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SPC培訓教材 講師 傅利平 Hansen 課程大綱 一 1 品質部工作中常遇到的問題2 品質的觀念3 SPC的原理及背景4 計數值概念5 計量值概念6 品質問題通常解決方案7 管製圖的判讀8 直方圖的判讀9 SPC的完整功效 基礎篇 課程大綱 二 1 品質指標2 SPC的架構3 計數值各圖形的製作及應用4 計量值各圖形的製作及應用5 規格界限與管製界限關系6 CPK K PPM關系 技術篇 課程大綱 三 1 SPC運作流程2 SPC系統規劃3 圖形綜合應用4 大型企業SPC應用案例5 中小型企業SPC應用案例 應用篇 基礎篇 6 1 品質部門工作常遇到的問題 饒了我吧 快累垮了 品質問是哪一塊石頭 狀態 高層管理者 基礎篇 1 品質部門工作常遇到的問題 一 忙 開會 判定 處理客訴與供應品質問題 部門協調 1 供應商品質問題 根據企業狀況做供應商扶持 2 製程中出製程 設計方面問題 用SPC監控及預防 3 出貨時有品質問題請求判定 建立標準 加強培訓 4 發生客訴 處理客訴問題 看清出貨狀況 建立應對預案 5 新產品試樣或開發問題 參于DFMEA和DOE工作 6 第二方或第三方審核 平常做好 有備無患 7 突發性品質問題多 做PFMEA 應用好SPC 8 與其它部門發生沖突 強調溝通 讓標準和數據說話 基礎篇 1 品質部門工作常遇到的問題 二 有過無功 非我設計非我製造差原料非我定 是誰的責任 責任一定歸我 基礎篇 1 品質部門工作常遇到的問題 三 問題重複發生 這是品質部也是高層管理者最頭痛的問題 甚至有些行業中的問題把它稱為特行業特質 1 設計缺陷 2 設備老化或陳舊 3 生產線人員流動太快 4 供應商選擇太差 基礎篇 1 品質部門工作常遇到的問題 四 人員配置問題 品質部人員通常應占全公司的5 8 品保的QE QA IQCPQC IPQCFQCOQC 文件控製儀校管理內審成員 品質部整體人員流動率保持10 20 年 基礎篇 1 品質部門工作常遇到的問題 五 時間安排 1 開會 15 25 時間 包括部門內部會議 部門間會議 外部會議 2 培訓 10 時間 3 製定計劃 10 時間 4 可以 休息 25 35 時間 5 處理問題和現場指導 20 時間 6 與各人員溝通 10 時間 基礎篇 品質主管狀態 唉 品質工作真難做呀 去找一分非品管的工作做 老板觀念 差供應商 設備陳舊 人員問題 客戶要求 1 品質部門工作常遇到的問題 基礎篇 2 品質的觀念 基礎篇 一 不要認為所有產品都符合規格 品質就一定很好 LSL SL USL LSL SL USL 正常分布產品 非正常分布產品 符合單純的規格范圍 還存在偏上下界限問題 目前大多數客戶都還會要求CPK 1 33 2 品質的觀念 基礎篇 二 品質的目標永遠都是零缺陷 品質是一個相對定義的名詞 同一產品應用到不同位置會有不同要求 缺陷的定義就可能存在差異 同一種缺陷在不同產品不同位置 就存在不同要求 雖然品質零缺陷在大多數企業中只是一個理想 但可以作為一個目標去分解過程中的計劃 同時在過程中成長 並以此為理念 可以指導不斷提高 2 品質的觀念 基礎篇 三 品質工作中的必備流程 看清品質狀況 分析品質狀況 分布原因 協商溝通 解決與改善 檢查狀況 處置運作結果 繼續運作 有無問題 記錄形成標準 2 品質的觀念 基礎篇 四 可能出問題的地方 一定會發生問題不可能出問題的地方 也可能會發生問題品質不是靠 製造 檢驗 設計出來的 而是靠全體成員在一個良好的體系下面 並擁用良好和完備的方法與工具 形成了一個良好的習慣並得到了客戶認同而出來的 2 品質的觀念 基礎篇 五 做了管製圖和算出CPK並不代表就是做好SPC對自身各環節要多多注意任何一點的改善認識同仁 建立團隊默契成本觀念管製觀念PDCAS觀念 系統思考 2 品質的觀念 基礎篇 六 高品質的產品並不一定是高成本 產品的成本是一個綜合性的概念 它包含了材料的浪費和管理成本 因此在現在工業時代 不良率或直通率也直接關系到企業的成本 在當前很多零部件產業或工業原材料產業 存在有很多企業不良率很高或性能不高 而其管理成本和材料成本都差不多 不良率 10 售價1元 件 不良率 2 售價0 98元 件 誰成掙錢 3 SPC的原理及背景 基礎篇 1 SPC的含議 SPC是三個英文單詞的縮寫 StatisticalProcessConrtol 即統計製程管製 台灣稱法 也叫統計過程控製 大陸稱法 簡單地說 就是利用統計學的原理 對製造企業在製程中的品質進行管製 以達到盡可能第一次就把品質做好 其實它是可以應用到任何一個有大量數據產生的地方 如營銷分析 財務分析 人員分析等等 SPC中使用到了各種管製圖 如Xbar RChart P Chart 狀態圖 如柏拉圖 直方圖等 和品質指標 並通過管理的手法在生產過程中監控品質狀態 SPC的主要內容包括計數值 計量值兩大部份 3 SPC的原理及背景 基礎篇 2 SPC的背景 是1924年美國休哈特 有稱休懷特 博士發明了管製圖 采用3倍 之后才產生的 當時在美國並不流得 自二戰期間美國軍方提出了一套抽樣計劃MIL STD 105E和MIL STD 414等之后 SPC才有所應用到軍工企業 但應用還是不太廣泛 二戰結束后 日本作為戰敗國 百廢待興 加上日本本身是一個小島國 