SPC培訓(xùn)教材(共136頁).ppt

1、SPC 培訓(xùn)教材主講：朱愛軍系列教材1-22 為什么使用SPC 什么是SPC 怎么用SPC SPC使用誤區(qū)和挑戰(zhàn)Target3這是一個真實的故事-2009年4月Celebration time晚會時間4這是一個真實的故事- Jul.2009Manager wants take back the award經(jīng)理想收回獎勵5這是一個真實的故事- Nov.2009No more nice Guy不再溫和的管理6這是一個真實的故事- Jun.2010Manager concludes： Tough Love Makes Things Happen”經(jīng)理斷定：粗暴的愛產(chǎn)生奇跡！7控制圖講述了一個不同故事

2、-為什么？把數(shù)據(jù)放在控制圖中8品質(zhì)管理的基本原則PROCESSOUTPUTINPUT不接受不良不制造不良不流出不良9Y=f(X)OUTPUT=YINPUT=XPROCESS PARAMETER=XY是因變數(shù)X是自變數(shù)Y只能靠檢查，不好的淘汰。X才是我們所能控制的，使得Y符合我們的需求。10Y=f(x1,x2,.)Y可視為顧客所要求的產(chǎn)品特性。但是如果在y進行相應(yīng)的統(tǒng)計控制，其實產(chǎn)品已經(jīng)制造出來，只是相當(dāng)于檢驗產(chǎn)品做得好不好，時效已晚。所以要去探究那些因素會影響y，進而事先控制x，如此才能起到在生產(chǎn)時就控制的效果，而不是等到產(chǎn)品做出來再做檢驗。11SPC&SQCPROCESS原料測量結(jié)果

3、針對產(chǎn)品所做的是在做SQC針對過程的重要控制參數(shù)所做的才是SPC針對原料所做的控制也可屬SPC12SPC用在那里？PROCESSOUTPUTINPUT消極的地方只能防堵積極的地方可防止不良積極的地方可防止不良13SPC想法藉由以往的數(shù)據(jù)了解正常的變異范圍設(shè)定成控制界限繪點判定是否超出界限糾正異常持續(xù)改進，縮小控制界限14SPC目的了解CTQ，定義Y了解影響CTQ的因子，Y=f(x1,x2.)做解析用控制圖，了解正常變異范圍制程穩(wěn)定，控制界限延用現(xiàn)場繪圖、點圖、判圖、糾異持續(xù)改進、縮小變異15SPC原理收集數(shù)據(jù)一開始要多收集數(shù)據(jù)以了解制程狀況解析數(shù)據(jù)了解其正常波動的范圍控制用圖形運用控制限來判定

4、制程是否異常1616正確應(yīng)用SPC的7項重要概念(一) SPC重要概念1 ：把客戶需求轉(zhuǎn)換成質(zhì)量特性為應(yīng)用把客戶需求轉(zhuǎn)換成質(zhì)量特性為應(yīng)用SPCSPC的第一要務(wù)的第一要務(wù) .1717(二) SPC重要概念2：應(yīng)把焦點集中在如何利用控制制程參數(shù)，應(yīng)把焦點集中在如何利用控制制程參數(shù)，以使制程維持在穩(wěn)定狀態(tài)，并且使其具備以使制程維持在穩(wěn)定狀態(tài)，并且使其具備足夠符合質(zhì)量規(guī)格之能力足夠符合質(zhì)量規(guī)格之能力 1818(三) SPC重要概念3：應(yīng)利用適當(dāng)之管制圖，以判斷制程是否持續(xù)維持在穩(wěn)應(yīng)利用適當(dāng)之管制圖，以判斷制程是否持續(xù)維持在穩(wěn)定狀態(tài)定狀態(tài) (四) SPC重要概念4：不可忽視量測系統(tǒng)之重要性不可忽視量測系

5、統(tǒng)之重要性(五) SPC重要概念5：制程不穩(wěn)定的三大可能原因制程不穩(wěn)定的三大可能原因1. 1. 未適當(dāng)層別未適當(dāng)層別2. 2. 迷信反饋控制迷信反饋控制 ( (即過度調(diào)整即過度調(diào)整) )3. 3. 原物料不穩(wěn)定原物料不穩(wěn)定1919(六) SPC重要概念6：光有穩(wěn)定的制程是不夠的光有穩(wěn)定的制程是不夠的 ，你的制程必須還，你的制程必須還要具備足夠符合質(zhì)量規(guī)格之能力要具備足夠符合質(zhì)量規(guī)格之能力 (七) SPC重要概念7：你可能會遇到的兩種問題：由管制圖中判讀出你可能會遇到的兩種問題：由管制圖中判讀出有偶發(fā)性的異?，F(xiàn)象發(fā)生及制程能力不足，解決有偶發(fā)性的異?，F(xiàn)象發(fā)生及制程能力不足，解決這兩種問題的方法完

