企业spc案例分析

1.请各位大神帮忙发个SPC经典应用案例

正好看到个非常经典的案例,分享给大家!俗话说宴无好宴。

朋友邀我去他家做客吃晚饭,进了门迎面遇上他焦急无辜的表情,才知道主题是咨询。起因是朋友最近回家的时间越来越晚,罪证就在他家门口玄关的那张纸上:朋友的太太是一家美商独资企业的QC主管,在家里挂了一张单值-移动极差控制图,对朋友的抵家时间这一重要参数予以严格监控:设定的上限是晚七点,下限是晚六点,每天实际抵家时间被记录、描点、连线——最近连续七天(扣除双休日)的趋势表明,朋友抵家的时间曲线一路上扬,甚至最近两天都是在七点之后才到家的,证据确凿——按照休哈特控制图的原则和美国三大汽车公司联合编制的SPC(Statistical Quality Control,统计过程控制)手册的解释,连续7点上升已绝对表明过程发生了异常,必须分析导致异常的原因并做出必要的措施(比如准备搓衣板),使过程恢复正常。

显然,我可能给出的合理解释成了朋友期待的救命稻草,而这顿晚饭就是他在我面前挂着的胡萝卜。显然,朋友的太太比我们绝大多数的企业家更专业(当然,作为同类,我想这也许就是导致我们只能成为管理工具的原因),她清楚地认识到:预防措施,永远比事后的挽救更重要。

顺便说一句,朋友太太厨艺很优秀,属于那种下得厨房上得厅堂的模范太太—当然,对朋友的在意程度更是显而易见的,否则不会选择抵家时间作为重要的过程特性予以控制—这个过程参数,在她眼里,无疑昭示着忠诚度。饭后上了红酒,席间的谈话就从过程异常的判定开始。

“我们先来陈述一下控制图的判异准则:第一,出现任何超出控制限的点;第二,出现连续7点上升或者下降或者在中心线的一边;第三,出现任何明显非随机的图形。显然,目前该过程已经符合其中第一和第二项,确实出现了异常。

作为过程控制的责任者,你打算怎么分析呢?”“还是我们传统的分析方法:因果图。”“那么,我们寻找的还是这五个方面的原因了:人、机、料、法、环?” “是的。”

“好。在我们开始分析之前,我想顺便问一下,你是从哪里学会控制图的?”“除了公司的培训之外,讲述统计过程控制的书籍不计其数,作为在质量领域被广泛应用的技术,以Statistical Quality Control为题的书籍虽说不是汗牛充栋,也已经目不暇接。

不过这些书也很难给出太多新的理论,因为SPC已经足够成熟,找来新书也不过看看不断翻新的应用范例,或者结合新的技术之后会是什么样子,比如,有没有研发出功能强大的新软件。”“呵呵,也没必要采用如此先进的控制技术吧?”朋友插嘴道。

“你错了,统计学应用于过程控制,不过代表着上个世纪二十年代最先进的质量管理水平。我们采用的控制图方法,一般称为休哈特控制图(Shewhart Control Chart),最早是在1924年,由美国贝尔电话实验室休哈特(W.A.Shewhart)博士提出的。

当时这一方法并未得到企业的普遍采纳,仅仅在小范围内得到应用。后来,两个意外的机遇使它在全世界名声大噪:一是二战期间的1942年,美国国防部邀请包括休哈特博士在内的专家组解决军需大生产的产品质量低劣、交货不及时等问题,专家们制定了战时质量控制制度,统计质量控制(SQC) 被强制推行,并在半年后大获成效。

二是休哈特博士的同事,伟大的戴明 (W.Edwards Deming)博士,1950年将SPC引入战后的日本,为日本跃居世界质量与生产率的领先地位立下了汗马功劳。质量专家伯格(Roger W.Berger)教授的分析认为,日本成功的重要基础之一,就是对SPC的应用——控制图(或者,按照台湾的习惯称呼,管制图)已经成为常规技术,名列“QC老七大手法”之一。”

