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2016-12-01 00:19:48 科学百科 阅读 3 次

起源/SPC 编辑

SPC
SPC1.1924年修华特博士在贝尔实验室发明了品质控制图。

2.1939年修华特博士与戴明博士合写了《品质观点的统计方法》。

3.二战后美英将品质控制图方法引进制造业,并应用于生产过程。

4.1950年,戴明到日本演讲,介绍了SQC的技术与观念。

5.SQC是在发生问题后才去解决问题,是一种浪费,所以发展出了SPC。

6.美国汽车制造商福特、通用汽车公司等对SPC很重视,所以SPC得以广泛应用。

7.ISO9000(2000)体系亦注重过程控制和统计技术的应用(如8.1,8.2.3)。

概述/SPC 编辑

SPC
SPC统计过程控制(SPC)是对制造流程进行测量、控制和品质改善的行业标准方法论,它将在实时生产过程中获得的以产品或其他形式存在的质量参数绘制在事先确定好控制限的图表上,从而帮助企业对生产的过程进行实时的管控与分析。在这里,控制限由生产的过程能力来决定,而公差限则是根据客户的需求来设定的。

过程控制的目的在大多数的组织内部,在产品质量形成的整个过程中,有许多阶段,即子过程和要执行的职能,形成一个过程网络,这个网络的结构一般来说是错综复杂的.因此,组织应以协调一致的方法去确定这些过程及其相应的职责、权限、程序和资源。

过程控制的目的就是对为实现产品质量的过程进行检测和调整,使过程处于受控状态,以保证过程的质量。

过程控制的对象

从过程的概念出发,过程控制主要有两个方面:

1.对过程的输入输出进行控制,包括输入输出的物资和信息的控制。

2.对投入过程的资源和活动进行控制。

两种过程控制技术

现代质量管理科学是建立在系统论和控制论的基础上的,随着社会和经济的飞速发展,人们对产品质量的要求越来越高,从而带动了质量控制技术的创新和发展。
1.统计过程控制

统计过程控制起源于机械加工业。其控制技术来自概率统计中的“小概率事件”原理:“在一次实验中,小概率事件是不可能发生的,一旦发生,就认为过程发生异常”。将此原理转化为工业工程技术语言,那就是:“假定过程原来处于过程受控状态,一次实验结果显示出偏离这一状态,极大的可能性就是过程失控,需要及时调整”。

2.自动过程控制技术

自动过程控制技术起源于生产流程性材料的工业。在这些工业中许多因素很难通过简单的调整达到随时控制过程质量的目的,这些难以控制的因素只能通过自动跟踪监测仪器反馈的方法以补偿的方式控制调整过程。计算机技术的发展促进了自动过程控制技术的广泛应用,但是其控制方法的软件部分需要根据生产的实际情况进行设计和编制。

意义/SPC 编辑

过程控制的意义在于在生产过程中,制造质量的合理性。质量管理中有一种说法:“质量不是检验出来的,而是在过程中制造出来的。”所谓检验形成质量,是指作为过程的结果——产品,经过检验被判为合格的产品才能被转入下一道工序。过程所制造出来的产品,经过检验,判为合格品而已。在过程质量中,是指要控制过程的生产条件,使之能稳定的生产出符合技术标准的产品。

产品质量是过程影响产品质量的诸要素的综合反映;确定作业条件时,应考虑在作业之前,根据至今为止所积累的技术经验,把作业条件予以规范;作为检验也是质量控制的职能,他是以过程生产结果为对象的活动;为了提高员工的质量意识和保证产品的质量,一些组织者过程内实行自检;以预防为主原则的过程控制的思想和方法,不仅适用于制造过程中其他活动。

控制过程/SPC 编辑

SPC
SPC功能当过程仅仅含有正常变异时,过程的质量特性是呈现正态分布的,其分布状态如下:
休哈特建议用界限±3σ来控制过程,就是说,在10000个产品中不超过27个不合格品出现,就认为改生产过程是正常的,若达到27个以上,就认为过程失控。
休哈特的思想可以归结为以下3点:1.在一切制造过程中所呈现出的波动有两个分量。第一个分量是过程内部引起的稳定的分量,第二个分量是可查明原因的间断波动。2.那些可查明原因的波动可用有效方法加以发现,并可被消除,但偶然波动是不会消失,除非改变基本过程。3.基于3σ限的控制图可以把偶然波动和异常波动区分开来。这三点就充分说明了控制图的基本原理。
在生产过程中,产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种:正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。它对产品质量影响较小,在技术上难以消除,在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。

常用计算表/SPC 编辑


valign="top" width="33%">

计算能力比值

PP不合格

(双边)

Ppk不合格

(单边)

