域也分成三等分。这些等分的区域有时被称为“”区域(这里的为平均分布标准差，而不是单值)。只要数据服从正态分布(即受控)则期望一定比例的点落在每个区域内的概率是一定的。例如，落在均值相邻区域的概率是0.3413，落在下一个区域的概率为0.136，落在最近一个区域的概率是0.02135，落在上、下控制限之外区域的概率各是0.00135。那么可以根据与这些区域相关的数据点来检验数据中是否有不自然的趋势。极差图的概率取决于样本的容量，计数型数据控制图的概率是以二项分布或泊松分布为基础的。由这个系统得到的经验方法可用作过程微小变化的早期警告系统，而这种微小变化可能不会反映为超出控制线的点。,检定规则:(1界外)有1点在A区以外,检定规则:(2/3A)连续3点中有2点在A区或A区以外,36、标准差：过程输出的分布宽度或从过程中统计抽样值(例如：子组均值)的分布宽度的量度，用希腊字母或字母s(用于样本标准差)表示。37、(Sigma)：用于代表标准差的希腊字母。38、中心线：控制图上的一条线，代表所给数据平均值。39、连续的：连续生产的产品单元，是选择子组样本的基础。40、控制限：控制图上的一条线(或几条线)，作为制定一个过程是否稳定的基础。如有超出了控制极限变差存在，则证明过程受特殊因素的影响。控制限是通过过程数据计算出来的，不要与工程的技术规范相混淆。41、分布：描述具有稳定系统变差的输出的一种方式，其中单个值是不可预测的，但一组单值就可形成一种图形，并可用位置、分布宽度和形状这些术语来描述。位置一般用均值来表示，或者用中位数表示。分布宽度用样本的标准差或样本极差表示，形状包括许多特性，比如对称性及峰度，但经常使用常见分布的名称来概括，如：正态分布，二项分布，或泊松分布。42、单值：一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号X表示。43、位置：分布中心趋势典型值的一般概念。44、平均值：一组测量值的均值。,45、中位数：将一组测量值从小到大排列后，中间的值即为中位数。如果数据的个数为偶数，一般将中间两个数的平均值作为中位数。子组中位数是构成简单的有关过程位置的控制图的基础。中位数用加波浪号()的符号表示；如X就是一分组的中位数。46、移动极差：两个或多个连续样本值中最大值与最小值之差，这种差是按这样方式计算的：每当得到一个个额外的数据点时，就在样本中加上这个新的点，同时删除其中时间上“最老的”点，然后计算与这点有关的极差、因此每个极差的汁算至少与前个极差的汁算共用一个点的值。一般说来，移动极差用于单值控制图，并且通常用两点(连续的点)来计算移动极差。47、过程均值：一个特定过程特性的测量值分布的位置即为过程平均值，通常用又来表示。48、过程能力：一个稳定过程的固有变差(6：R/d2)的总范围。对于计量型数据：(1)过程固有能力定义为6-R/d2;(2)符合规范的过程能力(即输出符合规范的百分数)可以通过考虑过程中心及分布宽度(如Cpk)等指数和一些假设来估算。然而，也有估算这个值更精确的方法。对于计数型数据：过程能力通常用不合格的平均比例或比率来表示。例如，从控制图上来说，过程能力被定义为p，c或u，这里直接指的是不符合规范的产品的平均比例或比率(或用符合规范的比例1一p表示)。,49、初始过程研究：为获得与内部或顾客要求相关的新的或更改过程性能的早期信息所进行的短期研究。在很多情况下，初始过程研究是在新过程进展中的几个点进行的（如在设备或工装分承包方的工厂、安装后在供方的工厂）。这些研究应依据使用控制图评价的计量数据。50、控制（稳定性）：不存在变差的特殊原因；处于统计控制的状态。51、过度调整：指把一个偏离目标的值，当作过程中特殊原因处理的作法。（若根据每一次所作的测量来调整一个稳定的过程，则调整就成了另外一个变差源）。52、统计值：由样本数据计算得到的值(例如：于组均值或极差)，用来推断产生输出的过程，而这个样本也是来自这个输出。53、统计控制：描述一个过程的状态，这个过程中所有的特殊原因变差都已排除，并且仅存在普通原因。