spc培训总结

篇一：SPC培训心得

SPC培训心得

SPC好多年前就开始说这个名词了，但说使用除了外审的时候向审核老师提供检查外，目前公司还没有真的运用起来。外审提供给审核老师的资料就是一两个人做的，大家平时接触SPC的机会确实不多。但并不是说SPC就真的没用，作为TS16949的五大工具之一，世界上各国家的各种企业都在使用。只能说目前公司可能还没达到这样的管理水平。公司组织SPC的学习为我们将来工作中使用SPC做了前期的铺垫。

SPC统计过程控制，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，是对过程进行控制和持续改进的工具。 通过对统计数据的分析、维护、改进，按PDCA的过程计划、实施、研究、措施的方式不断改善产品质量达到产品质量受控的目的。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需要大量的统计数据，数据可分为计量型数据“可以连续取值，也称连续型数据。如：零件的尺寸、强度、重量、时间、温度等；和计数型数据：不可以连续取值，也称离散型数据（计数型）。如：废品的件数、缺陷数。SPC统计后主要以控制图的形式体现，按数据类型的不同，如果是计量型数据就采用了-R图，如果收集的数据为计数型数据侧采用P图来表示。不管采用-R图或是P图，其中的计算过程较复杂，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) ，最终计算出CPK值。如CPK>1.33我们认为过程稳定，可转入控制用图。除了看数据外图型的直观性也充分体现，如果数据是连续7点上升或下降，也需要及时找出发生的原因及时纠正。

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。

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、更低的单位成本、更高的有效能力。生产实践证明，无论用多么精密的设备和工具，多么高超的操作技术，甚至由同一操作工，在同一设备上，用相同的工具，生产相同材料的同种产品，其加工后的尺寸总是有差异，这种

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差异称为波动。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，例如：机器性能、输入材料的一致性、过程操作的基本方法、培训方法或工作环境。在工艺一定的情况下设计给出的公差越大，CPK值越大；产品的极差值越小，CPK值越大，就是说第一步我们在设计时要确认是否真的要如此高的精度，在设计公差一定的情况下，就要通过人、机、料、法、环五个方面来保证设计要求。

报告人：

日期：2011-11-14

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篇二：SPC总结报告

SPC技术总结报告

1 前言

20世纪80年代后期，随着元器件质量和可靠性水平提高到一个新的阶段，传 统的评价方法已经越来越不能满足当代高可靠元器件产品的质量水平评价，这就驱使人们寻找新的评价技术。SPC(统计过程控制)技术就是在此时产生的，它以CPK技术、SPC技术和PPM技术为基础，将传统的事后检测为主的评价方法更改成事前预防为主，监控生产线各道工序的运行状态，从而有效地保证生产的元器件具有较高的内在质量和可靠性。因此它的出现迅速得到了普及，得到国际上元器件生产厂家的广泛应用。

1998年我国颁布了“GJB 3014-97 电子元器件统计过程控制体系”军用标准以及“GJB 2823-97电子元器件产品出厂平均质量水平评定方法”军用标准。总装备部也从2005年开始选择部分试点单位实施SPC技术，我公司有幸作为2006年的试点单位之一参入其中。

我公司生产线总体上处于受控状态，但是由于混合集成电路制造过程中的影响因素繁多，参数漂移现象复杂，传统的参数测试和可靠性试验方法已经不能完全适应现代产品质量和可靠性评价的要求。为了保证高水平的生产线能够在过程稳定受控的条件下持续稳定地生产出质量好、可靠性高的产品，工艺能力评价（CPK）技术和统计过程控制（SPC）技术在我公司生产线上得到逐步应用。将统计分析方法应用于制造过程控制，将数据转换成过程状态的信息，作为评定、改进和优化过程的依据。从而实现过程控制和降低过程或其输出的波动，达到持续改进过程能力的目的，使质量管理从质量检验阶段进入到质量控制阶段，对产品质量进行主动的预防控制，它与事后的被动检验相比，可大量降低质量损失，提高产品的质量一致性。

2004年我公司购买了CPK软件，对金丝键合工序中的金丝键合强度实施了CPK工序能力指数控制技术，金丝键合强度工序能力指数CPK>1.33，达到了预期目标。工序能力指数(CPK)高代表生产线具备生产质量好、可靠性高的元器件所要求的工艺水平。但要生产出高质量水平的产品，不但要求生产线具有很高的工艺能力，而且要求在日常生产过程中生产线能够一直保持这种高水平的生产状态，为此要

