品管部SPC作业指导书

文件号版本号程控工作指令开证日期1.0目的：了解过程变化以帮助实现统计控制状态。2.0定义：2.1统计过程控制英文中统计过程控制的缩写是统计过程控制。统计过程控制是应用统计技术对过程的各个阶段进行监控，从而达到提高和保证质量的目的。特殊目的公司强调全过程的预防。2.2控制图用科学方法设计的图表，用于测量和记录过程质量，以便控制和管理。该图有一条中心线(CL)、一个控制限值(UCL)和一个控制下限(LCL)，以及按时间顺序提取的样本统计值的一系列跟踪点。3.0适用范围：适用于平均种植和极端差异(一个R控制图)、不合格品率和CPK的P图控制图的应用。4.0责任：4.1质量控制部现场质量控制负责收集数据和绘制图表；4.2质量控制员负责SPC软件的输入，质量监督员分析过程控制能力。5.0工作内容：5.1电阻控制图是测量数据最常见和最基本的控制图。它用于控制测量值，如长度、重量、强度、纯度、时间和产量。控制图主要用于观察分布平均值的变化。R控制图用于观察分布的离散度或变化程度的变化，而R控制图用于将两者结合起来观察分布的变化。P控制图用于控制不合格品率或合格品率等计数值质量指标。这里应该注意的是，当根据各种检查项目的总和确定不合格品率时，在控制图显示异常之后，很难找出异常的原因。因此，在使用Pchart时，应选择重要的检验项目作为判断不合格产品的依据。常见的不良率包括不合格品率、废品率、交货延误率等。5.2研发控制图的制作：第一步：记录原始数据；试生产时应记录至少25套数据，每套5套，以形成完整的R控制图；批量生产时，现场质量控制应每两小时测量一次，一次记录5个数据。步骤2:计算样本平均值；=(X1 X2 .Xn)/n地点：X2 X1。对于子组内的每个测量。n是子群的样本量。步骤3:计算样本范围R；最大值-最小值步骤4:计算样本总均值和平均样本范围；=n1ixi=n1=n1=n1ir步骤5:计算R图和图之间的控制边界。R-图的计算应该从R-图开始，因为图的控制极限被包括在内，所以如果过程的可变性失去控制，计算的控制极限就没有什么意义。R图控制极限的计算公式如下：UCL=CL=LCL=该图的控制极限计算公式如下：UCL=CL=LCL=-在公式中，系数A2、D3和D4在计量值控制图的系数表中显示如下：n2345678910D43.272.572.282.112点1.921.861.821.78D3*0.080.140.180.22主动脉第二声1.881.020.730.580.480.420.370.340.31对于小于7的样本量，LCLR在技术上可能是负值。在这种情况下，没有非常差的控制下限，这意味着对于具有6个样本的子组，6个“相同”的测量结果是可能的。l第一次制作控制图时，确定控制极限：1)R图的控制限由前5组数据计算得出，计算公式同上。2)本图控制限取规格上限为UCL，规格下限为LCL，标准规格为CL；注：为了再次强调控制图在生产现场所有控制中的应用，应在尚未计算控制极限(由于数据不足)的初始运行控制图上清楚地标明“初始研究”字样。这样，这些标有“初步研究”的控制图只允许在生产现场使用，没有控制限制，无论是用于能力的初步确定，还是用于过程改进/变更后的研究。第六步：标出控制图的比例尺；在控制图上画出平均值和范围。重新计算控制极限：在初始过程研究或过程能力的重新评估过程中，应排除因特殊原因发现并解决的任何失控点，应重新计算并绘制新的过程平均值、平均范围()和控制极限，以确保与新的控制极限相比，所有数据点都处于受控状态。如有必要，应重复识别/校正/重新计算过程。5.3不合格品率P图控制图的制作：当控制图的控制对象是不合格品率时，过程处于稳定状态，即任何单位产品的不合格品概率为常数p，生产的每个单位产品是独立的。样本不合格品率p定义为样本不合格品数d与样本量n之比，即p=d/n。生产流程图的步骤：第一步：收集数据，即检查不合格产品的数量；每次检查都应在质量保证检查后进行记录。第二步：计算样本不合格品率P；p=D/n其中：D是样品中不合格产品的数量；n是样本量。步骤3:压力控制极限确定；1)参照公司质量目标中过程缺陷率的目标值；步骤4:标记控制图的刻度；步骤5:在控制图上画出不合格品率P。5.4不合格品率的R控制图和P控制图的分析；5.4.1超出任何控制极限的一个或多个点的出现是该点失控的主要证据。由于只有几个点超出了控制极限，当由于共同的原因而出现恶化时，我们假设这种超出是由于特殊的原因。因此，对超出控制极限的点进行标记，以便根据特殊原因的实际开始时间进行调查并采取纠正措施。超过控制上限的点通常表示以下一种或多种情况：跟踪点时控制极限计算误差或跟踪误差；检测值的可变性或分布宽度增加(即恶化)，这可能发生在某个时间点或可能是整体趋势的一部分。测量系统变化(例如不同的检查员或测量工具)；测量系统没有适当的分辨率。一个点低于控制限值(对于样本量大于或等于7的情况)，表明存在以下一种或多种情况：控制极限或跟踪点误差；分布宽度变小(即更好)；测量系统发生变化(包括数据编辑或转换)。5.4.2控制极限内的图形趋势-当出现非随机图形或趋势时，尽管所有范围都在控制极限内，但这也表明过程是短期的，或者在此类图形或趋势出现期间过程分布宽度发生变化。这种情况会给出第一个警告。缺点应该改正。相反，一些数字或趋势是好的，应该加以研究，以便在这一过程中实现可能的永久性改进。下列现象之一表明过程已经改变或出现了这种趋势： 9个连续点位于平均值的一侧；连续9点连续上升(后点等于或大于前点)或连续直线下降；5.4.3除了控制边界以外的点或长链之外，由于特殊原因，其他易于区分的图形也可能出现在任何其他明显的非时间图形的数据中。小心不要过度解读数据，因为即使是随机数据(即常见原因)，有时也会表现出非随机的错觉(即特殊原因)。非随机模式的例子：明显的趋势(尽管它们不属于链式情况)、在整个控制极限内周期性数据点的分布、或者子组中数据之间的规则关系等。(例如，第一次读数可能总是最大值)。当上述四种情况发生时，质量部应向生产部发出质量异常清单，以便进行过程改进。即：1)任何超出控制极限的点；2)所有9个连续点都在中心线之上或之下；3)连续9点上下；4)任何其他明显非随机的数字。5.5过程能力指数表示过程能力满足产品质量标准(产品规格和公差)的程度，用Cpk表示：5.5.1数据收集；试生产期间至少应收集100个数据；在大规模生产期间，将会有一批100个记录的数据5.5.2将采集的数据输入到程控软件中，计算CPK值；5 . 5 . 3 CPK计算的计时：计算第一次试生产期间的CPK批量生产后，计算每月至少一批的CPK值。5 . 5 . 4 Cpk等级评定后的处置原则(Cpk等级的处置):Cp