SPC最好的培训教程.ppt

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1、>SPCTrainingforNDVC>SPC简介SPC发展历史西格玛简介SectionOne-简介什么是制程(Process)?操作方法环境设备材料有序的行为测量的输出目标时间操作员将输入转化为输出的一组有序的行为或操作什么是制程控制(ProcessControl)?减小制程输出变异(ProcessVariation)所采取的行动什么是统计制程控制(SPC)?控制图的发展历史SPC的使用情况何时使用SPC为什么要推广SPC过程变异原因类别ControlChart：通过触发异常报警特殊原因，监控过程的稳定性.ProcessC

2、apability：在过程稳定的基础上，计算过程能力，并不断提高.SPCControl分类西格玛水平与DPMO“六”西格玛代表着一种近似的完美，它仅允许百万分之3.4的缺陷率，在关系到大多数顾客及股东的产品、服务和过程中，仅允许百万分之3.4的缺陷率。不同西格玛水平之间的差别不单纯是对半削减缺陷的数量。西格玛水平每上升一级，缺陷的数量就呈指数级的减少。б以面积为例以书刊错字校对为例PPM6б一粒钻石大小一间小型图书馆全部藏书中有1个错字3.47б缝衣针针尖好几个大型图书馆藏书中有一个错字0.0193б普通商店面积每页书中有1

3、.5个错字668105б电话机座大小一部百科全书中有一个错字2331б中型工厂面积每页书中有170个错字6977004б一间客厅面积一册书每三十页有一个错字62102б巨型超市面积每页书中有25个错字308700对6б的感性认识：正态分布简介横坐标是数据从小到大的排列，纵坐标是每个一个数值出现的次数6б和3б的波动比较6西格玛水平过程非常稳定，集中在目标值附近，满足客户要求的能力很强，3西格玛水平则波动较大。>基本定义及判异原则计量型控制图计数型控制图SectionTwo-控制图SPC基本定义1.Sigmaσ:Standar

4、ddeviation(S):(标准差)是对过程变异的衡量2.CenterLine(CL):AverageoftheProcess(中心线)3.UCL(UpperControlLimit):(上控制线)4.LCL(LoverControlLimit):(下控制线)5.CPK(ProcessCapabilityIndex)(制程能力系数)6.CP(ProcessCapability)(制程能力,散度.即正态分布曲线的开口度)7.LSL(LowerSPECLimit):(制程规格下限,通常为业界标准或客户的要求)8.USL(Upp

5、erSPECLimit):(制程能力上限，通常为业界标准或客户的要求)9.X-BAR&RChart:(均值/极值控制图)10.均值:一组数据的平均数11.极差：一组测量值内的最大值和最小值的差，用R表示控制图各种上下限关系控制图ControlchartRulesControlRules有可能模具有一定磨损工艺整体有逐渐向上和向下趋势可能两个工艺混在一起ControlRules上下控制限需要收紧控制图选择不合格件数不合格率Xbar-s单位产品上不合格点数Xbar-RI-MR不合格点数绘制均值极差图杂质含量批次杂质含量批次杂质含

6、量批次5.9918.0567.091111.4614.35610.571111.4112.79611.14113.714.06614.251112.88123.43617.581114.5429.33725.31216.76212.1575.3127.2929.33712.05125.929.23716.251222.0524.8277.51129.336.84814.691312.5137.6783.691313.636.99818.04134.6433.9688.91310.34314.3817.05134.3947.0

7、8920.23149.6413.6999.381413.4349.6993.53145.51412.27914.27144.17420.1593.41149.7658.33104.38156.0756.23105.91513.7458.871031.321515.35518.71103.44158.98513.221024.7815一部分数据绘制均值极差图根据数据如何配置绘制均值极差图选择判异原则绘制均值极差图-极差和均值图都需要稳态从图中我们看出什么？接下来我们怎么做？练习：用minitab绘制均值极差图焊接力对于W7T是

8、重要的指标，需要定期测试，将测试结果做均值极差图SPC小游戏流程：分成几个小组，每个人折纸，生产衣服，然后抽样测量衣服长度，每个小组产生一个衣服长度的平均数，衣服长度为y轴，小组号码为x轴，描点，事先定好上下控制线，看哪些点在控制线之外，然后找出rootcause。工具：两种尺寸正方形纸（