统计过程控制简介
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统计过程控制(SPC)统计过程控制(Statistical Process Control,缩写为SPC)是由美国休哈特博士于上世20年代提出的,自第二次世界大战后,SPC已逐渐成为西方工业国家进行在线质量控制的基本方法。
根据SPC理论,产品质量特性的波动是出现质量问题的根源,质量波动具有统计规律性,通过控制图可以发现异常,通过过程控制与诊断理论(SPCD)可以找出异常的原因并予以排除。
常用的休哈特控制图有均值-极差(x-R)控制图,均值-标准差(x-S)控制图,中位数-极差(x-R)控制图,单值-移动极差(x-Rs)控制图,不合格品率(P)控制图,不合格品数(Pn)控制图,缺陷数(C)控制图,单位缺陷数(u)控制图等。
SPC方法是保持生产线稳定,减少质量波动的有力工具。
近年来,SPC方法获得进一步发展,例如波音公司为了贯彻健壮设计思想,推出了一套新的供应商质量保证规范Dl 9000,主要的变化是要求建立先进的质量体系(Advanced Quality System,缩写为AQS)。
AQS体系将田口的质量损失的概念纳入到生产制造阶段的质量管理之中,提出了一整套与健壮设计相适应的生产制造质量控制要求。
AQS体系首先要求确定生产制造阶段产品的关键特性,对这些关键特性及其所涉及的零部件,要求开展工艺健壮设计,以便确定健壮的工艺。
在生产制造中要建立对关键特性的监控措施,除了应用SPC的常规控制图外,AQS给出了三种小批量控制图即单值移动极差控制图、目标控制图和比例控制图,两种改进的控制图即移动平均控制图和几何移动平均控制图,另外还有提高控制图监控灵敏度的一些措施。
根据监控情况和实际需要,改进工艺参数或改进工艺设计,纠正引起质量波动的任何人机料法环的因素,从而实现质量的连续改进。
SPC统计过程控制SPC(Statistical Process Control,统计过程控制)是一种基于统计原理和数据分析方法的质量管理工具,用于监控和控制生产过程中的变异性,以确保产品或服务的质量。
SPC是由质量概念的先驱沃尔特·A·谢温(Walter A. Shewhart)在20世纪20年代初首次引入的。
它的目的是通过使用统计技术来分析生产过程中的数据,从而减少产品或服务的变异性,提高整体质量水平。
SPC的基本原理是通过统计分析来了解生产过程中的变异性,以便及时采取措施来纠正和调整生产过程。
它主要包括以下步骤:1.确定控制指标:选择适当的指标来监控生产过程的变异性。
常用的指标包括尺寸、重量、硬度等。
2.收集数据:根据预定的采样计划和频率,定期收集生产过程中的数据。
数据可以通过各种手段收集,如直接测量、抽样检验等。
3.绘制控制图:使用统计方法将收集到的数据绘制成控制图。
控制图是一种图表,它显示了一个或多个过程指标的变化情况,以及上下限范围。
通过观察控制图,人们可以判断生产过程是否处于控制状态,是否存在异常情况。
4.分析控制图:根据控制图上的变化趋势和模式,进行统计分析,以确定生产过程的绩效。
常用的统计分析方法包括均值、标准差、极差等。
5.制定改进措施:根据分析的结果,确定需要改进的方面,并制定相应的措施。
改进措施可以包括修改生产过程参数、调整设备、培训员工等。
6.监控和调整:持续监控生产过程,并根据需要进行调整,以确保控制图保持在预定的限制范围内。
SPC的优势在于它能够提供实时和持续的监控生产过程的能力。
通过采集数据和绘制控制图,生产者可以及时发现生产过程中的变异,并采取措施进行纠正。
这样可以防止不良品的产生,并提高产品或服务的一致性和质量。
此外,SPC还具有以下几点优势:1.提高生产效率:通过控制和减少生产过程中的变异性,SPC可以提高生产效率。
它能够帮助生产者发现并消除生产过程中的浪费和不必要的变动,从而提高生产效率和资源利用率。
统计过程控制统计过程控制(SPC)是一种基于数据分析的质量管理方法,旨在通过对过程的监测与控制,实现生产过程中的连续改进。
这种方法可以帮助提高产品质量,降低生产成本,提高客户满意度。
