品管SPC教育训练教材

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spc完整培训教材

连续型 Data(计量型)
• 可以分解Data, 且测定的数据的大小有意义 • 客观性 Data : 时间, 重量, 长度等测定计测仪可以测定的Data • 主观性 Data :满足度, 充实度等 Data的测定基准按始点发生变更
离散型 Data(计数型)
• 不可能分解Data, 所测定的数据Count时. • 客观性 Data : 缺点数, 承认件数, 误差件数, 位置等判断的情况明确的内容 • 主管性 Data : 包含Yes/No, Good/Bad 等人的主观性内容的内容
工程 Parameter &
Component Parameter
Sales & SVC
SPC
测定System分析工程能力诊断工程能力管理
Understanding Statistics (QC, SQC)
改善活动
D
M
A
I
R&D(DfSS) Manufacturing
6 Sigma
C TQ
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※ 实际情况下离散型和连续型分类比较困难时例 1) 主/客观式混合的数学能力分数 → 离散型但是可以看作连续型例 2) 使用尺度法的论文结果 → 连续型处理, 还是离散型处理，按照事件, 分析的目的考虑置信度慎重判断
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2. SPC Introduction
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* AQL(Acceptable Quality Level) : 合格品质水准 SPC(Statistical Process Control) : 统计性工程管理
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spc完整培训教材
Sampling
适用Sampling检查主要原因是经济性原因. 由于有这种经济性原因，取Sample时，Sample能够反映总体的特性。

SPC培训教材SQA15488

36
第三章控制图原理
控制图原理的第一种解释
若过程正常，即分布不变，则点子超过UCL的概率只有 1.35‰。
若过程异常，譬如异常原因为车刀磨损，即随着车刀的磨损，加工的螺丝将逐渐变粗，逐渐增大，于是分布曲线上移，点子超过UCL的概率将大为增加，可能为1.35‰ 的几十、几百倍。
37
第三章控制图原理
注：标准差 s 的单位与测定值的单位相同。
10
第二章 SPC相关统计基础知识
自由度的概念因为n个偏差的总和必为0，所以对于n个独立的数据，独立的偏差个数只有n-1个，称n-1为偏差平方和的自由度。
因此样本方差是用n-1而不是n除偏差平方和。
11
第二章 SPC相关统计基础知识
正态分布基础知识：正态总体参数的估计 •正态均值μ的无偏估计有两个，一个是样本均值，另一个是样本中位数 ~
2
第一章 SPC产生的历史背景及其意义
历史背景二十世纪二三十年代生产力的巨大发
展，社会竞争不单纯是产量的竞争，质量控制日益重要，依靠事后检验无法竞争，预防为主的统计质量控制得到重视和发展。
3
第一章 SPC产生的历史背景及其意义
过程和结果
人机法环测量
好
原料
PROCESS
结果
不好
不要等产品做出来后再去看它好不好而是在制造的时候就要把它制造好
41
第三章控制图原理
控制图原理的第三种解释
统计过程控制SPC理论是运用统计方法对过程进行控制，既然其目的是“控制”，就要以某个标准作为基准来管理未来，常常选择稳态作为标准。稳态是统计过程控制SPC 理论中的重要概念。稳态，也称统计控制状态(state in statistical control)，即过程中只有偶因没有异因的状态。稳态是生产追求的目标。

SPC培训教材---完整版

③计算管制上、下限
管制图标准差：
a.计算法： SUCL=
SLCL=
b.查表法： SUCL=
SLCL=
3.图形分析:与Xbar-R基本相同
检验站别：PQC - 1
产品名称：陶瓷电容
10
9.8
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0.02
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10.2
一般为3点，但有时候也要注意当品质非常好而考虑成本放松的变化，建议点数不要设定更大。
3.图形分析： 7）连续几点中有几点在2倍标准差以外
一般初始为连续7点中有3点在2倍标准差以外，但有时候也可根据产品特性可能有周性而设更多点，如连续9点中有4 点在2倍标准差以外。
此种状况反应出制程能力开始下降，一般属于系统问题，但暂时还不算严重，要多多注意监控，
2.图形制作：
2）将数据列表，并计算各组数据的平均数及全距
Xi=
每组量测数值总和每组样本数
Ri=每组中最大-每组中最小值
3）计算出平均数和全距的中心线与管制上下线：
XCL= RCL=
X1+X2+…+X K
R1+R2+…+Rt K
管制上下限有两种算法:
第一种:计算法:(严格按照管制图的原理来做)

