【正文】 3/15/2023 1研討。交流。提高研討。交流。提高本次訓練班的內(nèi)容本次訓練班的內(nèi)容? 正確認識 SPC ? 統(tǒng)計學概述 ? 控制圖原理? SPC推行具體步驟 ? 判斷制程穩(wěn)定或異常的準則 ? 十五項品質(zhì)指標 理論解析 、 實例演練? SPC與品管七大手法 ? 品管方法歷程? SPC興起的背景? 什麼是 SPC? SPC基本觀念? SPC的特點? SPC認識誤區(qū)的剖析一 . 品管方法歷程1σ 2σ 3σ 4σ 5σ 6σ2336,210690,000300,80066,807Average Company一般公司Best in class世界標竿公司產(chǎn)品檢查產(chǎn)品管制 製程管制品管 7手法(5S、 QCC、 ISO9001:2023)管理改善 (PDCA)一般公司 THREE SIGMA改善技術改善 (MAIC)世界標竿公司 SIX SIGMA改善方法管制試驗計劃與 制程 結合試驗計劃與 設計 結合產(chǎn)品管制最佳化設計管制最佳化二 . SPC興起的背景「經(jīng)驗掛帥時代」的結束 ISO9000品保體系的要求 「 ISO9000」。要求為客戶提供合格的產(chǎn)品，只有穩(wěn)定而一貫（ Consistent）的「過程」與「系統(tǒng)」，才能保證長期做出合格的產(chǎn)品。然而，如何檢核此一貫「過程」與「系統(tǒng)」仍然穩(wěn)定的存在呢？這必須仰賴 SPC來發(fā)揮功能。 如果工作經(jīng)驗對產(chǎn)品品質(zhì)有舉足輕重的影響（例如：手工裁縫），那麼， SPC就沒有太多揮灑的空間。相反地，如果某一公司開始將經(jīng)驗加以整理，而納入設備、製程或系統(tǒng)時；也就是說，該公司開始宣告「經(jīng)驗掛帥時代」將要結束，那麼 SPC的導入時機也就自然成熟了。美國 W.A.Shewhart博士於 1924年發(fā)明管制圖，開啟了統(tǒng)計品管的新時代SPC是英文 StatisticalProcessControl的字首簡稱 ,即 統(tǒng)計過程控制。SPC就是應用 統(tǒng)計技術 對過程中的各個階段收集的數(shù)據(jù)進行分析，並調(diào)整 制程 ，從而達到改進與保證質(zhì)量的目的。 SPC強調(diào)預防， 防患於未然是 SPC的宗旨三 . 什麼是 SPCStatistical Process Control規(guī)格　 制程USL　　 UCL SL　　　 CLLSL　　 LCL?s ?aCa Cp Cpk　群體　 樣本μ　　 　 X bar? ?xNnR　 計量值：均值極差圖?s規(guī)格標準差圖直方圖計數(shù)值：P不良率圖C缺點數(shù)圖柏拉圖 　四 . SPC 的基本觀念167。 世上沒有任何兩件事 .人員 .產(chǎn)品是完全一樣167。 製造過程中所產(chǎn)生之變異是可以衡量的167。 事情 .產(chǎn)品的變異通常根據(jù)一定的模式而產(chǎn)生167。 宇宙萬物及工業(yè)產(chǎn)品大都呈常態(tài)分配167。 例如 :身高 .體重 .智力 .考試成績 .所得分配167。 變異的原因可分為偶因及異因167。 偶因?qū)俟芾硐到y(tǒng)的範圍167。 異因卻是作業(yè)人員本身就能解決的167。 應用 SPC可以確保作業(yè)人員的自尊167。 應用 SPC可以指出製程最需要改善的地方? SPC是全系統(tǒng)的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與全面質(zhì)量管理的精神完全一致。 ? SPC強調(diào)用科學方法 (主要是統(tǒng)計技術，尤其是控 制圖理論 )來保證全過程的預防。 ? SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一 切管理過程。 五 . SPC的特點六 . SPC認識誤區(qū)的剖析 (一 )有管制圖就是在推動 SPCl這張管制圖是否有意義？l這張管制圖是否受到應有的重視？是否已照規(guī)定執(zhí)行追蹤與研判？ 這些問題經(jīng)過推敲之後才能幫助我們對 SPC作更深入的瞭解。l它所管制的參數(shù)真的對產(chǎn)品品質(zhì)有舉足輕的影響嗎？ l管制界限訂的有意義嗎？SPC認識誤區(qū)的剖析 (二 )有了 Ca/Cp/Cpk等計算就是在推動 SPC？Ca/Cp/Cpk是在 SPC中計算製程能力最主要的指標，因此會作製程能力分析的公司，當然是一個對 SPC認識較深入的公司，但是值得再深入探討的是 ─lCa/Cp/Cpk有定期 Review嗎？l是否已用 Ca/Cp/Cpk作訂單分派給不同生產(chǎn)線生產(chǎn)的依據(jù)？lCa/Cp/Cpk被活用了嗎？SPC認識誤區(qū)的剖析 (三 )有了可控制的製程參數(shù)就是 SPC？製程參數(shù)的確是 SPC的焦點，但是我們應深入探究 ── l為什麼挑出這些製程參數(shù)？ l這些製程參數(shù)的控制條件是如何決定的？ l 這些製程參數(shù)與成品品質(zhì)間有因果關係可循嗎？ 