即：观察到的变差可归咎于恒定系统的偶然原因；在控制图上表现为不存在超出控制限的点或在控制限范围内不存在非随机性的图形。54、稳定过程：处于统计控制状态的过程。55、过程分布宽度：一个过程特性单值的分布变化程度。通常用过程平均值加减几倍的标准差来表示(例如：X土3)。,56、Cpk（稳定过程的能力指数）：为一稳定过程【某一天、某一班次、某一批、某一機台其組內的變異(R-bar/d2orS-bar/C4)】下的“能力指数”，计算时须同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。即：通常定义为CPU或CPL中的最小值。,57、Ppk（性能指数，即初期过程的能力指数）：为试生产阶段一项类似于Cpk的能力指数，某一产品长期监控下的“能力指数”；但本项指数的计算，是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。即：通常定义为PPU或PPL中的最小值。58、Ca（过程准确度）：从生产过程中所获得之资料其实际平均值与规格中心值的间偏差的程度。59、Cp（过程精密度）：从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本须在50个以上）所计算出来的样本标准差（X），以推定实际群体的标准差（）用三个标准差（3）与规格公差比较或是以六个标准差（6）与规格公差比较。60、PPM（质量水准，即每百万零件不合格数）：指一种根据实际的有缺陷材料来反映过程能力的一种方法。PPM数据常用来优先制定纠正措施。,1、统计过程控制（SPC）导入流程：,三、建立统计过程控制（SPC）系统,1.1建立统计过程控制的体系：1.1.1组织技术部门、质量部门和生产部门依过程控制管理程序、产品质量先期策划程序中规定，对公司所有新的制造过程（包括装配和顺序）、关键和重要过程建立新产品、通用产品的统计过程控制体系，并对其进行过程研究，以验证过程能力，为过程控制提供附加的输入，经管理者代表批准后，由生产部门、质量部门和技术部门共同实施和执行。1.1.2技术部门应对过程研究的结果制定和编制生产、测量和试验的规范以及维护作业指导书（包括：制造过程能力、可靠性、可维护性、可获得性和其接收准则的目标等）。1.1.3为确保公司统计过程控制的体系得到有效运作，技术部门应按产品质量先期策划程序、控制计划管理程序规定制订和编制统计过程控制体系所需要的过程流程图和其相应的控制计划，其内容包括：测量技术、抽样计划、接收准则、当不能满足接收准则时的反应计划等；并由文件管理部门按文件控制管理程序规定将经审核批准的相应控制计划发行至生产使用部门。,1.2确定生产过程的特殊过程和关键过程：当公司有新的制造过程产生时，公司技术部门、质量部门和生产部门依顾客要求、公司对产品和过程特性的重要性来确定生产过程中的特殊过程和关键过程，并将其在相应的控制计划中予以明确规定。1.3确定特殊过程和关键过程的产品/过程特殊特性：公司技术部门依过程控制管理程序、产品质量先期策划程序、设计和过程失效模式及后果分析程序中规定，对公司所有特殊过程和关键过程确定新产品、通用产品的产品/过程特殊特性即：在设计和过程失效模式及后果分析中被评价为高风险的项目（即：严重度8、风险顺序数100），并将其在设计和过程失效模式及后果分析、相应的控制计划、作业指导书、产品图纸中予以明确标识和规定。1.4决定特殊过程和关键过程的管制项目：当公司对所有特殊过程和关键过程确定新产品、通用产品的产品/过程特殊特性后，由技术部门和质量部门根据公司对产品和过程进行统计过程控制执行的能力决定特殊过程和关键过程的管制项目（见产品和过程特殊特性清单中对特殊特性符号的规定），并将其在相应的控制计划中予以明确规定，经管理者代表批准后，由生产部门、质量部门和技术部门共同实施和执行。,1.5决定管制项目的管制标准：当公司决定特殊过程和关键过程的管制项目后，由技术部门根据顾客对产品特性的要求并结合公司实际的过程生产能力制定特殊过程和关键过程的管制项目的管制标准，并将其在相应的控制计划、作业指导书、产品图纸、检验标准、操作标准中予以明确规定，经部门主管或管理者代表审查核准后，由生产部门和质量部门实施和执行。