SPC在制程中的應用PPT培訓課件教材

2023/9/131StatisticalProcessControlSPC在制程中的應用2023/9/132明碁電通有達光電仁寶計算機震旦電子華通計算機聯(lián)想計算機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)裕成制鞋廠福泰塑料寶元數(shù)控輪興機械永益印刷長益印刷東鵬印刷商亮燈飾千麗燈飾聯(lián)盈塑料順傳五金勛力嬰兒車越南寶元鞋業(yè)泰祥汽車配件鐘慶汽車配件太子汽車工業(yè)……..ISO9000,QS9000,TS16949,日常管理，目標管理，生產(chǎn)管理統(tǒng)計制程管制，6σ訓練輔導

●主要研究領(lǐng)域：●主要輔導或授課廠商：健峰企業(yè)管理顧問股份有限公司顧問師健峰企業(yè)管理顧問股份有限公司6σ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●主要企業(yè)經(jīng)驗：2023/9/133課程大綱基本統(tǒng)計概述直方圖基本統(tǒng)計量數(shù)SPC背景說明制程變異分析建立SPC步驟管制圖制程能力研究實例演練2023/9/134統(tǒng)計制程管制【SPC】

◎統(tǒng)計制程管制之目的系持續(xù)改善產(chǎn)品與服務的價值，達到顧客滿意?！蛑瞥棠芰φ{(diào)查【Ca、Cp、Cpk】

◎管制圖的運用作業(yè)方式/

資源混用方式人員設(shè)備材料方法環(huán)境產(chǎn)品或服務顧客辨識變化的需求與期望統(tǒng)計方法制程的聲音輸入制程/系統(tǒng)輸出顧客的聲音制程回饋管制系統(tǒng)模式2023/9/135

統(tǒng)計方法的意義群體與樣本資料的分類資料的分析質(zhì)量管理與統(tǒng)計方法一、基本統(tǒng)計概述2023/9/136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

βRiskTypeIIerror有顯著差異αRiskTypeIerror

判斷上事實上2023/9/137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策略，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)回歸D.O.ED.O.E2023/9/138統(tǒng)計方法的意義規(guī)劃數(shù)據(jù)的收集，整理與解釋資料，并據(jù)以導出結(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，即為統(tǒng)計學。上述統(tǒng)計方法，乃自全部資料中，抽取部分數(shù)據(jù)，此部份資料的收集、整理，并將其結(jié)果加以解釋，使不了解統(tǒng)計分法的仁得以了解，并據(jù)以對全部資料作成結(jié)論，或推導出全部資料所蘊含的特性。2023/9/139統(tǒng)計資料屬性數(shù)據(jù)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2023/9/1310群體與樣本群體〈Population〉，可為整個制程的所有制品或半成品之全部測定值，亦可為一大批貨品，一小批貨品，一天內(nèi)的制品或半成品，一小時內(nèi)的制品。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)μ

，群體標準偏差σ群體的構(gòu)成，特別應注意層別：不同批原料、不同機器設(shè)備、不同班別、不同操作員等。2023/9/1311群體與樣本樣本〈Sample〉，為自群體中選取的一部分制品或半成品之測定值，或自整個檢驗批中抽取一部分制品或半成品之測定值。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

，樣本標準偏差σ

x樣本的取得，特別應注意隨機性：并能夠代表群體為原則。2023/9/1312資料的分類

時間分類標準：日、周、月、季、半年、年。空間分類標準：不同生產(chǎn)線、不同銷售區(qū)、不同材料來源。2023/9/1313資料的分析查檢表次數(shù)分配表柏拉圖直方圖餅圖推移圖直方圖2023/9/1314質(zhì)量管理與統(tǒng)計方法質(zhì)量管理的發(fā)展階段：操作員品管、領(lǐng)班品管、統(tǒng)計品管〈SPC〉、全面品管〈TQC〉、全面質(zhì)量管理〈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『制造產(chǎn)品質(zhì)量的經(jīng)濟管制』以后，統(tǒng)計方法即持續(xù)運用于質(zhì)量管理中。舉凡(1)市場分析(2)產(chǎn)品設(shè)計(3)可靠度規(guī)格，壽命/耐用性預測(4)制程管制/制程能力分析(5)質(zhì)量水平/抽樣檢驗計劃之決定(6)數(shù)據(jù)分析/性能評估/缺點分析等，均導入適當之統(tǒng)計方法。2023/9/1315質(zhì)量管理與統(tǒng)計方法可用之特殊統(tǒng)計方法及應用包含〈但并不限于〉：

