【正文】 ；利用 SPC進行過程控制；通過 SPC監(jiān)控過程的變化趨勢；通過 SPC識別特殊原因，并利用各種解決問題的工具加以消除，以便維持過程持續(xù)穩(wěn)定的運行；通過 SPC 識別過程普通原因的變化狀況，以便確定過程什么時候應該進行機器及其技術的更新。 控制圖 、控制圖類型和控制圖要素； 、控制圖的制定過程； 、確定失控信息； 、控制圖公式；知識點能力指標及其執(zhí)行狀況指標 、理解變量數據的過程能力和執(zhí)行狀況； 、過程術語定義、可預測的過程進行過程測量； 、特性數據的能力指標； 、其它知識。其后，美國無競爭對手，產品橫行天下， SPC逐漸廢棄。故從 1980年起美國與西方發(fā)起一場 SPC的復興運動。第一部分 持續(xù)改進和統(tǒng)計過程控制過程控制系統(tǒng)是一個有反饋的系統(tǒng)； SPC是反饋系統(tǒng)中的一種；反饋系統(tǒng)存在四個關鍵的要素： A、過程； B、過程運行狀況的信息； C、對過程采取的措施； D、對輸出采取的措施。變差概念針對零件的某個特性來說，變差的問題常被簡化：特性在公差帶內，零件被接受，特性在公差帶外，零件被拒收；我們的最終目標是：向目標值靠近，變差越小越好；要減小變差，首先就要區(qū)分下面兩個概念： A、特殊原因； B、普通原因?？傊?同過程操作相關的人有責任識別它，并將它們傳遞給領導層 ，而管理層的責任是解決它。在過程控制當中，存在兩種風險：控制過多；控制不足；當過程中僅存在普通原因時，過程統(tǒng)計受控；當過程存在特殊原因時，過程控制系統(tǒng)將會提供統(tǒng)計信號，那么就應該對特殊原因采取相應的行動（如果對過程有害，就去除掉，如果對過程有益，使他們長期保留）；過程控制系統(tǒng)不是一時的評價工具，它真正的好處是應該作為一種持續(xù)學習的工具。 描述它的指標是： Cp, Cpk 。兩個基本概念控制限 公差帶185。過程應該怎樣運行；216。確定能力。改進過程216。在考慮過程改進時，對過程有基本的了解是必須的：A、過程應該做什么？a 、期望從過程中的每一步中得到什么？b 、交付產品接受的可操作性定義是什么？B、什么可能出錯？a 、在過程中什么可能變化？b 、我們對過程的變化了解什么？c 、什么參數對變化最敏感？C、過程正在做什么？a 、過程在產出報廢件或是需要返修的產品嗎？b 、過程的輸出統(tǒng)計受控嗎？c 、過程有能力嗎？d 、過程統(tǒng)計受控嗎？過程改進循環(huán)要對過程有很好的了解，可采用下面的方法：團隊會議；咨詢開發(fā)流程和操作流程的人員；回顧過程的歷史；制定 FMEA。SPC 提供信息 G8D這套方法特別適用于解決由某個問題（或者說是 特殊原因 ）導致的改變。統(tǒng)計基本知識什么是正態(tài)分布 (Normal Distribution) ? → 正態(tài)分布是在棒曲線上柔和地連接棒的中心的 (發(fā)生頻數 )呈鐘型的曲線●●●●●● ●●●●●●●平均根據測定值頻度數測定值 正態(tài)分布具有的法則是 ？ 決定正態(tài)分布的模樣和位置是 ? 什么是正態(tài)分布 (Normal Distribution) ？TargetTarget : 目標值Z : 正態(tài)分布驗證統(tǒng)計量LSL USL平均 (X) Z = X TσDefect !!!f(x) = e1 122πσ[ 2x μσ ]? ? ? 不是正態(tài)分布的 Data有哪些？舉個例 . Z值是用來測定工序能力 ,跟工序的 標準偏差不同 ,Z 值的定義是為了容易進行統(tǒng)計性分析，而把各種形態(tài)的正態(tài)分布標準化成標準正態(tài)分布 所使用的值。這些信息應該包括：任何潛在的變化源、為解決失控狀況而采取的任何措施。? 偶然原因變化導致。 過程受控嗎 ?由于數據是單值，因此將要使用 IMR圖 。焊接強度很高。IMR 圖是差異圖目標 IMR 圖需求預測過程不受控。