spc研究报告

SPC統計技術電腦應用培訓

淺談管理圖心得報告

通過這次百靈企業管理顧問有限公司主辦的,SPC統計技術電腦應用培訓,使我對SPC有了重新的認識,在市場經濟日趨激烈競爭的今天,品質的好與否是決定企業能否取勝的關鍵因素;作為一家企業要超過自己的競爭對手,利用SPC統計技術來控制生產狀況、分析制程能力、提高產品質量,不愧是企業走向成功的一條捷徑,籍此次培訓,我淺談一下對管理圖的見解、心得:

所謂SPC統計技術(統計方法)就是以概率論為理論基礎的應用數字的一個分支,是研究隨機現象中缺點的數學規律的一門數學學科。它包括統計推斷和統計控制兩個組成部份。

ISO 9000要求為客戶提供合格的產品,只有穩定而一貫的“過程”與“系統”,才能保証長期做出合格的產品,然而,如何檢核“過程”與“系統”仍然穩定呢？這就必須依賴SPC來發揮功能;在第一步就可能預防過程中的缺陷帶來的風險;以至掘出問題的根源,提出改善的途徑。

SPC興起的背景:1924年美國W.A.SHEWHART博士發明了管制圖,開啟了統計品管的新時代。

SPC導入的時機:如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響(如手工業),那麼,SPC就沒有太多發揮的空間,相反地,如果某一公司開始將經驗加以整理,而納入設備、制程或系統時;也就是說,該公司開始宣告“經驗挂帥時間”將要結束,那麼SPC的導入時機也就成熟了。

推行SPC的基本原則:

產品質量的統計觀點: A.產品質量有變異; B.變差具有統計規律;

對異常因素分類和控制;

穩定狀態是生產過程追求的目標; 預防為主;

推行SPC應遵循的理論基礎:

數理概率統計理論; 分布理論(6)

正態二項等分布; 參數估計、標準方差分析等。

SPC总结报告

第一篇：SPC总结报告

SPC技术总结报告 前言

20世纪80年代后期，随着元器件质量和可靠性水平提高到一个新的阶段，传 统的评价方法已经越来越不能满足当代高可靠元器件产品的质量水平评价，这就驱使人们寻找新的评价技术。SPC(统计过程控制)技术就是在此时产生的，它以CPK技术、SPC技术和PPM技术为基础，将传统的事后检测为主的评价方法更改成事前预防为主，监控生产线各道工序的运行状态，从而有效地保证生产的元器件具有较高的内在质量和可靠性。因此它的出现迅速得到了普及，得到国际上元器件生产厂家的广泛应用。

1998年我国颁布了“GJB 3014-97 电子元器件统计过程控制体系”军用标准以及“GJB 2823-97电子元器件产品出厂平均质量水平评定方法”军用标准。总装备部也从2005年开始选择部分试点单位实施SPC技术，我公司有幸作为2006年的试点单位之一参入其中。

我公司生产线总体上处于受控状态，但是由于混合集成电路制造过程中的影响因素繁多，参数漂移现象复杂，传统的参数测试和可靠性试验方法已经不能完全适应现代产品质量和可靠性评价的要求。为了保证高水平的生产线能够在过程稳定受控的条件下持续稳定地生产出质量好、可靠性高的产品，工艺能力评价（CPK）技术和统计过程控制（SPC）技术在我公司生产线上得到逐步应用。将统计分析方法应用于制造过程控制，将数据转换成过程状态的信息，作为评定、改进和优化过程的依据。从而实现过程控制和降低过程或其输出的波动，达到持续改进过程能力的目的，使质量管理从质量检验阶段进入到质量控制阶段，对产品质量进行主动的预防控制，它与事后的被动检验相比，可大量降低质量损失，提高产品的质量一致性。

