品管七大手法课件_19

品管七大手法品管七大手法 研习班研习班 直方圖例 NO組界組中心點次數 1119.5126122.753 2126132.5129.2511 3132.5139135.7510 4139145.5142.2530 5145.5152148.7521 6152158.5155.2511 7158.5165161.7511 8165171.5168.253 下限SL130 上限上限SL180SL180 四.如何依據圖案的分佈狀態判斷 1.如圖中顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表 示規格.重量等計量值的相關特性都處於安全 的狀態之下,製品工程狀況良好.如下圖所示: 2.如圖中顯示缺齒形圖案,圖形的柱形高低不一呈現缺 齒狀態,這種情形一般就來大都是製作直方圖的方法 或數據收集(測量)方法不正確所產生.如下圖所示: 3.如圖所示為絕壁形,另外一邊拖著尾巴,這種偏態型在 理論上是規格值無法取得某一數值以下所產生之故, 在品質特性上並沒有問題,但是應檢討尾巴拖長在技 術上是否可接受;例治工具的鬆動或磨損也會出現拖 尾巴的情形.如下圖所示: 4.雙峰型 有兩種分配相混合,例如兩臺機器或兩種不同原料 間有差異時,會出現此種情形,因測定值受不同 的原因影響,應予層別后再作直方圖. 5.離散型 測定有錯誤,工程調節錯吳或使用不同原材 所引起,一定有異常原存在,只要去除,即可制 造出合規格的制品 6.高原型 不同平均值的分配混合在一起,應層別之后再作直方圖 五.與規格值或標準值作比較 1.符合規格 A.理想型:制品良好,能力足夠.制程能力在規格界 限內,且平均值與規格中心一致,平均值加減4倍 標準差為規格界限,制程稍有變大或變小都不會 超過規格值是一種最理想的直方圖. B.一則無餘裕:制品偏向一邊,而另一邊有 餘裕很多,若製程再變大(或變小),很可 能會有不良發生,必須設法使製程中心值 與規格中心值吻合才好. C.兩側無餘裕:制品的最小值均在規格內,但都在規 格上下兩端內,且其中心值與規格中心值吻合,雖 沒有不良發生,但若製程稍有變動,說會有不良品 發生之危險,要設法提高製程的精度才好. 2.不符合規格 A.平均值偏左(或偏右) 如果平均值偏向規格下限並伸展至規格下限左 邊,或偏向規格上限伸展到規格上限的右邊,但製 程呈常態分配,此即表示平均位置的偏差,應對固 定的設備,機器,原因等方向去追查. 上限上限 下限下限 B.分散度過大:實際製程的最大值與最小值均超過規 格值,有不良品發生(斜線規格),表示標準差太大,制 程能力不足,應針對人員,方法等方向去追查,要設 法使產品的變異縮小,或是規格訂的太嚴,應放寬 規格. 下限下限 上限上限 C.表示製程之生產完全沒有依照規格去考慮,或規 格訂得不合理,根本無法達到規格. 下限下限 上限上限 六.直方圖在應用上必須注意事項 1.直方圖可根據由形圖按分佈形狀來觀 察製程是否正常. 2.產品規格分佈圖案可與標準規格作比 較,有多大的差異. 3.是否必要再進一步層別化. 第八章 管制圖 從每日生產的產品線中所測得的零 亂數據中,找出經常發生和偶然發生事 故的數據,以便幫助找出問題原因,這就 是非依靠管制圖不可. 管制圖分為兩大類,本文每一類舉 一例進行講解 一.計量值管制圖 作為管制制程的計量值管制圖,一方面以平均數管制 圖管制平均數的變化,以全距管制其變異的情形.本 節將介紹平均數與全距管制圖,將就管制圖在制程 中的每一步詳加描述. 計量值管制圖的種類如下: 數據名稱管制圖 計量值 平均數與全距管制圖XR管制圖 平均數與標準差管制圖 X S管制圖 個別值管制圖X管制圖 實例:平均數與全距管制圖 某廠制造全銅棒,為控制其品質,選定內徑為管制項目,並決定以X-R管 制圖來管制該制程的內徑量度,並於每小時隨機抽取5個樣本測定,共 收集最近製程之數據125個,將其數據依測定順序及生產時間排列成25 組,每組樣本5個,每組樣數5個,記錄數據如下: 樣本組X1X2X3X4X524042393939 34239414340 44040394241 54239424340 64341414041 74338374241 83743433540 94039424144 樣本組X1X2X3X4X5 103941413638 114044424039 124338394142 133840363941 143635393839 154039403948 164246464747 173640434143 183739403842 194037393943 204740393640 214037404342 樣本組X1X2X3X4X5 223939394045 233133353935 244040404142 254644414139 樣本組12345678 各組平均 數 40.439.84140.4 41.2 41.2 41. 