统计制程管制作业员讲义版.ppt

第 單元 基本統計概念第一單元 統計製程管制 SPC 之基本概念第二單元 管制圖的介紹及其應用第三單元 常用管制圖之繪製 09 2002 RevD 統計製程管制 StatisticalProcessControl 主講 APLUS電子SPC輔導團 本課程的目的 使學員 能運用SPC於日常工作之中以進行製程管控 達到有異常立即反應並做適當處理的目的 能了解並說出統計製程管制之A 基本概念 B 應用 C 繪製 D 判圖SPC計算與 第 單元 基本統計概念甚麼是統計學 Statistics 統計學 統計學為蒐集 整理 展示 分析 解釋資料 並由樣本推論群體 是在不確定情況下作成決策的科學方法 群體 Population 由具有共同特性之個體所組成的整體 樣本 Sample 群體之一部分 參數 Parameter 由群體資料所計算出之群體表徵值 例 欣興電子全體員工平均身高 體重 統計量 Statistic 由樣本資料所計算出之樣本表徵值 例 山鶯廠微影站人員的平均身高 體重 例 某PCB製造公司欲由100片隨機抽出之電路板來估計工廠所生產之電路板的厚度 請指出所欲研究之群體 樣本 參數及統計量 群體 樣本 參數 統計量 工廠所生產之全部電路板 100片隨機抽出之電路板 全部電路板之平均厚度 100片電路板之平均厚度 數據種類 依搜集方式的不同可分為下列兩大類 連續型數據 Continuous Variabledata 經由的方式取得資料 又稱計量型數據 例 1 重量2 溫度3 厚度 離散型數據 Discrete Attributedata 經由的方式取得資料 又稱計數型數據 例 1 不合格產品數2 缺陷數目3 公司員工人數 例 決定下列各問題之資料屬於離散型或連續型數據 A 欣興電子公司之停車位數B 電路板內層蝕刻後之線寬C 一片電路板子上的外觀缺點數 數據的顯示 直方圖 Histogram 直方圖是一種將一群量測數據區分成幾個相等的區間 並將各區間內數據所出現的次數 Frequency 用條形表示出來的圖形 功用 用以了解一群數據之分佈狀況 並了解數據之中心值與變異之情形 例 右圖為某電鍍製程後所量測50片電路板的銅厚直方圖與分佈 常態分佈的曲線成 鐘型曲線 且具備下列特性 68 3 的數據在 範圍內 平均值 標準差 95 5 的數據在 2 範圍內99 73 的數據在 3 範圍內 常態分佈 NormalDistribution 一般常見的連續性數據 其平均值的分佈大多成常態分佈 或高斯分佈 Gaussiandistribution 中位數 將一組數據由小至大排序後 最中間的那一個數值稱為中位數 偶數個數據 則取中間兩個數據的平均值 原始數據特徵值之計算 原始數據特徵主要可分為以下兩大類 1 集中趨勢 集中趨勢指標 是表示一組數據中央點位置所在的一個指標 1 集中趨勢 2 離中趨勢 最常用的集中趨勢指標 平均數 mean 中位數 median 眾數 mode 眾數 在一組數據中 出現次數最多之數值 註 常態分佈的平均數 中位數 眾數皆趨向同一數值 平均數對離群值 outliers 非常敏感 而中位數或眾數對離離群值較不敏感 因此 當資料中有離群值時 則用或眾數 否則 則用 中位數 平均數 平均數 眾數 12 15 17 23 23 25 28 的眾數 23 例 請找出下列樣本數據之平均數及中位數 0 7 3 9 2 4 6 例 請找出下列樣本數據之平均數 中位數及眾數 25 12 23 28 17 15 23 平均數 25 12 23 28 17 15 23 7 20 43 中位數 12 15 17 23 23 25 28 的中間數 23 中位數 0 7 3 9 2 4 6 7 3 86 2 0 3 4 6 7 9 的中間數 4 何時使用平均數 何時使用中位數或眾數 可以有兩個以上 全距 R 全距是用來衡量一組數據差異最簡單的方法公式 變異數 s2 公式 標準差 s 公式 R 最大值 最小值 s s2 14 6 6 例 1 3 4 6 6 9 13 平均數 6 中位數 6 眾數 6 若在此組數據加入70 1 3 4 6 6 9 13 70 則平均數 中位數 眾數 2 離中趨勢 離中趨勢指標 是表示一組數據間差異大小或數值變化的一個指標 註 最常用的集中趨勢指標 平均數 mean 中位數 median 眾數 mode 最常用的離中趨勢指標 全距 變異數及標準差 8 1 7 例 請找出下列樣本數據之全距 變異數及標準差 5 8 1 2 4 全距 變異數 標準差 R 最大值 最小值 s s2 甚麼是統計製程管制 統計製程管制 StatisticalProcessControl 簡稱SPC 是利用抽樣所得之樣本資料 樣本統計量 來監視製程之狀態 在必要時採取調整製程參數之行動 