SPC上课.pptx
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SPC上课.pptx
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SPCSPC統計制程控制統計制程控制23年6月20日1研討、交流、提高本次訓練班的內容正確認識正確認識SPCSPC興起的背景興起的背景SPC的基本概念的基本概念統計學概述統計學概述十五項品質指標十五項品質指標理論解析理論解析、實例演練實例演練控制圖原理控制圖原理判斷制程穩定或異常的準則判斷制程穩定或異常的準則SPC認識誤區的剖析認識誤區的剖析SPC推行具體步驟推行具體步驟23年6月20日2SPC是英文StatisticalProcessControl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,並調整制程制程,從而達到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。
什麼是什麼是SPC23年6月20日3SPC之精義
(一)是持續改善的工具它
(二)S代表著統計的資料與統計分析方法(三)P代表著品規劃與現階段之製程能力產(四)C代表著控制品品質在要求之規格公差內產(五)的意圖在縮小變異與降低成本它(六)SPC持續改善活動的四個要因:
1.育和訓練教2.全員參與和標準化3.品質改善團隊4.使用統計手法23年6月20日4一一.品管方法歷程品管方法歷程AverageCompany一般公司一般公司Bestinclass世界標竿公司世界標竿公司1234563.42336,210690,000300,80066,807產品檢查產品檢查產品管制產品管制製程管制製程管制品管品管7手法手法(5S、QCC、ISO9001:
2000)管理改善管理改善(PDCA)一般公司一般公司THREESIGMA改善改善技術改善技術改善(DMAIC)世界標竿公司世界標竿公司SIXSIGMA改善改善方法方法管制管制試驗計劃試驗計劃與制程結與制程結合合試驗計劃試驗計劃與設計結與設計結合合產品管制產品管制最佳化最佳化設計管制設計管制最佳化最佳化23年6月20日5品管發展歷程品管發展歷程推動品質活動約每10年就出現一種關鍵品質管理方法1950-19601950-1960SPC1960-19701960-19701970-19801970-19801980-19901980-19901990-20001990-2000QCC、SPC+brainstorming(頭腦風暴頭腦風暴)TQM、QCC、SPCSIXSIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPCISO9000、TQM、QCC、SPC23年6月20日6QC七大手法:
七大手法:
查檢表查檢表层别法层别法柏拉图法柏拉图法特性要因图法特性要因图法散布图散布图直方图直方图管制图管制图七大手法口決:
七大手法口決:
查檢集數据查檢集數据層別作解析層別作解析柏拉抓重點柏拉抓重點魚骨追原因魚骨追原因散佈看相關散佈看相關直方顯分布直方顯分布管制找異常管制找異常QC七大手法七大手法Review23年6月20日7SPC興起的背景興起的背景經驗掛帥時代的結束ISO9000品保体系的要求ISO9000要求為客戶提供合格的產品,只有穩定而一貫(Consistent)的過程與系統,才能保證長期做出合格的產品。
然而,如何檢核此一貫過程與系統仍然穩定的存在呢?
