spc課程講義(已修改)
2025-02-28 07:47 本頁面
【正文】 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 1 SPC品管電腦化管理 專題講座 主講 : 焦 強 Oscar 甲上資訊管理顧問 (蘇州 )有限公司 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 2 SPC是英文 Statistical Process Control的簡稱 ,即統(tǒng)計過程控制。 SPC在産品制程中就開始彙集資料 ,並加以統(tǒng)計分析 ,從分析中去發(fā)掘制程的異常 ,立即採取修正動作 ,使制程恢復正常 . 定義 SPC 制程 抽樣 統(tǒng)計分析 診斷 發(fā)掘原因 矯正行動 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 3 20世紀 80年代，美國三大汽車廠將 SQC發(fā)展成 SPC 1924年 ，美國 W. A. Shewhart博士發(fā)明管制圖，開啟了統(tǒng)計品管的新時代 20世紀 40—— 50年代，美國 Dr. Deming博士於美國、日本推行 SQC—— 統(tǒng)計品質管制 起源與發(fā)展 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 4 1. SPC是全系統(tǒng)的，全過程的，要求全員參加。 2. SPC強調預防，防患於未然是 SPC的宗旨。 SPC的特點 客 戶 的 需 求 客 戶 的 滿 意 業(yè)務 研發(fā)設計 採購進貨 生産 銷售 品管 品質觀念 : 檢查 —— 製造 —— 設計 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 5 産品的變異 自然宇宙之間沒有任何兩個完全一樣的人、事、物，工業(yè)産品亦是具有此一基本特性，也就是在産品間自然有差異存在。 制程條件起伏 品質變異 産品優(yōu)劣 因 因 果 果 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 6 變異來源 （ 5M1E） 人 [Man] 如 :熟練程度、習慣、體力與情緒等 機 [Machine] 如：切割機器刀具鋒利度、沖壓機沖程的變動等 料 [Material] 如：供應商更換、材料變動等 法 [Method] 如：流程的變更、作業(yè)方法的變更等 環(huán) [Environment] 如：電源穩(wěn)定度、溫度、濕度、空氣粉塵等 測 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 7 變異原因分類 [共同原因 ] 又稱機遇原因 ,這是原就存在於制程中的原因，屬於制程的一部分。非基層人員能夠解決 ,必須管理階層努力方可解決 . [特殊原因 ] 又稱 ,非機遇原因 ,這是原不存在於制程的原因。此原因可由基層人員的努力方可解決 . Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 8 統(tǒng)計參數(shù) 參數(shù) : 平均數(shù) 標準差 群體 N μ ? 樣本 n X ?p 全距 R 中位數(shù) 衆(zhòng)數(shù) 集中趨勢參數(shù) 平均數(shù) 中位數(shù) 衆(zhòng)數(shù) 離散趨勢參數(shù) 全距 標準差 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 9 100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 滑 産品分布 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 10 正態(tài)分布 的特徵 正態(tài)分佈： 1. 在中心線或平均值兩側呈現(xiàn)對稱之分佈 2. 常態(tài)曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交 3. 曲線下的面積總和為 1 Aplus puter consulting corp. Prepared by John copy without permission 11 正態(tài)分布中，任一點出現(xiàn)在 μ177。 1σ 內的概率為 P(μ 1σX μ+1σ) = % μ
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