SPC培训教材基础篇

SPC培训教材基础篇内容1.SPC概念2.制程才干3.控制图4.工厂运用什么是SPC?SPC：StatisticalProcessControl统计制程控制：是指一套从制程中去搜集资料，而加以统计剖析，并从剖析中去发现异常缘由，立刻采取矫正举动，使制程恢复正常的方法。SPC是一个信息反应系统，协助我们了解一个进程量度一个进程的 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 现应用统计数据确定能否对进程采取举动为什么要推行SPC？客户的要求企业自身的要求社会的要求运用SPC的益处消费效率提高----机器停顿增加,废品增加本钱降低----检验数量增加,原资料节省产质量量改善----质量,平均性提高消费 流程 快递问题件怎么处理流程河南自建厂房流程下载关于规范招聘需求审批流程制作流程表下载邮件下载流程设计 的区别(一)传统的消费与质量控制流程:产品控制SPC理想的消费流程：制程控制合格返工报废生产检验包装装运出厂不合格消费包装装运出厂消费流程的区别(二)传统的质量控制方法：检验形式检验时间、检验本钱检验时损失已形成不知道进程的形状不易发现进程中的效果能够会过度调理消费流程的区别(三)SPC的方法：预防形式深化了解进程〔位置、动摇性、形状〕易于改良进程增加检验增加次品率提高产质量量交流的工具(commonlanguage)变异的概念进程中存在的变异(Variation)人----操作者的质量看法、技术水平、熟练水平、和身体素质等机器----机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等资料----资料的化学成分、物理功用和外观质量等方法----加工工艺、操作规程和作业指点书的正确水平等环境----任务场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声和震动等QuantifyStdDevformainsourceofvariationMeasurementsystemevaluation:变异的概念变异的描画趋向图(Trendchart,Runchart)统计量(Statistics)x,μ，s,σ,Medium,Mean直方图(Histogram)散布图(Distribution)高斯，泊松，二项,...虽然单个数据完全不同,但是搜集成一组数据后,它们会趋于构成可以描画成一个散布的形式.范围范围范围变异的描画1.位置2.散布宽度3.外形这个散布能够有所不同,可以经过以下因历来加以区分.或这些要素的组合代表值或〝中心值〞从最小值到最大值之间的距离或宽度能否对称或偏斜变异的描画变异的描画正态散布平均值对应于峰值图形关于平均值对称在X+/-3S范围内有99.73%的数据变异的描画变异的来源正常缘由(普通缘由)----系统或进程固有的变异要素(机器固有的精度偏向，正常的资料差异，气候动摇〕异常缘由(特殊缘由)----系统或进程特殊、异常事情形成的变异〔机器磨损招致精度变差，操作不当〕变异的来源重要的统计推断正常缘由形成的变异满足正态散布异常缘由形成的变异偏离正态散布变异的来源变异与进程的动摇性假定进程只存在正常缘由形成的变异，那么进程是动摇的。假定进程存在异常缘由形成的变异，那么进程不动摇。变异的战略SPC对变异的战略找出并消弭异常缘由形成的变异，使进程动摇。改良整个系统，减小正常缘由形成的变异，使进程才干提高。进程才干进程才干是指消费进程在一定时间内处于统计控制形状下制造产品的质量特性值的经济动摇幅度。进程才干指数CP=(TU-TL)/6TU----上偏向〔公差下限〕TL----下偏向〔公差下限〕6----进程才干CPK----思索偏离度的进程才干指数CPK=min{(TU-X)/3;(TL-X)/3}TheStandardDeviationis1/6timestheDesignMargininconventionalProcessDesign-4-2024-7-667UpperTechnicalLimitLowerTechnicalLimitTargetProcessPotentialIndexCp=1.0002468101214161842.84343.243.443.643.84444.244.444.644.8lengthofmachesupperlimit(UTL)nominalvaluelowerlimit(LTL)mean(m)StdDev(s)numberofmatcheswithinclassesProcessPotentialIndexCp=(UTL-LTL)6*sCFT进程才干指数02468101214161842.84343.243.443.643.84444.244.444.644.8lengthofmachesupperlimit(UTL)nominalvaluelowerlimit(LTL)mean(m)StdDev(s)numberofmatcheswithinclassesProcessPerformanceIndexCpk=min(UTL-m,m-LTL)3*sCFT进程才干指数Cpk-AbettermeasureofVariationCpk=andprocesscapability(1–K)*CpK=XD–S/2D=DesigncenterS=SpecificationWidthX=ProcessaverageCentering!!!Cp=1.53Cpk=1.49Cp=1.11Cpk=0.97进程才干指数6sQualityistheGoalGoal…Cp=2,Cpk=1.5-6s-5s-4s-3s-2s-1s0+1s+2s+3s+4s+5s+6s6stoLSL6stoUSLCp=2Cpk=1.5Cp=2Cpk=1.5Cp=Cpk=2±1.5sLSL12.5%12.5%75%USL进程才干Cp,Sigma,andDefectLevelsDefectLevels<=5%<=0.13%<=60ppm<=1ppm<=2ppb(partsperbillion)Cp>=0.67>=1.0>=1.33>=2.0>=1.66Sigma+2s+3s+4s+5s+6s+6s-6s+4s-4s+2s-2sCp=2/3=0.67Cp=4/3=1.33Cp=6/3=2.0Distribution等级判定等级A+ABCDCPK值1.67≤CPK1.33≤CPK＜1.671.00≤CPK＜1.330.67≤CPK＜1.00CPK＜0.67处置原那么思索管理的复杂化或本钱的降低方法维持原状改良为A级需全数选别并管理、改善制程采取紧急对策停止改善，探求缘由，并且重新检讨规格统计稳态和技术稳态TechnicallycontrolledStatististicallyuncontrolledStatisticallycontrolledTechnicallyuncontrolled控制图构成：趋向图+控制上、下限，中心线中心线(CL):X控制下限(UCL):X+3S控制下限(LCL):X-3S控制图原理：正常缘由形成的误差满足正态散布；正态散布的数据有99.73%的概率在X+/-3S范围内；一旦有测量数据超出控制界限，那么判定存在异常的误差。数据的类型计量型〔Variable)计数型(Attribute)温度，压力，时间，力矩，亮度...资料不良率，焊接不良数布匹疵点数，印刷错误数控制图的种类计量值控制图计数值控制图平均值-极差控制图(X-R图)中位数-极差控制图(X-R图)单值移动-极差控制图(X-MR图)平均值-规范差控制图(X-S图)不合格品数控制图(np图)不合格品率控制图(p图)缺陷数控制图(c图)单位缺陷数控制图(u图)nA2E2D4D321.882.663.27031.021.772.57040.731.462.28050.581.292.110nB4B3A323.2702.6632.5701.9542.2701.6352.0901.4361.970.031.2971.880.121.1881.820.181.1091.760.241.03101.720.280.98251.440.560.61Countormeasure?Areaorunits?Attribute(Count)Variable(Measure)DefectiveunitsSamplesize?Samplesize?Changinguporp’npInd.&MRChangingConstantSub-groups?Individualn>5n≤5Samplesize?AverageAve.&MRMedianEWMASamplesizeunknownNon-normalSmoothingNoestimatesofvariabilityYesNo控制图的选择控制图的运用步骤1.选取拟控制的质量特性2.选用适宜的控制图种类3.确定样本容量和抽样距离4.搜集并记载至少20-25个样本的数据5.计算各样本的统计量6.计算各统计量的控制界限7.画控制图并标出统计量8.研讨陈列的异常形状9.决议下一步举动控制界限控制界限的设置人为设置过宽：控制图对异常的误差不敏感，失掉控制效果人为设置过紧：过度调理，降低工艺才干，添加本钱规范界限代表客户的要求，用于控制产品控制界限对进程的要求，用于控制进程控制界限与规范界限控制图形状正常形状1.大局部的点接近中心线2.有一些点会散布在接近控制界限的中央3.没有或十分少的点超出控制界限控制图形状罕见的不自然形状1.循环2.倾向3.进程水平突变4.高比例的点接近或在界限外5.层叠或缺乏变化控制图判别常用的判异准那么1.1点落在A区外2.延续9点落在中心线同一侧3.延续6点递增或递减4.延续14点上下交替变化5.延续3点中有2点落在同一侧的B区外6.延续5点中有4点落在同一侧的C区外7.延续15点在上下C区8.延续8点无一在C区例1一点超出A区ABCCBA1例2连续九点落在中心线一侧ABCCBA2ABCCBA3例3连续六点成上升或下降趋势ABCCBA4Test4连续十四点发现上升或下降交替发生常用的判异准那么例8八点成串超出C区(分布在中心线两侧)ABCCBA8例7连续15点出现在中心线的C区两侧ABCCBA7例6相邻的五点中有四点落在B区ABCCBA66例5相邻的三点中二点落在A区ABCCBA55常用的判异准那么控制图剖析不自然形状(X-R图)缘由举例(一)A.循环B.倾向X图R图1.温度或自然环境1. 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 预防性的其他循环变化保养2.工人疲惫2.工人疲惫3.机器或操作员的活期轮换4.来料的时节性效应X图R图1.设备或工具的逐1.操作员技巧的突蜕变改良或变差2.环境条件的逐渐2.工人疲惫变卦3.工人疲惫3.来料质量分歧性的逐突变卦4.工夹具上碎屑的堆积控制图剖析不自然形状(X-R图)缘由举例(一)C.进程水平突变D.高比例的点接近或在界限外X图R图1.资料变卦1.资料变卦2.消费方式/进程2.方法变卦变卦3.新工人或机器3.工人变卦4.反省装置或方法的改动X图R图1.资料质量的大1.混用清楚不同的差异质量的资料2.测试方法或设2.不同的工人运用备的大差异同一张图3.