SPC在制程中的應(yīng)用(1)ppt課件

1、Statistical Process ControlSPC 在制程中的應(yīng)用.明碁電通 有達(dá)光電 仁寶電腦 震旦電子 華通電腦 聯(lián)想電腦 毅嘉電子 臺光電子 宏合電子 群鑫電子 大展電路板 上聲電子 展勝電業(yè) 毓冠電子 鍵和電子 方志電子 訊舟電子 賽博電器 同健電子 川邊電子 綠點科技 宏崇化學(xué) 正峰工業(yè) 立輝金屬 全億金屬 永成五金 合冠鞋業(yè) 興鵬鞋業(yè) 裕元鞋業(yè) 裕成製鞋廠 福泰塑膠 寶元數(shù)控 輪興機(jī)械 永益印刷 長益印刷 東鵬印刷 商亮燈飾 千麗燈飾 聯(lián)盈塑膠 順傳五金 勛力嬰兒車 越南寶元鞋業(yè) 泰祥汽車配件 鍾慶汽車配件 太子汽車工業(yè) .ISO 9000 , QS 9000 , TS

2、16949 , 日常管理，目標(biāo)管理，生產(chǎn)管理統(tǒng)計製程控制， 6 訓(xùn)練輔導(dǎo) 主要研討領(lǐng)域： 主要輔導(dǎo)或授課廠商：健峰企業(yè)管理顧問股份 顧問師健峰企業(yè)管理顧問股份 6黑帶合格講師 現(xiàn)任職：歷經(jīng)生產(chǎn)主管、品管經(jīng)理、生產(chǎn)廠長、董事長特別助理等職務(wù) 主要企業(yè)經(jīng)驗：.課程大綱根本統(tǒng)計概述 直方圖 根本統(tǒng)計量數(shù) SPC 背景說明 制程變異分析 建立 SPC 步驟 控制圖制程才干研討 實例演練 .統(tǒng)計制程控制【SPC】 統(tǒng)計製程控制之目的係持續(xù)改善產(chǎn)品與服務(wù)的價值，達(dá)到顧客滿意。 製程才干調(diào)查【Ca、Cp、Cpk】 控制圖的運用作業(yè)方式 / 資源混用方式人員設(shè)備資料方法環(huán)境產(chǎn)品或服務(wù)顧 客辨識變化的需求與期望

3、統(tǒng)計方法製程的聲音輸入製程/系統(tǒng)輸出顧客的聲音製程回饋控制系統(tǒng)方式. 統(tǒng)計方法的意義 群體與樣本 資料的分類 資料的分析 品質(zhì)控制與統(tǒng)計方法一、根本統(tǒng)計概述.統(tǒng)計概念區(qū)分沒有顯著差異有顯著差異沒有顯著差異 RiskType II error有顯著差異 RiskType I error判斷上事 實 上.問題類型的分析對的問題比對的答案更重要有清楚的實驗戰(zhàn)略，比急著去做實驗更重要問題類型T 型A 型X 型造成問題的原因明 確明 確不 明 確操作條件明 確不 明 確不 明 確解決工具QC 七大手法管制圖 層別法檢定 相關(guān)迴歸 D.O.ED.O.E.統(tǒng)計方法的意義規(guī)劃資料的搜集，整理與解釋資料，並據(jù)以

4、導(dǎo)出結(jié)論或予以推廣的制程，稱為統(tǒng)計方法。闡述統(tǒng)計方法與理論的科學(xué)，即為統(tǒng)計學(xué)。上述統(tǒng)計方法，乃自全部資料中，抽取部分資料，此部份資料的搜集、整理，並將其結(jié)果加以解釋，使不了解統(tǒng)計分法的仁得以了解，並據(jù)以對全部資料作成結(jié)論，或推導(dǎo)出全部資料所蘊(yùn)含的特性。.統(tǒng)計資料屬性資料屬量資料合格 / 不合格好 / 不好滿意 / 不滿意計數(shù)值 間斷資料計量值 連續(xù)資料.群體與樣本群體Population，可為整個制程的一切製品或半廢品之全部測定值，亦可為一大批貨品，一小批貨品，一天內(nèi)的製品或半廢品，一小時內(nèi)的製品。群體Population 以 N 表示。計數(shù)值 群體不合格率計量值 群體平均數(shù) ，群體標(biāo)準(zhǔn)差 群

5、體的構(gòu)成，特別應(yīng)留意 層別 ： 不同批原料、不同機(jī)器設(shè)備、不同班別、不同操作員等。.群體與樣本樣本Sample，為自群體中選取的一部分製品或半廢品之測定值，或自整個檢驗批中抽取一部分製品或半廢品之測定值。樣本Sample 以 n 表示。計數(shù)值 樣本不合格率計量值 樣本平均數(shù) X ，樣本標(biāo)準(zhǔn)差 x樣本的獲得，特別應(yīng)留意 隨機(jī)性：並能夠代表群體為原則。.資料的分類 時間分類標(biāo)準(zhǔn)： 日、周、月、季、半年、年?？臻g分類標(biāo)準(zhǔn)： 不同生產(chǎn)線、不同銷售區(qū)、不同資料來源。.資料的分析查檢表次數(shù)分配表柏拉圖直方圖圓形圖推移圖長條圖.品質(zhì)控制與統(tǒng)計方法品質(zhì)控制的發(fā)展階段：操作員品管、領(lǐng)班品管、統(tǒng)計品管SPC、全面