2 39. 6 全距53434268 樣本組1011121314151617 各組平均 數 394140.638.8 37.4 41.2 45. 6 40. 6 全距55554957 樣本組1819202122232425 各組平均 數 39.2 39.6 40.4 40.4 40.4 34. 6 40. 6 42. 2 全距561166827 計算如下: X=40.264 R=5.查系數表,當N=5 時,D4=2.115,D3=0 X管制圖上下限: CL= =40.264 UCL= + =43.4249 LCL= - =37.1031 R管制圖上下限: CL= =5.48 UCL= =11.5867 LCL= =0 UCL=43.4UCL=43.4 CL=40.6CL=40.6 LCL=37.10LCL=37.10 R管制圖 UCL=11.59UCL=11.59 CL=5.40CL=5.40 LCL=0LCL=0 分析結論 在管制圖中有第16個及第23個樣本組的點 分別超出管制上限及管制下限,表示制程 平均發生變化,而R管制圖並無點超出界 限或在界限上,表示制程變異並未增大. 二.計數值管制圖 1.何謂計數值? 商品制造的品質評定標準有計量型態,例如:直 徑,容量;然而有些品質特性定義為良品或不良品 將更合理.所謂計數值就是可以計數的數據,如不 良品數,缺點數等. 2.計數值管制圖的類型 數據名稱管制圖 計數值不良率管制圖P管制圖 不良個數管制圖PN管制圖 缺點數管制圖C管制圖 單位缺點數管制圖U管制圖 P管制圖實例 運用條件: 1.產品不是良品就是不良品 2.抽樣放回 3.彼此獨立進行 樣品不良率計算公式為: P= 標準差公式為: S= 上下限計算公式如下: 管制上限(ucl): = +3 ( 為平均不良 率,n為樣本數) 中心線(cl) : 管制下限(lcl) = -3 如果下限計算結果可能為負數,因為二項分配並不 對稱,且其下限為零,故當管制下限出現小于零的情 況,應取0表示.平均不良率應用加權平均數來計算( 用不良數總數與全體的樣本總數之比). 例: 寶光廠生產的MOUSE用的包裝袋,檢驗其 底部是否有破損即包裝為不良品,取30個樣 本,每個樣本數為50個,這些樣本是在機器 每天三班制的連續工作每半小時取一次而 得. 樣本數不良數樣本數不良數樣本數不良數 181152110 21612242218 3913122315 4141472415 51015132526 6121692617 7151762712 88185286 9101913298 10520113010 計算結果如下: 平均不良率P= =0.233(CL) 用P當真實過程不合格的估計值,可以計算管制上限 和下限,如下: UCL=P+3 =0.412 LCL=P- 3 =0.054 P管制圖如下: UCL=0.41UCL=0.41 UCL=0.23UCL=0.23 UCL=0.05UCL=0.05 針對管制圖進行分析 由管制圖中我們可以發現來自樣本12及25的兩 點超出管制上限,故制程是在非管制狀態,必須進 一步探討是否有異常原因.分析樣本12得知,在這 半小時里,有一批新進的包裝袋被使用,所以這異 常的現象是由于新原料加入引起.而在樣本25那 半小時,有一個沒有經驗的員工在操作此機器,而 使樣本25有這麼高的不良率. 現在將超出管制界限的兩個點刪除掉,重新計 算管制界限,管制以后的制程,其管制中心線及上 .下限為 不是 管制圖的選擇 數據性質 計量值計數值 樣本大小 N=? 數据係不良數 或缺點數 N=1N2 CL性質? N=? 管 制 圖 X _ X N=25 N10 缺點數不良數 N是否相等? 是不是 單位大小 是否相同? 是 X R 管 制 圖 RX 管 制 圖 管 制 圖 管 制 圖 n C 管 制 圖 X XRm p 管 制 圖 pn 管 制 圖 三.管制圖的判別 管制狀態,意指制程安定,管制狀態也稱安定狀態.