SPC与制程能力评估.ppt

QIT培訓系列教材 SPC Prepareby RobinMuQSSection QSDivision IPTJuly24th 2007 教材編號 IPT M2XXX版本 V1 0版 會簽單位 核准 部級主管擬制人 RobinMu PreparedbyRobinMu Page3 1 教材初版 修訂紀錄 PreparedbyRobinMu Page4 目錄 Item No Page Link 1 基础理论2 统计基础知识3 制程变异的原因4 制程能力分析5 SPC的工具 管制图6 SPC的运作流程 51224305484 PreparedbyRobinMu Page5 1 1 品質過程与不良率之演進 1 基础理论 PreparedbyRobinMu Page6 常規管制方法 檢驗 1 2 传统品质观念与目前品质观念的差别 PreparedbyRobinMu Page7 當一個設備由100個部件組成 即使每一個部件的合格率爲99 97 設備的合格率也僅爲99 97 99 97 76 31 當該設備由500個部件組成 則該設備的合格率僅爲25 83 99 97 的合格率是否足夠 每一個部件的合格率均爲99 97 PreparedbyRobinMu Page8 下限 上限 無缺陷 門柱思維 传统的品质概念 PreparedbyRobinMu Page9 PreparedbyRobinMu Page10 1 3 1 1924年WalterShewhart博士在貝爾實驗室开发了一套统计学流程控制理论 1 3 2 上世纪20年代期间 Shewhart博士在一系列演讲中提出了他的理论 并在高品质制造产品的经济性控制一书中发表 1931 1 3 3 1939年Shewhart與戴明合寫了 品質觀點的統計方法 1 3 4 上世纪40年代期间 战时生产使该理论得到广泛的应用 1 3 5 1950年戴明到日本講學 介紹SQC觀念及方法 SQC是發現問題才解決 浪費較大 後來發展出了SPC 1 3 6 美國汽車業廠商對SPC非常重視 並使之得到廣泛應用 1 3 7 ISO9000也十分重視SPC的應用 對其有專門章節要求 1 3 SPC的历史 PreparedbyRobinMu Page11 1 4 SPC的定义 統計過程控制 SPC 是基於統計原理 利用圖形技術 對流程中關鍵 質量 特性進行監控 並通過判定準則 及時顯示異常 從而達到發現問題 預防不良產生的一種管理工具 SPC能夠將海量數據中的異常通過圖形直觀展現出來 適用於各種須投入大量資源 要長期管控的流程或特性 SPC有以下作用 A 确保制程持续稳定 可预测 B 提高产品质量 生产能力 降低成本 C 为制程分析提供依据 D 区分变差的特殊原因和普通原因 作为采取局部措施或对系统采取措施的指南 PreparedbyRobinMu Page12 2 统计基础知识 2 1 正态分布 PreparedbyRobinMu Page13 測定的平均值 x 與群體平均值 一致 曲線的最高點與橫軸垂直相交處 即為群体平均值 以此點為中心 其曲線左右兩邊對稱 C 正态分布左右兩尾與橫軸漸漸靠近 但不與橫軸相交 D 曲線下橫軸上之面積等於 1 曲線下橫軸上之面積分布情況為 至 範圍內的面積約占总面積的68 27 2 至 2 範圍內的面積約总占面積的95 45 3 至 3 範圍內的面積約占总面積的99 73 PreparedbyRobinMu Page14 2 2 数据的类别 2 2 1 連續型數據 PreparedbyRobinMu Page15 2 2 2 離散型數據 PreparedbyRobinMu Page16 母體 是指組成某一特定群體的全部單位 有時母體大到無法測量 樣本 是指該特定母體中的某些單位 要求母體中的每一個單位都有同等機會被用來測量 即樣本必須是隨機的 2 3 1 母體vs樣本 2 3 抽样 PreparedbyRobinMu Page17 隨機抽樣 每個均有被選上的相等机會 2 3 2 抽樣方法 PreparedbyRobinMu Page18 