(1)實驗計劃法/因子分析

(2)變異數(shù)分析/回歸分析

(3)安全性評估/風險分析

(4)顯著性檢定

(5)管制圖

(6)抽樣檢驗2023/9/1316

直方圖的意義次數(shù)分配直方圖的應用二、直方圖2023/9/1317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)，以便了解其分配的狀況的圖表，叫作直方圖。

直方圖系根據(jù)次數(shù)分配表而繪制。2023/9/1318直方圖的意義繪制直方圖之目的

(1)測知制程能力

(2)計算產(chǎn)品不良率

(3)調(diào)查是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)2023/9/1319直方圖的應用直方圖的作法1.決定Data收集期并收集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=23.4S=20.23.決定組數(shù)

-------K等于n的平方根Ex:n=50k=74.決定組距h--將最大值減去最小值后，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=23.65（已大于最大值）數(shù)據(jù)數(shù)組數(shù)50-100100-250250l以上6-107-1210-202023/9/1320直方圖的應用直方圖的作法

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…...2023/9/1321直方圖的應用(1)測知制程能力

23456789101112

.027.056.083.111.139.167.139.111.083.056.0272023/9/1322直方圖的應用(2)計算產(chǎn)品不良率

規(guī)格LSLUSL規(guī)格LSLUSL規(guī)格LSLUSL2023/9/1323直方圖的應用(3)調(diào)查是否混入二個以上不同群體：

二批不同材料、二個不同操作員、二個不同班別、二臺不同機器、二條不同生產(chǎn)線????

雙峰型直方圖2023/9/1324直方圖的應用(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)不合格之制品，就將其丟入大水溝內(nèi)?

削壁型直方圖依統(tǒng)計學來分析，此種情形不可能存在。2023/9/1325直方圖的應用(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%2023/9/13260.6610.6500.6470.6460.6490.6450.6410.6500.6480.6490.6450.6470.6460.6550.6490.6580.6540.6600.6530.6590.6600.6650.6490.6510.6370.6500.6430.6490.6400.6460.6500.6440.6400.6520.6570.6480.6540.6500.6540.6550.6560.6570.6630.6620.6470.6470.6420.6430.6490.6480.6380.6380.6490.6420.6370.6550.6520.6540.6490.6570.6540.6580.6520.6610.6540.6450.6410.6440.6470.6410.6500.6520.6430.6410.6530.6470.6520.6490.6520.6530.6510.6600.6550.6580.6490.6470.6410.6440.6400.6430.6460.6340.6380.6450.6500.6480.6490.6500.6490.655(例)有一機械廠，為了解制品外徑尺寸之變化，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2023/9/1327實例說明(1)定組數(shù)：(2)求組距：全距＝Xmax－Xmin

＝0.665－0.634＝0.031

組距＝＝0.0031→0.0032023/9/1328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＝＝0.635以0.635累加0.003得各區(qū)間中心值。2023/9/1329次數(shù)分配表組數(shù)組界中心值劃記次數(shù)10.6335–0.63650.635120.6365-0.63950.638

530.6395-0.64250.641

1040.6425-0.64550.644

1150.6455-0.64850.647

1560.6485-0.65150.650

2270.6515-0.65450.653

1580.6545-0.65750.656

990.6575-0.66050.659

7100.6605-0.66350.602

4110.6635-0.66650.665

1合計

1002023/9/13302023/9/1331有一機械產(chǎn)品的產(chǎn)品特性為『內(nèi)徑』〈KPCof2.50±0.05mm〉，今于Pre-ProductionRun

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GageR&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，對以上之數(shù)據(jù)有何評價《請與工程規(guī)格作一比較》？PPAP是否可接受？采用『直方圖』來評價。2023/9/1332平均值(Mean)：代表一群數(shù)據(jù)的總合平均數(shù)值標準偏差(StandardDeviation)：表示該群數(shù)值間差異大小的一個數(shù)值。三、基本統(tǒng)計量數(shù)A牌電燈泡平均壽命為：800hrsB牌電燈泡平均壽命為：700hrs您可能會購買AorB?Why?2023/9/1333中心趨向的測量平均值:一組數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值反應所有值的影響散布的測量極差〈全距〉:數(shù)據(jù)組內(nèi)數(shù)值之間的距離(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

標準偏差（）:方差的平方根

X=───n

i=1nXi2023/9/1334群體平均值樣本平均值群體標準偏差樣本標準偏差X2023/9/1335準確度精密度高低高低PrecisionAccuracy

2023/9/1336正態(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

這些特性對于我們理解后面采集數(shù)據(jù)的過程是非常有用的

多數(shù)自然現(xiàn)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2023/9/133795.45%99.73%68.27%-3-2-1X+1+2+3正態(tài)分布P(u-Xu+)=0.6827

