《SPC判定》课件

判定SPC统计过程控制是一种利用统计方法实时监控和管理制造过程的技术通SPC,过判定可以及时发现并纠正生产过程中的异常确保产品质量满足要求SPC,,课程目标掌握的基本原理学会数据收集与分析SPC12了解的发展历程、基本原掌握数据收集的技巧，并能够SPC理及应用步骤，为后续深入学进行数据分析和计算统计量习奠定基础绘制并应用常用控制图识别并消除特殊原因34学会绘制控制图、控能够识别出特殊原因并采取有Xbar-R p制图等常见控制图，并正确解效措施进行问题解决读分析概述SPC统计过程控制是一种利用统计方法对生产Statistical ProcessControl,SPC过程中各种可控因素进行控制和改进的管理技术它通过对生产过程中各环节的关键质量特性进行实时监测和分析及时发现并消除不稳定因素确保产品质量稳,,定可靠的核心目标是通过持续改进过程有效降低浪费和非一致性提高产品质量SPC,,,并最终提升企业的竞争力的发展历程SPC世纪年代2030最早由贝尔实验室的沃尔特舒哈特提出通过对工厂生产过程中的数据进行统计分析帮助企业发现并消除质量问题SPC·,,世纪年代2050在日本工业界的广泛推广下被进一步发展完善成为提高产品质量的有效工具,SPC,世纪年代2080随着信息技术的发展被应用于工厂自动化、过程控制等领域实现了更智能化的质量管理,SPC,世纪21与大数据、物联网等新技术的融合正在推动向更智能化、精细化的方向发展SPC,SPC的基本原理SPC过程数据可变性控制图判定持续改进以过程数据的可变性为基础通过对数通过绘制控制图以两条控制限定过程坚持将数据收集、分析和应用作为一个SPC,SPC,SPC据进行系统分析与判断找出其中的特殊原数据的正常波动范围及时发现并判定特殊持续循环的过程实现对过程的持续改进和,,,因并加以消除从而稳定和改善工艺过程原因从而控制和改善过程优化,,的基本步骤SPC确定质量特性1首先确定需要监控的关键质量特性为后续数据收集和分,析奠定基础收集样本数据2定期收集代表性样本按照标准操作规程进行测量和记录,绘制控制图3根据收集的数据绘制合适的控制图以识别过程是否处,,于统计受控状态分析控制图4根据控制图的图形特征分析过程中是否存在特殊原因,,并提出改善措施持续改进5通过持续监控和分析不断优化工艺过程持续提高产品,,质量数据收集数据来源从生产过程、检测流程、工单记录等渠道有计划地收集生产数据数据质量确保数据准确、完整、及时为后续分析奠定基础,数据整理将收集的数据进行整理、归类和编码便于后续分析和应用,数据分析数据收集数据整理第一步是收集足够的样本数据确对收集到的数据进行整理和清洗,,保数据具有代表性和可靠性去除异常值和错误数据确保数据,品质数据分析对数据进行统计分析发现数据的规律和特征为后续的判定提供依据,,判定标准连续性标准属性标准多维度分析持续监控对于连续性数据需要根据历对于属性数据需要分析不合除了单一指标还需结合工艺判定不是一次性事件需,,,SPC,史数据确定合理的控制限并格品数量或比例是否在可接受参数、环境因素等多个维度进要持续监控数据变化及时发,,检查工艺是否在统计学意义上范围内并判断工艺是否稳定行综合分析确保判定更加全现并应对异常情况,,处于受控状态可控面客观统计量计算在过程中我们需要计算各种统计量来确定工序是否处于统计控制状态主SPC,要包括以下几种统计量计算:平均值̄用于反映工艺水平的中心趋势X总体标准差反映工艺的离散程度显示工艺的稳σ,定性范围衡量样本内部波动的指标R比例反映不合格品的比例用于评估工艺P,能力缺陷数表示单一检测单元内缺陷的数量C缺陷率反映每个检测单元平均缺陷数用于U,评估工艺能力控制图绘制数据收集1数据分析2控制图绘制3根据统计量计算结果选择合适的控制图并绘制,控制图是最核心的工具之一能直观地展示工艺过程的变异情况在数据收集和分析的基础上我们需要选择合适的控制图类型并根据SPC,,,统计量计算结果对其进行绘制这一步骤是实施的关键所在能帮助我们识别和消除特殊原因变异SPC,特殊原因识别特殊原因识别六西格玛分析法因果分析图通过仔细分析生产过程中发生的异常情况利用六西格玛分析方法可系统地诊制作鱼骨图等因果分析图有助于深入挖掘,DMAIC,,并找出其潜在原因是实现过程持续改进的断出特殊原因并提出有针对性的改进措施问题根源找出导致特殊原因发生的关键因,,,关键一步素特殊原因消除分析原因制定对策通过对数据收集和分析确定导致根据分析结果制定切实可行的解,特殊原因的根本原因决方案以消除特殊原因,实施改进迅速执行改正措施持续跟踪改进效果确保特殊原因得到有效消除,,常用控制图控制图控制图Xbar-R p用于监测过程平均值和波动度的变化用于监测过程中不合格品率的变化适用于连续性数据的平均值和范围适用于监控过程中的不合格品比率的监控控制图控制图c u用于监测过程中每个单位内不合格品用于监测过程中每个单位内平均不合个数的变化适用于监控过程中的不格品个数的变化适用于监控过程中合格品数量的不合格品密度控制图Xbar-R控制图是最常用的工具之一用于监控连续型数据的过程Xbar-R,稳定性它由两个分量构成:•图监控平均值的波动X