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统计过程控制StatisticalProcessControl第2版(2005)目录概述统计学基础质量管理常用统计工具变差与受控计量型数据控制图计数型数据控制图概述SPC—持续改进之路填空并联线检测--浪费现代的做法过程控制预防--浪费传统的做法产品控制检测和预防--对最终产品质量靠质量检验保证,即剔除不合格品;--对最终工作/服务质量靠检查和重新工作这就是一种容忍浪费的意识,既容忍将时间、材料等资源投入到生产不一定有用的产品或服务中--在第一步就预防产生无用的输出“第一次就做好”,这是一种避免浪费的意识SPC-由产品控制过程控制的需要产品控制过程控制实现目标保持产品特性在公差范围内以变差最小为目标满足质量标准统计工具全检或抽样验收控制图改进策略保持产出的产品质量保持质量和生产力的持续改进理念性的目标检验或抑制不合格品防止不合格品的生产SPC的应用说明研究变差和应用统计技术知识来改进性能的基本概念适用于任何领域收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目的—当一个不能实现任何改进的技术专家是很容易的应用统计技术来控制输出(如零件)仅仅是第一步,关注重点应在产生输出的过程SPC提供了来自实践经验的法则,但应有针对性地正确使用应用统计技术时必须与各自的实践相结合要考虑测量系统对统计数据的影响(MSA)统计过程的意义统计技术应用和统计过程控制是组织--持续提供合格产品和服务的需要--不断提升顾客满意的需要--质量管理体系持续改进的需要--追求所提供的产品和服务的最大增值的需要统计学基础在先期质量策划中必须确定每一过程使用的统计工具,并包含在控制计划中--摘自TS16949之8.1.1统计学基础0102030405060700.10.30.50.70.9020406080100120140160ABCDEFG010203040506070809010005010005东部西部北部质量管理中的统计学应用市场研究与分析,顾客满意度调查设计和开发,产品质量的先期策划供应商管理,物流管理和控制过程控制,过程优化,过程改进检验和试验--抽样技术--产品判断--试验管理--测量系统分析--不合格品控制业绩,成本和效率分析统计过程控制原理采集数据--测量过程和产品特性分析数据--应用统计原理和工具分析特性评价变差--寻找过程及产品特性的改进机会改进实施--基于统计数据分析和变差评估确定改进措施并实施过程改进质量管理中的数据任何质量都以一定的数量界限表现出来质量管理中的数据包括:--计量型数据:可检查测量且可连续取值到小数点以下位数的数据,如长度/重量/化学成分/容积/时间/压力/纯度等--计数型数据:仅可数出不能连续取值的数据,如废品数/不合格品数/缺陷数等--还有比率数,如一次交检合格率,废品率质量管理中的数据--表示位置的量度:平均值--X=(X1+X2+X3+…+Xn)/n式中Xn为单值,n为数据个数中位数--X={1,3,5}=3{1,3,5,7}=4--表示分布宽度的量度:极差--R=Xmax–Xmin估计过程标准差--σ=R/d2控制上限UCL工程规范上限USL收集数据的目的掌握现状分析问题过程参数调整生产过程控制确定须控制/改进的主要因素检查结果判定产品质量判断和预测过程是否处于统计控制状况,随机抽取的数据取自于某一过程判断产品质量的接收与拒收,随机抽取的数据取自于某批产品质量管理常用统计工具排列图因果分析图头脑风暴法对策表抽样技术直方图散布图控制图排列图(巴雷特图)原理:关键的少数,次要的多数—2/8原理步骤:1收集一定时间内的数据例:某大厦物业管理公司物业部8—10月收到的顾客投诉共95次,分布如下表;顾客投诉事项次数顾客投诉事项次数供电系统不良19保洁不良4空调系统不良28管理不良12供水系统不良17保安系统不良2电梯系统不良6弱电系统不良7排列图(巴雷特图