3SPC培训资料.ppt

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1、SPC 培 訓 資 料,Products of Optimal-FSA,工 序,指一個(或一組)人在同一個工作地點對一(或若干)個勞動對象進行物理和化學變化的過程。,工 序 品 質,工序過程的品質。它直接決定產品的成果是否符合產品的設計。,工 序 能 力(6 sigma),指工序在稳定状态下能够生产出合格品的能力。稳定状态包括人員、机器、材料、工艺方法、測試系統、环境条件都符合标准规定的要求。,工 序 能 力 指 数(CPK),产品公差范围与工序能力的比值。,CPK 计 算 公 式 一,公式如下：,CPK 计 算 公 式 二,公式如下：,穩定性和CPK的差別,穩定性如果X-R chart 按統

2、計判斷理論分布正常,那么這個過程是穩定的。CPK.CPK表明在穩定的狀態下能生產出合格品的能力過程穩定時可能CPK不足，CPK很大時可能過程不穩定.,*Stable=CPK high,工 序 控 制 VS 工 序 能 力,在 这 里，让 我 们 区 别 一 下 工 序 控 制 和 工 序 能 力.,工 序 控 制,指当前的过程中只存在偶然因素的变化。来自“过程意见 voice of the process”,例 如.我们只需要从过程中选取数据来决定过程是否受控。品质特性是通过使用由过程的数据而计算出的控制限来判断是否随时处于稳定状态来监控的。仅仅用过程处于受控来推断过程是否有能力是错误的。,工

3、 序 能 力,过程的能力是通过过程的“结果 goodness”来恒量的。评估是否满足客户的要求是用稳定分布(过程受控)时产品在规格内外的比例来判定,控 制 极 限 VS 规 格 极 限,规格极限(USL,LSL)由设计需要而决定的，表现为单个产品可以接受的极限，对一个过程而言是不变的。过程极限(UPL,LPL)表现为单个产品可以接受的极限，用于帮助过程控制。控制极限(UCL,LCL)根据过程的变化而变化，通常用于样本统计例如一组样品的平均值和差值而不是单个值。,三 种 控 制 极 限,用于单个值分布,用于样品的平均值,休 哈 特 控 制 圖,有關SPC控制圖的一些說法和誤解,讓我們通過分析最常

4、見的 X-chart 來檢查一下我們的理解。,有關SPC控制圖的一些說法和誤解,有關X-chart的一些說法,有關SPC控制圖的一些說法和誤解,IPQA 使 用 的 控 制 圖,1.X bar-R(QF-QAI-014-05)2.X bar-S(QF-QAI-018-05)3.P(QF-QAI-014-03)4.Stability control chart(QF-QAI-041-01)5.Cumulative count control chart(TBD),X bar-R chart,X bar-R 控 制 圖 簡 介,The X bar-R 是最通用的控制圖，它運用于很多方面.X圖 和R

5、 圖用于檢查是否存在固定的系統原因.,Example 01,X bar-R 控 制 圖 簡 介,1.X圖中心線及控制線計算公式:2.R圖中心線及控制線計算公式:,X bar-R 控 制 圖 簡 介,有關X-R控制的一些參數,當出現 OOC時我們會采取什么措施?,原因-5M1E 方法+SPC 工具.,人 員,机 器,方 法,物 料,環 境,無論你干什么?無論你想什么?,Pls.use it!,测 量 系 统,當出現 OOC時我們會采取什么措施?,措施PDCA 循環.(Plan,Do,Check,Action)5W1H.,Pls.use it!,A,C,D,P,A,C,D,P,P,D,C,A,O

6、O C 是什么？,O O C 是指 out of control!,X bar-S Chart,X bar-S 控 制 圖 簡 介,1.X圖中心線及控制線計算公式:2.S圖中心線及控制線計算公式:,Example 02,P-Chart,P-Chart 控 制 圖 簡 介,根据休哈特判定法則，樣本數變化時的P中心線及控制限計算如下：,Example 03,np-Chart 控 制 圖 簡 介,如果樣本數量是固定的,可能基于控制圖的數量單位不一致，我們會使用P-chart 代替 np-Chart.np chart中心線及控制限公式如下:,C-控 制 圖,每一組中的坏品Defects per Uni

7、t(DPU),C-控 制 圖,每一個控制點是在出現缺陷或不合格時。C-chart 是一种用于抽樣單元中坏品總數的控制圖，近似正態分布時的分布控制。,C-控 制 圖,檢 查 單 元1.一個可能出現坏品的時間段。如制作一批FSA等2.這是一种對保存資料有用的選擇實体。3.它通常是基于單個產品以上的。,C-控 制 圖,當每批檢查數量中出現不合格品(坏品)不一致時，根据C-chart 原則的指引：C chart 中心線和控制限計算如下：,U-控 制 圖,在檢查總數是變化的情況下，我們用U-chart代替 C-chart:,根据U-chart 的原則檢查單元中坏品的平均值計算如下：,ci是ai 檢查總數

