SPC2001理论教育训练.ppt

SPC2001理論教育訓練 本次訓練班的內容本次訓練班的內容 了解SPC的發展歷程 剖析SPC的認識誤區 理解製程 變异的特殊原因与共同原因 統計技術在SPC中的應用 品管指標解析 管制圖的原理与應用 Pareto圖、直方圖、推移圖、a圖的應用 了解6 的原理和觀念 SPC理論基礎教程 SPC興起的背景 經驗掛帥時代的結束 ISO9000品保体系的要求 ISO-9000。要求為客戶提供合格的產品，只有穩定而一貫（ Consistent）的過程與系統，才能保證長期做出合格的產品。然 而，如何檢核此一貫過程與系統仍然穩定的存在呢？這必須仰賴 SPC來發揮功能。 如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響（例如：手工裁縫） ，那麼，SPC就沒有太多揮灑的空間。相反地，如果某一公司開始將經驗 加以整理，而納入設備、製程或系統時；也就是說，該公司開始宣告經 驗掛帥時代將要結束，那麼SPC的導入時機也就自然成熟了。 美國W. A. Shewhart博士於1924年發明管制 圖，開啟了統計品管的新時代 SPC認識誤區的剖析(一) 有管制圖就是在推動SPC l這張管制圖是否有意義？ l這張管制圖是否受到應有的重視？是否已照規定執行追蹤與研判？ 這些問題經過推敲之後才能幫助我們對SPC作更深入的瞭解。 l它所管制的參數真的對產品品質有舉足輕的影響嗎？ l管制界限訂的有意義嗎？ SPC認識誤區的剖析(二) 有了Ca/Cp/Cpk等計算就是在推動SPC？ Ca/Cp/Cpk是在SPC中計算製程能力最主要的指標，因此會作製程能力 分析的公司，當然是一個對SPC認識較深入的公司，但是值得再深入 探討的是 lCa/Cp/Cpk有定期Review嗎？ l是否已用Ca/Cp/Cpk作訂單分派給不同生產線生產的依據？ lCa/Cp/Cpk被活用了嗎？ SPC認識誤區的剖析(三) 有了可控制的製程參數就是SPC？ 製程參數的確是SPC的焦點，但是我們應深入探究 l為什麼挑出這些製程參數？ l這些製程參數的控制條件是如何決定的？ l 這些製程參數與成品品質間有因果關係可循嗎？ 製程Process 品質的源頭 SPC的焦點 製程的起伏變化是造成品質變異（Variation）的主要根源 ，而品質變異的大小也才是決定產品優劣的關鍵。這種因果關係，可 進一步表示如下： 製程條件起伏製程條件起伏品質變异 品質變异產品优劣產品优劣 因因 果果 因因果果 結論：製程是SPC的焦點 品質變異來源的分類 “4M1E”, 即: 人(Man) 如: 熟練程度、習慣、体力与情緒等 机(Machine) 如:切割机器刀具鋒利度、沖壓机沖程的變動等 料(Material) 如:供應商更換、材料(部件)變動等 法(Method) 如:流程的變更、作業方法的變更等 環境(Environment) 如:電源穩定度、溫度、濕度、空气粉塵等 製程中或多或少有變異,但造成變異的原因是有不同的,大致分為兩種: 共同原因和特殊原因 共同原因共同原因(chance causes): 又稱為:非人為原因、共同原因、偶然原因、一般原因、機遇原因. 操作者細微的不穩定性 設備的微小振動、 車床轉速、進給速度、刀具的正常磨損 同批材料內部結构的不均勻性 用同一量測器,由同一人量測同產品數次,在短期間量測差異. 其他如:氣候及環境之變化. 品質變異性質的分類 特殊原因(Assignable causes): 又稱為:可避免原因、人為原因、非機遇原因、異常原因、局部原因. 操作者未遵照操作標準而操作. 雖然遵照操作標準,但操作標準不完善. 機器設備的不正确調整. 刀具的嚴重磨損 操作人員的更動. 使用不合規格標準的原材料. 量具不準确. 