SPC培训资料

计数值控制图(1) P控制图(不良率控制图)用来监视或控制生产批中不良件数的小数比或百分比,样本大小n可以不同。(2)np控制图(不良数控制图)用来监视一个生产批中的实际不良数量(而不是与样本的比率)。分析或控制过程不良数,样本大小n要相同。(3)C控制图(缺点数控制图)能在每一批量的生产中侦查出每一零件或受检验单位不良点的数目,样本大小n要相同。(4)U控制图(单位缺点数控制图)记录一个抽样批有几个缺点数,抽样时每次可以不相同,但以单位缺点数代表质量水准。
a.样本平均数表示数据集中位置，常用符号表示，其计算公司为：式中： ——样本的算术平均值 N ——样本数例如，有统计数据x1,x2,x3.x4,x5为2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为： 2+3+4+5+6 X = ————— =4 5
2、控制图的发展
控制图（SPC）的起源和发展
定义---控制图是对过程品质特性值进行测量、记录、评估，从而监视过程是否处于控制状态的一种用统计方法所设计出來的图表。图上有中心线、上控制限和下控制限，并有按时间顺序抽取的样本统计,所得数值的描绘点。
三、控制图常用术语
设计规格与控制界限设计规格：规格上限（USL），目标值（SL），规格下限（LSL）之间的关系。双边规格，不对称规格，单边规格（上，下）定义。控制界限：控制上限（UCL），控制中心（CL），控制下限（LCL）之间的关系。控制界限是基于制程的数据而不是制造的规格。如果过程受控的话，计算的控制界限要比设计规格严。如果过程受控，但产品仍然不合格，则说明现有的生产工艺生产不出符合条件的产品。
波动源
基本原理：预防为主是SPC的重要原则工序诊断是排除异动的主要手段必须有效利用系统分析方法归纳起来20个字：查找异因（特殊原因），采取措施，加以消除，纳入标准，不再发生。

SPC培训教材ppt68页15476

范围
目标值线预测
时间
目标值线预测
时间
局部措施和对系统采取措施
• 局部措施
• 通常用来消除变差的特殊原因 • 通常由与过程直接相关的人员实施 • 通常可纠正大约15%的过程问题
• 对系统采取措施
• 通常用来消除变差的普通原因 • 几乎总是要求管理措施，以便纠正 • 大约可纠正85%的过程问题
过程控制
过程变差的一部分。
过程能力
是指按标准偏差为单位来描述的过程均值和规格界限
(Process Capability) 的距离，用Z来表示。
移动极差
两个或多个连续样本值中最大值和最小值之差。
（Moving Range)
制程控制系统有反馈的过程控制系统模型
过程的呼声
人设备
统计方法
材料方法环境
我们工作的方式/资源的融合
产品或服务
输入
过程/系统
输出
顾客
识别不断变化的需求量和期望
顾客的呼声
变差的普通原因和特殊原因
普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。
特殊原因：（通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。
• 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。
SPC的作用
• 1、确保制程持续稳定、可预测。 • 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 • 3、为制程分析提供依据。 • 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措

SPC培训教材基础篇

04 SPC工具和技术
控制图
总结词
控制图是SPC的核心工具，用于监控生产过程中的关键特性，通过图形化展示过程数据，帮助管理者识别异常波动。
详细描述
控制图是一种统计工具，用于监控生产过程中的关键特性。它通过将实际数据绘制在图上，并与控制界限进行比较，来检测异常波动。控制图通常包括中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。当数据点超出控制限或连续7个点在均值的一侧时，通常认为过程存在异常。
总结词
通过实施SPC，确保生产安全和环保达标，提高企业形象和社会责任感。
详细描述
该化工生产企业采用SPC对生产过程进行监控和分析，及时发现并解决潜在的安全隐患和环保问题，确保生产安全和环保达标。同时，通过实施SPC，提高了企业的形象和社会责任感。
案例四：某医疗器械制造企业的SPC应用
总结词
在质量管理体系中广泛应用，如 ISO 9001质量管理体系。
02 SPC基本原理
数据的收集与整理
数据的收集
确保数据的准确性和完整性，选择适当的测量工具和设备，定期校准和维护测量设备，确保数据来源可靠。
数据的整理
对收集到的数据进行整理和分类，利用图表和统计方法对数据进行初步分析，以便更好地理解和呈现数据。
数据的分析与解释
数据分析
运用统计学方法对数据进行分析，识别数据的分布、趋势和异常值，为后续的数据解释提供依据。
数据的解释
根据数据分析的结果，对数据进行合理的解释和推断，挖掘数据背后的原因和规律，为改进和控制过程提供支持。
过程的控制与改进
过程控制
运用SPC技术对过程进行监控和控制，及时发现异常和波动，采取相应的措施进行调整和控制，确保过程的稳定性和可靠性。