P(u-2Xu+2)=0.9545

P(u-3Xu+3)=0.9973于uk之間的機率群體：N規(guī)格中心值：T平均數(shù)：X〈集中趨勢〉

標準偏差：

〈離散趨勢〉被涵蓋在特定范圍的機率

當X=μ時2023/9/1338NormalDistribution-ListmTUSLLSLP(d)Z2023/9/1339標準偏差m轉(zhuǎn)折點1sTUSLp(d)規(guī)格上限(USL) 目標規(guī)格值(T)規(guī)格下限(LSL) 分布平均值(m)分布的標準偏差(s)3s在轉(zhuǎn)折點和平均值的距離形成一個標準偏差.假如目標值和規(guī)格上限之間可以放置三個標準偏差我們可以說這個制程有“3sigma的能力.”LSL2023/9/1340m1sTUSLp(d)p(d)1 2 3 4 56s3sThisisa6SigmaProcess標準偏差轉(zhuǎn)折點2023/9/1341性質(zhì)1:正態(tài)分布只用下列2個我們已知的參數(shù)就可以完全描述

平均值,和標準偏差正態(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?2023/9/1342

正態(tài)曲線和概率區(qū)域與標準偏差的關(guān)系43210-1-2-3-440%30%20%10%0%95.45%樣本數(shù)概率

從平均值的標準偏差數(shù)性質(zhì)2:曲線下的面積可以用來評估確定“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2023/9/1343

1Sigma2Sigma3Sigma1Sigma2Sigma3Sigma68.26%95.45%99.73%%數(shù)據(jù)點的百分比UCLLCL時間我們測量的項目標準偏差規(guī)則

“數(shù)據(jù)處于哪個位置?”2023/9/1344母體參數(shù)對樣本統(tǒng)計量S=樣本標準偏差x=樣本平均值統(tǒng)計量評估參數(shù)

=母體平均值

=母體標準偏差2023/9/1345什么是6sigmaSixSigma

–

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，進行重要制程能力的改善2023/9/1346降低不良改善產(chǎn)出改善顧客滿意度更高的凈營利6-Sigma

的目標2023/9/13476Sigma–

目標(DPMODistributionNoShifted)–制程中心沒有偏移245,50032,70046450.660.002sPPM制程能力每百萬個不良機會2023/9/1348零件數(shù)/制程數(shù)零件/制程中心沒有偏移裝配成品之良品率%+1σ+2σ+3σ+4σ+5σ+6σ168.2795.4599.7399.993799.99994399.9999998102.2062.7897.3399.9499.999499.99999850─9.7587.3699.6999.99799.99998100─0.9576.3199.3799.99499.9999500──25.8896.9099.9799.99981000──6.7093.8999.9499.99985000───72.9899.7299.99910000───53.2699.4399.9982023/9/13496Sigma–

目標(DPMODistributionShifted±1.5s)–制程中心偏移1.5ssPPM制程能力每百萬個不良機會2023/9/1350零件數(shù)/制程數(shù)零件/制程中心偏移1.5σ

裝配成品之良品率%+1σ+2σ+3σ+4σ+5σ+6σ130.2369.1393.3299.379099.9767099.99966010─2.4950.0993.9699.7699.996650──3.1573.2498.8499.983100───53.6497.7099.966500───4.4489.0099.831000───0.2079.2199.665000────31.1998.3110000────9.7396.662023/9/1351時間表現(xiàn)在過程性能力上的革新好的壞的3Sigma(CpK=1)6Sigma(Cpk=2)2023/9/1352改變中的質(zhì)量哲學最高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務是最低成本的產(chǎn)品和服務2023/9/1353sPPM2308,537366,80746,210523363.4(DistributionShifted±1.5σ)GettingtoSixSigmaHowfarcan

inspection

getus?2023/9/1354BreakthroughStrategyCharacterizationPhase1:MeasurePhase2:AnalyzeOptimization345671,000,000100,00010,0001,0001001012SigmaScaleofMeasurePPMAverageCompanyBest-in-ClassTheBreakthroughMethodologyDefinetheproblem...DMAICtotheRescue!TheBasicObjectivePhase3:ImprovePhase4:Control2023/9/1355問題的本性SixSigma的方法可以辨識制程是偏離目標和/或者是高度變異,以修訂制程及降低變異偏離目標變異大正中目標修訂制程降低變異XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX2023/9/1356另類觀點LSLUSLUSLLSLOn-Target從統(tǒng)計觀點來看問題USLLSLLSL=LowerspeclimitUSL=Upperspeclimit問題的本性-統(tǒng)計觀點偏離目標變異大修訂制程降低變異2023/9/1357SPC興起的背景