bar•图监控波动范围的变化R控制图能够及时发现可能导致工艺失控的特殊原因并协Xbar-R,助提高工艺稳定性控制图p控制图用于监控和控制数据中的比率比如产品合格率、缺陷品p,率等它可以帮助企业及时发现生产过程中的问题并采取相应的,纠正措施控制图的特点是样本容量可以不相等这使得它更适用于实际生p,产环境中难以采取等规格样本的情况控制图c控制图用于监控工艺生产中可数缺陷的数量它适用于每个样本中的缺陷数量c呈泊松分布的情况控制图能够有效地识别工艺中的特殊原因并帮助持续改进c,产品质量控制图在确保产品质量、减少生产成本以及优化工艺参数方面具有广泛应用c它被广泛应用于电子、制药、食品加工等高质量要求的行业控制图u控制图是用来表示单位内不合格品数目的控制图它适用于对一些小的缺陷或u瑕疵进行质量监控的情况控制图可以根据单位内不合格品数目长期监控产品u质量的变化趋势使用控制图需要对产品进行逐个检查记录每个单位内的不合格品数目通过计u,算值并绘制控制图可以及时发现产品质量异常采取纠正措施控制图适用于u,,u批量生产、大批量抽样检验等场景案例分析1在这个案例中，我们将探讨一家电子产品制造公司在生产过程中发现的品质问题通过运用统计过程控制的分析技术，公司成功地找出了问题的根源并SPC采取了有效措施进行改善数据分析1收集和整理相关生产数据问题识别2发现产品质量存在异常原因分析3运用工具查找问题根源SPC改正措施4实施针对性的纠正和预防行动通过这个案例分析，我们可以看到在提高产品质量、优化生产流程等方面的重要作用这也为其在制造业广泛应用提供了有力佐证SPC案例分析2生产过程分析1我们对某电子产品制造企业的生产过程进行了深入分析发现产,品规格存在较大差异数据收集与统计2我们收集了组样本数据并对其进行了统计分析发现部分100,,关键指标超出了控制限控制图绘制与判定3根据数据特点我们绘制了相应的控制图并按照判定标准,,SPC进行了分析发现存在特殊原因,案例分析3生产过程中的一项关键指标我们将针对生产过程中的一项关键质量指标展开分析这个SPC指标对于产品性能和可靠性至关重要数据收集和分析我们收集了该指标的测量数据并绘制出控制图进行统计分析,发现部分数据点超出了控制限查找特殊原因并予以消除我们仔细分析了导致这些异常数据点的特殊原因并采取了针对,性的改善措施案例分析4数据收集1从生产现场采集工艺数据数据分析2运用分析工具进行分析SPC问题识别3发现关键工艺参数存在异常解决方案4针对问题制定改进措施在此案例中，我们通过系统性地收集生产现场的工艺数据，运用分析工具深入分析发现了关键工艺参数存在异常情况针对这一问题，我们制SPC定了针对性的改进措施，最终成功解决了生产中存在的质量问题这种循环迭代式的管理方法为我们提供了有效的质量改进途径SPC案例分析5数据收集1采集生产线上关键工序的质量数据数据分析2对数据进行统计分析识别特殊原因,制定改善方案3针对特殊原因提出解决措施在这个案例中企业通过系统地收集生产数据运用工具分析其中的特殊原因并制定针对性的改善措施这不仅提高了产品质量也优化,,SPC,,了生产流程为企业带来了显著的经营效益,的应用领域SPC制造业医疗卫生服务业科研领域广泛应用于制造业的各个在医疗领域也发挥着重要被应用于银行、酒店等服在科研试验监控、实验数SPC SPC SPC SPC环节如质量监控、工艺改进作用如监控手术过程、分析务行业的客户满意度管理、工据分析和研究成果验证等方面,,和缺陷分析等帮助企业提高药品使用数据提高医疗质量作流程优化和服务质量改进也有广泛应用,,产品品质、降低生产成本和安全性的优势SPC预防问题降低成本12可以及早发现问题并采取可以减少返工、报废和其SPC,SPC预防措施提高产品质量他质量问题带来的成本,提高效率增强客户信任34可以提高生产效率减少生可以展示公司对质量的重SPC,SPC产线停机时间视增强客户对产品品质的信心,的局限性SPC局限性一数据依赖性强依赖于充足的历史数据作为基准如果数据缺失或不充分则难以建立有效的控制图SPC,,局限性二操作复杂需要收集、分析和解释大量数据操作过程相对复杂对使用人员要求较高SPC,,局限性三对变化反应慢更适合于相对稳定的生产环境对剧烈变化的情况反应较慢无法及时发现和纠正问题SPC,,的发展趋势SPC智能化集成化12向智能化发展，结合大数将与生产管理、质量管理SPC SPC据、人工智能等技术，提高自等系统进一步整合，实现全面动化水平和预测能力质量管控国际化个性化34在全球范围内得到广泛应根据不同行业和企业的特SPC SPC用，符合国际标准并适应不同点进行定制化发展，满足个性环境化需求总结与展望未来发展趋势行业应用拓展数据应用深化随着人工智能和机器学习技术的不断进步智能制造和工业物联网的兴起将推动大数据技术的发展将使能够挖掘更丰富,SPC SPC必将融入更智能化的应用提高数据分在更多行业中得到广泛应用优化生产过程的数据洞见为企业提供更精准的质量改善,SPC,,,析和决策支持能力方案问答环节这是课程的最后环节我们将开放式地讨论的各个方面学员可以提出任何关于判定的问题讲师会结合实际案例进行深入分析和,SPC SPC,解答通过积极的互动交流学员可以更好地理解和掌握的核心知识为今后在工作中应用技术做好准备让我们一起探讨的,SPC,SPCSPC奥秘共同提高对质量管理的认知水平,。