SPC培训教材讲义

形状：峰态
分布宽度
22
正态分布
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ 正态分布的特征：
-2σ -1σ
μ
+1σ +2σ
+3σ
1、中间高，两边低，左右对称；两边伸向无穷远。
2、与横坐标所围成区域的面积为1； 23
控制图原理说明
群体平均值=μ 标准差=σ
抽样
μ-kσ μ μ+kσ
k
k
1
•e(
x)2 2 2
控制用控制图：经过上述分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。
34
分析用控制图
決定方针用过程分析用过程能力研究用过程控制准备用
控制用控制图
追查不正常原因
迅速消除此项原因
并且研究采取防止此项原因重复发生之措施。
分析用控制图
个別值与移动极差控制图( XRchmart)
计数值控制图
不良率控制图(P chart) 不良数控制图(nP chart,又称np chart或d chart) 缺点数控制图(C chart) 单位缺点数控制图(U chart)
33
2、按控制图的用途分类
分析用控制图：根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限，画出控制图，以便分析和判断过程是否处于于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时，首先找出原因，采取措施，然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。
稳定
控制用
35
3、控制图的选择控制图的选定
计量值资料性质
计数值
平均值
n≧2 样本大小 n≧2
CL的性质

SPC培训教材

持续改进在SPC中应用实践
数据收集与分析
运用SPC工具对生产过程中的数据进行实时收集、整理和分析，
及时发现潜在问题。
过程控制与改进
根据SPC分析结果，对生产过程进行及时调整和优化，提高产品质量稳定性和生产效率。
持续改进文化
在企业内部建立持续改进的文化氛围，鼓励员工积极参与改进活动，不断提升产品质量和企业竞争力。
加强设备维护和保养
实施持续改进
确保设备处于良好状态，减少因设备故障导致的生产波动。
运用PDCA循环等质量管理方法，持续改进过程，提高过程能力。
不合格品处理及预
05
防措施
不合格品判定标准和处理流程
不合格品判定标准
根据产品规格、质量标准以及客户要求，明确不合格品的定义和判定标准。
不合格品处理流程
通过统计分析，对生产过程中的异常波动进行识别和控制，确保产品质量稳定。
改进作用
通过对历史数据的分析，找出影响产品质量的关键因素，为持续改进提供依据。
基本原理与核心概念
基本原理
SPC基于统计学原理，通过收集生产过程中的数据，运用控制图等工具对数据进行分析和评价，判断生产过程是否处于受控状态。
计数值控制图（P图、C图等）
适用范围
适用于计数数据，如不良品数、缺陷数等离散变量的控制。
缺点
对过程变化的敏感性相对较低。
优点
简单易行，对数据分布无严格要求。
选择依据
当数据为计数数据时，可选择P图、C图等计数值控制图。
特殊情况下控制图选择策略
多品种小批量生产
对于多品种小批量生产的情况，可采用标准化控制图或通用控制图进行控制。
核心概念

