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基于基于SPC的的工程质量管理工程质量管理Statistical Process Control S S：statistics statistics 统计（对数据信息进行加工）统计（对数据信息进行加工）P P：process process 制程（分析及把握工程的现象）制程（分析及把握工程的现象）C C：control control 管制（使工程处于期望的状态）管制（使工程处于期望的状态）1实施实施SPC管理管理的意义的意义 SPC是支持工程改善的工具,是品质特性稳定和一 致性提高的管理技法。其精髓是将努力的方向放在品质形成的源头（制程）上，通过对制程参数的控制来达到控制产品品质的目的。做好SPC能提高管理效率（SPCSPC是从控制制程参数下手是从控制制程参数下手,来掌握不容来掌握不容易控制的成品品质易控制的成品品质.所以所以,是一种相当省事的管理是一种相当省事的管理.试想不实行试想不实行SPC,SPC,那么那么倒底要投入多少人力物力才能做好成品的全检及倒底要投入多少人力物力才能做好成品的全检及OQCOQC作业呢作业呢?尤其麻烦尤其麻烦的是的是,若不做若不做SPC,SPC,那么产量愈大那么产量愈大,品管人员就要等幅增加品管人员就要等幅增加.反之反之,做好做好SPCSPC后后,在产量增加时在产量增加时,其品检人员是可以不增加反而减少其品检人员是可以不增加反而减少）做好SPC可降低制造成本（推动推动SPCSPC除了可使鉴定成本得以节省之除了可使鉴定成本得以节省之外外,更可使内部的失败成本大幅降低更可使内部的失败成本大幅降低.传统的传统的SQCSQC中中,产品的缺陷只能在产品的缺陷只能在产品完成之后产品完成之后,才能通过品质检验发现才能通过品质检验发现.而而SPCSPC可以在订单或产品尚未全可以在订单或产品尚未全部完成时部完成时,通过观测趋势的异常变化发现产品的变异通过观测趋势的异常变化发现产品的变异,及时对策，预防及时对策，预防整批不良）整批不良）2SPC活动概要活动概要材 料环境工 程作业者设备方法工程维持原因究明减少变动在合理范围内测定诊断偶然原因（不可避免）异常原因（可避免）设 计 1.客户要求 2.产品设计 3.工程设计（Office Q C）统计技术工程情报品质情报品质改善工程改进预防控制3Ca（准确度）：准确度）：用来用来衡量衡量“实际平均值（数据中心值）实际平均值（数据中心值）“与与“规格规格中心中心值值”的的一致性一致性。差异越小，准确度越高，制程越理想。差异越小，准确度越高，制程越理想。计算公式计算公式Ca=|x(Ca=|x(样本平均值样本平均值)-u()-u(规格中心值规格中心值)|/)|/（规格公差（规格公差/2/2）Ca只适用于双边公差规格的质量特性的计算。只适用于双边公差规格的质量特性的计算。制程参数（制程能力指数）制程参数（制程能力指数）等级Ca值处理原则A|Ca|12.5%作业者遵守作业标准操作并达到规格要求。需继续保持B12.5%|Ca|25%有必要尽可能将其改进为A级C25%|Ca|50%作业者可能看错规格，不按作业标准操作。需检讨规格及作业标准D|Ca|50%应采取紧急措施，全面检讨所有可能的影响因素，必要时停止生产配合解决问题后重启生产 制程能力指数是一种表示制程水平高低的方便方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。只有制程能力强的制程才可能生产出质量好、可靠性高的产品。制程能力指数有Ca、Cp、Cpk三种。Ca等级评定及处理原则4CpCp（精确度）：是品质特性的散步范围（或称变异）大小或集中程度，精确度）：是品质特性的散步范围（或称变异）大小或集中程度，用来用来衡量衡量“规格规格公差公差宽度宽度”与与“制程变异宽度制程变异宽度”的的比例比例。1.对于只有规格上限和规格中心值的情况计算公式2.对于只有规格下限和规格中心值的情况计算公式3.对于双边规格情况计算公式制程参数（制程能力指数）制程参数（制程能力指数）3sUSL-XCpu=3sXCpl=LSL6sUSL-LSLCp=附：标准差计算公式标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。