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          SPC質量管理系統

          發布日期:2023-03-17瀏覽次數:102

          SPC-統計過程控制(STATISTICAL PROCESS CONTROL),是一種制造控制方法,將制造中的控制項目,依其特性所收集的數據,通過過程能力的分析與過程標準化,發掘過程中的異常,并立即采取改善措施,使過程恢復正常的方法。 利用統計的方法來監控制造過程的狀態,確定生產過程在管制的狀態下,以降低產品品質的變異。

          一、SPC能解決之問題:

          1、經濟性:有效的抽樣管制,不用全數檢驗,不良率,得以控制成本。使制程穩定,能掌握品質、成本與交期。 

          2、預警性:制程的異常趨勢可即時對策,預防整批不良,以減少浪費。 

          3、分辨特殊原因:作為局部問題對策或管理階層系統改進之參考。 

          4、善用機器設備:估計機器能力,可妥善安排適當機器生產適當零件。 

          5、改善的評估:制程能力可作為改善前後比較之指標。 

          二、星服SPC的功能

          SPC功能結構圖

          1、對生產過程做出可靠有效的數據評估;

          2、確定過程的統計控制,歷史數據,數據趨勢的抓取分析;

           主要的統計分析圖包括:XBAR-R、XBAR-S、X-MR、MEDIAN-R、C、P、NP、U、 運行圖、 覆蓋運行圖、 高低點運行圖、 覆蓋控制圖、 三向控制圖、 排列圖、多級排列圖、 過程能力圖 (CP、CPK,PP、PPK)、 箱線圖、多級箱線圖、異常數據分析、直方圖分析、 過程能力分析、6能力分析、失效原因和糾正措施分析數據趨勢分析、歷史數據分析

          SPC過程控制統計圖

          3、為對過程控制進行有效的控制,集成多種報警方式,及時監控過程的情況

          以統計學理論為基礎,對生產現場的數據實時監控、分析、處理,是質量管理必不可少的工具,被發達國家的企業廣泛使用。通過規范狀態和控制狀態進行組合監控,每種狀態都有紅、黃和綠色信號報警,兩種狀態不同的顏色進行組合,實時顯示制造過程中出現的異常情況。

          SPC過程控制監控圖

          4、減少對常規檢驗的依賴性,定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作

          5、多樣性數據線性展示

          數據分析模塊,將包括原始數據分析、多參數分析對比、計量型分析、計數型分析、箱線分析、散點圖分析。提供常規的控制圖形。如計量控制圖形(Xbar-R、Xbar-S、Xbar-Me、I-MR)計數控制圖(P、NP、C、U)等。自動計算UCL、CL、LCL、Cp、Cpu、Cpk、大值、小值等。了解整體的質量狀況,為改進提供支持。


          多樣性數據統計圖

          多參數分析對比分為兩種對比方式:根據產品分組(同一產品下不同參數的對比分析);根據參數分組(不同產品下同一參數的對比分析)。

          多參數對比分析圖


          箱線分析圖:分析同一個管制特性在不同分組下的分布狀態;系統支持4種分組包括:檢驗日期、檢驗班次、檢驗站點、檢驗工序。

          箱線分析圖

          散點圖分析:分析一個產品,兩種檢驗特性之間是否存在數量關聯趨勢。如果存在關聯趨勢,是線性還是曲線,可以一目了然。通過離群值的多少,進一步分析對產品整體產生的影響。

          散點分析圖

          三、質量改善

          質量改善主要功能就是對異常的處理,包括質量異常記錄、工藝事故處理,不合格品處理。記錄生產過程批次內相關異常;由相關責任部門或者責任人進行跟蹤及處理必要時轉入8D流程。

          質量改善流程

          四、質量風險防控

          質量風險防控模塊包含風險防控的基礎信息維護、實現動態管理;過程排查、原因排查、風險評估、預防措施的制定與維護;根據質量風險防控體系內容實現綜合查詢及導出。


          質量風險防控模塊

          五、知識庫形成

          將工序流程圖及相關經驗信息等上傳至系統,并記錄版本號、主題、制定部門、制定人、發行日期等。通過用戶權限開放給相關人員調閱;記錄并積累生產中發生的各項質量問題,分析方法及解決思路。形成缺陷風險防控指南,指導快速對質量問題進行排查及解決。為后續解決生產過程的異常提供指引。

          知識庫形成

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