SPC的迷思

SPC的焦點

SPC的思考

SPC的診斷四、SPC背景說明2023/9/1358對質(zhì)量常有的錯誤觀念大多數(shù)的質(zhì)量問題是錯在作業(yè)人員容許少數(shù)的不良,意外的瑕疵是無可避免的質(zhì)量是品管部門的責任只重視質(zhì)量檢驗,檢驗人員需負責解決瑕疵品SPC只是在現(xiàn)場掛管制圖2023/9/1359對質(zhì)量的正確觀念85%的質(zhì)量問題是管理人員所要擔負的,管理者態(tài)度的偏差，更勝過作業(yè)人員的懶散第一次就把事情做好,并且將后工程視為顧客,才能真正做到零缺點質(zhì)量質(zhì)量和公司每一個人都有關(guān)質(zhì)量檢驗是可以解決問題但卻無法消除問題SPC是讓質(zhì)量保證的系統(tǒng)持續(xù)運轉(zhuǎn)不斷改善制程,以提升質(zhì)量與生產(chǎn)力2023/9/1360SPC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─當經(jīng)驗可以整理，再加上設(shè)備、制程或系統(tǒng)時，那SPC時機的導入，就自然成熟了。SPC興起是宣告『質(zhì)量公共認證時代』的來臨─1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格的供貨商，造成買賣雙方的浪費。─1980年以后，『GMP』及『ISO9000』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。2023/9/1361SPC的迷思迷思一：有管制圖就是在推動SPC？

─這是產(chǎn)品質(zhì)量(Q)，還是制程參數(shù)(P)管制圖？─這張管制圖是否有意義？─它所管制的參數(shù)，真的對產(chǎn)品質(zhì)量有舉足輕重的影響嗎？─管制界限訂的有意義嗎？─這張管制圖，是否受到應有的重視？是否已遵照規(guī)定，實施追蹤與分析？2023/9/1362SPC的迷思迷思二：有了Cpk/Ppk等計算就是在推動

SPC？

─Cpk/Ppk有定期審查嗎？─是否已用Cpk/Ppk作訂單分派給不同生產(chǎn)線，作為生產(chǎn)的依據(jù)？2023/9/1363SPC的迷思迷思三：有了可控制的制程參數(shù)

(ProcessParameter)，就是SPC？

─為什么挑出這些制程參數(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)品質(zhì)量之間，有因果關(guān)系可循嗎？

2023/9/1364SPC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：強調(diào)Quality→產(chǎn)品的質(zhì)量，換言之，它是著重于買賣雙方可共同評斷、鑒定的一種『既成事實』。

SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在質(zhì)量的源頭→制程(Process)上。因為制程的起伏變化，才是造成質(zhì)量變異(Variation)的主要根源。

2023/9/1365SPC的焦點→制程(Process)質(zhì)量變異的大小，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2023/9/1366SPC的思考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2023/9/1367SPC的思考步驟一：深入掌握因果模式

制程參數(shù)(因)/品質(zhì)貢獻率(果)分析→柏拉圖分析步驟二：設(shè)定主要參數(shù)的控制范圍

→以回歸分析方法或?qū)嶒炘O(shè)計來分析

2023/9/1368SPC的思考步驟三：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：抽取成品來印證原始系統(tǒng)是否仍然正常運轉(zhuǎn)？

2023/9/1369SPC的診斷質(zhì)量是否更穩(wěn)定？良品率是否提高？制程是否更流暢？成本是否更低廉？異常是否更快能被偵測到？品管員是否逐漸在減少？2023/9/1370統(tǒng)計制程管制的定義非機遇原因變異機遇原因變異制程控制與制程能力制程改善循環(huán)五、制程變異2023/9/1371統(tǒng)計制程管制的定義經(jīng)由制程中去收集資料，而加以統(tǒng)計分析，從分析中得以發(fā)覺制程的變異，并經(jīng)由問題分析以找出異常原因，立即采取改善措施，使制程恢復正常。并藉由制程能力分析與標準化，以不斷提升制程能力。2023/9/1372制程控制的需要檢測─容忍浪費