“因果图也是QC老七大手法之一。””别打岔,也许分析出来的结论是环境因素:外面有狐狸精。”

她狠狠瞪了朋友一眼。“在得出结论之前,我们继续分析吧,”我把话题拉了回来:“下班回家首先应该是一个稳定的过程。”

“是的,他的德国老板坚持不允许他们加班,所以下了班就应该在规定的时间回家。” “好的,路线是固定的。”

“对,他在五点的时候关闭计算机,五点一刻在停车场走到自己的车位,45分钟应该到家。驾照已经一年半,熟练程度没有问题。

即使稍微有点堵车,或者在附近的报刊亭买杂志,他总是喜欢买那几本电影杂志,因为有免费附赠的DVD。即使这些事情同时发生在同一个傍晚,我给了他一个小时的控制限范围,绝对够充裕了。”

“听上去是足够充裕了,”我表示同意:“而且符合稳定过程的控制要求。唯一的瑕疵是,一小时应该作为规范限而非控制限,规范限相当于公差范围,而控制限则应该更为收缩,而且应该进行过程的初始研究,通过计算得出。”

“那岂不是范围更小?”朋友把绝望的目光投向我,仿佛在鞭挞一个叛徒。“是的,我把确定控制限的步骤简单化了”她点头:“仅仅根据大致的印象,好像他没有在七点之后回家过,除非这天晚上另有活动,那不属于我这张图控制的范围,比如我们一起在外面吃饭,或者看电影,泡吧。”

“持续稳定的过程是工业企业梦寐以求的,”我插。

2.SPC 分析

SPC即统计过程控制(Statistical Process Control)。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的。

。在生产过程中,产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种:正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因(不可避免因素)造成的。它对产品质量影响较小,在技术上难以消除,在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因(异常因素)造成的。它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动,使过程处于正常波动状态。

3.请大家举个例子:SPC、MSA、FMEA、QFD是什么意思

做16949哪?

FMEA在万事之初先有D-FMEA,后有PFMEA,分析过程哪一步存在风险,什么后果,怎么预防

DOE用于确定最佳过程参数,但不包括投资分析

MSA来分析你的指标与你的检测设备是否相适应,人员培训是否到位,误判风险多大

有了批量数据以后用SPC来分析当前状况是否有异常

QFD个人认为纯粹是一个新奇的格式,吸引眼球故弄玄虚的

你可能还要接触Control Plan, PPAP, APQP之类的东西

4.spc技术在国外的应用实例(急)

当今制造业中,品质控制和品质成本是企业和客户共同关注的焦点。过程中产生的变异,是产品品质变异的来源,要想根本控制品质,首先必须倾听过程的声音,减少或消除过程中造成变异的原因,减少过程变异,提高过程能力,从而控制品质,降低品质成本。 SPC ——作为一个有力的统计学工具,将协助我们及时发现过程中出现的变异,在可能的重大品质变异出现之前,采取措施,使过程能力稳定在期望的水平。经验告诉我们:

只有稳定的过程(控制图显示受控的过程),才能提供可信赖的过程能力,而过高或过低的过程能力,都会带来额外的品质成本,通过 SPC 的运用,将使我们更有效地分配品质控制资源,以制程确保品质,最大限度地降低无形的,看不见的品质成本,赢得客户的信任。

如果说 SPC 为品质控制提供了一个有力的工具,测量系统分析( MSA ),更是品质控制和品质管理的基础,只有好的,可靠的测量系统,才能确保合格产品的交付,不可靠的测量系统,可能使我们作出错误的判断——品质控制过严或过松。因为测量系统的不稳定、偏差和变异,我们可能:拒绝合格的产品——企业自身将不得不增加返工、报废,蒙受不必要损失,增加品质成本放行不合格的产品——客户的利益将受到损害,企业最终将遭受客户流失,品质索赔风险,从而产生更大的品质成本……对测量系统进行科学合理的分析,可以使我们的测量系统更加可靠,使我们的品质判断更加准确,最大限度地降低无形的,看不见的品质成本,赢得客户的信任。

