初始过程能力研究报告SPC模版

初始过程能力研究计划
一、为保证产品品质,确保制程能力足够，特制定本计划。

二、重要管制特性及采用的SPC控制图：
控制图可选Xbar—R图、Xbar-S图、X-MR图、中位数图、P图、U图、EWMA、Z—MR、预控图等，过程能力可选用Ppk、Cpk、Pp、Cp、Pbar、DPMO等.
三、控制线确定：
1。

计量型：
对于计量型特性，试生产时选取25组数据，计算CpK值，若CpK≥1.67则认为当前生产制程能力足够，满足生产能力需求；如果Cpk〈1。

67则要组织相关人员分析原因，制定出相应解决方案.实际量产后，首先在初始生产时，采用相关SPC控制图，做初始
能力研究，在生产制程稳定状态下，选定一控制线,若此时Cpk≥1。

33，则定为当前控制线，并在月末对所有输入数据做月度评审，以期达到持续改善的目的,若CpK<1.33或出现超出控制线点,则针对不良项目分析原因采取相应对策，改善提高过程能力，直到CpK≥1.33为止.
2。

计数型:
量产时取25组数据分析，制定当前控制线，并且每月由QA工程师进行月度评审，重新制定控制线，力争做到持续改善。

四、针对以上12种特性进行SPC控制，若有超标则由相关人员分析原因,并给出改善方案，直到CpK正常;针对CpK连续三点超标项
目作停线处理。

丁展鹏老师课程具世界500强企业多年工作经验的生产及品质管理实战型专家过程能力研究及SPC—提高篇【课程背景】TS16949中的管理工具：APQP/CP产品品质先行计划和控制计划、PPAP生产件批准程序、FMEA 潜在的故障模式和影响分析、MSA测量系统分析、SPC统计过程控制、过程能力研究、抽样方案等不仅适应于汽车行业，现在在各个行业都得到了广泛的运用，为企业的发展注入了新的动力。

产品质量的统计观点认为，过程的质量在各种因素的制约下，呈现波动性，但过程质量的波动并非漫无边际，在一定的范围内，过程质量的波动呈现统计规律性。

SPC统计过程控制就是根据过程质量的统计规律性这一原则，利用统计技术对各个阶段进行监控，从而达到保证产品质量的目的。

过程能力是过程在受控状态下的实际加工能力。

研究过程能力能够了解过程能力能否满足质量要求，为经济合理的过程设计、质量检验方式提供依据。

分析过程能力的变化情况，还可以对过程能力较差的过程实行重点管理，对过高的过程能力进行削减，以使过程的成本保持在合理的水平。

而合理的抽样方案的制订既可以保证品质，又可以为你节省检验人员、缩短检验时间、节约检验成本，在正确的时间，正确的地点提供给客户正确的产品。

品质管理提高篇为你提供稳定过程控制能力控制方法，为你的生产顺利进行保驾护航，为你迎来忠诚的客户，从而使你在你的业界独占鳌头！【培训收益】：通过学习本课程，您将能够：1）掌握过程能力的分析及控制方法，安定生产。

2）了解五大质量管理工具。

3）学会用控制图管理生产过程，保证生产有序进行。

4）掌握一次抽样方案的制订方法，了解中外各中抽样方案的优缺点；制订合理的抽样方案，节省成本。

5）掌握统计学在质量管理中的运用，为你的工程能力分析及提高提供保障，超过竞争对手，迎来广泛客户。

【课程结构及特色】最前沿的理论讲解加500强企业大量管理案例分析，实战性强。

真正做到学以致用。

【培训对象】:企业质量及生产管理人员【培训时间】：2天1.序言1）现场质量管理应具备的管理意识①顾客第一的思想②基于三现主义的现场管理③遵循PDCA解决现场问题的流程④解决现场问题的优先顺序⑤现场问题的预防及处理⑥重视过程解决现场问题的思想⑦现场质量管理偏差的控制：异常原因与偶然原因引起的偏差分析2）数据分析：①语言数据②数值数据：计数值、计量值的区别与分析2.五大管理工具1）五大管理工具和TS16949APQP/PPAP/FMEA/SPC/MSA2）FMEA失效模式及影响分析①质量的二元特性分析②ＤＦＭＥＡ和ＰＦＭＥＡ③失效模式分析④FMEA经典案例3..统计手法基础1）QC七大手法介绍2）直方图运用讲解①直方图的定义及作图方法及在品质管理中的作用（紧跟日本JIS标准，提供最新作图方法）②阅读分析直方图③数据的分布状态④统计学入门：正态分布介绍●从直方图到正态分布●卡平方的检验及F检验●平均值、极差、中值、标准偏差的求解方法及在质量控制中的作用●正态分布标准化●正态分布中工程不良率的确定与分析●3 与休哈特控制图分析4.过程能力研究1）过程的定义2）过程的特点3）过程的波动分析及其对质量控制的影响①偶然原因引起的波动及其应对方法②异常原因引起的波动及其应对方法4）短期过程能力研究①定义（CP/Cpk）②标准偏差的估计③过程能力的计算●规格中心和正态分布中心重合时（双规格）●规格中心和正态分布中心不重合，发生偏移时（双规格）●单规格状况下的工程能力研究④过程能力研究的步骤5）过程能力的判断与处置①判断标准②处置对策：根据现状准确处置●提高客户要求，打败竞争对手法●简化检验步骤，削减成本法●维持现状，抓住关键法●加强检验，不断改进法●全数检验法●停止加工，全面改善法6）影响过程能力的因素分析及控制措施①影响因素的分析步骤②影响因素的5M1E分析法及处置措施7）提高过程能力指数的方法①调整分布中心，减少偏移量②提高过程能力，减少分散程度（即减小标准偏差）③修订公差范围8）工厂中过程能力研究作业指导书案例5.统计过程控制SPC1）SPC 定义2）控制图的原理（休哈特控制图）3）工程中常犯的两种错误及检出力4）控制图的种类及各种控制图的优缺点5）控制图的用途6） 控制图①控制图的做图方法②控制图的判断准则：过程异常的8种模式③各判断模式的分析及对策7）控制图案例分析8）群的划分条件6.抽样检查1）什么是检查2）品质检查的目的3）检查的方法分类及使用范围①全检②抽检③免检4）桑戴克曲线5）批次合格率的计算6）AOQ 平均出货检查品质等级在抽样检查中的运用7）OC 曲线及其在消费者风险和生产者风险中的运用8）GB/T2828和美国国家标准（日本等同采用）的异同点9）日资企业通用抽样方案制订方法（单次抽样）①基本术语：AQL 、样本、母群体、Ac 、Re 、L R 、不合格的分类②基本的单次抽样方案制订批量大小的确定R X<批的组成注意事项<稳定批<流动批<批量大小的确定●AQL等级确定<26档AQL值的选用规则〈AQL值选择时应考虑的因素●检查水平的等级确定<一般检查水平<特殊检查水平<检查水平的选择原则●检查松紧度的确定<正常检查<加严检查<减量检查●根据各抽样表进行抽样方案的演练10）案例分析：新产品投产后何时由全检调整为抽检。