2024版spc培训教材完整版

企业内部SPC培训和文化建设
• 实际操作培训：通过模拟实验、案例分析等方式，让员工亲自体验SPC技术的实际应用和操作过程。
企业内部SPC培训和文化建设
内部培训
由企业内部的专业人员或外部专家进行授课和培训，确保培训内容的针对性和实用性。
在线学习
利用在线学习平台或企业内部网络学习资源，提供多样化的学习方式和内容。
控制图制定
根据分析结果制定控制图，设定控制限，并对生产过程进行实时监控。
持续改进
根据控制图的分析结果，对生产过程进行持续改进，提高过程能力和产品质量。
SPC实施步骤和关键成功因素
要点一
领导层的支持
要点二
专业的实施团队
领导层对SPC实施给予足够的重视和支持，提供必要的资源和支持。
组建具备统计技术和质量管理知识的专业团队，负责SPC的实施和推广。
02
原则
SPC的实施遵循以下原则
03
以数据为基础
SPC通过对生产过程中产生的数据进行收集、整理和分析，找出影响产品质量的关键因素。
04
05
预防为主
SPC强调在生产过程中进行预防控制，通过监控生产过程的变化趋势，及时发现潜在问题并采取措施加以解决。
持续改进
SPC鼓励企业不断寻求改进机会，通过持续优化生产过程和提升产品质量，提高企业的竞争力和市场地位。
02
测量系统分析与评价
测量系统组成及分类
测量系统组成
包括测量仪器、测量标准、测量方法、测量人员、测量环境等要素。
测量系统分类
根据测量对象的不同，可分为长度测量系统、角度测量系统、温度测量系统、压力测量系统等。
测量误差来源及影响因素

(SPC基础知识培训教材)

(SPC基础知识培训教材)一、教学内容本节课的教学内容来自于SPC基础知识培训教材，主要涵盖第二章“SPC基本概念与原理”。

该章节主要介绍了SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）的定义、目的、基本原理和方法。

具体内容包括：SPC的起源与发展、SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制等。

二、教学目标1. 让学生了解和掌握SPC的基本概念和原理，理解SPC在生产过程中的重要作用。

2. 培养学生运用SPC方法分析和解决实际问题的能力。

3. 帮助学生掌握控制图的绘制和解读方法，提高产品质量控制水平。

三、教学难点与重点重点：SPC的基本概念、控制图的原理与类型、过程能力的评估、不合格品的控制。

难点：控制图的绘制和解读方法，过程能力的计算。

四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。

学具：教材、笔记本、彩色笔。

五、教学过程1. 实践情景引入：以一个生产线的质量问题为背景，引导学生思考如何通过SPC方法解决此类问题。

2. 知识讲解：详细讲解SPC的基本概念、目的、原理和方法，以及控制图的类型和作用。

3. 例题讲解：选取具有代表性的例题，讲解控制图的绘制方法和步骤，以及如何通过控制图分析生产过程的质量状况。

4. 随堂练习：让学生分组绘制控制图，并分析给定的生产数据，判断过程是否稳定。

5. 过程能力评估：讲解过程能力的概念和计算方法，让学生学会如何评估和改进生产过程。

6. 不合格品控制：介绍不合格品的定义、分类和控制方法，强调不合格品对产品质量的影响。

六、板书设计板书内容主要包括：SPC的基本概念、控制图的类型、过程能力的计算、不合格品控制。

七、作业设计1. 作业题目：请根据给定的生产数据，绘制控制图，并分析过程是否稳定。

2. 作业答案：（待学生完成作业后，教师提供答案进行讲解和反馈）八、课后反思及拓展延伸1. 课后反思：本节课的教学效果如何，学生是否掌握了SPC的基本概念和方法，有哪些需要改进的地方。

SPC培训教材完整版

a. 计量值型数据：尺寸、重量、化学成份、电压等以物理单位表示，具有连续性的数据。连续型随机变量
b.计数值型数据：以特性分类、计算具有相同特性的个数，是为间断性数据。离散型随机变量是以计产品的
件数或点数的表示方法。
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率，只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个可预测的状态，这种状态就叫分布。
1.2有关品质的几个重要观念
可能出问题的地方一定会出问题
1.2有关品质的几个重要观念
不可能出问题的
地方也可能出问题
1.2有关品质的几个重要观念
品质是“习惯”出来的
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小的缺点没关系，反正不会影响使用
1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原材料就会给企业带来最低的成本
10.00
0.02
4）制作图形：
图形分四个部分：一个品质记录说明区；一个品质指标说明区；一个平均数管制图区；一个全距管制图区。
<案例1图>
X-R图制作步骤及注意事项总结：
1、确定控制对象。
2、取预备数据。
3、计算Xbar、Ri。
4、计算中心线。
5、计算R图控制线并作图。
6、将预备数据并绘在R图中，并对状态进行判断。
7、计算X图控制线并作图。
8、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。
9、进行日常管理。
课堂实兵演练
3.图形分析： ※1）注意规格界限与管制界限之间的比较。可分三种状态：包含关系交叉关系不相干
2）超某种趋势，表明是一种系统原因在推动这种趋势， 4）连续几点在管制线上方或下方

