1860.公司统计过程控制的应用研究论文正文.doc
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1、1 X X 大大 学学 本 科 毕 业 论 文(设计) 题目: S公司统计过程控制的应用研究 姓名: xxx 专业: 工商管理 学院: 管理学院 学号: 指导教师: 职称: 教授 2008 年 5 月 3 日 0 XXXX 大学本科毕业论文(设计)诚信声明大学本科毕业论文(设计)诚信声明 本人郑重声明:所呈交的毕业论文(设计) ,题目S公司统计过程控 制的应用研究 是本人在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得 的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方 式注明。除此之外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过 的作品成果。本人完全意识到本声明的法律结果。 毕业
2、论文(设计)作者签名: 日期: 2008 年 5 月 3 日 1 目录目录 中文摘要(关键词) 1 1 1.引言 1 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究意义 1 1.3 研究方法及论文结构 2 2.文献综述 2 2 2.1 SPC 的概念 2 2.2 SPC 的发展简介 2 2.3 SPC 的主要内容 3 2.3.1 控制图原理 3 2.3.2 控制图的类型 4 2.3.3 控制图分析 5 2.4 控制图 7 RX 2.5 过程能力分析 8 2.6 SPC 运作流程 .10 3.S 公司管理现状分析1111 3.1 S 公司简介 .11 3.2 S 公司质量管理体系 .11 3.2.1 公
3、司组织架构 .11 3.2.2 公司质量管理主要负责人的职责 .12 3.2.3 公司质量方针和质量目标 .13 3.3 案例分析 .14 3.3.1 发现问题 .14 3.3.2 运用 SPC 解决问题 .16 3.3.3 分析及建议措施 .18 3.3.4 工序能力分析 .19 4.结束语 2020 注释 2020 2 参考文献 2121 致谢 21 英文摘要(关键词) 2222 附件 1:系数表2323 附表 2:简易控制图表2424 RX 0 S S 公司统计过程控制的应用研究公司统计过程控制的应用研究 xxx(学号: ) 管理学院工商管理系工商管理专业 指导老师: 【 【摘要摘要】
4、】: :统计过程控制即 SPC 在质量管理中一直有广泛的应用,许多学者对此进行过多方面的研 究,本文综述统计过程控制的同时着重讨论了均值-极差控制图()在质量管理中的应用,及其在 RX 实施中的程序、方法、分析方法等。且本文通过对 S 公司的质量管理体系的分析和对其中 EDFA- MW-BA 光模块放大器的其中一个零部件 ko 的数据应用均值-极差控制图分析来判断生产过程质量 特性值是否受控, 从中找出产生问题的原因, 采取有效措施,改进与保证产品质量, 从而达到公司的 质量目标。 【 【关关键词键词】 】: 控制图 SPC 标准差 图 RX 1.1.引言引言 1.11.1 研究背景研究背景
5、S 公司是光纤通信无源器件以及光纤放大器、光通信仪表和集成光电子器件的研究、开发、生 产、经营和技术服务的高科技企业。现代光通信行业有着电通信无法企及的优点,比如不受任何 电磁干扰,保密性强,不易被拦截获取。如今,中国大力建设高速信息通道,光通信设备将发挥 至关重要的作用,有专家预计,到 2010 年,中国光通信产品的年总产值将达 1000 亿1300 亿元 人民币,产品市场规模将占世界规模的 13%-15%。全球无源光器件市场今后将以每年 20的速率 高速增长,到 2025 年将达到 1410 亿美元 i。但我国关于高新技术产业的质量管理特别是生产过程 品质控制,还处于相对较低的水平,精密仪
6、器对质量的要求更高,要想在激烈的竞争环境中占一 席之地,必须采用科学的质量管理工具,建立现代质量管理制度。 1.21.2 研究意义研究意义 21 世纪品质的世纪已来临了,人们已近感受到发生在周围的品质的变化。随着我国加入 WTO,以及全世界的制造业逐渐向我国转移,预料我国成为全球的“制造中心” 。这些企业面临机 遇的同时,也带来严峻的挑战,特别是在品质观念以及品质的技术水平方面带来巨大的冲击。质 量无国界,企业要想加入全球产业链之中,就必须按照国际统一的质量管理标准和方法进行质量 管理。近年来,越来越多的企业意识到这一点,纷纷通过了 ISO9000、ISO/TS16949 等质量管理认 证。而
