第13章统计过程控制的原理和方法
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SPC统计过程控制—非常经典SPC (Statistical Process Control)统计过程控制是一种经典的质量管理方法,用于监控生产过程中的质量变化,并及时采取控制措施,确保产品质量稳定在一定的范围内。
它基于统计学原理,通过收集和分析数据,对过程进行判断和改进,从而提高产品质量和生产效率。
SPC统计过程控制的核心理念是“稳定性是质量的根本”,即只有当生产过程保持稳定时,所生产的产品才能具有一致性和可靠性。
为实现这一目标,SPC统计过程控制主要包括以下几个步骤:收集数据、分析数据、制定控制策略、监控过程、调整过程。
首先,收集数据是SPC统计过程控制的基础。
通过采集产品的关键参数数据,以及与过程相关的环境因素数据,形成数据样本。
这些数据样本可以是实时的在线数据,也可以是离线的抽样数据。
数据的收集需要有明确的目标和方法,确保样本具有代表性。
然后,对收集到的数据进行分析。
这一步骤主要应用统计学原理,包括均值、标准差、极差等指标,对数据进行描述和推断。
通过分析数据,可以了解到生产过程的变化情况,以及其中的特殊因素和关键规律。
统计分析的结果可以通过图表、图像等形式进行展示,使人们更直观地了解数据的特点。
接下来,制定控制策略是SPC统计过程控制的重要环节。
根据统计分析的结果,确定控制上下限,并建立控制图。
控制上下限是过程的可控制范围,超出上下限的数据即为异常点,需要引起重视。
控制图可以是均值图、极差图、流程能力图等,用于直观地展示过程状态和异常点的出现。
然后,监控过程是SPC统计过程控制的核心工作。
通过实时收集数据,并与控制图进行对比,判断过程是否正常,并及时采取控制措施。
监控过程可以是自动化的,通过传感器和数据采集系统实现;也可以是人工的,通过操作员对数据进行监测和分析。
无论是何种方式,都需要保证监控的及时性和准确性。
最后,根据监控的结果,调整过程是SPC统计过程控制的一项关键任务。
当过程出现异常或超出控制上下限时,需要及时分析异常原因,并采取相应的纠正措施。
统计过程控制程序随着工业生产的不断发展和进步,质量管理也成为了更加重要的一环。
在这个过程中,统计过程控制程序(SPC)成为了一种非常重要的管理工具。
SPC可以帮助企业管理人员,实现对于生产过程的监控,并及时根据相关数据进行调整和优化,以确保产品的品质符合标准。
1. SPC的定义和作用统计过程控制程序是一种质量管理技术,旨在通过实施一系列的统计分析工具,有效地控制生产过程的稳定性,以增加产品的一致性和可靠性。
SPC的主要作用就是帮助企业实现生产过程监控,以及对于生产数据进行分析和处理。
通过不断收集和分析生产数据,管理层可以实时了解生产状况,并对于生产过程进行调整和优化。
2. SPC的实施在实施SPC之前,企业应该首先确定自己的质量标准和指标,以及要监控的生产过程。
一旦确定了这些关键要素,企业就可以开始建立SPC程序。
为了建立一个有效的SPC程序,以下几个步骤是必需的:a. 确定监控目标–确认要监控的生产过程和要收集的数据类型,以及制定数据收集计划和分析计划。
b. 收集数据–通过数据收集工具如控制图和过程能力指数等,收集生产数据。
数据应该对生产过程的每个重要要素进行分类和分组,并应该以足够的频率进行收集。
c. 数据分析–将收集到的数据进行分析,以确定是否符合预期的效果,数据是否出现异常值、特殊原因和其他异常结果。
数据分析结果将用于确定进一步调整和优化生产过程所需的改进。
d. 清理数据–清理收集到的数据,以确保数据的准确性和一致性。
3. SPC的优点与其他质量工具相比,统计过程控制程序具有几个显著的优点。
首先,SPC的实施可以帮助企业不断改进生产过程,最终提高了产品的品质,加强了客户的满意度,从而提高了企业的竞争力和市场占有率。
此外,SPC还可以帮助企业管理人员更好地了解生产过程,从而可以有效地控制和管理生产成本,提高企业的效率和盈利能力。
4. SPC的总结总的来说,SPC是一种非常重要的管理工具,它可以帮助企业不断改进生产过程,提高产品品质和客户满意度,从而提高企业的竞争力和市场占有率。
统计过程控制技术一、概述或基础上世纪三十年代,美国休哈特博士提出统计过程控制的概念。
统计过程控制(SPC):指用统计学的方法和技术对过程进行分析和控制。
统计过程控制技术:可以用于过程分析与控制的数理统计技术与方法,是识别和控制过程波动的科学方法。
在生产实践中,即使操作者、机器、原材料、加工方法、测量手段、生产环境等到条件相同,生产出来一批产品的质量特性的实际值并不完全一样,总是存在差异,这就是质量特性的波动。
1、关注点:波动的程度、波动的趋势、波动的原因、波动的不利影响、波动是可接受、是否要求采取波动控制的措施、采取什么样的波动控制措施等等。
2、为什么:从顾客的角度来说,他们希望所获得的产品或服务与他们的期望或要求之间差异越小越好。
也就是说,他们希望相对于其要求的目标值来说,波动越小越好。
质量特性实际值一旦偏离目标值就会对顾客造成损失;质量特性越远离目标值,对顾客造成的损失就越大,顾客的损失是与质量特性实际值与目标值之差的平方成正比。
3、传统控制方法:对过程输出质量特性按照合格/不合格进行检验,把不合格的产品挑出来,对它们进行分析和处理。
不再关心那些落在规范限或公差限内的合格产品,则出现产品特性波动大,产品的适配性差,在装配和调试过程中将要花费更多的时间和资源;甚者,还将引起产品性能、可靠性和使用寿命的降低。
4、波动分为:正常、异常两种波动。
1)正常波动:由随机因素(又称为普通因素)影响而引起的波动。
2)异常波动:由系统性因素(又称特殊因素)影响而引起的波动。
3)随机因素:那些随时随地影响过程的、微小的、在技术上很难根本消除和或消除其影响要花费很大的经济代价的、在过程中允许存在的波动影响因素。
特点:a)在过程中时刻存在着,对过程波动的影响力随时变化。
b)这类因素一般复杂繁多,要列举出所有的因素很困难。
c)所有随机因素的共同作用导致了过程的总波动。
d)很难通过对过程的控制来减小或消除随机因素的影响。