我們 無法知道制程的真正狀態,只能對制程的某種特性值 收集數據,將其繪在管制圖上,由管制圖來觀察制程 的狀態.在判定制程是否處于管制狀態,可利用以下 基準: 1. 管制圖的點沒有逸出界外. 2. 點的排列方法沒有習性,呈隨機現象. 在正常管制的狀態下,管制圖上的點子應是隨機分布, 在中心線的上下方約有同數的點,以中心線近旁為最 多,離中心線愈遠點愈少,且不可能顯示有規則性或 系統性的現象. 歸納得到下面兩種情形: 1. 1. 管制圖上的點管制圖上的點, ,大多數集中在中大多數集中在中 心線附近心線附近, ,少數少數 出現在管制界出現在管制界 限附近限附近, ,且為隨機分布且為隨機分布. . 2. 2. 一般管制圖上的點一般管制圖上的點,25,25點中有點中有0 0 點點;35;35點中有點中有1 1點以下點以下;100;100點中點中 有有2 2點以點以 下下, ,超出管制界限外時超出管制界限外時, ,可稱為安全管制可稱為安全管制 狀態狀態. . 以上兩點僅是作為一個參考以上兩點僅是作為一個參考, ,各位同各位同 仁應在實際中仁應在實際中 靈活運用靈活運用. .實際分析實際分析. . 3點中有2點在A區 連續9點在C區或C區以外 連續6點遞增或遞減 14點上下交替 5點中有4點在B區 15點在C區中心線上下 8點在中心線兩側,但無一在C區 非隨機管制界限內的判定 利用點的排法判定是否處在管制狀態,可依據以下法 則: 1.點在中心線的一方連續出現. 2.點在中心線的一方出現很多時. 3.點接近管制界限出現時. 4.點持續上升或下降時. 5.點有周期性變動時. 連串 連續七點或八點在中心線與管制上限或中心 線與管制下限之間的型誤關差的機率是約 為( )8=0.0039,在如此小的機率竟會出現,可 想像有異常原因發生,在中心線的上方或下方 出現的點較多如下: 1.連續11點以上至少有10 點 2.連續14點以上至少有12 點 3. 連續17點以上至少有14 點 4. 連續20點以上至少有16點 點子出現在管制界限附近,三倍標準差與二 倍標準差間. 1.連續3點中有2點. 2.連續7點中有3點. 3.連續10點中有4點 管制圖中的點的趨勢傾向 連續6點以上一直上升或一直下降,趨 勢是以向某一個方向連續移動,而趨勢 傾向的發生有以下可能原因: 1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成. 2.人的因素造成,如工作者疲勞. 3.季節性因素造成,如氣溫變化. 管制圖中的點的趨勢傾向 連續6點以上一直上升或一直下降,趨勢是以向某 一個方向連續移動,而趨勢傾向的發生有以下可能 原因: 1.由于工具磨損或制程中某些成分劣化所造成. 2.人的因素造成,如工作者疲勞. 3.季節性因素造成,如氣溫變化. 周期性循環變化 管制圖上的點,呈現一個周期性循環變化時,應調 查下列不良原因: 1.機器開動或關閉,造成溫度或壓力的增減. 2.物料的品質受季節或供應商的影響. 3.由于周期性的預防保養,造成機器性能的周期變 化表現. 4.由于操作員疲勞及隨后的休息造成的周期性的 變化. 5.由于材料的機械及化學性質所造成的周期性. 過于集中型 點子大都集中在中心線附近1.5倍標準差間,其型 誤差機率是0.0027,如果抽樣選擇不當,可能會造 成點子集中在中線附近,例如兩個不同操作員的結 是點在同一張圖上.像這種母體混合的情形相當普 遍.以下是一些造居這種情形的可能原因: 1.兩個或兩個以上的操作員點在同一張圖上. 2.兩台或兩台以上的機器點在同一張圖上. 3.兩家品質差異很大的供應商點在同一張圖上. 4.兩台或更多的量測設備間的差異. 兩條以上生產線制程方法上的差異. 管理不善者 1.人員教育,訓練不足, 2.原始設計有錯誤或圖上標示的問題等. 3.治具,夾具設計不當或使用不當. 4.不良材料混入制程. 5.未推行標準化活動. 6.測試儀器未加校正與維護. 7.未落實保養工作 上列諸項原因常出在管理制度不善的工廠,在 R管制圖呈現大的變動,如欲消除此類異常原因 ,一定要先確定管理制度,推行標準化工作. 技術不足者 1. 機器設計上的問題. 2. 制程能力不足:材料,機械,作業方法與人員綜合結果無 法達到品質要求者. 3. 工作環境布置不當. 4. 測定儀器的測定方法不當. 5. 機械設備精度不足. 6. 缺乏技術人才. 此諸原因常明顯地表現于二種現象:管制界限很寬,產品 品質分散幅度較規