质量管理工具培训-统计过程控制SPC--sea525.ppt

GB/T 18305-2003/ISO/TS 16949:02北京阿特拉斯启蒙认证咨询中心，第7讲质量管理工具培训统计过程控制SPC (1)，组织和应用ISO9001:2000质量管理系统汽车零部件和相关维修零件的特殊要求，第一个“高级质量计划APQP”和五个核心工具标准要求SPC，我们将在两个讲座中学习这一重要工具。在这个讲座中，目录统计过程控制的基本概念，统计工具的应用，如2直方图，3过程变化和统计，统计过程分析统计过程控制，统计过程控制的全称是“统计过程控制”，即统计过程控制，是在控制图发明后产生的美国的希瓦博士在1924年。各种工具用于区分常见原因变化和特殊原因变化，以便针对特殊原因变化采取措施。常用的统计工具包括直方图、过程能力分析、控制图等。统计过程控制的基本概念，统计： *收集、分类、显示、分析和分析统计数据；*人口推断)；来自样本；*这是一种在不确定条件下通过分析做出决策的科学方法和工具。著名质量管理专家朱兰对质量问题有一个众所周知的80/20原则：企业领导能解决80%的质量问题，而基层工人只能解决20%的质量问题。*如何发现和判断这80%和20%的质量问题并区分各种问题的不同原因是统计过程控制的任务。过程质量测量方法的演变，1850高斯，正态分布，1924瓦。美国艾舍哈特公司，控制图(%)，1960年日本，ca/CP/cpk (ppm)，1980年摩托罗拉，6，1992 ti，1994年联合信号，95ge，98Sony，过程控制系统，1过程：过程是指人员、设备、材料、方法和环境的输入，以及通过某些整理程序获得的输出结果。它通常被称为成品。成品可以通过观察、测量或测试来测量。SPC控制的过程必须符合连续性原则。2.性能报告从测量产品中获得过程性能的信息，从而提供过程控制对策或改进成品；过程中的对策是一种预防措施，用于防止不合格成品的产生。4.成品的改进对已制造的缺陷产品进行分类、全面检查、修理或报废。过程中对策、性能报告、成品改进、过程中对策、人员、设备、材料和方法环境、成品、SPC导入过程、问题解决系统的建立、关键过程和特性的确认、引入SPC以控制关键过程和特性、过程能力符合规范程序的审查、持续过程改进计划、过程改进计划的报告和实施、缺陷、数字数据处理步骤：原始数据审查以确保数据真实性；-决定分类，分成几类，以避免重复和遗漏；分类和分类后分类；-列表，根据结果编制成适用的表格；-画，画统计。*数据收集和整理应确定如下：-采样间隔；-样本量；-随机抽样的安排；-样本分发等。样本、数据、结论、分组、抽样、测试、分析、行动、统计过程控制的基础数据处理，企业有效实施统计过程控制的好处可以从以下几个方面使企业受益：提高产品质量水平，降低质量成本，提高顾客满意度。赢得更多客户对物理质量和管理质量的持续改进有助于获得ISO9000和QS9000认证。科学的理论基础和量化管理保证了最终产出，提高了整个供应链的信心。2-直方图*等统计工具的应用具有广泛的统计技术和丰富的内容。常用的有：旧的7种工具：直方图、帕累托图、控制图、因果图、检查表、层次法和散点图。七个新工具：相关图、亲和图、系统图、矩阵图、箭表、过程决策方法、矩阵数据分析，其他：概率、抽样检验、方差分析、回归分析、测试设计直方图，直方图又称质量分布图、矩阵图、柱状图、频率图；直方图是一种图表，它按大小顺序排列一批测量数据，将其分成几个区间，对每个区间的数据频率(或频率)进行计数，并以直方表示这些频率(或频率)的分布状态。质量特征值，直方图函数，直观地传达过程质量分布，供质量分析和参考以显示波动的形式，知道它是否是变异；观察一定时期内产品质量的总体分布情况；为了研究过程能力或预测过程能力，调查是否有两个或两个以上不同的组混合在一起，以检测是否有虚假数据来指定产品规格极限，计算平均值和标准值，给出直方图制作的例子(例子1)，第一步：数据收集(n=72)，*零件特定特征尺寸的规格中心为1.40，公差为0.07；从一批产品中随机抽取72件，对数据进行分类并填写表格，步骤2:计算，分组计算范围r: (r也称为全距离)xmax=1.45 xmin=1.34 r=xmax-xmin=1.45-1.34=0.11-设置分组数：n=72在这种情况下，有6个分组可用，-计算分组距离h: h=r/6=0.11/6=0.018，步骤3:计算中心，下限步骤4:根据频率、5、10、15、20、频率、1 . 341 . 3581 . 3761 . 3941 . 4121 . 431 . 45、LSL、SL、USL，* SL为规格中心，LSL为下公差线，USL为上公差线，直方图分析、0、30、缺齿类型：可能是测量仪器精度不够或分组不当造成的。岛型：可能是由于测量不正确或加工条件改变造成的。偏差类型：可能是由设备偏差或加工习惯造成的，例如，孔的加工往往太小。