6、品管TQC、全面品質(zhì)管理TQM，六大階段。自第四階段的統(tǒng)計品管SPC，Dr. Shewhart 博士( 1924 年) 發(fā)表製造產(chǎn)品品質(zhì)的經(jīng)濟(jì)控制以後，統(tǒng)計方法即持續(xù)運用於品質(zhì)控制中。舉凡 (1) 市場分析 (2) 產(chǎn)品設(shè)計 (3) 可靠度規(guī)格，壽命 / 耐用性預(yù)測 (4) 製程控制 / 製程才干分析 (5) 品質(zhì)水準(zhǔn) / 抽樣檢驗計畫之決定 (6) 數(shù)據(jù)分析 / 性能評估 / 缺點分析 等，均導(dǎo)入適當(dāng)之統(tǒng)計方法。.品質(zhì)控制與統(tǒng)計方法可用之特殊統(tǒng)計方法及應(yīng)用包含但並不限於： (1) 實驗計畫法 / 因子分析 (2) 變異數(shù)分析 / 迴歸分析 (3) 平安性評估 / 風(fēng)險分析 (4) 顯著性檢定

7、 (5) 控制圖 (6) 抽樣檢驗. 直方圖的意義 次數(shù)分配 直方圖的應(yīng)用二、直方圖.直方圖的意義定義 將測量所得的 Data 如時間、長度、硬度等計量值，劃分成數(shù)個組間，計算各組間數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)，以便瞭解其分配的狀況的圖表，叫作直方圖。 直方圖係根據(jù)次數(shù)分配表而繪製。.直方圖的意義繪制直方圖之目的 (1) 測知製程才干 (2) 計算產(chǎn)品不良率 (3) 調(diào)查能否混入二個以上不同的 群體 (4) 測知有無假數(shù)據(jù) (5) 測知分布型態(tài) .直方圖的應(yīng)用直方圖的作法1. 決定Data搜集期並搜集Data 最少要有50個Data，最好要有100個以上2. 找出Data中之最大及最小值Ex: L=23.4

8、 S=20.23. 決定組數(shù) - K 等於 n 的平方根Ex: n = 50 k = 74. 決定組距h -將最大值減去最小值後，除以組數(shù)，再取最小測量單位的整數(shù)倍即可Ex: L - S / K =23.4-20.2/ 7 = 0.46 h = 0.5 取最小量測單位之整數(shù)倍5. 決定組界值 -由最小值減去最小測良單位的1/2，就是第一組的下限，再逐次加上各組距，直到可含蓋最大值即完成Ex: 20.2 - 0.1/2 = 20.15 第一組下界20.15 + 0.5 = 20.65 第一組上界、第二組下界20.65 + 0.5 = 21.15 第二組上界、第參組下界.23.15 + 0.5 =

9、 23.65 已大於最大值數(shù)據(jù)數(shù)組數(shù)50-100100-250250l以上6-107-1210-20.直方圖的應(yīng)用直方圖的作法 6. 求出各組的中心值 - 各組上界加下界除以二Ex: 20.15 + 20.65/ 2 =20.40 第一組中心值7. 計算落在各組內(nèi)的 次數(shù) 8. 作成直方圖9. 記入必要的事項如產(chǎn)品名、規(guī)格、Data數(shù)量.直方圖的應(yīng)用(1) 測知製程才干 23456789101112 .027.056.083.111.167.111.083.056.027.直方圖的應(yīng)用(2) 計算產(chǎn)品不良率 規(guī)格LSLUSL規(guī)格LSLUSL規(guī)格LSLUSL.直方圖的應(yīng)用(3) 調(diào)查能否混入二個

10、以上不同群體： 二批不同資料、二個不同操作員、二個不同班別、二臺不 同機(jī)器、二條不同生產(chǎn)線 雙峰型直方圖.直方圖的應(yīng)用(4) 測知有無假數(shù)據(jù)： 據(jù)說曾有一家輪胎廠，廠房坐落在大水溝旁，檢驗員檢驗結(jié)果，如發(fā)現(xiàn)不合格之製品，就將其丟入大水溝內(nèi) 削壁型直方圖依統(tǒng)計學(xué)來分析，此種情形不能夠存在。.直方圖的應(yīng)用(5) 測知分配型態(tài) 正態(tài)型、離島型、右偏型 規(guī)格 規(guī)格0%.0.6610.6500.6470.6460.6490.6450.6410.6500.6480.6490.6450.6470.6460.6550.6490.6580.6540.6600.6530.6590.6600.6650.6490.6

11、510.6370.6500.6430.6490.6400.6460.6500.6440.6400.6520.6570.6480.6540.6500.6540.6550.6560.6570.6630.6620.6470.6470.6420.6430.6490.6480.6380.6380.6490.6420.6370.6550.6520.6540.6490.6570.6540.6580.6520.6610.6540.6450.6410.6440.6470.6410.6500.6520.6430.6410.6530.6470.6520.6490.6520.6530.6510.6600.6550.6

12、580.6490.6470.6410.6440.6400.6430.6460.6340.6380.6450.6500.6480.6490.6500.6490.655(例)有一機(jī)械廠，為瞭解製品外徑尺寸之變化，由產(chǎn)品抽取100個樣本測定其外徑，測定結(jié)果如下表，試作次數(shù)分配表。實例說明.實例說明(1)定組數(shù)：(2)求組距： 全距XmaxXmin 0.6650.634 0.031 組距 0.0031 0.003.實例說明(3)決定區(qū)間之境界值第一組下組界最小測定1/2測定單位0.634 0.6335。 以0.6335累加0.003得各區(qū)間之境界值，如次數(shù)分配表。(4)計算各組間之中心值第一組中心值