8、中的坏品總數,U-控 制 圖,U-chart 的中心線及控制限為：,U(或 C)Chart vs p(或np)Chart,U(或C)chart 具有以下优點：它包括 1.不合格的大量信息，2.圖形容易分析，3.推動要因分析。,控 制 圖 的 選 取,C-Chart評估樣本單元中坏品總數 當我們想要得到坏品的相關數据時，樣本單元可以是1，抽檢總數是不變的。U-Chart評估一批產品中的坏品，樣本單元是變化的。p-Chart評估樣本單元的不良比率，抽檢總數是不變的(有時是變化的)。np-Chart評估樣本單元的不良比率，需要樣本單元是不變的,累 積 計 算 控 制 圖,累 積 計 數 控 制 圖,

9、這种圖是基于几何分布而形成的，控制限計算如下：,This area is alfa,Example 04,Subgroup Inspected Cumulative Count Defectives Since Previous Stop Status 1 300 3000 2 300 6000 3 300 9000 4 269 1,1691 In-Control 4 31 310 5 50 811 Below LCL 6 300 3000 7 300 6000 8 300 9000:53 300 14,400054 300 14,700055 137 14,8371 Above UCL,累

10、積 計 數 控 制 圖,累 積 計 數 控 制 圖,第一次停止計數的值為 1169，如果在控制限內 過程受控繼續使用當前樣本數抽檢.設置累積數為零.第二次停止計數的值為 81底于控制下限 過程不受控過程需要調整.開始按下一個數樣本抽檢第三次停止計數的值為 14837高于控制上限 過程己經取得比預期好的效果指定不變的原因用于提高制造過程,控 制 限 的 評 估,在計算控限之前需要多少個點?1.通常應不少于20個點(測量數据100 個).2.有時由于短期的生產,10個點也可用于控制限的評估,但是mean 和 sigma 是不太准确的.3.設置這些基本的評估要求是幫助我們評定以往的過程是否處于受控,

11、控制限是否适合當前或以后生產的要求.,异 常 判 定 細 則,主要异常存在點超出控制限次要异常控制圖的分布不規則偏 移 或 趨 勢趨 向周 期分 層雜 交,主 要 异 常,存在點超出控制限 1.有一點在 3 sigma 外的區域内,次 要 异 常,偏 移 或 趨 勢2.連續九點在中心線的一側,次 要 异 常,偏 移 或 趨 勢3.三點中兩點位于同側 2 sigma 外的區域,次 要 异 常,偏 移 或 趨 勢4.五點中四點在在同側大于1 sigma 區域外,次 要 异 常,趨 向5.連續六點呈上升或下降的鏈,次 要 异 常,周 期 6.連續十四點呈交錯上升及下降的鏈,次 要 异 常,分 層7.

12、連續十五點位于1 sigma 區域內,次 要 异 常,雜 交8.連續八點位于1 sigma 區域外,有 关 控 制 图 的 几 点 说 明,1.X bar-R 和X bar-S 哪一种好?X bar-S 图好,因为S圖运用所有数据而R僅用最大值和最小值進行計算，S圖能更准确地反映过程的实際能力;2.我们在运用X bar-R(S)时,应先看R(S)图还是X bar图?R(S)图,因为X bar圖計算時要使用R(S)的平均值，所以只有 R(S)图处于稳态后X bar图才能处于稳定分布状态;3.通常异常情况适用于X bar图而R(S)图只要分析上限即可,因為R(S)值越小表明制程越好.,Mini T

13、abs中 的 判 异 原 则,主 要 异 常,次 要 异 常,Mini Tabs中 的 判 异 原 则,Shift/Run,Cycle,Shift/Run,Shift/Run,Mixture,Stratification,Trend,Relevance of Shut-Down Rules,适用于所有的控制图,适 用 于 X 图,稳 定 性 控 制 图,Example 04,穩 定 性 控 制 图 判 异 標 准,1.有 一 點 超 出 控 制 限,穩 定 性 控 制 图 判 异 標 准,2.連 續 九 點 在 中 心 線 同 側 成 鏈,穩 定 性 控 制 图 判 异 標 准,3.出 現 六 點 呈 上 升 或 下 降 的 鏈,Any Question?,ISO 八 大 原 则,1.以顾客为关注焦点2.领导作用3.全员参与4.过程方法5.管理的系统方法6.持续改进7.基于事实的决策方法8.与供方互利的关系,