6、全不同這兩種問題的方法完全不同20控制圖種類(以數(shù)據(jù)來分)計量值控制圖平均值與全距控制圖平均值與標準差控制圖中位值與全距控制圖個別值與移動全距控制圖計數(shù)值控制圖不良率控制圖不良數(shù)控制圖缺點數(shù)控制圖單位缺點控制圖21“n”=1025控制圖的選定資料性質(zhì)不良數(shù)或缺陷數(shù)單位大小是否一定“n”是否一定樣本大小n2Cl的性質(zhì)“n”是否較大“u”圖“c”圖“np”圖“p”圖X-Rm圖X-R圖X-R圖X-s圖計數(shù)值計量值“n”=1n2中位數(shù)平均值“n”=25缺陷數(shù)不良數(shù)不一定一定一定不一定控制圖的選擇22CASE STUDY質(zhì)量特性樣本數(shù)選用什么圖長度5重量10乙醇比重1電燈亮不亮100每一百平方米的臟點1

7、00平方米23控制圖所用的統(tǒng)計原理計量型Xbar-RXbar-sX中位數(shù)-RX-Rm正態(tài)分布計數(shù)型Pnp二項分布計數(shù)型Cu卜氏分布24搜集數(shù)據(jù)繪解析用控制圖是否穩(wěn)定繪直方圖是否滿足規(guī)格控制用控制圖尋找異常原因檢討機械、設(shè)備提升制程能力控制圖的繪制流程25控制圖種類(依用途來分)解析用控制圖決定方針用制程解析用制程能力研究用制程管制準備用解析用穩(wěn)定控制用 管制用控制圖追查不正常原因迅速消除此項原因并且研究采取防止此項原因重復(fù)發(fā)生之措施2668.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正態(tài)分布概率27中央極限定理),(2N24 )4,( , 4,2xmeanitNthennwhen3

8、9 )9,( , 9,2xmeanitNthennwhen28為何樣本數(shù)不同時控制限不同主要原因就是因為中央極限定理，自中央極限定理來看，樣本愈多時，其控制限愈狹窄。示意圖如下：29xxxx3 3xxx33中心線上控制限UCL下控制限LCL個別值的正態(tài)分布平均值的正態(tài)分布控制圖的正態(tài)分布控制圖原理說明30管制界限和規(guī)格界限規(guī)格界限：是用以說明品質(zhì)特性之最大許可值，來保證各個單位產(chǎn)品之正確性能。管制界限：應(yīng)用于一群單位產(chǎn)品集體之量度，這種量度是從一群中各個單位產(chǎn)品所得之觀測值所計算出來者。31采用Xbar-R比X-Rm好的理由檢出力可以增加?？梢杂行卸ńM內(nèi)變異和組間變異。經(jīng)過平均值之后，其分布

9、會更趨近于正態(tài)分布。32普通原因、特殊原因示意圖普通原因的波動范圍異常原因?qū)е碌牟▌臃秶惓Ｔ驅(qū)е碌牟▌臃秶鶸CLLCL33局部措施、系統(tǒng)措施示意圖解決普通原因的系統(tǒng)措施解決異常原因的局部措施解決異常原因的局部措施UCLLCL34過程改進循環(huán)PLANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACTPLANDOSTUDYACT1、分析過程本過程應(yīng)做些什么會出現(xiàn)什么錯誤達到統(tǒng)計控制狀態(tài)確定能力2.維護過程監(jiān)控過程性能查找偏差的特殊原因并采取措施3.改變過程從而更好理解普通原因變差減少普通原因變差35使用控制圖的注意事項分組問題主要是使在大致相同的條件下所收集的質(zhì)量特性值分在一組, 組中不應(yīng)有不同

10、本質(zhì)的數(shù)據(jù), 以保證組內(nèi)僅有偶然因素的影響.我們所使用的控制圖是以影響過程的許多變動因素中的偶然因素所造成的波動為基準來找出異常因素的, 因此, 必須先找出過程中偶然因素波動這個基準.36分組時的重要考慮時間質(zhì)量特性制程的變化讓組內(nèi)變化只有偶然因素讓組間變化只有非偶然因素組內(nèi)變異小組間變異大37錯誤的分組方式以及其后果如此的取樣方式會造成無法有效區(qū)別組內(nèi)變異和組間變異，造成控制界限變寬，無法有效偵測制造變異。時間質(zhì)量特性制程的變化38每天只取一組來代表，是否能代表制程呢？每天如果取三組的樣本是否更能代表制程？取樣頻率及樣本的目的說明39取樣的頻率的說明初期不了解制程，制程不穩(wěn)定，存在組間變異穩(wěn)

