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全漢品質改進推動小組 Q I T 整理 SPC統計制程控制 StatisticalProcessControl 全漢內部品質訓練教材 目錄 一 統計制程控制 SPC 的基本概念 二 管制圖的制作與應用 三 制程能力的研究 四 SPC的應用步驟 一 統計制程控制 SPC 的基本概念 1 檢查與品質 品質不是檢驗出來的 是制造出來的 檢查隻是把制造出來的與規格要求的作一比較 檢查隻能停止不良品流動 但不能停止它產生 檢查需要格外的成本和時間 如果產品在第一次就做對 便可消除廢料 重工及減少客戶投訴 2 商品要暢銷 通常要達到三個條件 品質優良 價格合理 交貨期準 3 影響品質的因素 人員 Man 機器 Machine 材料 Material 方法 Method 環境 Environment 任何因素的變化都會導致產品或服務的變化 也即不同的品質 品質控制的理念在於對生產過程的控制 而不在於對結果的控制 一致的輸入和一致的過程導至一致的輸出 產品 4 什麼是統計制程控制 SPC 簡單地說就是運用 統計 Statistical 技術 去分析 制程 Process 中的特性 來 控制 Control 制程變異 SPC的目的就是要控制制程 達到受控制的狀態 SPC是一個有效的工具 去不斷地改善品質 SPC的最終目標在於做到 預防問題的發生 和 減少浪費 SPC典型運用的工具就有管制圖 利用簡單的圖表來提供以下的資料 質量改進 決定工序能力 產品規格的決定 生產制程的決定 5 統計制程控制 SPC 的起源和發展 1917年一次世界大戰時 美軍需要短時間預備軍衣 鞋等物資 結果尺碼比例按正態分布進行 基本吻合需要 1924年修華特博士發明了品質控制圖 1939年修華特博士與戴明博士合寫了一本品質觀點的統計方法 第二次世界大戰前後 英 美兩國將品質控制圖的方法引進制造業 並應於生產過程中 1950年日本的JUSE邀請戴明博士到日本演講 介紹了SQC的技術 1979年SQC的理論與觀念受到注意及被應用於制造程序中 SQC單是在問題發生後才去解決 是一種浪費 所以發展出SPC 美國汽車行業在QS9000中對SPC的使用提出了要求 推動了SPC的廣泛應用 SPC是 統計方法與專業技術的結合 S P 在千頭萬緒中有效的掌握管制重點 S C 對制造出良品之事先的設計掌握與保証 P C 透過持續不斷的改善而成為一流的企業 SPC的應用 柏拉圖 管制圖 抽樣計划 田口式實驗計划法 DOE 6 SPC要點 SPC即以制程現狀的特征值與原制程能力值進行比較 以判斷制程出現異常 SPC是預防為主的行動 其目的是為了有效的使用資源 釆取改進行動 SPC是一套 預防性技術 它不只是進行檢驗還要對收集的數據進行分析和維護 以提供制程能力評估及制程發展預測的依據 SPC不單隻是一個技術也是一個系統 重要的是在運轉此一系統不斷的改進制程以提升品質與生產力 我們先來了解一下變異 在自然界沒有任何兩個完全一樣的人 事 物 在工業產品上亦具有此一基本特性 就是在產品間自然的有差異存在 即在同樣的制造條件 也隻能說產品品質均勻而不可說產品品質完全相同 若使用精度足夠的量具時將可發現產品品質並不盡相同 均有差異的存在 變異又分為機遇原因 共同原因 與非機遇原因 特殊原因 機遇原因 一定存在各制程中 形成一個較穩定的狀態 對質量波動的影響不大 不易識別 難以避免例如 刀具的磨損 溫度的變化 天氣的變化 非機遇原因 偶然性發生 具有特別的條件 引起質量的較大變化 易於識別 易於消除如 機器突然發生變化 使用規格外的物料 未按標準作業或標準不合理等 VS 7 變異 如果制程中隻有機遇原因的變異存在 則其成品的分配是固定且可預測的 如下圖 而針對機遇原因的改善 必須要管理階層努力方可解決的 而非基層作業人員可以解決的 大概有85 制程的品質問題是屬於此類 如果制程中有非機遇原因的變異存在 則其成品的分配是不穩定且無法預測的 如下圖 而針對非機遇原因的改善 必須經由基層作業人員的努力方可解決的 大概有15 制程的品質問題是屬於此類 三個月 無法預測 SPC的基本理論是常態分配 如下圖 它所應用的統計方法皆是由此一基本理論所延伸出來的 自然宇宙中大多數的事或物其次數分布皆符合常態分配的定律 這一觀念非常重要 