SPC过程控制实战演练培训(企业版)

July.2017呼庆玲(HuQingLing)SPC过程控制实战演练培训SPCactualoperationstrainingSPC过程控制实战演练培训一、培训的目的：统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评估，根据反馈信息及时发现与提前预测系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。简而言之，根据各种管制图的走势，提前预测不良品的出现，使生产过程维持在受随机影响情况下的受控状态。二、培训的内容：SPC含义、作用及相关概念如何正确的运用SPC？从控制图中能得到哪些有用的资料？SPC怎样监管与提高产品的品质？SPC过程控制实战演练培训三、什么是统计过程控制（SPC）？1.SPC:StatisticalProcessControl以统计学的原理作为基础用来监察生产过程利用数据及简单的图表表达生产情况用来判断制程的走向及有否出現问题引导员工去作出适当的决定预防问题的恶化与重现2.SPC的作用：确保制程持续稳定、可预测提高产品质量、生产能力、降低成本为制程分析提供依据区分变差的普通因素与特殊因素，对系统改善与局部改善措施提供指南，建立起预防方案。SPC过程控制实战演练培训四、SPC主要数据种类：1.计量型（数据可量度）：独立的、连续的（尺寸/重量/电压、电流、电阻/材料强度/马达转数与跳动/水泵流量等）2.计数型（只可类别分类）:Go/NoGo通/止(通止规/螺纹规/针规/塞尺等）Pass/Fail（气味测试/摩擦测试/UV测试/盐雾测试等）Yes/No（与表面粗糙度比较样块之比较等）Effective/NoEffective（一般用于仪器校验上）SPC过程控制实战演练培训五、变差的普通原因与特殊原因1.概念a.变差——过程的单个输出之间不可避免的差别。造成变差的原因分为普通原因和特殊原因。b.普通原因——造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值。具有随时间稳定分

布的变差的原因，是一种偶然原因。过程是稳定的、受控的、可预测的状态。

普通因素对质量波动影响不大，技术上难以避免，经济上不值得消除。正常波动是通过公差反映的。例如：刀具的正常磨损；夹具的微小松动或夹具的弹性变形；机器的微小震动；操作时的不

均匀性以及材料成分的微小变化等。c.特殊原因——一种间断性的、不可预计的、不稳定的变差根源。存在超过控制线的点或其

它非随机性的图形。过程是不稳定的，过程输出是不可预测的。

特殊因素对质量波动很大，技术上可测量的、可行的，经济上必须消除。异常波动是通过超出规格范围反映的。

例如：刀具过渡磨损；设备、夹具安装、调整不易或损坏；工人违反操作规程；材料发生显

著变化等。SPC过程控制实战演练培训普通因素与特殊因素之比较对系统采取措施常用来解决变差的普通原因，责任者一般是管理人员。对局部采取措施常用来解决变差的特殊原因，责任者一般是过程的直接相关人员。SPC过程控制实战演练培训2.变差因素的表现形式：a.变差的普通原因（随机）在控制图中的表现形式：随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。b.变差的特殊原因（非随机）在控制图中的表现形式：

随着时间的推移，过程的输出不稳定且不可预测。SPC过程控制实战演练培训3.如何查找并消除控制过程的特殊原因

持续过程改进循环的各个阶段1过程分析2维护过程3改进过程计划实施措施研究计划实施研究措施计划实施研究措施SPC过程控制实战演练培训3.1分析过程阶段对制程历史资料分析。通过PFMEA、小组会议、与主管、操作人员的商讨，对控制图进行

分析，识别变差特殊原因与普通原因等技术，达到对制程现有状况的一些了解。并回答下列

问题：本过程应做什么？会出现什么问题？本过程正在做什么？是否在生产废品和需返工产品？本过程是否处于统计控制状态？本过程是否有能力？是否可靠？3.2维护（控制）过程阶段监控过程，查找变差的特殊原因采取措施使之保持稳定。3.3改进过程阶段

