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SPC-advancedtrainingcourseStatisticalProcessControlAdvancedCourse德昌電机中级统计制成控制课程0204060801001stQtr2ndQtr3rdQtr4thQtrSPC-advancedtrainingcoursePh.D.&Professor:JimLiu•MotorolaCAMPgraduate•MotorolaSixSigmaBlackBeltgraduate•Richexperienceinmanufacturingas:Sr.processengineerSr.design&productengineerProcessgroupleaderManufacturingmanagerEngineeringmanagerProjectmanager•MTTSAchiefeditorandkeymember•MotorolaSPCtrainer•ExpertinProcessCharacterization&Optimization•Withsuccessfulproblemsolvingrecordsfor5yearswithinMotorolaCPD授课人简介SPC-advancedtrainingcourse課程大綱SPC介紹控制圖計量型控制圖計數型控制圖分析及解釋控制圖制程能力制程能力计算SPC-advancedtrainingcourse什么是统计过程控制(SPC)下面按字面意思来解释一下什么是统计过程控制(StatisticalProcessControl).统计学(Statistics)是数学的一个分支:1.从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples)2.计算集中趁特征(centraltendency),如算术平均数(average或mean)中位数(median)和众数(mode),以及离散特征(dispersion),如级差(range),方差(variance)和标准差(standarddeviation).3.对于总体分布,通过对抽样分布做假定,便可提供对总体采取措施的基础.例如,根据经验/接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物.统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势.变异可能是随机(random)(由于偶然因素造成)或非随机的(assignable)(由于机械,方法,物料与/或人事引起).统计学有助我们分辨随机与非随机因素.SPC-advancedtrainingcourse过程(process)是指生产产品/服务的一系列行动或操作,也指支持产品/服务的过程如管理,财务,采购与工艺.控制(control)的意思是通过过程控制成功地控制产品服务.控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地:1)过程进行控制;2)维持或改善控制.目标是使品质维持不变.把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC.什么是统计过程控制(SPC)-续1SPC-advancedtrainingcourseSPC就是利用统计方法去:1.分析过程的输出并指出其特性.2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持.3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.SPC几个重要概念.第一个,也是最重要的是你能否确定过程的输入和输出并把它们定量化,然后才开始控制该过程----不是先行控制.SPC是以预防代替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误永远比事后矫正为好,而且简单得多.什么是统计过程控制(SPC)-续2SPC-advancedtrainingcourse簡單來說，SPC是透過運用統計學上的技巧如控制圖分析過程或其輸出，從而作出適當的行動以達至及保持統計控制狀況及改善過程能力。SPC解釋為...運用統計方法於過程控制上SPCSPC簡介SPC--控制改善的工具SPC-advancedtrainingcourse參加SPC訓練的好處完成課程後，學員能：從整體的品質改善程序中，能解釋SPC的作用認識及懂得使用計量型極差及計數型圖表理解基本的SPC概念選擇合適的控制圖明暸失控情況解釋品質的目標及要求在過程中能應用SPCSPC-advancedtrainingcourse统计学在生产中应用的目的1.x,s--了解产品总体性能2.Eliminateoutlierduetoassignablecause--取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程3.Hittarget(μ)--规格趋向目标值4.Reducevariance(s)--减小差异5.SpecReviewforfeasibility--審核規格，看看是否適用SPC-advancedtrainingcourse什么是解决问题策略的步骤？用统计方法去解决问题是以我们从工作方面得到的知识为基础的.每一个问题都是随机变异(因统计数字的随意波动而引起的变异)及非随机变异(因有特殊的成因而引起的变异)的结果.这种变异可以被确认和加以定量,并可将可能的原因范围缩小,以经验协助我们寻找解决方法.这种解决问题方法的目标是找出问题原因,以系统的方法减少可能的原因数目,从而减少整个问题的类别和变异原因.我们每个人都要对整个解决问题策略有概括的认识,详细了解策略中你个人负责的那些部分.现在就让我们逐一看看解决问题的八个步骤.SPC-advancedtrainingcourse步骤一:第一步骤是确认(identify),搜集(collect)和展示(display)数据,使变异显示出来.