8 常態分配 二 管制圖 現場管理品質 必需依品質特性來管理 而品質特性值是隨著時間高高低低的變化 那么 到底要高到什么程度或底到什么程度才算異常 此時 必需設定有管制上下限來管理 如果有點超出管制界限 必需調查原因 釆取行動使制程恢復正常 品質管制始于管制圖 終于管制圖 由此可以看出管制圖的重要性 前言 1 何謂管制圖 所謂管制圖是一種以實際產品品質特性與根據過去經驗所判明的制程能力的管制界限比較 而以時間順序用圖形表示者 所以 一般管制圖縱軸為制品的品質特性 以制程變化的數據為分度 以橫軸為制品群體號碼或制造為 年 月 日等以時間順序 制造順序 將點繪在圖上 管制圖之管制界限系將分配圖形90度移轉 在平均值處作成管制中心線 CL 在平均值加三個標准差處作成管制上限 UCL 在平均值減三個標准差處作成管制下限 LCL 2 管制圖的種類 依數據之性質來分類 1 計量值管制圖 所謂計量管制圖系管制圖所依據之數據均屬于由量具實際量測而得 如長度 重量 成份等特性均為連續性 平均值與全距管制圖 Rchart 平均值與標准差管制圖 chart 中位值與全距管制圖 Rchart 個個數據管制圖 chart 最大值與最小值管制圖 L 3chart 2 計數值管制圖 所謂計數值管制圖系管制的依據均屬于以單位計數者 如不良數 缺點數等間斷數據均屬之 不良率管制 PChart 不良數管制圖 PnChart 缺點數管制圖 CChart 單位缺點數管制圖 UChart 依用途來分類 1 管制用管制圖 用于控制制程之品質 如有點子跑出界限時 立即釆取如下措施 追查不正常原因 迅速消除此項原因 并且研究釆取防止此項原因重復發生之措施 2 解析用管制圖 此管制圖系作為 決定方針用 制程解析用 制程能力研究用 制程管制之准備用 計量值管制圖與計數值管制圖之比較 計量值管制圖之優缺點 優點 用于制程之管制 甚靈敏 很容易調查事故發生的原因 因此可以預測將發生之不良狀況 能及時并正確地找出不良原因 可使品質穩定為最優良之管制工具 缺點 在制造過程中 需要經常抽樣并予以測定以及計算 且需點上管制圖 較為麻煩而費時間 3 管制圖的繪制要領 3 1 1選擇不易認錯或讀錯的格式 例如 欄的格子太小或太大 是很容易認錯或讀錯的 3 1 2需注意記入的小數點位數 小數點的位數需根據管理的目的而定 小數位數太多 不但增加計算的麻煩 并且容易發生錯誤 所以必需根據管理的目的 取適當的位數 3 1 3選擇不易計算錯的格式 整理數據或畫管制圖時 常會發現計算錯誤 因計算錯誤致使管制界限走樣 是不值得的 故選擇格式時必需加以注意 3 1數據表的格式 3 2管制圖的格式 3 2 1用紙 a 一般釆用2 3mm的方格紙 b 方格子不能太粗 通常愈細愈好 c 方格的顏色最好釆用淡色的 一般綠色較多 褐色也可以 d 第5方格或10方格加上一條粗線 繪圖時較為方便 e 依用途之需要 可把數據表與管制圖繪在同一張紙上 或分開繪在各別紙上 3 2 2管制界限記入法 a 通常中心線記入實線 上下管制界限則記入虛線 b 中心線及上下管制線必需各記入CL UCL LCL符號及其數值 3 2 3點的繪法 a 點必須繪得清楚正確 b 點的繪法有 X 等 最好由廠內統一規定 c 同一張管制圖如果各點可以層別時 則加以層別 然后記入不同顏色的點 或不同記號以使區別 d 管制界限外的點最好是特別記入 X 或紅印等 以與管制界限內的點區別 3 2 4點的連接法 繪上的點 一般是依時間順序一點接一點的把它連結起來 比較容易看出點的傾向 b 認為點數可層別一組時 出可以只把認為同一組的點連結起來 較易判斷 3 2 5各管制圖的名稱及有關事項必須同時記入 a 特性值 b 整理登記號碼 c 數據表號碼 d 異常原因措施記入欄 e 異常報告書號碼記入欄 f 組的大小 n 必須記入管制圖之左上端 g 抽樣方法 h 規格 i 機器號碼 j 測定者 4 管制圖之繪制 4 1Xbar R管制圖的作法 a 搜集100個以上數據 依測定時間順序或群體順序排列 b 把2 6個 一般釆4個 數據分為一組 c 把數據記入數據表 d 計算各組平均值Xbar e 計算各組全距R f 計算總平均 g 計算全距平均 h 計算管制界限 A2 D4 D3可查表 i 繪制管制界限 并將點點入圖中 J 記入數據履曆及特殊原因 以備查考 分析 判斷 例 某公司為管制其產品的包裝重量 