求采用统计过程控制技术。

7 存在的技术问题

7.1 部分工序CPK偏低

由于我公司产品的特点是多品种小批量，不同品种的产品之间相差又较大，使计算的CPK值偏低。如金导体印刷工序，我们以金导体的烧结厚度作为关键参数，工艺规范是≥8μm。每批产品随机抽取一只产品，在产品的中间及四个角各取一个测试点共5个数据组成一批数据。由于烧结厚度受导体宽度影响较大，而每种产品在各个测试点的导体宽度往往不一样，各种产品之间的导体宽度也不一样，这样就导致测试的金导体烧结厚度同批数据之间数据较分散，不同批数据之间数据也较分散。虽然控制图是受控的，但工序能力指数CPK却比较低，金导体印刷工序CPK只有0.62，按照工序能力指数与工艺成品率的对应关系，合格率应该只有95%左右，而金导体印刷工序实际合格率可以达到99%以上。我们认为这种差异是由于导体宽度的差异造成的，而目前还找不到比较好的解决办法。

7.2 激光调阻工序CPK值的计算数据选择

我公司的激光调阻工序是对厚膜基片进行精确调阻，调阻的目标值非常多，很少有相同的目标值出现，回归条件也多达9个，这样就给我们激光调阻工序的CPK值计算造成了很大的困惑。选CPK值的计算数据时，得先选择具有相同回归条件的，再选择具有相同目标值的，最后往往仅剩下20个或30个左右的数据来计算CPK值，而一般100个以上数据计算的CPK值才比较准确。如果按照此要求，激光调阻工序计算CPK值的数据量就过少，可实际生产中很难选择出这么多的数据。

7.3 控制图失控原因分析能力不够

我们目前对均值-标准偏差控制图失控原因分析有比较清晰的理解，可以很快找到原因。由于产品多品种小批量的特点，我们的控制图基本以嵌套控制图和回归控制图为主，此类控制图都是数据经过预处理后制作的，尤其是回归控制图，目前对其控制图制作原理还不太了解，如果控制图出现失控，不知道如何进行分析比较合理。

7.4 控制图计算方式的选择

我公司使用SPC软件绘制控制图，在制作分析用控制图阶段，有两种方式计算控制限，一种是延用已有控制限，另一种是重新计算控制限。按照培训老师和教科书上的说法，这两种方式都是合理的，而且数据量越大，计算出来的控制限越接近实际情况。但是随着数据量的不断增大，这两种方式计算出来的控制限有一定的差别。如选择延用已有控制限方式绘制的控制图处于受控状态，但再次选择重新计算控制限方式绘制的控制图，中间有部分数据可能会违反规则二或规则

五。由于之前选择延用已有控制限时是受控的，我们不会对其进行分析。过了一段时间后，由于选择的控制限计算方式不同而导致那部分数据失控，我们也无法再对其进行分析。这两种计算方式的差异有没有办法解决，如何解决，是我们一直在考虑的问题。

7.5 仪器评价时的数据选择

数字万用表可以测量不同范围的阻值，而在进行仪器评价时，一般只选择一个阻值来测试。阻值的大小对仪器评价的G/T比值有很大的影响，如选择1kΩ和10kΩ两个不同的阻值来做同一个数字万用表的仪器评价，计算出来的G/T值会相差很大。在进行仪器评价时，是选择中间范围的阻值来评价更合适还是选择偏大或偏小的阻值来评价更合适，目前还不太确定。

8 下一步工作计划和思路

通过SPC体系的建立、不断完善和在生产过程中的应用将有效控制生产过程，保证工艺过程稳定受控，不断改进产品品质，降低不良品率，保证所提供的产品是由高水平的工艺线在受控的环境下生产的。确保生产质量更加稳定，可持续批量生产，满足可靠性要求，提升企业的效益和竞争力。

由于混合集成电路制造过程中的影响因素繁多，参数漂移现象复杂，研究混合集成电路生产制造中对产品品质有重要影响的关键因素(参数)对SPC运行的影响是一项庞大的工程。因此SPC作为一个新体系，在完善方面还有大量的工作需要做。

此次SPC技术的顺利实施使我公司批生产能力水平及质量控制能力水平又上了一个新的台阶，在今后的生产过程中我们将继续以提高产品质量、合格率和供货能力为关注点，持续改进，以保证巩固攻关成果，实现持续、稳定生产。在工

艺技术方面，我们将加强对每(转 载于:www.zaIdian.cOM 在 点 网)一个工艺环节，特别是关键工序的控制，通过对目前实施SPC技术的五个代表工序进行过程控制和分析，建立、健全SPC统计过程控制体系、推广到其它工序并有效实施，从而更好地保证产品在稳定受控的环境下生产，进一步提高产品的质量和可靠性。