13、0.635 以0.635累加0.003得各區(qū)間中心值。.次數(shù)分配表組數(shù)組界中心值劃 記次數(shù)10.6335 0.63650.635120.6365-0.63950.638530.6395-0.64250.6411040.6425-0.64550.6441150.6455-0.64850.6471560.6485-0.65150.6502270.6515-0.65450.6531580.6545-0.65750.656990.6575-0.66050.6597100.6605-0.66350.6024110.6635-0.66650.6651合計100.有一機(jī)械產(chǎn)品的產(chǎn)品特性為內(nèi)徑KPC of 2

14、.50 0.05 mm，今於 Pre-Production Run 抽取 40 個產(chǎn)品測定結(jié)果如下表，產(chǎn)品量測過程的檢驗人員及量測設(shè)備，其 Gage R & R 為 85 % 以上。實例演練2.552.542.552.532.522.542.512.462.452.472.462.492.532.552.492.462.452.482.512.532.552.552.522.532.482.462.532.542.472.472.542.532.492.472.472.542.552.492.542.45 身為 QE 的您，對以上之?dāng)?shù)據(jù)有何評價？ PPAP 能否可接受？採用直方圖來評價。.平均

15、值 (Mean)：代表一群數(shù)據(jù)的總合平均數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)偏向 (Standard Deviation)：表示該群數(shù)值間差異大小的一個數(shù)值。 三、根本統(tǒng)計量數(shù)A 牌電燈泡平均壽命為：800 hrsB 牌電燈泡平均壽命為：700 hrs您能夠會購買A or B ? Why ?.中心趨向的測量平均值: 一組數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值反響一切值的影響散佈的測量極差全距: 數(shù)據(jù)組內(nèi)數(shù)值之間的間隔 ( Max Min )方差 : 每一個數(shù)據(jù)點到平均值的偏離的平方的均值 規(guī)范偏向 : 方差的平方根X = ni=1nXi.群體平均值樣本平均值群體規(guī)范偏向樣本規(guī)范偏向X.準(zhǔn)確度精細(xì)度高低高低PrecisionAccuracy.正

16、態(tài)分布 “正態(tài) 分布是一種數(shù)據(jù)具有某些一致的特性的分布 這些特性對于我們了解后面采集數(shù)據(jù)的過程是非常有用的 多數(shù)自然景象和人類行為的過程是呈正態(tài)分布的,或者 可以看成正態(tài)分布.95.45%99.73%68.27% -3 -2 -1 X +1 +2 +3 正態(tài)分佈 P(u-Xu+)=0.6827 P(u-2Xu+2)=0.9545 P(u-3Xu+3)=0.9973於uk之間的機(jī)率群 體：N 規(guī)格中心值：T平 均 數(shù)：X 集中趨勢 標(biāo)準(zhǔn)偏向： 離散趨勢被涵蓋在特定範(fàn)圍的機(jī)率 當(dāng) X = 時.Normal Distribution - ListmTUSLLSLP(d)Z.標(biāo)準(zhǔn)偏向m轉(zhuǎn)折點1sTUS

17、Lp(d)規(guī)格上限(USL) 目標(biāo)規(guī)格值(T) 規(guī)格下限(LSL)分佈平均值(m) 分佈的標(biāo)準(zhǔn)偏向(s) 3s在轉(zhuǎn)折點和平均值的距離構(gòu)成一個標(biāo)準(zhǔn)差. 假設(shè)目標(biāo)值和規(guī)格上限之間可以放置三個標(biāo)準(zhǔn)偏向 我們可以說這個製程有“3 sigma的 才干.LSL.m1sTUSLp(d)p(d)1234 5 6s3sThis is a 6 Sigma Process標(biāo)準(zhǔn)偏向轉(zhuǎn)折點.性質(zhì) 1: 正態(tài)分布只用以下2個我們知的參數(shù)就可以完全描畫 平均值, 和規(guī)范偏向正態(tài)分布分布 1分布 2分布 3這三個正態(tài)分布有什么區(qū)別?. 正態(tài)曲線和概率區(qū)域與規(guī)范偏向的關(guān)系43210-1-2-3-440%30%20%10% 0%

18、95.45%樣本數(shù)概率 從平均值的規(guī)范偏向數(shù)性質(zhì)2: 曲線下的面積可以用來評價確定 “事件 發(fā)生的累計概率99.73%68.27%獲得的兩個值之間的累積概率值. 1 Sigma2 Sigma3 Sigma1 Sigma2 Sigma3 Sigma68.26 %95.45 %99.73 % 數(shù)據(jù)點的百分比UCLLCL時間我們丈量的工程規(guī)范偏向規(guī)那么“數(shù)據(jù)處于哪個位置?.母體參數(shù)對樣本統(tǒng)計量S= 樣本規(guī)范偏向x= 樣本平均值 統(tǒng)計量 評價 參數(shù) = 母體平均值= 母體規(guī)范偏向.什麼是6 sigmaSix Sigma 是一種新思維程序是一種系統(tǒng)式的降低會對顧客滿意有重要影響的不良工具利用統(tǒng)計工具，進(jìn)

19、行重要制程才干的改善.降低不良改善產(chǎn)出改善顧客滿意度更高的淨(jìng)營利6-Sigma 的目標(biāo).6 Sigma 目標(biāo)( DPMO Distribution No Shifted ) 制程中心沒有偏移 245,50032,70046450.660.002sPPM製程才干每百萬個不良機(jī)會.零件數(shù)/ 製程數(shù)零件/製程中心沒有偏移裝配成品之良品率 %+ 1+ 2+ 3+ 4+ 5+ 6168.2795.4599.7399.993799.99994399.9999998102.2062.7897.3399.9499.999499.999998509.7587.3699.6999.99799.999981000.

