質量管理五大工具1總體介紹2SPC3MSAFMEAAPQPPPAP1總體介紹質量管理五大工具，也稱品管五大工具。包括：1.統計過程控制(SPC,StatisticalProcessControl)；2.測量系統分析(MSA，MeasureSystemAnalyse)；3.失效模式和效果分析(FMEA，FailureMode&EffectAnalyse)；4.產品質量先期策劃(APQP，AdvancedProductQualityPlanning)；5.生產件批準程序(PPAP，ProductionPartApprovalProcess)2SPC2.1概念SPC是一種制造控制方法，是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彳爰比較之指標。2.2目的■對過程做出可靠有效的評估；?確定過程的統計控制界限，判斷過程是否失控和過程是否有能力；為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程的情況以防止廢品的發生；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[1]2.3計算表Pp和Ppk不合格率計算能力比值PP不合格（雙邊）Ppk不合格（單邊）0.50133,620133,6200.6071,86071,8600.7035,73035,7300.8016,39616,3960.906,9346,9341.002,7002,7001.109669661.203183181.3096961.4026261.50771.60221.700.3400.3401.800.0600.0601.900.0120.0122.000.0020.002CPK是ComplexProcessCapabilityindex的縮寫，是現代企業用于表示制程能力的指標。制程能力強才可能生產出質量、可靠性高的產品。而PPK是SPC中控制圖中用來計算工序能力或叫過程能力的指數，是指考慮過程有偏差時，樣本數據的過程性能。CPK與PPK的區別：1、CPK主要是子組間的變差產生，所以數據要分組，也就是說，采值是進行分組，涉及到子組，子組容量，采值頻次等。它針對的是一個長期的過程。做CPK時，過程要求受控。2、PPK是整體變差的影響，它不考慮采值的過程，可以連續采值也可以間斷采值。3、PPK的評價過程是穩定過程，PPK可以不是穩定的過程；CPK的樣本容量是30~50，PPK的樣本容量是大于或等于100；CPK評價的是單批（幾小時或幾天），PPK評價的是多批（幾周或幾個月）。CPK=1.33（1.5的偏離）是40的水平，合格率達到99.379%。根據PPAP手冊在汽車行業量產階段CPK的接受準則是＞1.67。但＞1.33表示目前尚可接受，需要改進。4、CPK---過程能力指數（短期的）5、PPK---過程性能指數（長期的6、“PPK，是進入大批量生產前，對小批生產的能力評價，一般要求＞1.67；而CPK，是進入大批量生產后，為保證批量生產下的產品的品質狀況不至于下降，且為保證與小批生產具有同樣的控制能力，所進行的生產能力的評價，一般要求＞1.33；一般來說，CPK需要借助PPK的控制界限來作控制。一個產品品質的形成需要許多過程（工序），其中有一些過程對產品品質好壞起至關重要的作用，這樣的過程稱為關鍵過程，SPC控制圖應首先用于關鍵過程，而不是所有的工序。以上是SPC控制圖實施的八大步驟：1、識別關鍵過程一個產品品質的形成需要許多過程（工序），其中有一些過程對產品品質好壞起至關重要的作用，這樣的過程稱為關鍵過程，SPC控制圖應首先用于關鍵過程，而不是所有的工序。因此，實施SPC，首先是識別出關鍵過程。然后，對關鍵過程進行分析研究，識別出過程的結構（輸入、輸出、資源、活動等）。2、確定過程關鍵變量（特性）對關鍵過程進行分析（可采用因果圖、排列圖等），找出對產品質量影響最大的變量（特性）。3、制定過程控制計劃和規格標準這一步往往是最困難和費時，可采用一些實驗方法參考有關標準。4、過程數據的收集、整理5、過程受控狀態初始分析采用分析用控制圖分析過程是否受控和穩定，如果發現不受控或有變差的特殊原因，應采取措施。