改进变差的特殊原因，减少变差的普遍原因，目的是降低成本，提高产品质量。SPC过程控制实战演练培训下面我们用9775chassis（P/N3011392100）举例说明:A.分析过程:1.用重量来评估制程的稳定性——计划2.用测量数据做好统计控制图——实施3.确定机器、模具、人员、材料、工艺方法、环境、测量设备是否具备评估能力——研究B.维护过程1.用控制图（Xbar-R或Xbar-S）监察制程是否处于管控状态并且是稳定的。2.查找变差的特殊原因并采取措施——对策如下控制图所示，此产品的重量突然发生变化：a.检查人员是否变化，是否输入错误，是否测量操作不当，是否未经培训b.检查模具是否改模，是否有复制模或是模具换错镶件c.检查注塑机台、注塑工艺是否变化d.检查材料是否用错，是否添加水口料注塑，供应商是否变更e.检查电子称是否有问题SPC过程控制实战演练培训Machineno.249#Machineno.266#SPC过程控制实战演练培训用鱼骨图（特性要因图）加以分析，找出变差的特殊原因并加以改善过程。模具注塑机器工艺方法人员材料测量系统测量环境镶件更换与用错？机台、机型变化？重量超差输入错误？操作培训？用错误的材料？操作不当？供应商变化？电子称是否归零位了？电子称的量程与精度？振动？湿度？温度？电子称是否坏了？是否用水口料？粉尘？因果

材料干燥？改模？复制模有无？注塑周期？注塑速度？注塑压力？料筒温度/模温？SPC过程控制实战演练培训C.改进过程：针对上述有特殊原因产生的变差在满足产品尺寸、装配、功能测试与客户特殊要求的条

件下，做如下改进：固定机台注塑控制图做分层处理（机器台号、复制模具T1/T2/T3...、班组、供应商等等）六、过程控制和过程能力1.过程控制（ProcessControl）过程控制目的：对影响过程的措施做出经济的、合理的选择。既不“过度控制”（不需

要采取措施时采取了措施），也不“控制不足”（需要采取措施时不采取措施）。过程控制的作用：出现变差的特殊原因时，提供统计信息，不存在特殊原因时，避免提

供错误信息。2.过程能力（ProcessCapability）

以标准差为单位，描述过程均值与规格界限的距离（一般用正态分布的±3σ描述），

用符号Z来表示。SPC过程控制实战演练培训3.四类过程过程能力与规范无关（能力与规范的关系用能力指数描述）。顾客更关心的是过程的输出是否满足规范的要求。满足则可接受，否则不可接受。过程是否受控和是否满足规范要求是两个不同的问题。1类过程——理想的，受控且满足规范要求。2类过程——受控，不能满足规范要求。3类过程——可接受，但存在变差的特殊原因，一般情况下要设法找出原因并消除。在某些情

况下，顾客允许此类过程运行，如刀具磨损、刀具重磨、周期的变化等。4类过程——既不受控，又不可接受。应减少变差的普通原因和特殊原因。4.过程能力指数

过程能力指数表示过程能力与规范的关系。Cp、Cpk是评价过程能力的其中一个指数，过

程能力与规范尽量使一致。规范定义合适与否，会给过程造成一定的影响，减少不必要的浪费

是SPC过程控制的宗旨。SPC过程控制实战演练培训七、控制图1.正态分布（normaldistribution）以标称值为中心、左右对称的倒钟形曲线。正态分布有均数u和标准差σ2两个参数，因此

正态分布记作N(μ，σ2)。当μ=0，σ2=1时，称为标准正态分布，记为N(0，1)。数据在±3σ内，可接受比例约为99.73％。数据在±2σ内，可接受比例约为95％。数据在±1σ内，可接受比例约为68％。A区A区B区B区C区C区A区A区B区B区C区C区A区B区C区A区B区C区SPC过程控制实战演练培训USL: 規範/設計上限(UPPERSPEC.LIMIT)LSL: 規範/設計下限(LOWERSPEC.LIMIT)UCL: 控制上限(UPPERCONTROLLIMIT)LCL: 控制下限(LOWERCONTROLLIMIT)X: 平均值(MEAN,PROCESSMEAN)sd: 標準差(STANDARDDEVIATION)UCL=X+3,LCL=X-3,=DesignMean设计平均值

SPC过程控制实战演练培训

过程平均值Xbar与过程在±

3σ下的控制上下限规格/设计上下限规格/设计控制的上下限结论：制程过程控制上下限（蓝色线）落在规格/设计控制的上下限上（绿色线）为

理想的管控状态。SPC过程控制实战演练培训2.直方图直方图又称质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示