允許將時間和材料投入到生產(chǎn)不一定有用的產(chǎn)品或服務中預防─避免浪費

『第一次就把工作做對』2023/9/1373變異—機遇原因與非機遇原因為了使變異的表示簡化，通常分成下列二種：

機遇原因的變異

制程中變異因素是在統(tǒng)計的管制狀態(tài)下『受控』。隨著時間的推移，具有穩(wěn)定的且可重復的分布制程中的許多『全距』的原因。

非機遇原因的變異制程中不常發(fā)生，但造成制程變異的原因。所造成之分佈與時間的關(guān)係，是不穩(wěn)定且不無法預期的。2023/9/1374散布舉例非機遇原因過程A顯示受控散布過程B顯示不受控散布2023/9/1375因為生產(chǎn)制程中每一件成品都不同，因此如果製程很穩(wěn)定，則生產(chǎn)產(chǎn)品的品質(zhì)特性的分布將形成一種固定形狀，稱為分佈。一般分佈有下列之不同情形：

位置分佈寬度形狀大小→大小→大小→…….或是以上這些的不同組合2023/9/1376如果制程中，只有機遇原因的變異存在，則其成品將形成依各很穩(wěn)定的分佈，而且是可以預測的如果制程中，有非機遇原因的變異存在，則其成品將為不穩(wěn)定的分佈，而且無法預測的範圍→時間可預測範圍→時間無法預測2023/9/1377大量之微小原因所引起原料在一定範圍內(nèi)之微小變異機械之微小振動儀器測定時，不十分精確之做法依據(jù)作業(yè)標準執(zhí)行作業(yè)的變化實際上，要除去制程上之機遇原因，是件非常不經(jīng)濟之處置一個或少數(shù)幾個較大原因所引起使用規(guī)格外的原物料新手之操作人員不完全之機械調(diào)整未依據(jù)作業(yè)標準執(zhí)行作業(yè)所制訂之作業(yè)標準不合理非機遇原因之變異，不但可以找出其原因，並且除去這些原因之處置，在經(jīng)濟觀點上來說，是正確的機遇原因非機遇原因2023/9/1378非機遇原因的變異簡單的統(tǒng)計分析可發(fā)現(xiàn)如管制圖直接負責制程的人員去改善局部措施改善對策局部措施→改善非機遇原因

牽涉到消除產(chǎn)生變異的非機遇原因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2023/9/1379系統(tǒng)措施→改善機遇原因共同原因的變異製程能力分析可發(fā)現(xiàn)如Ca，Cp，Cpk，及管制圖上點的變化管理當局參與及製程人員合作去改善系統(tǒng)改善對策

必須改善造成變異的機遇原因經(jīng)常需要管理階層的努力與對策大約可以解決85%之制程上的問題2023/9/1380Time1Time2Time3Time4稱為

漂移(平均值漂移了多遠的真正sigma測量)顯示過程控制重要的少數(shù)稱為

短期(

st)我們的潛在能力-能做得最好的情況所有6sigma公司用報告

價值不高的多數(shù)顯示散佈原因組內(nèi)變異(Within)組間變異(Between)

ST+shift=LT

2023/9/1381能力對實績過程實績:全部散布包括

Shifts和ShortTerm(Pp&Ppk)能力:只有隨機的或

短期的散布(Cp&Cpk)2023/9/1382制程控制與制程能力首先應通過『檢查』，消除『全距』所產(chǎn)生之非機遇原因，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『制程能力』，以使顧客滿意，這就是持續(xù)改善的基礎(chǔ)。在管制規(guī)格內(nèi)Cpk>1.332023/9/1383範圍→時間受控(消除了非機遇原因)範圍→時間制程控制不受控(存在了非機遇原因)2023/9/1384受控，能力符合要求(機遇原因造成的變異已減少)制程能力←規(guī)格上限

規(guī)格下限→範圍→受控，能力不符合要求(機遇原因造成的變異太大)2023/9/1385制程控制與制程能力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242023/9/1386『1』類：理想的情況X→μ，σ小『2』類：受控制程，但存在『機遇原因』造成過大的變異，必須減少『全距』的變異。

X→μ，σ大分布圖形分布圖形LSLTUSLLSLTUSL2023/9/1387『3』類：制程能力可接受，但為不受控制程，必須識別『全距』的非機遇原因，並消除它。

X→μ，σ小『4』類：不受控，且制程能力又不可接受，必須減少『全距』的非機遇原因和機遇原因。

X→μ，σ大分布圖形LSLTUSL分布圖形LSLTUSL2023/9/1388制程改善循環(huán)PDACPDACPDAC1.分析制程2.維護制程3.改善制程2023/9/13891.分析制程：

