质量管理五大工具之一SPC

大白鹅质量管理五大工具之一-SPC第一部分SPC的概念第二部分

控制图应用第三部分过程的受失控状态第四部门过程能力研究一、SPC的概念一、SPC的概念什么是SPCSPC是英文StatisticalProcessControl的前缀简称，即统计过程控制。SPC就是统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整过程，从而达到改进与保证质量的目的。IATF16949五大工具产品质量先期策划和控制计划（APQP&CP）潜在失效模式和后果分析参考手册（FMEA）测量系统分析参考手册（MSA）第一版2019.4第四版2010.6统计过程控制参考手册（SPC）第二版2005.7生产件批准程序（PPAP）第四版2006.6第二版2008.11APQP反馈、评定和纠正措施01234012345计划和确定项目产品设计和开发过程设计和开发产品和过程确认5DFMEAPFMEAMSASPCPPAPSPC一、SPC的概念SPC兴起的背景：起源战后经济遭受严重破坏的日本在1950年通过休哈特早期的一个同事戴明(W.Ed-wardsDeming)博士，将SPC的概念引入日本。从1950～1980年，经过30年的努力，日本跃居世界质量与生产率的领先地位。美国著名质量管理专家伯格(RogerW.Berger)教授指出，日本成功的基石之一就是SPC。美国贝尔实验室休哈特博士（W.A.Shewhart）于1924年发明控制图，开启了统计品管的新时代。1940’s二次世界大战期间，美国军工产品使用抽样方案和控制图以保证军工产品的质量。一、SPC的概念SPC兴起的背景：日本1950’s

质量管理大师戴明博士在日本工业产品生产过程中全面推行SPC。日本JUSE（科学家协会）设置“戴明”奖，奖励那些有效实施统计技术的企业石川磬提出“QC七工具”，帮助生产现场人员分析和改进质量问题，并推动广泛应用。1970’s

有效地推行“QCC圈”和应用统计技术使日本经济的快速发展，成为高品质产品的代名词。1980’s美国等其他国家紧随日本的步伐，开始推行“QC小组”和统计技术的应用。

美国汽车工业已大规模推行了SPC，如福特汽车公司，通用汽车公司，克莱斯勒汽车公司等，上述美国三大汽车公司在ISO9000的基础上还联合制定了QS9000标准，编制了SPC手册。在与汽车有关的行业中，颇为流行MOTOROLA公司颁布“QC挑战”，通过SPC改进过程能力，提出追求“6σ”目标1987

ISO9000标准建立并颁布实施，明确要求实施统计技术。一、SPC的概念SixSigmaTree中的统计技术….6σ达成（完美）５σ改善设计（果子最集中的地方）４σ过程改善（矮树上的果子）３σ（地上的果子）全部的果子都在你手中啦能摘到这里的果子，基本上能达到小康了这里的果子很有限靠天吃饭，捡吃地上不多的果子2→3σ：5倍改善3→4σ：10倍改善4→5σ：27倍改善5→6σ：70倍改善因此：3→6σ：19,600倍改善一、SPC的概念品管方法历程1σ2σ3σ4σ5σ6σ

3.4

233

6,210

697,300

308,700

66,807产品检查产品管制过程管制品管7手法(5S、QCC、ISO9001)管理改进(PDCA)一般公司THREESIGMA改善技术改进(DMAIC)世界标竿公司SIXSIGMA改善试验计划与过程结合试验计划与设计结合过程管制最佳化设计管制最佳化PPMAverageCompany一般公司Bestinclass世界标竿公司

方法

管制一、SPC的概念规格管理的危险性Notjusttomeetcustomerorcontractualrequirements!!!—被BOSS训斥的痛苦!!!一、SPC的概念控制线管理的益处SpecLSLUSLVeryCentered变异是我们的敌人

