SPC-介绍

SPCTrainingforNDVC2SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate•SPC简介•SPC发展历史•西格玛简介SectionOne-简介3SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate什么是制程(Process)?操作方法环境设备材料有序的行为测量的输出目标时间操作员将输入转化为输出的一组有序的行为或操作什么是制程控制(ProcessControl)?减小制程输出变异(ProcessVariation)所采取的行动4SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate什么是统计制程控制(SPC)?5SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate控制图的发展历史6SPS-0159ENV01KaizenReportTemplateSPC的使用情况何时使用SPC7SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate为什么要推广SPC8SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate•ProcessCapability•ControlChartSPCControl分类47.644.240.837.434.030.627.2LSLUSLLSL25Target*USL50SampleMean39.4076SampleN299StDev(Within)0.589811StDev(Overall)0.581845ProcessDataCp7.06CPL8.14CPU5.99Cpk5.99Pp7.16PPL8.25PPU6.07Ppk6.07Cpm*OverallCapabilityPotential(Within)CapabilityPPMLSL0.00PPMUSL0.00PPMTotal0.00ObservedPerformancePPMLSL0.00PPMUSL0.00PPMTotal0.00Exp.WithinPerformancePPMLSL0.00PPMUSL0.00PPMTotal0.00Exp.OverallPerformanceWithinOverallProcessCapabilityofRST_R_Pull_Up9SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate过程变异原因10SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate西格玛与DPMO“六”西格玛代表着一种近似的完美，它仅允许百万分之3.4的缺陷率，在关系到大多数顾客及股东的产品、服务和过程中，仅允许百万分之3.4的缺陷率。不同西格玛水平之间的差别不单纯是对半削减缺陷的数量。西格玛水平每上升一级，缺陷的数量就呈指数级的减少。11SPS-0159ENV01KaizenReportTemplateб以面积为例以书刊错字校对为例PPM6б一粒钻石大小一间小型图书馆全部藏书中有1个错字3.47б缝衣针针尖好几个大型图书馆藏书中有一个错字0.0193б普通商店面积每页书中有1.5个错字668105б电话机座大小一部百科全书中有一个错字2331б中型工厂面积每页书中有170个错字6977004б一间客厅面积一册书每三十页有一个错字62102б巨型超市面积每页书中有25个错字308700对6б的感性认识：12SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate6б和3б的波动比较13SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate•基本定义及数据类型•计量型过程能力分析•计数型过程能力分析SectionTwo-过程能力分析14SPS-0159ENV01KaizenReportTemplateSPC基本定义1.CenterLine(CL):AverageoftheProcess(中心线)2.б(Sigma):Standarddeviation(S):(标准方差)3.UCL(UpperControlLimit):CL+3б(上控制线)4.LCL(LoverControlLimit):CL-3б(下控制线)5.CPK(ProcessCapabilityIndex)(制程能力系数)6.CP(ProcessCapability)(制程能力,散度.即正态分布曲线的开口度)7.LSL(LoverSPECLimit):(制程规格下限,通常为业界标准或客户的要求)8.USL(UpperSPECLimit):(制程能力上限，通常为业界标准或客户的要求)9.X-BAR&RChart:(均值/极值控制图)10.均值:一组数据的平均数11.极差：一组测量值内的最大值和最小值的差，用R表示15SPS-0159ENV01KaizenReportTemplateProcessCapability数据类型可以分为计量型数据和计数型数据。计量型数据是属于不可数集合的，比如(0,100]，实数集，常见的有正态分布，指数分布，均匀分布等。工厂数据举例：weldingstrength,case/cover尺寸计数型随机变量只可能出现可数型的实现值，比如自然数集合，{0,100}等等，常见的有二项分布，泊松分布等。工厂数据举例：检验208件产品，有8件不合格，检验150件产品，有7件不合格。以小组为单位，列举工厂各种数据类型，并进行分类，粘贴到白板上，大家分享一下16SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计量型数据过程能力б(Sigma):Standarddeviation(S):(标准方差)17SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate制程能力指数Cp的几何意义Cp–表示制程分布的紧致程度18SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计量型数据过程能力双边CPK公式单边CPK公式19SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate制程能力指数Cpk的几何意义3良好的过程能力:对于双边:图形居中,开口小.