2776.A公司统计过程控制的应用研究-论文正文.doc
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1、1 深深 圳圳 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 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、 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 1 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 R
3、X 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】 】: :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
4、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 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 2
5、0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
6、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。 1 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
7、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 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.
8、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
9、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。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
10、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 2 进行诊断,1982 年我国首创两种质量诊断理论,突破了
11、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 多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。 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
12、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
13、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
14、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
15、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: :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
16、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)、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
17、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
18、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. 40
19、9 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
20、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 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
21、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 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
22、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
23、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 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 C
24、p0.67 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 SPCSPC 运作流程运作流程 wuwu 收集各生产线、各产品原始数据进 SPC SPC 将数据转换成各种直观图形 实时监控个生产线、各产品的品质状况 了解数据的真实性、分析各种图形 从众多原因中 找出最大原因 找出下一步可以 的可能品质状况 专案处理 (以最小代 价得出最大效果 有问题否 及时通知制造和 工程采取措施 注意实时监控改善前中后状况 有无效果或 效果是明显 继续生产和监控 记 录 纳 入 标准化 立即采取其他措施 或调整部分参数
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