這樣不是隨機抽樣 PreparedbyRobinMu Page19 層別式抽樣 母体被 層別 成几個組 在每個組內隨机選擇 PreparedbyRobinMu Page20 系統隨機抽樣 每隔n個抽取一個樣本 PreparedbyRobinMu Page21 行進中的過程 分組抽樣 每小時在該點抽3個樣本 PreparedbyRobinMu Page22 計數數據 一般情況下取50 100個計量數據 每個分組最少30個 2 3 3 抽樣的一般准则 PreparedbyRobinMu Page23 2 4 SPC相关术语 2 4 1Xi 实测数据 X1 X5是指一个样组中的5个实测数据 2 4 2Xbar 表示n个数据的平均值 即 Xbar X1 Xn n 2 4 3T 表示公差值 即 公差值 规格最大值 规格最小值 T USL LSL 2 4 4 表示规格中心值 2 4 5R 极差值 即 極差值 样组中之最大值 样组中最小值 2 4 6Rm 表示样组之极差值 即 第二组Rm值 第二组X值 第一组X值 依此类推 2 4 7Cpk 表示制程能力指數 2 4 8S 樣本標准差 PreparedbyRobinMu Page24 3 制程变异的原因 普通原因 是造成随着时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因 我们称之为 处于统计控制状态 受统计控制 或有时简称 受控 普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因 只有变差的普通原因存在且不改变时 过程的输出才可以预测 特殊原因 是造成不是始终作用于过程变差的原因 即当它们出现时将造成过程的分布改变 除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施 否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出 如果系统内存在变差的特殊原因 随时间的推移 过程的输出将不稳定 PreparedbyRobinMu Page25 PreparedbyRobinMu Page26 PreparedbyRobinMu Page27 PreparedbyRobinMu Page28 局部措施和系统措施 局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员实施大约可纠正15 的过程问题对系统采取措施通常用来消除变差的普通原因几乎总是要求管理措施 以便纠正大约可纠正85 的过程问题 PreparedbyRobinMu Page29 局部措施 系统措施示意图 解决普通原因的系统措施 解决异常原因的局部措施 解决异常原因的局部措施 PreparedbyRobinMu Page30 制程能力是工序在管制状态时 其工序生产的产品品质变化有多少程度的值 或指在管制状态 稳定状态 下 工序能制造出来的品质水平的程度 而制程能力分析是指針對一個過程 在滿足顧客的期望上 表現得有多好的一種研究 4 制程能力分析 4 1制程能力的定义 PreparedbyRobinMu Page31 短期制程能力短期制程能力是隻存在偶然原因时的制程能力 表示取樣數據都具有同樣的品質特性 但有主要技術要素引起品質特性變化 因此品質特性變化越大 散布也就越大 短期制程能力也就越差 長期制程能力長期制程能力是包括組內誤差和組間誤差 為了改善技術和工序管理 必須判斷工序是否穩定時 用長期制程能力的特性來取樣 來確認包括管理要素引起的變化和技術的要素引起的變化 PreparedbyRobinMu Page32 制程能力隨時間的延續 平均值及分布形狀產生變化稱為偏移 漂移現象 偏移是制程的突然變化 漂移是制程隨時間緩慢發生的變化 PreparedbyRobinMu Page33 收集過程數據是為了對過程進行分析和研究 並為最終進行過程改善做好準備 如何收集數據才能保証所收集的數據能代表整個過程的現狀 並保証過程的短期和長期能力都能夠被評估 