這必須仰賴SPC來發揮功能。
美國W.A.Shewhart博士於1924年5月16日發明了第一張管制圖,開啟了統計品管的新時代.如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響(例如:
手工裁縫),那麼,SPC就沒有太多揮灑的空間。
相反地,如果某一公司開始將經驗加以整理,而納入設備、製程或系統時;也就是說,該公司開始宣告經驗掛帥時代將要結束,那麼SPC的導入時機也就自然成熟了。
23年6月20日8過去,製造商經常通過生產來製造產品,通過品質控制來檢查最終產品并剔除不符合規範的產品。
在管理部門則經常靠檢查或重新檢查工作來找出錯誤,在這兩種情況下都是使用檢測的方法,這種方法是浪費的,因為它允許將時間和材料投入到生產不一定有用的產品或服務中。
一種在第一步就可以避免生產無用的輸出,從而避免浪費的更有效的方法是預防。
23年6月20日9統計過程控制(SPC)是一類回饋系統,但也存在不是統計性的回饋系統,這個系統有四個重要的基本原理:
是一個過程有關性能的資訊對輸出采取措施對過程采取措施23年6月20日10SPC念介紹概SPC之涵蓋範圍
(一)整個制程之掌握(三)分析和發現品質變異原因
(二)制程績效之情報取得(四)調整與改善在制程上作程量測方法人力機器材料環境製程品質設計品質調整改善品質衡量與鑑定分析品質變異之原因一般原因異常原因23年6月20日11SPC是全系統的,全過程的,要求全員參加,人人有責這點與全面質量管理的精神完全一致。
SPC強調用科學方法(主要是統計技術,尤其是控制圖理論)來保證全過程的預防。
SPC不僅用於生産過程,而且可用於服務過程和一切管理過程。
SPCSPC的特點的特點23年6月20日12SPC的基本觀念的基本觀念世上沒有任何兩件事.人員.品是完全一樣產製造過程中所生之變異是可以衡量的產事情.品的變異通常根據一定的模式而生產產宇宙萬物及工業品大都呈常態分配產例如:
身高.體重.智力.考試成績.所得分配變異的原因可分偶因及異因為偶因屬管理系統的範圍異因卻是作業人員本身就能解決的應用SPC可以指出製程最需要改善的地方23年6月20日13製程(製程(Process)品質的源頭、品質的源頭、SPC的焦的焦點點製程的起伏變化是造成品質變異(Variation)的主要根源,而品質變異的大小也才是決定產品優劣的關鍵。
這種因果關係,可進一步表示如下:
製程條件起伏製程條件起伏品質變异品質變异產品优劣產品优劣因因果果因因果果結論:
製程是製程是SPC的焦點的焦點23年6月20日14普通原因指的是造成隨著時間的推移具有穩定的且可重復的分佈過程中的許多全距的原因、我們稱之為:
“處於統計控制狀態”、“在統計上受控制”或有對簡稱“受控”。
普通原因表現為一個穩定系統的偶然原因。
只有全距的普通原因存在且不改變時,過程的輸出才是可以預測的。
特殊原因(通常也可查明原因)指的是造成不是始終作用於過程的變差的原因,即當它們出現時將造成(整個)過程的分布改變。
除非所有的特殊原因都被查找出來並且采取了措施,否則它們將繼續用不可預測的方式來影響過程的輸出。
如果系統內存在變差的特殊原因,隨著時間的推移,過程的輸出將不穩定。
23年6月20日15共同原因与特殊原因之变异普通原因:
制程中变异因素是在统计的管制状态下,其产品之特性有固定的分配。
特殊原因:
制程中变异因素不在统计的管制状态下,其产品之特性没有固定的分配。
23年6月20日16品質變異品質變異-製程在管制狀態下製程在管制狀態下23年6月20日17制程中有特殊原因的变异23年6月20日18偶然因素(偶波)和異常因素(異波)普通因素之變異特殊因素之變異大量之微小原因所引起,不可避免不管發生何種之偶然原因,其個別之變異極為微小幾個較代表性之偶然原因如下:
()原料之微小變異()機械之微小掁動()儀器測定時不十分精確之作法實際上要除去製程上之偶然原因,是件非常不經濟之處置一個或少數幾個較大原因所引起,可以避免任何一個異常原因,都可能發生大之變異幾個較代表性之異常原因如下:
()原料群體之不良()不完全之機械調整()新手之作業員異常原因之變不但可以找出其原因,並且除去這些原因之處置,在經濟觀點上講常是正確者23年6月20日19局部性的對策及系統中的對策局部性的對策及系統中的對策1.特殊原因之对策(局部面)特殊原因之对策(局部面)通常会牵涉到消除产生变异的特殊原因通常会牵涉到消除产生变异的特殊原因可以由制程人员直接加以改善可以由制程人员直接加以改善大约能够解决大约能够解决15%之制程上之问题之制程上之问题2.共同原因之对策(系统面)共同原因之对策(系统面)通常必须改善造成变异的共同问题通常必须改善造成变异的共同问题经常需要管理阶层的努力与对策经常需要管理阶层的努力与对策大约大约85%的问题是属于此类系统的问题是属于此类系统23年6月20日20偶波與異波都是産品質量的波動,如何能發現異波的到來呢?
