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。
统计过程控制1、统计过程控制的基本知识1.1统计过程控制的基本概念统计过程控制(Stastistical Process Control简称SPC)是为了贯彻预防原则,应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控,建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平,从而保证产品与服务符合规定要求的一种技术。
SPC中的主要工具是控制图。
因此,要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解,否则就不可能通过SPC取得真正的实效。
对于来自现场的助理质量工程师而言,主要要求他们当好质量工程师的助手:(1)在现场能够较熟练地建立控制图;(2)在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断;(3)能够针对出现的问题提出初步的解决措施。
大量实践证明,为了达到上述目的,单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的,主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念,懂得各项操作的作用及其物理意义,并伴随以必要的练习与实践方能奏效。
1.2统计过程控制的作用(1)要想搞好质量管理首先应该明确下列两点:①贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。
②质量管理学科有一个十分重要的特点,即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。
这体现了质量管理学科的科学性。
为了保证预防原则的实现,20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组,一为过程控制组,学术领导人为休哈特;另一为产品控制组,学术领导人为道奇。
其后,休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。
道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。
这两个研究组的研究成果影响深远,在他们之后,虽然有数以千记的论文出现,但至今仍未能脱其左右。
休哈特与道奇是统计质量控制(SQC)奠基人。
1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。
(2)“21世纪是质量的世纪”。
美国著名质量管理专家朱兰早在1994年的美国质量管理年会上即提出此论断,若干年来得到越来越多的人的认同。
SPC(Statistical Process Control)统计过程控制一、统计过程控制的基本概念⒈ 统计的概念统计( Statistical ,简称 S ):有目的地收集数据、整理数据、并使用相应的方法制图,列表与分析数据 的过程。
⒉ 过程 (Process ,简称 P ) :在 ISO9000:2000 版中,过程的定义是一组将输入转化为输出的相互关联和相互作用的活动。
⒊ 控制( Control ,简称 C ): 所谓控制就是通过对图表与数据的分析研究,对过程的异常采取相应的措施进行监控的一种持续改进 的活动。
⒋ 统计过程控制( SPC )的涵义:统计过程控制( Statistical Process Control ,简称 SPC )是为了贯彻预防原则,应用统计技术对过程中的 各个阶段进行评估与监察,建立并保持过程处于可接受的并稳定的水平,从而保证产品和服务符合 规定的要求的一种技术。
统计技术涉及数理统计的许多分支,但 SPC 中的主要工具是控制图。
因此,要想推行 SPC 必须 对控制图有一定深入的了解,否则就不可能通过 SPC 取得真正的实效。
⒌ SPC 的特点:① 强调全员参与,而不是只依靠少数质量管理人员; ② 强调应用统计方法来保证预防原则的实现;③ SPC 不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题, SPC 强调从整个过程、整个体系出发来解决 问题。
SPC 的重点就在于 P (Process ,过程)。
⒍ SPC 的常用工具:① Cpk :工程能力指数 ② QC 旧七大手法 ③ 管制图、控制图的形成原理 将通常的正态分布图转个方向, 使自变量增加的方向垂直向上, 将μ、μ+3σ和μ-3σ 分别标为 CL 、 UCL 、和 LCL ,这样就得到了一张控制图。
三、控制图在贯彻预防原则中的作用按下述情形分别讨论 :情形 1:应用控制图对生产过程进行监控,如出现图中的点子上升趋势,显然过程有问题,故异因刚 一露头,即可发现,于是可及时采取措施加以消除,这当然是预防。
统计过程控制 (SPC)
使用统计学方法分析过程,以便对其进行监视、控制和改进。
目标是造就稳定、一致的过程,从而产生尽可能少的缺陷。
Minitab 提供若干 SPC 工具,包括:
·控制图–跟踪一段时间内的统计量,以检测是否存在特殊原因变异。
·能力分析–确定过程是否有能力;即满足规格限制并产生“良好”部件
SPC 的中心思想是控制变异,从而避免产品缺陷。
在任何过程中都有两种变异:常见原因和特殊原因。
常见原因指导致任何过程中产生合乎规律的变异的原因。
特殊原因是指通常(或有意)不是过程的一部分的异常事件。
尽管任何过程中都会自然发生一定程度的常见原因变异,但确定并尝试消除变异的特殊原因非常重要。
例如,您为一家生产球轴承的公司工作,且要减少缺陷数。
通过使用如 pareto 控制图和因果图等质量工具,您确定了球轴承粗糙程度具有最高缺陷率。
在开始寻找改进过程的方法之前,必须确定过程是否稳定;也就是说,是否只有常见原因变异。
每小时检验五个样本,共进行两天,然后生成 xbar 控制图。
有两个点在控制限之外。
您需要找出发生这种情况的原因,并消除此变异的原因。
完成之后,就可以继续使用统计过程控制工具改进过程,然后在做出改进后监视过程。
统计过程控制统计过程控制(SPC,Statistical Process Control)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价,根据反馈信息及时发现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。
统计过程控制认为,当过程仅受随机因素影响时,过程处于统计控制状态(简称受控状态)。
此时,过程特性一般服从稳定的随机分布。
而当过程中存在系统因素的影响时,过程处于统计失控状态(简称失控状态)。
由于过程波动具有统计规律性,失控时,过程分布将发生改变。
统计过程控制可以分为三个步骤:1. 模型建立阶段,这个阶段是在没有因素影响的情况之下抽取数据,分析数据进行统计,从而在此基础上建立模型。
2. 模型评估阶段,对所建立的模型进行系统分析评估,在比较的过程中来判断是否存在故障。
3. 如果在评估阶段出现故障,就要分析产生故障的原因,找到故障发生的来源,及时采取措施予以解决,从而确保产品的质量。
实施SPC的过程一般分为两大步骤:首先用SPC工具对过程进行分析,如绘制分析用控制图等;根据分析结果采取必要措施,如消除过程中的系统性因素或减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。
第二步则是用控制图对过程进行监控。
统计过程控制在发展过程中滋生出两种不同的方法,分别是统计质量控制和统计性能监控。
统计质量控制重点在于控制生产过程中的质量,确保产品符合规定的质量标准。
而统计性能监控则更侧重于监控过程的性能,以及时发现并预防可能出现的问题。
总的来说,统计过程控制是一种有效的质量管理工具,它可以帮助企业及时发现并解决生产过程中的质量问题,提高产品质量和生产效率,从而提升企业的竞争力。