6sigma管理中的统计过程控制SPC

日期:2019-01-23 / 人气: / 来源:互联网

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    SPC统计过程控制
 
    统计过程控制(Statistical Process Control,缩写为SPC)是由美国休哈特博士于上世20年代提出的,自第二次世界大战后,SPC已逐渐成为西方工业国家进行在线质量控制的基本方法。根据SPC理论,产品质量特性的波动是出现质量问题的根源,质量波动具有统计规律性,通过控制图可以发现异常,通过过程控制与诊断理论(SPCD)可以找出异常的原因并予以排除。常用的休哈特控制图有均值-极差(x-R)控制图,均值-标准差(x-S)控制图,中位数-极差(x-R)控制图,单值-移动极差(x-Rs)控制图,不合格品率(P)控制图,不合格品数(Pn)控制图,缺陷数(C)控制图,单位缺陷数(u)控制图等。SPC方法是保持生产线稳定,减少质量波动的有力工具。
 
    近年来,SPC方法获得进一步发展,例如波音公司为了贯彻健壮设计思想,推出了一套新的供应商质量保证规范Dl-9000,主要的变化是要求建立先进的质量体系(Advanced Quality System,缩写为AQS)。AQS体系将田口的质量损失的概念纳入到生产制造阶段的质量管理之中,提出了一整套与健壮设计相适应的生产制造质量控制要求。
 
    AQS体系首先要求确定生产制造阶段产品的关键特性,对这些关键特性及其所涉及的零部件,要求开展工艺健壮设计,以便确定健壮的工艺。在生产制造中要建立对关键特性的监控措施,除了应用SPC的常规控制图外,AQS给出了三种小批量控制图即单值移动极差控制图、目标控制图和比例控制图,两种改进的控制图即移动平均控制图和几何移动平均控制图,另外还有提高控制图监控灵敏度的一些措施。根据监控情况和实际需要,改进工艺参数或改进工艺设计,纠正引起质量波动的任何人机料法环的因素,从而实现质量的连续改进。

作者:博革咨询


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