資源缺少 相對比較適合做加工業 日本就提出以品質為根本來提升競爭力 所以就到美田請了戴明等人到日本指導品質 SPC在戴明的指導下 功能發揮得很不錯 在日本產生了很大的影響 日本人為了勞記戴明的功勞 就在日本設立了一年一度的品管界最高獎項 戴明品質獎 后來美國和台灣等地也采用了日本的方式 設立一年一度的 戴明獎 3 SPC的原理及背景 基礎篇 3 SPC的原理 SPC最初的原理是休哈特的3 標準差 管製圖 利用它超出界限概率為0 27 的原理來反應在正常狀況下的變范圍 現階段SPC已發展到利用多3到6倍標準差的管製圖 結合正態分布的直方圖 2 8法則的柏拉圖 各種推移圖 其它各種狀態圖和品質指標 並用電腦來完成 以實現全面及時監控品質狀態 預測和分析品質狀況 並作出相應的判定 3 SPC的原理及背景 基礎篇 4 共同原因及特殊原因 在生產過程中 品質變異的原因大致可分為兩種 共同原因和特殊原因 製程中變異因素是在統計的管製狀態下 其產品這特性有固定的分布 通俗地說 就是在目前製程的各個因素環境下 品質變異是必然 並不是單個品管部門或製造部單獨可以解決的 需要品管 生產 工程部門 甚至采購部門 業務部 行政部門等共同參于來解決 它是可以預測的 UCL CL LCL 可預測到 共同原因 chancecauses 也稱系統原因 非機遇性原因 由綜合因素共同產生的狀況 3 SPC的原理及背景 基礎篇 製程中變異因素不在統計的管製狀態下 其產品之特性沒有固定的分配 通俗地說 就是誰不知道會發生的 由偶然因素產生的 如生產機台設備中某個電子元件突然被燒毀而導致機台工作混亂 生產出不合格產品 只要對製程中監控及時 此種原因很容易發生 但后果也非常嚴重 如若不能及時排除 其損失是非常大的 在一個管理嚴謹的企業 這類因素只能占到15 以下 它是不可以預測的 UCL CL LCL 不可預測到 特殊原因 Assignablecauses 也稱局部原因 機遇性原因 是由某個問題突然發生產生的狀況 3 SPC的原理及背景 基礎篇 4 SPC的主要內容 因為SPC主要是應用在製造業中 而根據製造業中製程品質的特性 品質一般有良品與不良品的概念和重要特性分布狀況兩種 所以SPC的主要內容分為計數值 Attribute 與計量值 Variable 兩種 所涉及的內容有 抽樣檢驗 數據整理 各種圖形分析 狀況 製程分析 原因 改善監控等 4 計數值概念 基礎篇 1 定義 就是以計產品的件數或點數的表示方法 計數值的數據在理論上有不連續的特質 故又稱之為離型變數 DiscreteRandomVariable 通俗地說 計數值就是研究產品的缺陷和不良 均以個數計 並以此做相應統計分析 特別事項 可以初步看出一個企業品質水準的高低1 對製程中的缺陷先列出完整的清單2 做統一編碼原則 要注意留空間 2 所用的圖形 P Chart 不良率管製圖 NP Chart 不良數管製圖 U Chart 單位缺陷數管製圖 C Chart 缺陷數管製圖 柏拉圖 主要作缺陷分布狀態用 以明確后改善重點PPM 不良率推移圖 主要作統計報告用 4 計數值概念 基礎篇 一個企業通常所擁有的缺陷代碼數量通常根據產品的不同為50 250個之間 太多則管理上容易出混亂 太少則品質控製不嚴謹 並做好高端產品 缺陷代碼的來源 客戶指定 法律法規或行業標準及規范要求 計量值轉化 DFMEA或PFMEA中轉換過來 如 污點A011刮花A022毛邊A032短路B013 3 缺陷編號 1 編碼規則 ZZZZ可以直接指定為 規格不符 這一缺陷 嚴重程度 安全缺陷8嚴重缺陷4主要缺陷2次要缺陷1 表示流水號 如010203 要留好空間 表示缺陷類型 外觀不良A電性不良B結構不良C其它不良E來料不良A設計不良B製程1不良D其它不良Z 4 計數值概念 基礎篇 4 抽樣計劃 目前常用的抽樣計劃有MIL STD 105E GB2828 105 C 0CC這兩種抽樣計劃 但我們只能用它的抽樣數 而不能用它的判定標準 5 數據收集 通常開始采用1次 半天或1次 4H收集一次數據 但運作一段時間后機根據QC工作量及其它實際狀況可調整為1次 2H 特別注意 1 在最原始的理論中 計數值是非連續性的 但為了管製圖的應用和便于預測品質 數據收集最好是規定好的連續性 2 缺陷數 不良數 批量數 樣本數 樣本數 不良數查檢表 SHEET 6 品質指標 不良數不良率PPM 百萬分之不良率 缺陷數缺陷率 5 計量值概念 基礎篇 通俗地說 計量值就是研究產品或機台重要特性穩定狀況 針對具的量測數據做相應統計分析 即對選定的關鍵特 也稱為管製特性或控製特性 量測后做出各種圖形和計算各品質指標 1 定義 是指產品須經由實際量測或測試而取得的連續性實際值 並對其做數理分析 以說明該產品在此量測特性的品質狀況的一種方法 計量值的數據在數學上有連續的特質 故稱之為連續型隨機變數 ContinuousRandomVariable 描述一產品的品質 可有實際量測或測試而得得一連續性的數據 如零件的尺 雨電器產品的電流 電壓 耐壓值 電阻等 進而分析產品在這一特性中的品質狀況 5 計量值概念 基礎篇 2 管製特性來源 1 客戶指定要求如 客戶要求電容供應商做容量CPK時 則必有 容量 這一管製特性2 法律法規及行業標準或規范如 橡膠O型圈有各種標準件 如G105 則其規格為104 4 3 1mm 外徑允差也有 0 2這一規格 