详细全面的SPC详解(培训资料)

1、第一讲SPC的基础介绍内容：1.SPC的基础知识2.SPC的基本原理3.SPC的控制图4.过程能力方面的内容1.1 控制SPC讲的是统计过程控制与控制有关的要素：第一讲SPC的基础知识控制（最适）范围（减少）风险（展现）能力（经济）成本首先应找到付出的代价达成的要求内涵的证明合理的范围付出代价高，约束能力越高超出控制范围存在风险要求：1.最佳范围2.经济成本3减少风险这中间体现一种控制能力即：内涵的证明4展现能力1.2 过程：SPC就是要找到一定的范围找的是过程的范围,对制造业来说是制造过程，即对制造过程进行控制；如果是服务过程，就是对服务过程进行控制。过程三要素：输出、输入和活动实现过程的步

2、骤过程的类别：是什么样的过程？生产过程、制造过程、销售过程对过程最关注的是什么？过程的绩效：从两个方面控制即结果和效率怎么来实现这个过程，这个过程有几个要素构成？我们要了解过程的参数是什么？过程控制即控制过程中的某一部分，我们关注这个过程的绩效我们用什么方法来控制过程：这就是我们讲的第三个叫统计1.3统计IPO什么是统计：统然后计算统计：我们先要决定我们收集什么？然后通过什么方法收集数据？我们计算什么？统计是干什么的？任何统计都带有一点的目的性，要有有意义的情报SPC定义：是通过收集、计算、分析和改进数据的手段，从而了解制造过程最佳范围（低成本、低风险），并确定其控制范围的异常和正常规律，达成

3、事先预测并实施改进措施的方法。SPC理解：就是找范围，找制造过程的某一个范围，找到范围确定它的一种规律性，来达到一种事先的预测。我对SPC手册的理解： 事实胜于雄辩用数据说话 改进再提高统计的目的并不是统计过去，来反悔我们的过去，而是展现我们的未来，未来应该怎么控制和管理。我们统计什么？-过程，过程有许多要素。产品检验，是检验产品吗？不！是检验产品的某一个或几个特性。如：安排员工是第一次检验产品，就会要求知道检验的内容SPC研究的虽然是过程，实际上是过程的某一个特性1.4特性可区分的特征称为特性产品所固有的一些特征，所赋予它的一些特征如：产品的一些物理的性能，机械的性能等等，特性可区分特性的表

4、征：特性值：定量和定性两种表示方法一个产品的特性很多。如纸杯：高度、化学成分、漏不漏等等每个特性都要控制，就没有办法来管控，将特性进行区分关键特性和普通特性关键特性：1.与安全法规有关的特性称为特殊特性或安全特性2.与工人和新人有关的特性或定义为重要特性产品有两类：成型和未成型按状态分为产品特性和过程特性产品特性：最终产品所具有的特性。过程特性：产品在加工过程中所显现的特性。随着加工过程的结束而消失。例：2M钢板折弯成1.5m*0.5m，则2m尺寸为过程特性区分原因：要控制关键的少数（特殊特性、关键特性、重要特性）关键特性的确定原则：1.顾客指定的特性，一般在图纸或设计数据中体现2、国家或行业

5、相应的法律法规所规定的特性3、由公司自行判断（经常出现质量问题；内部评估和揣摩顾客最为关注的性能、功能和尺寸；上级主管指定的；公司为降低成本）4、任何一个产品应该有关键特性，要运用二八原则，抓住关键的少数关键特性特别的管制方法对定量的特性数据：用SPC分析方法对定性的特性数据：采用顾客认可的方法对破坏性的特性：建议采用实验设计的方法，如DOE分析方法客户：一般关心计量性特性，不关心技术性特性如：顾客买1000个产品，有千分之一不合格，顾客不认同SPC即控制产品关键特性的过程，这种控制用统计学的方法1.5统计学的概念是数学的一个分支，为了了解被检查总体的某些隐含的特性，运用合理的抽样方法从被调查