注意：此時過程的分布中心（X）和均差b、控制圖界限可能都未知。6、過程能力分析只有過程是受控、穩定的，才有必要分析過程能力，當發現過程能力不足時，應采取措施。7、控制圖監控只有當過程是受控、穩定的，過程能力足夠才能采用監控用控制圖，進入spc實施階段。8、監控、診斷、改進在監控過程中，當發現有異常時，應及時分析原因，采取措施，使過程恢復正常。對于受控和穩定的過程，也要不斷改進，減小變差的普通原因，提高質量降低成本。誤區之一：沒能找到正確的管制點不知道哪些點要用管制圖進行管制，花費大量的時間與人力，在不必要的點上進行管制.熟不知,SPC只應用于重點的尺寸（特性的）.那么重點尺寸\性能如何確定呢？通常應用FMEA的方法，開發重要管制點.嚴重度為8或以上的點，都是考慮的對象.（如果客戶有指明,依客戶要求即可）；誤區之二：沒有適宜的測量工具.計量值管制圖，需要用測量工具取得管制特性的數值.管制圖對測量系統有很高的要求.通常，我們要求GR&R不大于10%.而在進行測量系統分析之前，要事先確認測量儀器的分辨力，要求測量儀器具有能夠分辨出過程變差的十分之一到五分之一的精度,方可用于制程的解析與管制，否則，管制圖不能識別過程的談判.而很多工廠勿略了這一點，導致做出來的管制圖沒辦法有效的應用，甚至造成誤導；誤區之三：沒有解析生產過程，直接進行管制?管制圖的應用分為兩個步驟:解析與管制.在進行制程管制之前，一定要進行解析.解析是目的是確定制程是的穩定的，進而是可預測的，并且看過程能力是否符合要求.從而了解到過程是否存在特殊原因、普通原因的變差是否過大等致關重要的制程信息。制程只有在穩定，并且制程能力可以接受的情況下，方才進入管制狀態。誤區之四：解析與管制脫節。在完成制程解析后，如果我們認為制程是穩定且制程能力可接受的，那么，就進入管制狀態。制程控制時，是先將管制線畫在管制圖中，然后依抽樣的結果在管制圖上進行描點。那么，管制時管制圖的管制線是怎么來的呢？管制圖中的管制線是解析得來的，也就是說，過程解析成功后，管制線要延用下去，用于管制。很多工廠沒能延用解析得來的管制線，管制圖不能表明過程是穩定與受控的。誤區之五：管制圖沒有記錄重大事項。要知道，管制圖所反應的是“過程”的變化。生產的過程輸入的要項為5M1E（人、機、料、法、環、量），5M1E的任何變化都可能對生產出來的產品造成影響。換句話說，如果產品的變差過大，那是由5M1E其中的一項或多項變動所引起的。如果這些變動會引起產品平均值或產品變差較大的變化，那么，這些變化就會在XBAR圖或R圖上反映出來，我們也就可以從管制圖上了解制程的變動。發現有變異就是改善的契機，而改善的第一步就是分析原因，那么，5M1E中的哪些方面發生了變化呢？我們可以查找管制圖中記錄的重大事項，就可以明了。所以，在使用控制圖的時候，5M1E的任何變化，我們都要記錄在管制圖中相應的時段上。誤區之六：不能正確理解XBAR圖與R圖的含義。當我們把XBAR-R管制圖畫出來之后，我們到底從圖上得哪些有用的資訊呢？這要從XBAR及R圖所代表的意義來進行探討。首先，這兩個圖到底先看哪個圖？為什么？R反應的是每個子組組內的變差，它反映了在收集數據的這個時間段，制程所發生的變差，所以他代表了組內固有的變差；XBAR圖反映的是每個子組的平均值的變化趨勢，所以其反映的是組間的變差。組內變差可以接受時，有明分組是合理的；組間變差沒有特殊原因時，表明我們在一段時間內，對過程的管理是有效的、可接受的。所以，我們一般先看R圖的趨勢，再看XBAR圖。誤區之七：管制線與規格線混為一談當產品設計出來之后，規格線就巳經定下來了；當產品生產出來后，管制圖的管制線也定出來了。規格線是由產品設計者決定的，而管制線是由過程的設計者決定的，管制線是由過程的變差決定的。管制圖上點的變動只能用來判斷過程是否穩定受控，與產品規格沒有任何的聯系，它只決定于生產過程的變差。當西格瑪小時，管制線就變得比較窄，反之就變得比較寬，但如果沒有特殊原因存在，管制圖中的點跑出管制界線的機會只有千分之三。而有些公司在畫管制圖時，往往畫蛇添足，在管制圖上再加上上下規格線，并以此來判產品是否合格，這是很沒有道理，也是完全沒有必要的。誤區之八：不能正確理解管制圖上點變動所代表的意思我們常常以七點連線來判定制程的異常，也常用超過三分之二的點在C區等法則來判斷制程是否出現異常。