鏍絲也有標準的常規標準件 3 DOE DFMEA PFMEA中轉移出來的如 PFMEA中分析到波烽焊工序中錫爐溫度可能發生變化 並且會影響到製程的很多虛焊 假焊或連焊 因此錫爐溫度必須控製 再如 塑膠成型的DOE中發現模具靈敏度很高 因此要對模具進行監控 但模具在製程中無法量測 需要用成型的塑膠件尺寸來量 也就是塑膠件的尺寸 4 計數值中缺陷在常規手法中不能改善而轉化做參數穩定性或一致性分析如 裝配中有間隙這一缺陷 則需對產生間隙部件做一致性分析 5 計量值概念 基礎篇 3 規格類型 所有規格線一般都是在生產之前就規格好的 一般由工程部或研發部製定好 或由客戶直接提供或要求 在現實製程 規格類型如上圖 其特點如下表 5 計量值概念 基礎篇 3 規格類型 雙邊中心不偏移規格是產品定規格最佳的方式 最有助于製程品質分析 其它幾種都是由于成本要求而放松要求的表現形式 5 計量值概念 基礎篇 4 所用的圖形 單品質特性圖1 Xbar RChart平均數與全距管製圖2 Xbar sChart平均數與標準差管製圖3 XMid RChart中位數與全距管製圖4 X RmChart個別值與移動全距管製圖5 Histogramchart直方圖6 sChart規格標準差分析圖7 aChart製程標準差分析圖8 CPK推移圖9 製程能力分析圖10 管製特性綜合建議分析圖多品質特性圖 5 計量值概念 基礎篇 5 抽樣計劃 目前常用的抽樣計劃有MIL STD 414 GB6378 414 一般固定在一個某時間段內抽取一定樣本數 6 數據收集 通常采用的是4 20 2H 而有些特殊行業需要抽取單個樣本數 但可隨著穩定性的增加或減少而放寬或縮短抽樣時間間隔 特別注意 1 計量值是連續性的 一定要及時收集數據 製作出圖形 並及時分析 這樣才具有預測條件 才可預防品質問題點的發生 甚至大批量做出不合格品 2 計量值中的管製特性數據收集 是可以根據穩定性或一致狀況決是否繼續做管製 一般當管製特性的各管製圖在連續25點內沒有發生變異 沒有超出致少3倍標準差的管製界限 或連續多長時間內 1個月或幾個月 並且CPK值在2 0以上 則可考慮放棄此項管製特性的數據收集 查檢表 查檢表 5 計量值概念 基礎篇 7 品質指標 USL 規格上限SL 規格中心值LSL 規格下限XUCL Xbar管制圖的管制上限Xbar Xbar管制圖的中心值XLCL Xbar管制圖的管制下限RUCL Rbar管制圖的管制上限RBar Rbar管制圖的中心值RLCL Rbar管制圖的管制下限Ca 製程准确度Cp製程精密度 製程潛力 Cpk製程能力PPMPartsPerMillionSGMs規格標準差SGMa製程標準差 品質規格要求 品質管制圖分析 品質六大特質分析 6 品質問題通常解決方案 基礎篇 7 管製圖的判讀規則 基礎篇 1 超出管製界限 可以認定為有特殊狀況產生 一般是在突然狀況下產生 7 管製圖的判讀規則 基礎篇 2 連續幾點上升或下降 代表一個趨勢的形成 一般開始可以設為3點或5點 但可根據周期性變化設立更多點 可認定是有某種趨勢 表明是一種系統原因在推動這種趨勢 在以下幾種原表示正面發展 只需要監控進展就行 1 在計數值應用中下降 2 在計量值應用中 有意識地為降低成本而調整機器放松品質要求 3 所有點都在管製線 或至少是在可按受的規格內 並根據以往經驗 它是一周期性變化 知道它一定會在后面點中一定會返回 這時建議把點數設大一點 如設成連續5點上升或下降 除上述狀況以外 就必須從製程中原因 一般是機台設備原因較多 或人員工作時間太久而疲勞 環境和物料因素通常較少 方法因素一般不會有 7 管製圖的判讀規則 基礎篇 3 連續幾點在管製線上方或下方 代表一個趨勢的形成 一般設定3點或5點以上 但有時候根據產品的特性可能有周期性可設定更多點 一般可認定為系統原因 可能系統中某個原因發生變化 應立即找出原並加以調整 但也要注意可能是產品周期性變化 通常的系統原因有 量測設備發生變異 更換了工作人員 突然換了原材料等 如若不然 則很可能是抽樣檢驗中的抽樣計劃頻率太低或太高 7 管製圖的判讀規則 基礎篇 4 連續幾點互著一升一降 代表一個趨勢的形成 一般設定5點或7點 但有時候根據產品的特性可能有周期性可設定更多點 此種狀態分兩種 一是越變越大 二是越變越少 當屬前者時 會有四種狀況會發生此種狀況 一是機台設備發生變異 應及時調整 二是人為假數據 因為它是一種思維模式 三是接近放假或加班太久 工作人員思想放松 四是使用的物料正在轉型或轉批 當屬后者時 表示製程越來越穩定 此時應注意記錄相關參數 以利于標準化的運作 供以后參考用 7 管製圖的判讀規則 基礎篇 5 連續幾點超出3 以外 代表一個問題點的形狀 一般設定3點 除了三種狀況 一是在允收范圍內的產品特性周期性變化 二是當品質非常好而開始放松品質過程 三是正在調機 外 都可以認定是系統出了大問題 此類問題通常以下幾種狀況 A 1 機器被無故調動B 2 用錯了物料C 3 量具突然出問題而無立即發現 4 人為做假數據 因為這也是一種思維模式 7 管製圖的判讀規則 基礎篇 6 連續幾點中有幾點在2 以外 代表出製程能力開始下降 一般屬于系統問題 但暫時還不算嚴重 一般初始為連續7點中有3點在2倍標準差以外 但有時候也可根據產品特性可能有周性可設更多點 如連續9點中有5點在2倍標準差以外 其原因通常如下 1 開始使用庫存舊原料 