品质管理五大工具之统计制程控制SPC.ppt

1、品质管理五大工具之统计制程控制SPC,手机请设震动, 干脆关掉算了! 会有Break,但请准时! 迟到、早退会有小小惩戒； 时间安排：上午 9：00-10：30； 10：40-12：00 下午13：30-14：30； 14：40-16：00 16：10-17：25 需要靠团队完成的任务,期待您的投入! 您的全心投入, 让您收获更多,温馨提醒,限时参与，互动游戏“击掌游戏”,讨论-时间不够用的原因,思考讨论：所在公司品质管理及异常情况？,五大技术手册的关系,0,1 项目提出,2项目批准,3过程样件,4 试生产,0,1,2,3,4,5,计划和定义,产品 设计和开发,过程 设计和开发,产品和过程 确

2、认,反馈、 评定和 纠正措施,5 生产,DFMEA,PFMEA,MSA SPC PPAP,APQP（产品质量先期策划）,统计过程控制 Statistical Process Control SPC,SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即 統計過程控制。 SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的數據進行分析、评估和监察，並調整制程，從而達到保证产品与服务满足要求，改進與保證質量的目的。 SPC強調預防，防患於未然是SPC的宗旨。,SPC概念,1924年發明,W.A. Shewhart 提出世界上第一张不合格品P控制图,1931發表,工业产品质量的经

3、济控制,19411942 制定成美國標準,Z1-1-1941 质量管理指南 Z1-2-1941 数据分析和管理图法 Z1-3-1942 在生产中控制质量的管理图法,SPC历史背景-在美国,SPC历史背景-在中国,20世纪50年代美国留学人员将统计质量控制（SQC）介绍到中国。1964年机械部决定在所属全部工厂中推行。 文革期间，SQC被视为崇洋媚外，全面停止。 70年代末期，全面质量管理在北京内燃机厂和清河毛纺厂试点成功，SPC技术在中国得到大力推广与应用研究。,80年代，SPC技术理论与应用方面取得系列成果： 1983年发布GB/T4091.1-4091.9-1983常规控制图； 1983年

4、发布GB4886-1985 带警戒线的均值控制图 ; GB4887-1985 计数型累积和控制图; GB4887-1985 计数型累积和控制图; 1986年发布GB6381-1986 通用控制图 2001年修订了GB/T4091.1-4091.9-1983 标准， 发布了GB/T4091-2001常规控制图标准,SPC历史背景-在中国,国内外SPC控制图应用,SPC应用背景,1984年，日本名古屋大学调查了115家各行业中小型工厂，平均每家工厂采用137张控制图。,美国柯达胶卷公司，有5000名员工，一共应用了35000张控制图，平均每名员工7张，因为彩色胶卷工艺复杂，胶卷片基上需要分别涂上8

5、层厚度为1-2微米的药膜，此外，对于种类繁多的化工原料也需要应用控制图进行控制。,SPC与ISO品保体系,国际标准化组织（ISO）将SPC作为ISO9000质量体系的重要内容 ISO9000：1994版中把统计技术作为20个要素之一来进行要求。 ISO9000：2000版对统计技术的应用比1994版要求更加明确、更加严格。在ISO9000质量管理体系、基础和术语中明确规定了统计技术是质量管理体系的基础，并在2.10条款中专门强调“统计技术的作用”。,SPC与ISO9000品保体系,国际标准化组织（ISO）为使统计技术更好地在质量管理体系中发挥作用。专门制订了ISO/TR10017：2003（E

6、）ISO9001：2000统计技术指南，为支持性标准，给出包括描述性统计、试验设计、假设检验、测量分析、过程能力分析、抽样、模拟、SPC图、统计容差法、时间序列分析等12种统计技术，作为统计技术在质量管理体系中的应用指南。,SPC应用背景,ISO/TS16949规范在控制计划、性维护和预测性维护、作业指导书、作业准备验证、测量系统分析、统计工具的确定、制造过程的监测和徇以及制造过程改进等方面明确提出了应用统计技术的要求。 ISO质量体系质量管理八项原则其中二项：过程方法和基于事实的决策方法也是SPC在质量管理体系中的实际应用。 质量管理结构图程序文件中有专门的“数据分析程序文件”。,实施QSM