6、总体中取得适当的样本，通过研究样本来发现总体的特性。例：我国人口调查，人口普查工作量大、成本高、时间长，人口是总体，人口变化进行抽样分析统计学实质：是科学的以偏概全、以点带面，看中整体不注重个体的一种分析问题和解决问题的方法和手段。统计学概念：总体N：调查研究对象的全部样本n：研究总体的某种情形或某种目的，从总体中抽取一部分的样本（代表者）变异：变化的范围，在统一条件下执行统一动作所存在的一种变动性。 如2个人对一个公司工资水平抽样，可能结果不一致算术平均数中位数：如果是偶数，从小到大排列，中间两个数相加，取平均值。极差：标准差：看一组数的平均离散程度，一般用-西格玛来表示。2.1 SPC历史

7、回顾1924年美国贝尔实验室的休哈特博士发明创造的，因方法简单、效果显著，人人能用，到处能用，成为质量管理中不可或缺的一种主要工具。开始称为SQC。1924年5月16日，休哈特制作了第一张控制图休哈特的贡献：1.应用过程控制理论能够在生产线上保证预防原则的实现2.在产品制造过程中，产品特性值总是波动的波动分为：正常波动和异常波动 造成变化的原因分为：普通原因和特殊原因真正SPC发展起源于二次世界大战，为提高武器的质量，美军方在1941年和1941年制定了3个很著名的标准-Z1.1、Z1.2、Z1.3用到SPC和抽样理论。如烟花炮竹的检验用到的抽样理论休哈特提出统计控制理论SPC，慢慢演变为统计

8、过程诊断SPD的理论第二讲.SPC的基本原理SPC的好处：例：1984年日本名古屋工业大学做了一个调查研究，日本115家中小型企业（500人以下），每家工厂用到137张SPC控制图美国柯达彩色胶卷当时有5000名员工，用35000张SPC控制图，平均7张/人，同期我国的乐凯彩色胶卷，当时乐凯11元，柯达21元，柯达照片逼真，乐凯照片有点轻微不真实，当时配方一致，区别在于过程控制上没有柯达控制的好，胶卷很薄的基材上涂覆了8层以上的化学药品，每层药品厚度大概在几个m，控制不好，染色失真。控制图数量不能决定企业管理水平高低，相反企业的质量管理水平在一定程度上用控制图来反映，因此控制图还是相当重要的。

9、我国许多企业用的控制图基本上都是在造假，并没有真正体现到SPC控制，SPC推广很有必要。2.2 SPC和SQC的区别SPC和SQC的关系SPC：1.强调现场可执行 2.针对过程关键特性SQC：1.随机性强 2.针对结果针对过程中重要控制特性做的才是SPCPROCESS针对产品所做的仍只是在做SQC原料结果测量SPC基于一种统计的理论2.2 SPC基本原理过程控制理论：人、机、料、法、环、测反馈过程控制系统模型员工机器材料方法环境测量我们工作的方式/资源的融合产品或服务顾客过程的呼声统计方法识别不断变化的需求和期望顾客的呼声输入输出过程/系统第一次就把工作作好！第一次就把工作作好！运筹帷幄，决胜

10、千里！过程控制用到测量方法三种测量：进料测量、加工过程测量、最终测量产品质量是制造出来的，不是检验出来的检验检验: : 事后检验，控制结果，出现不良判定其返修或报废事后检验，控制结果，出现不良判定其返修或报废控制控制: : 应用数理统计方法进行生产过程控制应用数理统计方法进行生产过程控制预防预防: : 根据过程现况，预测将来的趋势与变化，防止不合根据过程现况，预测将来的趋势与变化，防止不合 格发生。格发生。产品质量总是变化的波动： 机械制造业公差的存在，是对这种客观事实的认可 波动无法消除，通过SPC对其进行预测和一种控制：正常波动：由普通原因造成如：操作者轻微抖动、刀具的正常磨损，夹具的正常

11、松动等引起产品质量的变化，难以查明，难以消除，一定要消除需高成本，一般不能为操作人员所能控制异常波动：由特殊原因造成人机器材料环境测量方法波动产生制造过程组成和波动原因如材料不合格、设备故障等，波动明显，应由操作者发现和纠正理会2个波动对管理的益处：例：产品生产正常不良为1%，管理提升要求从1%提升到0.1%以下，目前1%证明目前公司人机料法环测稳定，消除很难，硬性要求工人解决，会造成工人想办法扔掉工件。这只能从技术、从管理的角度解决。普通原因：造成的随时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变 差的原因。-处于受统计控制状态（受控） 表现：一个稳定系统的偶然原因。特殊原因：指造成不是始