合理分組是收集數據的一種策略 通過合理分組可區分短期和長期誤差 從而可以確認過程目前的問題是技術實力不夠 Zst太小 還是控制水平差 Zst與Zlt差異太大 4 2 1合理分組 RationalSubgroups 的目的 4 2数据收集策略 在收集過程數據時 我們一般會收集較長時間范圍內的很多組數據 因為數據收集太少 不能把握過程的現狀全貌 收集數據時 要求每組內的數據隻包含偶然原因誤差 組與組之間存在異常原因誤差和偶然原因誤差 這樣收集的數據可對過程的長期能力和短期能力分別作出評估 4 2 2組內誤差和組間誤差 PreparedbyRobinMu Page34 組內誤差和組間誤差 ProcessResponse Time 組間誤差 組內誤差 RationalSubgroups PreparedbyRobinMu Page35 合理分組的步驟如下 A 首先確定可能影響CTQ的各種輸入變量 應從生產班次 操作員 材料 方法 設備等方面考慮 B 從以上輸入變量中選出可能會對CTQ產生重大影響的幾個因素 C 制定抽樣計劃 確保每個數據組中隻有偶然原因誤差 每組取樣2 5個 組內樣本盡短時間內收集 D 測量樣本並記錄數據 為後續分析做好準備 E 收集的數據組別要足夠多 4 2 3如何進行合理分組 PreparedbyRobinMu Page36 目標值 Target 每一種可量測的特性 都會有一個想要的績效水準 就是通常所說的目標值 例如 體溫 36 8 上班時間 8 00a m 4 3 1基本术语及定义 4 3连续型数据分析 規格界限 上限 下限 SpecificationLimits 很多過程活動與過程結果有一個規格范圍 该范围提供允許超出或低於績效目標值的界限 例如 LSL目標值USL體溫36 5 36 8 37 3 上班時間6 30a m 8 00a m 8 02a m PreparedbyRobinMu Page37 平均數 Mean 一組數據的平均值 通常以 表示 例如 體溫36 736 937 337 137 236 837 0平均值 37 0偏差 Deviation 指某個特定量測值與所有量測值平均數之間的距離 並非所有的量測結果與目標值都是一致的 此現象稱為變異 並非所有的變異都是不符合要求的 某個變異雖然偏離目標 但仍是符合規格要求的 PreparedbyRobinMu Page38 標準偏差 StandardDeviation 指整個數據組的整體離差 PreparedbyRobinMu Page39 缺點率 根據目標值 規格上 下限繪制某一過程量測結果的分布曲線時 一些量測結果會超出規格界限 位於曲線以下但超出規格上 下限范圍的數據所佔的比例或百分比 PreparedbyRobinMu Page40 Cp是衡量制程潛在能力的一個指數 它未考慮到制程輸出平均值的偏移 隻考慮制程輸出分布的離散程度與制程規格的比較結果 計算公式如下 Cp反映了一個過程的潛在能力 它假設過程均值與規格中心值完全重合 CP值越大 表明制程能力越高 Cp USL LSL 6 st USL 規格上限LSL 規格下限 st 短期標準差 4 3 2衡量短期制程能力的指数 PreparedbyRobinMu Page41 Cpk是衡量制程實際能力的一個指數 它考慮了制程輸出平均值的偏移 計算公式如下 T USL LSL 2 Cpk 1 K Cp 1 K USL LSL 6 st K T X USL LSL 2 Cpk 1 ICaI Cp 單側下限制程能力指數 單側上限制程能力指數 PreparedbyRobinMu Page42 准確度Ca 精確度Cp 精密度CPk Ca Cp CPk之間的概念關係 Cpk Cp 1 ICaI PreparedbyRobinMu Page43 例 一批軸承 抽樣量測尺寸如下 10 5210 5310 4810 4710 4910 5010 4810 5210 5110 4810 5010 5010 5110 4910 5010 5210 5010 4910 4810 4910 5010 5110 4810 4810 