5等級Cp值处理原則 A+A+1.67制程完美，工序能力过分充裕，可以考虑合理地放宽公差（需同客户沟通），降低加工成本A A 1.33 Cp 1.67对于精密加工而言，工序能力适宜；非关键质量特性或工序可放宽检验，抽样间隔也可适当放宽B B1.00 Cp 1.33 制程状态尚可，尽量努力改进到A級C C0.67 Cp 1.00 制程不良，必须提升其能力（通过提高设备精度，改进工艺方法，提高操作技术水平，改善原材料质量等方法）；加强检验，必要时产品全数检查，D DCp 0.67 制程能力太差，必须立即分析原因，并通过全数检查完成交货，可以考虑重新设计制程（更改设计，放宽规格）但必须慎重并得到客户同意Cp等级评定及处理原则6CpK(精准度）：是精准度）：是Cp和和Ck的綜合表現，反映制程符合的綜合表現，反映制程符合 规格要求的能力。规格要求的能力。计算公式：CpK=（1-Ca)CpCpk等级评定及处理原则等級Cp值处理原則 A+A+1.67制程完美，工序能力过分充裕，可以考虑合理地放宽公差（需同客户沟通），降低加工成本A A 1.33 Cp 1.67对于精密加工而言，工序能力适宜；非关键质量特性或工序可放宽检验，抽样间隔也可适当放宽B B1.00 Cp 1.33 制程状态尚可，尽量努力改进到A級C C0.67 Cp 1.00 制程不良，必须提升其能力（通过提高设备精度，改进工艺方法，提高操作技术水平，改善原材料质量等方法）；加强检验，必要时全数检查D DCp 0.67 制程能力太差，必须立即分析原因，并通过全数检查完成交货，可以考虑重新设计制程（更改设计，放宽规格）但必须慎重并得到客户同意7Cpk的计算实例n某工序的规格要求为100.1mm,实际测出50個样本值如下计算该工序的 CpkX=10.036;S=0.027;Ca=(x-C)/(T/2)=(10.036-10)/0.1=0.36;Cp=(10+0.1-(10-0.1)/(6*0.027)=1.239;Cpk=Cpx(1-Ca)=1.239x(1-0.36)=0.793;结论：制程不良，需改进8制程制程能力靶心能力靶心图图.Ca好Cp差Cp好Ca差.Cpk好准而不精精而不准又准又精制程能力的要求：合格=准确度要高，稳定=精确度要好9制程能力与产品不良率的对照表制程能力与产品不良率的对照表换算的前提条件：数据呈正态分布10制程能力制程能力Cpk的提升的提升在现实生产中，遇到 制程能力不足时，通常从以下两个方面进行改进。重新设计制程产品及工艺设计方面1.与客户沟通，变更设计，放宽公差，减少对制程能力的要求2.尽可能使用标准化和通用化的设计，减少变异因素3.尽可能使用标准化和通用化的设计，减少变异因素3.尽可能简化产品的工艺步骤改善制程的变异因素（人、机、料、法、环）运用SPC来减少所产生的变异，减少离散程度。11SPC的辅助工具与应用的辅助工具与应用五图一表一法（QC 7 Tools）1.检查表2.层别法3.特性要因图（鱼骨图）4.Pareto图（排列图）5.控制图 6.散点图7.直方图12工具一：检查表工具一：检查表类别类别1.记录用检查表：常用于不良原因和不良项目的记录。2.点检用检查表：又称点检表，常用于机械设备、工装夹具、刀具的确认。用途用途说明说明1.日常管理。2.收集数据。3.改善管理。收集重点收集重点1.收集正确的数据。2.避免主观的判断。3.要把握事实真相。13检查表应用实例检查表应用实例一、记录用检查表一、记录用检查表作用：通过收集到的数据反映不良的状况。不良项目/周别工件1工件2工件3合计1、划伤正正一正一三202、尺寸偏差正一正一123、位置偏差二二一一44、变形正二7记录人：日期：二、点检用检查表二、点检用检查表作用：防止不小心的失误、起备忘录作用。项目/周别设备1设备2设备3设备41、清除铁屑2、螺丝紧固3、润滑加油说明栏：正常 故障 保养人：日期/班次：14工具二：层别法工具二：层别法 用途用途说明说明1.发现问题，界定问题。2.发掘问题的要因。3.验证要因产生的影响。收集重点收集重点1.收集数据之前就应使用层别法。2.QC手法的运用应该特別注意层别法的使用。层别层别的的对对象和象和项项目目1.以作业者进行层別：男,女，工作经验,操作工A/B/C.2.以机器设备进行层別：机种、型号,新,旧.3.以不良项目层别：尺寸超差，位置公差类超差；粗糙度.4.以作业时间进行层別：日期；早上,下午，早班，晚班.5.以作业区域进行层别：一车间，二车间，生产一线，生产二线.6.以原材料进行层别 :供应商,购买时间 .7.以环境因素进行层别 :温度,湿度 .。15层别法应用实例层别法应用实例层别法应用实例层别法应用实例1、对生产车间、对生产车间/线的层别线的层别 某公司有两条生产线，生产同样的零件，可以对两条线体生产某公司有两条生产线，生产同样的零件，可以对两条线体生产的数据分别进行统计分析，从而判断两条生产线对产品不良率偏的数据分别进行统计分析，从而判断两条生产线对产品不良率偏高的贡献程度，进而确定重点改善方向。