2024年SPC培训教材

SPC培训教材引言SPC（StatisticalProcessControl，统计过程控制）是一种以统计方法为基础的过程控制技术。

它通过对生产过程中收集的数据进行分析，实现对过程稳定性和产品质量的有效监控和控制。

本教材旨在为读者提供SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧，帮助读者掌握SPC的实施步骤和技巧，提高生产过程的质量管理水平。

第一章：SPC基本概念1.1质量管理的发展1.2SPC的定义和作用1.3SPC的基本原理1.4SPC与全面质量管理的关系第二章：SPC的基本工具2.1控制图2.1.1控制图的类型和用途2.1.2控制图的绘制方法2.1.3控制图的判读规则2.2直方图2.2.1直方图的绘制方法2.2.2直方图的分析和应用2.3过程能力指数2.3.1过程能力指数的定义和计算方法2.3.2过程能力指数的应用和分析第三章：SPC的实施步骤3.1数据收集和整理3.1.1数据的类型和来源3.1.2数据的收集方法3.1.3数据的整理和表示3.2控制图的绘制和应用3.2.1控制图的绘制步骤3.2.2控制图的判读和应用3.3过程分析和改进3.3.1过程分析的方法和工具3.3.2过程改进的策略和实施第四章：SPC的应用案例4.1制造业中的应用案例4.2服务行业中的应用案例4.3公共事业中的应用案例第五章：SPC的推广和持续改进5.1SPC的推广策略5.2SPC的培训和效果评估5.3SPC的持续改进和优化结论通过对本教材的学习，读者应该能够掌握SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧。

然而，SPC的实施需要结合实际情况进行具体的分析和应用，因此读者需要在实践中不断探索和总结，不断提高自己的质量管理水平。

希望本教材能够为读者提供有用的指导和帮助，促进SPC在各个领域的应用和发展。

重点关注的细节：控制图的绘制和应用控制图是SPC（统计过程控制）中最重要的工具之一。

它通过图形化的方式，直观地展示了生产过程中的数据变化，帮助工作人员及时发现问题，采取相应的措施，从而实现对生产过程的有效控制。

SPC教育训练教材

•Prediction
•Time
• Normal distribution at all times
•2020/5/25
•TFT品保部邱欽鴻
*製程管制狀態
•管制圖
*管制圖之目的
判斷製程之變化:若出現非機率性原因,則加以改善:若否,則不用對策
•2020/5/25
•TFT品保部邱欽鴻
•機遇原因之變異
•? •?
•Prediction?
•Time
• Any process that is not stable is called an unstable or out-of-control process.
•2020/5/25
•TFT品保部邱欽鴻
• Stable Process
•如果僅存在機遇原因，隨著時間的推移，製程的輸出可以形成一個穩定分布並預測
•2020/5/25
•TFT品保部邱欽鴻
•Process Control: Three Types of Process Outputs
製程管制的三種顯示型態
•Frequency •Lower control limit
•Size •Weight, length, speed, etc.
(a)In statistical control and capable of producing within control limits. A process with only natural causes of variation and capable of producing within the specified control limits.正常型
•A: 有遵守作業標準操作並達規格要求,須續維持現狀 •B: 有必要儘可能提升至A級 •C: 作業標準可能未被遵守或有必要檢討所訂之規格及作業標準 •D: 應採取緊急措施,全面檢討可能影響之因素,必要時須停線

spc培训教材(标准)