12、终作用于过程的偏差的原因，但他们一旦出现，会导致整个过程的分布发生明显的改变，除非找到原因并采取措施，否则他们继续用不可预测的方式来影响过程的输出上班：乘车7:00到公司上班，具体7:50还是8:00到无法预测，有一天碰到熟人的车早到，碰到车上是特殊事件（如发现小偷、有人病倒等）迟到特殊原因：有害有时有益分布：不是个体，是群体统计数据的分布1.位置（代表值或中心值）2.分布宽度（从最小至最大的间距或宽度）3.形状(波动的模型-是否对称或偏斜）统计学研究的重点就是这三个参数如何减小或消除普通原因和特殊原因？采取的对策和方法 波动（变差）的应变措施： 1 局部措施 2 对系统采取措施 局部措施消除

13、变差的一种特殊原因，就事论事，由现场1直接有关的人员来解决问题，它只能解决15%的问题。 对系统采取措施普通原因一般不能改变，改变只能由管理人员和技术人员来改变，如普通原因影响很大，则对产品偏差仍有影响，就要想方设法消除或减弱，采取的措施是系统措施。这种系统措施是消除偏差的普通原因这和我们的管理和技术有关，可以解决85%以上的问题两种措施的应用：如果是在偏差一定范围内，想把范围缩小，只能采取系统的措施。如果是在范围之外，则只能针对的是特殊原因，我们采取局部措施。这2种措施解决的实际和适用的范围是不一样的。这就形成了统计过程控制的思想：我们先假设过程处于受控状态，或者说只有普通原因引起的一种变化

14、，一旦我们收集数据显示偏离了这种状态，则过程失控，我们需要及时调整。这是统计控制状态的一种假设。前面说到产品的变化是由于变差的普通原因和特殊原因引起。受控状态：普通原因引起，也是波动的和变化的2.3 统计学理论应用：1.小概率事件：在一次实验是不可能发生的2.分布呈现正态分布小概率事件定义：指发生的概率非常小的一个事件，要让它发生，需收集大量的数据。正态分布：特点：中间高，两边低，左右基本对称如：员工的工资，工资高少数，工资低 的少，中间高两个参数： 位置 u ：中心值 形状：分布宽度实际运用中：标准差和中心值平均值往往获得不了，我们只能通过样本来获取。我们用样本的平均值来代替正态分布的平均值

15、u中心值，用样本的标准差s代替正态分布的标准差 ，正态分布体现:X= u的中心对称， X= u曲线处于最高点。标准正态分布，n（01）表示：特点整个正态分布的面积为1设定 ：1.控制在99.73%情况下，对产品品质完全有把握。2.生产最经济控制能力越高，投入成本越高3.在控制状态下它的过程偏差最小3 3 理论统计控制的要求运用原则：所有的统计方法都可能产生错误，毕竟我们只控制了99.73%。要防止2种错误：1.虚发警报，又称风险2 漏发警报，又称风险最佳点成本曲线虚发警报：假设：生产10000个产品，按0.27%，又27个不良，抽5个产品检验，均为不良，认为产品很糟糕，抽5个有五个不良，采取停

16、产检修找原因等措施，发现只有5个不良，的情况漏发警报：假设：生产产品有10000个有2000不良，抽查都是合格这两种风险的存在，我们在质量管理时是追求的是这两种风险的平衡在控制状态下要关注这两个风险。2.4过程控制大家认为和顾客也许没有关系，顾客要求产品符合不符合要求。产品符合不符合要求我们用过程能力来表示。过程控制和过程能力之间的关系两个定义：规格界限、控制界限 规格界限：用以说明质量特性的最大许可值，来保证各个单位产品的正确性能。规格界限体现人们的一种期望，或者说技术要求所能达到的。分为：双边规格、单边上规格、单边下规格表示方法：规格上限USL,下线LSL，规格中心线SL 控制界限： 应用

