干货 | 质量管理五大核心工具，太全面了！
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摘要：何为质量管理五大核心工具，他们都有什么特点，又有何要求？今天花了一点时间，将其中的主要内容作了整理，仅供参考。SPC滑动阅读全文质量管理五大核心工具之SPC统计过程控制（简称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。【概念】SPC是一种制造控... ...
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- (142):1、位置变差
- (149):2、宽度变差
- (157):2 2
- (161):2 2
- (191):1、 确定偏倚得指南——独立样件法
- (194):3) 结果分析——图示法
- (223):1. 造成过大的偏倚的原因：
- (239):2、造成不稳定的可能因素有：
- (282):1、FMEA的由来：
何为质量管理五大核心工具，他们都有什么特点，又有何要求？今天花了一点时间，将其中的主要内容作了整理，仅供参考。
SPC
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质量管理五大核心工具之SPC
统计过程控制（简称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。
【概念】
SPC是一种制造控制方法，是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
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。
【目的】
对过程做出可靠有效的评估；确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；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[。
【计算表】
Pp 和Ppk不合格率
计算能力比值
PP不合格（双边）
Ppk不合格（单边）
0.50
133,620
66,810
0.60
71,860
35,930
0.70
35,730
17,865
0.80
16,396
8,198
0.90
6,934
3,467
1.00
2,700
1,350
1.10
966
483
1.20
318
159
1.30
96
48
1.40
26
13
1.50
7
3
1.60
2
1
1.70
0.340
0.170
1.80
0.060
0.030
1.90
0.012
0.006
2.00
0.002
0.001
【实施阶段】
实施SPC分为两个阶段：一是分析阶段，二是监控阶段。
在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。
以上图示是应用太友SPC软件自动生成的控制图
分析阶段的主要目的在于：
使过程处于统计稳态；使过程能力足够。
分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，做成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。
监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。
在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。
MSA
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质量管理五大核心工具之MSA
一、何谓测量系统
定义：是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合。也就是说，用来获得测量结果的整个过程。
由这个定义可以将测量过程看作一个制造过程，其产生的输出就是数值(数据)。这样看待一个测量系统是很有用的，因为这样让我们明白已经说明的所有概念、原理、工具，这在统计过程控制中早已被证实它们的作用。
检验本身就是一个过程。
二、为什么要对测量系统进行分析
l测量数据的质量：
数据的质量取决于多次测量的统计特征：偏倚及变差。
高质量数据——对某一特定特性值进行多次测量的数值均与该特性的参考值“接近”。
低质量数据——测量数据均与该特性的参考值相差“很远”。
理想的测量系统——零偏倚、零变差。
理想的测量系统不存在，为什么?
由于测量系统变差源：标准、人员（评价人、）仪器（量具）、工作件（零件）、程序（方法）、环境的作用结果，使得观测到的过程变差值与实际的过程变差值不相等。
例如：Cp测为2，Cp实必须大于或等于1.79时，才得到Cp观为1.33只有在测量过程没有任何变差源作用时，Cp观=Cp测，这是不可能的。
再比如：
当R&R为10%时，Cp实为2，Cp观为1.96
当R&R为 30%时，Cp实为2，Cp观为1.71
当R&R为 60%时，Cp实为2，Cp观为1.28
可以看出，Cp观由1.96到1.28之间的区别就是由于测量系统的不同所造成的。
为此，我们要对测量系统进行分析，要识别测量系统的普通原因和特殊原因，以便采取决策措施，使测量系统的变差减小到最小程度，使得测量系统观测到的过程变差值尽可能接近和真实地反映过程的变差值。这就要求，测量系统的最大（最坏）的变差必须小于过程变差或规范公差。
三、对测量系统分析要分析什么
前面我们谈到，数据的质量取决于处于稳定条件下进行操作的测量系统中，多次测量的统计特征：偏倚和变差。
为此，我们引伸出如下一些术语：
1、位置变差
l偏倚：观测到的测量值的平均值与参考值之间的差值。
l准确度：与真值（或参考值）“接近”的程度。
l稳定性：别名：漂移。
随时间变化的偏倚值
l线性：在量具正常工作量程内的偏倚变化量。
2、宽度变差
l精确度：每个重复读数之间的“接近”程度。
l重复性（设备变差）：E、V
一个评价人、同一种仪器、同一零件的某一特性，在固定的和已定义的测量条件下，连续（短期内）多次测量中的变差。