20、9576.3199.3799.99499.999950025.8896.9099.9799.999810006.7093.8999.9499.9998500072.9899.7299.9991000053.2699.4399.998.6 Sigma 目標(biāo)( DPMO Distribution Shifted 1.5 s ) 制程中心偏移 1.5 ssPPM製程才干每百萬個不良機(jī)會.零件數(shù)/ 製程數(shù)零件/製程中心偏移 1.5 裝配成品之良品率 %+ 1+ 2+ 3+ 4+ 5+ 6130.2369.1393.3299.379099.9767099.999660102.4950.0993.9699

21、.7699.9966503.1573.2498.8499.98310053.6497.7099.9665004.4489.0099.8310000.2079.2199.66500031.1998.31100009.7396.66.時間表現(xiàn)在過程性才干上的革新好的壞的3 Sigma (CpK = 1)6 Sigma (Cpk = 2).改變中的品質(zhì)哲學(xué)最高品質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)是最低本錢的產(chǎn)品和服務(wù).sPPM2308,537366,80746,210523363.4( Distribution Shifted 1.5 )Getting to Six SigmaHow far can inspectio

22、n get us ?.BreakthroughStrategyCharacterizationPhase 1:MeasurePhase 2:AnalyzeOptimization345671,000,000100,00010,0001,0001001012Sigma Scale of MeasurePPMAverageCompanyBest-in-ClassThe Breakthrough MethodologyDefine the problem.DMAIC to the Rescue!The Basic ObjectivePhase 3:Improve Phase 4: Control.問

23、題的本性Six Sigma 的方法可以辨識製程是偏離目標(biāo)和/或者是高度變異,以修訂製程及降低變異偏離目標(biāo)變異大正中目標(biāo)修訂製程降低變異XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX.另類觀點LSLUSLUSLLSLOn-Target從統(tǒng)計觀點來看問題USLLSLLSL = Lower spec limitUSL = Upper spec limit問題的本性- 統(tǒng)計觀點偏離目標(biāo)變異大修訂製程降低變異. SPC 興起的背景 SPC 的迷思 SPC 的焦點 SPC 的思索 SPC 的診斷四、SPC 背景說明.對品質(zhì)常有的錯誤觀念大多數(shù)的品質(zhì)問題是錯在作業(yè)人員容許少數(shù)的不

24、良,不測的瑕疵是無可防止的品質(zhì)是品管部門的責(zé)任只重視品質(zhì)檢驗,檢驗人員需負(fù)責(zé)解決瑕疵品SPC只是在現(xiàn)場掛控制圖.對品質(zhì)的正確觀念85%的品質(zhì)問題是管理人員所要擔(dān)負(fù)的,管理者態(tài)度的偏向，更勝過作業(yè)人員的懶散第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客,才干真正做到零缺點品質(zhì)品質(zhì)和公司每一個人都有關(guān)品質(zhì)檢驗是可以解決問題但卻無法消除問題SPC是讓品質(zhì)保證的系統(tǒng)持續(xù)運轉(zhuǎn)不斷改善製程,以提昇品質(zhì)與生產(chǎn)力.SPC 興起的背景SPC 興起是宣告經(jīng)驗掛帥時代的結(jié)束 手工藝的產(chǎn)業(yè)：SPC 無用武之地經(jīng)驗取勝 當(dāng)經(jīng)驗可以整理，再加上設(shè)備、制程或系統(tǒng)時，那 SPC 時機(jī)的導(dǎo)入，就自然成熟了。SPC 興起是宣告品質(zhì)公共

25、認(rèn)證時代的來臨 1980年以前，客戶大都以本人的資源與方法，來認(rèn)定某些合格的供應(yīng)商，呵斥買賣雙方的浪費。 1980年以後，GMP及ISO 9000的興起，因為重視產(chǎn)品生產(chǎn)的制程與系統(tǒng)，故更須有賴 SPC 來監(jiān)控制程與系統(tǒng)的一致性。.SPC 的迷思迷思一：有控制圖就是在推動 SPC ？ 這是產(chǎn)品品質(zhì) ( Q )，還是制程參數(shù) ( P ) 控制圖？ 這張控制圖能否有意義？ 它所控制的參數(shù)，真的對產(chǎn)品品質(zhì)有舉足輕重的影響嗎？ 控制界限訂的有意義嗎？ 這張控制圖，能否遭到應(yīng)有的重視？能否已遵照規(guī)定，實 施追蹤與研判？.SPC 的迷思迷思二：有了Cpk / Ppk 等計算就是在推動 SPC ？ Cpk

26、/ Ppk 有定期審查嗎？ 能否已用 Cpk / Ppk 作訂單分派給不同生產(chǎn)線，作為生產(chǎn) 的依據(jù) ？.SPC 的迷思迷思三：有了可控制的制程參數(shù) (Process Parameter)，就是 SPC ？ 為什麼挑出這些制程參數(shù)？ 這些制程參數(shù)的控制條件，是如何決定的？ 這些制程參數(shù)與產(chǎn)品品質(zhì)之間，有因果關(guān)係可循嗎？ .SPC 的焦點 制程 ( Process ) SPC 與傳統(tǒng) SQC 的最大不同點，就是由 Q P 的轉(zhuǎn)變 SQC：強(qiáng)調(diào) Quality 產(chǎn)品的品質(zhì)，換言之，它是著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種既成事實。 SPC：則是希望將努力的方向更進(jìn)一步的放在品質(zhì)的源頭 制程 ( Pr

27、ocess )上。因為制程的起伏變化，才是呵斥品質(zhì)變異 ( Variation ) 的主要根源。 .SPC 的焦點 制程 ( Process )品質(zhì)變異的大小，也才是決定產(chǎn)品優(yōu)劣的關(guān)鍵 制程起伏條件品質(zhì)異常產(chǎn)品優(yōu)劣因因果果.SPC 的思索P1P2P3P4對產(chǎn)品的影響度A(5)C(1)B(3)A(5)(溫度)AP1AP2AP4A(壓力)BP2BP3B(速度)CP1CP3CP4C(尺寸)DP2DP4D(厚度)EP1EP4E制程參數(shù)制程.SPC 的思索步驟一：深化掌握因果方式 制程參數(shù) (因) / 品質(zhì)貢獻(xiàn)率 (果) 分析 柏拉圖分析步驟二：設(shè)定主要參數(shù)的控制範(fàn)圍 以迴歸分析方法或?qū)嶒炘O(shè)計來分析 .

