SPC培训讲义.docx
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SPC培训讲义
SPC系統教育訓練
StatisticalProcessControlTrainning
製作:
國興企管顧問有限公司HansenREV:
3.0編號:
C-016
第一章讓大家參與品質
1、與品質有關的幾個觀念
1.可能出問題的地方一定會出問題
2.不可能出問題的地方,也可能出問題
3.不要認為所有產品都符合規格就一定品質很好了
4.品質目標永遠都會是零缺點
5.品質不是靠“製造”、檢驗、設計出來的,而是靠全體成員在一個良好的體系下面,並擁用良好和完備的方法與工具,形成了一個良好的習慣並得到了客戶認同而出來的.
6.做了管製圖和cpk並不代表就做了spc
7.好的品質並不代表一定是高成本
8.對自身各環節要多多注意任何一點的改善
9.認識同仁,建立團隊默契
10.成本觀念
11.管製觀念
12.PDCAS觀念.
13.系統思考
14.品質實際運作的流程概念:
有
無
協商溝通
觀看品質狀況
分析品質狀況
繼續運作
有無問題
分析原因
解決與改善
檢查狀況
處置運作結果
記錄形成標準
2、SPC之功效
1.單純從SPC理論上分析對企業之益處有:
（1）.經濟性：
有效的抽樣管，製不用全檢驗，預估不良率，得以控製成本，使製程穩定，生產可以預測，而能掌握品質、成本、交期‧
（2）.預警性／時效性：
製程的異常趨勢可即時對策，預防整批不良，以減少浪費，直接由作業人員繪製管製圖，提供一個可靠的資料，以決定何時應該采取對策，何時可以不必采取任何措施
（3）.善用機器設備：
估計機器能力，可妥善安排適當機器,生產適當零件
2.從製程上分析對製程功效有:
（1）.分辨共同原因與特殊原因
（2）.改善的評估：
製程能力可作為改善前后比較之簡單指標，作為製程檢討的共同語言
（3）.減少報表處理工作量
（4）.找出最大品質問題原因,以便工作更有積效
（5）.減少數據在人員傳遞的過程中變異
（6）.分辨數據的真實性
（7）.從宏觀到微觀地全面真實地了解品質狀況
（8）.建立一個工程、品管、製造等三個與品質有直接關系部門的溝通平台與管道
3.理想地運作SPC可達到之功效為（3W2H）:
（1）.找出什么時候會發生異常（WHEN）
（2）.找出發生什么具體異常（WHAT）
（3）.分析出異常的原因（WHY）
（4）.得出解決異常的方法（HOW）
（5）.建立起預防方案（HOW）
4.通俗地說明SPC功效
看清品質狀況提前發現問題
找出問題根源少花錢辦好事
減少報表麻煩滿足客戶要求
提升生產效力降低品質成本
5.SPC軟體之功效:
簡單明了在描述為:
利用日常收集的最基本的數據,通過電腦做複雜而有效的大量計算,以最簡單明了的形式表現出品質狀況.