如果是作業員，只在了解判定準則就好了；但作為品管工程師，如果不理解其中的原委，就沒有辦法對這些情況作出應變處理。那么這么判定的理由是什么呢？其實，這些判定法則都是從概率原理作出推論的。比如，我們知道，如果一個產品特性值呈正態分布，那么，點落在C區的概率約為4.5%，現在有三分之二的點出現在4.5%的概率區域里，那就與正態分布的原理不一致了，不一致也就是我們所說的異常。誤區之九：沒有將管制圖用于改善大部分公司的管制圖都是應客戶的要求而建立，所以，最多也只是用于偵測與預防過程特殊原因變異的發生，很少有用于過程改善的。其實，當管制圖的點顯示有特殊原因出現時，正是過程改善的契機。如果這個時候我們從異常點切入，能回溯到造成異常發生的5M1E的變化，問題的癥結也就找到了。用就管制圖進行改善時，往往與分組法、層別法相結全使用，會取得很好的效果。誤區之十：管制圖是品管的事情SPC成功的必要條件，是全員培訓。每一個人員，都要了解變差、普通原因、特殊原因的觀念，與變關有差的人員，都要能看懂管制圖，技術人員一定要了解過度調整的概念……等。如果缺乏必要的培訓，管制圖最終只會被認為是品管人員的事，而其實我們知道，過程的變差及產品的平均值并不由品管決定，變差與平均值更多的是由生產過程設計人員及調機的技術人員所決定的。如果不了解變差這些觀念，大部分人員都會認為：產品只要合符規格就行了！顯然，這并不是SPC的意圖。所以，只有品管在關注管制圖是遠遠不夠的，我們需要全員對管制圖的關注。MSA一是確保測量數據的準確性/質量，使用測量系統分析（MSA）方法對獲得測量數據的測量系統進行評估；二是確保使用了合適的數據分析方法，如使用SPC工具、試驗設計、方差分析、回歸分析等。MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用數理統計和圖表的方法對測量系統的分辨率和誤差進行分析。測量系統分析（MSA）是對每個零件能夠重復讀數的測量系統進行分析，評定測量系統的質量，判斷測量系統產生的數據可接受性。MSA的目的：了解測量過程，確定在測量過程中的誤差總量，及評估用于生產和過程控制中的測量系統的充分性。MSA促進了解和改進（減少變差）。在日常生產中，我們經常根據獲得的過程加工部件的測量數據去分析過程的狀態、過程的能力和監控過程的變化；那么，怎么確保分析的結果是正確的呢？我們必須從兩方面來保證：1）是確保測量數據的準確性/質量，使用測量系統分析（MSA）方法對獲得測量數據的測量系統進行評估；2）是確保使用了合適的數據分析方法，如使用SPC工具、試驗設計、方差分析、回歸分析等。MSA使用數理統計和圖表的方法對測量系統的分辨率和誤差進行分析，以評估測量系統的分辨率和誤差對于被測量的參數來說是否合適，并確定測量系統誤差的主要成分。FMEA在設計和制造產品時，通常有三道控制缺陷的防線：避免或消除故障起因、預先確定或檢測故障、減少故障的影響和后果。FMEA正是幫助我們從第一道防線就將缺陷消滅在搖籃之中的有效工具。FMEA是一種可靠性設計的重要方法。它實際上是FMA（故障模式分析）和FEA（故障影響分析）的組合。它對各種可能的風險進行評價、分析，以便在現有技術的基礎上消除這些風險或將這些風險減小到可接受的水平。及時性是成功實施FMEA的最重要因素之一，它是一個'事前的行為〃，而不是''事后的行為〃。為達到最佳效益，FMEA必須在故障模式被納入產品之前進行。FMEA實際是一組系列化的活動，其過程包括：找出產品/過程中潛在的故障模式；根據相應的評價體系對找出的潛在故障模式進行風險量化評估；列出故障起因/機理，尋找預防或改進措施。由于產品故障可能與設計、制造過程、使用、承包商/供應商以及服務有關，因此FMEA又細分為設計FMEA、過程FMEA、使用FMEA和服務FMEA四類。其中設計FMEA和過程FMEA最為常用。FMEA的目的1）能夠容易、低成本地對產品或過程進行修改，從而減輕事后修改的危機。2）找到能夠避免或減少這些潛在失效發生的措施團APQP產品質量先期策劃（或者產品質量先期策劃和控制計劃）是QS9000/TS16949質量管理體系的一部分。定義及其他知識點：產品質量策劃是一種