7、起点,实施QSM关键,实施QSM方法,实施QSM效果与目标,顾客需求,领导作用,全员参与,组织,供方互利,过程方法,管理的系统方法,基于事实的决策方法,持续改进,顾客满意,以顾客为关注焦点,ISO9001：2008质量管理八项原则及关系图,SPC与ISO9000品保体系,SPC与ISO9000：2000版标准要求的三个强调： 强调“把一切看成过程”； 强调“预防”； 强调“统计技术的应用是不可剪裁的”。,SPC应用背景,综上所述：SPC是推行ISO9000基础,六西格玛管理是20世纪80年代中期由美国摩托罗拉创立的一种质量管理模式，在GE、联合信号、MOTOROLA等世界级企业得到成功应用，取

8、得另人瞩目成就。我国著名企业如青岛海尔、武钢等也实施了六西格玛，企业质量水平得到显著提高。,SPC与6Sigma,六西格玛管理体系是以统计技术为理论导向，对于发挥团队精神实行项目突破性改进及创新型社会的建设是一种行之有效的管理模式。,六西格玛管理与ISO9000体系有许多相同或相似之处，如：组织的质量管理工作是以顾客为关注焦点，采用过程方法，强调组织领导积极参与质量工作的重要性，提倡全员参与，要求组织建立使用统计技术分析过程和数据测量操作程序等两者要求基本上是一致的。但两者之间并不存在相互替代的关系，两者之间既有许多相同之处，也有许多不同之处，它们所起的作用各有千秋。,SPC与6Sigma,I

9、SO9000质量管理体系必须以统计技术为基础，那么六西格玛质量管理体系则是在统计技术的理论基础上发展起来的一种质量管理体系。 就质量管理体系的培训内容而言，ISO9000体系统计技术的内容只占较小一部分，而在六西格玛质量管理培训（包括黑带主管、黑带、绿带）中，统计技术的理论和应用占有相当大的部分。因此，统计技术的应用与质量管理层次和水平有着密切的关系，统计技术应用的愈多愈深，其质量管理的层次和水平就愈高。,SPC与6Sigma,SPC常用术语解释,SPC常用术语解释,例：制造过程某个质量特性的30个样本测量值，规范限为0.750.25，每15分钟抽取一个，样本量为5。,控制图必要性,1、基本呈

10、正态分布，过程能力临界可以接受； 2、直方图有双峰及断层现象； 3、CPK=1.10待改善； 问题点：无法找出待改善时间段及数值，无法区别普通或异常原因；,将样本均值依照抽取的时间顺序描图，可以得到一张控制图,制程处于3范围内，但需要找出造成第17个点数值向上漂移的真正原因，采取措施，提高过程能力与控制水平。,常规控制图的基本格式,UCL,CL,LCL,质量特性值,子组号,根据概率统计的原理，在坐标纸上作出两条控制限和一条中心线，把按时间顺序抽样所得的质量特性值以点子的形式依次描在图上，从点子的动态分布情况来探讨工序质量及其趋势的图形。,3原理,正态分布的随机变量超出（-3， +3) 的区间概

11、率非常小，仅为1-0.9973=0.00270.003，即平均1000次试验不足3 次此类事件的发生，这是一个小概率事件，习惯上所称3原则。,3控制图的统计原理,如果某一产品质量特性值或样本统计量落到了两条虚线之外，由于这种可能性只有0.27%，这是一个很小的概率，出现了这样概率的事件叫小概率事件。,质量特性值,抽样时间和样本序号,UCL,CL,LCL,3倍标准偏差（3）,3倍标准偏差（3）,3控制图的统计原理,因此我们可以认为,当点子落到上下控制界限外时,表明生产过程出现了异常原因,产品质量很不稳定,已处于失控状态.必须追查具体的管理、技术原因，采取措施，使过程恢复到统计控制状态。 概率统计

12、理论认为，小概率事件在一次试验中是不会发生的。现在发生了，说明原来的分布出现了较大的变化，是生产过程出现了异常因素，引起了异常波动。这时超过上下控制限的面积不再是0.27%，而可能是百分之几，甚至更多，点子落在虚线外的可能性大大增加了。,控制图的作用：,在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态； 在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态； 在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。,藍色代表規格分佈形態,紅色代表實際制程分佈形態,藍色代表規格分佈形態,管制界限和規格界限,两种错误,一、第一种错误：虚发警报