3、SPC與相關人員之權責
1.製造部門一線主管:
及時觀看本部門生產之品質狀況,便于自行及時發現和解決問題,提前解決和預防問題發生
2.QC或自檢人員:
負責收集真實有效數據,做成一線最原始數據
3.文員:
負責把原始數據正確無誤地輸入電腦
4.QA或QE人員:
負責及時監控各生產線品質狀況,以便于製造部門一線主管製看不出問題時能更準確有效;同時定期分析狀況,提出不斷提升的改善意見
5.品管主管:
負責安排整個品質問題的界定與權責,定期觀看各部門和總體品質狀況,開周會提出再次提升的目標和要求;提供專案改善方案
6.專項產品負責人:
監控產品整體品質狀況和各環節品質狀況
7.高層主管人員:
了解整體生產品質狀況
4、SPC運作成功的條件
1.高層管理者有決心做好品質
2.中層干部有能力應用SPC
3.公司在品質部份做一個製程分析的規劃
4.必須用專業軟件來做
5.數據收集要真實、即時
5、SPC通常失敗的原因
很多公司都推行過SPC,但失敗的公司占多數,歸納起來有以下幾種狀況:
序號
失敗原因
失敗原因分析
01
采用EXCEL來做SPC
1.EXCEL只能采用文檔的形式,不能形成數據共享
2.不能現實各層次多角度數據關聯分析
3.只能由一個人從始到終完成,工程和生產全不知情
02
數據收集不即時
1.所有問題分析都只是事后檢討,不能預防品質,成效大打折扣,就更不能得到其它部門的配合
2.分工不合理,沒有專門人員負責此事,或負責人員身兼多職,對此事意識不強,時間一長便逐步放棄
3.多半只是為了應付客戶或應付報表
03
規劃不健全
1.在后面的實際運作中,發現很多不足,逐漸對SPC失去信心
2.分析的問題出現偏差,導致對SPC認識的誤解
3.抽樣計劃未訂好,導致抽樣出來的數據不能反應真實狀況
4.初期導入時,領導者沒有思想準備品質問題的實際狀況,導致一開始推行時,發現品質問題嚴重就抓人罵,最后大家開始做假數據
5.導入時未讓工程和生產一起參與,得不相關人員配合,達不到效果
6.檢驗工作站和管製特性等重要參數出現偏差,導致不能真正改善
04
未做相應的教育訓練
1.所有相關人員對SPC誤解,得不到配合
2.相關人員不會分析,做出圖形只是一種擺設
05
相關人員不會做分析
1.就不會產生SPC的各種各樣的功能
2.大家得不結果不再參于
六:
SPC運作流程
記錄納入標準化
管製圖形判讀
直方圖、柏拉圖分析
不良率、不良數、缺點數
CPK、PPM、CA、CP等
管製圖、推移圖
柏拉圖、直方圖等39種
具體量測數值
不良原因與個數
無
無
立即采取其它措施或調整部份參數
繼續生產和監控
有
注意實時監控改善前中后狀況
有無效果或效果是否明顯
有
及時通知製造和工程采取措施
有問題否
專案處理（以最小代價得出最大效果）
找出下一步可以的可能品質狀況
從眾多原因中找出最大原因
了解數據真實性、分析各種圖形
實時監控各生產線、各產品的品質狀況
SPC將數據轉換成各種直觀圖形
收集各生產線、各產品原始數據進SPC
第二章SPC概論
1、SPC之來源
SPC是三個英文單詞的縮寫（StatisticalProcessConrtol）,即統計製程管製（台灣稱法）,也叫統計過程控製（大陸稱法）.簡單地說,就是利用統計學的原理,對製造企業在製程中的品質進行管製,以達到盡可能第一次就把品質做好.（其實它是可以應用到任何一個有大量數據產生的地方,如營銷分析、財務分析、人員分析等等）
是1924年美國休哈特（有稱休懷特）博士發明了管製圖（采用3倍σ）之后才產生的,當時在美國並不流得,自二戰期間美國軍方提出了一套抽樣計劃MIL-STD-105E和MIL-STD-414等之后,SPC才有所應用到軍工企業,但應用還是不太廣泛。
二戰結束后,日本作為戰敗國,百廢待興,加上日本本身是一個小島國,資源缺少,相對比較適合做加工業,日本就提出以品質為根本來提升競爭力,所以就到美田請了戴明等人到日本指導品質.SPC在戴明的指導下,功能發揮得很不錯,在日本產生了很大的影響.日本人為了勞記戴明的功勞,就在日本設立了一年一度的品管界最高獎項---戴明品質獎,后來美國和台灣等地也采用了日本的方式,設立一年一度的---戴明獎.
2、共同原因和特殊原因
天下沒有人能製造兩件完全相同的東西,因爲制程中存有許多影響變異之原因存在.有些變異很明顯,但有些很難察覺.例如一個加工的軸其外徑這尺寸可能受許多因素影響,經由相同制程重復加工,將每一工件之外徑加以量測而得到許多資料,經整理後會得到一定的分配;如（圖1.2）所示.