訂單輸入過程受控嗎 ?由于每天訂單數量不一樣，所以將采用 p 圖制定 p 圖失控點確定 p 圖 UCL 和 LCL 控制限和子組尺寸是相關的，并且每個點是單獨計算的計算 p 圖 UCL 和 LCL Average over subgroups 被計算的值同 MINITAB 中計算的一致Individual subgroupManual calculations may differ slightly from MINITAB due to rounding and binomial estimates在 MINITAB中做 p圖 步驟 1將數據分組拷貝或是輸入表單中打開文件 SPC Attribute StatControl Chartsp在 MINITAB中做 p圖 步驟 2p圖課堂練習? 使用文件 SPC Attribute Class 中的數據 “pchart Data”? 對 “Daily Tests” 數據子組1. 計算 Pbar的 UCL 和 LCL2. 計算點 11的 UCL 和 LCL 3. 將數據拷貝進 MINITAB 中4. 驗證你的計算結果 5. 確定過程是否受控6. 拷貝 MINITAB中的 “Is this the same?” 數據7. 確定過程是否受控8. 準備討論c圖c圖規(guī)則c圖? 確定缺陷的數量– 使用泊松分布– 好 /壞 , 接收 /拒收 , 是 /否? 每個統(tǒng)計是樣本的子組? 機會區(qū)域必須恒定– 批次 , 單元 , 發(fā)票? 控制限必須恒定? 分析起見，建議需要 20或更多的子組數c圖子組制造部涂裝車間對噴涂某個車型左前門的過程進行過程控制，臟點是其中要控制的特性之一，左邊是每個班次抽取一個門進行統(tǒng)計而得到的數據。過程受控嗎 ?由于運行長度不恒定，缺陷數有一個變化的機會區(qū)域，那么 u圖是比較恒定的。在計算過程能力之前，先介紹幾個關鍵的術語 :特性數據能力分析 ——DPMO? 單元 (N)? 缺陷 (D)? 每個單元一個缺陷出現的機會 (O)? 每百萬機會的缺陷數 (DPMO)確定每個單元機會數的指導? 機會必須是對顧客 重要的? 每個單元的機會數在改進前后 保持不變? 每個單元的機會數是隨過程的不同和過程輸出的復雜程度不同而變化的? 僅僅是對在適當狀況下發(fā)生缺陷的機會才被統(tǒng)計在內使用特性數據計算過程能力使用下面的公式計算 DPMO :DPMO = 總的缺陷數總單元數 每個單元機會數 1,000,000DPMO = DN O 1,000,000最后一步是使用附錄中的 Z值轉換表將 DPMO轉換成 Sigma 值。子組間變差：這部分變差是由于子組間的變差導致的，假如過程統(tǒng)計受控，那么這部分的變差為零。 假如過程統(tǒng)計受控，過程能力和過程性能將非常接近，過程能力和過程性能之間大的差異表示存在特殊原因。 等于 CPU和 CPL中的最小值： 能力指標 和 應該經常計算，并且要拿來一起分析， 顯著大于表示有居中過程的改進機會。如果過程居中，那么兩者相等。綜合圖總結回憶 Catapult 例子操作Rounds試驗I. 子組大小 : n = 5描述性統(tǒng)計以確認是否正態(tài)分布StatBasic StatsDescriptive StatisticsCatapult Cap ? 描述性統(tǒng)計表示是正態(tài)分布MINITAB 中的能力分析StatQuality ToolsCapability Analysis(Normal)MINITAB 中的能力分析結果42% 觀察到的 % 組內期望得到的% 總體或長期期望得到的過程數據短期和長期能力數據顯示 Z值 的選項ZstZlt過程能力綜合圖174制程能力 分 析 習題區(qū)分區(qū)分 規(guī)格規(guī)格 製程製程 Ca Cp CPK中心值中心值 公差公差 平均值平均值 標準差標準差1 177。 5 177。 b. 全體員工參與 。(3) 導入 SPC, 進行關鍵產品和過程特性之控制