SPC制程能力管控
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SPCSPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制利用统计的方法来监控制程的状态,确定生产过程在管制的状态下,以降低产品品质的变异SPC(质量管理与控制)统计工序控制即SPC(Statistical Process Control)。
它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制,从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
SPC能解决之问题1.经济性:有效的抽样管制,不用全数检验,不良率,得以控制成本。
使制程稳定,能掌握品质、成本与交期。
2.预警性:制程的异常趋势可即时对策,预防整批不良,以减少浪费。
3.分辨特殊原因:作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备:估计机器能力,可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估:制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」,并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素(条件)及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析,确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」,包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态(正常)。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准(甚至於规格或公差)。
分析用管制图主要用以分析下列二点:(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。
-控制图的作用:1.在质量诊断方面,可以用来度量过程的稳定性,即过程是否处于统计控制状态;2.在质量控制方面,可以用来确定什么时候需要对过程加以调整,而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态;3.在质量改进方面,可以用来确认某过程是否得到了改进。
应用步骤如下:1.选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等;2.选用合适的控制图种类;3.确定样本容量和抽样间隔;4.收集并记录至少20~25个样本的数据,或使用以前所记录的数据;5.计算各个样本的统计量,如样本平均值、样本极差、样本标准差等;6.计算各统计量的控制界限;7.画控制图并标出各样本的统计量;8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常(特殊)原因的状态;9.决定下一步的行动。
SPC统计制程管制能力分析什么是SPC?SPC(Statistical Process Control)是一个用来监测并控制制程质量的统计工具。
它旨在帮助企业实现持续的质量改进和高效生产。
SPC 通过实时数据收集和分析,可以帮助企业监测和控制制程,并及时发现制程中的变异和异常情况。
为什么需要进行制程管制能力分析?制程管制能力分析是判断一个制程是否稳定且可控的重要手段。
它通过对制程数据进行统计分析和评估,计算出制程的能力指标,以判断制程是否能够满足质量要求。
如果制程的管制能力较强,说明企业的产品质量稳定可靠。
反之,如果制程的管制能力较弱,说明企业的产品存在质量波动,需要进行相应的改进措施。
制程管制能力分析的方法1. 测量系统分析在进行制程管制能力分析之前,首先需要进行测量系统分析。
测量系统的准确度和稳定性对于制程数据的可靠性至关重要。
常用的测量系统分析方法有Gauge R&R(重复性与再现性)分析和测量系统误差分析。