經驗與理論分析表明,當生産過程中只存在偶波時,産品質量將形成某種典型分佈。
如果除去偶波外還有異波,則産品質量的分佈必將偏離原來的典型分佈。
因此,根據典型分佈是否偏離就能判斷異波,即異因是否發生,而典型分佈的偏離可由控制圖檢出。
例如在車制螺絲的時,由於發生了車刀磨損的異因,螺絲直徑的分佈偏離了原來的正態分佈而向上移動,於是點子超出上控制界的概率大爲增加,從而點子頻頻出界,表明存在異波。
控制圖上的控制界限就是區分偶波與異波的科學界限。
23年6月20日21SPC能解决之问题经济性:
有效的抽样管制,不用全数检验,不良率,得以控制成本。
使制程稳定,能掌握品质、成本与交期。
预警性:
制程的异常趋势可实时对策,预防整批不良,以减少浪费。
分辨特殊原因:
作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
善用机器设备:
估计机器能力,可妥善安排适当机器生产适当零件。
改善的评估:
制程能力可作为改善前后比较之指针。
23年6月20日22定義主要統計學名詞舉例說明統計與SPC統計學概述統計學概述23年6月20日23定義定義為了解被調查群體的某些隱含的特性,運用合為了解被調查群體的某些隱含的特性,運用合理的抽樣方法從被調查群體中取得適當的樣本,通過理的抽樣方法從被調查群體中取得適當的樣本,通過研究樣本來發現群體的特性研究樣本來發現群體的特性!
統計學是科學的以偏概全的方法統計學是科學的以偏概全的方法一葉知秋一葉知秋春霧雨夏霧熱秋霧太陽冬霧雪春霧雨夏霧熱秋霧太陽冬霧雪23年6月20日24主要統計學名詞主要統計學名詞群體於制造業而言,通常指在同一生產條件下符合特定群體於制造業而言,通常指在同一生產條件下符合特定要求的所有個體的集合要求的所有個體的集合!
也可稱為批量記為也可稱為批量記為N樣本於群體中抽樣而得的部份個體的集合樣本於群體中抽樣而得的部份個體的集合!
記為記為n群體平均值Xbar樣本平均值群體標准差群體標准差x樣本標准差樣本標准差R全距全距概率概率(六合彩六合彩)正態分布正態分布23年6月20日25StatisticalProcessControl規格制程規格制程USLUCLSLCLLSLLCLscCaCpCpk群體樣本群體樣本XbarxNnR計量值:
計量值:
均值極差圖均值極差圖s規格標准差圖規格標准差圖直方圖直方圖計數值:
計數值:
P不良率圖不良率圖C缺點數圖缺點數圖柏拉圖柏拉圖23年6月20日26規格界限與管制界限規格界限:
判定一單位產品合格與否的準則;管制界限:
決定一個製程是否受到值得加以鑑定的變異原因所干擾;對每組數的超限與否進行管制;23年6月20日27十五項品質指標理論解析、實例演練USL:
規格上限SL:
規格中心值LSL:
規格下限XUCL:
Xbar管制圖的管制上限Xbar:
Xbar管制圖的中心值XLCL:
Xbar管制圖的管制下限RUCL:
R管制圖的管制上限RBar:
R管制圖的中心值RLCL:
R管制圖的管制下限Ca:
製程准确度Cp製程精密度(製程潛力)Cpk製程能力PPMPartsPerMillionSGMs規格標準差SGMc製程標準差SigmaSpecChart規格管制技術圖SigmaActualChart製程管制技術圖品質規格要求品質管制圖分析品質六大特質分析品質技術分析23年6月20日28品質的一致性乙選手甲選手誰的成績好呢?
您的工廠您的工廠/服務品質服務品質/供應商若有問供應商若有問題題,您希望是甲狀況還是乙狀況呢您希望是甲狀況還是乙狀況呢?
誰較有潛力呢?
你會選誰當選手呢?