11、定期后，制程已穩(wěn)定，大部份只存在組內(nèi)變異，偶而出現(xiàn)組間變異快速而頻繁的取樣，才能掌握制程的情形，并將各項不穩(wěn)定的因子去除由于制程已相對的較穩(wěn)定，我們可以比較預(yù)測出制程變化，所以抽樣頻率可以較低，但仍應(yīng)要有代表性40初期控制界限的計算一個班次之內(nèi)取二十五組，每組樣本數(shù)為2-5個我們利用在一個班次當(dāng)中取二十五組，此時由于人、機料、法、環(huán)、測都比較固定，所以所估計出來的組內(nèi)變異會比較正確，所以相關(guān)的控制界限比較窄，可以有效的偵測出不同班別之間的變化，或則組間的變化，例如材料變化、機器變化、參數(shù)變化等。41控制圖示意說明初期的二十五點計算時有些超出控制界限，此時須尋找原因。連續(xù)二十五點在控制界限內(nèi)，表

12、示制程基本上已穩(wěn)定，控制界限可以延用此時有點子超出控制界限，表示此時狀態(tài)已被改變，此時要追查原因，必要時必須重新收集數(shù)據(jù)，重新考慮穩(wěn)定狀態(tài)42使用控制圖的注意事項分層問題同樣產(chǎn)品用若干臺設(shè)備進行加工時, 由于每臺設(shè)備工作精度、使用年限、保養(yǎng)狀態(tài)等都有一定差異, 這些差異常常是增加產(chǎn)品質(zhì)量波動、使散差加大的原因. 因此, 有必要按不同的設(shè)備進行質(zhì)量分層, 也應(yīng)按不同條件對質(zhì)量特性值進行分層控制, 作分層控制圖. 另外, 當(dāng)控制圖發(fā)生異常時, 分層又是為了確切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法.43復(fù)合層別的說明44使用控制圖的注意事項控制界限的重新計算為使控制線適應(yīng)今后的生產(chǎn)過程, 在確定控制

13、圖最初的控制線CL、UCL、LCL時, 常常需要反復(fù)計算, 以求得切實可行的控制圖. 但是, 控制圖經(jīng)過使用一定時期后, 生產(chǎn)過程有了變化, 例如加工工藝改變、刀具改變、設(shè)備改變以及進行了某種技術(shù)改革和管理改革措施后, 應(yīng)重新收集最近期間的數(shù)據(jù), 以重新計算控制界限并作出新的控制圖.45為何控制界限應(yīng)延用46建立控制圖的四步驟A收集數(shù)據(jù)B計算控制限C過程控制解釋D過程能力解釋47建立X-R圖的步驟A階段收集數(shù)據(jù)A1選擇子組大小、頻率和數(shù)據(jù)子組大小子組頻率子組數(shù)大小A2建立控制圖及記錄原始記錄A3計算每個子組的均值X和極差RA4選擇控制圖的刻度A5將均值和極差畫到控制圖上48取樣的方式取樣必須達

14、到組內(nèi)變異小，組間變異大樣本數(shù)、頻率、組數(shù)的說明49組數(shù)的要求(最少25組)當(dāng)制程中心值偏差了二個標準差時，它在控制限內(nèi)的概率為0.84那么連續(xù)25點在線內(nèi)的概率為：0128. 084. 02550每個子組的平均值和極差的計算11009899100982989998101973999710010098410010010199995101999910099平均99.698.699.410098.2極差3332251平均值和極差平均值的計算554321xxxxxxnR值的計算minmaxxxR52計算控制限B1計算平均極差及過程平均值B2計算控制限B3在控制圖上作出平均值和極差控制限的控制線建立X

15、-R圖的步驟B53RDLCLRDUCLRCLRAXLCLRAXUCLXCLRRRXXX3422全距管制圖平均值管制圖kRRRRkxxxxxkk.21321全距管制圖平均值管制圖管制圖RX 54過程控制解釋C1分析極差圖上的數(shù)據(jù)點C2識別并標注特殊原因(極差圖)C3重新計算控制界限(極差圖)C4分析均值圖上的數(shù)據(jù)點超出控制限的點鏈明顯的非隨機圖形超出控制限的點鏈明顯的非隨機圖形C5識別并標注特殊原因(均值圖)C6重新計算控制界限(均值圖)C7為了繼續(xù)進行控制延長控制限建立X-R圖的步驟C55控制圖的判讀超出控制界限的點：出現(xiàn)一個或多個點超出任何一個控制界限是該點處于失控狀態(tài)的主要證據(jù)UCLCLL