2004年我公司购买了CPK软件，对金丝键合工序中的金丝键合强度实施了CPK工序能力指数控制技术，金丝键合强度工序能力指数CPK>1.33，达到了预期目标。工序能力指数(CPK)高代表生产线具备生产质量好、可靠性高的元器件所要求的工艺水平。但要生产出高质量水平的产品，不但要求生产线具有很高的工艺能力，而且要求在日常生产过程中生产线能够一直保持这种高水平的生产状态，为此要求采用统计过程控制技术。存在的技术问题

ｓｐｃ运用中应该注意的几个问题

首先，为什么要用SPC，SPC的作用是什么？重

视企业内部外部顾客，以顾客满意作为主要目标，

这些目标必须不断地在价值上得以改进，运用

SPC，能使我们致力于更有效的改进，同时，我们

组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效

的方法．

在我们的企业当中，很多都是不重视统计过程控

制的，或者只是把统计过程控制当做一个口号或者

一个用来通过各种认证用的手段，并没有真正的用

到现实生产当中，也没有起到真正的作用．于是就

产生了一个问题，如果仔细的审核所有的统计过

程，会发现存在很多的问题．

１、在作XBar-R图时，数据搜集不准确。数据

的搜集来自于现场，往往我们根据控制计划或者其

他文件的要求，到现场察看数据采集情况，会发现

现场的数据采集没有按照要求来进行。有些企业会

采用连续测量，100%测量的方式，同时也不做任

何的纪录，只要检验人员发现没有问题，也不需要

进行任何变动，一旦发现，则进行调整设备参数或

采取别的措施。而采用该方法是与SPC相违背的。

有些公司采用了100%检验不说，根据大体情况，

再进行编制控制图，专门用来应付审核或者提交客

户用，这样的SPC是没有作用的，同时还浪费更多

的人力物力。所以，希望我们运用统计技术的企

业，能够真正的将统计技术运用起来，而不仅仅是

流露与形式。

2、做控制图时部分或者全部的曲线类似。这也是数据经过编辑的一种可能。在SPC教材当中明显

指出几种应该注意的曲线形状（包括点的运动趋

势），这就要求绘制该图表的人员具有相当的水

平，即要避免出现教材中描述的情况，又要让数据

基本合理，便出现了连续几次数据统计采用相同或

类似的数据。也是数据失真的一种表现。要想区分

是否真实也很简单，比较几个不同的控制图，察看

其中的数据排列情况，如果作假，能够看出倪端。

3、控制图当中出现了连续9点上升，但是没有采

取措施的纪录。为了能够更好的把问题进行记录，

并控制预防，应该把问题从原因分析到解决到预防

形成一个闭环。出现同样问题的也包括类似于超出

SPC培训心得

在2021年年初，公司为提升全员品牌质量意识，提升质量管理水平，邀请了总部质量部老师对基地各部门人员进行SPC培训。以下是本人的培训心得：

首先老师对质量的历史，从检验质量阶段、统计质量阶段、全面质量阶段到现今的标准质量阶段进行了介绍。SPC：统计过程控制，利用统计的方法来监控制程状态，确保产品生产过程中，产品异常减少，品质提高，是对制程进行控制并且持续改进的工具。通过对收集的信息、数据的分析、维护、改进，按照PDCA的过程计划、实施、研究、措施的方式对产品的质量进行不断的改善，达到量产产品受控的目的。SPC在实践过程中需要充足的统计数据，数据类型可以分为：计量型数据（也称连续型数据）和计数性数据（离散型数据）。根据不同的数据类型采用不同控制图。

分析用控制图是根据样本数据计算出控制图的中心线和上下控制界限，画出控制图以便分析和判断过程是否处于稳定状态。控制用控制图是经过分析用控制图分析证实过程稳定并能满足质量要求，此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。

SPC过程中合理使用控制图最为重要，能有效的对生产过程进行持续的监控，有助于过程表现一致并可预测，是过程达到更高的质量、更低的单位成本、更高的有效能力。