以降低產品品質之變異性 統計製程管制為預防性之品質管制手段 強調 第一次就做對 Doitrightthefirsttime 品質並不是某一個人或是某一部門的責任 如果要生產的產品能達到顧客所要求的 品質 公司裡每一個人包括生產線上的作業員 打字員 採購員 工程師以及公司的總經理等對產品的品質都有責任 而製程管制即是品管的一種技巧 凡與製程有關之人員均需具備製程管制的相關知識或技巧 盡到自己的品質責任 我們為何要學統計製程管制 第一單元 統計製程管制 SPC 之基本概念 在任何的生產程序中 不管如何設計或維護 產品的一些固有的或自然之變異將永遠存在 這些變異是由一些小量不可控制原因累積而成 例如 同種原料內的變化 機器的振動所引起的變化等 當這些變異之量極小時 製程仍可被接受 這些自然變異通常稱為隨機原因 randomcause 或是一般原因 commoncause 當製程在只有隨機原因出現下操作 則稱其在管制中 incontrol 統計製程管制之主要目的 在儘快偵測出可歸屬原因之發生或製程之異常跳動 以便在製造出更多不合格品之前 就能發現製程之變異並進行改善工作 統計製程管制的目的 在製程上為何要使用統計製程管制 此外 製程中可能存在有其它的變異 這些變異的來源有機器的不適當調整 操作員之錯誤 原料之不良 機器故障或損壞等 這些變異的幅度通常較隨機原因之變異為大 當這些變異出現時 代表製程不可接受 這些變異稱為可歸屬原因 assignablecause 或非隨機原因或特殊原因 specialcause 製程若在可歸屬變異下操作則稱其為製程失控 outofcontrol 非隨機原因或特殊原因 就是我們進行統計製程管制所要找到的重點 產品在製造過程中若能及早找出可歸屬原因之發生 則可避免在製造出更多的不合格品前 發現製程發生變異的原因 可使製造過程有改善的機會 統計製程管制的一些手法如 品管七大手法 管制圖等 將可有助於迅速的偵測出製程發生變異及找出變異之原因 因此統計製程管制對改善製程而言 是一個很重要的工具 第一單元總結 A3 非隨機原因或特殊原因 3 統計製程管制所要找到的重點為何 A1 利用抽樣所得之樣本資料 樣本統計量 來監視製程之狀態 1 甚麼是統計製程管制 SPC A2 第一次就做對 Doitrightthefirsttime 2 統計製程管制強調甚麼 管制圖簡介1924年休哈特 W A Shewhart 提出了管制圖 ControlChart 的概念與方法 管制圖是一種關於品質的圖解記錄 操作人員利用所收集的資料計算出兩個管制界限 上限及下限 且畫出這兩個管制界限 在產品製造過程中隨時將樣本資訊點入管制圖內 以提醒操作人員 如發現有超出管制界限外之點或是出現特殊圖樣 異常現象 時 應立即由人員 機械設備 材料 方法 4M 或環境 1E 等方向進行層別以追查原因 進而改善製程 第二單元 管制圖的介紹及其應用 管制圖為一種圖形表示工具 用以顯示從樣本中量測或計算所得之品質特性 典型之管制圖包含一中心線 CenterLine CL 用以代表製程處於統計管制內時品質特性之平均值 此圖同時包含兩條水平線 稱為管制上限 UpperControlLimit UCL 及管制下限 LowerControlLimit LCL 用來表示製程或品質變異的容許範圍或均勻性 管制圖可用來判斷品質變異之顯著性 以測知製程是否在正常狀態 圖一為管制圖之範例 管制圖之基本原理 管制圖的功用有三 1 決定製造工程可能達到之目標 2 可作為達到目標之工具 3 可藉由管制圖判斷製程是否已超出目標以外 因此 管制圖可將 設計 製造 檢驗 等三階段之工作連成一體 為工廠中在生產工作方面最有效之工具 管制圖與一般的統計圖不同 因其不僅能將數值以曲線表示出來 以觀其變異趨勢 且能顯示變異是屬於隨機性或是非隨機性 以指示某種現象是否正常 而採取適當之措施 管制圖同時可展示時間順序的資料 設計 製造 檢驗 管制圖的功用 管制圖與一般之統計圖有何不同 所謂計量值管制圖 係指管制圖所依據之數據均由實際量測而得 如 產品之長度 重量 成份等 常用之計量值管制圖有 管制圖之種類 4 個別值與移動全距管制圖 X RmChart 依據收集數據的型態分 1 計量值管制圖 1 計量值管制圖 2 計數值管制圖 注意 計數值管制圖皆祇有一個圖 而計量值管制圖則有兩個圖 2 計數值管制圖 所謂計數值管制圖 係管制圖所依據之數據 均屬於單位個數者 如 不良率 缺點數等經由計數方法而得之數據均屬此類 常用之計數值管制圖有 1 不良率管制圖 pChart 2 不良數管制圖 npChart 3 缺點數管制圖 cChart 4 單位缺點數管制圖 uChart X R圖 管制圖的選定 計量值 Variabledata 資料性質 計數值 Attributedata 中心線 n大小 樣本數目n大小 