製程（ Process） ── 品質(zhì)的源頭、 SPC的焦點 製程的起伏變化是造成品質(zhì)變異（ Variation）的主要根源，而品質(zhì)變異的大小也才是決定產(chǎn)品優(yōu)劣的關鍵。這種因果關係，可進一步表示如下：製程條件起伏製程條件起伏 品質(zhì)變異品質(zhì)變異 產(chǎn)品優(yōu)劣產(chǎn)品優(yōu)劣因因 果果因因 果果結論： 製程是 SPC的焦點? 定義? 主要統(tǒng)計學名詞? 舉例說明? 統(tǒng)計與 SPC 定義? 為了解被詷查 群體 的某些隱含的特性，運用合理的抽樣方法從被調(diào)查群體中取得適當?shù)?樣本，通過研究樣本來發(fā)現(xiàn)群體的特性 ! 統(tǒng)計學是科學的 以偏概全 的方法一葉知秋春霧雨 夏霧熱 秋霧太陽 冬霧雪送禮物主要統(tǒng)計學名詞? 群體 　於制造業(yè)而言，通常指在同一生產(chǎn)條件下符合特定要求的 所有 個體的集合 ! 也可稱為批量 記為 N? 樣本 於群體中抽樣而得的 部份 個體的集合 ! 記為 n? μ　群體平均 值 　 　 X bar 樣本平均 值? 群體標準差 ?x 樣本標準差? R全距 　? 概率 (六合彩 ) 正態(tài)分布? 在中心線或平均值兩側呈現(xiàn)對稱之分佈? 常態(tài)曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交? 曲線下的面積總和為 1正態(tài)分布基本知識100個 機螺絲直徑直方圖。圖中的直方高度與該組的頻數(shù)成正比 舉例說明：　　機螺絲直徑直方圖 　　　　　　　　　　　　 直方圖趨近光 　　將各組的頻數(shù)用資料總和 N=100除，就得到各組的頻率，它表示機螺絲直徑屬於各組的可能性大小?！　★@然，各組頻率之和爲 1。若以直方面積來表示該組的頻率，則所有直方面積總和也爲 1。 　　如果資料越多，分組越密，則機螺絲直徑直方圖的直方圖也越趨近一條光滑曲線，如直方圖趨近光滑曲線圖所示。在極限情況下得到的光滑曲線即爲分佈曲線，它反映了産品質(zhì)量的統(tǒng)計規(guī)律，如分佈曲線圖所示 正態(tài)分布中，任一點出現(xiàn)在μ σ 內(nèi)的概率為 P(μσX μ+σ) = % μ 2σ 內(nèi)的概率為 P(μ2σX μ+2σ) = % μ 3σ 內(nèi)的概率為 P(μ3σX μ+3σ) = %+++不同的常態(tài)分配不同的常態(tài)分配不同的常態(tài)分配藍色代表規(guī)格分佈形態(tài)紅色代表實際制程分佈形態(tài)舉例說明? 初三學生體育測試 :? 跳遠 :(男生組 )95%達標率? (女生組 )95%達標率 ? ? 東西方身體素質(zhì)差異? 身高 :? 東方成年男性 168cm? 西方成年男性 175cm? 體重 :? 東方成年男性 65kg? 西方成年男性 75kg　什麼是控制圖 控制圖是對過程質(zhì)量加以測定、記錄從而進行控制管理的一種用科學方法設計的圖。圖上有中心線 (CL)、上控制界限 (UCL)和下控制界限(LCL)，並有按時間順序抽取的樣本統(tǒng)計量數(shù)值的描點序列，參見控制圖示例圖。 控制圖原理的兩種解釋　 控制圖原理的第一種解釋 ：　 在控制圖上描點，實質(zhì)上就是進行統(tǒng)計假設檢驗，而控制圖的上、下控制界即爲接受域與拒絕域的分界限，點子落在上、下界限之間，表明可接受，點子落在上、下界限之外，表明應拒絕。 正態(tài)分佈有一個結論對質(zhì)量管理很有用，即無論均值μ 和標準差 σ 取何值，産品質(zhì)量特性值落在 μ177。 3σ 之間的概率爲 ，於是落在 μ177。 3σ 之外的概率爲 100%一%= %，而超過一側，即大於 μ 3σ 或小於 μ +3σ的概率爲 %/2=%≈1 % ，如正態(tài)分佈曲線圖。這個結論十分重要?？刂茍D即基於這一理論而產(chǎn)生。 超過管制上限，為不可接受區(qū)域在管制界限內(nèi)，為可接受區(qū)域兩類錯誤 　　　虛發(fā)警報的錯誤 ,也稱第 I類錯誤。在生産正常的情況下 ,純粹出於偶然而點子出界的概率雖然很小 ,但總還不是絕對不可能發(fā)生的。因此 ,在生産正常、點子出界的場合 ,根據(jù)點子出界而判斷生産異常就犯了虛發(fā)警報的錯誤或第 I類錯誤 ,發(fā)生這種錯誤的概率通常記以 α 虛發(fā)警報的錯誤 α 　　　漏發(fā)警報的錯誤 ,也稱第 Ⅱ 類錯誤。在生産異常的情況下 ,産品質(zhì)量的分佈偏離了典型分佈 ,但總還有一部分産品的質(zhì)量特性值是在上下控制界之內(nèi)的。如果抽到這樣的産品進行檢測並在控制圖中描點 ,這時由於點子未出界而判斷生産正常就犯了漏發(fā)警報的錯誤或第 Ⅱ 類錯誤 ,發(fā)生這種錯誤的概率通常記以 β 　　　 由於控制圖是通過抽查來監(jiān)控産品質(zhì)量的 ,故兩類錯誤是不可避免的。在控制圖上 ,中心線一般是對稱軸 ,所能變動的只是上下控制限的間距。若將間距增大 ,則 α減小而 β 增大 ,反之 ,則 α 增大而 β 減小。因此 , 只能根據(jù)這兩類錯誤造成的總損失最小來確定上下控制界限。 16