在同一张图上3.来自不同条件下控制两个或以的进程数据标示上的进程在同一图上X,R平均值－极差控制图一些基本原理平均值－极差控制图是依据来自同一批抽样数据的两个分别的控制图。它们是用于跟踪和识别产品或工艺动摇缘由的最敏感的统计控制图。平均值图记载抽样的平均值，而极差图是记载每批抽样中相应的极差值。平均值－极差图是研讨工艺进程才干Cpk的一个十分有效的工具。3的极限范围是最通常的随机动摇的控制范围。控制图的结构数据的搜集决议抽样大小决议抽样频率记载原始数据计算每次抽样的平均值及极差选择控制图的刻度把平均值和极差值画在控制图上计算控制极限UCLR=D4*RbarLCLR=D3*RbarUCLXbar=X*Dbar+A2*RbarLCLXbar=X*Dbar-A2*RbarX,R平均值－极差控制图X,R平均值，极差控制图控制图的常数树立中心线，控制极限并绘制数据在控制图上绘制控制线战争均值线并绘制数据把在初始阶段的研讨结果作为初始控制极限课堂练习日期1234567891011121314151649669106810995882681057106571010108511353551091076985596477785105107910685125697581285810105911总和Xbar平均R极差LCLX=UCLX=Xdbar=LCLR=UCLR=Rbar=X,R平均值移动极差图9X,Rm控制图(一般值，移动极差图)一些基本原理当一抽样内的数据无任何一点动摇变化，那么一般值－移动极差图是相当有效的。它典型地发作在相当平均的工艺进程〔化学工艺，模具成型等〕一般值－移动极差图虽然没有像平均值－极差图那么敏感。但它能十分直观地判别趋向，周期及其它形式的反响。控制图的结构数据的搜集抽样数为一决议抽样频率决议一般值和移动极差的刻度范围X,Rm控制图(一般值，移动极差图)控制极限的计算计算观察值的平均值计算移动极差的平均值计算一般值和移动极差的控制下限，下限UCLmf=D4*RLCLmf=D3*RUCLX=X+E2*RLCLX=X-E2*R控制图的结构控制图常数树立中心线，控制极限并绘制数据X,Rm控制图(一般值，移动极差图)课堂练习X,mR一般值，移动极差图日期1234567891011121314151649669106810995882345移动极差LCLX=UCLX=Xbar=LCLR=UCLR=Rbar=p图一些基本的原理P图是用于测量不合格品的比例P图普通需求较大的抽样数〔50－200以上〕以便于发现工艺进程的缓慢变化p图控制图的结构数据的搜集决议抽样数大小，普通状况50－200个以上.决议抽样频率布置控制图的刻度大小。垂直方向的刻度普通从零到1.5倍的最大的不合格产品的比例数把每次抽样的不合格比例数用点在控制图上表示出来，然后把点联成线以便于显示它的趋向记载工艺进程中的任何变化和不正常的事情p图控制图的结构(续上页)计算控制极限UCLp=p+3*p(1-p)/nLCLp=p-3*p(1-p)/nn=抽样数树立中心线，控制极限并绘制数据P图不合格比例数日期123456789101112131415抽样数(n)100100100100100100100100100100100100100100100数目(np,c)172828293716413130254416393422比例(p,u)LCLp=UCLp=pbar=课堂练习np图一些基本原理np图是被用于测量一些不合格品的实践数目并且批与批之间的抽样数坚持不变np图控制图的结构数据的搜集反省的抽样数必需坚持恒定决议抽样频率布置控制图及搜集原始数据记载每次抽样的不合格数并把它绘制在控制图上计算控制极限计算不合格品的平均值计算控制上下限(UCL,LCL)UCLp=np+3np*(1-np/n)=np+3np*(1-p)LCLp=np-3np*(1-np/n)=np-3np*(1-p)OCAPOCAP=Out-of-ControlActionPlan=失控举动方案=处置失控状况的操作指南流程图OCAPOCAP的益处处置效果规范化操作工快速，实时(real-time)作出反响便于剖析、改良进程，消弭异常缘由形成的误差OCAP42024-7667TechnicalLimitUpperLowerTechnicalLimitTargetP-CLineP-CLine33RedZoneCp>2.0,TheStandardDeviationis1/12timestheDesignMarginforaSixSigmaProcessRedZoneYellowZoneGreenZoneGreenZoneYellowZoneTargetArea预控图Pre-controlchartPre-controlchart规那么:1.区分在上下规格限的1/2处画上预控线〔P-Cline).2.为确认制程才干，量测5台必需全部落在P-C线内，预控图方能运用.3.抽样方法：每次2台4.判异准那么：1.2台在绿区.正常消费2.1台在绿区，1台在黄区继续3.2台在同一黄区调整4.2台在不同的黄区中止消费5.1台在红区.中止消费预控图Pre-controlchart统计进程控制之系统流程数据收集原始数据解析计量值控制图计数值控制图计量值计数值柏拉图控制状态特殊原因原因发现原因消除重新计算控制界限比较规格符合规格延长控制界限柏拉图分析计量值控制图计数值控制图直方图分析过程能力分析常态机率纸计量值控制图计数值控制图过程改善yesyesyesyesnonononononoXUCLX545352515049484746451086420LCLXCLXUCLRCLR