0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
1.10
1.20
1.30
1.40
1.50
1.60
1.70
1.80
1.90
2.00

133,620
71,860
35,730
16,396
6,934
2,700
966
318
96
26
7
2
0.340
0.060
0.012
0.002

66,810
35,930
17,865
8,198
3,467
1,350
483
159
48
13
3
1
0.170
0.030
0.006
0.001

                        Pp 和Ppk不合格率

技术原理/SPC 编辑

控制(SPC)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。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);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,当过程受控时,过程特性一般服从稳定的随机分布;而失控时,过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

基本概念/SPC 编辑

1) 计量值与计数值

SPC
SPC技术流程计量值:其特点是可以连续读取的这些数据;

计数值:其特点是不可以连续读取的这些数据。

2) 总体、个体、样本、抽样

总体:由具有某种共同特性的单位个体组成的较大数量的整体。三特性:同质性、大量性和差异性。

样本:由整体里的一定数量(部分或全部)个体组成的群体。

质量管理中常用的统计分析方法

介绍的以下这些工具和方法具有很强的实用性,而且较为简单,在许多国家、地区和各行各业都得到广泛应用:

控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态。

直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况。

排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会。

散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具。

过程能力指数(Cpk):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。

频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表。

描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征。

相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位。

回归分析:分析变量之间的相互关系

类型/SPC 编辑

一、根据过程输出的质量特性的数据性质,常规控制图主要有两类:一类是计量控制图;另一类是计数控制图。

1.计量控制图的统计基础是正态分布;

2.几点控制图的统计基础是柏松分布;

二、控制图按用途分类分为分析用控制图和控制用控制图

1.分析用控制图是利用以发生的质量特性数据做控制图,对过去的过程质量状况进行分析。通过分析用控制图的应用,可以了解、判断过程是否处于统计控制状态,同时这也是控制用控制图应用的前提。

2.控制用控制图用于当前过程控制,通过对过程质量特性数据的收集、统计、计算,并在控制图上打点,运用控制图的判断准则可以及时发现过程是否存在异常原因的波动。通过分析原因,采取纠正措施,对过程进行调整,能对过程质量起到预防作用。在实际应用中,控制用控制图的控制限是受控控制分析用控制图控制界限的延长。

创建系统/SPC 编辑

SPC
控制图的选择1、关键流程的确定
2、稳定工艺过程
3、过程能力的测定和分析
4、确定控制标准
5、选择和建立控制图
6、制定反馈行动计划
7、MSA测量系统分析
8、SPC应用的有效性评估
9、SPC应用的团队活动
10、案例分析及实施疑难探讨

计算方法

SPC
SPC流程控制图SPC
SPC控制图-均值极差图1、常用的SPC控制图

1)计量值控制图

Xbar-R(X-R):平均值与全距(极差)控制图

X-Rm:个别值与全距控制图

2) 计数值控制图

P-chart:不良率控制图

Pn-chart:不良数控制图

C-chart:缺点数控制图

U-chart:单位缺点数控制图

2、SPC控制图应用及计算

 1) SPC控制图三要素:坐标、管制界限、数据点;构成完整的SPC图。

2) 计算:

A. Xbar-R(平均值与全距(极差)控制图):Xbar=∑Xn/n, R =xMax-Xmin ,R=∑Rn/n

UCL=X +A2*R LCL=X -A2*R

UCL=D4*R LCL==D3*R

B.P-chart:不良率控制图 P=P‘(NG)/∑N *100%

C.C-chart:缺点数控制图

D.U-chart:单位缺点数控制图

应用/SPC 编辑

应用控制图的基本条件

1.过程管理规范,人、机、料、法、环、测六大因素已经标准化,生产过程相对稳定,产品质量具有可追溯性。

2.有关员工,特别是质量管理专职人员接受过SPC等数理统计方法的系统培训,剧本运用的能力

3.具备必要的技术物质条件。

控制图的应用条件

原则上讲,对于任何生产过程(管理过程和服务过程),凡是需要对于产品质量(或工作质量)进行控制的场合都可以用控制图,但有要求:

1.对于所确定的控制对象应能够定量,如果只有定性的要求而不能够定量,那就无法应用控制图。

2.所控制的过程具有可重复性,对于只有一次性或少数几次的过程显然也不能应用控制图进行控制。

控制对象的选择

应用控制图,首先就是要选择需要控制的质量特性,主要选择能定量的质量特性,与生产和使用关系较大的质量特性,对下到生产工序影响较大的质量特性,经常出现质量问题的质量特性。