製程能力解析23年6月20日29甲變異很小,但卻不準確23年6月20日30已準確,但變異卻很大23年6月20日310102030405060Cpk=0.816Cpk=0.852-641424344454647423年6月20日32Cpk=0.852-6414243444546474Cpk=1.694-5515253545556523年6月20日33製程能力靶心圖製程能力靶心圖23年6月20日34ABCDCa準確度準確度CapacityofAccuracyCa=L1/L2L1=XSLL2=(USLLSL)/223年6月20日35等級Ca值ABCDCa12.5%12.5%Ca25%25%Ca50%50%CaCa等級之解說等級評定後之處置原則等級評定後之處置原則(Ca等級之處置等級之處置)A級:
作業員遵守作業標準操作並達到規格之要求須繼續維持。
B級:
有必要可能將其改進為A級。
C級:
作業員可能看錯規格不按作業標準操作或檢討規格及作業標準。
D級:
應採取緊急措施,全面檢討所有可能影響之因,必要時得停止生產。
23年6月20日36Cp精密度Capacityofprecision23年6月20日37等級Cp值ABCD1.33Cp1.00Cp1.330.83Cp1.00Cp0.83Cp等級之解說等級評定後之處置原則等級評定後之處置原則(Cp等級之處置等級之處置)A級:
此一製程甚為穩定,可以將規何許容差縮小或勝任更精密之工作。
B級:
有發生不良品之危險,必須加以注意,並設法維持不要使其變壞及迅速追查。
C級:
檢討規格及作業標準,可能本製程不能勝任如此精密之工作。
D級:
應採取緊急措施,全面檢討所有可能影響之因素,必要時應停止生產。
23年6月20日38藍色代表藍色代表規格分佈規格分佈形態形態紅色代表紅色代表實際制程實際制程分佈形態分佈形態23年6月20日39符合規格就的真OK了嗎?
23年6月20日40Cpk製程能力製程能力指數(綜合指數)Cpk是總合Ca(k)和Cp二值之指數,其計算式為:
當Ca=0時,Cpk=Cp單邊規格時,Cpk即以Cp值計,但需取絕對值。
A+級:
考慮管理的簡單化或成本降低的方法A級:
維持原狀B級:
改進為A級C級:
需全數選別並管理、改善工程D級:
進行品質的改善,探求原因,需要採取緊急對策,並且重新檢討規格。
23年6月20日41等級Cpk值A+2.00CpkA+1.67Cpk2.00A1.33Cpk1.67B1.0Cpk1.33C0.67/0.83Cpk1.0DCpk0.67/0.83Cpk=(USLX)/3c或(X-lSL)/3c兩者取小值.Cpk精確度製程能力指數(綜合指數)23年6月20日42品質的變異品質的變異&製程製程品質的變異是否顯著。
若變異顯著,則指製程有特殊原因存在,應該加以鑑定及矯正。
若變異不顯著,則指製程祗有共同原因,無須調查及調整,製程在此狀況下稱為在統計的管制狀態下。
管制狀態下的製程到底有何實際的利益,一般都是如此說法各單位產品品質的變異會較小。
且隨著時間的不同,產品品質的分配會有一致的變化,因此產品品質可以加以預測。
23年6月20日43變異來源23年6月20日44产品质量特性定性定量连续离散计量值计数值计件值计数值产品质量波动及其统计描述23年6月20日45超出管制界限的點l管制圖判斷規則之原因管制圖判斷規則之原因a.數據輸入錯誤b.計算錯誤或描點錯誤c.量測系統曾經改變d.制程中心已經移動,可能是突發的或趨勢性改變23年6月20日46連續3點中有2點落在2外l管制圖判斷規則之原因管制圖判斷規則之原因在此離中心線2稱為警戒管制線,發生連續三點中有兩點落在2外的機率非常小,所以一但管制圖上有此種情形發生,應該找出發生的原因。
23年6月20日47連續5點中有4點落在1外l管制圖判斷規則之原因管制圖判斷規則之原因發生連續5點中有4點落在1外的機率非常小,所以一但管制圖上有此種情形發生,應該找出發生的原因。
23年6月20日48連續8點落在中心線的同一側l管制圖判斷規則之原因管制圖判斷規則之原因a.制程中心正在改變b.測量系統的改變23年6月20日49特異值(freaks):
某個觀測值明顯的與其它值不同。
l管制圖發生特異值之原因可能是:
1.工具設置錯誤後立即改進2.測量錯誤3.繪製錯誤4.操作錯誤5.設備故障等n管制界限內之不良原因查詢管制界限內之不良原因查詢23年6月20日50週期變化(cycles):
在一個短區間,資料會以某種模式重複。
l管制圖發生週期變化之原因可能是:
1.季節性因素影響如氣溫與溼度等2.固定設備已磨損的位置或紋路3.操作員疲勞4.電壓變化5.工作輪調等23年6月20日51平均值改變(shiftinlevel):
平均值明顯不在中心線附近l管制圖發生平均值改變之原因可能是:
1.夾具2.製程方法3.製程技術4.引進新原料5.操作員技術更熟練6.改變設備維修計畫7.引進製程管制等8.標準變化23年6月20日52趨勢(trends):
管制圖中的點逐漸上升或下降l管制圖發生趨勢之原因可能是:
1.某些零件逐漸鬆動或磨耗2.多種原料混合使用3.工具與夾治具逐漸磨損4.操作員學習中5.維修技術不良6.製造現場之環境髒亂23年6月20日53混合(mixtures):
觀測值都落在離中心線很遠的地方,而且交錯地分散l管制圖發生混合之原因可能是1.兩種以上的原料操作員機器測量工具生產方法交錯使用23年6月20日54規則性變化(systematicvariable):
管制圖中的點一上一下有秩序的出現l管制圖發生規則性變化之原因可能是1.輪班人員不同2.測試儀器不同3.裝配線不同4.抽樣行為呈有規則性變化5.有規則性的從不同母體中抽樣23年6月20日55分層(stratification):
是一種穩定的混合型,通常是靠近中心線或管制界限l管制圖發生分層之原因可能是兩種以上:
1.原料2.操作員3.機器測量工具4.生產方法交錯使用5.管制界限計算錯誤6.數字的小數點錯誤23年6月20日56不穩定(instability):
出現不尋常的大波動l管制圖發生不穩定之原因可能是:
1.大規模機器重新調整2.夾治具位置不正確3.不同批的原料混合使用4.與操作員機器測試儀器原料有關23年6月20日57SPC的應用步驟一、確立製造流程二、決定管制項目三、實施標準化六、問題分析解決Cpk1.33四、製程能力調查Ca、Cp、Cpk製程條件變動時Cpk1.33五、管制圖的運用六、問題分析解決七、製程之繼續管制23年6月20日58SPC認識誤區的剖析認識誤區的剖析(一一)有管制圖就是在推動SPCl這張管制圖是否有意義?
l這張管制圖是否受到應有的重視?
是否已照規定執行追蹤與研判?
這些問題經過推敲之後才能幫助我們對SPC作更深入的瞭解。
l它所管制的參數真的對產品品質有舉足輕重的影響嗎?
l管制界限訂的有意義嗎?
23年6月20日59SPC認識誤區的剖析認識誤區的剖析(二二)有了Ca/Cp/Cpk等計算就是在推動SPC?
Ca/Cp/Cpk是在SPC中計算製程能力最主要的指標,因此會作製程能力分析的公司,當然是一個對SPC認識較深入的公司,但是值得再深入探討的是lCa/Cp/Cpk有定期Review嗎?
l是否已用Ca/Cp/Cpk作訂單分派給不同生產線生產的依據?
lCa/Cp/Cpk被活用了嗎?
23年6月20日60SPC認識誤區的剖析認識誤區的剖析(三三)有了可控制的製程參數就是SPC?
製程參數的確是SPC的焦點,但是我們應深入探究l為什麼挑出這些製程參數?
l這些製程參數的控制條件是如何決定的?
l這些製程參數與成品品質間有因果關係可循嗎?
23年6月20日61SPC認識誤區的剖析認識誤區的剖析(四四)1不能正確確定管制點2沒有適宜的量測工具3沒有解析過程,直接跳到控制過程4解析和管制脫節5管制圖沒有記錄重大事件6不能正確理解Xbar與R的意義7管制顯和規格顯混為一談8不能理解管制圖上點變動所代表的意思9沒有將管制圖用於改善10管制圖是品管是的事情23年6月20日62SPC应用之困难少量多样之生产型态,不胜管制。
管制计画不实际,无法落实。
使用SPC前未作充分准备。
例如:
制程及管制特性之确定,决定量测方法,数据如何收集等。
欠缺统计技术。
统计计算太过繁琐费时。
量测数据之有效数字位数未标准化。
管理阶层不支持。
23年6月20日63
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