SPC介绍

SPC介绍有关品质的几个观念不要认为所有产品都符合规格就一定品质很好；品质目标永远都会是零缺点；品质不是靠“制造”、检验、设计出来的；做了控制图和CPK并不代表做了SPC什么是6西格玛“σ”是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。6σ体系包含多个含义：•一个统计学中的名词•一种处事哲学•一个事件的最终目标•一种价值的体现品质管理7大方法1.检查表2.层别法3.鱼骨图4.巴雷托图5.散布图6.控制图7.直方图SPC介绍（StatisticalProcessControl)统计过程控制（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。SPC的历史1924年美国休哈特博士发明控制图（3σ）二战后的日本提出以品质为根本提高竞争力一年一度的戴明奖的设立SPC的特点•与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员•强调应用统计方法来保证预防原则的实现•SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在与“P（Process，过程）•可判断过程的异常，及时告警；•不能告知此异常是什么因素引起的SPC的功能看清品质状况，提前发现问题找出问题根源，节约费用开支减少报表处理，满足客户要求提升生产效力，降低品质成本SPC成功条件高层管理者的大力支持中层干部有能力分析SPC图形，在有良好品质观念的基础上分析图形具备详尽、全面、系统的SPC系统规划使用SPC专业软件数据采集要求真实、实时SPC失败的原因数据采集不真实、实时规划不健全没有相应的教育培训用户不会分析SPCSPC关键词序号代号说明1X(Bar)平均值2R偏差范围3P不合格率4NP不合格项目的数量5C次品数6u单位缺陷7PPM/DPMO百万分之次品数8UCL控制上限，由Xbar+3σSPC关键词–续1序号代号说明9CL控制中心线10LCL控制下限,由Xbar-3σ11USL规格上限12SL规格中心线13LSL规格下限14Ca偏移度15Cp离散度SPC关键词–续2序号代号说明16CpK能力指数17Ppk性能指数18σ²或S²均方差19σ或S标准差202122SPC的相关概念--过程控制系统过程的呼声人设备材料方法产品或环境服务输入过程/系统输出顾客的呼声我们工作的方式/资源的融合统计方法顾客识别不断变化的需求量和期望有反馈的过程控制系统模型SPC的相关概念计数值（Attribute)以计产品的件数或点数的方法。计数值的数据具有不连续的特点，称为离散变量(DiscreteRandomVariable)计量值(Variable)通过实际测量而取得的连续性实际值。称为连续随机变量(ContinuousRandomVariable)SPC的相关概念一般原因（CommonCause）可预料的质量原因，是整个生产过程固有的原因，需要生产流程多个部门的共同协调解决特殊原因（SpecialCause）不可预料的偶然因素。SPC的相关概念如果仅存在变差的一般原因，目标值线随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。预测时间范围目标值线如果存在变差的特殊原因，随着时间的推预测移，过程的输出不稳定。时间范围SPC的相关概念--局部措施和对系统采取措施局部措施–通常用来消除变差的特殊原因–通常由与过程直接相关的人员实施–通常可纠正大约15%的过程问题对系统采取措施–通常用来消除变差的普通原因–几乎总是要求管理措施，以便纠正–大约可纠正85%的过程问题SPC的相关概念--过程控制受控（消除了特殊原因）时间范围不受控（存在特殊原因）SPC的相关概念--过程能力受控且有能力符合规范（普通原因造成的变差已减少）规范下限规范上限时间范围受控但没有能力符合规范（普通原因造成的变差太大）SPC的相关概念--过程改进循环1、分析过程2、维护过程本过程应做什么？监控过程性能会出现什么错误？查找变差的特殊原因并本过程正在做什么？采取措施。达到统计控制状态？确定能力计划实施计划实施措施研究措施研究计划实施3、改进过程措施研究改进过程从而更好地理解普通原因变差减少普通原因变差控制图实质上是一种评估工程特性或生产结果的变化的辅助性图表；控制图表用一种经济的方法减少两类错误的发生。第一类错误是在不必要的时候对变化做出反应，第二类错误则是在必要的时候没有对变化做出反应。监控图表有一套方法区分一般和特殊因素，所以它能帮你找出做出反应的最佳时机控制图控制图类型计量型数据X-R均值和极差图计数型数据Pchart不良率控制图X-δ均值和标准差图nPchart不良数控制图X-R中位值极差图Cchart缺点数控制图X-MR单值移动极差图Uchart单位缺点数控制图SPC控制图–P-Chart不合格率控制图根据每批采样的不合格率进行绘制对生产过程中的不合格率进行控制以一批或一天的采样数据为一点制作控制图SPC控制图–P-Chart不合格率控制图SPC图形分析点超出控制限连续几点在中心线上方或下方连续几点上升或下降连续几点交替一升一降连续几点在3倍标准偏差之外连续几点在2倍标准偏差之外连续几点在1倍标准偏差之外连续几点在1倍标准偏差之内SPC图形分析—续1不受控制的过程（有超过控制限的点）UCLLCLUCLLCLRR受控制的过程SPC图形分析—续2UCLLCLRUCLRLCL不受控制的过程（存在高于和低于均值的两种链）不受控制的过程（存在长的上升链）SPC图形分析—续3UCLXLCLUCLXLCL均值失控的过程（点离过程均值太近）均值失控的过程（点离控制限太近）过程能力分析如果已经确定一个过程已处于统计控制状态，还存在过程是否有能力满足顾客需求的问题时；一般讲，控制状态稳定，说明不存在特殊原因引起的变差，而能力反映普通原因引起的变差，并且几乎总要对系统采取措施来提高能力，过程能力通过标准偏差来评价。