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1.0.目的
制定本程序是为了对适当的数据进行收集和分析,找出质量管理体系中需要持续改进的地方并进行改进,以保証质量管理体系的充分性、适宜性和有效性。
2.0.适用范围
适用于在本厂质量管理体系过程中,各部门对相关数据的收集、分析和利用等活动。
3.0.职责
3.1.品质技术部负责有关统计技术及分析方法推广;
3.2.各部门负责选择和正确运用适当的分析方法和统计技术,对各种质量问题进行调查、分析,并作出相应的纠正和预防措施;
3.3.厂长负责监督数据分析的运用效果,品质技术部主管协助;
4.0.内容
4.1.项目
需要进行数据分析的项目包括但不限于:
1).供应商的调查/评估;
2).统计过程控制(SPC);
3).生产周期时间;
4).生产单的完成情况(准时交货率);
5).检查报告;
6).不合格品的统计分析;
7).报废的控制;
8).客户退货率;
9).退货分析;
10).顾客满意情况的调查和分析;
11).新产品开发的成功率;
12).产品的开发时间;
13).机器的利用率、维修率、事故率(如:工伤);
14).设备管理及保养资料;
15).僱员流失率;
16).僱员参与率;
17).内部审核的结果;
18).纠正和预防措施等;
4.2.数据分析技术
常用的数据分析技术包括:
1).品管七大手法:因果分析图、检查表、柏拉图、直方图、散布图、层别法、管制图;
2).工序能力指数(CPK);
3).价值工程及价值分析;
4).实验方法等;
4.3.数据分析的培训
品质技术部负责编写常用的分析方法及统计技术培训教材,以便各个使用部门学习(借阅),必要时,可开课讲授有关课程,使其能熟练掌握各种分析方法及统计技术之概念(如变差等),并有效运用。
4.4.数据分析及处理步骤
4.4.1.数据的收集
4.4.1.1.综合办公室负责收集准时交货、供应商评估、物料运作/报废和库存及僱员流失、僱员参与及有关资源等方面的数据;;
4.4.1.2.生产部负责收集生产周期时间方面的数据及有关生产工艺及过程控制方面的数据;
4.4.1.3.品质技术部负责收集产品质量、顾客满意度、退货分析等方面的数据及有关产品开发方面的数据。
4.4.1.4.设备维护部负责收集有关机器维修、设备利用率及工夹模具的设计时间、成功率等方面的数据;
4.4.2.数据的整理
相关技术人员负责将收集回来的数据进行整理(可录入计算机),同时粗略分析这些数据是否合理,并将所有已得到识别及解决或固定下来的特殊原因影响的数据排除;
4.4.3.发现问题
任何过程都可能会出现(或潜在的)不同程度的质量问题或不稳定状态,为了改善这些问题,就必须先把问题找出来;
4.4.3.1.在生产过程中,品质技术部IPQC记录好生产过程中有关人员、材料、环境、方法、机器或测量系统等的任何变化,并绘制规定项目的控制图,以便能及时找出潜在的问题;
4.4.3.2.品质技术部运用“计数型数据用控制图”记录不合格率、退货率、生产效率、报废率等情况,以便找出主要的过程不合格;
4.4.3.3.当质量控制或分析所测出的大量数据没法直接找出其中的规律时,品质技术部可用直方图来描出质量的分布情况,并根据具体的分布情况,粗略分析引起质量偏差的原因;
4.4.3.4.品质技术部根据相关测量的数据计算工序能力指数(CPK)值,已便考查工序能力是否足够;
4.4.4.分析问题
任何问题出现后,都必须对其进行分析,找出产生问题的原因,必要时,可使用统计技术进行分析:
4.4.4.1.各部门可对各种常见的不合格项目进行分析,并做出各不合格项的“因果分析图”,以便在发现问题后可及时分析出原因;
4.4.4.2.问题出现后,相关人员应及时查阅“因果分析图”及过程记录,找出引起过程变异的原因;
4.4.4.3.当产生问题的原因有多个时,应该运用柏拉图进行统计分析,找出主要原因,以便在解决问题时可抓住重点;
4.4.4.4.如果影响质量的好坏是两个因素时,可用“散布图”来反映出这两个因素的关系,找出其影响产品质量时的水平或状态;
4.4.4.5.如果影响质量的好坏是两个以上的因素或同时需考虑其他外界条件时,用层别法来反映不同层别(可按人员、机械、材料、加工方法、温度/湿度、工作场地、测量手段、不合格项目等不同来分层)造成的影响;
4.4.5.解决问题
任何影响产品质量的原因分析出后,都必须及时解决;除一些简单明白的因素可直接更改生产条件外,一般需要用试验方法来确定最佳生产条件;