1.6决定管制项目的抽样方法和频率：当公司制定特殊过程和关键过程的管制项目的管制标准后，由技术部门和质量部门根据顾客的要求和单个产品、通用产品的生产周期决定管制项目的抽样方法和频率，并将其在相应的控制计划中予以明确规定，经管理者代表批准后，由生产部门、质量部门共同实施和执行。1.7确定管制项目统计过程控制（SPC）的管制方法：当公司决定管制项目的抽样方法和频率后，由技术部门和质量部门根据顾客要求和公司对单个产品、通用产品实际所能执行的统计过程控制能力确定管制项目统计过程控制（SPC）的管制方法（如：X-R控制图、P控制图等），经部门主管或管理者代表审查核准后，由生产部门、质量部门共同实施和执行。,1.7.1过程能力分析用途：1.7.1.1为产品设计和开发提供依据，使技术部门能尽量利用目前的过程能力来开发新产品；1.7.1.2决定新设备或维修后的设备能力是否能满足要求；1.7.1.3利用设备能力安排适当的工作，使其得到最佳的应用；1.7.1.4选择合适的作业员、材料及工作方法；1.7.1.5过程能力比公差要求小时，用于设定经济的控制界限；1.7.1.6过程能力比公差要求大时，可设定一适当的中心值，以获得最经济的生产成本；1.7.1.7用于建立机器设备的调整界限；1.7.1.8作为一项具有价值的技术情报资料。1.7.2制造过程能力分析方法的选择：1.7.2.1当产品和/或过程特性的数据为计数值且呈非常（正）态分配时，可使用顾客所要求的方法进行分析，如顾客未要求时，则使用质量水准PPM分析方法进行分析。1.7.2.2当产品和/或过程特性的数据为计量值且呈常（正）态分配时，可使用Cpk、Cp、Ppk、Pp等分析方法进行分析，其具体的分析方法和步骤按统计技术应用作业规范规定进行。,1.8收集特殊过程和关键过程的管制数据：1.8.1当公司已确定单个产品、通用产品在生产过程中的特殊过程和关键过程的产品/过程特殊特性后，由质量部门过程检验员根据该产品控制计划中所规定的抽样频率和容量进行数据测量、收集，并将其记录于“X-R控制图”或“P控制图”中。1.8.2在收集特殊过程和关键过程的管制数据的过程中，如在生产过程出现重要的过程活动（如：更换工具、修理机器等），质量部门过程检验员应将其在所使用的控制图上予以明确标注和注明。1.9质量部门过程检验员将收集的管制数据填入控制界限、数据描点、绘图、控制图判定、统计过程能力计算、过程能力（Ppk、Cpk、PPM）结果判定等作业：1.9.1当质量部门过程检验员收集产品/过程特殊特性的数据后，由其按统计过程控制程序和统计技术应用作业规范中规定对所收集的产品/过程特殊特性的数据进行控制界限计算、数据描点、绘图、控制图判定、统计过程能力计算、过程能力（Ppk、Cpk、PPM）结果判定等作业，并将统计过程能力计算的结果记录于“X-R控制图”或“P控制图”中。,1.10当过程能力（Ppk、Cpk、PPM）不稳定或过程能力（Ppk、Cpk、PPM）不足时，技术部门应在该产品或通用产品的控制计划中明确标识出其反应计划，该反应计划应包括控制过程输出和100%检验。为确保过程变得稳定和有能力，技术部门和质量部门必须完成过程能力（Ppk、Cpk、PPM）不稳定或过程能力（Ppk、Cpk、PPM）不足的明确进度和责任要求的纠正措施计划。顾客要求时，技术部门应将其计划提交顾客评审和批准。1.11当过程能力（Ppk、Cpk、PPM）分析结果显示过程能力较高或顾客有较高（或较低）的过程能力或性能要求时，经顾客正式书面同意后，由技术部门对其相应的控制计划进行修订并将其在控制计划中予以明确注明。1.12公司必须按产品批准过程程序中规定维持顾客零件批准过程要求所规定的过程能力或绩效，并对过程变更生效日期的记录按产品批准过程程序和记录控制管理程序中规定进行维持和保存及归档管理。1.13当过程能力（Ppk、Cpk、PPM）分析结果长期显示稳定时，由技术部门按持续改进管理程序中规定对其进行过程能力（Ppk、Cpk、PPM）持续改进。