SPC（统计过程控制）模板
SPC（统计过程控制）模板是用于监控和控制过程稳定性的工具。

SPC模板通常包括一系列图表和计算方法，可以帮助分析人员确定过程是否处于控制状态，以及如果不在控制状态，如何对其进行调整。

通常使用的SPC模板包括以下几种常见图表：
1. 控制图：控制图是SPC的核心工具之一，用于追踪过程的变化。

常见的控制图包括X-Bar图、R图和S图，用于监控过程的平均值和变异性。

2. 范围图：范围图用于监控过程的变异性。

范围图通常与X-Bar 图或S图配合使用，可以帮助识别过程中的特殊因素或异常变动。

3. 累积和图：累积和图用于检测过程中的漂移或累积误差。

该
图表显示过程的累积和，可以帮助识别潜在的问题。

4. 直方图：直方图用于分析过程的分布情况。

通过将数据分组
并绘制直方图，可以了解过程的分布形状和偏度。

除了图表外，SPC模板还可以包括以下计算方法：
1. 操作界限：操作界限是用于确定过程是否处于控制状态的参
考线。

通过计算过程的平均值、标准偏差和规格限制，可以确定上限
和下限。

2. 过程能力指数：过程能力指数是用于评估过程的稳定性和能
力的指标。

常见的过程能力指数包括Cp、Cpk、Pp和Ppk，用于确定过程是否符合规格要求。

SPC模板可以根据具体的需求进行自定义和调整，以满足不同过
程的监控和控制要求。

一旦SPC模板建立起来，就可以通过定期收集
和分析过程数据，及时发现和解决潜在问题，提高过程质量和稳定性。

研发过程能力分析报告历史版本目录1目的 (1)2研发管理的质量和过程目标 (1)2.1商业目标 (1)2.2质量与过程性能目标 (1)3研发过程概述 (2)3.1生命周期模型 (2)3.2与总生产率相关的主要过程 (3)3.3与上线运行发现缺陷密度相关的主要过程 (3)3.4与进度偏差率相关的主要过程........................................................ 错误!未定义书签。

4抽样. (4)5过程能力分析方法 (4)6过程能力报告 (5)6.1总生产率的过程能力分析 (5)6.2上线运行发现缺陷密度的过程能力分析 (7)6.3进度偏差率的过程能力分析 ........................................................... 错误!未定义书签。

1 目的本次分析的目的是根据公司最新发布的商业目标以及研发管理的质量与过程性能目标，抽取历史项目数据进行分析，以便于清楚的了解本公司整个研发管理过程，确定本公司的研发过程是否具备足够的能力，并寻求进一步的改进机会，引入高级别的方法、技术等，提升整体的研发过程性能。

2 研发管理的质量和过程目标2.1 商业目标在2020年底的年终总结会上，公司高层以及EPG成员等已经对2020年上半年度研发业务的三大商业目标进行了明确：➢总生产率提升7%➢上线运行发现缺陷密度降低3%➢进度偏差率保持不变基于以上三大商业目标，进一步明确优先级最高的商业目标是降低上线运行发现缺陷密度。

2.2 质量与过程性能目标1) 本公司已经在2020年底基于历史项目数据对总生产率、上线运行发现缺陷密度、进度偏差率进行基线化，并进行目标分解：总生产率N（0.70，0.062）●需求开发生产率N（6.825，0.722）●需求评审生产率N（111.4，16.502）●设计生产率N（68.88，14.222）●设计评审生产率N（68.13，13.882）●编码生产率N（2.21，0.372）●代码评审生产率N（67.36，7.142）●集成测试生产率N（10.63，0.142）●系统测试生产率N（4.53，0.592）系统测试生产率相关，这3个子过程对生产率影响最大。