SPC统计质量管理PPT培训文件.pptx

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质量管理,SPC,STATISTICALPROCESSCONTROL,一、SPC是什么,SPC是统计制程控制StatisticalProcessControl的简写。

SPC的目的就是指控制制程达到“受控制的状态”（inStatisticalControl）。

SPC主要集中在制程的控制，因为制程是问题的根源。

它需要在制程中，加定时的检查，以达到尽早找出问题，來減少浪費SPC是一個有效的工具，去不断地改善品質SPC的最终目标在于做到“预防问题的发生”及“減少浪費”,？

二、SPC的产生及发展,1.SPC的产生20世纪40年代，由于第二次世界大战爆发，美国生产民用产品的大批公司转为生产各种军需品。

当时面临的严重问题是事先无法控制不合格品而不能满足交货期要求；由于军需品大多属于破坏性检验，事后全检既不可能，也不许可。

美国国防部为了解决这一难题，特邀哈特、道奇、罗米格、华尔特等专家以及美国材料与试验协会、美国标准协会等有关人员研究，并于1941-1942年制订和公布了统计控制的管理方法，并在全国各地推行。

实践证明，统计的质量管理方法是保证质量、预防不合格品的一种有效手段。

二、SPC的产生及发展,2.SPC的发展由于统计的质量管理方法给公司带来巨额利润，所以战后，统计方法被延用并得以发展。

1950年，美国发动了侵朝战争，在日本大量订购军事物资，因为质量不好，美国对此意见很大。

为此，日本科学与工程联合会邀请戴明来到日本，系统的讲授了统计质量控制。

自50年代以来，日本以统计技术为基础，进一步将质量管理发展到全面质量管理阶段，鼓励全员参加质量管理活动。

在QC小组中普遍应用统计技术，提高产品质量，对日本的经济崛起起到了巨大作用,三、SPC控制图和数据的分类,一.数据的种类计量型数据：

可用计量器具测量出来的质量特性值数据。

如：

尺寸、重量、孔径、膨胀率等实验检测数据。

计数型数据：

用个数为单位来表示的质量特性值数据。

如：

废品的件数、出勤的人数、塞规检查的合格数等。

三、SPC控制图和数据的分类,2.控制图的分类按用途分为：

分析用控制用按数据类型分为：

计数型计量型,三、SPC控制图和数据的分类,3.控制图的益处合理使用控制图能:

供正在进行过程控制的操作者使用有助于过程在质量上和成本上能持续地,可预测地保持下去是过程达到:

-更高的质量-更低的单件成本-更高的有效能力为讨论过程的性能提供共同的语言区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南,SPC统计制程控制,变差的概念“没有两件产品或特性是完全相同的”产品间的差异或大或小，但这些差距总是存在。

这种差异被称为变差。

变差的产生原因可归纳为两种：

1、变差的普通原因2、变差的特殊原因,SPC统计制程控制,1、变差的普通原因造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因。

表现为：

一个稳定系统的偶然原因。

2、变差的特殊原因造成不是始终作用于过程的变差的原因。

表现为：

以不可预测的方式来影响过程的输出。

SPC统计制程控制,变差的普通原因通常是对工序质量产生微小变化，难以查明或难以消除。

它不能被由操作工人控制，只能由技术、管理人员控制解决。

（随机因素，采取系统措施）变差的特殊原因通常是产生的波动较大，容易发现并消除。

一般由操作工自行解决，管理人员适当介入。

（系统因素，采取局部措施）,三、SPC控制图和数据的分类,QC七大工具：

（1）排列图

（2）因果图（3）散布图（4）直方图（5）管制图（6）检查表（7）分层法,QC七大工具,排列图,QC七大工具,因果图,QC七大工具,散步图,QC七大工具,直方图,QC七大工具,检查表,QC七大工具,分层法分层法与其它六工具不同的地方是它沒有图象化的代表。

l常見的分层法有：

A.时间（月、日、星期、班次等）b.员工（年龄、经验、班次、組別等）c.机械（型号、机龄、模具等）d.制程（工序情況，如溫度、壓力等）e.物料（供应商、成份等）f.量度方法（仪器、員工、程序等）,QC七大工具,管制图,QC七大工具,管制图分类,控制图类及适用场合,QC七大工具管制图,管制图是一改善生产力之有效工具有效运用可降低报废和返工。

报废和返工之降低代表生产力增加、成本降低和产能之增加。

管制图是预防不合格品之有效工具强调第一次就做对，它比事后之检验更能提升产品之品质。

管制图可預防不需要之制程调整获知调整制程参数的最佳时机，以避免因过度调整，使制程变异增加，造成制程成效恶化。

QC七大工具管制图,管制图可提供诊断之资序非变化模型，可以提供诊断异常之情报。

一個非随机性模型通常是由一组异常原因所造成。

由管制图上可了解制程何时为异常，并可缩小寻找问题原因之范围，降低诊断時間。

管制图可提供有关制程能力之資訊管制图可提供制程参数、制程稳定程度和制程能力等情报，這些资序对于产品和制程设计者非常有帮助,QC七大工具管制图,1.“3”原理管制上限UCL=X+3中心線CL=X管制下限LCL=X-32.统计理论认为母体参数可由随机抽取的样本來估計，SPC图的统计基础即在与此3.SPC图并不能控制一個制程，它只是提供制程重要的资讯，這個资讯可以作为品质决策与修正制程的基础,QC七大工具管制图,1.管制图实施步骤

