QC品质的过程和变差PPT课件教材讲义

在这些过程中，质量是倚重员工的技术。控制着员工的性向测验、培训及资格、员工素质的等评及以没有差错为宗旨以淢少员工的错误。以下为可行的控制方法：

SPCIPC

培训过程和变差LaborDominantProcess受控及不受控的工艺变差的种类受控变差是在过程内及一段时间内，有着平稳而连贯的变差模式。这又称为普遍成因变差或随机成因变差.不受控变差是随时间改变。变差模式的特性又称为特别成因变差.变差事例：考虑一制造过程现制造一系列独立的零件，每一零件有着可量度的尺寸或特性。定期抽出某些零件并且量度。这些量度结果不同是因为物料、机器、操作员及方法相互牵引而形成变差.过程和变差特殊原因造成不可预测变量的种类基本统计及统计概念工艺过程可控制变量重要不重要输出变量不可控变量ABCD重要如B随A变化而变化则为非独立变量不重要InputfactorOutputresponse变差2大主要变差的类别或来源1. 受控变差- 由普通原因引致的过程变差2.不受控变差- 由特殊原因引致的过程变差基本统计及统计概念=UCLCLLCL变差变差的分类1. Withinpart/piecevariation -同一样本内的变异2. Piece-to-piecevariation -在某时间内，制造的不同批次产品样本的变异3. Time-to-timevariation -不同时间制出产品的变异基本统计及统计概念Responset8:0013:003:00普遍成因变差的示例当过程于现况中存在时，这经常在过程中发生并影响输出。一些普遍成因的示例如下： 物料的性质消耗(如硬度、光滑度) 机器的特性(如年龄、运行温度、公差)环境(如湿度、光线) 用于量度过程输入及输出的量具因为这些成因会从过程运作中产生，唯一可减少普遍成因变差是透过重新设计过程/DOE/机器的投资而作出改善。在过程改善中，必须配合管理行动过程和变差特殊成因变差示例特殊成因变差会导至不受控变差，它们是难以预知，并且由外间影响而非内在过程因素。透过简单的统计技术，可把它们侦查出来。特殊成因示例：物料改变(如新供货商、不同的纸张)机器或过程故障(如模具磨损、邮务人员罢工)不同操作员(如新的受训者)环境改变(如天气时常很差)这些特殊成因变差可透过研究操作员或过程改善原因，从而中过程中删除。TCM是其中一个以这为目标而有效的工具。过程和变差特殊因素必须及早被发现，否则其出现会导至过程及输出有不良的影响。

当有害的特殊成因的原因被查明引证后，这便可从过程中被删除，再发生的机会也很少。这行动必须小心研究有问题的程序，或为机器作定期维修。此外，在某些情况下，特殊成因也对过程有好处(如程序的改变)。再一次，必须查明改善的原因及，若可以，为过程作出永久性的零件。过程和变差消除特殊变因预防在过程中发生差劣质量SPC在过程中建立质量(品质保证)传统质量控制检查制成品侦测质量差劣的制成品SPC简介传统品质和现代品质管理的差别SPC角度中的质量改善UpperProcessLimitLowerProcessLimitμσμxσxUpperSpecLimitLowerSpecLimitUpperControlLimitLowerControlLimitCentralLimitThorem:(forinfinitesizeN)σx=σn(n:samplesize)HowtoadjustforFinitePopulation?σx=σnN:populationsizen:samplesizeN-nN-1Otherwise,withnincrease,σxbecomesincreasinglysmaller.CorrectionfactorThecorrectionfactorisusedonlywhen:n/N>5%Example:10ohmresistorsaremanufacturedinbatchesof500,and50resistorsaretestedineachbatch.Ifthemeanresistenceofthesampleislessthan9.9ohms,thebatchisrejected.Withμ

=10ohms&σ=1ohms,whatistheprobabilitythatthebatchwillberejected?μσxSolution:N=500,n=50,X=9.9σx=σnN-nN-1=0.1414*0.902=0.1343σxZ=X-μ=-0.745=10=19.9Z=-0.745Area=0.2719P=0.5-0.2719=0.2281=22.81%RejectReject(Y1+Y2+Y3+Y4+Y5)/5=MeanLookattheSigmadifference:Sigmax=Sigma/SQRT(5)y1y2y3y4y5y6y7y8y9y101-1.01-1.720.2971.044-0.590.352-1.21-0.370.4861.3152-0.11-0.63-1.12-0.5370.7480.02-0.29-0.02-1.15-2.131.16-0.210.347-0.653-1.56-0.711.056-1.291.686-0.1140.4021.661-1.45-0.346-0.180.375-0.7-1.40.245-0.3351.2240.497-1.10.997-0.58-0.2-0.91-1.240.356-1.94Min-1.01-1.72-1.45-0.653-1.56-0.71-1.21-1.4-1.15-2.1Max1.2241.6610.3471.0440.7480.3751.056-0.021.6861.315Range2.2383.381.7981.6972.3091.082.2661.3732.8393.412Mean0.333-0.08-0.60.101-0.43-0.03-0.41-0.860.324-0.63R=2.239EstimatedSigma=R/d2=0.961X3Sigma=A2RSigmax=0.433RandomSamplingforaNormalDistributionSPC的步骤1.提供统计方法的教育。基础的SPC方法、fractionalfactorialexperiments、脑力激荡法及QFD/质量工具。.2. 确定商业机会/推动者。3. 把主要的生产