28、SPC 的思索步驟三：建立制程控制方法 控制頻率 樣本抽取方法 樣本量測方法步驟四：抽取廢品來印證原始系統(tǒng)能否 依然正常運轉(zhuǎn)？ .SPC 的診斷品質(zhì)能否更穩(wěn)定？良品率能否提高？制程能否更流暢？本錢能否更低廉？異常能否更快能被偵測到？品管員能否逐漸在減少？.統(tǒng)計制程控制的定義非機(jī)遇緣由變異機(jī)遇緣由變異制程控制與制程才干制程改善循環(huán) 五、制程變異.統(tǒng)計制程控制的定義經(jīng)由制程中去搜集資料，而加以統(tǒng)計分析，從分析中得以發(fā)覺制程的變異，並經(jīng)由問題分析以找出異常緣由，立刻採取改善措施，使制程恢復(fù)正常。並藉由制程才干分析與標(biāo)準(zhǔn)化，以不斷提昇制程才干。.制程控制的需求檢測 容忍浪費 允許將時間和資料投入到生產(chǎn)

29、不一定有用的產(chǎn)品或服務(wù)中預(yù)防 防止浪費 第一次就把任務(wù)做對.變異機(jī)遇緣由與非機(jī)遇緣由為了使變異的表示簡化，通常分成以下二種：機(jī)遇緣由的變異 制程中變異要素是在統(tǒng)計的控制狀態(tài)下受控。 隨著時間的推移，具有穩(wěn)定的且可重複的分佈 制程中的許多全距的緣由。非機(jī)遇緣由的變異 制程中不常發(fā)生，但呵斥制程變異的緣由。 所呵斥之分佈與時間的關(guān)係，是不穩(wěn)定且不無法 預(yù)期的。.分布舉例非機(jī)遇緣由過程 A 顯示受控分布過程B 顯示不受控分布.因為生產(chǎn)制程中每一件廢品都不同，因此假設(shè)製程很穩(wěn)定，則生產(chǎn)產(chǎn)品的品質(zhì)特性的分布將構(gòu)成一種固定形狀，稱為分佈。普通分佈有以下之不同情形： 位置 分佈寬度 形狀大小大小大小.或是以

30、上這些的不同組合.假設(shè)制程中，只需機(jī)遇緣由的變異存在，則其廢品將構(gòu)成依各很穩(wěn)定的分佈，而且是可以預(yù)測的假設(shè)制程中，有非機(jī)遇緣由的變異存在，則其廢品將為不穩(wěn)定的分佈，而且無法預(yù)測的範(fàn)圍 時間可預(yù)測範(fàn)圍 時間無法預(yù)測.大量之微小緣由所引起原料在一定範(fàn)圍內(nèi)之微小變異機(jī)械之微小振動儀器測定時，不非常精確之做法依據(jù)作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行作業(yè)的變化實際上，要除去制程上之機(jī)遇緣由，是件非常不經(jīng)濟(jì)之處置一個或少數(shù)幾個較大緣由所引起運用規(guī)格外的原物料新手之操作人員不完全之機(jī)械調(diào)整未依據(jù)作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行作業(yè)所制訂之作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不合理非機(jī)遇緣由之變異，不但可以找出其緣由，並且除去這些緣由之處置，在經(jīng)濟(jì)觀點上來說，是正確的機(jī)遇緣由非機(jī)

31、遇緣由.非機(jī)遇緣由的變異簡單的統(tǒng)計分析可發(fā)現(xiàn)如控制圖直接負(fù)責(zé)制程的人員去改善部分措施改善對策部分措施改善非機(jī)遇緣由牽涉到消除產(chǎn)生變異的非機(jī)遇緣由可由製程人員直接加以改善大約可以解決15%之制程上的問題.系統(tǒng)措施 改善機(jī)遇緣由共同緣由的變異製程才干分析可發(fā)現(xiàn)如Ca，Cp，Cpk，及控制圖上點的變化管理當(dāng)局參與及製程人員協(xié)作去改善系統(tǒng)改善對策必須改善呵斥變異的機(jī)遇緣由經(jīng)常需求管理階層的努力與對策大約可以解決85%之制程上的問題.Time 1Time 2Time 3Time 4稱為 漂移 (平均值漂移了多遠(yuǎn)的真正sigma 丈量)顯示過程控制重要的少數(shù)稱為 短期 (st)我們的潛在才干 - 能做得最

32、好的情況一切6 sigma公司用 報告 價值不高的多數(shù)顯示散佈緣由組內(nèi)變異(Within)組間變異(Between) ST + shift = LT.才干對實績過程實績: 全部分布包括 Shifts 和 Short Term(Pp & Ppk)才干: 只需隨機(jī)的或 短期的分布(Cp & Cpk).制程控制與制程才干首先應(yīng)通過檢查，消除全距所產(chǎn)生之非機(jī)遇緣由，使制程處於受控的狀態(tài)接下來，就可依顧客的要求 ( 規(guī)格 )，來評定制程才干，以使顧客滿意，這就是持續(xù)改善的基礎(chǔ)。在控制規(guī)格內(nèi)Cpk 1.33.範(fàn)圍 時間受控(消除了非機(jī)遇緣由)範(fàn)圍 時間制程控制不受控(存在了非機(jī)遇緣由).受控，才干符合要求