你的目的是描述你的过程,这是统计学上的一个分支,称为描述统计(descriptive).步骤二:下一步骤是筛选(screening)数据.这个步骤是利用简单实验前统计工具(statisticalpre-experimentaltools)去消除过程中所有无效用的变化源.这是实验前阶段(pre-experimentalstage),在此阶段可以利用一些工具如柏拉图(pareto),因果分析图(causeandeffect),变量控制图(Multi-varicharts),这样当实验直接涉及变异目标时你能更准确地把目标.假如你的过程中变量很多,才有必要用较复杂的统计方法,如部分因子实验法去处理.什么是解决问题策略的步骤？(续)SPC-advancedtrainingcourse步骤三:现在可以进行实验,目标在于预测某种变动对现行过程的作用.这样才能把握地预测出输入变量”X”对输出”Y”的影响,或至少能使建议的过程(B)比现行过程(C)产生更良好的结果.步骤四:继续做实验.你的过程有两个或四个变量.你的策略是按因素设计用t检验及f检验去比较是否呈正态分布.步骤五:继续做实验.你的策略是有因素设计进行方差分析.当你有五个或五个以上变量时,要利用部分因子实验法.SPC-advancedtrainingcourse步骤六:你已绘上X及Y轴,进行过程控制.利用控制图表去维持过程的控制.步骤七:可以能过重新确定所在和重新实验发现新的解决方法来改进你的控制方式,这是一项不重复的过程.步骤八:99%的过程变异已受你的控制,可以运用不同方法去控制最后的1%以完成任务,这些方法包括:响应曲面法(ResponseSurfaceMethodology),正交旋转应曲面法(OthogonalRotatableRSM),单纯形法(Simplex),最速上升法(SteepeAscent)以及回归方法(Regression).用以上方法我们可以对一些物理模式中的参数进行估计.SPC-advancedtrainingcourseProblemsolvingstepbystepapproach:A.ProductcomparisonWhatisthedifference?BOMcomparisonWhatisthechange?B.RootcausematrixIdentifyindependentparametersBy5MTracebackfromphenomenaBy5WhyC.ProductiondataanalysisReviewhistoricaldataD.FailureanalysisMechanicalComponentserachChemicalMeters/SEM/X-rayCorrelationE.ExperimentdesignMVAby4MMVAbykeyfactorsDOEScreeningF.ConfirmationCreatespeciallycontrolgroupsbyT-testorAnovaG.OptimizationForthekeyindependentfactorFullfactorialRSM*ThesamecausemaycreatedifferentfailureresponseStepsforRootCauseAnalysisSPC-advancedtrainingcourseContinuousImprovementRoadmapProcessCharacterizationFlowchartPrioritizeOpportunitiesforimprovementSelectteamProcessMappingDefinethecriticalcharacteristicPerformGaugeR&RCapable?ImprovementmeasurementPerformaprocesscapabilitystudyStable&capableControlOptimizationImplementtotalprocesscontrolInstitutionalizationWhat?Why?ToworkoncriticalbusinessissuesToselectacrossfunctionteamTomaptheprocess(asis&shouldbeToidentify&definemajorproduct,processandmachineparametersToquantifythemeasurementerrorToassessprocessstability&estimateprocessmean&variationTocompareprocessperformancetocustomerrequirementsToidentifycause&effectrelationshipsToimplementpreventiveprocedures&stepstoassureastable&highperformanceprocessToimplementbestpractices&standardsToleverageresourcesToexpandknowledge&creativityTogetavisualpictureoftheprocessTouse80/20principle(80%oftheperformancewillbecontrolledby20%oftheparameters)Toverifythemeasurementvariationislessthan10%oftheprocessvariationorspec.ToverifytheprocessisstableToestimatetheprocessmean/variationTocomparetheprocessperformancetospec.TofindimportantinputvariablesToassureproactive&preventivethinkingisimplementedToassureestprocessmonitoringTolayoutC/AprocedureupfrontToimplementwhatwaslearnedacrossBU