过程能力分析带有不同水平的变差的能够符合规范的过程（所有的输出都在规范之内）规范下限LCL规范上限UCL范围LCLUCL范围不能符合规范的过程（有超过一侧或两側规范的输出）LCLLCLUCLUCL范围范围SPC控制图–NP-Chart不合格数控制图根据每批采样的不合格数量进行绘制为P-Chart的补充每组采样数量不同时，不建议采用SPC控制图–NP-Chart不合格数控制图SPC控制图–U-Chart单位缺陷数控制图使用平均缺陷数绘制控制图不需要各个点的采样数量相同为P-Chart的补充SPC控制图–U-Chart单位缺陷数控制图SPC控制图–C-Chart缺陷数控制图使用缺陷数量绘制控制图要求每个检测点的采样数量一致SPC控制图–DPMO不合格率推移图DPMO是指100万个机会里面,出现缺陷的机会是多少SPC控制图–DPMO不合格率推移图SPC控制图–Pareto巴雷托图用来分析各种质量原因、解决办法、缺陷点、故障数或持续时间等信息分析对象要求可以进行升序或降序排列SPC控制图–Pareto巴雷托图SPC控制图–Pareto巴雷托图注意：一般15项后的缺陷项目统一归为其他缺陷项目至少每一批或每三五天察看一次，以确定问题的重点和制订下一步计划每次挑选排在前面的1至2项进行改善SPC控制图–Xbar-R平均值/范围控制图由平均值控制图和范围（偏差）控制图组成主要对初期品质进行测定和监控平均值控制图：每个点是多个个别测量值的平均值，跟踪的是子组平均值，而不是个别测量值范围控制图：每个点是同一组测量值的范围SPC控制图–Xbar-R平均值/范围控制图SPC控制图–Xbar-R平均值/范围控制图图形分析分析品质参数和指标控制限和规格限之间的关系（包含、交叉、不相干）Ca、Cp、Cpk等分析图形SPC控制图–Xbar-Sigma平均值/标准误差控制图由平均值控制图和标准偏差控制图组成也可以称为Xbar-S或Xbar-σ控制图使用标准误差受个别值影响较小SPC控制图–Xbar-Sigma平均值/标准误差控制图SPC控制图–Individuals-MovingRange个别值与移动范围控制图由个别值控制图和移动范围控制图构成在不给数据分组时使用。在数据比较难以获取或采集成本很高时，常常使用该控制图与Xbar控制图相比，个别值图的劣势在于，个别测量值与子组平均值相比而言比较不可靠，它们的分布比较难以预测。SPC控制图–Individuals-MovingRange个别值与移动范围控制图SPC控制图–MovingAverage-Range/Sigma移动平均和范围/标准偏差控制图同Individuals-MovingRange个别值与移动范围图相似，用在不给数据分组时移动平均为指定的连续n个采样的计算值，默认n为3当采样值小于5或6个时采用移动平均和范围控制图，否则推荐采用移动平均和标准偏差控制图可以预先指定或直接从采样值中计算控制中心和上下限SPC控制图–MovingAverage-Range移动平均和范围控制图SPC控制图–MovingAverage-Sigma移动平均和标准偏差控制图SPC控制图–EWMAofMeans均值的指数加权移动平均值控制图使用指数加权移动平均值来监控连续的过程采样值对过程均值的微小变化反应灵敏测量值经过加权处理，对于最新数据的影响更大在下列情况下推荐使用EWMAofmeans希望检测过程中的微小变化过程中具有不正常状况在数据中有不可控的扰动希望对数据进行预测SPC控制图–EWMAofMeans均值的指数加权移动平均值控制图SPC控制图–EWMAofIndividual个别值的指数加权移动平均值控制图和EWMAofMeans均值的指数加权移动平均值控制图类似，只是用于绘制控制图的数据为个别值SPC控制图–EWMAofIndividual个别值的指数加权移动平均值控制图SPC控制图–CusumofMeans均值的累积总和控制图表示采集的每组数据的中心值和设定的目标中心值的偏差的累计总和默认情况下，用一个V形的上下限检测失控状态对相对于过程平均值微小但是连续的变化反应灵敏适用情况：–过程受到固有的持续增长或衰退的影响，过程中心值在持续变化–控制影响过程的原因代价昂贵或不可能从系统设计的方面去解决时SPC控制图–CusumofMeans累积总和控制图SPC控制图–CusumofIndividuals个别值的累积总和控制图表示采集的个别值和设定的目标中心值的偏差的累计总和默认情况下，用一个V形的上下限检测失控状态对相对于过程平均值微小但是连续的变化反应灵敏适用情况：–过程受到固有的持续增长或衰退的影响，过程中心值在持续变化–控制影响过程的原因代价昂贵或不可能从系统设计的方面去解决时SPC控制图–CusumofIndividuals个别值的累积总和控制图SPC控制图–Run运行控制图SPC控制图–Run运行控制图SPC控制图–Histogram直方图显示分组或单个数据的分布情况用于检测某个特性的分布SPC控制图–Histogram直方图SPC控