)2从大至小做频数,累计频数,频率,累计频率%,图表如图3做排列图,左纵标表频数,右纵标表累计频率,横标表数据分类频数依大至小以直方至左向右表示,累计频率则以折线从左向右上升表示051015202530空调供电供水管理弱电其他0102030405060708090100频数累计频率顾客投诉事项频数累计频数所占频率%累计频率%空调系统不良28282929供电系统不良19472049供水系统不良17641968管理不良12761381弱电系统不良783687其他129513100排列图(巴雷特图)4分析图形C结论:由排列图可见,处于B80%以内的因素有三项,即A空调,供电,供水为本季度顾客投诉较多的项目5注意事项--主要因素不要超过3个--不太重要的因素可合并到“其他”缩短横标--若各因素发生次数相差不大则应重新考虑因素的分类--纵坐标的频数还可为价值,重量,件数等051015202530空调供电供水管理弱电其他0102030405060708090100频数累计频率因果分析图(鱼刺图)原理:通过对影响产品或服务质量的5MIE(人,机,料,法,环,测)的分析,寻找产生质量问题的主要原因,以便采取纠正措施根治不合格方法和步骤:针对确定的主要质量问题或因素,集中有关人员以“头脑风暴法”集思广益,在不同角度从5M1E六方面提出并列示所有可能引起质量问题的原因,进行分析后,以多数赞成的方法确定主要原因并标注。(一般为4-6项)因果分析图(鱼刺图)接上例:空调系统不良是顾客投诉最多的因素,做原因分析,画因果图料机人系统材料质差设备资料不全操作者不熟悉操作程序值班人员脱岗空遗留工程未解决人员配备不足调维修用材不及时设备维护保养不足岗位职责不清系统不测量仪器未校准工作环境较差维修方法规定不全良测量纪录季节变化温差较大报修手续繁琐投不全现场温度与外界无明确的开启规定诉测量点无代表性不一致操作程序不适用多测环法对策表根据因果分析图得出的主要原因项目,采用对策表以展开纠正预防措施序号原因描述纠正预防措施责任人完成时间1岗位职责不清2开启时间不明3测点无代表性4测温仪未校验抽样原理某批产品/某一过程为研究对象的全体数据总体或母体从中抽取的一部分为样本或子样以样本推断或评估母体的水平通常实施GB2828标准--抽样计划--AQL母体NOK样本nGOOD变差与受控整个组织必须理解并应用适当的统计技术的基本概念,如变差、受控(稳定)、过程能力和过度调整。--摘自TS16949之8.1.2变差的概念每一个产品的尺寸都是不一样的,因为任何过程都存在许多引起变差的原因(如人、机、料、法、环、测)有的原因的结果及时可反映出来,如短期内零件间尺寸明显差异有的原因的结果可能在较长时间内呈一种变化趋势后才造成影响位于公差范围内的零件是可接受的,超出规定公差时则是不可接受的变差-过程的单个输出间不可避免的差别范围范围对单个零件的测量值可能全不同,但形成一组后它们趋于形成一个可描述成一个分布的图形,如正态分布按下列特性来区别这个分布--位置--分布宽度--形状过程输出的受控与失控预测!预测?时范围间变差的普通及特殊原因为管理过程并减少变差,要追溯造成变差的来源;通常引起变差的原因分为普通原因和特殊原因普通原因是指那些始终作用于过程的多种的变差来源,即随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程,称之为“处于统计控制状态”或“受控”,该过程的输出可预测特殊原因是指造成间歇作用且其变差仅影响某些过程的原因,当它们出现时整个过程分布将会改变,随着时间的推移,过程输出将不稳定,不可预测,即过程”失控”局部措施和对系统采取措施针对特殊原因,通常由与该过程操作直接有关人员实施局部措施来消除,一般可解决大约15%的过程问题而对普通原因,通常由管理人员负责对系统采取措施来消除(还需要操作人员的密切合作),大约可纠正85%的过程问题采取的措施类型如不正确将会带来大损失,不仅劳而无功,而且会延误时机过程控制和过程能力过程控制消