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SPC软件方案

星服SPC质量管理系统方案

发布日期:2023-03-17浏览次数:90

SPC-统计过程控制(STATISTICAL PROCESS CONTROL),是一种制造控制方法,将制造中的控制项目,依其特性所收集的数据,通过过程能力的分析与过程标准化,发掘过程中的异常,并立即采取改善措施,使过程恢复正常的方法。 利用统计的方法来监控制造过程的状态,确定生产过程在管制的状态下,以降低产品品质的变异。

一、SPC能解决之问题:

1、经济性:有效的抽样管制,不用全数检验,不良率,得以控制成本。使制程稳定,能掌握品质、成本与交期。 

2、预警性:制程的异常趋势可即时对策,预防整批不良,以减少浪费。 

3、分辨特殊原因:作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。 

4、善用机器设备:估计机器能力,可妥善安排适当机器生产适当零件。 

5、改善的评估:制程能力可作为改善前後比较之指标。 

二、星服SPC的功能

SPC功能结构图

1、对生产过程做出可靠有效的数据评估;

2、确定过程的统计控制,历史数据,数据趋势的抓取分析;

 主要的统计分析图包括:XBAR-R、XBAR-S、X-MR、MEDIAN-R、C、P、NP、U、 运行图、 覆盖运行图、 高低点运行图、 覆盖控制图、 三向控制图、 排列图、多级排列图、 过程能力图 (CP、CPK,PP、PPK)、 箱线图、多级箱线图、异常数据分析、直方图分析、 过程能力分析、6能力分析、失效原因和纠正措施分析数据趋势分析、历史数据分析

SPC过程控制统计图

3、为对过程控制进行有效的控制,集成多种报警方式,及时监控过程的情况

以统计学理论为基础,对生产现场的数据实时监控、分析、处理,是质量管理必不可少的工具,被发达国家的企业广泛使用。通过规范状态和控制状态进行组合监控,每种状态都有红、黄和绿色信号报警,两种状态不同的颜色进行组合,实时显示制造过程中出现的异常情况。

SPC过程控制监控图

4、减少对常规检验的依赖性,定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作

5、多样性数据线性展示

数据分析模块,将包括原始数据分析、多参数分析对比、计量型分析、计数型分析、箱线分析、散点图分析。提供常规的控制图形。如计量控制图形(Xbar-R、Xbar-S、Xbar-Me、I-MR)计数控制图(P、NP、C、U)等。自动计算UCL、CL、LCL、Cp、Cpu、Cpk、大值、小值等。了解整体的质量状况,为改进提供支持。


多样性数据统计图

多参数分析对比分为两种对比方式:根据产品分组(同一产品下不同参数的对比分析);根据参数分组(不同产品下同一参数的对比分析)。

多参数对比分析图


箱线分析图:分析同一个管制特性在不同分组下的分布状态;系统支持4种分组包括:检验日期、检验班次、检验站点、检验工序。

箱线分析图

散点图分析:分析一个产品,两种检验特性之间是否存在数量关联趋势。如果存在关联趋势,是线性还是曲线,可以一目了然。通过离群值的多少,进一步分析对产品整体产生的影响。

散点分析图

三、质量改善

质量改善主要功能就是对异常的处理,包括质量异常记录、工艺事故处理,不合格品处理。记录生产过程批次内相关异常;由相关责任部门或者责任人进行跟踪及处理必要时转入8D流程。

质量改善流程

四、质量风险防控

质量风险防控模块包含风险防控的基础信息维护、实现动态管理;过程排查、原因排查、风险评估、预防措施的制定与维护;根据质量风险防控体系内容实现综合查询及导出。


质量风险防控模块

五、知识库形成

将工序流程图及相关经验信息等上传至系统,并记录版本号、主题、制定部门、制定人、发行日期等。通过用户权限开放给相关人员调阅;记录并积累生产中发生的各项质量问题,分析方法及解决思路。形成缺陷风险防控指南,指导快速对质量问题进行排查及解决。为后续解决生产过程的异常提供指引。

知识库形成




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