每小時自制程里隨機抽取5個樣本來測試重量 共得到25組數據 試根據這些數據繪制Xbar R管制圖 繪圖 4 2P管制圖的作法 1 收集數據 至少20組以上 2 計算每組之不良率P 3 計算平均不良率 4 計算管制界限 5 繪管制界限 并將點點入圖中 6 記入數據履曆及特殊原因 以備查考 分析 判斷 例 某打火機制造二廠 為要徹底管制品質 特別針對電鍍不良 加以抽檢 每批抽檢100個樣品 其不良情形如表 請繪管制圖 7 繪圖 5 管制圖之判讀 滿足下列條件 即可認為制程是在管制狀態 1 多數之點子集中在中心線附近 2 少數之點子落在管制界限附近 3 點之分布呈隨機狀態 無任何規則可循 4 沒有點子超出管制界限之外 外管制狀態 1 點在管制界限的線外 或線上 2 點雖在管制界限內 但呈特殊排列 A 點在中心線單側連續出現7點以上時 這些點謂之連 機率為0 8 B 點在中心線單側出現較多時 連續11點中至少有10點 連續14點中至少有12點 連續17點中至少有14點 連續20點中至少有16點 3 連續7點依次上升或下降 連續3點中有2點以上 機率為0 5 連續7點中有3點以上 連續10點中有4點以上 4 點接近界限 5 點出現呈周期性變動 6 連續15點以上出現在 1a間時 機率為0 3 7 變幅突然變大或減小 6 管制圖的效用 維持制程穩定 防止異常原因之再度發生 配合直方圖 可以判斷制程的數據分布的情形 以及制程能力 與層別法或分組法合用 可以查出其影響品質的因素 減小產品品質的變異程度 用于決定制造工程所可能達到之目標或標准 張貼現場 可以隨時了解品質的變動情形 提前發現制程中的潛伏不良 配合柏拉圖使用 控制几個少數影響較大的原因 更能有效解決問題 7 使用管制圖注意事項 管制界限千萬不可以用規格值代替 管制圖是以制程為對象 根據點子的變動來推測 判斷制程是否在良好管制狀態之下 而對制品是否合符規格或合乎標准与否等並不十分關心 使用管制圖之前 現場作業必先標准化才行 否則管制圖即失去意義 使用管制圖之前 應先決定管制項目 包括特性之選擇与數量之決定 管制項目之決定 可利用不良分析圖 要因分析圖 決定有問題之因素 為优先考慮予管制 抽樣方法以能取得合理樣組為主 管制圖之取樣 系使組內變化小 組間變化大 以便于區別組間變化之情形 點子超出界限或有不正常之形狀時 雖然已知有不正常之原因發生 但在圖上不能看出原因何在 必須利用各種措施研究改善或配合統計方法 把異常原因找出 同時 加以消除 Xbar R圖樣本數n為4時 描繪25點 n為5時描繪20點 若無異常 才行書管制界限 但于新工程中為防止延誤發現問題 而點赶著解析時 于描出10點 15點左右時 書出管制界限方為上策 Xbar R管制圖里組的大小N一般使用2 6 最适當的大小是N 4 5 R管制圖沒有管制下限 系因R值是同組數据之最大值 減去最小值而得 因之LCL取負值是沒有意義的 管制圖一定要與制程管制的處置結合 管制圖如果有點逸出管制下限 亦應采取對策 不能認為不良率低不必采取對策 因其異常的原因可能為 1 量具的失靈或良品的判定方法有誤 2 真正有不良率變小的原因 對于前者 必須訂正錯誤 對于后者則要找出原因 若能有效掌握則有助于日后大幅降低不良率 三 制程能力指數的計算和分析 當一個工序在統計制程的控制范圍中 即機遇性的可變因素存在 便可以計算工序能力詣數工序能力指數是用作指出工序的可變性和規格寬限比較 我們在這裡會談一談幾種不同的工序能力指數 即Cp Cpu Cpl 和Cpk 1 Cp Cp是量度 工序潛能 它是量度實際工序的分布范圍 或稱之為工序的 自然寬限 普通是六個標準差 與實際工序可容許的分布范圍 即上規格界限和下規格界限的距離 Cp USL LSL 6 注 制程的標準差 如 平均值及全距控制圖 USL 規格上限LSL 規格下限 2 Cpu CplCpu是量度中心值和規格上限之間區域的工序分布Cpl是量度中心值和規格下限之間區域的工序分布注 制程總平均 3 Cpk Cpk是量度 工序表現 它考慮的范圍包括分布情況和區域 Cpk是與工序表現和規格界限相連 根據定義 Cpk MIN Cpu Cpl MIN 最小值 4 Cp與不良率的關系 次數分配圖圖示法 直方圖圖示法 管制圖圖示法 四 SPC的應用步驟SPC它不隻單是一個統計技術也是一個制程管制的系統 並可向前延伸至