17、于一群单位产品集体的量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得的观测值计算出来的。是通过样本计算出来的，它都有三个界限：控制上限、控制下线和控制中心线无论什么样的规格在实际生产过程中，都应该有控制界限的要求，注意： 在SPC强调的是控制界限的要求。 满足不满足顾客要求，是过程能力，关注规格界限是否符合过程能力的一种要求，符合客户要求的能力。这2种构成4个象限： 受控顾客想要（1类）、不受控运气好刚好在顾客容许的范围内（2类）、受控但顾客不想要（3类）、不受控顾客不想要（4类）运用SPC追求第一类,如是第四类，首先要看是否受控，如果受控，未来可以预测，就可以朝着顾客需要的规格去努力。第三讲.SPC

18、的控制图类型3.1控制图应用控制图注意事项 1收集数据，了解变差，分析原因 2不只是运用到产品零件上，还可以运用到任何领域 3 与实际生产、实际操作过程相联系假设前题：收集数据的测量系统可以接受SPC用控制图的方式体现控制图：上控制界限USL中心线SL下控制界限LSL纵坐标：代表某一个特性值，某一个特性的统计量横坐标：时间线控制图：画出折线，通过折线分析和判断控制图的好坏制作控制图步骤1、收集收集数据并画在图上2、控制 根据过程数据计算实验控制限 识别变差的特殊原因并采取措施3、分析及改进确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施重复这三个阶段从而不断改进过程3.2和其他控制图的区别：如销量折线

19、图,七月销量和六月销量没有关联性折线图控制图:通过折线变化的一种趋势,来分析未来,下一步它的状况是什么.从而达到一种预测的状态.与折线图的区别:通过对过去的数据的收集分析,预测未来状况变化的一种趋势用控制图解决问题的思路分为六个步骤:1.通过以往的数据进行收集和整理, 2计算出控制线,3把这种控制线变成我们正常的变异范围,4把这种变异范围变成我们的控制界限,5观查我们未来的产品是否逾界.逾界异常,6未逾界持续改进.控制图的好处1 控制图随时间的变化可以让现场操作者来做控制图2 通过过去数据的收集和整理,可以预测未来,可以从质量上、成本上加以预测和保持.3 通过界限的预定，可以达到更高的产品质量

20、，更低的单件成本以及更高的有效能力。4、为我们讨论不同的加工产品、不同的过程提供了一个共同的语言。让我们的产品具有一定的可比性。5、有一个约束的范围，范围内普通原因，范围外特殊原因，可以区分普通原因和特殊原因。控制线内采取系统措施，控制线外采取局部措施。为我们找到问题解决问题提供一种工具3.3控制图的类别数据：计量型、计数型（计件值、计点值）计量型数据X-R 均值和极差图计数型数据P chart 不良率控制图 X-S均值和标准差图nP chart 不良数控制图X -R 中位值极差图 C chart 缺点数控制图 X-MR 单值移动极差图 U chart 单位缺点数控制图 计数型数据：不良数、不

21、良率、缺点数、单位缺点数这些图形的分布不呈现正态分布，如P图和NP图是二项分布，C图和U图是泊松分布，不是正态分布怎么做SPC。根据统计学的观点，当二项分布和泊松分布的统计数据超过一定数额时，可以近似值转化为正态分布，所以仍然可以用修哈特控制图。按用途分：分析用控制图：通过样本数据计算控制图的中心线和上下控制线，画出控制图，以便于分析和判断，过程是否处于稳定的受控状态。显示异常，找出原因解决问题。再重新收集数据控制用控制图：把变化的范围用到生产现场，指导生产分析用控制图制程解析，过程分析，了解过程状况控制用控制图追查不正常的原因，发现异常如何消除有时可以等同为一两个控制图的转化：1 分析用控制

22、图在稳定情况下才能转化为控制用控制图收集数据：要求25个子组，100个以上的数据2 基本条件一致区别：1应用时机不一样；分析用控制图了解制程；控制用控制图生产现场2 是否计算控制线3是否收集样本；控制用控制图针对每个子组样本进行控制4分析的时间不一样5目的不一样，分析用控制图了解制程是否受控，能力是否满足客户要求，控制用控制图维持保持状态选择控制图要根据研究对象的特点来选择，根据产品的特性来选择判断 控制图的选择均值标准差均值极差U图单位缺陷数中位数极差C图缺陷数“nP”图不良品P图不良率X-Rm单值移动极差资料性质样本大小“n” 2不良数或缺陷数“n”是否一定单位大小是否一定CL性质“n”是

