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统计过程控制StatisticalProcessControlSPC第一节持续改进及统计过程控制概述一、重要说明1.收集数据并用统计方法来解释它们并不是最终目标,最终目标应是对过程不断加深理解。2.研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域。3.SPC代表统计过程控制。应用统计技术来控制输出应仅仅是第一步,只有当产生输出的过程成为我们努力的重点,这些方法才能在改进质量,提同生产率,降低成本上发挥作用。4.要真正理解SPC需要进一步与过程实际相联系。5.需要进一步理解,需要作更进一步的学习,包
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一、SPC的基本概念二、控制图的绘制三、过程异常的判定四、过程能力研究一、SPC的基本概念1.2、SPC与产品检验的区别?普通原因:是指过程在受控的状态下,出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时,过程的输出才可以预测。(标准范围)特殊原因:(通常也叫可查明原因)是指造成不是始终作用于过程的变差的原因,即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。(违规操作)
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SPC培训-Cpk什么是Cpk?如何衡量制程能力?图1单边公差T/2等级判定:Ca值越小,表示质量越佳。样本标准差σ:StandardDeviation是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。则制程输出落到[μ+3σ,μ-3σ]区间之外的概率仅为0.27%,是小概率事件。因此,我们将6σ的范围视为制程的自然波动范围。为了把制程的自然输出能力与要求的容差进行比较,
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SPC培訓講義第一章:認識SPC一.什么是SPCSPC----StatisticalProcessControl工业革命以后,随着生产力的进一步发展,大规模生产的形成,如何控制大批量产品质量成为一个突出问题,单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求,必须改进质量管理方式。于是,英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。1924年,美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中,并发表了著名的“控制图法”,对过程变量进行控制,为统计质量管理奠定了理论和方法基础。
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SPC(StatisticalProcessControl)统计过程控制质量管理发展历程引入两个概念变差(波动)的普通原因与特殊原因的区别SPC常用术语解释中心极限定理中心极限定理实例验证认识正态分布控制图原理--3Sigma原则α一组重要的统计概念平均值(Xbar或X)极差(R),组距标准差σ(Sigma)如果仅存在变差的普通原因,目标值线随着时间的推移,过程的输出形成一个稳定的分布并可预测。预测时间范围目标值线如果存在变差的特殊原因,随着时间的推预测移,过程的输出不稳定。时间范围过程控制受控(消除了特