spc-advanced52-69.ppt

在這些過程中 品質是倚重員工的技術 控制著員工的性向測驗 培訓及資格 員工素質的等評及以沒有差錯為宗旨以淢少員工的錯誤 以下為可行的控制方法 SPCIPC培訓 過程和變差 LaborDominantProcess 受控及不受控的工艺 變差的種類 受控變差是在過程內及一段時間內 有著平穩而連貫的變差模式 這又稱為普遍成因變差或隨機成因變差 不受控變差是隨時間改變 變差模式的特性又稱為特別成因變差 變差事例 考慮一製造過程現製造一系列獨立的零件 每一零件有著可量度的尺寸或特性 定期抽出某些零件並且量度 這些量度結果不同是因為物料 機器 操作員及方法相互牽引而形成變差 過程和變差 特殊原因造成不可预测 变量的种类 基本統計及統計概念 工艺过程 可控制变量 重要 不重要 输出变量 不可控变量 A B C D 重要 如B随A变化而变化则为非独立变量 不重要 Inputfactor Outputresponse 變差 2大主要變差的類別或來源1 受控變差 由普通原因引致的過程變差2 不受控變差 由特殊原因引致的過程變差 基本統計及統計概念 變差 變差的分類1 Withinpart piecevariation 同一样本内的变异2 Piece to piecevariation 在某时间内 制造的不同批次产品样本的变异3 Time to timevariation 不同时间制出产品的变异 基本統計及統計概念 Response t 8 00 13 00 3 00 普遍成因變差的示例 當過程於現況中存在時 這經常在過程中發生並影響輸出 一些普遍成因的示例如下 物料的性質消耗 如硬度 光滑度 機器的特性 如年齡 運行溫度 公差 環境 如濕度 光線 用於量度過程輸入及輸出的量具因為這些成因會從過程運作中產生 唯一可減少普遍成因變差是透過重新設計過程 DOE 機器的投資而作出改善 在過程改善中 必須配合管理行動 過程和變差 特殊成因變差示例 特殊成因變差會導至不受控變差 它們是難以預知 並且由外間影響而非內在過程因素 透過簡單的統計技術 可把它們偵查出來 特殊成因示例 物料改變 如新供應商 不同的紙張 機器或過程故障 如模具磨損 郵務人員罷工 不同操作員 如新的受訓者 環境改變 如天氣時常很差 這些特殊成因變差可透過研究操作員或過程改善原因 從而中過程中刪除 TCM是其中一個以這為目標而有效的工具 過程和變差 特殊因素必須及早被發現 否則其出現會導至過程及輸出有不良的影響 當有害的特殊成因的原因被查明引証後 這便可從過程中被刪除 再發生的機會也很少 這行動必須小心研究有問題的程序 或為機器作定期維修 此外 在某些情況下 特殊成因也對過程有好處 如程序的改變 再一次 必須查明改善的原因及 若可以 為過程作出永久性的零件 過程和變差 消除特殊变因 SPC簡介 传统品质和现代品质管理的差别 SPC角度中的品質改善 CentralLimitThorem forinfinitesizeN x n n samplesize HowtoadjustforFinitePopulation x n N populationsizen samplesize N n N 1 Otherwise withnincrease x becomesincreasinglysmaller Correctionfactor Thecorrectionfactorisusedonlywhen n N 5 Example 10ohmresistorsaremanufacturedinbatchesof500 and50resistorsaretestedineachbatch Ifthemeanresistenceofthesampleislessthan9 9ohms thebatchisrejected With 10ohms 1ohms whatistheprobabilitythatthebatchwillberejected x Solution N 500 n 50 X 9 9 x n N n N 1 0 1414 0 902 0 1343 x Z X 0 745 10 1 9 9 Z 0 745 Area 0 2719 P 0 5 0 2719 0 2281 22 81 Reject Reject Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 5 Mean LookattheSigmadifference Sigmax Sigma SQRT 5 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 1 1 01 1 72 0 297 1 044 0 59 0 352 1 21 0 37 0 486 1 315 2 0 11 0 63 1 12 0 537 0 748 0 02 0 29 0 02 1 15 2 1 3 1 16 0 21 0 347 0 653 1 56 0 71 1 056 1 29 1 686 0 11 4 0 402 1 661 1 45 0 346 0 18 0 375 0 7 1 4 0 245 0 33 5 1 224 0 497 1 1 0 997 0 58 0 2 0 91 1 24 0 356 1 94 Min 1 01 1 72 1 45 0 653 1 56 0 71 1 21 1 4 1 15 2 1 Max 1 224 1 661 0 347 1 044 0 748 0 375 1 056 0 02 1 686 1 315 Range 2 238 3 38 1 798 1 697 2 309 1 08 2 266 1 373 2 839 3 412 Mean 0 333 0 08 0 6 0 101 0 43 0 03 0 41 0 86 0 324 0 63 R 2 239 EstimatedSigma R d2 0 961 X 3Sigma A 2 R Sigma x 0 433 RandomSamplingforaNormalDistribution SPC的步驟 1 提供統計方法的教育 基礎的SPC方法 fractionalfactorialexperiments 腦力激盪法及QFD 品質工具 2 確定商業機會 推動者 3 把主要的生產特性與過程變差達