对于单边:距离规格线远,开口小.20SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate过程能力评价21SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate过程能力分析手动计算假定G过程处于统计控制状态.应用控制图，得到如下数据，平均值为4.03,方差为0.024，产品技术规范为4+-0.1，根据这些信息计算该过程能力指数。LSL=3.9,USL=4.1CP=(4.1-3.9)/6*0.024=1.39CPL=(4.03-3.9)/3*0.024=1.81CPU=(4.1-4.03)/3*0.024=0.97CPK=0.9722SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计量型数据CPK-minitab应用例子：杂质含量数据，5个数据为一组，共25组，上控制限为24，求CPK23SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计量制程能力指数–Cp&Cpk根据数据如何配置24SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计量制程能力指数–Cp&Cpk从结果中，我们能看出什么？？？？25SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计数型数据过程能力分析26SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计数型数据过程能力分析27SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计数型数据过程能力分析28SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计数型数据过程能力练习DPU=800/1000=0.8DPMO=0.8*1000000/10=8000029SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate•基本定义及判异原则•计量型控制图•计数型控制图SectionThree-控制图30SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate控制图各种上下限关系31SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate控制图32SPS-0159ENV01KaizenReportTemplateControlchartRules33SPS-0159ENV01KaizenReportTemplateControlRules34SPS-0159ENV01KaizenReportTemplateControlRules35SPS-0159ENV01KaizenReportTemplateSPC小游戏流程：分成几个小组，每个人折纸，生产衣服，然后抽样测量衣服长度，每个小组产生一个衣服长度的平均数，衣服长度为y轴，小组号码为x轴，描点，事先定好上下控制线，看哪些点在控制线之外，然后找出rootcause。工具：两种尺寸正方形纸（含有变异尺寸），尺子控制图：均值极差图结论：做成均值极差控制图，看看那一组的平均长度超出控制线，然后具体到哪个人的衣服长度有变异，最后发现根本原因是原材料尺寸有问题36SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate控制图选择不合格件数不合格率不合格点数单位产品上不合格点数37SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate38SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate绘制均值极差图杂质含量批次杂质含量批次杂质含量批次5.9918.0567.091111.4614.35610.571111.4112.79611.14113.714.06614.251112.88123.43617.581114.5429.33725.31216.76212.1575.3127.2929.33712.05125.929.23716.251222.0524.8277.51129.336.84814.691312.5137.6783.691313.636.99818.04134.6433.9688.91310.34314.3817.05134.3947.08920.23149.6413.6999.381413.4349.6993.53145.51412.27914.27144.17420.1593.41149.7658.33104.38156.0756.23105.91513.7458.871031.321515.35518.71103.44158.98513.221024.7815一部分数据39SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate绘制均值极差图根据数据如何配置40SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate绘制均值极差图选择判异原则41SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate绘制均值极差图从图中我们看出什么？接下来我们怎么做？42SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate练习：用minitab绘制均值极差图焊接力对于W7T是重要的指标，需要定期测试，将测试结果做均值极差图43SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计数型控制图44SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计数型控制图-P图，NP图练习：二极管制造工艺，每天抽检150个样品，记录不合格品数量，搜集一个月的数据，做NP图和P图。45SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计数型控制图-P图46SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计数型控制图-NP图47SPS-0159ENV01KaizenReportTemplate计数型控制图-U图，C图练习：在芯片的生产过程中，如果芯片上有一个瑕疵，则被认为是一个缺陷，每个班次抽取10个芯片进行检验，记录每个班次的缺陷总数，搜集15个班次数据，做U图，C图。日期样品数缺陷数11