7、国际标准化组织(ISO)也将 SPC 作为 ISO9000 族质量体系改进的重要内容,ISO/TS16949 质量管理体系也将 SPC 列为一项重要指标。鉴于此,世界许多大公司不仅自身采用 SPC 进行产品 质量预防控制,而且要求其供应商也必须采用 SPC 控制质量;SPC 业已成为企业质量管理必不可少 的工具和质量保证手段,也是利用高新技术改造传统企业的重要内容。 过程品质控制,在我国企业中,特别是中小企业,还鲜为人知,急需宣传和推广。在日前面 临极大竞争情况下,各个领域都亟待提高企业自身的品质意识,特别是在高新科技领域,如光通 1 信设备行业,在这个领域我们处于起步阶段,在这个阶段能够严抓
8、品质,这对树立民族品牌,增 强国家综合实力具有重大的意义。 1.31.3 研究方法及论文结构研究方法及论文结构 主要运用了过程品质控制中的理论,如控制图理论、统计制程控制(SPC) 、工序能力研究 (CPK)等工具对生产制造过程存在的问题进行研究。 步骤: 一、引言: 包括研究背景、研究意义、研究方法和结构; 二、文献综述:过程品质控制(SPC)的相关理论; 三、实例举证:S 公司生产过程存在的问题,并提出改进措施和对策; 四、结束语 2.2.文献综述文献综述 2.12.1 SPCSPC 的概念的概念 统计过程控制即 SPC(Statistical Process Control) 。统计过程
9、控制(SPC)是一种借助数 理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价,根据反馈的信息及时发现系统性因素 出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控 制质量的目的。 当过程仅受随机因素影响时,过程处于统计控制状态(简称受控状态) ;当过程中存在系统因 素的影响时,过程处于统计失控状态(简称失控状态) 。由于过程波动具有统计规律性,当过程受 控时,过程特性一般服从稳定的随机分布;而失控时,过程分布将发生改变。SPC 正是利用过程波 动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而 使产品和服务稳定地满足顾客的要
10、求。ii 2.22.2 SPCSPC 的发展的发展简介简介 SPC 是 1924 年美国休哈特博士发明了管制图之后才产生的,当时在美国并不流行。自二战期 间美国军方突出了一套抽样计划 MIL-STA-105E 和 MIL-STI-414 等之后,SPC 才有所应用到军工企 业,但是应用还不是太广泛。相反,二战后经济遭受严重破坏的日本在 1950 年刚接触 SPC 便十分 敏感,立刻引进并大力推广。经过 30 年的努力,日本终于跃居世界质量与生产率的领先地位。美 国著名质量管理专家伯格(RogerW.Berger)教授指出,日本成功的基石之一就是 SPC。在日本强有 力竞争的威胁下,从 80 年
11、代起,西方工业国家纷纷开展“SPC 复兴”运动,美国从 1980 年开始大 力推行 SPC,经过 15 年的努力,才于 1995 年在民用品的质量方面和日本扯平。 SPC 发展的第二阶段是 SPCD(Statistical Process Control and Diagnosis)即统计过程控 制与诊断。SPC 虽能对过程的异常进行告警,但它并不能分辨出是什么异常,发生于何处,即不能 进行诊断,1982 年我国首创两种质量诊断理论,突破了休哈特质量控制理论,开辟了统计质量诊 断的新方向。此后,我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论,解决了 2 多工序、多指标系统的质量控制
12、与诊断问题。 SPC 发展的第三个阶段是 SPCDA(Statistical Process Control , Diagnosis and Adjustment) ,即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原 因、自动进行调整,目前尚无实用性成果。iii 2.32.3 SPCSPC 的主要内容的主要内容 SPC 是小概率事件原理的应用, 对观测值落入控制限内的判断是依据连续假设检验理论。SPC 为使过程稳定化的策略是: 将生产流程和原材料标准化, 主要应用控制图理论来对生产过程进行 实时监控, 区分正常波动和异常波动, 并能对异常波动预警, 以便采取措施, 消除