除了特殊原因—受控时间41规范下限存在特殊原因—不受控有能力符合规范—受控规范上限范围2普通原因造成变差太大过程能力受控但无能力符合规范过程控制和过程能力过程控制的作用是当出现变差的特殊原因时提供统计信号,且未出现时避免提供错误信号,从而对特殊原因采取适当措施过程能力由造成变差的普通原因确定,通常代表过程本身的最佳性能;只要过程保持受统计控制状态且其分布的位置、分布宽度及形状不变化,该过程即服从可预测的分布,也可估计出符合规范的产品的比例,或收集数据后能证明过程能力过程控制和过程能力检查并消除变差的特殊原因,使过程处于受统计控制状态,则其性能可预测;再评定满足顾客期望的能力。这是持续改进的基础。每个过程根据其能力和是否受控进行分类如下表有时顾客容许供应商运行3类过程--但应是成熟的--顾客对规范内的变差不敏感–基于成本考虑--特殊原因已被识别且表明有一致性和可预见性满足要求\受控受控不受控可接受13不可接受24过程能力指数可接受的做法是一个过程被证明处于统计控制状态后才计算其过程能力过程能力是作为利用从过程中得到的统计数据来进行过程性能预测的基础过程能力指数分为短期和长期:--以从一个操作循环(或向顾客提交的首批产品)中获取的测量为基础的--长时间内收集的包括所有可预见的变差原因的足够的测量数据作图后计算得的过程改进循环及过程控制本过程应做什么会出现什么问题}变差?受控?能力?本过程正在做什么改进过程分析过程顾客满意FMEAX-R分析过程头脑风暴维护过程改进过程普通原因减少,成本降低维护过程X-RCpk监控控制图控制图—过程控制的工具为在生产中有效管理变差,须有探测特殊原因的有效方法经验表明当出现变差的特殊原因时,控制图能有效引起人们注意在系统或过程改进要求减少普通原因变差时控制图能反映其大小常用的控制图分为两类:--计量型控制图如X-R图、X-S图--计数型控制图如P图、nP图、C图、U图控制图的好处是了解过程变差并帮助达到统计控制状态的有效工具,给与操作密切有关的人员提供可靠信息以实现对过程的连续监控有助于过程在质量、成本上能持续、可预测的保持下去使过程达到:更高质量,更低成本,更好能力为产品实现过程和支持过程人员建立交流平台,提供共同语言适当使用SPC可使一个组织关注产品和过程的质量改进使用控制图的步骤使用控制图来改进过程是一个重复的过程,多次重复收集、控制、分析及改进几个基本步骤收集:收集数据并画在图上控制:利用数据计算试验控制限,识别变差的特殊原因并采取措施分析及改进:确定普通变差的大小并采取减少它的措施计量性数据控制图当过程数据可测量时,计量性数据控制图(如均值和极差图[X-R图])代表了控制图在过程控制中的典型应用,因为:--量化值比简单的是/否陈述包含更多信息--可望以更低测量成本获取更多的过程信息--有助过程改进的决策时间的缩短--可用于过程性能的分析和量化所作的改进计量性数据控制图通过分布宽度(零件间的变异性)和其位置(过程平均值)解释数据均值和极差图(X-R图)使用前的准备:建立适合于实施的环境--包括管理者支持,资源配置,公正性氛围,使用者的培训定义过程—从输入输出及其接口去理解考虑确定作图的特性--应考虑(内外部)顾客需求,当前及潜在问题的区域,特性间的关系使不必要的变差最小化—避免明显变差原因建立事件日志,确定测量系统,做好MSA明确信息收集的4W2H—What,Where,Who,When,How,HowmanyX-R图--作图步骤A收集数据以样本容量恒定的小子组(2~5件连续产品)周期性(如4次/班)抽取后纪录以作为将数据画在控制图上的依据。选择子组大小、频率和数据--子组大小:合理子组,容量恒定;初始应多(4~5),稳定可少(2~3)--子组频率:初期应大,稳定可小--子组数的大小:包含100-125个单值读数的20-25个子组X-R图--作图步骤建立控制
本文标题:SPC(五大工具)
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