2 作業人員有一定的情緒 3 經過比較有經驗的人員做假數據 此種狀況要特別注意 因為做品質記錄千萬要防止假數據 4 舊機台設備進入老化期 5 采取改善措施 且在進行之中 或故意放松品質 7 管製圖的判讀規則 基礎篇 7 連續幾點中有幾點在1 以內 代表出品質朝較好方向發展 並有可能品質太好 要注意成本概念 一般為連續5點中有3點在1倍標準差以內 但有時候也可根據產品特性可能有周性可設連續7點或9點中有5點或7點在1 以內 只要注意監控 並把相關重要參數記錄下來 以利于做標準化 7 管製圖的判讀規則 基礎篇 8 連續幾點在中心線2側 但未在1倍標準差之內 代表出品質可能雖然穩定 但能力不夠或整體向上或下移動少許 一般為連續5點在中心線2側 但未在1倍標準差之內 但有時候也可根據產品特性可能有周性可設更多點 多屬系統原因 應加強系統改善 8 直方圖的判讀規則 基礎篇 直方圖 柱狀圖 直方圖是一種利用正態分布原理的狀態分析圖 反應該狀態是否正常 8 直方圖的判讀規則 基礎篇 1 正常型 也稱為理想型 說明 中間高 兩邊低 有集中 結論 左右對稱分配 常態分配 顯示製程在正常運轉下 8 直方圖的判讀規則 基礎篇 2 偏態型 說明 高處偏向一邊 另一邊低 拖長尾巴 可分偏右型 偏左型 統稱偏態分配 結論 偏右型 例如微量成分的含有率等 不能取到某值以下的值時 所出現的形狀偏左型 例如成分含有高純度的含有率等 不能取到某值以上的值時 就會出現的形狀總結 此種狀況是問題出現最多的 一般較好判斷 通常有如下幾種原因 A 1 在產品的各項參數中 有含有成分相對較高較低的數據參入 針對此原因應立即去找到 便于修正 2 製程中已有一些小變異 並采取了一些有效的改善措施或小變異剛開始 偏左型 偏右型 8 直方圖的判讀規則 基礎篇 3 絕壁型 也稱切邊型或斷裂型 說明 有一端被切斷 結論 此狀況對于品質要求較嚴時產生機率會很高 一般會有如下幾種原因會導致此狀況 1 為數據經過全檢過 或製程本身有經過全檢過后會出現的形狀 B 2 在注塑和沖壓製程中 當量測精度足夠時 製程中模具有較大松動或磨損時也會出現此狀況 3 當分析的數據時間過長 而量測頻率很小時 在分析總體狀況有可能出現 如每2 3天量測3 4個數據 而分析一個或2個月時的數據會出此種狀況 8 直方圖的判讀規則 基礎篇 4 雙峰型 也稱二山型 說明 有兩個高峰出現 結論 最主要的原因一般為混合不同特性的數據 1 有兩種分配相混合 例如兩台機台或兩種不同原料間有差異時 會出現此種形狀 因測定值受不同的原因影響 應予層別後再作直方圖 2 如除上面的原因外 且整個分布正好在規定要求之內 檢驗人員又是對正態分布有一部份認知 也有可能是做出的假數據 此種狀況極少 3 在過程中因有問題產生 而做了較大調整時 也有可能出現此狀況 8 直方圖的判讀規則 基礎篇 5 巨齒型 也稱凹凸不平型 說明 高低不一 有缺齒情形 不正常的分配 係因測定值或換算方法有偏差 次數分配不妥當所形成 結論 此種狀況較難處理 也比較少機會出現 1 作圖時分組分得太多 這種機率很少 2 檢驗員對測定值有偏好現象 如對5 10之數字偏好 3 測量儀器精密度不夠 而品質又要求較精密 對量測的數據需要做適當的估計值時 也有可能出現此狀況 4 較多特性差異較大的數據參混到一起 如若有此原因 應層別之后再來分析 5 有一定經驗的人員所做的不太好的假數據 8 直方圖的判讀規則 基礎篇 6 離島型 二山脫離型 說明 在右端或左端形成小島 結論 此種狀況分析較容易 1 數據輸入人員在輸入的的過程中 有誤輸入 如把10 01輸成10 1或1 01 2 在製程中有較少其它物料或原因混入 此種狀況要立即查明 有利于做標準化的準確性 否則不利于物料特性的分析 3 製作直方圖的過程中 數據較少 且分組過多 此種狀況應注意培訓或采用專業工具軟件來做 以減少人為的失誤 4 機台設備在過程中有出現特殊原因 已產生了一些變異 8 直方圖的判讀規則 基礎篇 7 高原型 說明 形狀高原狀 結論 此種狀況分析較容易 1 剛剛來不久做直方圖的人員所做的假數據 2 檢驗人員在實際量測過程中 沒有按要求量測個數 或規定量測的數據太少或密度太多 如對某電子原件每次只量測兩個 一般要求4 5個以上 3 量測儀器設備精度不夠 而且數據較多 如遇此項品質要求不嚴 應考慮此種狀況減少抽樣並逐步放棄量測 如遇品質要求很嚴 必須立即考慮改善量量測儀器設備 4 品質較一般 而且經過全檢挑選的數據 8 直方圖的判讀規則 基礎篇 8 不規則型 說明 型狀為不規則狀態或幾種狀態混合起來 結論 一般不會出現此狀態 如有一般有以下幾種原因會出現引狀況 1 純粹是不太熟悉正態分布之人員做的假數據 一般為新手做的 2 直方圖作法不對 如組數應用不對 3 數據太多或太少 4 品質實在太差 而經過全檢或挑選過的數據 9 的完整功效 基礎篇 看清品質狀況提前發現問題找出問題根源少花錢辦好事減少報表麻煩滿足客戶要求提升生產效力降低品質成本 理想地運作SPC可達到之功效為 3W2H 1 找出什么時候會發生異常 WHEN 2 找出發生什么具體異常 WHAT 3 分析出異常的原因 WHY 4 得出解決異常的方法 HOW 5 建立起預防方案 HOW 9 的完整功效 基礎篇 SPC运作成功的五个条件1 高层管理者有决心做好品质2 中层干部有能力应用SPC3 公司在品质部份做一个制程分析的规划4 