质量人实战秘籍 之spc篇

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1、SQE实战秘籍

2、质量人实战秘籍之SPC篇第一章五大工具--初级必备1SPC---过程的天气预报●什么是SPC?★SPC是英文StatisticalProcessControl的简称,大陆称统计制程控制,台湾称统计制程管制。●那有什么用呢?★应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,判断过程的异常,及时告警。从而达到改进与保证质量的目的。SPC强调预防,防患于未然。●有点概念化,能稍微具体点吗?SPC对我有什么好处?★使用SPC技术,可以清楚地知道:这个过程稳定吗?它处于控制状态吗?这个过程的能力足够吗?一般客户都要求供应商必须推行SPC,并不局限于汽车行业。

3、●统计是不是就是收集数据,然后计算?★统计是数据通过计算后,产生有意义的情报。●过程是什么?★将输入转化为输出的系统。 ●有点难理解,太深奥了,说点具体吧,SPC是不是就是做控制图?★控制图只是体现工具之一,一份合格的控制图是前提。控制图能分析过程是否受控,却不能评价过程是否满足要求。一般来说,控制图只能告警,而不能告诉引起异常的原因及解决方法,还应配合其他诊断工具。●等等,受控的过程还不满足要求吗?★不一定。受控是指过程稳定,可以预测,只存在普通因素,不存在特殊因素,是否满足要求还要看CPK/PPK等相关指数。●什么是普通因素,什么是特殊因素?★产品之所

4、以有差异,因为存在着变异,或者叫波动。影响质量变异的原因为两种,一种是普通因素,一种是特殊因素。普通原因就是平时一直客观存在,对过程有一定的影响但不明显,难以避免,例如机床开动时的轻微振动等。特殊因素则是偶然出现,对过程影响很大,有时存在,有时不存在,对质量影响大,容易去除,例如车刀磨损等。利用控制图可以区分出偶然因素与异常因素。●没太明白,能否举例说明?★例如,车里空调设定在25度,但由于车内外温度存在差异,即使你用足够精确的温度计去测,并不是每次都恒定在25.00度,而是24.98,25.00,25.01…..在微小的在一定范围内进行变化,这时我们就说

5、受到的是普通因素的影响。而如果有人上车进来,那么在这瞬间,房间内的温度会出现较大变化。有人上车就是特殊原因。此时我们说受到了普通因素和特殊因素两种影响。●那怎么利用控制图区分出普通因素与异常因素呢?★过程只受普通因素影响的时候在控制图上表现为过程是受控的,是可以预测的。如果有特殊原因的影响在控制图上会有异常点的出现。●做控制图为什么把过程要假设成正态分布?★正态分布中,有一个3σ原理: 3σ原理:不论μ与σ取值如何,产品质量特性值落在u+/-3σ范围内的概率为99.73%,落在该范围外的概率为0.27%,这是个小概率事件,而“在一次观测中,小概率事件是不可

6、能发生的,一旦发生就认为过程出现问题。”有异常就有可能存在特殊原因。这也是区分两者的原理。“假定过程处于控制状态,一旦显示出偏离这一状态,极大可能性就是过程失控,需要及时调整。”据此休哈特发明了控制图。为了方便看,把正态分布图按顺时针方向转90°,再上下翻转180°,就得到一张控制图●什么是正态分布?★简单说,一条曲线,中间高,两头低,左右对称并延伸到无穷,曲线与横轴间的面积总等于1。均数μ决定正态曲线的中心位置;标准差σ决定正态曲线的形状(陡峭或扁平程度)●那如果过程不是正态分布呢?是不是不能用控制图?★也可以用。这涉及到另一个假设,中心极限理论.中心极

7、限理论:无论过程的分布是什么,只要收取样本N的数量较大时,其分布总是正态分布。●呵呵,这么多假设?所有的过程都可以用了?★理论上,所有场合都可以应用。当然对象要具有统计规律,对于一次性或少数几次的过程不合适。 ●那不可能所有过程都要控制吧,累都累死了?★只需对关键过程控制。●怎么判断哪些过程关键呢?★客户指定,内部评估,需重点管控的,出现异常多的过程。●那对于一般特性呢:★对于一般特性,没有必要用SPC,因为导入SPC毕竟也需要成本,用一般的控制手段即可。如首末检或巡检,抽检等。●一般有哪几种控制图?★分为计量型和计数型。计量型:测量值可以量化记录。计数型

8、:以二分法来判定品质,如好与坏,良与不良,及GO-NOGO等。常用控制图如下:●我看到的大部分都是X(bar)-R图,没想到还有这么多种。★是的,X(bar)-R图的确最常用。●太多了,不知道选择,有没有具体的选择标准?质量人实战秘籍 ●能否以X(bar)-R图为例,讲解下控制图建立的步骤?1确定控制对象2取样3收集数据,计算4分析5处理●对象就是关键过程阿,这个很好确定,那取样有什么讲究?怎么才算合理?★原则:组内变异小,组间变异大组内短间隔内连续抽样;组间间隔时间尽可能长点,一天或半天一次。抽取的时间应是随机的,而不是固定在某个特定的时间内,以便尽可能

9、减小如轮班,设备调整等因素造成的影响.●怎么理解?★组内样本反映一

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