统计过程控制SP培训教材

1、统计过程操纵 SPC 教材表面贴装的统计过程操纵面对今天竞争激烈的市场，质量既是确定的又是有差异的。讲它是确定的，因为任何人不能 为客户提供质量好的产品将专门快从业界消逝。然而，质量同样能够让你从竞争对手区分开。结构良好和实施质量治理系统可降低返修量和废品，达到节约成本和得到更低报价或零售价格。对许多公司来讲，这就需要重新考虑现行的质量和实现质量的最佳方法。N旧的质量与新的质量对许多公司来讲，质量可简单地用以下方式表示：j1)1)按工序制造产品；-2)2)检查产品缺陷；p3)3)需要时返工；4)4)检验返工产品；5)5)进入下一工序；-6)6)回到第一步，重复操作第 1 1 到第 5 5 步。

2、这种方式可认为是质量操纵的检验法”，简单流程图如图 1 1 所示。关于利用这种最差不多的质量操纵系统的公司来讲，它们以昂贵的费用：检验”产品质量，但无助于改正引起产品缺陷的全然缘故。 某些公司会采纳收集差不多缺陷数据的方式，这是一种要紧将缺陷的产生推回到工作人员的做法。这种错误概念来自认为工作人员通常是产生质量问题的起因。它不能找到产生缺陷的真正缘故，而只在缺陷差不多产生之后才检验出质量不行的产品。；这种方式同样特不依靠于本身就缺少一致性和准确性的视觉检查。视沉检查经常会让漏检的缺陷进入各个装配过程，假如在测试中或检验时发觉缺陷，则返修成本更可观，现在电路板可能要额处的拆卸才能找到有缺陷的子部

3、件。更糟糕的是不合格的产品可能引起产品使用寿命缩短，及其返修成成本增加，并失去良好的客户信誉。不管在哪里检验出缺陷，返修和报 废的材料都增加了产品的生产成本。更好的方法是采纳统计过程操纵（SPCSPC）法实时监控在装配过程中最容易产生产品缺陷的关键部位。那个地点含有于用预防代替检验的概念，同时减少对视觉检查的依靠。视觉检查仍 然在总体质量方法中起作用，以及经常有助于先行确定由现有过程导致的一贯性缺陷。这使得过程操纵首先注意到最能够实施防犯于未然”勺区域，最终检验员不再是查找缺陷的警察”而变为关心工作人员防止缺陷发生的同事。这种方法同样考虑到装配过程的各个方面，包括人力、机器、方法和工作环境，同

4、时清晰地认识到人只是装配过程中众多资源之一。那个方法把防止不良质量放在首位，以便减少废品和白费，最终达到生产率和收益的增加。（流程见图2 2）M_&BD工业与质量历史回忆Y d1919 世纪初期，美国工业正在查找提高生产率的方法来降低成本和增加收益，但没有想到质 量对这种关系的冲击力。现在最广泛采纳的是19111911 年泰勒（FredrickFredrick TaylorTaylor ）在他的著作科学治理的原理中提及的技巧。作为一名工业工程师和顾回，他以顾回身份服务于早期 的工业家，如亨利 福特等人。他不断寻求提高机器和工人工作效率的方法，他使用的差不 多假定是大部分工人又笨又懒，金

5、钞票是他们要紧的动力来源，因而在工人与治理之间应有严格的区分。他观看到工人会放慢他们的作业，可怕工作太有效而变成失业。他相信能够利 用工人以金钞票作为工作的动力来克服他们的惧怕和提高生产率。基于这种信念，他创立了计件”工资制，对工人支付定量生产件数的差不多工资，对超过定量的生产件数付给额外奖金现今还有一部分行业使用这种体制。工人被当作机器，他们专门快变得疏远和不满足。产品 的生产要紧依照数据量而不是质量，治理采纳胡萝卜加大棒”的方法来降低成本和增加利润。到 1919 世纪 2020 年代，得益于休哈特（ WalterWalter SchewartSchewart ）博士的工作和努力，质量变成公