篇三：SPC培训资料--统计过程控制

基本概念：

一 般

关 键 特 性

一 般

关 键

一般特性：只要是合格就可以；

关键特性：不仅仅合格，还要尽可能接近目标值。

检验分类：

? 计数型：检验时仅分为合格、不合格； ? 计量型：检验时可确定值的大小。

S

KCCS

安全、法规

配合、功能

应用统计技术来控制产生输出的过程时，才能在改进质量、提高生产率、降低成本上发挥作用。

第一节 预防与检测

检 测 -------- 容忍浪费 预 防 -------- 避免浪费

第二节 过程控制系统

合。

过 程共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集过程性能取决于： 1.供方和顾客之间的沟通； 2.过程设计及实施的方式； 3.动作和管理方式。 过程控制重点：过程特性

过程控制步骤：确定特性的目标值；

监测我们与目标值的距离是近还是远；

对得到的信息作出正确的解释，确定过程是在正常的方式下运行；必要时，采取及时准确的措施来校正过程或刚产生的输出；监测采取措施后的效果，必要时进一步分析及采取措施。

注：仅对输出进行检验并随之采取措施，只可作为不稳定或没有能力的过程的临时措施。不能代替有效的过程管理。

第三节 变差：普通及特殊原因

任何过程都存在引起变差的原因，产品的差距总是存在。

虽然单个的测量值可能全都不同，但形成一组后它们趋于形成一个可以描述的分布的图形。 （例图） 影响因素：

普通原因：

特殊原因：

难以排除，具有稳定、可重复的分布； 此时输出可以预测。

必须排除，偶然发生、影响显著； 此时将有不可预测方式影响输出。

生产过程控制就是要清除系统性因素（特殊原因）。

第四节 局部措施和对系统采取措施

局部措施：

系统措施：

针对特殊原因由直接操作人采取适当纠正措施。 此时大约可纠正15%的过程问题。

解决变差的普通原因，由管理人员来采取措施。 此时大约可纠正85%的过程问题。

采取措施类型不正确，将给机构带来在的损失，劳而无功，延误问题的解决。

第五节 过程控制和过程能力

过程控制系统的目标：对影响过程的措施作出经济合理的决定，处理好两种变差原因的风险。 （例图） 过程控制系统的作用：当出现变差的特殊原因时提供统计信号，从而采取适当的措施。 过程分类：

满足要求

例如：Cp 和Cpk

利用量化的过程性能，反映能否满足顾客要求的能力。

第六节

过程改进循环及过程控制

（例图）

第七节

控制图：过程控制的工具

（例图）

第八节 控制图的益处

? 控制图是了解过程变差并帮助达到统计控制状态的有效工具； ? 达到质量水平的稳定的成本； ? 控制图提供了通用的语言；

? 控制图减少混淆、挫折以及误导性解决问题的努力而造成的高成本。 总 结：

SPC对象：过程

过程测量

了解过程状态

计算过程能力

CPK

Y改进

保持

计量型数据的控制图应用广泛的原因：

1. 大多过程和其输出具有可测量的特性，所以其潜在应用很广； 2. 量化的值比简单的是－否陈述包含的信息更多；

3. 虽然获得一个测得的数据比获得一个通过或不通过的数据成本高，但为了获得更多的有关过程的信

息而需要检查的件数却较少，因此，在某些情况下测量的费用更低；

4. 由于在作出可靠的决定之前，只需检查少量产品，因此可以缩短零件生产和采取纠正措施之间的时

间间隔；

5. 用计量型数据，可以分析一个过程的性能，可以量化所作的改进，即使每个单值都在规范限界之内。

统计过程控制有效性评价：

---过程质量是否达到受控状态

---过程能力是否达到规定要求 第一节

准备工作：

? 建立适合于实施的环境 ? 定义过程

? 确定待管理（作图）的特性

应考虑：

┈ 顾客的需求

┈ 当前及潜在的问题区域 ┈ 特性间的相互关系

? 确定测量系统 ? 使不必要的变差最小化

? 确定需要控制的质量特性

┈ 能定量的质量特性

┈ 与生产和使用关系重大的质量特性 ┈ 对下道工序影响较大的质量特性 ┈ 经常出问题的质量特性

? 分析生产过程

┈ 掌握规范对所选择的质量特性提出的要求

┈ 研究每一个生产步骤和多个特性之间的关系以说明生产过程可能发生异常的地点及起因 ┈ 研究所选择质量特性的检查方法，特别注意产生测量误差的因素 ┈ 考虑整个产品是作为同一总体还是多个总体 ┈ 确定控制点

计量型数据控制图的绘制与应用： A. 收集数据

A.1 选择子组大小、频率和数据

a. 子组大小

所有的子组样本的容量应保持恒定，一般为4~5件连续生产的产品的组合； b. 子组频率

均值和极差图（X－R图）