LCLUCL不良品已经产生潜在不良出现一、SPC的概念正态分布特征测定平均值在中心线或平均值两侧呈现左右对称之分布极大值与极小值数量很小常态曲线左右两尾与横轴渐渐靠近但不相交曲线下的面积总和为1一、SPC的概念正态分布正态分布中，任一点出现在μ±1σ内的概率为P(μ-σ<X<μ+σ)=68.26%μ±2σ内的概率为P(μ-2σ<X<μ+2σ)=95.45%μ±3σ内的概率为P(μ-3σ<X<μ+3σ)=99.73%68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ一、SPC的概念正态分布概率(双边)μ±kσ在内的概率在外的概率(P)μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%一、SPC的概念控制线管理的益处目标值线预测时间目标值线尺寸时间？→两种变差原因及两种过程状态如果仅存在变差的普通原因,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如果存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定受控不受控一、SPC的概念变差的普通原因V.S.特殊原因普通原因CommonCause特殊原因SpecialCause１．大量之微小原因所引起,不可避免２．不管发生何种之普通原因，其个别

之变异极为微小３．几个较代表性之普通原因如下：（１）原料之微小变异（２）机械之微小振动（３）仪器测定时不十分精确之作法４．实际上要除去过程上之普通原因，

是件非常不经济之处置１．一个或少数几个较大原因所引起,可以避免２．任何一个特殊原因，都可能发生

大的变异３．几个较代表性之特殊原因如下：（１）原料群体之不良（２）不完全之机械调整（３）新手之作业员４．特殊原因之变化不但可以找出其原

因，并且除去这些原因之处置，在

经济观点上讲常是正确的一、SPC的概念局部性的对策及系统性的对策局部问题的对策*通常用来消除特殊原因造成的变异*可以被过程附近的人员来执行*一般可以改善过程的15%系统改善的对策*通常用来减低普通原因造成的变异*几乎总是需要管理者的行动来加以矫正*一般可以改善过程的85%一、SPC的概念持续改进的思维模式过程控制范围不受控（存在特殊原因）受控（消除了特殊原因）一、SPC的概念持续改进的思维模式一、SPC的概念1、分析过程

本过程应做什么？

会出现什么错误？

本过程正在做什么？

达到统计控制状态？

确定能力2、维护过程监控过程性能查找变差的特殊原因并采取措施。计划

实施措施研究3、改进过程改进过程从而更好地理解普通原因变差减少普通原因变差过程改进循环计划

实施措施研究计划

实施措施研究二、控制图的应用二、控制图的应用控制图

控制图是对过程质量加以测定、记录，从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。图上有中心线(CL-CentralLine)、上控制界限(UCL-UpperControlLimit)和下控制界限(LCL-LowerControlLimit)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，参见控制图示例图。二、控制图的应用控制图的由来说明二、控制图的应用控制图原理正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%，于是落在μ±3σ之外的概率为100%一99.73%=0.27%，而超过一侧，即大于μ-3σ或小于μ+3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1%，如正态分布曲线图。这个结论十分重要。控制图即基于这一理论而产生！68.26%95.45%99.73%μ+1σ+2σ+3σ-1σ-2σ-3σ二、控制图的应用控制图μ+3σμ+3σμ-3σμ-3σμμUCLLCLCL●●时间T控制图的形成二、控制图的应用两种错误αβ虚发警报和漏发警报二、控制图的应用控制图的目的控制图和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异系属于普通原因或特殊原因，以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。利用控制限区隔是否为特殊原因二、控制图的应用控制图种类(以数据来分)计量型数据X-R均值和极差图

