統計製程管制

統計製程管制

統計製程管制 (Statistic Process Control):改善製程、維持管制狀態及預防不良品的統計技術。此統計技術可以評估過去、監督現在,而且可預測未來製程的績效。

簡介

一般而言,統計製程管制(簡稱SPC)是指利用適當的統計工具對製程能力進行管制的一種方法。在IS09000質量管理體系中,有明確的條文規定供應商應制訂、管制及查證製程能力與產品特性的統計技術,並要求將之書面化。顧客對質量的要求也日益增加,不再僅僅局限於成品質量,還關注生產過程的完善。正確運用SPC,不僅可以及早地發現產品或製程的異常,還可以經濟、有效地對產品品質或製程進行管制,為製程持續改進提供依據。因此,SPC開始受到廣泛的重視 。

技術原理

利用統計的方法來監控過程的狀態,確定生產過程在管制的狀態下,以降低產品品質的變異。

統計過程控制(簡稱SPC)是一種藉助數理統計方法的過程控制工具。它對生產過程進行分析評價,根據反饋信息及時發現系統性因素出現的徵兆,並採取措施消除其影響,使過程維持在僅受隨機性因素影響的受控狀態,以達到控制質量的目的。它認為,當過程僅受隨機因素影響時,過程處於統計控制狀態(簡稱受控狀態);當過程中存在系統因素的影響時,過程處於統計失控狀態(簡稱失控狀態)。由於過程波動具有統計規律性,當過程受控時,過程特性一般服從穩定的隨機分布;而失控時,過程分布將發生改變。SPC正是利用過程波動的統計規律性對過程進行分析控制。因而,它強調過程在受控和有能力的狀態下運行,從而使產品和服務穩定地滿足顧客的要求。

實施SPC的過程一般分為兩大步驟:首先用SPC工具對過程進行分析,如繪製分析用控制圖等;根據分析結果採取必要措施:可能需要消除過程中的系統性因素,也可能需要管理層的介入來減小過程的隨機波動以滿足過程能力的需求。第二步則是用控制圖對過程進行監控。

控制圖是SPC中最重要的工具。目前在實際中大量運用的是基於Shewhart原理的傳統控制圖,但控制圖不僅限於此。近年來又逐步發展了一些先進的控制工具,如對小波動進行監控的EWMA和CUSUM控制圖,對小批量多品種生產過程進行控制的比例控制圖和目標控制圖;對多重質量特性進行控制的控制圖。

特點

全員參與,而不僅僅是依靠少數質量管理人員;

強調使用統計學的方法來保證預防原則的實現;

SPC不是用來解決個別工序採用什麼控制圖的問題,SPC強調從整個過程、整個體系出發來解決問題。

能判斷整個過程的異常,及時報警。

工程準確度 ( Capability of Accuracy )

必須首先確定管制項目的標準值。

設定管制項目標準值的目的,就是希望以該值製造出來的各種產品的實際值,能以該標準值中心,成左右對稱的常態分配,而製造時也應以標準值為目標。工程準確度(Ca)評價目的就在於衡量製程平均與標準的一致程度,有時工程準確度指數又稱為正確度指數。

實施階段

實施SPC分為兩個階段,一是分析階段,二是監控階段。在這兩個階段所使用的控制圖分別被稱為分析用控制圖和控制用控制圖。

分析階段首先要進行的工作是生產準備,即把生產過程所需的原料、勞動力、設備、測量系統等按照標準要求進行準備。生產準備完成後就可以進行,注意一定要確保生產是在影響生產的各要素無異常的情況下進行;然後就可以用生產過程收集的數據計算控制界限,做成分析用控制圖、直方圖、或進行過程能力分析,檢驗生產過程是否處於統計穩態、以及過程能力是否足夠。如果任何一個不能滿足,則必須尋找原因,進行改進,並重新準備生產及分析。直到達到了分析階段的兩個目的,則分析階段可以宣告結束,進入SPC監控階段。

監控階段的主要工作是使用控制用控制圖進行監控。此時控制圖的控制界限已經根據分析階段的結果而確定,生產過程的數據及時繪製到控制上,並密切觀察控制圖,控制圖中點的波動情況可以顯示出過程受控或失控,如果發現失控,必須尋找原因並儘快消除其影響。監控可以充分體現出SPC預防控制的作用。

在工廠的實際套用中,對於每個控制項目,都必須經過以上兩個階段,並且在必要時會重複進行這樣從分析到監控的過程。

存在問題

目前我們國內許多企業也開始逐步認識和推廣SPC,但並沒有達到預期的效果,究其原因,主要可以分為以下幾點:

1、企業對SPC缺乏足夠的全面了解

2、企業對實施SPC的前期準備工作重視不夠

3、未能有效地總結和借鑑其他企業的經驗

改進對策

針對以上原因,要保證SPC實施成功,企業應重視如下幾方面的工作:

1、公司領導的重視

2、工程技術人員的認識和重視

3、對全員加強質量意識的培訓

4、重視數據的收集和異常數據的處理

5、實施PDCA循環,達到持續改進

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