高的贡献程度，进而确定重点改善方向。LINE 1 的的DATALINE 2 的的DATA162、对不良项目进行层别、对不良项目进行层别 某公司要降低成品不良率，但不知道具体应该从哪些方面进行某公司要降低成品不良率，但不知道具体应该从哪些方面进行改善，因此通过对不良项目层别分类进行数据统计。改善，因此通过对不良项目层别分类进行数据统计。序号不良项目12345678合计 1M16螺孔68754721402表面粗糙度36372446353尺寸115372643314尺寸246303534285尺寸323116832266尺寸4447101036357 合 计203224211940192219517工具三：柏拉图工具三：柏拉图用途用途说明说明1.把握影响质量的主要因素（即改善重点）2.改善前后的效果对比柏拉图应用实例一柏拉图应用实例一 某公司检验中发现有50个不良品，不良项目ABCD及不良数如下表，请根据这些数据绘制柏拉图。18柏拉图制作案例柏拉图制作案例3020100405060%100%ABCD不良数累计影响度(%)10%10%60%60%20%20%80%80%90%90%由此判断A、B两个项目是导致产品不良的主要方面，根据Pareto的的二八法则，确定二八法则，确定A和和B是重点改善项目。是重点改善项目。19柏拉图应用实例二柏拉图应用实例二 某公司为了减少费用支出所进行的QC改善，以下是改善前后的效果对比图（应用柏拉图）20工具四：鱼骨图（特性要因图）工具四：鱼骨图（特性要因图）用途用途说明说明1.整理问题（5M1E）2.追查真正的原因（连问5个为什么）测量偏差某产品质量问题噪音灰尘环境环境情绪不稳培訓不足人人管理混乱作业指导书不完善作业作业方法方法量具失准测测(小原因)设备设备(大原因)年久失修(中原因)成分变化厚度变差材料材料培训不够鱼骨图应用实例鱼骨图应用实例21工具五：直方图工具五：直方图 用途用途说明说明1.显示数据的集中趋势、分布范围、分布形态。2.判定数据的真伪。3.调查是否混入两个以上的不同群体。4.对比规格值和测量平均值的偏差大小。直方图应用实例直方图应用实例 一工厂的成品重量规格为130-190千克，今按随机抽样方式抽测200个样本(一般需收集50-200个数据)，作直方图，步骤如下：一.制作次数分配表：1.从数据中找出最大值 L=170与最小值 S=1242.计算全距R=L-S=463.决定组数K K=1+3.32LgN (N代表收集的数据总数）本例数N=200，可将其分为K=12组数据N50-100100-250250以上组数K6-107-1210-2022直方图应用实例（续）直方图应用实例（续）4、计算组距H：(通常取 2.5或10的倍数)组距H=全距 組數=46/12=3.83 取 45、计算组界：第一组下组界=最小值测定值最小单位=123.5 第一组上组界=第一组下组界+组距=123.5+4=127.5 第二组下组界=第一组上组界=127.5 第二组上组界=第二组下组界+组距=127.5+4=131.5 第三组下组界=？第三组上组界=？依此类推，计算到最大一组的组界。23直方图应用实例（续）直方图应用实例（续）6、作次数分配表，如下表：组号组界中心值标 记次数1.123.5-127.5125.5142.127.5-131.5129.573.131.5-135.5133.5114.135.5-139.5137.5135.139.5-143.5141.5346.143.5-147.5145.5377.147.5-151.5149.5328.151.5-155.5153.5239.155.5-159.5157.51310159.5-163.5161.51011163.5-167.5165.5412167.5-171.5169.52合 计20024直方图应用实例（续）直方图应用实例（续）7、绘图：123.5 127.5 131.5 135.5 139.5.167.5 171.5123.5 127.5 131.5 135.5 139.5.167.5 171.53535303025252020151510105 50 0规格下限130规格上限190X结论：超下限较多，应往上限加工。25直方图常见的形态与解析直方图常见的形态与解析特点：中间高两边低，有集中趋势结论：制程在正常运转下。特点：高低不一，呈锯齿形。结论：可能是分组过细或数据不真实锯齿型常态型26直方图常见的形态与解析（续）直方图常见的形态与解析（续）特点：高处偏向一边，拖长尾巴，另一边低。结论：多由工具磨损、夹具松动引起。