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宋志军

统计过程控制SPC

宋志军 / 中国生产成本管控讲师

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课程背景

FMEA,SPC,MSA我们称之为预防工具三剑客,SPC,MSA更是以数据为基础的预防性工具。我们在企业很多时候是有数据统计,没有数据分析,更是没有分析后的应用与改善。

课程目标

让学员认识统计过程控制,是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计原理,通过检测资料的收集和分析,可以达到“事前预防”的效果,从而有效控制生产过程、不断改进品质。 通过课程的学习,让学员了解SPC的原理,正确应用SPC的技巧。让SPC不仅仅是绘图,更是动态的管理手段,确实的协助管理者掌握维持过程稳定的能力。

课程大纲

一、数据的基本常识:

1、数据的分类

2、收集数据的目的

3、收集数据应按注意的事项 

Ø 有效数字

Ø 数字的修约规则

4、数据的几个重要特征:

Ø 表示数据集中位置的特征数

Ø 表示数据离散程度的特征数:极差、方差、标准偏差(σ)

5、标准差与平均值关系

二、关于spc理解

1、永续经营法则

2、客户对供应商spc之要求

3、spc基础 

Ø spc起源、背景

Ø 新版本 spc的变化 

Ø spc的假设条件 

Ø 统计资料的类型(计数、计量) 

Ø 正态分布 

Ø 中值、极差、标准偏差的计算 

Ø 过程的变异

三、控制图--spc质量控制的基本元素是控制图。

1、什么是控制图:(控制图原理:3σ原则) 

2、控制图的主要用途:

Ø 变异的本质:共同原因、特殊原因

Ø 管制状态

Ø spc两个阶段:分析阶段,监控阶段

Ø 分析用的控制图主要目的:管理用的控制图主要作用:充分体现出spc预防控制的作用。

3、控制图的基本形式 控制图的种类及主要用途

4、计量值控制图

Ø 平均值-极差控制图

①收集数据

②数据分组,填入数据表

③计算各组(样本)的平均值X和极差R

④计算总平均值和极差R 

⑤计算中心线和控制界限:控制图系数表

⑥绘制控制界限

⑦标注有关可参考事项 

Ø 中位数和极差控制图——案例

Ø 单值─移动极差控制图(X-Rs)

② 集数据,填入数据表

②计算各样本的移动极差及其平均值

③求X控制图的中心线和控制界限

④求Rs控制图的中心线和控制界限

⑤画中心线的和控制界限

⑥标注有关事项

Ø 平均值和标准偏差控制图——案例分析

Ø 控制线的修订分析

5、计数值控制图

Ø 计数值控制图有不合格品率控制图(P图)、不合格品数控制图(Pn)图、单位缺陷控制图(u图)和缺陷控制图(C图)。

Ø 不合格品率控制图(P控制图)

①主要用途

②P控制图几种画法

③一是收集的样本大小n不等

④二是对上述控制界限的计算进行简化

⑤不合格品率控制图(P控制图)画法

Ø 不合格品数控制图(Pn控制图)

Ø 单位缺陷数控制图(μ控制图)

Ø 缺陷数控制图(C图)

Ø 公差百分率控制图

①什么是公差百分率控制图

②中心线和控制界限的确定

③ 差百分率控制图的特点

6、控制图的观察分析   控制图与工序变化的分析和判断

Ø 工序稳定状态的判断

①工序是否处于稳定状态,必须同时要满足两个原则

Ø 工序不稳定状态的判断

①点子超出控制界限

②点子处在警戒区内

③点子在控制界限内,但点子排列有缺陷

7、控制图异常的处理

Ø 4种情况应重新计算控制界限并作控制图:  

Ø 控制图两种错误的分析

Ø 3σ控制界限的意义 ⑷质量特性与控制图的选择要考虑的6个方面:

8、使用控制图的注意事项

①分组问题、②分层问题、③控制界限的重新计算——课堂练习

四、工序能力分析

1、工序能力的含义:工序能力与生产能力、机械能力的区别 

2、工序能力的数量表示: 为什么用6σ来表示工序能力? 

3、工序能力与公差图

4、工序能力指数Cp及其计算 

Ø 正态分布

Ø 双向允差,工序分布中心与规格中心重合(即无偏移的情况)

Ø 双向允差,工序分布中心与规格中心有偏移

Ø 单向公差情况:只有公差上限TU时/只有公差下限TL时

5、工序能力的判断及处置 

Ø 工序能力判断标准 

Ø 有偏离系数工序能力的判断标准

Ø CP值对应的总体不合格品率表(%)

6、处置:

CP>1.67时、1.33 < CP≤1.67时、1< CP≤1.33时、0.67 < CP≤1时、CP≤0.67时

7、改善及矫正措施

8、序能力指数计算练习

五、推进spc的关键点

1、培训spc

2、确定关键质量因素

3、提出制程管制标准

4、在各部门落实,将具有立法性质的有关制程管制标准的文件编制成明确易懂,便于操作的手册,供各个制程使用

5、统计监督和管制制程

6、诊断异常和采取措施解决问题

六、课程总结与问题解答

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