4.4.5.1.如果影响产品质量的因素是单一的,但事先又不知道该因素的数字目标时,可用单因素优选法合理地安排试验,来寻找最佳的生产条件;常用的单因素优选法有:对分法、分数法等等;
4.4.5.2.如果有多个影响产品质量的因素时,但事先又不知道各因素的数字目标时,其试验会比较复杂,一般可将其分成多个单因素来试验,必要时可以选用正交试验法来研究、分析和处理影响产品质量的多因素、多水平和多指标的问题,以便寻找最佳的生产条件;
4.4.6.结果确认及跟踪
当所发现的问题都已得到解决;并按已确定的生产条件试生产时,需用直方图、控制图、排列图或层别法来确认及跟踪问题的改善效果,并与规格及以往的质量分布进行比较;
4.4.6.1.当改善有效时,需按新的条件进行运作和控制,确保过程处于受控状态;
4.4.6.2.当改善效果不佳时,可按4.4.4和4.4.5介绍的统计方法重新分析原因和探讨对策;
4.4.6.3.为了持续改进本厂的质量,当产品质量稳定了一段时间(一般为三个月)之后,需运用拍拉图等工具把产品质量的不良情况排列出来,作为改善和提高产品质量的研究封象;
4.4.7.标准化
当一定项目的产品质量问题运用数据分析技术解决成功之后,厂长应组织(品质技术部长协助)相关人员开会评估数据分析的效果,如果已有效地解决了质量问题:
4.4.7.1.按新的工作(生产)条件作为程序的控制条件,并要修改相关的工作(生产)文件,如《控制计划》、《作业指导书》等;
4.4.7.2.扩大数据分析技术的运用范围,使更多地方能得到改善;
4.5.数据分析报告
任何人需要运用数据分析技术解决质量问题时,都应以数据分析报告的形式进行描述整个分析过程;为了把所作的工作更直观地、有效地表达出来,使报告更具可读性及信服性,可参考以下建议写报告:
4.5.1.在数据分析报告上增加一张面页,并在面页上简述分析过程及结果;
4.5.2.将分析中运用了的统计技术的图表附在报告中,尽可能做到图文并茂,增强可读性。
4.6.相关的统计技术运用记录由编写部门各自保存。
5.0.相关文件及表格
5.1.T《作业指导书》
5.2.“ -R控制图”
5.3.“计数型数据用控制图”
5.4.“因果分析图”
5.5.“因果分析表”
制定本程序是为了对适当的数据进行收集和分析,找出质量管理体系中需要持续改进的地方并进行改进,以保証质量管理体系的充分性、适宜性和有效性。
2.0.适用范围
适用于在本厂质量管理体系过程中,各部门对相关数据的收集、分析和利用等活动。
3.0.职责
3.1.品质技术部负责有关统计技术及分析方法推广;
3.2.各部门负责选择和正确运用适当的分析方法和统计技术,对各种质量问题进行调查、分析,并作出相应的纠正和预防措施;
3.3.厂长负责监督数据分析的运用效果,品质技术部主管协助;
4.0.内容
4.1.项目
需要进行数据分析的项目包括但不限于:
1).供应商的调查/评估;
2).统计过程控制(SPC);
3).生产周期时间;
4).生产单的完成情况(准时交货率);
5).检查报告;
6).不合格品的统计分析;
7).报废的控制;
8).客户退货率;
9).退货分析;
10).顾客满意情况的调查和分析;
11).新产品开发的成功率;
12).产品的开发时间;
13).机器的利用率、维修率、事故率(如:工伤);
14).设备管理及保养资料;
15).僱员流失率;
16).僱员参与率;
17).内部审核的结果;
18).纠正和预防措施等;
4.2.数据分析技术
常用的数据分析技术包括:
1).品管七大手法:因果分析图、检查表、柏拉图、直方图、散布图、层别法、管制图;
2).工序能力指数(CPK);
3).价值工程及价值分析;
4).实验方法等;
4.3.数据分析的培训
品质技术部负责编写常用的分析方法及统计技术培训教材,以便各个使用部门学习(借阅),必要时,可开课讲授有关课程,使其能熟练掌握各种分析方法及统计技术之概念(如变差等),并有效运用。
4.4.数据分析及处理步骤
4.4.1.数据的收集
4.4.1.1.综合办公室负责收集准时交货、供应商评估、物料运作/报废和库存及僱员流失、僱员参与及有关资源等方面的数据;;
4.4.1.2.生产部负责收集生产周期时间方面的数据及有关生产工艺及过程控制方面的数据;
4.4.1.3.品质技术部负责收集产品质量、顾客满意度、退货分析等方面的数据及有关产品开发方面的数据。