16、CL異常異常56控制圖的判讀n鏈：有下列現(xiàn)象之一即表明過程已改變n連續(xù)7點位于平均值的一側(cè)n連續(xù)7點上升(后點等于或大于前點)或下降。UCLCLLCL57控制圖的判讀n明顯的非隨機圖形：應(yīng)依正態(tài)分布來判定圖形，正常應(yīng)是有2/3的點落于中間1/3的區(qū)域。UCLCLLCL5858管制圖使用十大誤區(qū)管制圖使用十大誤區(qū)沒能找到正確的管制點沒能找到正確的管制點沒有適宜的測量工具沒有適宜的測量工具沒有解析生產(chǎn)過程，直沒有解析生產(chǎn)過程，直接進行管制接進行管制解析與管制脫節(jié)解析與管制脫節(jié)管制圖沒有記錄重大事管制圖沒有記錄重大事項項不能正確理解不能正確理解X Bar圖與圖與R圖的含義圖的含義管制界限與規(guī)格界限混

17、管制界限與規(guī)格界限混為一談為一談不能正確理解管制圖上不能正確理解管制圖上點變動所代表的意思點變動所代表的意思沒有將管制圖用于改善沒有將管制圖用于改善管制圖是品管的事管制圖是品管的事Caution！59判讀:60過程能力解釋D1計算過程的標準偏差D2計算過程能力D3評價過程能力D4提高過程能力D5對修改的過程繪制控制圖并分析建立X-R圖的步驟D612336dRLSLXCXUSLCLSLUSLCluppp制程能力指標Cp雙邊規(guī)格只有上規(guī)格時只有下規(guī)格時練習(xí)題:已知條件規(guī)格8+/-1,Xbar=7,標準差=1.求:Ca Cp Cpk62pkC製程能力指標233),min(dRSxCxSCCCClpl

18、upuplpupk631)(33),min(612nxxsSxPxSPPPPSSPniilplupuplpupklup制程績效指標制程績效指標的計算，其估計的標準差為總的標準差，包含了組內(nèi)變異以及組間變異?？傋儺?組內(nèi)變異+組間變異。64Cpk和Ppk的差異Cpk：只考慮了組內(nèi)變異，而沒有考慮組間變異，所以一定是適用于制程穩(wěn)定時，其組間變異很小可以忽略時，不然會高估了制程能力；另句話也可以說明如果努力將組間變異降低時所能達到的程度。Ppk：考慮了總變異(組內(nèi)和組間)，所以是比較真實的情形，所以一般想要了解真正的制程情形應(yīng)使用Ppk。65管制圖sX A收集數(shù)據(jù)：在計算各個子組的平均數(shù)和標準差其公

19、式分別如下：554321xxxxxx1)(2nxxsi66SBLCLSBUCLSCLSAXLCLSAXUCLXCLRRRXXX3433標準差管制圖平均值管制圖B計算控制限管制圖sX 67nC過程控制解釋n(同X-R圖解釋)管制圖sX 68nD過程能力解釋管制圖sX 4cs69Case study12345678910111213141677674727674707270737473707226875737478747274787674767579368779675787173757775767775804697995728072717672757772727815161718192021222

20、324252627281757470627478808072557073727327478656475778179685672737472378776562767281746858717670744797264617573797465567274747670Case study請計算出上表的X-s控制圖的控制限？請判定過程是否穩(wěn)定？如果是不穩(wěn)定該如何處理？71管制圖RX A收集數(shù)據(jù)一般情況下，中位數(shù)圖用在樣本容量小于10的情況，樣本容量為奇數(shù)時更為方便。如果子組樣本容量為偶數(shù)，中位數(shù)是中間兩個數(shù)的均值。72RDLCLRDUCLRCLRAmXLCLRAmXUCLXCLXRRRXXX342323全

21、距管制圖值管制圖管制圖RX B計算控制限73nC過程控制解釋n(同Xbar-R圖解釋)管制圖RX 74管制圖RX 估計過程標準偏差：2dR75Case study123456789101112131416776747276747072707374737072268757374787472747876747675793687796757871737577757677758046979957280727176727577727278567757573767270737274757475751516171819202122232425262728175747062747880807255707372

