SPC培训
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统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)是利用统计方法对生产过程中的变动进行监控、分析和调整,使过程处于稳定的状态,并使产品的质量达到预定的标准。它通过 control chart来监视和控制关键生产过程参数是否在控制界限内,及时发现并消除异常原因,实现生产过程的稳定和产品质量的稳定。
SPC的主要内容包括:
1. 选择关键特征:选择对产品功能和质量有重大影响的生产过程参数作为关键特征进行SPC。
2. 设置技术公差:根据产品设计规范和工艺能力确定每个关键特征的上下技术公差限值。
3. 收集数据:按照采样频率对关键特征的数据进行定期收集和记录。
4. 构建控制图:根据所收集的数据构建关键特征的X-R控制图,评估生产过程是否达到统计控制。包括中心线(X-Bar)控制图和范围(R)控制图。
5. 分析控制图:判断关键特征在控制图上的变动模式,及时发现控制图上的异常信号,找出原因并采取纠正措施。常见异常信号有:1点超出控制限;2点或2点以上趋势相同;6点或更多点连续上升或下降。
6. 矫正措施:根据控制图分析结果采取措施消除异常原因,恢复生产过程的稳定性。
7. 检验控制图的稳定性:对所采取的措施进行效果验证,确保控制图恢复稳定,所有点均在控制限内,否则重新分析并采取进一步措施。
综上,SPC通过定期监控关键过程参数的数据变化情况,利用统计学方法对过程是否稳定进行科学判断和分析,并持续改进,能够有效地实现生产过程的优化控制和产品质量的稳定。它是现代质量管理不可或缺的一部分,被广泛应用于各行各业。
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