必须用专业软件来做5 数据收集要真实 实时 9 的完整功效 基礎篇 SPC与相关人员之权责制造部门一线主管 及时观看本部门生产之品质状况 便于自行及时发现和解决问题 提前解决和预防问题发 2 QC或自检人员 负责收集真实有效数据 做成一线最原始数据3 文员 负责把原始数据正确无误地输入电脑 4 QA或QE人员 负责及时监控各生产线品质状况 以便于制造部门一线主管制看不出问题时能更准确有效 同时定期分析状况 提出不断提升的改善意见 5 品管主管 负责安排整个品质问题的界定与权责 定期观看各部门和总体品质状况 开周会提出再次提升的目标和要求 提供项目改善方案 6 专项产品负责人 监控产品整体品质状况和各环节品质状况 7 电脑部人员 维护电脑及网络的安全与稳定 定期备份数据库 所需软件的安装与维护 8 高层主管人员 了解整体生产品质状况 9 的完整功效 基礎篇 SPC通常失敗的原因很多公司都推行過SPC 但失敗的公司占多數 歸納起來有以下幾種狀況 技術篇 1 SPC的品質指標 技術篇 1 統計學名詞 組距 R 一組數據中的最大值減最小值R MAX MIN 平均數 Mean 但通常用Xbar或X表示 把一組數據全部相加 再除以該組數據的個數 X X1 X2 Xn n 中位數 Median 通常用M表示 把一組數據先按大小順序排列起來 然后取最中位的一位 如若該組數據為奇數 則取最中間一位 如若該組數據為偶數 則取中間兩位的其中一位X I 1 2 I為奇數時 M 或Xi 2或 I 2 1 I為偶數時 1 SPC的品質指標 技術篇 1 統計學名詞 方差 2 有時也用S來表示 由該組數據中每個數據減實際平均數平方的和再除以該數組數據的個數 n Xi Xbar 2 2 Sn 1注 有些書上可能是除以n 是樣本數達50以下時 標準差 有時也用s表示 可直接由方差開平方得來 1 SPC的品質指標 技術篇 1 統計學名詞 有兩種名稱都標準差概念 一個是規格標準差 用 s表示 另一個是製程標準差 用 a表示也就是用前面公式計算出來的 a是統計上的標準差概念 即是按上述公式計算出來的 s是為了在品管中有一個相對比較值而引進的 計算方法是 s USL LSL 6 1 SPC的品質指標 技術篇 2 管製界限 管製中心線 CenterLine 即實際數據的平均值 即Xbar CL Xbar管製上限 UpperControlLevel 縮寫為UCL 由Xbar加上三倍的標準差UCL Xbar 3 CL 3 管製下限 LowControlLevel 縮寫為LCL 由Xbar減去三倍的標準差 LCL Xbar 3 CL 3 1 SPC的品質指標 技術篇 2 管製界限 3 6 1 SPC的品質指標 技術篇 3 品質指標 Ca 準確度CapacityofAccuracy 等級評定後之處置原則 Ca等級之處置 A級 作業員遵守作業標準操作 並達到規格之要求 須繼續維持 B級 有必要可能將其改進為A級 C級 作業員可能看錯規格 不按作業標準操作或檢討規格及作業標準 D級 應採取緊急措施 全面檢討所有可能影響之因 必要時得停止生產 以上僅是些基本原則 在一般應用上Ca如果不良時 其對策方法是製造單位為主 技術單位副 品管單位為輔 單邊規格沒有Ca 1 SPC的品質指標 技術篇 3 品質指標 Cp 精密度表示製程特性的一致性程度 值越大越集中 越小越分散Capacityofprecision A 雙邊規格規格上下限距離除以6倍的標準差 Cp USL LSL 6 a USL LSL UCL LCL USL SL UCL CL SL LSL CL LCL B 單邊上限規格Cp USL CL 3 a CpU 1 SPC的品質指標 技術篇 3 品質指標 等級評定後之處置原則 Cp等級之處置 A級 此一製程甚為穩定 可以將規格容差縮小或勝任更精密之工作 B級 有發生不品之危險 必須加以注意 並設法維持不要使其變壞及迅速追查 C級 檢討規格及作業標準 可能本製程不能勝任如此精密之工作 D級 應採取緊急措施 全面檢討所有可能影響之因素 必要時應停止生產 以上也是與Ca一樣 僅是一些基本原則 在一般上Cp如果不良時 其對策方法是技術單位為主 製造單位為副 品管單位為輔 C 單邊下限規格Cp CL LSL 3 a CpL 1 SPC的品質指標 技術篇 3 品質指標 製程能力指數 Cpk A 雙邊規格Cpk 1 Ca CpB 單邊上限規格CPK CPU CpC 單邊下限規格CPK CPL Cp 1 SPC的品質指標 技術篇 3 品質指標 百萬分之不良PPM 有些地方叫DPPM 它是一人概率的概念A 計數值之PPM計算 不良數PPM 1000000抽樣數B 計量值之PPM計算 動態 PPM Max LSL Xbar 1 5 USL Xbar 1 5 LSL Xbar 1 5 USL Xbar 1 5 靜態 PPM LSL Xbar USL Xbar 1 SPC的品質指標 技術篇 3 品質指標 產品綜合製程指數ZA 各管製特性都非常重要 Z 各管製性中最小CPK值B 各管製特性都不太重要 不會影響功能 Z 各管製性的CPK值平均值C 各管製特性都不重要 Z 各管製性中最大CPK值D 各管製特性都一般重要 且因功能影響 重要程度不同 管製特1 權重1 管製特性2 權重2 Z 權重1 權重2 2 SPC的架構 技術篇 基本資料設定建立 計數值數據輸入 計量值數據輸入 普通管製分析 