22、732747865647577817968567273747237877656276728174685871767074479726461757379746556727474765757568657275767573607371707076Case studyn請計算出上表的X-R控制圖的控制限？n請判定過程是否穩(wěn)定？n如果是不穩(wěn)定該如何處理？n如果制程假設(shè)已穩(wěn)定，但想將抽樣數(shù)自n=4調(diào)為n=5時，那么其新控制限為何？77管制圖mRX 單值控制在檢查過程變化時不如Xbar-R圖敏感。如果過程的分布不是對稱的，則在解釋單值控制圖時要非常小心。單值控制圖不能區(qū)分過程零件間重復(fù)性，最好能使用Xbar

23、-R。由于每一子組僅有一個單值，所以平均值和標準差會有較大的變性，直到子組數(shù)達到100個以上。78A收集數(shù)據(jù)收集各組數(shù)據(jù)計算單值間的移動極差。通常最好是記錄每對連續(xù)讀數(shù)間的差值(例如第一和第二個讀數(shù)點的差，第二和第三讀數(shù)間的差等)。移動極差的個數(shù)會比單值讀數(shù)少一個(25個讀值可得24個移動極差)，在很少的情況下，可在較大的移動組(例如3或4個)或固定的子組(例如所有的讀數(shù)均在一個班上讀取)的基礎(chǔ)上計算極差。管制圖mRX 79mRmRmRmXmXxRDLCLRDUCLRCLREXLCLREXUCLXCLX3422全距管制圖值管制圖管制圖mRX nB計算控制限80管制圖mRX C過程控制解釋審查移

24、動極差圖中超出控制限的點，這是存在特殊原因的信號。記住連續(xù)的移動極差間是有聯(lián)系的，因為它們至少有一點是共同的。由于這個原因，在解釋趨勢時要特別注意?？捎脝沃祱D分析超出控制限的點，在控制限內(nèi)點的分布，以趨勢或圖形。但是這需要注意，如果過程分布不是對稱，用前面所述的用于X圖的規(guī)則來解釋時，可能會給出實際上不存在的特殊原因的信號。81n估計過程標準偏差：n式中，R為移動極差的均值，d2是用于對移動極差分組的隨樣本容量n而變化的常數(shù)。2dR管制圖mRX 82Case study組12345678910數(shù)值96989892949597969690組11121314151617181920數(shù)值929088

25、89949992949797組212223242526數(shù)值94989084889683Case studyn請計算出上表的X-Rm控制圖的控制限？n請判定過程是否穩(wěn)定？n如果是不穩(wěn)定該如何處理？84不良和缺陷的說明結(jié)果舉例控制圖車輛不泄漏泄漏P圖NP圖燈亮不亮孔的直徑尺寸太小或太大給銷售商發(fā)的貨正確不正確風(fēng)窗玻璃上的氣泡C圖U圖門上油漆缺陷發(fā)票上的錯誤85P控制圖的制做流程A收集數(shù)據(jù)B計算控制限C過程控制解釋D過程能力解釋86建立p圖的步驟A階段收集數(shù)據(jù)A1選擇子組的容量、頻率及數(shù)量子組容量分組頻率子組數(shù)量A2計算每個子組內(nèi)的不合格品率A3選擇控制圖的坐標刻度A4將不合格品率描繪在控制圖87A

26、1子組容量、頻率、數(shù)量子組容量：用于計數(shù)型數(shù)據(jù)的控制圖一般要求較大的子組容量(例如50200)以便檢驗出性能的變化，一般希望每組內(nèi)能包括幾個不合格品，但樣本數(shù)如果太多也會有不利之處。分組頻率：應(yīng)根據(jù)產(chǎn)品的周期確定分組的頻率以便幫助分析和糾正發(fā)現(xiàn)的問題。時間隔短則反饋快，但也許與大的子組容量的要求矛盾子組數(shù)量：要大于等于25組以上，才能判定其穩(wěn)定性。Ppn5188A2計算每個子組內(nèi)的不合格品率記錄每個子組內(nèi)的下列值被檢項目的數(shù)量n發(fā)現(xiàn)的不合格項目的數(shù)量np通過這些數(shù)據(jù)計算不合格品率nnpndp89A3選擇控制圖的坐標刻度描繪數(shù)據(jù)點用的圖應(yīng)將不合格品率作為縱坐標，子組識別作為橫坐標?？v坐標刻度應(yīng)從