5.如何用SPC进行统计分析

SPC(Statistical Process Control)即统计过程控制,是一种借助数理统计方法的过程控制工具。

SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的。 SPC思想介绍为什么要使用SPC 企业并非有意生产低质量产品,低质量产品通常是由生产的某个阶段的某个变差引起的。

因此,产品质量的好坏取决于对生产过程的控制能力。 SPC利用统计方法来监测生产过程的变差,进而使它受控。

SPC思想介绍变差实际值与标准值之间可容忍的差异称为变差。 它提供了一个范围,在这个范围里产品使可以变化的,且都能被客户所接受。

控制变差是质量控制中的最大问题产品标准值 变差产品质量分布你选择哪个公司的产品? SPC思想介绍普通原因和特殊原因造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差原因,称之为普通原因。 (只有变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才可以是预测的) 造成不是始终作用于过程的变差的原因,称之为特殊原因。

(如果变差是源自特殊原因,过程的输出将不稳定) SPC思想介绍过程的定义如果能够找出哪些输入量对过程影响最大的因素更为有效,控制它们就可减少其它输入量的变化。 一个过程是受输入支配的输入变化的影响总是反应在输出里面统计学基础知识统计学收集、整理、展示、分析、解析统计资料由样本(Sample)推论母体/群体(Population) 能在不确定情况下作决策是一门科学方法、决策工具 抽样 X 推论 μ 统计学基础知识统计量级差R (range) R = Xmax – Xmin 算术平均数 (arithmetic mean) 中位数Md (median) 顺序数列中的中心项的数值 X(μ) X=-------- n n i=1 xi 统计学基础知识统计量众数Mo (mode) 资料中出现最多的数值 标准差σ (standard deviation) σ = n i=1 (Xi-X) 2 n 统计学基础知识统计量方差σ2 (variance) σ2 = 样本标准差 s = n i=1 (Xi-X) 2 n n i=1 (Xi-X) n-1 2 统计分布中心趋势的衡量方法级差中值(把最大值和最小值相加的和除以2就得到级差中值) 众数(去该样本中出现次数最多的值)统计分布中心趋势的衡量方法中位数(将样本升序或降序排列,从任意一段列举出一半的数值) 均值(把样本的所有观测值相加再除以总数)统计分布过程的离中趋势度量数据的散布程度称为过程的离中趋势。

平均绝对偏差MAD MAD = 标准差σ 方差σ2 n i=1 (Xi-X) n 统计分布过程的离中趋势度量数据的散布程度称为过程的离中趋势。 度量离中趋势的量极差R 标准差σ 方差σ2 统计分布常见数据分布统计分布正态曲线的性质 68。

26%的数值落在均值两侧各1倍标准差长度的区间里面。 95。

44%的数值落在均值两侧各2倍标准差长度的区间里面。 99。

73%的数值落在均值两侧各3倍标准差长度的区间里面。控制图基本概念控制图及使用过程 收集收集数据并画在图纸上控制根据过程数据计算试验控制线识别变差的特殊原因并采取措施分析及改进确定普通原因变差的大小并减小它的措施控制图基本概念过程的变化模式均值控制图:通过样本均值的变化可以反映过程均值的变化。

也可以观测离散度的变化。 极差控制图:是检测离中趋势的常用方法。

样本的反常行为向我们指出了过程的可变性。控制图基本概念预报迅速发现变化的关键在于预报的准确性。

迅速的概念是指定义合理的监控时间点。当我们预测了过程中的水平和变异,就能将其同实际的值相比较。

一发现与预测是背离,就需要及时更正。计量型数据控制图什么是计量型数据计量型数据来源于度量。

如:长度、深度、温度、时间等。它可以是整数也可以是分数。

不仅能告诉我们读数是太大还是太小,更能告诉我们读数的多少。计量型数据控制图均值-级差控制图(x-R图)制作步骤收集和记录数据制作数据模板供记录数据时使用做两张图,一张是x图,另一张是R图两张图的Y轴需要分开画,因为刻度不同两张图的X轴是相同的计算每个样本的均值和级差值计量型数据控制图均值-级差控制图(x-R图)制作步骤计算R图控制线计算均值级差R:即将所有样本值加总除以样本数。