PPM 不良推移 單品質特性圖 多品質特性圖 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 1 PChart不良率管製圖 P CHART的中文概念就是指不良率管製圖 它是利用管製圖的原理 對在製程中產品不良率進行管製 是SPC中計數值最常用和最主要的分析圖形之一 也是品質管理中最基本的工具 它具有以下特點與功能 1 掌握某產品或類別或生產線等取樣母體的不良率狀況 了解本系統中在正常狀況下的不良狀況 有助于做成本分析 2 對于突發件 特殊原因 影響程度及時了解 3 便于預測下一階段的不良率 注 1 上述各圖形的管製界限計算不同 2 並存在以每筆為一點和每天為一點的算法 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 1 PChart不良率管製圖 製作 A 各組檢驗數相同 CL Pbar 不良總數 抽樣總數 100 UCL Pbar 3 Pbar 3 Pbar 1 Pbar ni 組抽樣數 Pbar 3 Pi Pbar 2 n 組數 LCL Pbar 3 Pbar 3 Pi Pbar 2 n 組數 Pbar 3 Pbar 1 Pbar ni 組抽樣數 B 各組檢驗數相差不大 CL Pbar 不良總數 抽樣總數 100 UCL Pbar 3 Pbar 1 Pbar n1 第1組樣本數 LCL Pbar 3 Pbar 1 Pbar n1 第1組樣本數 注 管製下限算出為0點默認為0 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 1 PChart不良率管製圖 製作 C 各組檢驗數相差較大 有超過20 CL Pbar 不良總數 抽樣總數 100 UCLi Pbar 3 Pbar 1 Pbar ni 第i組樣本數 LCLi Pbar 3 Pbar 1 Pbar ni 第i組樣本數 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 1 PChart不良率管製圖 應用 1 往上跑要立即找出原因 2 至少是每2個數據點必須有QE看一次 3 根擾管製圖判讀規則 有符合判讀標準時要每進一點數據 就必須分析一次 4 不能在管製圖上加目標線 否則不倫不類 5 注意數據在各種層別條件下分析 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 2 NPChart不良數管製圖 應用要求為檢驗數最好相同 或者只考核不良數的應用 如檢驗數不同 則建議不用此管製圖 因為通常不良數管製圖是不良率管製圖的一個補充 通常在製程中有以一幾種狀況使用不良數管製圖比較多 1 在自動化程度較高 人為因素相對較少 對不良分析是以計時的 此時也可以用不良率管製圖 2 當不良相對較低時 用 不良率分析又較難時 3 當批量相對較低 用不良率難以分析 4 各批檢驗數相同 也可用不良數管製圖 CL Pbar 不良總數 抽樣次數UCL Pbar 3 Pi Pbar 2 n 組數 LCL Pbar 3 Pi Pbar 2 n 組數 例 其它內容似P Chart 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 3 UChart單位缺陷數管製圖 U圖是用平均缺點數來做的一種管製圖 它是對不良率管製圖的一種互補 U圖存在有檢驗數相同和不同這兩種狀況 檢驗數相同時 CL Pbar 缺陷總數 總抽樣數UCL Pbar 3 Pi Pbar 2 n 組數 LCL Pbar 3 Pi Pbar 2 n 組數 例 其它內容似P Chart CL Pbar 不良總數 抽樣總數 100 UCLi Pbar 3 Pbar 1 Pbar ni 第i組樣本數 LCLi Pbar 3 Pbar 1 Pbar ni 第i組樣本數 檢驗數不相同時 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 4 CChart缺陷數管製圖 缺點數管製圖也是單位缺點數管製圖的一補充 它們之間的關系就如同不良率管製圖 P Chart 與不良數管製圖 NP Chart 一樣 缺點數管製圖與不良數管製圖一樣 也要求檢驗數相同才有意義 缺點數管製圖是用來相對缺點數的變化狀況 有利于不同條件下的部門考核 有利于公司品質方針與政策的執行 C1 C2 C3 CkCL Cbar C kUCL Cbar 3 CbarLCL Cbar 3 Cbar例 C 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 5 柏拉圖 意義 主要用來分析各種不良原因或缺點項目中的重點部份 以便于在品質方面要注意和改善的重點 應可分析從大到小的各類問題 一般在下列情況使用 1 全廠所有缺點 2 某個或某幾個部門 生產線 機台 人員等的所有缺點 3 某個或某幾個產品的所有缺點 4 某個或某幾個客戶所要之產品的所有缺點 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 5 柏拉圖 製作 1 將數據進行分類 2 分類好的數據進行匯總 以多到少進行排序 3 計算出各類之總和 並計算出各類別所占百分比 4 以總數和為左縱軸 以總數的十分之一為一單為格 