27、0到初步研究數(shù)據(jù)讀數(shù)中最大的不合格率值的1.5到2倍。劃圖區(qū)域90A4將不合格品率描繪在控制圖上描繪每個子組的p值，將這些點聯(lián)成線通常有助于發(fā)現(xiàn)異常圖形和趨勢。當(dāng)點描完后，粗覽一遍看看它們是否合理，如果任意一點比別的高出或低出許多，檢查計算是否正確。記錄過程的變化或者可能影響過程的異常狀況，當(dāng)這些情況被發(fā)現(xiàn)時，將它們記錄在控制圖的“備注”部份。91計算控制限B1計算過程平均不合格品率B2計算上、下控制限B3畫線并標注建立p控制圖的步驟B92npppLCLnpppUCLndpCLnnndddnnnpnpnpnppppkkkkk)1(3)1(3. .2121212211中心線計算平均不合格率及控制

28、限93畫線并標注均值用水平實線：一般為黑色或藍色實線?？刂葡抻盟教摼€：一般為紅色虛線。盡量讓樣本數(shù)一致，如果樣本數(shù)一直在變化則會如下圖：1002003001002001001002003001001212121232941098765432100.040.030.020.010.00Sample NumberProportionP Chart for C2P=0.010003.0SL=0.03985-3.0SL=0.00095判讀:96過程控制用控制圖解釋C1分析數(shù)據(jù)點，找出不穩(wěn)定證據(jù)C2尋找并糾正特殊原因C3重新計算控制界限超出控制限的點鏈明顯的非隨機圖形建立p圖的步驟C97分析數(shù)據(jù)點，找

29、出不穩(wěn)定的證據(jù)點線面以上三種方式做判定。98尋找并糾正特殊原因當(dāng)從數(shù)據(jù)中已發(fā)現(xiàn)了失控的情況時，則必須研究操作過程以便確定其原因。然糾正該原因并盡可能防止其再發(fā)生。由于特殊原因是通過控制圖發(fā)現(xiàn)的，要求對操作進行分析，并且希望操作者或現(xiàn)場檢驗員有能力發(fā)現(xiàn)變差原因并糾正?？衫弥T如排列圖和因果分析圖等解決性問題數(shù)據(jù)。99控制圖的實時性processTIME100重新計算控制限當(dāng)進行初始過程研究或?qū)^程能力重新評價時，應(yīng)重新計算試驗控制限，以便排除某些控制時期的影響，這些時期中控制狀態(tài)受到特殊原因的影響，但已被糾正。一旦歷史數(shù)據(jù)表明一致性均在試驗的控制限內(nèi)，則可將控制限延伸到將來的時期。它們便變成了操

30、作控制限，當(dāng)將來的數(shù)據(jù)收集記錄了后，就對照它來評價。101收集數(shù)據(jù)繪圖及計算控制限是否異常延伸控制限N找出異常點原因并提出相應(yīng)措施制程有變化人機料法環(huán)測量Y控制限運用說明102過程能力解釋D1計算過程能力D2評價過程能力D3改進過程能力D4繪制并分析修改后的過程控制圖建立p的步驟D103過程能力解釋偶因和異因并存找出異因只剩偶因運用控制圖過程穩(wěn)定(連25點不超限)計算過程能力104計算過程能力對于p圖，過程能力是通過過程平均不合格率來表，當(dāng)所有點都受控后才計算該值。如需要，還可以用符合規(guī)范的比例(1-p)來表示。對于過程能力的初步估計值，應(yīng)使用歷史數(shù)據(jù)，但應(yīng)剔除與特殊原因有關(guān)的數(shù)據(jù)點。當(dāng)正式研

31、究過程能力時，應(yīng)使用新的數(shù)據(jù)，最好是25個或更多時期子組，且所有的點都受統(tǒng)計控制。這些連續(xù)的受控的時期子組的p值是該過程當(dāng)前能力的更好的估計值。105評價過程能力過程穩(wěn)定，不良率維持在一定的水平當(dāng)中降低不良率采取管理上的措施降低偶因，如此才能縮小控制界限，降低不良率縮小控制限106改善過程能力過程一旦表現(xiàn)出處于統(tǒng)計控制狀態(tài)，該過程所保持的不合格平均水平即反應(yīng)了該系統(tǒng)的變差原因過程能力。在操作上診斷特殊原因(控制)變差問題的分析方法不適于診斷影響系統(tǒng)的普通原因變差。必須對系統(tǒng)本身直接采取管理措施，否則過程能力不可能得到改進。有必要使用長期的解決問題的方法來糾正造成長期不合格的原因。可以使用諸如排