6、司 降低成本的整体打算的组成部分。他作为西方电气公司工程部的闻名科学家，被誉为统计过程操纵之父。在 19241924 年他打罢了一种抽样图表，设计用来指示在给定类型的缺陷部件中观看到的变化百分比，这是专门有意义的，亦即指出对产品是否中意”他认为产生缺陷的缘故可分为 偶然缘故”（生产过程中固有的可预测的变化，现在经常称为普遍缘故”和异常缘故”（由专门的不可预测的缘故或事件引起的变化，现在经常称为专门缘故”）。据此应该着重研究和消除异常缘故，以便改进质量，但不必白费资源去解决对整个过程和生产质量阻碍不大的偶然缘故。这种方法亦可用来确定某一工序的固有能力，现在操纵界限可作为一个工序的合格率的操纵线。

7、.当贝尔实验室科学家将休哈特的概念付诸实施时，他的方法使几项废品降低了5050 %，和节约西方电气公司几百万美元的开销和材料。利用他的统计技术证明通过质量改进能够节约成本和增加利润，同时引起许多大型工业公司的注意。治理部门开始认识到人不能生产岀工序所同意的更多的产品和更好的质量。在他19311931 年的著作操纵产品质量的经济检验中全文述他的统计抽样方法的研究结果，同时那个结果仍然是现代统计过程操纵的基础。一位西方电气公司的同事戴明（EdwareEdware DemiDemi ngng ）在参加美国作战部和后来在日本讲授质量差不多原理时，将休哈特的成果加以扩展。戴明在他的管量的 1414 项职

8、责”中将统计过程操纵和质量论述为治理哲学，并把它作为一种工具使工人参与搞好机构的活动。他采纳这种统计工具和治理哲学去鼓舞工人负责在他们操纵下的工序的质量。休哈特的实践和戴明的哲学相结合至今还在不断提高美国工业的质量和生产率。SPCSPC 的基础一各种操纵图-过程操纵图可分为两大类不：用于测量变量的图表和用于测量属性的图表。依照监控的过程和收集数据的来源，它们的用途各不相同。Qob变量图的实例：是监控焊膏的高度。板与板之间通常会岀现高度的少量变化。比照操纵同意值来跟踪这种变化能够确定工序是否在合格范围之内，或者在有缺陷的产品出现能迅速指出那些需要检查或改正的，因专门缘故而产生的事件。变量图如图3

9、 3 所示。一属性图的实例： 在测试操作中跟踪有缺陷的单元数目，计算在一个给定装配中的首轮通过的成品率。跟踪与操纵范围有关的数据能够保证前面各工序的总体质量，或者在下一个缺陷产品产生之前指岀需要检查和改正的不合的质量。属性图表如图4 4 所示。-变量操纵图*最常用的变量操纵图表是X X 操纵图和 R R 操纵图，它们经常一起使用。X X 操纵图用来监控工序的位置或者工序的计量值，而R R 操纵图用来监控工序的范围或者分布。在正常运用中，猎取一个样本的多个读数，然后相加及求平均值后产生绘在图上的数据点。任何落在上操纵限（UCLUCL ）或下操纵限（LCLLCL ）之外的数据点表示由于专门缘故引起的不合格的工序变化， 在进行下一步生产之前需要检查和改正。除了数据点超岀 UCLUCL 或 LCLLCL 表示有专门缘故之外，还有其他规律可指岀在没有超岀UCLUCL或 LCLLCL 时存在的专门缘故。这些规律的依据是变量的统计概率，并能够对专门快失控的工艺过程作出预先提示。 如此就能够在生产出有缺陷产品之前进行检查和改正。一些常用的实例包括：-2 2 个以上接近 UCLUCL 或 LCLLCL 的连接续点6 6 个增加或降低的连续点8 8 个在中间值一边的连续点