本制程應該做什麼？

●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？─本制程是否在生產(chǎn)廢品及需要返工的產(chǎn)品？─本制程生產(chǎn)的產(chǎn)品是否處於受控狀態(tài)？─本制程是否有能力？─本制程是否可靠？2023/9/13902.維護(控制)制程：●制程是動態(tài)的，並且會隨時間而變化?！癖O(jiān)控制程的能力指數(shù)●查出『非機遇原因』的變異，並採取有效的措施3.改善制程：●使制程穩(wěn)定，並以維持制程的能力指數(shù)●充分理解『機遇原因』造成的變異●減少『機遇原因』造成變異的發(fā)生2023/9/1391六、建立SPC的步驟確立製造流程、製造流程解析決定管制項目實施標準化管制圖的運用制程能力分析問題分析解決製程的繼續(xù)管制2023/9/1392一確立製造流程二決定管制項目三實施標準化五制程能力調(diào)查

Ca、Cp、Cpk四管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)管制Cpk<1.33Cpk>1.33製程條件變動時2023/9/1393藉由所需的人員、程序、機器、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2023/9/1394資料→物料→顧客需求→資源設(shè)備→人員→標準→教育→增加附加價值的工作→產(chǎn)品→輸出→服務輸入→流程的基本模式2023/9/1395訂單產(chǎn)品/服務製造流程圖2023/9/13962.決定管制項目管制項目的定義

為維持產(chǎn)品的品質(zhì)，作為管制對象所列舉的項目

→特殊特性：尺寸、材質(zhì)、性能、外觀2023/9/1397產(chǎn)品/服務KPCKPCKCCKCCKCCKCCKCCKCCKPCKCCKCCKCCKPC:KeyProductCharacteristicsKCC:KeyControlCharacteristics2023/9/13983.實施標準化意義：所做的每一件工作、產(chǎn)品，都是可以成為可靠的工作與可靠的產(chǎn)品目的：不會做出標準以下的工作、產(chǎn)品步驟：1.成立標準化體制

2.標準化的計劃

3.標準化的運作

4.標準化的評價管制計畫ControlPlan2023/9/13992023/9/131004.管制圖的運用管制圖是1924年由蕭華特博士(Dr.W.A.Shewhart)，在研究產(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，會超出三個標準差(3

)的產(chǎn)品只有0.27%，依據(jù)此原理，將正態(tài)曲線圖旋轉(zhuǎn)90度，在三個標準差的地方加上兩條界限，並將抽樣的順序點繪成為管制圖。2023/9/13101使用管制圖的效益提供正在進行制程控制的作業(yè)人員使用有助於制程在品質(zhì)上和成本上能持續(xù)的、可預測的維持下去提供檢討制程狀況之共通的語言分辨『機遇與非機遇』原因的變異，提供採行局部或系統(tǒng)糾正措施的依據(jù)2023/9/13102計量值管制圖

X─R(平均值與全距)X─S(平均值與標準差)X─R(中位值與全距)X─MR(個別值與移動全距)計數(shù)值管制圖

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))~管制圖的種類2023/9/13103管制圖之管制上/下限類型CLUCLLCLX-RXX+A2RX–A2RRD4RD3RX-SXX+A3SX–A3SSB4SB3Sppp+3p(1–p)/np-3p(1–p)/nnpnpnp+3np(1–p)np-3np(1–p)CCC+3CC-3CUUU+3U/nU-3U/n2023/9/13104X–R管制圖常數(shù)表nA2d2D3D421.8801.128-3.26731.0231.693-2.57440.7292.059-2.28250.5772.326-2.11460.4832.534-2.00470.4192.7040.0761.92480.3732.8470.1361.86490.3372.9700.1841.816100.3083.0780.2231.777110.2853.1730.2561.744120.2663.2580.2831.71713.2493.3360.3071.693nA2d2D3D4140.2353.4070.3281.672150.2233.4720.3471.653160.2123.5320.3631.637170.2033.5880.3781.622180.1943.6400.3911.608190.1873.6890.4031.597200.1803.7350.4151.585210.1733.7780.4251.575220.1673.8190.4341.566230.1623.8580.4431.557240.1573.8950.4511.548250.1533.9310.4591.541=R/d2^2023/9/13105X–S管制圖常數(shù)表nA3C4B3B422.6590.7979-3.26731.9540.8862-2.56841.6280.9213-2.26651.4270.9400-2.08961.2870.95150.0301.97071.1820.95940.1181.88281.0990.96500.1851.81591.0320.96930.2391.761100.9750.97270.2841.716110.9270.97540.3211.679120.8860.97760.3541.646130.8500.97940.3821.618nA3C4B3B4140.8170.98100.4061.594150.7890.98230.4281.572160.7630.98350.4481.552170.7390.98450.4661.534180.7180.98540.4821.518190.6980.98620.4971.503200.6800.98690.5101.490210.6630.98760.5231.477220.6470.98820.5341.466230.6330.98870.5451.455240.6190.98920.5551.445250.6060.98960.5651.434=S/C4^2023/9/13106計量值管制圖之優(yōu)缺點優(yōu)點:

＊

用于制程之管制,甚靈敏,很容易調(diào)查事故發(fā)生的原因,因此可以預測將發(fā)生之不良狀況;

＊

能及時并正確地找出不良原因,可使品質(zhì)穩(wěn)定,為最優(yōu)良之管制工具.缺點:

＊

在制造過程中,需要經(jīng)常抽樣并予以測定以及計算,后需點上管制圖,較為麻煩而費時間.2023/9/13107計數(shù)值管制圖之優(yōu)缺點優(yōu)點:

＊

只在生產(chǎn)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)能以簡單方法獲得之.

＊

對于工廠整個品質(zhì)情況了解非常方便.缺點:

＊

只靠此種管制圖,有時無法尋求不良之真正原因,而不能及時采取處理措施,而延誤時機.2023/9/13108管制圖使用時機決定管制特性可否取得計量值數(shù)據(jù)目標是否在於不良品數(shù)目標是否在於缺點數(shù)NONO樣本數(shù)是否為定值YES使用P管制圖使用np或P管制圖樣本數(shù)是否為定值使用U管制圖使用C或U管制圖YESNOYESYESNO2023/9/13109數(shù)據(jù)是同類型或無法進行組內(nèi)個別抽樣?如化學槽液批亮油漆樣本平均是否容易計算使用中位值管制圖NONO各組樣本打大小是否>9YES使用X─R管制圖NOYES樣本標準差S是否容易計算使用X─R管制圖NO使用X─S管制圖YES使用個別值管制圖：X─MRYES2023/9/13110管制圖之繪制流程搜集數(shù)據(jù)繪制解析用管制圖穩(wěn)定狀態(tài)？繪制直方圖→分布→層別研究滿足規(guī)格？制程能力研究管制用管制圖Yes消除非機遇原因No滿足減少機遇原因4M、1E分析不滿足提升製程能力Z-value2023/9/13111管制圖─制程控制的工具1.收集：●收集資料並畫在圖上2.控制：●監(jiān)控是否超出『管制上、下限』→非機遇原因●計算所收集的資料，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，評估制程能力指數(shù)●監(jiān)控在『受控』狀態(tài)資料的變化，確定『機遇原因』『全距』

的變化，並採取措施

必要時，可修改『管制上、下限』，持續(xù)不斷的改善解析用管制圖管制用管制圖2023/9/13112平均值與全距管制圖(X─R)A收集資料

A1選擇『子組大小、頻率和資料』A2建立管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選擇管制圖的刻度

A5將平均值和全距，標記到管制圖上

將X&R標記道管制圖上2023/9/13113X=50.26R=5.12023/9/13114平均值與全距管制圖(X─R)B計算管制上、下限〈解析用管制圖〉B1計算平均全距(R)，制程平均值(X)B2計算管制上、下限，並標記『管制線』

●全距：UCLR=D4RLCLR=D3R

●平均值：UCLX=X+A2RLCLX=X–A2Rn2345678910D43.272.572.282.112.001.921.861.821.78D3*****0.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.370.340.312023/9/131152023/9/131162023/9/131172023/9/131182023/9/131192023/9/13120平均值與全距管制圖(X─R)C制程控制說明

C1首先分析『全距圖』上的資料

◎任何超出管制限的點◎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

可能為：模具受損或機器固定鬆動，或換班、換批，或量測系統(tǒng)改變(新人、新量具)。

2023/9/13121平均值與全距管制圖(X─R)◎其他明顯非隨機的圖形

各點與R的距離：一般大約『2/3』的點，應落在中心線為中心的『1/3』管制區(qū)域內(nèi)，若非如此，則需進行調(diào)查並改善。

可能為：◎管制上、下限或描點計算錯或標示錯。

◎若有『2/3』的點，落在中心線為中心的『1/3』

管制區(qū)域內(nèi)，則『人、機、料、法』已達相當穩(wěn)定之狀況，，以此來作為『下一階段』的監(jiān)控和持續(xù)改善。2023/9/13122平均值與全距管制圖(X─R)C制程控制說明

C2識別並標注非機遇原因『全距圖』C3重新計算『管制上、下限』(全距圖)C4分析『平均值圖』上的資料

如同『C1』之分析

C5識別並標注非機遇原因『平均值圖』C6重新計算『管制上、下限』(平均值圖)

2023/9/131235.制程能力分析制程處於『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)範準確的代表顧客的需求設(shè)計目標值位於『規(guī)格的中心』測量變異相對較小2023/9/13124Cpk/PpkCpk–

Thecapabilityindexforastableprocess.