501 若Spec10 50 0 05 則Cpk為多少 2 若Spec10 55Max 則Cpk為多少 解 1 2 PreparedbyRobinMu Page44 4 3 3衡量长期制程能力的指数 Pp Ppk計算公式如下 Pp USL LSL 6 lt USL 規格上限LSL 規格下限 lt 長期標準差 Ppk USLLSL 3 lt X PreparedbyRobinMu Page45 4 3 4制程能力指數分析A 當实际中心值等於規格中心值時 Cpk Cp 當实际中心值不等於規格中心值時 Cpk Cp B 當Cp及Cpk都較小且二者差別不大時 如Cp 0 72 Cpk 0 69 說明主要問題是 太大 改進應首先著眼於降低制程波動 C 若Cp較大 而Cpk很小 如Cp 1 43 Cpk 0 72 說明主要問題是實績中心值偏離規格中心值太多 應首先著眼於移動实际中心值 使之更接近規格中心值 D 如果Cp本不夠好 Cpk更小 如Cp 0 84 Cpk 0 35 兩者差異較大 說明 及实际中心值都有問題 通常改進制程應首先移動實績中心值 使之更接近規格中心值 然後設法降低制程波動 總之 不要單獨使用這兩個之中的一個 PreparedbyRobinMu Page46 為一般通則 隨產業品質水准進步本表亦有所變更 4 3 5制程能力指數评价标准 PreparedbyRobinMu Page47 USL 160 X Bar 100 Z USL 160 100 20 3 0 FromZtable forZ 3 0 P defect 0 00135 僅有單側上規格限 4 3 6Sigma水准 Z PreparedbyRobinMu Page48 USL 160 110 P defect 0 0061 0 000233 0 00644 雙側規格限 LSL 40 FromZtable forP defect 0 00644 Z 2 487 PreparedbyRobinMu Page49 4 3 7長期Zlt PreparedbyRobinMu Page50 PreparedbyRobinMu Page51 PreparedbyRobinMu Page52 單位 N Unit 缺點 D Defect 機會 O Opportunity 每百萬個機會的缺點數 DPMO 4 4 1基本术语及定义 4 4离散型数据分析 PreparedbyRobinMu Page53 以Z值換算表將DPMO轉換成 值 不良率為37 5 查表可得知 Zst為0 32 4 4 2制程能力分析 PreparedbyRobinMu Page54 5 SPC的工具 管制图 5 1 管制图的原理 Mean Standarddeviation X averageS Samplestanddeviation Population總體N Sample樣本n 直方圖 正態分布圖 n 30時 直方圖 正態分布圖 管制圖 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 PreparedbyRobinMu Page55 解析 3s 3s u 3s 管制 3s u UCL CL LCL PreparedbyRobinMu Page56 PreparedbyRobinMu Page57 5 2 管制图的种类 均值 中位數管制圖均值 極差管制圖均值 標準差管制圖單值 移動極差管制圖不合格品率管制圖不合格品數管制圖缺陷數管制圖單位缺陷數管制圖 PreparedbyRobinMu Page58 PreparedbyRobinMu Page59 5 2 1均值 極差管制圖均值 極差管制圖是一種計量值管制圖 控制物件的資料全部來自連續型資料 優點 資料搜集量小 計算方便 缺點 隨著樣本容量的增大 效率降低 中心線和控制限 PreparedbyRobinMu Page60 PreparedbyRobinMu Page61 5 2 2均值 标准差管制圖中心線和控制限 PreparedbyRobinMu Page62 PreparedbyRobinMu