R够成中心线 。计算上、下控制线 计算R图的刻度方法一:上控制界限为图总高度的2/3 方法二:上控制线除以2再加上上控制线计量型数据控制图均值-级差控制图(x-R图)制作步骤计算x图控制线计算中心线值X:即将所有样本均值加总除以样本数。

计算上、下控制线 计算x图的刻度计算 值最大刻度为最小刻度为计量型数据控制图中位数图制作步骤收集和记录数据制作数据模板供记录数据时使用画出观测值的点,在其周围画出小圆圈上下控制线为观测值的规格界限计量型数据控制图 x-s图制作步骤计算样本标准差计算样本标准差的均值s,其值为中心线 计算s图的上下控制线 计算x图的上下控制线 注:在大样本的情况下,用x-s图代替x-R图过程能力研究机械容忍度与自然容忍度机械容忍度已确定的规格以容忍范围的方式来确定客户的要求,它所度量的是机械容忍度。 它能用来最终产品是否可以被接。

6.1,七大手法实例详解包括实例图.2,SPC判定的详解.3,过程控制常用

检查表 分层图 帕累托图 spc图 散点图 鱼骨图 组方图

spc 图 目前有很多种 甚至是多变量,常用的是 均值极差图 均值标准差图 中位数-极差图

单值-移动极差图 p np c u图 还有一个比较高级的是累积和图cusm

spc被人无数次的解释,但在我看来乍一看还挺好理解,尤其知道假设检验的人!实际上在应用理解上我看好多人都又浑了,尤其怎么用上

spc图数学本质是随机过程,就是判定 均值 方差 等量有没有随时间波动,只要随时间变化,那么过程就失去稳定,或者失去固有的随机性,变成了规律性 也叫失去稳定

至于列子 多如牛毛

7.怎么做产品的SPC分析数据

SPC是利用统计技术对过程中的各个阶段进行监控,发现过程异常,及时报警,从而达到保证产品质量的目的。利用SPC可以监控异常失控,对整体状况进行监控分析。

数据分析采用自动分析的方式,在数据采集到数据库后,系统进行自动的分析并对问题点进行报警,用户只需点击相关的图表,查看及分析相应的问题,无需进行复杂的分析操作。

1.监控异常失控(对整体状况进行监控) 用户录入数据或仪器自动录入数据后,系统将对数据进行自动的分析监控,自动报警,无需人员的干预,报警的方式将采用如下的颜色警示方式,以及邮件,短信等报警方式。

2.SPC电子看板:自动实时刷新,监控过程品质问题,用户可在每生产线的最前端或是办公区域放置液晶电视或是显示器用于对生产线品质状况进行自动实时监控。 •监控每一控制参数的异常失控(对细节状况进行监控)

8.spc技术在国外的应用实例(急)

当今制造业中,品质控制和品质成本是企业和客户共同关注的焦点。

过程中产生的变异,是产品品质变异的来源,要想根本控制品质,首先必须倾听过程的声音,减少或消除过程中造成变异的原因,减少过程变异,提高过程能力,从而控制品质,降低品质成本。 SPC ——作为一个有力的统计学工具,将协助我们及时发现过程中出现的变异,在可能的重大品质变异出现之前,采取措施,使过程能力稳定在期望的水平。

经验告诉我们: 只有稳定的过程(控制图显示受控的过程),才能提供可信赖的过程能力,而过高或过低的过程能力,都会带来额外的品质成本,通过 SPC 的运用,将使我们更有效地分配品质控制资源,以制程确保品质,最大限度地降低无形的,看不见的品质成本,赢得客户的信任。 如果说 SPC 为品质控制提供了一个有力的工具,测量系统分析( MSA ),更是品质控制和品质管理的基础,只有好的,可靠的测量系统,才能确保合格产品的交付,不可靠的测量系统,可能使我们作出错误的判断——品质控制过严或过松。

