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spc统计工序控制

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简介统计工序控制 即 SPC(Statistical Process Control)。它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制,从而达到改进与保证质量的目的。SPC 强调以全过程的预防为主。解决的问题 1.经济性:有效的抽样管制,不用全数检验,不良率,得以控制成本。使制程稳定,能掌握品质、成本与交期。 2.预警性:制程的异常趋势可即时对策,预防整批不良,以减少浪费。 3.分辨特别原因:作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。 4.善用机器设备:估量机器能力,可妥善安排适当机器生产适当零件。 5.改善的评估:制程能力可作为改善前後比较之指标。 利用管制图管制制程之程序 1.绘制「制造流程图」,并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素(条件)与品质特性质。 2.制订操作标准。 3.实施标准的教育与训练。 4.进行制程能力解析,确定管制界限。 5.制订「品质管制方案」,包括抽样间隔、样本大小与管制界限。 6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。 7.绘制制程管制用管制图。 8.判定制程是否在管制状态(正常)。 9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。 10.必要时修改操作标准(甚至於规格或公差)。 分析用管制图主要用以分析以下二点: (1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。 (2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。-控制图的作用 1.在质量诊断方面,可以用来度量过程的稳定性,即过程是否处于统计控制状态; 2.在质量控制方面,可以用来确定什么时候需要对过程加以调整,而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态; 3.在质量改进方面,可以用来确认某过程是否得到了改进。 应用步骤如下: 1.选择控制图拟控制的质量特性,如重量、不合格品数等; 2.选用适宜的控制图种类; 3.确定样本容量和抽样间隔; 4.收集并记录至少 20~ 25 个样本的数据,或使用以前所记录的数据; 5.计算各个样本的统计量,如样本平均值、样本极差、样本标准差等; 6.计算各统计量的控制界限; 7.画控制图并标出各样本的统计量; 8.讨论在控制线以外的点子和在控制线排列有缺陷的点子以与标明异常(特别)原因的状态; 9.决定下一步的行动。 应用控制图的常见错误: 1.在 5M1E 因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作; 2.在工序能力不足时,即在 CP< 1 的情况下,就使用控制图管理工作; 3.用公差线代替控制线,或用压缩的公差线代替控制线; 4.仅打“点”...

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