4.4.1.4.设备维护部负责收集有关机器维修、设备利用率及工夹模具的设计时间、成功率等方面的数据;
4.4.2.数据的整理
相关技术人员负责将收集回来的数据进行整理(可录入计算机),同时粗略分析这些数据是否合理,并将所有已得到识别及解决或固定下来的特殊原因影响的数据排除;
4.4.3.发现问题
任何过程都可能会出现(或潜在的)不同程度的质量问题或不稳定状态,为了改善这些问题,就必须先把问题找出来;
4.4.3.1.在生产过程中,品质技术部IPQC记录好生产过程中有关人员、材料、环境、方法、机器或测量系统等的任何变化,并绘制规定项目的控制图,以便能及时找出潜在的问题;
4.4.3.2.品质技术部运用“计数型数据用控制图”记录不合格率、退货率、生产效率、报废率等情况,以便找出主要的过程不合格;
4.4.3.3.当质量控制或分析所测出的大量数据没法直接找出其中的规律时,品质技术部可用直方图来描出质量的分布情况,并根据具体的分布情况,粗略分析引起质量偏差的原因;
4.4.3.4.品质技术部根据相关测量的数据计算工序能力指数(CPK)值,已便考查工序能力是否足够;
4.4.4.分析问题
任何问题出现后,都必须对其进行分析,找出产生问题的原因,必要时,可使用统计技术进行分析:
4.4.4.1.各部门可对各种常见的不合格项目进行分析,并做出各不合格项的“因果分析图”,以便在发现问题后可及时分析出原因;
4.4.4.2.问题出现后,相关人员应及时查阅“因果分析图”及过程记录,找出引起过程变异的原因;
4.4.4.3.当产生问题的原因有多个时,应该运用柏拉图进行统计分析,找出主要原因,以便在解决问题时可抓住重点;
4.4.4.4.如果影响质量的好坏是两个因素时,可用“散布图”来反映出这两个因素的关系,找出其影响产品质量时的水平或状态;
4.4.4.5.如果影响质量的好坏是两个以上的因素或同时需考虑其他外界条件时,用层别法来反映不同层别(可按人员、机械、材料、加工方法、温度/湿度、工作场地、测量手段、不合格项目等不同来分层)造成的影响;
4.4.5.解决问题
任何影响产品质量的原因分析出后,都必须及时解决;除一些简单明白的因素可直接更改生产条件外,一般需要用试验方法来确定最佳生产条件;
4.4.5.1.如果影响产品质量的因素是单一的,但事先又不知道该因素的数字目标时,可用单因素优选法合理地安排试验,来寻找最佳的生产条件;常用的单因素优选法有:对分法、分数法等等;
4.4.5.2.如果有多个影响产品质量的因素时,但事先又不知道各因素的数字目标时,其试验会比较复杂,一般可将其分成多个单因素来试验,必要时可以选用正交试验法来研究、分析和处理影响产品质量的多因素、多水平和多指标的问题,以便寻找最佳的生产条件;
4.4.6.结果确认及跟踪
当所发现的问题都已得到解决;并按已确定的生产条件试生产时,需用直方图、控制图、排列图或层别法来确认及跟踪问题的改善效果,并与规格及以往的质量分布进行比较;
4.4.6.1.当改善有效时,需按新的条件进行运作和控制,确保过程处于受控状态;
4.4.6.2.当改善效果不佳时,可按4.4.4和4.4.5介绍的统计方法重新分析原因和探讨对策;
4.4.6.3.为了持续改进本厂的质量,当产品质量稳定了一段时间(一般为三个月)之后,需运用拍拉图等工具把产品质量的不良情况排列出来,作为改善和提高产品质量的研究封象;
4.4.7.标准化
当一定项目的产品质量问题运用数据分析技术解决成功之后,厂长应组织(品质技术部长协助)相关人员开会评估数据分析的效果,如果已有效地解决了质量问题:
4.4.7.1.按新的工作(生产)条件作为程序的控制条件,并要修改相关的工作(生产)文件,如《控制计划》、《作业指导书》等;
4.4.7.2.扩大数据分析技术的运用范围,使更多地方能得到改善;
4.5.数据分析报告
任何人需要运用数据分析技术解决质量问题时,都应以数据分析报告的形式进行描述整个分析过程;为了把所作的工作更直观地、有效地表达出来,使报告更具可读性及信服性,可参考以下建议写报告:
4.5.1.在数据分析报告上增加一张面页,并在面页上简述分析过程及结果;
4.5.2.将分析中运用了的统计技术的图表附在报告中,尽可能做到图文并茂,增强可读性。
4.6.相关的统计技术运用记录由编写部门各自保存。
5.0.相关文件及表格
5.1.T《作业指导书》
5.2.“ -R控制图”
5.3.“计数型数据用控制图”
5.4.“因果分析图”
5.5.“因果分析表”