以下是SPC的简介、使用方法、益处以及实现过程中可能存在的问题。
简介SPC的理念是“控制过程而不是修理产品”,它的核心是把质量管理的重点从检查和纠正缺陷转移到控制过程。
SPC主要应用于制造业,但也适用于服务业和医疗行业等其他领域。
通过数据收集、分析和监控,SPC可以帮助企业了解其生产过程并制定相应的改进计划,从而实现生产效率和产品质量的提高。
使用方法SPC主要包括数据的收集和分析两个阶段。
数据的收集通常是由受训人员通过抽样等方式获取,然后数据会被汇总到一个控制图表中。
控制图表是SPC最基本的工具,它可以反映生产过程中数据的变化情况,通过样本数据的变化来判断是否存在特殊因素,以及是否需要采取相应的措施来防止这些因素的再次出现。
在数据分析阶段,SPC通常使用各种统计方法来分析数据的规律性和变动性,从而确定过程的性能是否符合要求。
如果发现过程出现特殊的变化,就需要针对这些问题采取相应的措施。
然后,通过监控过程的稳定性和性能,来确保所采取的措施有效。
益处SPC的主要益处是提高质量和降低成本。
由于SPC持续地跟踪和分析数据,可以及时发现问题,并采取相应的措施。
这减少了产品缺陷率和因此而导致的重新工作或返工数量。
此外,SPC还可以提高生产效率,因为它可以减少生产中的浪费和停机时间,并优化制造工艺。
此外,SPC还可以增加生产过程的可持续性,使过程更加稳定,从而提高客户满意度。
实现过程中可能存在的问题尽管SPC被广泛运用于生产领域,但在实施过程中仍然存在一些问题。
例如,如果质量数据不正确或不完整,则无法有效地检测和纠正问题。
确保收集到正确和完整的数据非常重要。
另一个问题是寻找和培养高素质的SPC人才。
虽然有许多SPC工具和软件可以帮助质量控制人员更好地应用SPC,但必须确保员工已经得到了适当的培训,以确保他们理解SPC的基本概念和运用方法。
1、统计过程控制(SPC)包含两方面:①利用控制图分析过程的稳定性;②计算过程能力指数,对过程质量进行评价。
主要工具就是控制图。
2、SPC发源于美国。
休哈特《加工产品质量的经济控制》标志着过程控制的开始。
3、统计过程诊断(SPD)是20世纪80年代发展起来的。
4、世界上第一张控制图是美国休哈特在1924年提出来的不合格率(p)控制图5、小概率事件原理:小概率事件在一次实验中几乎不可能发生,若发生判断为异常。
6、控制图是用于监控过程质量是否处于统计控制过程的图7、常规控制图包括中心线、控制限、描点序列。
控制限的作用就是区分偶然波动与异常波动。
8、偶因是过程固有的,始终存在的,对质量的影响微小,但难以除去。
异因不是过程国有的,有时存在,有时不存在,对质量影响打,但不难除去。
9、过程处于统计状态控制时,只有偶因,而无异因产生的变异;点子落在控制限外的概率很小。
10、为控制产品不合格数,可选用的控制图有p图和np图11、为控制产品有瑕疵数,可选用的控制图有c图和u图12、根据5M1E内容,当人、机、料、法、测、环任何一个变动时,控制限需重新制定。
一、常规控制图的分类及应用场合:计数值控制图包括计件值和计点值控制图二、图(国标规定先作R图)计算步骤:1、取预备数据①取20~25个子组②子组大小一般为4或5,过程稳定性好的话,子组间隔可以扩大。
③同一子组的数据必须在同样的生产条件下取得,故要求在短间隔内来取。
2、计算各个子组的平均是和极差3、计算样本总均值与平均样本极差4、计算图控制限、5、将子组中的预备数据()在R图中打点,判稳。
若稳进行步骤6;若不稳,除去可查明原因后转入步骤3,即重新计算与6、将子组中的预备数据()在图中打点,判稳。
若稳进行步骤;若不稳,除去可查明原因后转入步骤3,即重新计算与7、计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求若过程能力指数满足技术要求,则转入步骤8;若过程能力指数不满足技术要求,则需调整过程直至满足技术要求为止;8、延长的控制线,作控制用控制图,进行日常管理。
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。