,2、控制图的应用：,1、对质量常有的错误观念,大多数的质量问题是错在作业人員容许少数的不良,意外的瑕疵是无可避免的质量是质量部门的责任只重视质量检验,检验人员需负责解决瑕疵品统计过程控制（SPC）只是在现场挂控制图,四、统计过程控制（SPC）的背景和来源,85%的质量问题是管理人员所要担负的,管理者态度的偏差，更胜过作业人员的懶散；第一次就把事情做好,并且将下一道工序视为顾客,才能真正做到零缺点质量；质量和公司每一个人都关；质量检验是可以解决问题但却无法消除问题；统计过程控制（SPC）是让质量保证的系统持续运转并不断改进过程,以提升质量与生产力。,2、对质量的正确观念,统计过程控制（SPC）的应用是宣告“经验挂帅时代”的结束：手工艺的产业：统计过程控制（SPC）无用武之地经营取胜；当经验可以整理，再加上设备、制造过程或系统的需要，统计过程控制（SPC）导入的时机就自然成熟了。SPC興起是宣告品質公共認證時代的來臨1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格的供應商，造成買賣雙方的浪費。1980年以後，GMP及ISO9000的興起，因為重視產品生產的制程與系統，故更須有賴SPC來監控制程與系統的一致性。,3、统计过程控制（SPC）的背景和来源,SPC的迷思,迷思一：有管制圖就是在推動SPC？這是產品品質(Q)，還是制程參數(P)管制圖？這張管制圖是否有意義？它所管制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影響嗎？管制界限訂的有意義嗎？這張管制圖，是否受到應有的重視？是否已遵照規定，實施追蹤與研判？,SPC的迷思,迷思二：有了Cpk/Ppk等計算就是在推動SPC？Cpk/Ppk有定期審查嗎？是否已用Cpk/Ppk作訂單分派給不同生產線，作為生產的依據？,SPC的迷思,迷思三：有了可控制的制程參數(ProcessParameter)，就是SPC？為什麼挑出這些制程參數？這些制程參數的控制條件，是如何決定的？這些制程參數與產品品質之間，有因果關係可循嗎？,SPC的焦點制程(Process),SPC與傳統SQC的最大不同點，就是由QP的轉變SQC：強調Quality產品的品質，換言之，它是著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種既成事實。SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源頭制程(Process)上。因為制程的起伏變化，才是造成品質變異(Variation)的主要根源。,SPC的焦點制程(Process),品質變異的大小，也才是決定產品優劣的關鍵,制程起伏條件,品質異常,產品優劣,因,因,果,果,SPC的思考,制程參數,制程,SPC的思考,步驟一：深入掌握因果模式制程參數(因)/品質貢獻率(果)分析柏拉圖分析步驟二：設定主要參數的控制範圍以迴歸分析方法或實驗設計來分析,SPC的思考,步驟三：建立制程控制方法控制頻率樣本抽取方法樣本量測方法步驟四：抽取成品來印證原始系統是否仍然正常運轉？,SPC的診斷,品質是否更穩定？良品率是否提高？制程是否更流暢？成本是否更低廉？異常是否更快能被偵測到？品管員是否逐漸在減少？,第章持续改进及统计过程控制概述,本章主要内容：阐述了过程控制的背景知识，解释了一些重要的概念：如变差的特殊及普通原因并介绍了控制图，这个用来分析及监控过程非常有效的工具。目录第一节预防与检测第二节过程控制系统第三节变差：普通及特殊原因第四节局部措施和对系统采取措施第五节过程控制和过程能力第六节过程改进循环及过程控制第七节控制图：过程控制的工具第八节控制图的益处,六条要求说明,收集数据不仅是用统计方法来解释它们，更重要的是对过程不断加深理解。2研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域，重点是在车间实施。3统计过程控制不仅适用于控制产品输出(例如零件)，也适用于对过程的控制。