不良 缺點 n固定 n固定 不良率 缺點數 c圖 p圖 u圖 np圖 X Rm圖 X R圖 X S圖 n 1 n 2 n 10 n 10 X X 固定 不固定 固定 不固定 X S圖 p圖 u圖 基本原則正常管制圖上的點 必須符合 1 隨機分散 randomfluctuation 與 2 常態分佈 normaldistribution 的原則 所以至少要滿足下面幾點要求 管制圖之研判與分析 但是下列法則若有一成立 則判斷製程失控 1 最近一點落在管制界線外 2 在管制界限內的點出現下述之特殊圖樣 patterns 1 中心線上下的點數要大約相等 各佔40 60 2 大部份的點 約70 集中在中心線 但不能所有的點都靠近中心線 huggingthecenterline 3 僅有少數點 約5 靠近管制界限 huggingtheControllimits 4 任何連續多點不可形成向上或向下的 趨勢 trend 區間測試包含 1 一點落在A區之外 超出管制界限 2 連續三點中有二點落在A區 3 連續五點中有四點落在B區或是B區之外 4 連續七點往同一方向走 5 連續八點在中心線的同一側 上述法則有一成立時 則判斷製程失控 區間測試 ZoneTest 法則區間法則 又稱為WesternElectricrules 可適用於管制圖中心線之兩側 首先 將管制圖之兩側各分為三個區間 每個區間的寬度為一個標準差 如圖三所示 圖三 區間測試法則之區間劃分 50 7 0 78 區間測試法則 連續5點中有4點在區域B或以上 單點超出管制界限 連續3點中有2點在區域A或以上 連續8點出現在中心線同側 連續7點往同一方向走 0 27 4 55 2 95 45 3 0 60 註 規則二的3點中有兩點在A區及A區以外 其中的兩點乃是指在同一側的兩點 若是一個點在正這一側的A區 另一個點在負這一側的A區 則並未違反此判定原則 A區B區C區C區B區A區 練習題一個管制圖如下所示 請對此管制圖進行判讀 也就是說 判斷出這個管制圖是否有出現製程失控 看有無任何點在A區之外 規則1 一點落在A區之外 超出管制界限 看有無接近的兩點在A區 含 之外 規則2 連續三點中有二點落在A區 看有無接近的四點在B區之外規則3 連續五點中有四點落在B區或是B區之外 看有無連續7點往同一方向走規則4 連續七點往同一方向走 看有無連續8點出現在中心線同側規則5 連續八點在中心線的同一側 連串測試 RunTest 法則連串測試係應用於管制圖中心線的同一側 連串測試包含 1 連續八點落在管制中心的同一側 2 連續十一點有十點落在管制中心的同一側 3 連續十四點有十二點落在管制中心的同一側 4 連續十七點有十四點落在管制中心的同一側 5 連續二十點有十六點落在管制中心的同一側 上述法則有一成立時 則判斷製程失控 注意 使用於管制圖的上述任何一條判定法則 RunRules 不可隨意取消 A2 計量 計數 A1 中心線 CL 管制上限 UCL 管制下限 LCL A4 p np c u p c 1 管制圖由那三條線構成 2 管制圖的種類 依數據型態分為那兩種 3 計量值管制圖有那些 常用的是那幾種 4 計數值管制圖有那些 常用的是那幾種 第二單元總結 第二單元總結 A6 管制圖中心線之兩側 A6 管制圖中心線之同一側 A5 P 23 A7 P 24 5 管制圖的研判基本原則為那2項 7 區間測試法則五法則為何 6 區間測試與連串測試有何不同 區間測試用於 連串測試用於 建立 R管制圖之步驟先建立解析用管制圖 待確定管制界限後 再建立管制用管制圖 其步驟如下 第三單元 常用管制圖之繪製一 平均值 全距管制圖 管制圖 A 選定管制項目在製程中選擇對產品品質特性有重要影響之要因或重要品質特性作為管制項目 B 搜集數據蒐集最近之數據100個以上 對這些數據之來源應充分瞭解 並希望以後之製造工程 其情況需與蒐集數據時相同 C 按產品生產之順序或測定之順序 排列數據 D 數據之分組每組所含之數據個數稱為樣本大小 samplesize 以n表示 樣本之組數以k表示 分組法與層別有關 普通按時間順序或測定順序分組 使組內不含不同性質數據 並使n 2 5之間 k 15 20之間最為適當 E 數據之記錄 將分組之數據記入數據記錄表 G 計算各組數據之全距 K 計算管制界限 註 工廠之製造工程其群體 及 大多為未知 故建立管制圖時 均常採用群體之 及 未知之公式計算 J 查係數表 管制界限的係數表 L 繪製管制界限管制圖在上 R管制圖在下 按習慣一般圖之寬度較R圖為大 將前面計算所得之管制界限數據繪入圖紙上 N 安定狀態之判定點入圖內之點子 如在管制界限內 或無特殊圖案出現時 則判定製程安定 可繼續生產下去 如有點超出管制界限時 則判定製程有不正常原因侵入 O 採取措施 a 製程有不正常原因存在時 應