取样方法的确定

控制图的优点是通过抽取较少数量的样品就能够在长时间内对生产过程的变化予以监视和控制。因此,如何抽取样本就是一个和重要的问题。

取样问题一般涉及到样本量和抽取时间间隔。

做控制图时,有一个总样本量N的问题,一般要求取K=20~25个样本组,总样本量N应在100个以上,这样才能保证有效性。

时间间隔的确定要视生产过程的具体情况而定。休哈特提出“合理子组原则”,其内容是“组内差异只有偶因造成,组间差异主要有异因造成”,如果担心生产过程中异常原因在很短的时间内就会发生,那么时间间隔就要定的短一些,以便早期能发现系统异常原因,而在有些场合,系统异常原因不经常发生,那么就应当把时间间隔定的长一些,以减少工作量。

实施/SPC 编辑

实施SPC的两个阶段

SPC
SPC实施SPC分为两个阶段,一是分析阶段(批量试产阶段),二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。

分析阶段的主要目的在于:
一)、使过程处于统计稳态,

二)、使过程能力足够。

分析阶段首先要进行的工作是生产准备,即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行,注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行;然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限,作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析,检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足,则必须寻找原因,进行改进,并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的,则分析阶段可以宣告结束,进入SPC监控阶段。

监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定,生产过程的数据及时绘制到控制上,并密切观察控制图,控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控,如果发现失控,必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。

在工厂的实际应用中,对于每个控制项目,都必须经过以上两个阶段,并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。

2、SPC控制图(管制图)管制界限的调整

1) SPC控制图特性:追溯性、预测性、延续性(稳定性);故SPC控制图的管制界限可以延用。

  2) 4M1E分析方法,4M1E:人(MAN)、机(MACHINE)、料(MATETIAL)、法(METHOD)、环(ENVIRONMENT);五要素只要有一个发生改变就必须重新计算。

异常的判断处理

SPC
SPCSPC控制图有以下几种情况属管制图异常:

1. 有点超出管制上/下限。

2. 连续7点出现在管制中心线的一侧。

3. 连续7点出现持续上升或下降。

4. 连续3点中有2点靠近管制上/下限。

5. 管制图上的点(7点以上)出现规律性变化。

管制图异常的处理

1.产线工人或班组长发现SPC管制异常时首先;自我检查,是否严格按作业标准(SOP或WI)作业,相邻作业员交叉检验;情况严重,或无法查找到原因必须立即通知品质工程师和制程工程师。

2.品质工程师与制程工程师现场分析后,能否在较短的时间内(0.5~1小时)找到产生异常的原因,采用4M1E分析制程;如仍然无法找到根源,而且情况严重(如:P不良率大大超标),报告上级主管决定是否停线;品质工程师召集相关部门开会讨论,寻找根本原因(制程、设计、材料或其它)。

3.SPC产生异常的原因找到并实施纠正预防措施后,SPC管制图向管制异常相反的方向转变,说明对策有效;恢复正常生产。此过程必须严密监控。

制程能力参数CPK/SPC 编辑

CPK是反映制程能力的一个重要参数;

如CPK≥1.33,说明制程能力较好,需继续保持;

如1.33≥CPK≥1,说明制程能力一般,须改进加强;

如CPK≤1,说明制程能力较差,急需改进。

发展特点

SPC
SPC  chart70年在全世界范围的实践,SPC理论已经发展得非常完善,其与计算机技术的结合日益紧密,其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。概括来讲,SPC的发展呈现如下特点:

(1)分析功能强大,辅助决策作用明显 在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具,应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析,在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化;

(2)体现全面质量管理思想 随着全面质量管理思想的普及,SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制,强调全过程的预防与控制;

(3)与计算机网络技术紧密结合现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点,这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。适应这种需要,SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。

(4)系统自动化程度不断加强传统的SPC系统中,原始数据是手工抄录,然后人工计算、打点描图,或者采用人工输入计算机,然后再利用计算机进行统计分析。随着生产率的提高,在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里,SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集,实时传输到质量控制中心进行分析的方式。

(5)系统可扩展性和灵活性要求越来越高 企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势,成功运用的系统不仅要适合现时的需要,更要符合未来发展的要求,在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。

作用评估

SPC
SPC软件统治系统控制SPC强调全过程监控、全系统参与,并且强调用科学方法(主要是统计技术)来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制,更可应用于一切管理过程(如产品设计、市场分析等)。正是它的这种全员参与管理质量的思想,实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到事前预防和控制,SPC可以:

对过程作出可靠的评估;

1、确定过程的统计控制界限,判断过程是否失控和过程是否有能力;

2、为过程提供一个早期报警系统,及时监控过程的情况以防止废品的发生;

3、减少对常规检验的依赖性,定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作;

4、有了以上的预防和控制,企业当然是可以:

降低成本;降低不良率,减少返工和浪费;提高劳动生产率;提供核心竞争力;赢得广泛客户;更好地理解和实施质量体系 。