13、(false alarm),UCL,LCL,控制图的第二类错误,三、减少两种错误所造成的损失： UCL、LCL距离间隔大，减小 增大 UCL、LCL距离间隔小，增大 减小 UCL、LCL距离间隔3，=0.27%,实践表明， 3准则及由此制定的控制线UCL=+3和LCL=-3是确保犯两类错误所造成的总损失较小的一组优良的控制线。此时，犯第一类错误的概率=0.27%，基于这一原因，美国、日本和我国及多数国家都采用了基于3准则的统计控制图。,统计控制图设计原理,1、点子出界： 点子出界就判断过程异常称为第一类准则。,质量特性值,抽样时间和样本序号,UCL,CL,LCL,3倍标准偏差（3）,3倍标准偏

14、差（3）,失控点,时间,目标值线,是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差原因。普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。,普通原因与特殊原因,受控 （消除了特殊原因） 不受控（存在特殊原因）,范围,时间,局部措施和系统措施,过程开始处于失控状态，即过程存在特殊原因。 查明特殊原因，采取措施，使过程受控。 特殊原因解决只需采取局部措施。,过程处于稳定受控状态，从过程能力不够到符合规范 受控且有能力符合规范 （普通原因造成变差已减少） 规范上限 时间 受控但没有能力符合规范 （普通原因造成的变差太大）,规范下限,范围

15、,如果仅限于对输出进行检测并剔除不符合规范产品，而没有分析过程中的根本原因，这样做是不经济的。所以仅对输出进行检验并随之采取措施不是一种有效的过程管理方法，而只可作为对不稳定或没有能力的过程的一种临时措施。,统计控制状态,1、当过程处于失控状态时，应当采取局部措施消除过程中的特殊原因，使过程受控； 2、当过程处于统计控制状态，但过程能力与顾客呼声有差距时，应采取系统措施改进过程，提高过程能力； 3、当过程受控且不合格品足够低时，应维持这种状态；,二十字方针： 查出异因，采取措施， 保证消除，纳入标准，不再出现。,预防原则的实现,每消灭一个异因，对此异因而言，起到了预防作用。如不对过程进行调整，

16、控制图如同虚设。 所谓控制图，必定是为管制目的而绘制的图形，管制图假如没有研究再发防止的对策，无论图绘得多么正确、好看，都不能算作管制图 点出界就判异，只完成SPC的一半工作，对过程进行调整，尤其纳入标准，蕴涵SPC另一半工作，这才是SPC价值所在。,达到稳态的循环,统计控制状态,控制图显示异常,贯彻二十字方针,调整控制界限,有无异常因素,统计过程稳态,无,有,查出异因， 采取措施， 保证消除， 纳入标准， 不再出现。,质量控制测量指标有两类： 一类是计量值： 计量数据是连续的，如长度、重量、时间、温度、 平方、立方、公里、电阻、电流、纯度等有计量单位 的连续数值， 计量测量指标通常利用均值、

17、标准差这样的统计 参数表示。 计量数据的收集需要使用某种类型的测量装置。,两类数据控制图,两类数据控制图,另一类是计数值： 它观测的是产品和服务中要么发生，要么不发生的绩 效特性。比如，尺寸要么在公差限之内，要么超出公差限； 一个订单要么完成，要么没完成；一张发票有1个、2个、 3个差错，或者任何数目的差错。 包括不良个数、缺点数、事故数等用1、2、3等的数值， 或不良率、缺点数等不连续的数值。 相应的，计数数据是离散的，用于说明质量特性是否 符合规范。可通过目视检查来检查来测量，比如评估交运 的订单上是否正确填写了邮政编码；或者将一支轴的直径 与规范进行比较，是束落在规范限之内； 通常用分数

18、或比例来表示，如不合格项目所占比例、 每个单位的缺陷数、单位机会差错率。,测量方法必须保证始终产生准确和精密的结果,不精密,精密,准确,不准确,控制图的种类,根据中心极限原理，尽管某个随机变量自身并不服从正态分布，但由该随机变量生成的“均值”统计量却可以非常近似地服从正态分布。这一特点使得基于正态分布假设建立的统计控制图技术，仍然要以自然地推广到服从二项分布或泊松分布的场合，并建立起适用于监控相应过程特性的P控制图、 Pn控制图、 c控制图、 u控制图。从理论上，在样本量较大时，服从二项分布或泊松分布的样本点落在3范围之外的概率，虽不会恰好等于正态分布情况下的值0.27%，但也是与0.27%较