品質變异的規律品質變异的規律 2.559 2.556 2.556 2.546 2.561 2.570 2.546 2.565 2.543 2.538 2.560 2.560 2.545 2.551 2.568 2.546 2.555 2.551 2.554 2.574 2.568 2.572 2.550 2.556 2.551 2.561 2.560 2.564 2.567 2.560 2.551 2.562 2.542 2.549 2.561 2.556 2.550 2.561 2.558 2.556 2.559 2.557 2.532 2.575 2.551 2.550 2.559 2.565 2.552 2.560 2.534 2.547 2.569 2.559 2.549 2.544 2.550 2.552 2.536 2.570 2.564 2.553 2.558 2.538 2.564 2.552 2.543 2.562 2.571 2.553 2.539 2.569 2.552 2.536 2.537 拉力強度拉力強度( (單位單位 : : kg/cm2 ) ) 統計技術在統計技術在SPCSPC中的應用中的應用 數據=統計? Data 計算 Information “拉力強度很好” “拉力強度平均為2.55kg/cm2” “大多數產品的拉力強度在2.555kg0.003kg/ cm2之內” “99.73%的產品拉力強度在2.555kg0.003kg/cm2之內” 1.集中趨勢（通常以Xbar作代表） 2.離中趨勢（通常以 作代表） 3.被含蓋在特定範圍內的機率 就統計學而言，任何有意義的情報都有三個構成要素，分別是： 如何將有意義的情報讓沒學過統計的人一目瞭然呢？ If you dont know much about it, you cant control it. 如果你對它不是很了解，你就無法控制它 品質數據的類型品質數據的類型 品質數據是用來定量描述品質特性值的數據，任何品 管活動都應該實施量化，否則就是不科學的 If you cant express what you know in the form of numbers, you really dont know much about it. 如果你無法以量化的數據來表達你所了解的事，那就表示你不是 真正的了解它 If you cant control it,you are the mercy of chance. 如果無法控制它,那只有靠運氣了. 這是在摩托羅拉公司,流傳的一段話 計數值 計量值 二項分布:總体無限有放回抽樣(批量N=1000) 計數值的變异規律 超几何分布:有限總体無放回抽樣 P(d) = Poisson分布 C d C n-d C n N DN-D P(d)= n C d p d (1-p) n-d de k! P(d = k) =( =) 計量值的變异規律-正態分布 (常態分配) 計量值的變化規律-正態分布(常態分配) 正態分布中，任一點出現在 內的概率為 P(-10使用S管制圖 X-Rm管制圖 品質數據不能合理分組時，如液体濃度 能夠合理分組時，為了提高檢出力，盡量使用Xbar-R管制圖 (1)計數值 P-管制圖 分析或管制製程不良率，樣本大小n可以不同 NP-管制圖 分析或管制製程不良數，樣本大小n要相同 C-管制圖 分析或管制製程不良數，樣本大小n要相同 U-管制圖 分析或管制製程單位缺點數，不良率，樣本大小n可以不同 計量值管制圖的繪制計量值管制圖的繪制 (1)收集數據 選擇管制特性選擇管制特性 能測定的產品或製程特性 与客戶使用及生產關系重大的特性 對下工序影響較大的特性 經常出問題的特性 關鍵製程的特性 決定樣本大小決定樣本大小n n及抽樣間隔及抽樣間隔 n約在25個之間，不宜太大 同一組的數據最好在同一生產條件及同一短時間內取樣 初期解析的製程最好在較小的的間隔連續取樣，管制狀態下之製程可加長其間隔 每組樣本可識別日期、時間等 不影響生產及可接受的成本下 決定樣本組數決定樣本組數 足夠的樣本組數以保証製程的主要變异有机會出現 25組以上的樣本以檢定製程的穩定及估計製程特性的平均數及標準差 (2)計算每組的平均、每組的全距、總平均、全距平均 (3)計算管制界限 UCLXbar= (Xbar)bar + A2Rbar CLXbar= (Xbar)bar LCLXbar= (Xbar)bar - A2Rbar UCLR= D4Rbar CLR=Rbar UCLR= D3Rbar (4)繪制管制界限及描點 (5)解析製程 (6)製程能力研究 (7)延長管制界限開始管制 計量值管制圖的繪制計量值管制圖的繪制 “查找异因、采取措施、保証消除、納入標準” X-R X-R 管制圖管制圖 的實戰演練的實戰演練 計數值管制圖的繪制計數值管制圖的繪制 導入前的准備事項 計量值管制圖牽涉到比較多的工程技術問題，而計數值管制圖則与管 理系統較有關系，因此導入前的准備事項牽涉到較多的管理制度。