C级
过程能力不足，产品质量波动较大，需采取紧急措施提高过程能力。
提高过程能力措施
识别并消除特殊原因
加强过程监控
通过控制图等工具识别过程中的特殊原因，及时采取措施予以消除，使过程处于受控状态。
建立完善的过程监控体系，及时发现并处理过程中的问题，确保产品质量稳定可靠。
减少普通原因变差
通过持续改进和优化过程参数、提高设备精度、加强人员培训等措施，减少普通原因引起的变差，提高过程稳定性。
控制图类型选择
计量值控制图
适用于连续型数据，如长度、重量等。常见的计量值控制图有X-
R图（均值-极差图）和X-S图（均值-标准差图）。
计数值控制图
适用于离散型数据，如不良品数、缺陷数等。常见的计数值控制图
有P图（不良品率图）、np图（不良品数图）和C图（缺陷数
图）。
特殊控制图
针对特定需求或特殊数据的控制图，如T2控制图、EWMA控制
长期过程能力指数
通过收集较长时间内的数据，计算过程总变差，得到过程能力指数Pp和Ppk，用于评估过程的长期稳定性和满足产品质量要求的能力。
过程能力等级评定
01
02
03
A级
过程能力充分，产品质量稳定，可考虑适当放宽控制限，减少检验频次。
B级
过程能力尚可，产品质量基本稳定，需继续保持并加强过程控制。
首先确定关键过程和控制点，然后建立SPC控制图和规则，接着进行数
据采集和分析，最后根据分析结果采取相应措施进行改进。
03
SPC在持续改进中的效果评估
通过对SPC实施前后的数据进行对比和分析，可以评估SPC在持续改进
中的效果，如产品质量提升、生产效率提高、成本降低等。

SPC培训教材(标准)

有了Ca/Cp/Cpk等计算就是在推动SPC？
Ca/Cp/Cpk是在SPC中计算制程能力最主要的指標，因此会作制程能力分析的公司，当然是一个对SPC认识较深入的公司，但是值得再深入探讨的是:
Ca/Cp/Cpk有定期Review吗？ Ca/Cp/Cpk被活用了吗？是否已用Ca/Cp/Cpk作订单分派给不同生产线生产的依据？
12
大纲
SPC系统背景介绍 SPC的定义统计学基础讲解正态分布与控制图理论控制图的应用其他过程分析工具 SPC的应用步骤
------
13
Statistical （统计）
以概率统计学为基础，用科学的方法分析数据、
得出结论；
---使用数据分析
Process （过程）
有输入-输出的一系列活动； ---分析研究过程
世上没有任何两件事（人员.产品）是完全一样制造过程中所产生之变异是可以衡量的事情.产品的变异通常根据一定的模式而产生宇宙万物及工业产品大都呈常态分配
--例如:身高.体重.智力.考试成绩.所得分配变异的原因可分为偶因及异因
--偶因属管理系统的范围 --异因确是作业人员本身就能解决的应用SPC可以确保作业人员的自尊应用SPC可以指出制程最需要改善的地方
1990~2000 SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC
19
PPM
697,300 308,700
66,807 6,210
品管方法历程
Average Company 一般公司 Best in class 世界标竿公司
233
3.4
1σ
2σ
3σ
方法
产品检查
品管7手法
(5S、QCC、ISO9001:2000)