33、(機(jī)遇緣由呵斥的變異已減少)制程才干 規(guī)格上限 規(guī)格下限 範(fàn)圍 受控，才干不符合要求(機(jī)遇緣由呵斥的變異太大).制程控制與制程才干矩陣類別制程控制受控制程控制不受控制程能力可接受13制程能力不可接受24.1類：理想的情況 X ， 小2類：受控制程，但存在機(jī)遇緣由呵斥過大的變異，必須減少全距的變異。 X ， 大分布圖形分布圖形LSLTUSLLSLTUSL. 3類：制程才干可接受，但為不受控制程，必須識別全距的非機(jī)遇緣由，並消除它。 X ， 小 4類：不受控，且制程才干又不可接受，必須減少全距的非機(jī)遇緣由和機(jī)遇緣由。 X ， 大分布圖形LSLTUSL分布圖形LSLTUSL.制程改善循環(huán)PDACPD

34、ACPDAC1.分析制程2.維護(hù)制程3.改善制程.1.分析制程： 本制程應(yīng)該做什麼？ 會出現(xiàn)什麼問題？ 本制程會有哪些變化？ 我們已經(jīng)知道本制程的什麼全距(全距)？ 哪些參數(shù)受全距(全距)的影響最大？ 本制程正在做些什麼？ 本制程能否在生產(chǎn)廢品及需求返工的產(chǎn)品？ 本制程生產(chǎn)的產(chǎn)品能否處於受控狀態(tài)？ 本制程能否有才干？ 本制程能否可靠？.2.維護(hù)(控制)制程： 制程是動態(tài)的，並且會隨時間而變化。 監(jiān)控制程的才干指數(shù) 查出非機(jī)遇緣由的變異，並採取有效的措施3.改善制程： 使制程穩(wěn)定，並以維持制程的才干指數(shù) 充分了解機(jī)遇緣由呵斥的變異 減少機(jī)遇緣由呵斥變異的發(fā)生.六、建立 SPC 的步驟確立製造流程

35、、製造流程解析決定控制項目實施標(biāo)準(zhǔn)化控制圖的運用制程才干分析問題分析解決製程的繼續(xù)控制.一 確立製造流程二 決定控制項目三 實施標(biāo)準(zhǔn)化五 制程才干調(diào)查 Ca、Cp、Cpk四 控制圖的運用六 問題分析解決六 問題分析解決七 製程繼續(xù)控制Cpk 1.33製程條件變動時.藉由所需的人員、程序、機(jī)器、物料等(輸入) ，經(jīng)由必要的作業(yè)活動來產(chǎn)生一特定的產(chǎn)品或 資訊 (輸出)1. 流程定義.資 料物 料顧客需求資源設(shè)備人 員標(biāo) 準(zhǔn)教 育添加附加價值的任務(wù)產(chǎn)品輸出服務(wù)輸入流程的根本方式.訂單產(chǎn)品 /服務(wù)製造流程圖.2. 決定控制項目控制項目的定義 為維持產(chǎn)品的品質(zhì)，作為控制對象所列舉的項目 特殊特性： 尺寸

36、、材質(zhì)、性能、外觀.產(chǎn)品 / 服務(wù)KPCKPCKCCKCCKCCKCCKCCKCCKPCKCCKCCKCCKPC : Key Product CharacteristicsKCC : Key Control Characteristics.3. 實施標(biāo)準(zhǔn)化意義：所做的每一件任務(wù)、產(chǎn)品，都是 可以成為可靠的任務(wù)與可靠的產(chǎn)品目的：不會做出標(biāo)準(zhǔn)以下的任務(wù)、產(chǎn)品步驟：1.成立標(biāo)準(zhǔn)化體制 2.標(biāo)準(zhǔn)化的計劃 3.標(biāo)準(zhǔn)化的運作 4.標(biāo)準(zhǔn)化的評價控制計畫Control Plan.4. 控制圖的運用控制圖是1924年由蕭華特博士(Dr.W.A.Shewhart)，在研討產(chǎn)品品質(zhì)特性之次數(shù)分配時所發(fā)現(xiàn)。正常工程所

37、產(chǎn)生出來產(chǎn)品之品質(zhì)特性，其分佈大都呈正態(tài)分佈的，會超出三個標(biāo)準(zhǔn)差(3)的產(chǎn)品只需0.27%，依據(jù)此原理，將正態(tài)曲線圖旋轉(zhuǎn)90度，在三個標(biāo)準(zhǔn)差的地方加上兩條界限，並將抽樣的順序點繪成為控制圖。.運用控制圖的效益提供正在進(jìn)行制程控制的作業(yè)人員運用有助於制程在品質(zhì)上和本錢上能持續(xù)的、可預(yù)測的維持下去提供檢討制程狀況之共通的語言分辨機(jī)遇與非機(jī)遇緣由的變異，提供採行部分或系統(tǒng)糾正措施的依據(jù).計量值控制圖 X R (平均值與全距) X S (平均值與標(biāo)準(zhǔn)差) X R (中位值與全距) X MR (個別值與移動全距)計數(shù)值控制圖 P (百分比不良率) np (不良數(shù)) C (缺點數(shù)) U (每單位缺點數(shù))控

38、制圖的種類.控制圖之控制上 / 下限類型CLUCLLCLX - RXX + A2RX A2RRD4RD3RX - SXX + A3SX A3SSB4SB3Sppp + 3 p ( 1 p ) / np - 3 p ( 1 p ) / nnpnpnp + 3 np ( 1 p ) np - 3 np ( 1 p ) CCC + 3 CC - 3 CUUU + 3 U / nU - 3 U / n.X R 控制圖常數(shù)表nA2d2D3D421.8801.128-3.26731.0231.693-2.57440.7292.059-2.28250.5772.326-2.11460.4832.534-2.