19、为接近的小概率。,常规控制图的选择,数据性质,N一定？,U图,不合格品数 /缺陷数,计数值,单位 一定？,缺陷数,不一定,一定,C/U图,P图,不定,一定,np/P图,中心线？,X-Rs图,n2?,n大小,X-S图,计量值,n=1,n2,X R图,n2,在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作； 在工序能力不足时，即在CP 1的情况下，就使用控制图管理工作； 用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线； 仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用； 不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常； 当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线； 画法不规范或不完整； 在

20、研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。,应用控制图的常见错误：,持續改進,成果,原型,持續改進,计量型控制图实施流程(Xbar-R),实施控制图前准备,建立环境、定义过程、确定特性、测量系统合适、变差最小化,收集数据,合适的子组大小、频率,记录原始数据及建立控制图,计算每个子组均值和极差,将均值和极差画到控制图上,过程控制图解释,过程稳定后能力分析及评审,在线控制（维持过程能力）,持续改进,还没有控制限的控制图，标示“初始研究” 用在现场,控制图的观察与分析,判稳原则： 点子没有超出控制线（在控制线上的点子按超出处理）, 控制界限内的点子排列无缺陷，不是

21、特殊排列，即很随机的在中心线的两侧出现，反映工序处于控制状态，生产过程稳定，不必采取措施。,判异准则,制程非在管制状态，即发生异常： 点在控制界限的线外或线上 点虽然在控制界限内，但成特殊排列,判异准则： GB/T4091-2001常规控制图中判断过程异常的八条原则,1、一点落在A区以外,判异准则,LCL,UCL,CL,A,B,C,C,B,A,判异准则,2、连续9点落在中心线同一侧,3、连续6点递增或递减,判异准则,LCL,UCL,CL,A,B,C,C,B,A,过程能力分析,过程能力 过程能力指数 过程能力指数的评定 提高过程能力指数的途径 过程能力调查,计算过程能力的先决条件：,过程处于稳定

22、受控状态,过程或产品特性服从正态分布,工程或其他规范准确地代表顾客的需求,设计目标值位于规范的中心,测量系统引入 的偏差相对较小,如果过程的均值和极差图都保持受控，且过程能力满足要求，则可将控制限延长用于以后控制。,四、提高过程能力指数的途径,根据公式 可知，影响过程能力指数有3变量：,产品质量规范（公差范围T）; 过程加工的分布中心与公差中心的偏移量 ； 过程加工的质量特性分散程度，即标准偏差 。,分析用控制图和管理用控制图应用程序,Cp（或Cpk) 1,异常？,计算Cp（或Cpk),Cp（或Cpk) 1,作管理用控制图,定期抽样、打点,异常？,查明原因调整过程,Y,采取措施Cp（或Cpk)

23、 1,Cp（或Cpk) 1,Y,N,Y,剔除异常因重新计算,异常？,重新收集数据，K1,Y,N,Y,N,N,Case study,过程分类,情况1 过程受控，且有能力满足要求；,情况2 过程受控，但存在普通原因造成变差过大； 1）短期来讲，要求对产品100%检查以满足客户； 2）必须不断改进以确定并排除普通原因的影响；,建立实施SPC体系基本程序,建立SPC适宜运行环境,确定方针目标、人员职责与权限、培训与定期评审,识别关键过程节点,鉴别、确定过程节点；动态评审，制定措施,控制特性确定,顾客的要求或问题点；特性间关联性；,控制图选择,测量设备表征和能力,抽样、数据、绘图、判断,初始过程能力分析

24、,目标一：分析过程使之稳定并保证过程能力满足要求,延长控制线，工程控制、保持稳定性,改进过程能力，持续改进,目标二：维持过程,目标三：持续改进,使用SPC前提是测量系统受控状态且测量系统变差对过程总变差低于10%,又称预控图，彩虹图，是一种直接以公差限为控制限的控制图，不需要事先抽取样本计算控制限,预先控制图,适用于小批量、多品种生产,计量型小批量控制图,预先控制图,Tu,Pu,M,PL,TL,计数型控制图,计数型控制图概述 尽管现实中主要使用计量型数据控制图，但也存在计数型数据控制图的应用。计数型数据只有两个值（合格/不合格、成功/失败、通过/不通过），但同样可记录，也可对过程进行分析。例如，所需标签是否存在，一个电路的连续性，文件打印的错误等。再如，特性是可测量的，但其结果只能简单的记录成是或否的形式，例如用通过量规来测量轴的直径