SPC执行办法训练教材

SPC執行辦法訓練教材導言這份教材旨在向SPC〔統計過程控制〕執行辦法的使用者提供一個全面的培訓指南。

SPC是一種質量管理工具，用於監控和控制製程，以確保產品或服務的一致性和一致性。

透過遵循SPC執行辦法，組織可以更好地了解其製程並及時糾正任何可能存在的問題，從而提高其業務運營的整體效率和品質。

第一節：SPC執行辦法的概述在這一節中，我們將介紹SPC執行辦法的根本概念和目的。

我們將討論SPC的主要優點，並解釋為什麼它在不同行業的貨物和服務的生產中如此重要。

第二節：SPC執行辦法的根本原則在這一節中，我們將深入探討SPC執行辦法的根本原則。

我們將介紹SPC的常見統計技術，例如控制圖和過程能力指標。

我們還將解釋如何使用這些技術來監控和改進組織的製程。

第三節：SPC執行辦法的步驟在這一節中，我們將詳細介紹SPC執行辦法的步驟。

我們將從SPC 執行辦法的計劃階段開始，然後進入數據收集和分析階段，最後講解如何根據所得結果制定和實施改進措施。

第四節：SPC執行辦法中的常見問題和挑戰在這一節中，我們將討論SPC執行辦法中常見的問題和挑戰，並提供解決這些問題的實用建議。

我們還將討論SPC執行辦法的效果評估和持續改善。

第五節： SPCC執行辦法的實際應用舉例在這一節中，我們將通過舉例來展示SPC執行辦法的實際應用。

我們將列舉幾個不同行業的案例，並描述組織如何使用SPC執行辦法來改善其製程並實現更高的品質水準。

結論SPC執行辦法是一種強大的工具，可以幫助組織監控和改進其製程。

通過充分了解SPC執行辦法的原則和步驟，組織可以更好地應對日常業務中可能出現的問題並實現持續的改進。

這份培訓教材旨在幫助使用者瞭解SPC執行辦法的核心概念和實際應用，並提供必要的指導和建議來成功應用SPC執行辦法。

我們鼓勵使用者仔細閱讀和理解這份教材，並充分利用所提供的工具和資源來引導和實現他們的SPC執行辦法。

隨著進一步的實踐和經驗，使用者可以逐步提高其SPC執行辦法的能力和效果，從而帶來更大的競爭優勢和運營效益。

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規格上限-實際平均值
3δ
實際平均值-規格下限
=
SUL-X
3δ
X-LSL
單邊規格
或=3δຫໍສະໝຸດ =3δ單邊規格
CP值愈大,品質愈好.
Cp值的等級評價
Cp值
Cp>1.67 1.67>Cp ≧1.33 1.33>Cp≧ 1
等級
A+ A B
評價
工序能力過高,粗活精作,不經濟.
對應措施
1.縮小公差. 2.允許較大外來波動. 3.改用成本低的設備.
1.允許一定程度的外來波動. 工序能力足夠,當 Cp=1.33時為理想狀態. 2.簡化檢驗工作. 工序能力尚可,但會有不良發生. 須用控制圖(如X-R管制圖), 加強管理. 1.原因分析,采取對策,縮小標準差. 2.在不影響產品性能下,放大公差. 3.對產品全檢,分級篩選. 1.不能生產,必須改善工藝 2.對產品全檢.
計算X-R管制圖的管制限
基本概念 X:每組樣本數的平均值 R:每組樣本數的全距 (R=Xmax-Xmin) X:所有樣本數的總平均值 R:所有組樣本的全距平均值. (備註:每組樣本數≦10個較好.) 1.X管制圖中心線:CL=X 管制上限:UCL=X+A2R 管制下限:LCL=X-A2R 2.R管制圖中心線 :CL=R 管制上限:UCL=D4R 管制下限:LCL=D3R
管制圖說明(3)
實際工作及生產中, 由於受各種人、機、料、法和環境等因素的影響, 跑出管制界限的概率就加了上些不穩定因素, 所以一些學者就把這些因素考慮進來之后, 又經過一系列的計算得出一個制程偏移1.5σ的理論,即在理想值的基礎上假定實際制程中心最多偏移1.5 σ, 所以就得出下表: ¾¾ mº ° ² 1.5£ ª ¦X ® « · ² ª æ~ § v í K £ ¿ m ¦X ® « · ² % æ~ § v ] XÞ î É § v ¶ ¥ º ¨ ¬ · ² % 30.23 59.77 1£ m 69.13 30.87 2£ m 93.32 7.27 3£ m 99.379 0.621 4£ m 99.9767 0.0233 5£ m 99.999966 0.00034 6£ m
∣ Ca∣值越小越好,分4個等級評價,若為單邊規格,無法計算Ca值.
等級 A級 B級 C級 D級
Ca值 /Ca/≦12.5% 12.5%</Ca/≦25% 25%</Ca/≦50% 50%/Ca/
2. 製程精密度Cp (Capability of precision) 指以規格公差(T)與自生產中所獲得產品資料的6δ(估計實績標準差-δ)其間相差的程度. 規格公差 T 雙邊規格 = Cp= 6δ 6δ Cp=
正態分佈實際上是一種理想狀態，實際加工中制品的品質特性分佈並不是與之完全一致的。
參見資料
特殊原因與普通原因
天下沒有人能制造兩件完全相同的東西,因為制程中存有許多影響變異的原因存在。