l再现性（评价人变差）：A、V
不同评价人、同一种仪器、同一零件的某一特性的测量平均值的变差。
lGRR或量具的重复性和再现性：是重复性和再现性的联合估计值。
l测量系统能力：短期评估，是对测量误差合成变差的估计
2 2 2
б能力=б偏倚（线性）+бR＆R
*短期的一致性和均匀性（重复性误差）被包含在能力评价中。
l测量系统性能：性能量化了合成测量误差的长期评估。
2 2 2 2
б性能 = б能力 +б稳定性+б一致性
*测量量程内长期的一致性和均匀性包含在性能评价之中。
3、对测量系统的五性分析
位置变差
宽度变差
l偏倚
l稳定性
l线性
l重复性
l再现性
对测量系统研究分析可供：
——接受新测量设备的标准
——两个测量装置的比较
——测量设备维修前后的比较，计算过程变差及生产过程可接受性的水平
————绘制量具性能曲线
四、如何分析测量系统的“五性”
评价一个测量系统需考虑：
l具有足够的分辨力和灵敏度。
10比1规则：测量设备要能分辨出公差或过程变差的至少十分之一以上。
l测量系统必须是稳定的，应处于统计受控状态，计测量系统中的变差只能由普通原因造成。
l统计特性在预期的范围内一致，并满足测量目的：
△ 为了产品控制，测量系统地变差必须小于规范限值
△ 为了过程控制，测量系统地变差应该能小于制造过程变差，并能证明具有有效的解析度。
计量型测量系统研究——指南
1、 确定偏倚得指南——独立样件法
1) 取得一个样件，并且建立起与可追溯到相关标准的参考值。如果不能得到这参考值，选择一件落在生产测量范围中间的生产件，并将他指定为偏倚分析的基准件。在计量实验室里测量该零件n≥10次，并计算这n个读值的平均值作为“参考值”。
2) 让一个评价者以正常方式测量样件≥10次。
3) 结果分析——图示法
画出这些数据相对于参考值的直方图并评审，用专业知识确定是否出现异常，分析特殊原因，找出异常点。如正常，可继续分析。
当n<30时，对任何的解释或分析，要特别注意。
结果分析——数值法
4) 计算n个读值的平均值
＝
5) 计算重复性标准差（б重复性或称бr）
б重复性 =max（xi）—min（xi）
d2*
式中：d2*可以从d2*表中查到，此时，g=1，m=n
6) 计算偏倚
偏倚=观测到的平均测量值（）－参考值
7) 计算平均值的标准误差бb
бb =бr/
8) 确定偏倚的t统计值
ｔ＝偏倚／бb
9) 确定置信度，一般要求为95%（即=0.005）
偏倚－d2[бb(tv,1-a/2)]/d2*≤０≤偏倚＋d2[бb(tv,1-a/2)]/d2*
如果0落在偏倚值附近的１－置信度界限内，则偏倚在水准上是可接受的。
式中：Ｖ、d2、d2*可以从d2*表中查到。
tv,1-a/2可以利用标准分ｔ布表中查到.
以上图示是通过太友SPC软件自动计算生成重复性与再现性分析图
五. 对测量系统进行研究分析了怎么办
与其他所有过程一样，测量系统受随机的和系统的变差来源影响。这些变差是由普通原因和特殊（无次序的）原因造成的。为了提高测量数据的质量，必须使测量系统变差尽可能减小，重要的是识别变差来源，消除和降低变差源的影响。
针对测量系统的“五性”研究分析，识别影响“五性”的变差源。
1. 造成过大的偏倚的原因：
l 仪器需要校准
l 基准的磨损或损坏
l 仪器质量不良
l 使用了错误的量具
l 测量的特性不对
l 环境——温度、湿度、振动、清洁
l 应用——零件的数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）
l 仪器、设备或夹具磨损
l 不适当的校准或调整
l 线性误差
l 同的测量方法——作业准备、技巧
l 变形（量具或零件）
l 错误的假设，应用的常数不对
在校准过程所使用的测量程序（如：使用“基准”），应该尽可能地与正常操作的测量程序一致。
2、造成不稳定的可能因素有：
l 仪器需要校准，缩短校准周期
l 仪器、设备或夹具的磨损
l 正常的老化或磨损
l 维护保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁
l 基准的磨损或损坏，基准的误差
l 不适当的基准或调整
l 仪器质量不好——设计或符合性
l 仪器缺少稳健的设计或方法
l 不同的测量方法——作业准备、夹紧、技巧
l 变形（量具或零件）
l 环境变化——温度、湿度、振动、清洁
l 错误的假设，应用的常数不对
l 应用——零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）
3、造成线性误差的可能原因有：
l 仪器需要校准，缩短校准周期
l 仪器、设备或夹具的磨损
l 维护保养不好——空气、动力、液体、过滤器、腐蚀、尘土、清洁
l 基准的磨损或损坏，
基准的误差——最小/最大
l 不适当的校准（没有涵盖操作范围）
l 仪器质量不好——设计或符合性
l 仪器缺少稳健的仪器设计或方法
l 应用了错误的量具
l 不同的测量方法——作业准备、夹紧、技巧
l 随着测量尺寸不同，（量具或零件）变形量不同
l 环境——温度、湿度、振动、清洁
l 错误的假设，应用的常数不对
l 应用——零件数量、位置、操作者技能、疲劳、观测误差（易读性、视差）
FMEA
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质量管理五大核心工具之FMEA
一、什么是FMEA：
潜在的失效模式与后果分析（Potential Failure Mode and Effects Analysis）,简称为FMEA，是一种定性的具有工程实用价值的可靠性分析方法。使用这种方法，可以发现和评价产品/过程中一切潜在的失效模式，及早地指出根据经验判断出的弱点和可能发生的缺陷，并分析导致的失效后果和风险，最后在决策过程中找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施，并将这样一组系统化活动的整个过程文件化。
所有FMEA的重点在于设计，无论是用在设计产品或过程。
1、FMEA的由来：
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