Page63 5 2 3單值 移動極差管制圖單值 移動極差管制圖也是一種計量值管制圖 控制物件的資料主要來自於那些破壞性實驗或無須大量抽查的實驗 優點 資料搜集量小 計算方便缺點 靈敏度較差中心線和控制限 MR图 X图 视为0 PreparedbyRobinMu Page64 PreparedbyRobinMu Page65 5 2 4不合格品率管制圖中心線和控制限 其中 若LCL 0 令LCL 0 PreparedbyRobinMu Page66 PreparedbyRobinMu Page67 5 2 5不合格品数管制圖不合格品數管制圖同不合格品率控制圖一樣是一種計數型管制圖 在原理上兩者並無差別 但在一些細節上兩者還是存在某種差異 不合格品數控製圖樣本大小必須為定值 而不合格品率控制圖中樣本大小可以不等 中心線和控制限 其中 若LCL 0 令LCL 0 PreparedbyRobinMu Page68 PreparedbyRobinMu Page69 5 2 6缺陷数管制圖缺陷數管制圖是用來控制產品上疵點或缺陷數目的管制圖 同前面兩節所介紹的一樣都屬於計數型管制圖 中心線和控制限 缺陷 其中 若LCL 0 令LCL 0 PreparedbyRobinMu Page70 PreparedbyRobinMu Page71 5 2 7单位缺陷数管制圖單位缺陷數管制圖同缺陷數管制圖一樣都屬於計數型管制圖 它與缺陷數控製圖的區別是 缺陷數控製圖中樣本量必須相同 而單位缺陷數控製圖中樣本量可以不同 中心線和控制限 其中 若LCL 0 令LCL 0 PreparedbyRobinMu Page72 PreparedbyRobinMu Page73 計數值 不良數或缺點數 n是否一定 單位大小是否一定 不良率 缺點數 單位缺點 不良數 數據性質 計量值 單點 移動全距 中位數 全距 n 1 N 中心線性質 Y n 9 平均值 標準差 平均值 中位數 n 2 9 平均值 全距 Y 不良數 缺點數 5 3 管制图类型的选择 Y N Y N PreparedbyRobinMu Page74 EXCEL版控制圖 PreparedbyRobinMu Page75 有1點在A區以外者 口訣 1A外 5 4 管制图判读原则 PreparedbyRobinMu Page76 連續9點在單側 口訣 9單側 PreparedbyRobinMu Page77 連續6點持續的上升或下降 口訣 6升6降 PreparedbyRobinMu Page78 連續6點持續的上升或下降 口訣 6升6降 PreparedbyRobinMu Page79 連續14點交互著一升一降者 口訣 14升降 PreparedbyRobinMu Page80 3點中有2點在A區或A區以外者 口訣 3分之2A PreparedbyRobinMu Page81 5點中有4點在B區或B區以外者 口訣 5分之4B PreparedbyRobinMu Page82 連續15點在中心線上下兩側之C區者 口訣 15C PreparedbyRobinMu Page83 有8點在中心線之兩側 但C區並無點子者 口訣 8缺C PreparedbyRobinMu Page84 6 SPC的运作流程 6 1 运作流程图 PreparedbyRobinMu Page85 6 2 1 基本條件 A 基礎管理比較扎實B 生產過程比較穩定C 員工應接受過統計技術的系統培訓D 具備統計技術應用所需的技術 資源條件6 2 2 應用條件 A 控制對象可以是質量特性 質量指標或參數B 控制對象應定量描述並具有分布的可重複性6 2 3 控制對象 A 重要性 選擇關鍵項目B 單一性 每個管制圖管控一項目6 2 4 取樣方法 A 一定要隨機取樣B 按確定的時間間隔取樣C 樣本大小應保證管制圖有適宜的檢出力D 解析用管制圖取樣組數應大于或等于25組 6 2 运作前应考虑的问题 PreparedbyRobinMu Page86 6 3 1 建立解析用管制圖 A 收集數據 選擇管制特性X 決定樣本大小n及抽樣間隔 