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統計過程控制SPC |
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培訓講師：宋志軍
培訓背景：
FMEA，SPC，MSA我們稱之為預防工具三劍客，SPC，MSA更是以數據為基礎的預防性工具。我們在企業很多時候是有數據統計，沒有數據分析，更是沒有分析后的應用與改善。
培訓受益：
讓學員認識統計過程控制，是企業提高質量管理水平的有效方法。它利用數理統計原理，通過檢測資料的收集和分析，可以達到“事前預防”的效果，從而有效控制生產過程、不斷改進品質。
通過課程的學習，讓學員了解SPC的原理，正確應用SPC的技巧。讓SPC不僅僅是繪圖，更是動態的管理手段，確實的協助管理者掌握維持過程穩定的能力。
課程時間：2天/共12H
課程內容：
一、數據的基本常識：
1、數據的分類
2、收集數據的目的
3、收集數據應按注意的事項
有效數字
數字的修約規則
4、數據的幾個重要特征：
表示數據集中位置的特征數
表示數據離散程度的特征數：極差、方差、標準偏差（σ）
5、標準差與平均值關系
二、關于spc理解
1、永續經營法則
2、客戶對供應商spc之要求
3、spc基礎
spc起源、背景
最新版本 spc的變化
spc的假設條件
統計資料的類型（計數、計量）
正態分布
中值、極差、標準偏差的計算
過程的變異
三、控制圖--spc質量控制的基本元素是控制圖。
1、什么是控制圖：(控制圖原理：3σ原則)
2、控制圖的主要用途：
變異的本質：共同原因、特殊原因
管制狀態
spc兩個階段：分析階段，監控階段
分析用的控制圖主要目的：管理用的控制圖主要作用：充分體現出spc預防控制的作用。
3、控制圖的基本形式 控制圖的種類及主要用途
4、計量值控制圖
平均值－極差控制圖
①收集數據
②數據分組，填入數據表
③計算各組（樣本）的平均值X和極差R
④計算總平均值和極差R
⑤計算中心線和控制界限：控制圖系數表
⑥繪制控制界限
⑦標注有關可參考事項
中位數和極差控制圖——案例
單值─移動極差控制圖（X－Rs）
② 集數據，填入數據表
②計算各樣本的移動極差及其平均值
③求X控制圖的中心線和控制界限
④求Rs控制圖的中心線和控制界限
⑤畫中心線的和控制界限
⑥標注有關事項
平均值和標準偏差控制圖——案例分析
控制線的修訂分析
5、計數值控制圖
計數值控制圖有不合格品率控制圖(P圖)、不合格品數控制圖(Pn)圖、單位缺陷控制圖(u圖)和缺陷控制圖(C圖)。
不合格品率控制圖(P控制圖)
①主要用途
②P控制圖幾種畫法
③一是收集的樣本大小n不等
④二是對上述控制界限的計算進行簡化
⑤不合格品率控制圖（Ｐ控制圖）畫法
不合格品數控制圖（Pn控制圖）
單位缺陷數控制圖（μ控制圖）
缺陷數控制圖（C圖）
公差百分率控制圖
①什么是公差百分率控制圖
②中心線和控制界限的確定
③ 差百分率控制圖的特點
6、控制圖的觀察分析 控制圖與工序變化的分析和判斷
工序穩定狀態的判斷
①工序是否處于穩定狀態，必須同時要滿足兩個原則
工序不穩定狀態的判斷
①點子超出控制界限
②點子處在警戒區內
③點子在控制界限內，但點子排列有缺陷
7、控制圖異常的處理
4種情況應重新計算控制界限并作控制圖：
控制圖兩種錯誤的分析
3σ控制界限的意義 ⑷質量特性與控制圖的選擇要考慮的6個方面：
8、使用控制圖的注意事項
①分組問題、②分層問題、③控制界限的重新計算——課堂練習
四、工序能力分析
1、工序能力的含義：工序能力與生產能力、機械能力的區別
2、工序能力的數量表示： 為什么用6σ來表示工序能力？
3、工序能力與公差圖
4、工序能力指數Cp及其計算
正態分布
雙向允差，工序分布中心與規格中心重合（即無偏移的情況）
雙向允差，工序分布中心與規格中心有偏移
單向公差情況：只有公差上限TU時/只有公差下限TL時
5、工序能力的判斷及處置
工序能力判斷標準
有偏離系數工序能力的判斷標準
CP值對應的總體不合格品率表（％）
6、處置：
CP＞1.67時、1.33 < CP≤1.67時、1< CP≤1.33時、0.67 < CP≤1時、CP≤0.67時
7、改善及矯正措施
8、序能力指數計算練習
五、推進spc的關鍵點
1、培訓spc
2、確定關鍵質量因素
3、提出制程管制標準
4、在各部門落實，將具有立法性質的有關制程管制標準的文件編制成明確易懂，便于操作的手冊，供各個制程使用
5、統計監督和管制制程
6、診斷異常和采取措施解決問題
六、課程總結與問題解答 |
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