13、异常波动, 恢 复过程的稳定, 从而达到提高和控制质量的目的。它认为,当过程仅受随机因素影响时,过程处 于统计控制状态(简称受控状态) ;当过程中存在系统因素的影响时,过程处于统计失控状态(简 称失控状态) 。由于过程波动具有统计规律性,当过程受控时,过程特性一般服从稳定的随机分布; 而失控时,过程分布将发生改变。SPC 正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因 而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 对异常波动的及时预警是 SPC 的最大特点, 预警原理为: 应用 SPC 对检测数据进行统计分析 能够区分生产过程中产品质量的正常波动和异常
14、波动, 从而对生产过程的异常趋势及时提出预警。 SPC 主要是通过各种控制图, 来达到进行质量分析、质量控制和质量改进的目的。SPC 分析系统 可提供十几种控制或监视图表。 2.3.1 控制图原理 正态分布是一条曲线,其特点是中间高,两头低,左右对称并延伸到无穷。表示标准值, 表示标准差,两者的变化对于正态分布曲线的影响如图 1、2 所示: 图图 1 正态曲线随着平均值(正态曲线随着平均值()的变化)的变化 图图 2:正态趋向随着标准差(:正态趋向随着标准差()变化)变化 由图 1 可知,随着平均值的增大,正态曲线是往右移动的,图 2 表示,若标准差越大, 则加工质量特性值越分散。其实两个参数
15、是相互独立的。事实上,无论平均值如何变化都不会改 变正态分布的形状;反之,不论正态分布的形状即标准差如何变化,也决不会影响数据的对称中 心,即平均值。 正态分布有一个事实:不论和取何值,产品特性值落在-3,+3范围内的概 率为 99.73%,这是数学计算的精确值 iv,如图 3 所示 3 图图 3:正态分布曲线下的面积:正态分布曲线下的面积 将图 3 按顺时针方向转 90 度,如图 4a 所示,由于图中数值上下,大小不符合常规,故再将 其上下翻转,得到图 4b,即得到了一张单值(X)控制图,图的中心线和上、下控制界限分别为: 中心线:CL=(或 X); 上控制限:UCL=+3; 下控制限: :
16、UCL=-3 图图 4:控制图的演变:控制图的演变 2.3.2 控制图的类型 计量型控制图,即通过测量获得的是计量型数据, 在概率统计中也称连续型随机变量, 如零件 的尺寸、材料的强度、热处理的温度等。主要包括: 均值极差控制图(R 图)、均值标准差 X 控制图(S 图)、中位数极差控制图(R 图)、单值移动极差控制图( XRi 图)。 XX 计数值控制图的数据是只能按 0,1,2,数列取值计数的数据,属于离散型变量。它一般 由计数得到。计数值数据又可分为计件值数据和计点值数据。 (1)计件值数据,表示具有某一质量标准的产品个数。如总体中合格品数、一级品数。控制 图包括不合格品率控制图(P 图
17、)、不合格品数控制图(np 图) (2)计点值数据,表示个体(单件产品、单位长度、单位面积、单位体积等)上的缺陷数、 质量问题点数等。如检验钢结构构件涂料涂装质量时,构件表面的焊渣、焊疤、油污、毛刺数量 等。控制图包括:不合格数控制图(C 图)、单位不合格数控制图(U 图)。 4 表 1:各控制图列表 2.3.3 控制图分析 一、判稳准则 1、点未越出控制界限 v (1)多数点集中在中心线附近 (2)少数点落在控制界限附近 (3)无点超出控制界限 (4)点的分布呈随机状态 2、界限内点的分布式随机的,没有规律,也无排列缺点 (1)连续 25 点在控制界限内且也无排列缺点 (2)连续 35 点仅
18、有 1 点越界限,界限内点排列无排列缺点 (3)连续 100 点不多于 2 点越界限,界限内点排列无排列缺点 二、判异准则 vi 将-3,+3之间的空间六等分,并以为中心分为上下两部分,分别标示 X A、B、C,如图 5 所示。 UCL 5 图图 5:区域:区域 A、B、C 示意图:示意图: 各判异准则见表 2 准则内容图示 准则一一点落在 A 区外 准则二连续 9 点落在中心线同一侧 准则三连续 6 点递增或递减 准则四连续 14 点中相邻点上下交替 A B C C B A X LCL 6 准则五连续 3 点中有 2 点落在中心线同一侧的 B 区以外 准则六连续 5 点钟有 4 点落在中心线