数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。①直方图的用途：掌握质量能力状态：

整理统计数据，了解统计数据的分布特征，即数据分布的集中或离散状况，从中掌握质量

能力状态。SPC过程控制实战演练培训正常型双峰型孤岛型以标称值为中心、左右对称的倒钟形状态，是理想的图形。造成原因：1.混料2.机台设备在过程中出现特殊原因3.测量方法与数据输入有误造成原因：1.不同批次的料或产品2.不同班组的生产3.不同机器的生产B.分析生产过程的状态

分析生产过程是否处于正常、稳定和受控状态。C.分析质量水平的范围

质量水平是否保持在公差允许的范围内。②直方图的类型

正常型、孤岛型、双峰型、缺齿型、陡壁型、偏态型、平顶型。SPC过程控制实战演练培训平顶型造成原因：1.混料2.人员做的假数据3.全检选别的数据4.测量仪器精确度不够缺齿型陡壁型偏态型造成原因：1.测量不准确2.数据分组不当造成原因：产品质量较差，全数检查时造成的。是一种非自然状态。造成原因：1.控制上下极限所致2.作业习惯造成作业方法不对3.工具、夹具、模具已磨损或松动SPC过程控制实战演练培训3.控制图——过程控制的工具控制图就是对生产过程的关键质量特性值进行测定、记录、评估并监测过程是否处于控

制状态的一种图形方法，它是统计质量管理的一种重要手段和工具。控制图能区分变差的普

通原因和特殊原因。UCL+3σ~XUCL-3σ观测序号观测值任意变化区域非任意变化区域99.73%SPC过程控制实战演练培训3.1控制图的种类：计量型控制图和计数型控制图A.计量型控制图：1.平均值与全距控制图（Xbar-R，最少收集100个以上数据）2.平均值与标准差控制图（Xbar-S，最少收集100个以上数据）3.中位值与全距控制图（X-R）4.个别值与移动全距控制图（X-Rm）一般使用（Xbar-R）与（Xbar-S

）控制图。B.计数型控制图：1.不良率控制图（PChart，子组最少50）2.不良数控制图（nPChart，子组最少50）3.缺点数控制图（CChart）4.单位缺点数控制图（UChart）（我司的RQM应用软件中用缺陷数与不良率控制图（C-P)加以统计与管控。这里我们不做阐述。）SPC过程控制实战演练培训3.2建立分析用管制图A.Xbar-R管制图：工业界最常使用的计量值管制图。由平均数管制图与全距管制图组成。

平均数管制图管制平均值的变化，全距管制图管制制程变异的程度。①选定管制项目（尺寸、重量、强度、时间等）②收集数据将100以上数据适当分组并记录数据记录表中样本大小n<10，一般样本大小选择3或5组数(k)=20~25；频率3或5个/2小时③计算每个子组的平均值（X）X=（X1+X2+……+Xn）/n ④计算每个子组的全距（R）R=Xmax—Xmin（各组最大值-最小值）⑤计算总平均值（X）X=（X1+X2+……+Xk）/k⑥计算全距平均值（R）R=（R1+R2+……+Rk）/KSPC过程控制实战演练培训⑦计算控制限均值X的控制限：中心线CLx=X

上限UCLx=X+A2R

下限LCLx=X-A2R极差图R的控制限：中心线CLR=R

上限UCLR=D4R

下限LCLR=D3R式中A2，D3，D4均由管制表系数查得。B.Xbar-S管制图：由平均数管制图与标准差管制图组成。标准差管制图检出力较全距管制图大，

但计算麻烦，最好使用SPC应用软件。①选定管制项目（尺寸、重量、强度、时间等）②收集数据将100以上数据适当分组并记录数据记录表中样本大小n>10；组数(k)=20~25；频率3或5个/2小时SPC过程控制实战演练培训③计算每个子组的平均值（X）X=（X1+X2+……+Xn）/n ④计算每个子组的标准差（S）S=Xmax—Xmin（各组最大值-最小值）⑤计算总平均值（X）X=（X1+X2+……+Xk）/k⑥计算标准差平均值（S）S=（S1+S2+……+Sk）/K⑦计算控制限均值X的控制限：中心线CLx=X