32、列圖分析法及因果分析圖等解決問題技術(shù)。但是如果僅使用計數(shù)型數(shù)據(jù)將很難理解問題所在，通常盡可能地追溯變差的可疑原因，并借助計量型數(shù)據(jù)進行，將有利于問題的解決107繪制并分析修改后的過程控制圖當(dāng)對過程采取了系統(tǒng)的措施后，其效果應(yīng)在控制圖上明顯地反應(yīng)出來； 控制圖成為驗證措施有效性的一種途徑。對過程進行改變時，應(yīng)小心地監(jiān)視控制。這個變化時期對系統(tǒng)操作會是破壞性，可能造成新的控制問題，掩蓋系統(tǒng)變化后的真實效果。在過程改變期間出現(xiàn)的特殊原因變差被識別并糾正后，過程將按一個新的過程均值處于統(tǒng)計控制狀態(tài)。這個新的均值反映了受控制狀態(tài)下的性能?？勺鳛楝F(xiàn)行控制的基礎(chǔ)。但是還應(yīng)對繼續(xù)系統(tǒng)進行調(diào)查和改進。108Ca

33、se study組12345678910“n”100150100200150100100200150100“d”1013210210組11121314151617181920“n”150200100150100100150200200150“d”0102010210組2122232425“n”100150200150100“d”01201109Case studyn請計算出上表的p控制圖的控制限？n請判定過程是否穩(wěn)定？n如果是不穩(wěn)定該如何處理？110不合格品數(shù)np圖“np”圖是用來度量一個檢驗中的不合格品的數(shù)量，與p圖不同，np圖表示不合格品實際數(shù)量而不是與樣本的比率。p圖和np圖適用的基本情

34、況相同，當(dāng)滿足下列情況可選用np圖不合格品的實際數(shù)量比不合格品率更有意義或更容易報告。各階段子組的樣本容量相同?！皀p”圖的詳細說明與p圖很相似，不同之處如下：111A收集數(shù)據(jù)受檢驗樣本的容量必須相等。分組的周期應(yīng)按照生產(chǎn)間隔和反饋系統(tǒng)而定。樣本容量應(yīng)足夠大使每個子組內(nèi)都出現(xiàn)幾個不合格品，在數(shù)據(jù)表上記錄樣本的容量。記錄并描繪每個子組內(nèi)的不合格品數(shù)(np)。112B計算控制限)1()1(3)1(3.21ppnppnpnLCLppnpnUCLkddpnCLknpnpnppnnpnpnpnpk113過程控制解釋、過程能力解釋C過程控制解釋：同“p”圖的解釋。D過程能力解釋：過程能力如下：p :cha

35、rt np of capability the114109876543210543210Sample Numbe rSample CountNP Chart for C2NP=1.2003.0SL=4.467-3.0SL=0.0001001001001001001001001001001001210121202不合格品數(shù)np圖115Case study組12345678910“n”150150150150150150150150150150“d”1013210210組11121314151617181920“n” 150150150150150150150150150150“d”0102010

36、210組2122232425“n” 150150150150150“d”01201116Case studyn請計算出上表的np控制圖的控制限？n請判定過程是否穩(wěn)定？n如果是不穩(wěn)定該如何處理？117缺陷數(shù)c圖“c”圖用來測量一個檢驗批內(nèi)的缺陷的數(shù)量，c圖要求樣本的容量或受檢材料的數(shù)量恒定，它主要用以下兩類檢驗：不合格分布在連續(xù)的產(chǎn)品流上(例如每匹維尼龍上的瑕疪，玻璃上的氣泡或電線上絕緣層薄的點)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每100平方米維尼龍上暇疵)。在單個的產(chǎn)品檢驗中可能發(fā)現(xiàn)許多不同潛在原因造成的不合格(例如：在一個修理部記錄，每輛車或組件可能存在一個或多個不同的不合格)。主要

37、不同之處如下：118A收集數(shù)據(jù)檢驗樣本的容量(零件的數(shù)量，織物的面積，電線的長度等)要求相等，這樣描繪的c值將反映質(zhì)量性能的變化(缺陷的發(fā)生率)而不是外觀的變化(樣本容量n)，在數(shù)據(jù)表中記錄樣本容量；記錄并描繪每個子組內(nèi)的缺陷數(shù)(c)119CCCLCLCCUCLkCCCLkcccccccck33.21B計算控制限120過程控制解釋、過程能力解釋過程控制解釋同p圖解釋過程能力解釋過程能力為c平均值，即固定容量n的樣本的缺陷數(shù)平均值。121Case study組12345678910“c”1013210210組11121314151617181920“c”0102010210組2122232425