19、同一侧 C 区 外 准则七连续 15 点在 C 区中心线上下 准则八连续 8 点在中心线两侧,但无一在 C 区中 表 2:判异准则列表 这八条判异准则都是基于休哈特的控制图理论得出的。对一个长期过程,虚报是难以避免的, 因此,控制图不可能消除虚报而只能让其较少发生。虚报发生的概率称为虚报率。一般的控制图首 先就是要控制虚报率。八条判异准则的虚报率,如表 2 所示: 准 则 1 2345678 虚报率/ 2.73.812 2. 777 4. 409 2. 681 5. 144 3. 261 0. 095 表 3:八个准则的虚报率 由表 3 可以看出上述现象都是小概率事件,所以一旦出现表明质量在发
20、生变化,应引起注意, 以防止降低质量的异常情况出现。 2.42.4 -R-R 控制图控制图 X -R 控制图由于使用范围广,灵敏度高,故是计量值最常用、最重要的控制图。图主要是 XX 观察分析平均值的变化,R 图只要是观察分析各组的离散波动变化。 -R 控制图在质量控制中应用的程序: X 7 1.对质量特性进行形态分布分析,判断质量特性是否服从正态分布; 2.收集数据,可通过随机抽样、分层抽样、系统抽样等方法抽取样本; 3.计算样本均值、总平均值、样本极差 R、样本方差 S 、样本标准差 S(表 4) XX 2 表 4 :基本数据 4.A 计算控制图的三条控制限 X 上控制限:UCL=+ A2
21、 1XR 下控制限:LCL=- A2 XR 中心值: CL=X B:计算 R 控制图的三条控制限 上控制限:UCL=D4R 下控制限:LCL=D3R 5.制作分析用控制图; 6.判断生产过程是否处于统计控制状态; 7.当生产过程不处于统计控制状态时,应采取何种措施; 2.52.5 过程能力分析过程能力分析 1、过程能力指数 过程能力指数是指过程能力与过程目标相比较的定量描述的数值,即表示过程满足产品质量 标准(产品、规格、公差)的程度。一般以 Cp 或 Cpk 表示。 1文中所出现的数学公式均来自于张公绪、孙静主编,质量工程师手册M,企业管理出版社,2005 样本均值X总平均值X 样本极差 R
22、 样本方差 S 2 样本标准差 S = X m 1i m 1 Xi = X m 1i m 1 Xi R= m 1i m 1 Ri S = 2 n i n xx n 1 2 )( 1 1 S= 2 S 8 2、工序能力 工序能力是指工序在一定时间内处于控制状态下的实际加工精度,也就是该工序在操作者、 机器、原材料、操作方法、环境和测量方法等因素作用下的工艺工序处于标准化和稳定状态下, 按所取数据测算的工序加工质量。通常用标准偏差 来表示工序能力的大小。 3、工序能力指数 工序能力指数表示生产的部件与设计界限规定的范围的吻合程度,即质量标准(T)与工序能 力(6)之比值。 工序能力指数是衡量工序能
23、力大小的数值。对于技术要求满足程度的指标,工序能力指数越 大,说明工序能力越能满足技术要求,设置有一定的能力储备,但是不能够认为工序能力指数越 大越好,要看技术要求的具体情况而定。工序能力指数为: Cp= 6 T 由于工艺平均可能会向任一方漂移,其漂移的方向和与设计规范的距离决定了其过程能力。 漂移的方向是工艺能力较小的方向。所以在有偏移值时,只能以两者中较小值来计算工序能力指 数,这个工序能力指数称为 修正工序能力指数,记作 Cpk 修正工序能力指数(Cpk)可以表示为: Cpk=min= ,其中 K= ) 3 LSLX , 3 XUSL ( 2/T 范围等级判断措施不合格品率 Cp1.67
24、 工序能力 过高 1.缩小公差范围,提高产品质量 2 放宽波动幅度,提高效率,降低成本 3.改用精度等级底的设备 4.简化检验工作,减少样本量或抽样次 数 P0.0006 1.67 Cp1.33 工序能力 充分 1.放宽非关键项目的波动幅度 2.降低对原材料的要求 3.简化检验工作 0.00006P1.0 工序能力 尚可 1.利用控制图或其它方法监控 2.正常检验 0.006P0.67不充分进 2.不影响质量的前提下,放宽公差 3.加强检验 Cp0.67 工序能力 不足 停止加工,找原因,改进工艺 更换设备 全检,挑出不合格品 P4.55 表 5:工序能力指数等级评定标准即措施表 2.62.6
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