0，5，10，15，20，25，30，双峰：可以在两种条件下生产，或者该方法可以有变化。直方图结合因果图用于找出关键控制变量、量具偏差、产品质量问题、噪音、灰尘、环境、情绪不稳定、培训不足、人员、过程无控制方法、不完整的工作说明、方法、量具标准、量具不稳定、小原因、机器、大原因、年久失修、中等原因、成分变化、厚度变化、材料、因果图，*在因果图的基础上，通过直方图分析各因素变化条件下产品特性的分布，可以得出这些因素在特性中起关键作用的结论。产品通过锡炉后，质检人员发现以下缺陷：1 .锡珠7Pcs2。少锡3Pcs3。假焊2Pcs4。部件损坏1pc。利用帕累托图分析了各种缺陷的影响程度。这三个过程变得更糟，统计数据显示没有两个产品或特性是完全相同的，因为在任何过程中都有许多变化。产品或过程的变化可能很大或太小而无法测量，但这些变化总是存在的。这些变化有什么区别和特点，如何发现和研究变化趋势，然后通过改进或纠正措施来减少或控制变化是我们统计过程控制的工作和任务。人的因素，包括质量意识、过程熟练程度、遵守过程纪律和疲劳等。-机器，包括机器的制造精度、维修和维护状态等因素；-材料，包括材料均匀性、切割性能、加工工艺和其他因素；不同批次之间存在差异，批次内部也存在差异，这是由时间和环境造成的。-制造方法，包括加工技术、操作程序、工具和其他因素；-环境方面，包括制造现场环境对人体和材料的影响等。-测量包括测量精度(偏差)、重复性(一个操作员使用一个测量仪器多次测量相同尺寸的变化)、再现性(不同操作员分别使用相同的测量仪器测量相同尺寸的变化)、稳定性(当相同的测量系统在不同时间测量相同尺寸时，至少两组测量值的总变化)和线性(d的差异过程变化、常见原因和特殊原因的变化、常见原因的变化：-过程中的变化因素受统计控制，产品特性分布固定；-影响过程中的每个单元；-在控制图上，它显示随机性，没有明确的模式，但遵循一种分布；-它由所有不可调度的微小变化组成，通常需要系统的措施来减少这些变化。特殊原因变化：过程中的变化因素不受统计控制，产品特性没有固定的分布；-间歇性、意外、通常不可预测和不稳定的恶化；-非随机的；-由可以纠正的可分配的变化源引起。工业经验表明，只有15%的工艺变化是特殊的，可以由与操作直接相关的人员进行纠正。-85%,这可以通过管理部门对系统采取措施来降低。波动性和波动性来源，没有两种产品是完全相同的，产品之间的区别是波动性；波动通过适当的特殊特性(过程和产品特性)表现出来。*加工过程中有许多波动来源，例如加工机械轴直径波动的可能来源：-机械：零件的磨损和老化；-工具：不同的强度，不同的磨损率；-材料：硬度、成分和产地不同；-操作员：不同的对准精度、情感影响等。*应采取不同的措施来消除或减少不同的差异：-测量：视觉误差、心理障碍、量表差异；-维护：润滑程度、零件更换；-环境：温度、湿度、光线、电源电压波动。行动、局部行动、对系统采取行动、-可以排除特殊的波动源-可以由操作者或接近过程的人完成-可以排除过程中发生的15%的问题-可以用来削弱正常的波动源-几乎所有的波动源都是由管理者完成的，并被坚定地称为管理行动-可以排除过程中发生的85%的问题，过程控制，*如果只存在恶化的常见原因，过程的输出形成一个稳定的分布，并且可以随着时间的推移进行预测；*如果有特殊原因导致变质，则过程的输出会随着时间的推移而不稳定；1级(满足要求并受控):-是理想状态，持续改进可能需要进一步减少变化；第2类(不合格品，受控):-尽管受控，但有太多的常见劣化原因；-应在短期内进行100%测试，以保护客户不受影响；-必须持续改进，以找出并消除或减少常见原因的影响。第3类(符合要求，不受控制):-由于常见和特殊原因，出现相对较小的劣化；-存在的特殊原因很清楚，但消除其影响可能不经济，客户可能会接受这种过程状态。第4类(不符合要求且不受控制):-有太多的常见原因和特殊原因导致变质；-需要100%的测试来保护客户的利益；-必须采取紧急措施稳定这一进程，减少恶化。标准偏差，基本统计概念，-，-，-，N-1是样本的标准偏差，一般当样本数量较大时，计算采用N-1，例1仍按直方图进行：*全距R:XMAX=1.45 XMIN=1.34 R=XMAX-XMIN=1.45-1.34=0.11 *算术平均值X(): X=(1.34 X2 1.35 X3-1.45 X3)72=1.336 取两个中间数的平均值)*模式：1.40(最大值为72的数)*方差/方差2:一般n-12=2=(1.34-1.398)2(1.35-1.398)2-(1.45-1.398)2)71 *标准差(一般n-1):计算后， n-1=0，028，N，Xi，N-1，(1) 当与规范中心基本一致时，LSL、USL、LSL、USL、正态分布性质、3-2-123、0.67、1、1.96、