樣本組數k A 1 選擇管制特性XA 1 1 能量測的產品或制程特性 A 1 2 與客戶使用及生產關系重大之特性 A 1 3 與下道制程影響較大之特性 A 1 4 關鍵制程之特性 A 2 決定樣本大小n及抽樣間隔A 2 1樣本大小n約在2 5個之間 不宜太大 A 2 2同一組之數據應在同一生產條件及短時間內取樣 6 3 Xbar R管制图运作流程 PreparedbyRobinMu Page87 A 2 3初期解析之制程宜在較小的間隔連續取樣 管制狀態下之制程可加長其間隔 對正在生產產品之監視 可以每班兩次 每小時一次或其它可行的抽樣頻率 除客戶要求及另有規定外 可參照下表執行 A 2 4每組樣本可識別日期 時間 機台號 原材料或LotNo A 3決定樣本組數k 以保証制程之主要變異有機會出現為原則 一般以25組以上的樣本及100個以上的數據以檢驗制程之穩定及估計制程特性的平均值與標準差 PreparedbyRobinMu Page88 B 記錄數據及計算各組平均值及極差Ri 總平均值及 管制中心線管制上限管制下限 管制圖 管制中心線管制上限管制下限 R管制圖 C 計算管制界限 PreparedbyRobinMu Page89 公式中D4 D3 A2為隨樣本數n變化而改變的常數 PreparedbyRobinMu Page90 D 繪制管制界限及描點D 1決定管制圖之座標尺寸D 1 1兩管制圖之座標尺寸分開制訂 D 1 2中心線置於縱座標之中心位置上 D 1 3管制上下界限約於座標之2 3 3 4位置上 D 1 4決定一格的大小及座標之尺寸 對於X bar圖 座標上之每格刻度值應至少為樣本均值之最大值與最少值差值的2倍 對於R圖 應從最低值為0開始到最大值間差值為初始階段的最大極差 R 的2倍 D 2依管制界限及各組及極差Ri之大小描繪於管制圖上D 2 1中心線以實線描繪 管制界線以紅色虛線描繪 D 2 2依各組之統計量大小描點於管制圖上 D 2 3將各點以實線連接 PreparedbyRobinMu Page91 E 解析制程E 1解析R管制圖組內樣本間的變異估計值 決定各組及平均值間的變異程度 故R管制圖的穩定性須先解析 E 1 1有點超過管制上限I 管制界限計算錯誤或描點錯誤 II 組內變異或實際制程變異 在某時變大或趨勢性變大 III 量測系統曾經變更 如不同的檢驗人員或量具 或量測系統沒有足夠的分辨率 有點低於管制下限I 管制界限計算錯誤或描點錯誤 II 實際制程變小 變好 應調查後推廣 III 量測量測系統曾經變更 含數據已被編輯或改變 一點超出管制界限 PreparedbyRobinMu Page92 連續7點遞增或遞減 連續9點出現在中心線的同一側 E 1 2有連續的點出現有連續9個點出現在中心线的一側或連續6個點上升 或下降 若連續9點出現在上側或連續6個點上升I 不規則的原因造成較大的數據變異 如設備的故障或固定鬆動 或單一制程條件的改變 或使用新的 或不均勻的 原物料批 這些問題必須即時糾正 II 量測系統變更 如檢驗人員或量測設備變更 若連續9點出現在下側或連續6個點下降I 制程條件造成較小的數據變異 須予調查與分析 經確認無特殊原因引起的應推廣 II 量測系統的變更 可能掩饰真實的改變 PreparedbyRobinMu Page93 連續14點中相鄰點上下交替 E 1 3明顯的非隨機現象 即超過或少於2 3的點集中在中間的1 3區域內 連續14點中相鄰點上下交替I 計算錯誤或描點錯誤 II 數據分層不夠 即由兩台加工設備或由兩位操作人員輪流進行操作而引起的系統效應 III 量測系統的變更 可能由兩台量測儀器或由兩位量測人員輪流量測而引起的 PreparedbyRobinMu Page94 E 1 4發掘並矯正特殊原因對極差管制圖上顯示的特殊原因 相關單位應進行分析 及時採取應對對策 並給予橫向展開 防止類似問題再發 E 1 5再計算管制界限當進行初始制程解析或重估制程能力時 管制界限應重新計算 以剔除制程在不穩定期間已發掘及矯正的特殊原因 對管制界限估算的影響 依E1 1 E1 