计数型数据P不合格品率图X-S均值和标准差图np不合格品数图X-R中位值极差图C缺陷数图X-MR单值移动极差图U单位产品缺陷数图二、控制图的应用控制图的选择确定要制定控制图的特性是计量型数据吗？关心的是不合格品率？关心的是不合格数吗？样本容量是否恒定？使用np或p图使用p图样本容量是否桓定？使用c或u图性质上是否是均匀或不能按子组取样—例如：化学槽液、批量油漆等？子组均值是否能很方便地计算？使用中位数图使用单值图X-MR是使用u图否是是是是是是否否否否否子组容量是否大于或等于9？是否能方便地计算每个子组的S值？使用X—R图使用X—R图使用X—s图是是是否否注：本图假设测量系统已经过评价并且是适用的二、控制图的应用控制图种类(依用途来分)分析用控制图控制用控制图●判断过程是否稳定不稳定，调至稳定●过程的过程能力指数是否满足要求，过程能力指数满足要求称之为技术稳态●延长分析控制图的控制线二、控制图的应用控制图的益处合理使用控制图能供正在进行过程控制的操作者使用有助于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去使过程达到更高的质量更低的单件成本更高的有效能力为讨论过程的性能提供共同的语言区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。二、控制图的应用控制图的制作搜集数据分析用控制图是否稳定？绘直方图是否满足能力？控制用控制图寻找特殊原因检讨机械、设备提升过程能力A收集数据B计算控制限C过程控制解释D过程能力解释三、过程的受失控状态三、过程的受失控状态控制图分区xUCLCLLCLtCCBABA三、过程的受失控状态受控状态判断过程数据的分布曲线随时间的输出时间逐渐形成一个稳定的分布μ和σ基本不随时间变化且在要求范围内三、过程的受失控状态判异准则两类：●点出界判异●界内点排列不随机判异判异准则：

1、连续9点落在中心线同一侧ABCCBAUCLLCLCL三、过程的受失控状态判异准则ABCCBAUCLLCLCL2、连续6点上升或下降三、过程的受失控状态判异准则3.连续14中相邻点上下交替ABCCBAUCLLCLCL三、过程的受失控状态判异准则4.连续3点中有2点在同一侧的A区或A区以外ABCCBAUCLLCLCL三、过程的受失控状态判异准则5.连续5点中有4点在同一侧的B区或B区以外ABCCBAUCLLCLCL三、过程的受失控状态判异准则6.连续15点在C区中心线上下ABCCBAUCLLCLCL三、过程的受失控状态控制图7.连续8点在中心线两侧，但无一点在C区中ABCCBAUCLLCLCL三、过程的受失控状态判稳准则至少连续25组，且数据总数不少于100个；未出现8条判异准则。四、过程能力研究四、过程能力研究控制图

带有不同水平的变差的能够符合规范的过程（所有的输出都在规范之内）规范下限

LCL规范上限

UCL范围LCLUCL范围不能符合规范的过程（有超过一侧或两側规范的输出）LCLLCLUCLUCL范围范围四、过程能力研究过程能力分析准度：好精度：好Ca准确度,Cp精密度准度：好精度：较不好准度：不好精度：好准度：不好精度：不好四、过程能力研究过程能力

能生产均一品质制品的过程固有能力。

过程被控制时，表示过程中生产的制品品质变动是什么程度的量。

一切品质特性都具有它的目标值(TargetValue)，

品质是与目标值的偏差越小越优秀。四、过程能力研究过程能力指数-短期过程能力指数用

CP,CPK来表示，长期过程能力指数（过程性能指数）用

PP,PPK来表示。

-在这里CP

或

PP

是过程平均与规格中心一致时的过程能力指数，

CPK

或

PPK

是过程平均与规格中心不一致时的过程能力指数。

过程能力指数(ProcessCapabilityIndex)

在SPC中

过程能力指数是过程能生产多么均匀品质产品的能力，即，评价过程能力的指标。四、过程能力研究过程能力分析

短期过程能力指数

过程平均和规格中心一致时

过程平均和规格中心不一致时其中,SigmaP(Process)48n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08四、过程能力研究过程能力分析Cpk等级之说明(当Ca=0)6σE级6σD级6σC级6σB级6σA级规格中心值规格上限规格下限Cpk<0.67Cpk=0.67Cpk=1.00Cpk=1.33Cpk=1.67T=10

σT=8

σT=6σT=4

σCpk=2.00T=12

σ四、过程能力研究过程能力分析Ca—准确度

CapacityofAccuracyCa=L1/L2L1=X─SLL2=(USL—LSL)/2等級Ca值ABCD