人員設備環境
材料方法
在製程管製中,我們主要的工作之一就是要掌控住可能影響品質變異的原因.一般在製程中會有兩種狀況（也可說成是品質變異）:
即共同原因（CommonCause,又叫非機遇性原因）和特殊原因（SpecicalCause又叫機遇性原因）。
共同原因：
製程中變異因素是在統計的管製狀態下，其產品這特性有固定的分布．
共同原因的變異可由製程能力分析去發現,但其改善就須由管理當局參與執行,一般為系統改善.
特殊原因：
製程中變異因素不在統計的管製狀態下，其產品之特性沒有固定的分配
特殊原因的變異可由簡單的統計分析發現,這些變異的原因本來就須由直接負責製程的人員去改善,這一般稱為局部問題對策.
3、SPC之主要內容
因為SPC主要是應用在製造業中,而根據製造業中製程品質的特性,品質一般有良品與不良品的概念和重要特性分布狀況兩種,所以SPC的主要內容分為計數值（Attribute）與計量值（Variable）兩種,所涉及的內容有:
抽樣檢驗、數據整理、各種圖形分析（狀況）、製程分析（原因）、改善監控等。
1.計數值:
就是以計產品的件數或點數的表示方法.計數值的數據在理論上有不連續的特質,故稱之為離型變數（DiscreteRandomBariable）
描述一產品的品質,可有用一個或一批產品中的缺點數來表示,如:
電線,可用表面有幾個污點,有幾個地方標簽貼錯掉,有幾根顏色不對,有幾根有刮傷等等,這些都是以計點或個數方式表示產品的特性值．有些單位產品必須以二分法來判定品質，如好與壞、良與不良、合格與不合格等所謂的通過－不通過（GO-NOGO）.
計數值的抽樣計劃一般采用每批抽取樣本來分析,一般采用MIL-STD-105E,如應用在IQC或OQC上,理論上計數值是不連續的運作,但是在應用到PQC上,最好應用連續性,更便于製程中不同原因的深入分析.
2.計量值:
就是產品須經由實際量測或測試而行得的連續性數據，以表過單位產品特性值的方法．
計量值的數據在數學上有連續的特質，故稱之為連續型隨機變數（Continuous
RandomVariable）描述一產品的品質，可有實際量測或測試而得得一連續性的數據，如零件的尺，雨電器產品的電流、電壓、耐壓值、電阻等，進而分析產品在這一特性中的品質狀況．
計量值的抽樣計劃一般采用每固定時間抽取4-20個樣本數來進行量測,常用的抽樣計劃有MIL-STD-414、GB6378等.因量有連續性,所以在PQC上應用比較多,但單純從品質的角度來分析計量值,在IQC及OQC上可采用一次性抽取50-150個樣本來量測做狀態分析（直方圖,計算CPK等）
產品資料設定
產品類別設定
缺點類別設定
缺點代碼設定
檢驗作站設定
連接儀器設定
層別條件設定
量測單位設定
表尾資料設定
4、SPC之架構
基本資料設定建立
計量值數據輸入
單品質特性圖
多品質特性圖
S
σ
計數值數據輸入
PPM/不良推移
普通管製分析
P-Chart不良率管製圖
NP-Chart不良數管製圖
C-Chart缺點數管製圖
U-Chart單位缺點數管製圖
柏拉圖
不良率推移圖
PPM推移圖
Xbar-Rchart平均數全距管製圖
Xbar-Schart平均數標準差管製圖
X-Rmchart個別值與全距管製圖
Median-Rchart中位數全距管製圖
Histogramchart直方圖
ΣSChart規格標準差分析圖
ΣaChart製程標準差分析圖
CPK推移圖
製程能力分析圖
綜合建議
多品質特性圖
5、SPC運作之重點與難點
1.傳統spc運作之步驟
1）.相關人員
升级会员 