特点：左端和右端形成小岛。结论：可能测量有错误或由不同机台/原料引起偏态型离岛型27直方图常见的形态与解析（续）直方图常见的形态与解析（续）特点：平顶且高。结论：不符合要求的产品或者超差的数据已经被剔除。峭壁型28工具六：散点图工具六：散点图 用途用途说明说明1.用于判断两组数据(原因与结果)之间是否相关及其相关程度2.依据各种可能影响原因的层别法绘制散布图，可找出最适的要因。3.检视是否为不相关。X 123 XX（）正相關（強）正相關（強）（）正相關（中度）正相關（中度）（）正相關（弱）正相關（弱）YYY29工具六：散点图工具六：散点图(7(7）負相關（強）負相關（強）(8 8）負相關（中度）負相關（中度）(9(9）負相關（弱）負相關（弱）X X XYYY X XY (6)無相關無相關Y XY(5)無相關無相關(4)無相關無相關30工具七：管制图（控制图）工具七：管制图（控制图）用途用途说明说明1.掌握数据全体形态、趋势，使管理者易于及时地发现问题。2.有效地传送质量信息（产品是否在安全的控制范围）。3.区分偶然波动与异常波动（因为控制图的上下控制界限非产品的规格界限）管制管制图应用时机（条件）图应用时机（条件）1.当5M1E处于受控状态，工序处于稳定状态下使用2.在工序能力适宜，即CPK1.0的情况下使用 管制图的判稳与判异准则管制图的判稳与判异准则u判稳准则符合下列情况之一的认为过程处于稳态：1.连续25个数据点在控制界限内；2.连续35个数据点中最多一个点落在界限外；3.连续100个数据点中最多2个点落在界限外。u判异准则1.数据点在控制界限外或在控制界限上。2.控制界限内的数据点排列不随机（点子屡屡接近控制界限，点子集中在中心线附近，点子呈周期性变化，点子连续上升或下降）。31管制管制图图的研判的研判1.管制狀態下的管制圖品質特性UCLCLLCL32管制管制图图的研判的研判（续）（续）1.数据超出管制界限33管制管制图图的研判的研判（续）（续）1.管制线的单侧连续出现7个及以上数据点UCLCLLCL34管制管制图图的研判的研判（续）（续）2.数据超出管制界限35管制管制图图的研判的研判（续）（续）3.数据超出管制界限36管制管制图图的研判的研判（续）（续）4.数据连续上升或下降UCLCLLCL37管制管制图图的研判的研判（续）（续）5.連續3點中有2點、7點中有3點、10點中有4點出現在管制界限三分之一處UCLCLLCL38l步骤步骤1：确定控制对象，或称统计量。：确定控制对象，或称统计量。这里要注意下列各点：1.选择技术上最重要的控制对象（关键质量特性）。2.若指标之间有因果关系，则宁可取作为因的指标为统计量。3.控制对象要明确，并为大家理解与同意。4.控制对象要能以数字来表示。5.控制对象要选择容易测定并对过程容易采取措施者。l步骤步骤2：取预备数据（：取预备数据（Preliminary data）。）。1.取20或25个子组。子组大小取为多少？国标推荐样本量为4或5。2.合理子组原则。合理子组原则内容是：“组内差异只由偶因造成，组间差异主要由异因造成”。其中，前一句的目的是保证对异因能够及时发出统计信号。由此我们在取样本组（即子组）时应在短间隔内取，以避免异因进入。根据后一句，为了便于发现异因，在过程不稳时应多抽取样本，而在过程平稳时，则可少抽取样本。如不遵守上述合理子组原则，则在最坏情况下，可使控制图失去控制的作用。X-R控制图的操作步骤控制图的操作步骤39步骤步骤3：计算：计算Xi，Ri。步骤步骤4：计算：计算X，R。步骤步骤5：计算：计算R图控制线并作图。图控制线并作图。步骤步骤6：将预备数据点绘在：将预备数据点绘在R图中，并对状态进行判断。图中，并对状态进行判断。若稳，则进行步骤7；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。步骤步骤7：计算：计算X图控制线并作图。将预备数据点绘在图控制线并作图。将预备数据点绘在X图中，对状态进行判图中，对状态进行判断。断。若稳，则进行步骤8；若不稳，则除去可查明原因后转入步骤2重新进行判断。步骤步骤8：计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。：计算过程能力指数并检验其是否满足技术要求。若过程能力指数满足技术要求，则转入步骤9。步骤步骤9：延长：延长X-R控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。控制图的控制线，作控制用控制图，进行日常管理。上述步1步骤8为分析用控制图。上述步骤9为控制用控制图。40