23、否较大计数值计量值缺陷数不良数“n”1平均值中位数“n”=25“n”=1025不一定一定不一定计量型控制做法1 选择特性,作为分析对象2.测量方法保证准确和精密的结果即测量方法的误差小到可以忽略不计计量型控制图的优点有五点:1.大部分构成它的测量特性都是可以用的2.量化的值(比简单的是否等)带来的信息多3.通过一些少量的数据进行检查,可以获得更多的有关过程的信息4.可以缩短零件采取纠正措施的时间,让相映速度更快5.可以分析一个过程的量化值,为我们改进提供丰富的信息.X-R图做法:分三步:收集数据、控制和计算控制线、分析和改进细分五个步骤:控制图准备收集数据建立控制线过程控制解释延长控制线计量型

24、控制图做法:1.控制图准备:建立适合的过程环境建立控制图的条件定义过程-确定研究对象,一般选择顾客关照的特性、当前和潜在的问题、要研究特性间 的关联性(有些特性不好研究或代价很高,就找到相关联的特性研究)2.收集数据收集多少个数据(最少25组,建议30组)多长时间收集一组(子组和子组的间隔时间)取样必须达到:组内变异小、组间变异大 的原则 如:检查表,每天10:00开始,连续收集5个每一组收集多少个数据,怎样来收集3 建立控制线计算控制线:每个子组的平均值和极差,在计算25组的极差平均值和平均值的平均值A2、D3、D4系数,和样本容量N有关系,可以查表获得4 过程控制解释分析控制图三原则:超出

25、控制界限的点异常超出上下限均为几率0.135%连续7点位于平均值的一侧,连续7点上升(后点等于或大于前点)或连续下降几率:(99.73%/2)7机会非常小大约只有0.6%左右,机会非常小发上了就是异常,控制图的一个原理明显的非随机图形:应依正态分布来判定图形,正常应是2/3点落于1/3区域总结:点线面三种情况出现,去掉点子,重新收集,直至未出现三种情况为止5延长控制线 目的:为了使生产过程或工作过程处于“控制状态” ,控制状态即稳定状态,指生产过程或工作过程仅受偶然因素的影响,产品质量特性的分布基本上不随时间而变化的状态,反之则为非控制状态或异常状态. 要求作业人员现场打点时,根据点子的变化情

26、况,及时判定生产是否异常.采取有针对性的措施. 如果控制图非常稳定情况下,就可以延长控制线,还可 以计算此控制图的标准偏差,d2和子组容量有关,查表可获得. 其他计量型控制图算法基本一致,分析方法相同,只有未出现三种异常情况才能延长控制线,计算标准偏差. 注意：个个别值移动极差控制图的敏感性不如X-R图敏感，因其每个子组只有一个，移动极差是第一个子组和第二个子组分析判断，有时候在有点子超出控制界限时，不能武断地判定控制图一定是失控的，这个点子超出控制界限可能是与前一点的关联性所引起的，这时一定要具体问题具体分析。计数型控制图与过程能力指数计数型控制图与计量型控制图的基本内容一致，计算方式、步骤

27、一样区别： 研究对象： 计数值，合格或不合格，什么是合格？什么是不合格？每个人的看法不一样计数型控制图应用前提：必须明确规定合格准则，并规定这些准则是否满足程序随时间产生一致的结果。 例：产品表明没有斑点，什么是斑点？对谁来说这是斑点？在什么光下看到是斑点要加以区分。好处：1.数据已经存在，2.可以很快转化为计数型控制图。3.有时候不需要专门化的技术，不需要专门化地收集数据4.通常对需要详细检查的产品提供方向步骤：确定研究的对象：不良数还是不良率，恒定还是不恒定收集数据注意，子组的容量和分组的频率、子组的数量 三者之间注意： 1.大部分产品不良数总是少数，一般子组的容量数据都选择较大，即收集很多数据才能发现我们的产品有没有不良。子组的容量大往往和我们的时间有冲突。 2.分组的频率建议按照产品的周期来分析，一个半做一次或两个半做一次，或者说一天做一次样本收集 例：不能说收集每收集200个我做一个样本，可能说第二个200个跟前面个半组、后面半组不好界定责任，故分组一般按产品的自然周期来进行分析。 子组数量没有特别要求，要求25组 计算用公式计算发现：上下限变化，因子组容量变化，所以做P控制图中心线未变化，上、下控制