4再次確認R管制圖的點是否在管制狀態下 必要時應重新確認 矯正及再計算 注 因特殊原因而剔除的數據 其主要目的是盡量在制程隻有共同原因存在時估計制程變異 PreparedbyRobinMu Page95 E 2解析Xbar管制圖當R管制圖處於管制狀態下 組內變異可認為是穩定後 方可解析Xbar管制圖 如各組平均值在管制狀態 可表示制程隻有普通原因引起的變異 否則 表示有特殊原因變異而引起制程中心不穩定 E 2 1有點超過管制上下限 參照E 1之解析R管制圖 E 2 2有连续的点出现 參照E 1之解析R管制圖 E 2 3明显的非随机现象連續14點中相鄰點上下交替 參照E 1之解析R管制圖 PreparedbyRobinMu Page96 連續3點中有2點在同一側的2 3區域以外 連續5點中有4點在同一側的1 3區域以外 I 管制界限錯誤或描點錯誤 II 制程或抽樣方法因連續的組包含不同變異來源的數據 如進料混批 連續5點中有4點落在中間1 3區域外 連續3點中有2點落在中間的2 3區域外 PreparedbyRobinMu Page97 連續15點在1 3區域上下I 管制界限 計算錯誤或描點錯誤 II 量測數據可能經過編輯 極差與均值相差甚遠的幾個樣本數據被更改或剔除 III 量測系統可能沒有足夠的分辨率 當上述三種可能被排除且制程能力足夠 應對該制程加以推廣 連續8點在兩側 但無一在1 3區域內I 管制界限 計算錯誤或描點錯誤 II 制程或抽樣方法有分層 即每組數據系統性地包含不同的制程平均 如多線或多機台生產各取一組樣本 III 量測系統的變更 可能由多台量測儀器或由多位量測人員量測引起 連續15點在1 3區域內中心線上下 連續8點在中心線兩側 但無一點在1 3區域內 PreparedbyRobinMu Page98 E 3 1如制程分布範圍在規格界限內 且中心在規格中心附近 可認為制程能力能滿足規格要求 可以延長做為管制用管制圖 E 3與規格比較 規格上限 管制上限 管制中心值規格值 管制下限 規格下限 PreparedbyRobinMu Page99 E 3 2若管制界限之寬度比規格界限之寬度窄 但由于中心偏移造成超出上下限時 宜調整制程平均值至接近or與規格中心一致 方可延長做為管制用管制圖界限 管制上限 管制中心值 管制下限 規格上限 規格下限 規格值 調整 PreparedbyRobinMu Page100 E 3 3若產品界限之寬度比規格界限之寬度寬 表示制程能力不足 应對原數據層別 應用工程與技術知識加以改善 管制上限 管制中心值 管制下限 規格上限 規格下限 規格值 若因技術或經濟之限制無法改善 則應討論規格界限是否可以寬放 若無法改善制程又無法改變規格 則全數檢查 PreparedbyRobinMu Page101 E 3 4若無規格 藍圖 界限時 可直接延長使用 而由最后成品之品質特性 是否能滿足成品規格來檢討 PreparedbyRobinMu Page102 JMP F 制程能力研究F 1制程特性分布之確認藉統計軟體 如JMP Minitab 或直方圖分析方法 對所收集到的樣本數據作初步檢定 確認制程特性分布是否為常態分布 若為非常態分布 相關單位須對其原因進行分析 並提出應對對策 Minitab PreparedbyRobinMu Page103 F 2估計制程平均值及標準差 d2是隨樣本數變化而改變的常數 PreparedbyRobinMu Page104 F 3計算制程能力F 3 1單邊上限USLCpk CPU USL 3 ZUSL USL F 3 2單邊下限LSLCpk CPL LSL 3 ZLSL LSL F 3 3雙邊規格Cp USL LSL 6 CPU USL 3 ZUSL USL CPL LSL 3 ZLSL LSL Ca Cpk Min CPU CPL PreparedbyRobinMu Page105 A 記入必要事項將制程名稱 管制項目 測定單位 規格 機械號碼 管制圖號碼 測定者 操作者 數據期限記入管制圖 B 作管制圖 將解析管制圖決定之管制界限繪入管制圖 C 點圖 D 穩定狀態之判定