各個類別為橫軸 以每一類別為一單位格 以100 的比例來做右邊的縱軸 之間幅度為10 為一單位格 在80 之處畫一條橫虛線 5 在橫軸上 按多到少的順序進行每一單位格進行填寫 再根據每一類別的數量在畫出相應高度的方格 最后從左邊第一方格右上角描第一點 第二方格右邊上面的第一點高度加本方格高度處描第二點 第三方格右邊上面的第二高點高度加本方格高度處描第三點 以此類推 描到最后一點的100 處 6 完成 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 5 柏拉圖 應用 用途 1 作為降低不良之依據 2 決定改善的攻擊目標 3 確認改善效果 改善前後之比較 4 應用發掘現場的重要問題點 5 用於整理報告或記錄 6 可作不同條件的評價 7 確認或調整特性要因圖 8 柏柆圖分析具有檢定假說之意義 9 配合特性要因圖使用 柏拉圖上的項目當作品質特性加以要因分析 可以討論出改善的方案 注意事項 1 當缺點項目或類別超過15項時 有些書上寫9項 原因是用手工做 而用電腦做則可用到15項以內 在經過第2步的排序時 必須將后面所有部份標識或記錄成 其它 類別 且一定要放在最好 所以在類別中最好不要使用 其它 以示區別 2 在柏拉圖的折線點上不需要標識具體數據 因為我們需要的是一個大概數據 而如標識數據 不僅無謂加複雜 且無實際意義 3 如在柏拉圖做出之后 發現有標識成 其它 的類別高度最不能超過第4項 有些書上寫第3項 如有 則表示類別劃分不合理 3 計數值圖形製作及應用 技術篇 6 PPM 不良率推移圖 日期 月度 年度 目標值 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 1 Xbar RChart平均數與全距管製圖 意義 Xbar R管製圖是SPC計量值部份最重要和最常用的管製圖之一 用它來監控製程品質狀態的發展趨勢是非常好的 使用它可以了解到我們品質的進展狀態 Xbar R管製圖可分為兩部份 一是解析管製圖 二是製程管製圖 解析管製圖是根據實際量測出來的數據 經過計算出管製圖上下限之后畫出的 它主要用來對初期品質測定和監控 以用來了解 在現有環境中品質的製程能力 般要有7至10點以上 最好是25點以后 才能做為估計之品質穩定 製程管製圖是根據之前的歷史數據 也可以根據經驗或相似的各項標準 並以此為依據作為今后管製圖的管製界限 它的意義在于以之前較好或標準的管製界限來恆量近期的品質對比狀況 如3月份的管製圖以2月份的管製界限來製定 這樣就能看到3月份與2月份的品質對比狀況 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 1 Xbar RChart平均數與全距管製圖 解釋製作 查表法 計算法 XUCL X A2RXCL X 各量測數之和 量測次數XLCL X A2RRUCL D4RRCL R 各組組距之和 組數RLCL D3R查表見附 Xi X 2 1 X K Xij X 2 2 X K N XCL XBarXUCL X X XLCL X 3X RCL R 各組距之和 組數RUCL RCL 3 Ri R 2 n 組數 RLCL RCL 3 Ri R 2 n 組數 例見圖 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 1 Xbar RChart平均數與全距管製圖 製程製作 在計量值中Xbar R製程管製圖是針對某產品的某項管製特性 用過去的經驗或資料來做為目前的管製界限 製程管製圖的作法很簡單 就是給它一組管製圖所需中心線及管製上下限 再把現有的點描進去就完成了 解析管製圖通常要給的數據有 1 平均數管製圖的中心線 XCL 2 平均數管製圖標準差 X 3 全距管製圖的中心線 RCL 4 全距管製圖的標準差 R XCL 給定值XUCL XCL 3X XLCL XCL 3X RCL 給定值RUCL RCL 3R RLCL RCL 3R 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 1 Xbar RChart平均數與全距管製圖 應用 本圖形在計量值中是最基本的 最常用的一種 它的應用分析可以分兩大塊進行 一是分析數據表位置的品質參數與指標 二是分析圖形 品質參數與指標通常要注意以下幾點 1 注意規格界限與管製之間的比較 可分三種狀態 包含關系 交叉關系 不相干 2 查看Ca Cp Cpk與PPM等品質指標在分析通常要注意以下幾點 1 每當有一至兩組數據輸入電腦時 就必須看圖形的變化 2 當平均數管製圖有連續3點上升或下降 而全距管製圖沒有較大波動時 則表示製程中有某個因素正在慢慢朝某個方向發生變化 3 當平均數管製圖沒有較大幅度變化 而全距管製圖有出現連續3點上升 則表示機台有較大的松動 4 當平均數管製圖發生較大幅度變化 而全距管製圖沒上升變化 則表示人員和物料因素產生了較大的變化 5 如平均數管製圖和全距管製圖中的任何一種出現了越出管製界限 且cp不是很大時 必須立即到現場去查看原因 並立即解決 6 如平均數管製圖出現連續7點互著一升一降的擴大趨勢 且全距管製圖沒有較大變動 則表示間接影響製程的參數發生松動或振動 7 所有圖形分析 都需要同以前在相同條件下做比較分析 並盡可能尋找可能的周期性變化趨勢 