2. 构建管制图在制程管制能力分析中最常用的方法之一就是构建管制图。
通过对数据进行实时收集和分析,可以帮助企业监测制程中的变异情况,并及时发现和处理制程中的异常情况。
常用的管制图包括均值-极差图(X-R图)、均值-标准差图(X-S 图)、过程能力图(Cp和Cpk)、移动平均图(MA图)等等。
这些管制图可以帮助企业实时监控制程,并及时采取控制措施,以保障产品质量和生产效率。
3. 管制能力指标计算通过制程数据的统计分析,可以计算出一些常用的管制能力指标,如过程均值、过程极差、过程标准差、过程能力指数(Cp)、过程性能指数(Cpk)等等。
这些指标可以帮助企业评估制程的能力和稳定性,并做出相应的改进措施。
4. 相关分析除了管制图和管制能力指标的计算外,还可以进行一些相关分析来帮助企业了解制程中的因果关系和高风险因素。
常见的相关分析方法包括回归分析、因果分析、五力分析等等。
SPC的好处和应用SPC统计制程管制能力分析在质量管理中具有广泛的应用。
SPC-统计制程控制一. 为何要使用SPC(1) 什么是SPCSPC(Statistical Process Control)统计制程控制,是企业提高品质管理水准的有效方法。
它利用数理统计原理,通过检测数据的收集和分析,可以达到“事前预防”的效果,从而有效控制生产过程,不断改进品质。
(2) 为何用SPCSPC能为您科学地区分生产过程中的正常变化与异常变化,及时地发现异常状况,以便采取措施消除异常,恢复制程的稳定,达到降低品质成本,提高产品品质的目的,它强调全过程的预防与管制,它会告诉您生产过程的变化状况,您是否应该对生产过程进行调整。
(3) SPC为您带来巨大效益作为全球制造业所信赖和采用的品质改进工具,SPC能帮助您最终达到6 Sigma 品质水平,即3.4ppm,SPC还将为您带来巨大效益:品质稳定可以带来客户更大的满意度,增加订单,减少变异可以大大降低不良品重工和停工的损失,节省大量时间和金钱,高品质可以大大提升企业的竞争优势。
(4) SPC效果提升◆满足客户在制程质量问题上的各种要求◆实时查看某部门、某客户、某产品的质量走势◆实时监控各生产工序的质量波动◆全面掌控全厂的质量状况◆生产制程良好、稳定◆建立让全厂质量问题能够在还未出现时, 就能预防和采取措施体系, 以向6σ方向迈进◆制定完整运作模式, 避免因人员因素而波动◆建立对SPC的正确观念◆达到各部门与质量方面的沟通改善二. 为何选择『品冠』SPC1. 适应大中小型及不同性质企业『品冠』SPC按使用方式分为单机版、网络版与授权版,按功能结构可分为简易版、标准版、专业版及自定义版本,同时适用于电子、塑料、五金、机械、化工等各种类型的行业,企业可根据实际情况自行选择;2. 多层应用权限综合管理『品冠』SPC不仅仅是工具,还是强大的管理平台,具有针对用户、工序、客户、产品类型等层阶式综合管理能力,使得集团化管理得心应手;3. 多种数据采集方式系统可以连接多种型号的生产设备及分析仪器,具有灵活的数据导入接口,自定义仪器数据接口,达到自动化数据导入及控制的目的;同时也可与其它系统或外部文件进行数据共享,如SAP等大型ERP系统,轻松实现企业内部各应用系统间的互补;4. 自主研发的图形生成及品质监控技术自主研发的图形生成技术,使图形分析更加专业,更能满足用户的需求,监控及生成图形的速度也有了明显的提高,能及时对生产过程产生的海量数据进行综合监控和分析;5. 自动实时全方位监控和报警『品冠』SPC具备多种监控平台,如计数值品质监控、单品质监控、多品质监控、计数值监控、机台监控、多窗口滚动监控等,使用者可以清楚地了解生产质量状况,系统自动进行异常侦测,一有异常发生,自动报警,并以各种形式通知相关部门,如E-mail、异常报告、声光报警等;6. 数据多点分布式采集集中管理系统包含人员手工输入、仪器自动采集、条形码扫描加载、外部数据导入等多种数据收集方式,可由基层生产操作人员收集质量抽检数据,品质管理部门直接调用绘制各种分析图形,质量监督部门及有关领导可以在网上查询状态和结果;7. 丰富的图形分析及统计功能提供一百多种分析图表及几十项品质指标,可以实现多数据、多图表、多角度的全方位分析,从不同层面查找问题,准确无误的发现生产过程存在的隐患,对症下药,及时采取行动,如有需要可以多种形式输出;8. 多因素分析决策与品质持续改进『品冠』SPC提供业界丰富的统计图表及多种统计参数,可根据客户的品质目标自动得出分析结论,给出建议措施,针对不受控特性协调相关部门采取改善行动,即OCAP(不受控应对计划),从而通过D-M-A-I-C 模式实理持续改善,达到六西格玛管理。
