非常感谢公司给予这样一次接受SPC培训的机会,让我4月23-24日赴上海享训商务咨询有限公司学习SPC培训。这次的培训虽然只有短短两天的时间,但却在短短的两天时间里带给我对SPC及质量控制较深的理解和认识,下面,就是我本人在此次培训中的一些体会。
首先,SPC(统计过程控制)主要是指应用统计分析技术,对生产过程进行实时监控,科学的区分出生产过程中,产品品质的随机波动与异常波动,从而对生产过程的异常趋势做出预警,以便生产管理员及时采取措施,消除异常,恢复过程的稳定,从而达到控制和提高品质的目的。通过对SPC的运用可以降低品质变异,及时发现问题,在问题发生前提前预知的目的。
SPC统计后主要以控制图的形式体现,根据数据的类型,可以分为计量型控制图和计数型控制图。如果是计量型数据主要可以采用X(bar)-R图,如果收集的数据为计数型数据则主要可以采用P图来。不管采用X(bar)-R图或是P图,其中的计算过程较复杂。根据用途可以分为分析用控制图和控制用控制图。分析用控制图是根据样本数据计算出控制图的中心线和上、下控制界限,画出控制图,以便分析和判断过程是否处于稳定状态。如果分析结果显示过程有异常波动时,首先找出原因,采取措施,然后重新抽取样本、测定数据、重新计算控制图界限进行分析。控制用控制图是经过分析用控制图分析证实过程稳定并能满足质量要求,此时的控制图可以用于现场对日常的过程质量进行控制。
在设计给出的上规格界限:USL;下规格界限:LSL后,作为生产控制还需要计算出上控制界限(UCL) 、下控制界限(LCL) ,判断生产过程是否稳定,最终还要计算出CPK值。如CPK>1.33我们认为过程有能力,可以转入控制用控制图阶段。除了看数据外,图型的直观性也充分体现,控制图常见的异常狀況简单的说有这8种:①2/3A;②4/5B;③6连串;④8缺C;⑤7单侧;⑥14升降;⑦15C;⑧1界外。无论出现哪种现象都要采取相应的措施,变差的普通原因须采取系统措施,特殊原因则采取局部措施。
SPC中最重要的就是合理使用控制图,能供操作者使用,以对过程进行持续的控制,有助于过程表现一致并可预测,使过程达到更高的质量、更低的成本、更高的有效能力。公差制度实际上就是对这个事实的客观承认。消除波动不是SPC的目的,但通过SPC可以对波动进行预测和控制。为了提高过程能力,将精力集中在减少普通原因上,为此通常要求对系统采取管理措施,加以纠正。
经过这次的培训,我了解到影响产品质量变异的五个基本质量因素是人、机器、材料、操作方法、和环境。另外,要真正对产品特性值进行准确监控,还需要有完善的测量系统。正确的测量,永远是质量改进的第一步。如果没有科学的测量系统评价方法,缺少对测量系统的有效控制,质量改进就失去了基本的前提。所以,还希望公司能够安排机会参加MSA培训。只有SPC和MSA两个工具同时使用,才能达到有效控制质量和提高质量的目的。
阅读本文的人,还阅读了:
上一篇:一只苍蝇引发的FMEA