Theestimateofsigmaisbasedonwithinsubgroupvariation(R-bar/d2orS-bar/c4)Ppk–

Theperformanceindex.Theestimateofsigmaisbasedontotalvariation

(allofindividualsampledatausingthestandarddeviation【rootmeansquareequation】,“s“).2023/9/13125Cpk/PpkCpk–

在一穩(wěn)定制程下的『能力指數(shù)』

某一天、某一班次、某一批、某一機臺其組內(nèi)的變異(R-bar/d2orS-bar/c4)Ppk–

性能指數(shù)量試階段的『能力指數(shù)』、某一產(chǎn)品長期監(jiān)控下的『能力指數(shù)』

(allofindividualsampledatausingthestandarddeviation

【rootmeansquareequation】,“s“).2023/9/13126制程能力調(diào)查步驟確切了解要調(diào)查的品質(zhì)特性與調(diào)查範圍，並收集數(shù)據(jù)製作解析用管制圖，確定製程處於受控狀態(tài)之中計算制程能力指數(shù)(ShortTerm:Cpk)判斷制程能力是否足夠，如不夠時或不穩(wěn)定時，則加以改善以解析用管制圖之『管制上、下限』，作為『管制用管制圖』之監(jiān)控，並於一段期間後，再計算制程能力指數(shù)(LongTerm:Ppk)2023/9/13127制程能力調(diào)查的方式圖示法---

主要以次數(shù)分配圖、直方圖、管制圖表示之數(shù)值法---

以Ca值(製程準確度)、Cp值(製程精密度)、

Cpk值(製程能力指數(shù))表示之2023/9/13128圖示法制程能力的初步判定

中心值位置分散寬度分佈形狀大小→大小→大小→由製程中收集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、分佈形狀可簡單判定製程能力2023/9/13129數(shù)值法制程能力分析製程準確度Ca(CapabilityofAccuracy)

衡量自產(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)其間偏差的程度,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-u Ca=----------------------------------*100%=--------------*100%

規(guī)格公差/2T/2 T=USL-LSL

=規(guī)格上限--規(guī)格下限集中趨勢2023/9/13130Ca值的等級判定

Ca值是正值---實績平均值較規(guī)格中心值偏高

Ca值是負值---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值大小一般分為四級：2023/9/13131(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：改進為A級C級：立即檢討改善D級：立即採取緊急措施，全面檢討，必要時停止生產(chǎn)2023/9/13132製程精密度Cp(CapabilityofPrecision)

衡量自產(chǎn)品中所獲得產(chǎn)品資料的6個估計實績標準差(σ),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，其變異寬度愈小愈好，換言之，即在衡量規(guī)格公差範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個估計實績標準差=T6σCp=(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個估計實績標準差=USL-X3σCp=實績平均值-規(guī)格下限3個估計實績標準差=X-LSL3σCp=2023/9/13133Cp值的等級判定

Cp值愈大---規(guī)格公差(T)大於估計實績標準差(

σ)愈多，即表示製程的變異寬度遠小於規(guī)格公差

Cp值愈大,品質(zhì)愈佳。依Cp值大小一般分為五級：等級Cp值A(chǔ)Cp>1.67B1.67>Cp>1.33

C1.33>Cp>1.00D1.00>Cp>0.67ECp<0.672023/9/13134(3)Cp等級之說明6

σE級6

σD級6

σC級6

σB級6

σA級規(guī)格中心值規(guī)格上限規(guī)格下限Cp<0.67Cp=

0.67Cp=1.00Cp=1.33Cp=1.67T=10

σT=8

σT=6σT=4

σ2023/9/13135制程能力指數(shù)Cpk

(穩(wěn)定的制程)Cpk=(1─│Ca│)*Cp當Ca=0時，Cpk=Cp單邊規(guī)格時，Cpk即以Cp值計之集中趨勢離散趨勢2023/9/13136(3)Cpk等級之說明(當Ca=0)6

σE級6

σD級6

σC級6

σB級6

σA級規(guī)格中心值規(guī)格上限規(guī)格下限Cpk<0.67Cpk=

0.67Cpk=1.00Cpk=1.33Cpk=1.67T=10

σT=8

σT=6σT=4

σCpk=2.00T=12

σ2023/9/13137US