共同原因(Common Cause,又叫非機遇原因)
其過程中的變異是變統計管制狀態下,其產品是完全有固定的分配,即分配位置,分配散佈及分配形狀三種.通俗地說,就是目前制程的各個因素環境下,品質變異是必然,並不是單個品管部門或制造部單獨可以解決的, 需要品管、生產、工程部門、甚至采購部門、業務部門、行政部門等共同參與來解決.
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SPC運作成功的條件
走過就會有痕記 !
高層管理者的大力支持. 中層干部有能力分析各種SPC圖形,在有良好品質觀念的基礎上及時分析圖形. SPC圖形分析是否及時,直接關系到是否能預測品質, 當數據一進入電腦,就必須立即分析. 做一份詳盡、全面、系統的 SPC系統規則. 使用用專業軟件來做. 數據收集要真實、及時、簡潔、標準.
管制線計算參數
N 2 3 4 5 6 7 8 9 10
D4
D3
3.27 2.57 2.28 2.11 2.00 1.92 1.86 1.82 1.78
* * * * * 0.08 0.14 0.18 0.22
A2
1.88 1.02 0.73 0.58 0.48 0.42 0.37 0.34 0.31
管制圖功效
1.預測性:通過現有圖形分析與判讀可大概判斷下一步可能的位置. 2.能力分析:通過管制圖,了解現有能力.(3σ以上的管制圖 ,因為1σ、2σ已無人采用) 3.對品質狀況及時掌控狀態 4.可用來分析制程改善效果: 可設定制程采用某方法或方式的前中后幾點,就能得出方法或方式的變化狀況. 5.與其它手法結合起來,容易找到產生狀況的原因. 如結合層別法逐項看各生產線的品質狀況, 可了解到問題出現在哪一條生產線 6.得出各種周期,以利於產品制程品質制訂標準
統計制程管制(SPC)
強調以數據說話的質量管理
質量管理中我們所得到的數據一般具有兩大特性: 1. 規律性 ------ 品質安定時，近似於正態分佈。 2. 波動性 ------ 造成質量波動的原因有普通原因和特殊原因兩大類。
正態分佈的特性
正態分佈是統計學上的一種分佈形態，工業管理中借以評估制程能力。
SPC 應用步驟流程圖
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制程能力調查系統流程圖
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SPC的最終目標:
統計制程管制即 SPC,全稱為
◆ 預防問題的發生 ◆ 減少浪費
SPC的起源與發展
1.1924年修哈特博士在發明了管制圖後所產生. 2.1939年修哈特與戴明合寫了《品質觀點的統計方法》. 3.二戰后美國軍方提出抽樣計劃, 英美兩國將品質控制圖方法引入軍工制造業,並應用於生產過程. 4.二戰后日本戰敗提出以品質為根本來提升竟爭力. 1956年請戴明到日本演講,介紹了SQC的技術與觀念. 5.SQC是在發生問題后才去解決,是一種糾正措施,浪費較大, 所以發展出了SPC. 6.美國汽車製造商福特、通用等公司亦對SPC很重視,SPC得以廣泛應用. 7.ISO9000體系亦注重過程控制和統計技術的應用,有專門要素要求.
管制圖判讀
管制狀態判斷 1.管制狀態: 1.1多數點集中在中心線附近. 1.2少數點落在管制限附近. 1.3點之分布呈隨機狀態,無任何規則可循. 1.4沒有點超出管制界限之外. 2.非管制狀態: 2.1點在管制界限的線外(或線外). 2.2點在管制界限的線內,但呈特殊排列. 3.只有在下列情況下本期管制實績才可作為後期管制界限. 3.1連續25點以上出現在管制界限內時. 3.2連續35點中出現在管制界限以外的點為超過1點時. 3.3連續100點中出現在管制界限以外的點為超過對2點時.
數據收集
數據收集對於任何一個管理體系都是最基本的項目之一. 數據收集在SPC中的好壞關係到SPC 的意義是否存在,關係到SPC的功能能否實現. 所以SPC在數據收集過程中必須強調四項基本原則:真實、及時、簡潔、標準.
SPC控制圖的分類
根據數值的特點,可分為計量值數據和計數值數據,SPC管制圖亦可分為計量值控制圖和計數值控制圖. 計量值:其特點可以連續讀取數據,如:長度,外徑等. 計數值:其特點是不可連續讀取這些數據, 只可讀取整數,如不良數,不良率,缺點數,缺點率. 1.計量控制圖 Xbar-R (X-R):平均值與全距控制圖. X-R:中位數與全距控制圖. Xbar-S(X-S):平均值與標准差控制圖. X-Rm:各別值與移動全距控制圖 2.計數值控制圖 P-chart:不良率控制圖 NP-chart:不良數控制圖 C-chart:缺點數控制圖 U-chart:單位缺點數控制圖
特殊原因(Special Cause又叫機遇性原因)
其過程中變異是不在管制狀態下的非隨機原因,其產品分配亦無固定分配.通俗地說,就是誰不知道會發生的、由偶然因素產生的.這類因素占到40%以上時,該企業要先做 FMEA分析.