（1）.定义制程；选择品质特性

（2）.決定管制图之种类（3）.決定样本大小（4）.抽樣频率和抽样方式（5）.決定量测系統；收集数据（6）.计算管制图之參数，一般包含中心线和上下管制界限（7）.收集数据，利用管制图监视制程,QC七大工具管制图,1.X-R管制图把X和R控制图，上下对应地画在一起的综合分析,QC七大工具管制图,P管制图PN管制图U管制图C管制图,休息十分鐘充充電,再加油,四、统计制程在质量管理的重要性,1.开发期在开发新产品阶段提供了过去质量情报的经验协助新产品设计试作的检查基准外包质量特性的评估与选择设计质量及工程工法的评价生产展开阶段的质量预估与检查规范QC工程表的作成与承认,四、统计制程在质量管理的重要性,2.试产期外作品检讨实验计划的数据分析与搜集设备计划的确认协助外包厂商的选定与检讨标准工程能力与评价协助量产品的机能与各设备评估,四、统计制程在质量管理的重要性,量产期质量转移的评价成本与批量管理的评估量产后的维持与改善QCC活动的质量评估质量经验的累积与情报系统的建立协助TQA的持续改进,五、工序品质与统计的关系,工序是产品、零部件制造过程的基本环节，也是品质检验的基本环节。

对工序实行严格的工序控制，它能在帮助现代工艺更加富有效率工作的同时，也使现代工艺具有经济上的现实意义。

如果一个高速精密的工序控制不当，生产出的无用的废品马上就会堆成山；如果产品稍微不符合生产标，它就会在后面的复杂装配工序中造成很大的麻烦，并因拆卸、替换部件而造成巨大的损失。

工序品质是指工序过程的品质。

工序品质的高低反映在工序的成果符合设计、即工序的符合性品质。

工序品质高，说明这道工序的成果的合格品率高，废品率或返修率低,五、工序品质与统计的关系,1.工序能力指数CPK工序在稳定状态下能够生产出合格品的能力称为工序能力。

五、工序品质与统计的关系,2.工序能力指数的判定,五、工序品质与统计的关系,六、PDCA与SPC的关系,1.PDCA的四个阶段和八个步骤

（1）计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）-总结（Action）”循环，简称PDCA循环；

（2）八个步骤：

A.分析现状，找出存在的问题和主要品质问题B.诊断分析产生品质问题的各影响因素C.找出影响品质的主要因素D.针对影响品质的主要因素，制订措施，提出改进计划，并预计其效果。

六、PDCA与SPC的关系,E.按既定的计划，执行措施。

F.根据改进计划的要求，检查、验证实际执行的结果，看是否达到了预期的效果。

G.根据检查的结果进行总结，把成功的经验和失败的教训都纳入有关标准、制度和规定之中，巩固已经取得的成绩，同时防止重蹈覆辙。

H.提出这一循环尚未解决的问题，把它们转到下一次PDCA循环的第一步去。

六、PDCA与SPC的关系,2.解决问题，改进工作的四个阶段与统计方法的应用。

六、PDCA与SPC的关系,3.员工要积极参与质量改进，增强品质意识,六、PDCA与SPC的关系,经常性故障的原因往往比较隐蔽，往往受到旧习惯的影响，认为：

六、PDCA与SPC的关系,这种守旧、无所作为的思想是经常性故障得以长期存在的“保护墙”。

我们首先要在思想上突破，推倒这座“保护墙”，才有可能进行品质改进，实现品质的突破。

有各部门上层领导和广大员工具有强烈的品质改进锐意进取的意识和行动把品质改进作为每一个员工必须进行的一件经常性的工作，才可能有计划地实现品质改进。

品质改进意味着要我们用原有的方法去做所做不到的事，这就要求我们坚定不移地改变旧思想、旧经验、旧技术、旧方法。

而思想的改变是第一位的品质改进的前提是意识到存在着问题和对现状的不满足。

如果认为现状一切都好，不存在，也就无需要改进。

事实证明，任何企业、任何领域、任何工作岗位都存在着可以、需要改进的机会。

所以品质改进首先要敏锐地发现，找出可以改进的方向,七、品质管理数理统计方法,1.产品品质的波动,七、品质管理数理统计方法,2.品质管理数理统计工作程序,七、品质管理数理统计方法,3.品管的四大定理质量就是合乎标准,标准一定要清晰明确,而且严格要求第一次就作对提升质量的良方是预防而非检验工作的唯一标准就是零缺点,不是差不多以产品不符合标准的代价衡量品质,而不是用比率或指数来衡量如何看,七、品质管理数理统计方法,4.管制图的异常波动,七、品质管理数理统计方法,4.管制图的异常波动,七、品质管理数理统计方法,4.管制图的异常波动,七、品质管理数理统计方法,5.过程控制的需要,检测容忍浪费,SPC统计制程控制培训,回顾复习,SPC统计质量管理,SPC统计质量意识,学习应用SPC表格,生产控制应用SPC,SPC的PDCA循环应用,SPC产生及发展,进行SPC的意义,QC七大工具的应用,生产工序的控制,品质质量管理,SPC统计制程控制培训,谢谢大家参加今天的培训,？