同時去驗証一到兩次 8 當平均數管製圖和全距管製圖中有一個或幾個位置非常突出 有很大可能是輸錯或記錯了數據 應立即查看原始數據 以便確認原因 同時要引起相關人員的注意 9 當品質較好 通常cpk達到1 0以上時 還需要改善品質時 應配合XBar schart和中位數全距管製圖一起分析 以便從不同角度進一步分析 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 2 Xbar Chart平均數與標準差管製圖 意義 平均數標準差管製圖的功效類同平均數全距管製圖 但平均數全距管製圖中的R容易受個別值的影響較大 標準差相對較小 Xbar Chart也同Xbar Rchart一樣 由兩個管製圖組成 一個是各組數據平均數組成的XbarChart管製圖 一個是各組數據標準差組成的 Chart 並且也有解析管製圖和製程管製圖兩者區分 這二者的功能與平均數全距管製圖的功能與做法都及為類似 Xbar Chart有些書上記錄Xbar sChart 是相同的概念 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 2 Xbar Chart平均數與標準差管製圖 應用 j Xji X 2 n 各組樣本數 j n 組數 或 Xij X 2 N 全體樣本數 CL UCL CL 3 LCL CL 3 本圖形分析應用 絕大部可以直接參照Xbar RChart來分析應用 只是一個全距和一個標準差的區分 全距易受個別值的影響 而標準差就會相對影響幅小一些 所以本圖形相對要嚴謹一些 但也還要特別注意以下幾個問題 當平均數管製圖無較大幅度變化 而標準差管製圖發生某一點超出其管製界限 則說明機台松動的很嚴重 應立即查清原因 甚停止生產整頓 3 當某點的標準差值大與規格標準差值 a 時 則表示此組數據可能有不良品產生 如遇戶要求較嚴格 且管製特是產品的關鍵控製點時 建議重新全檢一次 並做挑選處理 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 3 XMid RChart中位數與標準差管製圖 中位數全距管製圖是從另一個角度來分析品質狀態 它是用來彌褲平均數全距管製圖和平均數標準差管製圖的一些不足 大部份是與平均數全距管製圖相同 只是一個平均數和一個中位數的區別 也有人說中位數全距管製圖是被派生出來的 例 CHART X N 2 1 N為奇數時 Xm X N 2 或X N 2 1 N為偶數時Xm 中位數之和 組數 CLXmUCL CL 3 Xmi Xm 2 n 組數 XmLCL CL 3 Xmi Xm 2 n 組數 其圖形分析應用 可以直接參照XBar R管製圖 其差異為平均數和中位數 如若品質更好時 可用此圖來做細部分析 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 4 X RmChart個別值與移動全距管製圖 個別值與移動全距管製圖 以不分組的方式描點作管製圖 要求每次或每組的樣本數為1 所以在計量值中當每次取樣數為1時 前面三種管製圖 平均數全距管製圖 平均數標準差管製圖 中位數全距管製圖等 都不能使用 在管製圖中只能使用個別值與移動平均值管製圖 一般在下列情況下使用 1 一次只能收集到一個樣本數據 如生產效率及損耗率 2 製程的品質及為均勻 不需要多取樣本 如液體濃度等 3 取得測定值既費時成本又高 如複雜的化學分析及破壞性試驗等 Rmi Xi X i m 如若i m 1 則Ri SL Xi m一般為1 2 3 Rm 各動移動組距之和 組數 CLRmUCL CL 3 Rmi Rm 2 n 組數 RmLCL CL 3 Rmi Rm 2 n 組數 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 5 直方圖 意義 直方圖在品質管理中 一般應用于計量值部份 對品質狀況分析有極其重要的參考價值 它是利用正態分布的原理分析品質狀況 現已成為客戶要求做SPC的指標性圖形 可以具有以下功能 1 從中可以反應品質是否有問題 2 反應品質問題可能的原因 3 分辨數據的真偽 4 直觀反應一定程度的品質能力 5 體現規格界限與管製界限的關系 樣本數一般要求50 250個 不能太多也不能太少 否則變得無意義 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 5 直方圖 製作 第一步 找最大值與最小值MaxMin第二步 計算全距Max Min第三步 決定組數K 1 3 32LogN 結果必須取整數 第四步 計算組距組距 全距 K 組數 第五步 計算各組起始點和終點起始點值 最小值 測定值最小位數 最終點值 Max第六步 計算各組中的數據個數第七步 計算各品管指標 參照前面的品質指標計算公式 第八步 作出圖形例 Chart 4 計量值圖形製作及應用 技術篇 5 直方圖 應用 當整體樣本數不超125時 出現了不規則形狀 建議多分1至2組再來分析 否則判斷容易出現誤差 圖形分析 可以參前面的直方圖判讀應用時要注意以下幾點 1 數據量的多少 2 數據是否存在假數據 3 要與計量值中其它管製圖結使起來看 4 如數據太少 則可以借助 s或 a來分析 5 要特別注意管製界限與規格界限的位置及關系 6 當為單邊規格時 其分布會有時不好也可能可以接受