39、00470.4192.7040.0761.92480.3732.8470.1361.86490.3372.9700.1841.816100.3083.0780.2231.777110.2853.1730.2561.744120.2663.2580.2831.71713.2493.3360.3071.693nA2d2D3D4140.2353.4070.3281.672150.2233.4720.3471.653160.2123.5320.3631.637170.2033.5880.3781.622180.1943.6400.3911.608190.1873.6890.4031.597200.18

40、03.7350.4151.585210.1733.7780.4251.575220.1673.8190.4341.566230.1623.8580.4431.557240.1573.8950.4511.548250.1533.9310.4591.541 = R / d2.X S 控制圖常數(shù)表nA3C4B3B422.6590.7979-3.26731.9540.8862-2.56841.6280.9213-2.26651.4270.9400-2.08961.2870.95150.0301.97071.1820.95940.1181.88281.0990.96500.1851.81591.0320

41、.96930.2391.761100.9750.97270.2841.716110.9270.97540.3211.679120.8860.97760.3541.646130.8500.97940.3821.618nA3C4B3B4140.8170.98100.4061.594150.7890.98230.4281.572160.7630.98350.4481.552170.7390.98450.4661.534180.7180.98540.4821.518190.6980.98620.4971.503200.6800.98690.5101.490210.6630.98760.5231.477

42、220.6470.98820.5341.466230.6330.98870.5451.455240.6190.98920.5551.445250.6060.98960.5651.434 = S / C4.計量值控制圖之優(yōu)缺陷優(yōu)點: 用于制程之控制,甚靈敏,很容易調(diào)查事故發(fā)生的緣由,因此可以預(yù)測將發(fā)生之不良情況; 能及時并正確地找出不良緣由,可使質(zhì)量穩(wěn)定,為最優(yōu)良之控制工具.缺陷: 在制造過程中,需求經(jīng)常抽樣并予以測定以及計算,后需點上控制圖,較為費事而費時間.計數(shù)值控制圖之優(yōu)缺陷優(yōu)點: 只在消費完成后,才抽取樣本,將區(qū)分為良品與不良品,所需數(shù)據(jù)能以簡一方法獲得之. 對于工廠整個質(zhì)量情況了解非常

43、方便.缺陷: 只靠此種控制圖,有時無法尋求不良之真正緣由,而不能及時采取處置措施,而延誤時機(jī).控制圖運用時機(jī)決定控制特性可否獲得 計量值數(shù)據(jù)目標(biāo)能否 在於不良品數(shù)目標(biāo)能否 在於缺點數(shù)NONO樣本數(shù)能否為定值YES運用 P控制圖運用 n p 或 P 控制圖樣本數(shù)能否為定值運用 U控制圖運用 C 或 U 控制圖YESNOYESYESNO.數(shù)據(jù)是同類型或無法進(jìn)行組內(nèi)個別抽樣如化學(xué)槽液批亮油漆樣本平均能否容易計算運用中位值控制圖NONO各組樣本打大小能否 9YES運用 X R控制圖NOYES樣本標(biāo)準(zhǔn)差 S能否容易計算運用 X R控制圖NO運用 X S控制圖YES運用個別值控制圖：X MRYES.控制圖

44、之繪制流程搜集數(shù)據(jù)繪制解析用控制圖穩(wěn)定狀態(tài)？繪制直方圖 分布 層別研討滿足規(guī)格？制程才干研討控制用控制圖Yes消除非機(jī)遇緣由No滿足減少機(jī)遇緣由4M、1E 分析不滿足提升製程才干Z - value.控制圖 制程控制的工具1.搜集： 搜集資料並畫在圖上2.控制： 監(jiān)控能否超出控制上、下限 非機(jī)遇緣由 計算所搜集的資料，作為分析之用 觀察全距的變化3.分析與改善： 依所計算之結(jié)果，評估制程才干指數(shù) 監(jiān)控在受控狀態(tài)資料的變化，確定機(jī)遇緣由全距 的變化，並採取措施 必要時，可修正控制上、下限，持續(xù)不斷的改善解析用控制圖控制用控制圖.平均值與全距控制圖 ( X R )A 搜集資料 A1 選擇子組大小、頻

45、率和資料 A2 建立控制圖及記錄原始資料 A3 計算每個子組的平均值 ( X ) 和全距 ( R ) A4 選擇控制圖的刻度 A5 將平均值和全距，標(biāo)記到控制圖上 將 X & R 標(biāo)記道控制圖上.X = 50.26R = 5.1.平均值與全距控制圖 ( X R )B 計算控制上、下限解析用控制圖 B1 計算平均全距( R )，制程平均值 ( X ) B2 計算控制上、下限，並標(biāo)記控制線 全距： UCLR = D4 R LCLR = D3 R 平均值：UCLX = X + A2R LCLX = X A2Rn2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821

46、.78D3*0.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.370.340.31.平均值與全距控制圖 ( X R )C 制程控制說明 C1 首先分析全距圖上的資料 任何超出控制限的點 連續(xù) 7 個點，全在中心線之上，或連續(xù)上升 連續(xù) 7 個點，全在中心線之下，或連續(xù)下降 能夠為：模具受損或機(jī)器固定鬆動，或換班、換批 ，或量測系統(tǒng)改變(新人、新量具)。 .平均值與全距控制圖 ( X R ) 其他明顯非隨機(jī)的圖形 各點與 R 的距離：普通大約 2 / 3 的點，應(yīng)落在中心線 為中心的 1 / 3 控制區(qū)域內(nèi)，假設(shè)非如此，則需進(jìn)行調(diào)查 並改善。 能夠為： 控制