如 ：製程不良率如何定義，才能与績效獎金配合。 (1)收集數據 決定樣本大小決定樣本大小n n及抽樣間隔及抽樣間隔 n約在50200個之間，不宜太小(np5) 不同組的樣本大小不一定相同 每組樣本可識別日期、時間等 決定樣本組數決定樣本組數 足夠的樣本組數以保証製程的主要變异有机會出現 25組以上的樣本以檢定製程的穩定及估計製程的不良率 計數值管制圖的繪制計數值管制圖的繪制 (2)計算各組的不良率、總平均不良率 (3)計算管制界限 UCLp= Pbar +3 CLpr= Pbar LCLp= Pbar - 3 (4)繪制管制界限及描點 (5)解析製程 (6)製程能力研究（Pbar） (7)延長管制界限開始管制 p (1 - p) n p (1 - p) n P P 管制圖的實戰演練管制圖的實戰演練 管制圖上異常原因之分析檢討管制圖上異常原因之分析檢討 1.未推行標準化 2.人員訓練不足 3.机械未作保養工作 4.工夾具不适當或使 用不當 5.不良材料混入製程 6.原設計有錯誤或藍 圖上有問題 7.測試儀器未校正与 維護 1.機械精度不足 2.工作環境不當 3.設計上之矛盾 4. 測定儀器不足或測 定方法不當 5.缺乏技術人員 6.綜合製程能力不足- -材料、機械、加工 方法與人綜合結果 屬管理不善者屬技術不足者屬其他因素者 1.工作人員疏忽 2.未按作業標作業 3.操作標準不完備 4.不隨機抽樣法 5.機械自然磨損 6.操作條件突然變化 7.計算錯誤 8.異質材料之突然侵入 9.日夜班精神上之困擾 柏拉圖應用解析柏拉圖應用解析 l柏拉圖的來由 l柏拉圖的作法 l柏拉圖的應用 直方圖應用解析直方圖應用解析 l直方圖的定義、用途 l直方圖的作法 l直方圖的常見型態及說明 直方圖的定義、用途直方圖的定義、用途 將收集的測定值或數據之全距分為幾個相等區間作為橫 軸，並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積以條 狀方式排列起來所產生的圖形，稱之為直方圖。 1.瞭解分配型態 2.研究製程能力 3.工程解析與管製 4.分配型態的統計檢定 直方圖的作法直方圖的作法 1.收集數據 2.計算組數 3.計算全距：由全體數據中找出最大值與最小值之差。 4.決定組距：為便於計算平均數與標準差,組距常取 2、5、10 的倍數。 組距 = 全距 / 組數 5.決定各組之上下組界： 先求出最小一組的下組界，再求出上組界依此類推，計 算至最大一組之組界。 最小一組下組界 = 最小值 - 測定值之最小位數/2 最小一組上組界 = 下組界 + 組距 6.決定組中點 7.制作次數分布表 8.制作直方圖 直方圖直方圖常見型態及說明常見型態及說明 1.正常型：中間高，兩邊低有集中趨勢；左右對稱分配，顯示屬常態分 配，製程正常運轉。 直方圖直方圖常見型態及說明常見型態及說明 2.缺齒型：高低不一，有缺齒情形。屬不正常分配，次數分配不妥當或 檢查員有假造數據、測量儀器不精密等皆會有此情形。 直方圖直方圖常見型態及說明常見型態及說明 3.切邊型：有一端被切斷，可能原因數據經過挑選或製程本身經過全檢 後所造成，若剔除某一規格以上時則切邊即會形成。 直方圖直方圖常見型態及說明常見型態及說明 4.雙峰型：有二個高峰出現，可能原因有二種分配相混合，例如二種機 台或二種不同原料，測定值因環境不同影響所造成。 直方圖直方圖常見型態及說明常見型態及說明 5.離島型：在左邊或右邊形成小島，原因測定有錯誤，一定有異常原因 存在，只要去除應可製出合乎規格之製品。 直方圖直方圖常見型態及說明常見型態及說明 6.高原型：形狀似高原狀，不同平均值分配混合所造成，應利用層別分 離後在作直方圖作比較。 推移圖應用解析推移圖應用解析 l推移圖的作法 l直方圖的作用 推移圖的作法推移圖的作法 日期、月度、年度 結果 目標值 推移圖的作用推移圖的作用 1.依照不同時段的狀況与需要設定目標值 2.從出現的結果進行分析，并采取改善措施 3.目標明确、結果明确，可引導員工關心，凝聚參与意識 在PDCA管理循環中，推移圖可以扮演P、C的兩种角色 ，所以推移圖在企業中是相當普遍的工具。 a a 圖應用解析圖應用解析 以實際標準差計算得出之 Cp, Cpk 與樣本分佈之圖形，和要求標準差水準之常 態曲線作重疊之比較,並依據實際之要求標準差水準作範圍調整。 在此處先以規格標準差繪製出實際各樣本之分佈點，再繪出以製程標準差 為主之常態曲線圖。 