38、“c”01201每一組的樣本數(shù)都是固定為100。122Case studyn請計算出上表的c控制圖的控制限？n請判定過程是否穩(wěn)定？n如果是不穩(wěn)定該如何處理？123單位產(chǎn)品缺陷數(shù)的u圖“u”圖用來測量，容量不同的樣本(受檢材料的量不同)的子組內(nèi)每檢驗單位產(chǎn)品之內(nèi)的缺陷數(shù)量。除了缺陷量是按每單位產(chǎn)品為基本量表示以外，它是與c圖相似的?！皍”圖和“c”圖適用于相同的數(shù)據(jù)狀況，但如果樣本含有多于一個“單位產(chǎn)品”的量，為使報告值更有意義時，可以使用“u”圖，并且在不同時期內(nèi)，樣本容量不同時，必須使用“u”圖。“u”圖的繪制和“p”圖相似，不同之處如下：124A收集數(shù)據(jù)各子組樣本的容量彼此不必都相同，盡管

39、使它的容量保持在其平均值的正負25%以內(nèi)可以簡化控制限的計算。記錄并描繪每個子組內(nèi)的單位產(chǎn)品缺陷數(shù)u=c/n式中c為發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)量，n為子組中樣本容量(檢驗報告單位的數(shù)量)，c和n都應(yīng)記錄在數(shù)據(jù)表中。1251212.33kkuuuucccunnnCC LunuU C LunuL C LununB計算控制限126過程控制解釋、過程能力解釋n過程控制解釋n同p圖解釋n過程能力解釋n過程能力為u平均，即每報告單元缺陷數(shù)平均值。127Case study組12345678910“n”2113321221“c”1013210210組11121314151617181920“n”3214121231“c”

40、0102010210組2122232425“n”12412“c”01201128Case studyn請計算出上表的u控制圖的控制限？n請判定過程是否穩(wěn)定？n如果是不穩(wěn)定該如何處理？129Dell Quality Improve 10 steps推行SPC案例介紹1301301Characterize Process描述制程特性描述制程特性The entire manufacturing process has been mapped and all tests and inspection operations identified. Map is version controlled an

41、d is accurate.全部的制造過程已被圖文化，明確所有的測試及檢查工作。此過程圖版本全部的制造過程已被圖文化，明確所有的測試及檢查工作。此過程圖版本受控并準確。受控并準確。2Conduct Productivity Analysis實施生產(chǎn)能力分析實施生產(chǎn)能力分析Supplier has developed the Productivity Analysis matrix and is collecting and reporting Throughput Yields, Rolled-Throughput Yields and Normalized Yields.供應(yīng)商已經(jīng)展開了生產(chǎn)

42、能力分析的矩陣并在收集和報告生產(chǎn)合格率，供應(yīng)商已經(jīng)展開了生產(chǎn)能力分析的矩陣并在收集和報告生產(chǎn)合格率，直通直通率率和和標準化產(chǎn)出標準化產(chǎn)出率。率。3Implement SPC for Attribute Data實施計數(shù)型數(shù)據(jù)的統(tǒng)實施計數(shù)型數(shù)據(jù)的統(tǒng)計制程控制計制程控制Supplier is charting throughput yields with a P chart. Each data point represents daily fraction nonconforming.供應(yīng)商在使用供應(yīng)商在使用P圖繪制生產(chǎn)合格率的圖表。每個數(shù)據(jù)點表示每天的不合格圖繪制生產(chǎn)合格率的圖表。每個數(shù)據(jù)點表

43、示每天的不合格部分。部分。4Implement SPC for defects from yield failures實施來自不良率的缺實施來自不良率的缺點的統(tǒng)計制程控制點的統(tǒng)計制程控制Supplier has developed C or U charts and established a Pareto of defect categories. This Pareto is updated on a regular basis.供應(yīng)商已經(jīng)展開供應(yīng)商已經(jīng)展開C圖或圖或U圖并建立缺陷種類的柏拉圖。這個柏拉圖定期被圖并建立缺陷種類的柏拉圖。這個柏拉圖定期被更新。更新。5Cause and Ef

44、fect Analysis原因及后果分析原因及后果分析Conducts cause and effect analysis of major defect categories (Process, Material, Design, Environment, Human Factors and Measurement). Conducts Failure Analysis and FMEA to find root causes.實施主要缺陷種類（過程、材料、設(shè)計、環(huán)境、人和測量的因素）的原因?qū)嵤┲饕毕莘N類（過程、材料、設(shè)計、環(huán)境、人和測量的因素）的原因及后果分析。進行失效分析和潛在失效原因和后果分析來尋找根本原因。及后果分析。進行失效分析和潛在失效原因和后果分析來尋找根本原因。1311316Identify Critical Parameters識別關(guān)鍵參數(shù)識別關(guān)鍵參數(shù)Based on Cause and Effect Analysis and inputs from Engineering department, critical processes and parameters are identified and listed with specification limits fo