上限UCLx=X+A3S

下限LCLx=X-A3S标准差S的控制限：中心线CLS=S

上限UCLS=B4S

下限LCLS=B3S式中A3，B3，B4均由管制表系数查得。SPC过程控制实战演练培训Xbar-R与Xbar-S控制界限系数子组容量Xbar-R控制限系数Xbar-R估计标准差系数Xbar-R控制限计算系数Xbar-S控制限系数Xbar-S估计标准差系数Xbar-S控制限计算系数nA2d2D3D4A3c4B3B421.8801.128——3.2672.6590.798——3.27631.0231.693——2.5711.9540.886——2.56840.7292.059——2.2821.6280.921——2.26650.5772.326——2.1141.4270.940——2.08960.4832.543——2.0041.2870.9520.0301.97070.4192.7040.0761.9241.1820.9590.1181.88280.3732.8470.1361.8641.0990.9650.1851.81590.3372.9700.1841.8161.0320.9690.2391.761100.3083.0780.2231.7770.9750.9730.2841.716110.2853.1730.2561.7440.9270.9750.3211.679120.2663.2580.2831.7170.8860.9780.3541.646130.2493.3360.3071.6930.8500.9790.3821.618140.2353.4070.3281.6720.8170.9810.4061.594150.2233.4720.3471.6530.7890.9820.4281.572160.2123.5320.3631.6370.7630.9840.4481.552170.2033.5880.3781.6220.7390.9850.4661.534180.1943.6400.3911.6080.7180.9850.4821.518190.1873.6890.4031.5970.6980.9860.4971.503200.1803.7350.4151.5850.6800.9870.5101.490注：D3栏与B3栏中“——”表示不考虑下控制界限。SPC过程控制实战演练培训⑧绘制管制图（控制界限与点图）

当选择好控制图后，首先在控制图上绘出规格界限与控制界限，并将收集好的数据点画在

控制图中，相邻两点用直线连接。（我司采用的是RQM

SPC应用软件，能自动计算出平均值X与

标准差s值，以及过程能力指数Cpk值等，系统自动绘制出如下显示的均值Xbar与标准差S的控制

界限。）⑨过程状态分析

由管制图分析生产过程是否异常并查明原因加以改善。红色表示规格界限绿色表示控制界限Xbar管制图蓝色表示实际均值SPC过程控制实战演练培训S管制图绿色表示标准差界限实际均值在±3σ

下的控制界限SPC过程控制实战演练培训3.3控制图的分析准则

点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常A.判稳准则:(界内的点子必须是正态分布的随机排列)

1.连续25个点子都在控制界限内。

2.连续35个点子至多1个点子落在控制界限外。

3.连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。B.判断异常的准则:(纳尔逊控制图判异规则)SPC过程控制实战演练培训准则1：1界外→一点落在A区外异常原因：新操作人员、操作方法不对、机器故障或变化、原料不合格、测量方法错误、数据

输入错误等。改善动作：找出产生异常的原因并加以改善。SPC过程控制实战演练培训准则2：9单侧→连续9点落在控制中心线的同一侧（对称性分布被破坏）链：连续链，连续9点排列在中心线之下或之上；

间断链，大多数点在一侧（含相等的相邻点）。

异常原因：过程平均值Xbar发生变化。改善动作：1.依据过程平均值，重新定义重量的规格与控制线（图三）。

2.模具进行尺寸补偿，使之达到规格的中值（图二）。

实际平均值X设计平均值uSPC过程控制实战演练培训准则3：6连串→连续6点（或更多点）持续上升或下降异常原因：1.机器或工具是否逐渐磨损、机器是否稳定、机器是否维修使之逐渐变坏、作业人员技能水平。2.测试程序是否变更、注塑是否按作业标准进行作业。改善动作：1.当出现第3~4点时应立即查明原因并改善。2.重新评估机器或工具的稳定性。3.评估作业人员的技能水平。