66的詮釋的詮釋 3与6的比較 “品質特性”中組合零件之數目 3品質水準的產品品質可靠度 6品質水準的產品品質可靠度 1 99.7300029% 99.999999800% 9 97.5861047% 99.999998200% 10 97.3325980% 99.999998000% 50 87.3557666% 99.999990000% 75 81.6464617% 99.999985000% 100 76.3102995% 99.999980000% 250 50.8695500% 99.999950000% 500 25.8771111% 99.999900000% 750 13.1635700% 99.999850000% 1000 6.6962488% 99.999800000% 2001 0.4483975% 99.999600001% 6的詮釋 不同個數的相對嚴重程度之示意 以書刊錯字校對為例 6 一間小型圖書館全部藏書中有一個錯字 5 一部百科全書中有一個錯字 4 一冊書每30頁中有一個錯字 3 每頁書中有1.5個錯字 2 每頁書中有25個錯字 1 每頁書中有170個錯字 不同個數不同個數与与PPMPPM品質水準的對比品質水準的對比 Cp PPM Cpk PPM 6 2.00 2 1.50 3.4 5 1.67 58 1.17 233 4 1.33 64 0.83 6200 3 1.00 2700 0.50 66800 2 0.67 45500 0.17 308700 1 0.33 317300 -0.17 697300 規格界 靜態 動態 限寬度 确保製程能力為保証PPM品質水準的最佳方案，因此，必須透過 製程能力調查，對能力不足的特性，則需持續不斷地進行改善活動。 製程能力Cp不足時，全數檢查也可以保証一定的品質水準，惟檢 出的效率必須達到該有的水準。 動態:PPM=Max(LSL-Xbar)/+1.5+(USL-Xbar)/+1.5, (LSL-Xbar)/-1.5+(USL-Xbar)/-1.5 以雙邊規格為例 靜態:PPM=(LSL-Xbar)/+(USL-Xbar)/ 實施實施的要點的要點 加強設計控制 加強原材料管理 改善製程能力 +x*u$rZnWkThPeMaJ7G4C1z-w&t!pYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s#oXlUiQfNbK8H5D2A+x*u$qZnWkShPeMaJ7F4C1z)w&t!pYmUjRgOcL9I6E3B+y(v%r#oXlTiQeNbK8G5D2A-x*t$qZnVkShPdMaJ7F4C0z)w&s!pYmUjRfOcL9H6E3B+y(u%r#oWlTiQeNbJ8G5D1A-x*t$qYnVkSgPdMaI7F3C0z)v&s!pXmUiRfOcK9H6E2B+y(u%rZoWlThQeNbJ8G4D1A-w*t$qYnVjSgPdLaI7F3C0y)v&s#pXmUiRfNcK9H5E2B+x(u$rZoWkThQeMbJ7G4D1z-w*t!qYmVjSgOdLaI6F3C0y)v%s#pXlUiRfNcK8H5E2A+x(u$rZnWkThPeMbJ7G4C1z- w&t!qYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s#oXlUiQfNbK8H5D2A+x*u$rZnWkShPeMaJ7G4C1z)w&t!pYmVjRgOcL9I6E3B0y(v%r#oXlTiQfNbK8G5D2A-x*u$qZnVkShPdMaJ7F4C0z)w&s!pYmUjRgOcL9H6E3B+y(v%r#oWlTiQeNbK8G5D1A-x*t$qZnVkSgPdMaI7F4C0z)v&s!pXmUjRfOcK9H6E2B+y(u%rZoWlThQeNbJ8G4D1A-w*t$qYnVkSgPdLaI7F3C0z)v&s#pXmUiRfOcK9H5E2B+x(u%rZoWkThQeMbJ8G4D1z-w*t!qYnVjSgOdLaI6F3C0y)v%s#pXlUiRfNcK9H5E2A+x(u$rZoWkThPeMbJ7G4D1z- 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