47、上、下限或描點計算錯或標(biāo)示錯。 假設(shè)有 2 / 3 的點，落在中心線為中心的 1 / 3 控制區(qū)域內(nèi)，則 人、機(jī)、料、法已達(dá)相當(dāng)穩(wěn)定之狀況， ，以此來作為下一階段的監(jiān)控和持續(xù)改善。.平均值與全距控制圖 ( X R )C 制程控制說明 C2 識別並標(biāo)注非機(jī)遇緣由全距圖 C3 重新計算控制上、下限( 全距圖 ) C4 分析平均值圖上的資料 好像C1之分析 C5 識別並標(biāo)注非機(jī)遇緣由平均值圖 C6 重新計算控制上、下限( 平均值圖 ) .5. 制程才干分析制程處於受控狀態(tài)制程的各測量值符合正態(tài)分佈工程及其他規(guī)範(fàn)準(zhǔn)確的代表顧客的需求設(shè)計目標(biāo)值位於規(guī)格的中心測量變異相對較小.Cpk / PpkCpk T

48、he capability index for a stable process. The estimate of sigma is based on within subgroup variation ( R-bar / d2 or S-bar / c4 )Ppk The performance index. The estimate of sigma is based on total variation ( all of individual sample data using the standard deviation 【root mean square equation 】, “

49、s “ ).Cpk / PpkCpk 在一穩(wěn)定制程下的才干指數(shù) 某一天、某一班次、某一批、某一機(jī)臺 其組內(nèi)的變異 ( R-bar / d2 or S-bar / c4 )Ppk 性能指數(shù) 量試階段的才干指數(shù)、 某一產(chǎn)品長期監(jiān)控下的才干指數(shù) ( all of individual sample data using the standard deviation 【root mean square equation 】, “ s “ ).制程才干調(diào)查步驟確切了解要調(diào)查的品質(zhì)特性與調(diào)查範(fàn)圍，並搜集數(shù)據(jù)製作解析用控制圖，確定製程處於受控狀態(tài)之中計算制程才干指數(shù) ( Short Term : Cpk )

50、判斷制程才干能否足夠，如不夠時或不穩(wěn)定時，則加以改善以解析用控制圖之控制上、下限，作為控制用控制圖之監(jiān)控，並於一段期間後，再計算制程才干指數(shù) ( Long Term : Ppk ).制程才干調(diào)查的方式圖示法-主要以次數(shù)分配圖、直方圖、控制圖表示之?dāng)?shù)值法-以Ca值(製程準(zhǔn)確度)、Cp值(製程精細(xì)度)、 Cpk值(製程才干指數(shù))表示之.圖示法制程才干的初步斷定 中心值位置 分散寬度 分佈形狀大小大小大小由製程中搜集100個以上的數(shù)據(jù)，做成次數(shù)分配圖或直方圖，由圖形的中心值位置、分散寬度、分佈形狀可簡單斷定製程才干.數(shù)值法制程才干分析製程準(zhǔn)確度Ca(Capability of Accuracy)衡量

51、自產(chǎn)品中所獲得產(chǎn)品資料的實績平均值(X),與規(guī)格中心值(u)其間偏向的程度,是期望製程中生產(chǎn)的每個產(chǎn)品的實際值能與規(guī)格中心值一致 (1)Ca之計算方式如下： 實績平均值-規(guī)格中心值 X-uCa=-*100% = -*100% 規(guī)格公差/2 T/2T=USL-LSL =規(guī)格上限-規(guī)格下限集中趨勢.Ca值的等級斷定 Ca值是正值-實績平均值較規(guī)格中心值偏高 Ca值是負(fù)值-實績平均值較規(guī)格中心值偏低 Ca值愈小,品質(zhì)愈佳。依Ca值大小普通分為四級：.(3)Ca等級的說明規(guī)格中心值50%12.5%25%100%規(guī)格上限(下限)DCBA(4)處置原則A級：維持現(xiàn)狀B級：改進(jìn)為A級C級：立刻檢討改善D級：

52、立刻採取緊急措施，全面檢討， 必要時停頓生產(chǎn).製程精細(xì)度Cp(Capability of Precision)衡量自產(chǎn)品中所獲得產(chǎn)品資料的6個估計實績標(biāo)準(zhǔn)差(),與規(guī)格公差(T)其間相差的程度,是期望製程中生產(chǎn)的每個產(chǎn)品以規(guī)格中心值為目標(biāo)，其變異寬度愈小愈好，換言之，即在衡量規(guī)格公差範(fàn)圍與製程變異寬度兩者間相差程度(1)Cp之計算方式如下：規(guī)格公差6個估計實績標(biāo)準(zhǔn)差=T6 Cp= (雙邊規(guī)格)(單邊規(guī)格)或離散趨勢規(guī)格上限-實績平均值3個估計實績標(biāo)準(zhǔn)差=USL-X3 Cp=實績平均值-規(guī)格下限3個估計實績標(biāo)準(zhǔn)差=X-LSL3 Cp=.Cp值的等級斷定 Cp值愈大-規(guī)格公差(T)大於估計實績標(biāo)準(zhǔn)差( )愈多， 即表示製程的變異寬度遠(yuǎn)小於規(guī)格公差 Cp值愈大,品質(zhì)愈佳。依Cp值大小普通分為五級：等級Cp 值A(chǔ)