SPC过程控制实战演练培训准则4：14升降→连续14点交互着一升一降（排列无规律，包括三上一下和四上一下连续发生多次的

周期）

分析原因：1.设备或工具轮流使用；2.测量系统发生变化。例同一机器注塑，B班尺寸总在平均值之上，A班与C班总在平均值之下，检查其测量方法。使用不同的机器、复制模具、不同班组的注塑，特性（尺寸/功能）呈现有规律的变化。改善动作：定义测量方法并对检查人员进行培训。按注塑机机号、复制模具号以及各班组注塑状态分别做控制图（必要时在检验计划中注明），也就是分层处理，

分层控制。在RQM中点击

图标对统计的数据做分层处理。SPC过程控制实战演练培训B班A班/C班SPC过程控制实战演练培训准则5：2/3A→连续3点中有2点落在A区或A区以外（不符合正态分布规律）

如果20个点中有一个点在B区外的A区，则制程处于稳定状态。

异常原因：1.机器或工具变更

2.测量错误改善动作：1.固定机器或工具生产；

2.重新定义测量方法；SPC过程控制实战演练培训Machine196#Machine146#SPC过程控制实战演练培训准则6：4/5B→连续5点中有4点落在B区或B区以外（不符合正态分布规律）异常原因同准则4。SPC过程控制实战演练培训准则7：15C→连续15点在C区中心线上下两侧分布分析原因：数据不真实、数据分层不当改善动作：同准则4。SPC过程控制实战演练培训准则8：8缺C→连续8点在中心线两侧，但无一点落在C区上（破坏正态分布规律）分析原因：数据分层不够。改善动作：同准则4。SPC过程控制实战演练培训3.4识别并标注特殊原因a.极差图（R图）中出现特殊原因异常点时，可从以下方面分析：计算或数据输入错误（包括控制限）；零件的变差增大；测量系统变化；测量系统分辨率不够；数据被编辑；不同过程流程的混淆。b.均值图（Xbar图）中出现特殊原因异常点时，可从以下方面分析：计算或数据输入错误；过程发生了变化（过程平均值变化）；测量系统变化（漂移、偏差、灵敏度等）；数据被编辑；不同过程流程混淆；过度调整。SPC过程控制实战演练培训3.5重新计算控制限：1.重新建立控制限的条件a.当人员、设备、材料、工艺方法、测量系统、环境上述条件发生变化，则必须重新制定控制

图。b.一定时间后检验控制图是否还适用。c.过程能力值Cpk有大的变化时。2.在排除特殊原因和控制图中不存在失控数据后，重新计算均值控制限，以使管制图适用生产过

程。必要时，重复识别过程——纠正过程——重新计算控制限。3.具体做法如下：①用现有的子组容量n与极差均值R或标准差均值S，估计过程的标准差：σ=R/d2

或σ=S/C4②按新的子组容量n新查出新的d2新或C4新，计算新的平均极差或新的标准差估计值：

R新=σ*d2新或S新=σ*C4新SPC过程控制实战演练培训③-1按R新重新计算极差图和均值图的控制限：

UCLR=D4R新

LCLR=D3R新

UCLX=X+A2R新LCLX=X-A2R新式中：D4、D3、A2均是按n新的查得③-2按S新重新计算标准差和均值图的控制限：UCLS=B4S新LCLS=B3S新

UCLx=X+A3S新LCLx=X-A3S新式中：B4、B3、A3均是按n新的查得当使用新的控制图后，需要对过程能力进行评定。评定需要建立在以下的假设条件下：过程测量值服务正态分布；工程规范代表顾客要求；设计目标值位于规范中心；测量系统的变差一般在过程变差的1/10范围内。SPC过程控制实战演练培训举例如下：a.计算过程的标准差

在SPC应用软件中找出一个过程测量值满足正态分布的管制图，从控制图中可知平均值X

与全距R，从而可以计算出过程的标准差σ=R/d2，那么±3σ或6σ称为过程能力。

强度测量：UTL=2850X=2989LTL=1850s=237UCL=2550Cpk=-0.19LCL=2150SPC过程控制实战演练培训

b.计算过程能力指数Cp、Cpk

技术规格的上限USL与下限LSL

均值与规范界限的距离Z值ZU=（USL-X）/σ

ZL=（LSL-X）/σ

超出规格的总计百分比PT

过程能力指数Cp与Cpk值Cp=（USL-LSL）/6σ

Cpk=Zmin/3

（Zmin是ZU、ZL中的较小者）c