SPC过程能力控制SPC(Statistical Process Control)过程能力控制是一种用来评估和控制生产过程稳定性和一致性的统计方法。
它是质量管理领域一个重要的工具,可帮助企业监测生产过程并及时发现异常情况,以便采取相应的控制措施,确保产品符合规格要求并提供稳定可靠的质量。
SPC的核心思想是以统计学为基础,通过数据收集、分析和解释来判断生产过程是否稳定,并根据这些数据采取适当的控制措施。
它主要包括以下几个步骤:1.数据收集和整理:SPC需要收集产品质量数据,包括尺寸、重量、颜色等等。
这些数据需要按照一定的时间间隔进行收集,并以图表或表格的形式整理出来。
2.数据分析:收集到的数据需要经过统计分析,常用的方法包括平均值、标准差、直方图、散点图等。
通过分析数据,我们可以了解产品质量的分布情况,是否存在异常情况等。
3.控制限制计算:SPC通过计算控制限制来判断生产过程的稳定性。
控制限制是利用统计学理论计算出来的,有助于判断数据是否超出了正常变异范围。
4. 控制图绘制:控制图是SPC最常用的工具之一,它能直观地展示数据的变化趋势。
常用的控制图有X-bar图、R图、S图等。
控制图上会标出中心线、上下控制限以及警戒线,当数据点超出控制限时,表示生产过程出现异常情况,需要进行调整和改进。
5. 过程能力评估:SPC还可以评估生产过程的能力,即判断产品是否在规格要求范围内。
常用的评估指标包括Cp、Cpk等,它们可以帮助企业了解生产过程是否稳定,并且能否满足客户需求。
SPC的优势在于能够及时发现生产过程中的异常情况,并帮助企业采取相应的控制措施。
它可以减少废品和报废品的产生,提高生产效率和产品质量稳定性。
同时,SPC还可以提高员工参与质量控制的意识,增强企业的竞争力。
然而,要实施SPC过程能力控制也存在一些挑战和难点。
首先,数据的收集和整理需要耗费时间和人力成本,因此企业需要建立一套良好的数据收集和分析机制,并培养相关员工的能力。
什么叫SPC?SPC是英文 Statistical Process Control的縮寫﹐意為統計制程管制。
推行SPC的目的是什么﹖推行SPC的目的是﹕通過制程改善﹐將制程提升至最佳﹑穩定的狀態﹐在此前提下﹐按照一定的規律隨機地收集一組數據﹔根據穩定制程定義之具體管制圖﹐作出管制圖﹔以后再將收集之樣本數據描於管制圖上﹐所描點的走向反應了制程穩定或偏移的情況﹐以便及時地控制制程。
SPC能解決的制程問題﹕●經濟性﹕有效的抽樣管制﹐不用全檢﹐預估不良率﹐得以控制成本。
使制程穩定﹐生產可以預測﹐從而能夠掌握品質﹑成本﹑交期。
●預警性/時效性﹕制程的異常趨勢可即時對策﹐預防整批不良﹐以減少浪費。
●分辨共同原因與特殊原因﹕作為局部問題對策或管理階層的系統改進之參考。
●善用機器設備﹕估計機器能力﹐可妥善安排適當機器生產適當零件。
Page 1 of 30改善的評估﹕制程能力可作為改善前后比較之簡單指標﹐作為制程檢討的共同語言。
品質變異﹕共同原因及特殊原因共同原因﹕制程中的變異因素是在統計的管制狀態下﹐其產品之特性有共同的分配Page 2 of 30特殊原因﹕制程中變異因素不在統計的管制狀態下﹐其產品之特性沒有固定的分配管制圖的原理﹕(由于我們將用到P 管制圖﹐這里就以P 管制圖為例說明) 假定我們現在的制程處於穩定狀態﹐當我們多次抽樣采集其不良率時﹐其不良根據不良率數據計算其標准差﹐當不良率數分配在正負三倍標准差范圍內時﹐我們認為制程較為理想﹐于是將上圖順時針轉90度後﹐則成下面的形狀: —上管制限不良率分配次數不良率准差准差准差准差准差准差LCL—下管制限當不良率高或低於管制界限時﹐我們都認為制程出現了異常統計制程管制之系統架構及流程統計制程管制之系統流程X-R 管制圖X-S 管制圖X-Rm 管制圖散布圖yesQC七手法之特性要因圖Page 6 of 30Page 7 of 30集中相關人員﹐采用腦力激蕩法﹐從4M1E 眷手﹐將可能的問題全部羅立出來﹐圈畫出重點原因﹐制定改善對策﹐並確定對策擔當者及改善日期。