4统计过程控制理论需进一步与过程控制实际相联系5本书为统计方法的第一步，鼓励再看正规之统计学教育，以便了解其它技术；6测量系统对数据的准确性有影响，合适数据分析很重要（可参考MSA手册），以确定统计控制或他们的变差占过程数据总变差中的比例，否则就可能作出不适当的决定。,第一节预防与检测,基本原则检测容忍浪费预防避免浪费有效方法：应用统计技术进行预防,在管理部门经常靠检查或重新检查工作来找出错误，这种方法是浪费的。一种在第一步就可以避免生产无用的输出，从而避免浪费的更有效的方法就是预防。预防要求“第一次就把工作做好”，须研究下述问题：什么是过程控制系统？（第2节）变差是如何影响过程输出的？（第3节）统计技术是如何区分一个问题实质是局部的还是涉及到整个系统的？（第4节）什么是统计受控过程？什么是有能力的过程？（第5节）什么是持续改进循环？过程控制对哪一部分起作用？（第6节）什么是控制图？如何使用？（第7节）使用控制图有什么好处？（第8节）,第二节预防与检测,有反馈的过程控制系统模型,过程的呼声,统计方法,我们的工作的方式/资源的融合,产品或服务,顾客,识别不断变化的需求和期望,人,设备,材料,方法,环境,输入,过程/系统,输出,顾客的呼声,第二节过程控制系统,一个过程控制系统可以称为一个反馈系统。统计过程控制(SPC)是一类反馈系统，,1、过程：过程指的是共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。过程的性能取决于供方和顾客之间的沟通，过程设计及实施的方式，以及运作和管理的方式等。过程控制系统的其他部分只有它们在帮助整个系统保持良好的水平或提高整个过程的性能时才有用。2、有关性能的信息（InformationAboutPerformance）通过分析过程输出可以获得许多与过程实际性能有关的信息。但是与性能有关的最有用的信息还是以研究过程本质以及其内在的变化性中得到的。过程特性(如温度、循环时间、进给速率、缺勤、周转时间、延迟以及中止的次数等、是我们关心的重点。我们要确定这些特性的目标值，从而使过程操作的生产率最高，然后我们要监测我们与目标值的距离是远还是近，如果得到信息并且正确地解释，就可以确定过程是在正常或非正常的方式下运行。,第二节过程控制系统,过程控制系统信息处理,第二节过程控制系统,改变操作、变换材料设备修理改变车间温度、湿度改变整个过程设计,对过程采取措施,过程或产品（输出）特性偏离目标值对输出采取措施,（不稳定或没有能力的过程之临时措施）,重修、重工、特采退步放行、降级、报废,3对过程采取措施（ActionOnTheProcess）,第二节过程控制系统,4、对输出采取措施（ActionOnTheOutput）,如果仅限于对输出检测并纠正不符合规范的产品，而没有分析过程中的根本原因，常常是最不经济的。仅对输出进行检验并随之采取措施不能代替有效的过程管理。重点将放在过程信息收集和分析上，这样可以对过程本身采取纠正措施。,第二节过程控制系统,1、什么是统计技术？统计技术（包括统计工具和统计方法）：通过使用基本的解决问题的技术和方法以及统计过程控制来应用变差理论，包括控制图的绘制和解释（适用于计量型数据和计数型数据）和能力分析。1.1解决问题：从症状分析到产生的原因（特殊的或普通的）再到改进性能措施的过程，可用的基本统计技术有：排列图、因果图及统计过程控制技术等。1.2变差：过程的单个输出之间不可避免的差别，变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。1.2.1.1固有变差：仅由普通原因造成的过程变差，由=R/d2来估计。1.2.1.2总变差：由普通原因和特殊原因共同造成的变差，用S来估计。,第三节变差的普通及特殊原因,3、1变差的普通原因没有两件产品是完全相同的。任何过程都存在许多引起变差的原因。例如：一个机加工轴的直径易于受到由于机器（间隙、轴承磨损）、工具（强度、磨损率）、材料（直径、硬度）、操作人员（进给速率、对中准确度）、维修（润滑、易损零件的更换）及环境（温度、动力供应是否恒定）等原因造成潜在的变差的影响。处理一张发票所需的时间因不同的阶段、人、规程、办公室、工作量而不同。