因为测量系统的不稳定、偏差和变异,我们可能:拒绝合格的产品——企业自身将不得不增加返工、报废,蒙受不必要损失,增加品质成本放行不合格的产品——客户的利益将受到损害,企业最终将遭受客户流失,品质索赔风险,从而产生更大的品质成本……对测量系统进行科学合理的分析,可以使我们的测量系统更加可靠,使我们的品质判断更加准确,最大限度地降低无形的,看不见的品质成本,赢得客户的信任。

9.如何用SPC进行统计分析

统计过程控制(SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。

它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时,过程处于统计控制状态(简称受控状态);当过程中存在系统因素的影响时,过程处于统计失控状态(简称失控状态)。

由于过程波动具有统计规律性,当过程受控时,过程特性一般服从稳定的随机分布;而失控时,过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。

因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

10.如何做制程SPC管控,有实施例子最好

首先,为什么要用SPC,SPC的作用是什么?重视企业内部外部顾客,以顾客满意作为主要目标,这些目标必须不断地在价值上得以改进,运用SPC,能使我们致力于更有效的改进,同时,我们组织中的每一个人都必须确保不断改进及使用有效的方法.理解和掌握 SPC 理论是实施 SPC 的前提。不同行业的企业因生产过程的不同在 SPC 实施的方法和步骤上也会有一些差别.

收集数据主要是采用合理的抽样方法保证 SPC 所需的数据的完整性和准确性。包括抽样的时间间隔、样本的大小、随机抽样的安排、抽样的分布等.质量管理人员可根据 SPC 软件统计分析的结果,结合企业自身的实际,采取措施不断的改进质量.

至于制程管制图的样板如果需要的话,建议你自己到网上下载SPC试用版体验一下,你可将自己的数据输入进去,设置好规格,控制图马上就可看到.告诉个软件下载地址给你.

SPC学习论坛:

Ppk,Cpk,Cmk 三者的区别及计算

Ppk、Cpk,还有Cmk三者的区别及计算

1、首先我们先说明Pp、Cp两者的定义及公式

Cp(Capability Indies of Process):稳定过程的能力指数,定义为容差宽度除以过程能力,不考虑过程有无偏移,一般表达式为:

Pp(Performance Indies of Process):过程性能指数,定义为不考虑过程有无偏移时,容差范围除以过程性能,一般表达式为:

(该指数仅用来与Cp及Cpk对比,或/和Cp、Cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序)

CPU:稳定过程的上限能力指数,定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限,一般表达式为:

CPL:稳定过程的下限能力指数,定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限,一般表达式为:

2、现在我们来阐述Cpk、Ppk的含义

Cpk:这是考虑到过程中心的能力(修正)指数,定义为CPU与CPL的最小值。它等于过程均值与最近的规范界限之间的差除以过程总分布宽度的一半。即:

Ppk:这是考虑到过程中心的性能(修正)指数,定义为: 或 的最小值。即:

其实,公式中的K是定义分布中心μ与公差中心M的偏离度,μ与M的偏离为ε=| M-μ| ,则:

于是, ,

3、公式中标准差的不同含义

①在Cp、Cpk中,计算的是稳定过程的能力,稳定过程中过程变差仅由普通原因引起,公式中的标准差可以通过控制图中的样本平均极差 估计得出:

因此,Cp、Cpk一般与控制图一起使用,首先利用控制图判断过程是否受控,如果过程不受控,要采取措施改善过程,使过程处于受控状态。确保过程受控后,再计算Cp、Cpk。

②由于普通和特殊两种原因所造成的变差,可以用样本标准差S来估计,过程性能指数的计算使用该标准差

企业spc案例分析

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