,第三节变差的普通及特殊原因,3、2变差的特殊原因（通常也叫可查明原因）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。由于特殊原因造成的过程分布的改变有些有害，有些有利。有害时应识别出来并消除它，有利时可识别出来并使其成为过程恒定的一部分。,第三节变差的普通及特殊原因,局部措施（LocationAction）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（ActionontheSystem）通常用来消除变差的普通原因；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。,第四节局部措施和对系统采取措施,采取的措施类型如不正确将给机构带来大的损失，不但劳而无功，而且会延误问题的解决甚至使问题恶化。例如：如果需要管理人员对系统采取措施（如选择提供一致输入材料的供方）时却采取的是局部措施（如调整机器）就不对。,第四节局部措施和对系统采取措施,5、1过程控制5.1.1避免过度控制或擅自改变，以及控制不足。5.1.2过程控制系统在出现变差的特殊原因时要提供统计信号，于不存在特殊原因时避免提供错误信息。5.1.3过程控制系统有特殊原因出现时，要采取适当的措施来消除它（如果措施有用，可永久保留）。,第五节过程控制和过程能力,5、2过程能力5.2.1由造成变差的普通原因，来确定处于统计控制状态下的制造过程，其数据就可证明过程能力。5.2.2内外部客户要较关心的是过程的输出如何连系到他们的要求，他们较不关心过程的变差。,第五节过程控制和过程能力,5、3制造过程的4种类型、控制,5.3.11类过程：该过程受统计控制且有能力满足要求，是可接受的。5.3.22类过程：是受控过程，但存在因普通原因造成的过大的、必须减少的变差。5.3.33类过程：符合要求，可接受，但不是受控过程，需要识别变差的特殊原因并消除它。5.4.44类过程：即不是受控过程又不可接受，必须减少变差的特殊原因和普通原因。,第五节过程控制和过程能力,5、4过程能力研究5.4.1长期为CP和CPK。5.4.2短期为PPK。,第五节过程控制和过程能力,1、分析过程2、维护过程本过程应做些什么？监控过程性能-制作并会出现什么错误？-过程会有哪些变化，使用控制图多大变化，哪些参数影响变差最大查找偏差的特殊原因并采取本过程正在做什么？-生产废品或生产措施需要返工的产品或生产合格品，应用许多技术，由小组会议商讨，审阅过程的历史或进行FMEA。达到统计控制状态？确定能力-达到统计控制状态后，便可评定过程长期能力的当前水平。,第六节持续改进过程循环的各个阶段,实施计划研究措施计划实施,计划实施措施研究,1、分析过程,3、改进过程,2、维护过程,3、改进过程改进过程从而更好地理解普通原因变差减少普通原因变差新的过程参数确定后，回转至“分析过程”图4过程改进循环,措施研究,第六节持续改进过程循环的各个阶段,上控制限中心线下控制限,1、收集分析过程收集数据并画在图上2、控制维护过程根据过程数据计算试验控制限识别变差的特殊原因并采取措施,第七节控制图,3、分析及改进确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施说明：当所有的特殊原因被消除后，过程在统计控制状态下运行，可继续使用控制图作为监控工具，也可计算过程能力。如果由于普通原因造成的误差过大，则过程不能生产出始终如一的符合顾客要求的产品。必须调查过程本身，而且一般来说，必须采取管理措施来改进系统。重复这三个阶段，从而不断改进过程,第七节控制图,合理使用控制图能:1、供正在进行过程控制的操作者作用,藉控制图得到过程变差,2、有助于过程在质量上和成本上能持续他、可预测地保持下去,当控制图上之数据处于统计控制状态质量水平稳定,第八节控制图的益处,3、使用程达到：更高质量；更低的单价成本；更高的有效能力,藉控制图的数据的识别，减少普通变差，以及过程的中心线的改进，来改善过程,4、为讨论过程的性能提供共同语言,对于不同班次、工序