统计过程管制（PPT40页).ppt

StatisticalProcessControl(SPC)統計過程管制,目錄,一、製程管制系統二、管制圖導入流程圖三、管制圖四、p管制圖（不合格率）五、管制圖的判定方法六、製程能力（Capability）分析,一、製程管制系統,製程中對策,績效報告,成品改善,製程中對策,成品,人員,設備,材料,方法,環境,管制圖依”常態分配”計算製程數據分佈,常態分配,管制界限的構成,製程中共同原因與特殊原因之變異,共同原因：製程中變異因素存在，製程不受影響，在管制狀態下，其產品之特性有固定的分配。特殊原因：製程中變異因素存在，導致製程失去管制，其產品之特性沒有固定的分配。,製程中只有共同原因的變異圖示,(製程穩定且可預測的),製程中有特殊原因的變異圖示,(製程不穩定，變化不可預測),共同原因與特殊原因之對策,1.特殊原因之對策（局部面）必須消除產生變異的特殊原因，否則影響很大。由製程人員直接加以改善或解決約佔製程問題15%2.共同原因之對策（系統面）必須多方面且共同去改善造成變異的問題常需管理階層的努力與對策製程上85%的問題是屬於此類,二、管制圖導入流程,管制圖的應用,管制圖的選擇,x-Rm,p,pn,u,c,1.公式：(1)管制圖CL=UCL=A2LCL=A2(2)R管制圖CL=UCL=D4LCL=D32.實例：製課製造鋼管，應用x-R管制圖來控制其內徑，尺寸單位為m/m，利用以下數據表之資料，求得其管制界限並繪圖。（n=5）,三R管制圖（平均數與全距）,R管制圖用數據表,1.將每樣組之x與R算出記入數據表內。2.求與1264.86/2550.594110.4/254.4163.查係數A2，D4，D3A20.58，D42.11，D3負值（以0代表）,R管制圖用數據表,4.求管制界限。(1)管制圖CL50.594UCLA250.594(0.58)(4.42)53.142LCLA250.594(0.58)(4.42)48.046(2)R管制圖：CL4.42UCLD4(2.11)(4.42)9.34LCLD3(0)(4.42)0,R繪圖步驟,5.將管制界限繪入管制圖6.點圖7.判定管制圖/檢討管制界限(管制圖判定方法將於後面章節介紹),R繪圖步驟,R管制圖(利用Minitab繪製),四、p管制圖(不合格率),1.公式(1)組樣本大小n相等時：CLUCL3LCL3(2)n不等，且相差小於20%時：CLUCL3LCL3,四、p管制圖(不合格率),(3)n不等，且相差大於20%時：CLUCL3LCL3,1/n,1/n,2.實例某公司製造外銷產品，每1小時抽取樣品來檢查，將檢查所得之數據，列於下表。利用此項數據，繪製不合格率p管制圖，以控制其品質。,四、p管制圖(不合格率),p管制圖繪圖步驟,1.求管制界限CL124/25250.04914.91%UCL3=0.1136=11.36%LCL3=0（為負值，視為0）(利用平均的樣本數n=101),2.點繪管制圖,p管制圖繪圖步驟,計量值管制圖常用之係數表,五、管制圖的判定方法,正常點子動態之管制圖，如圖一。1.多數的點子，集中在中心線附近，且兩邊對稱。2.少數的點子，落在管制界限附近。3.點子之分佈呈隨機狀態，無任何規則可尋。4.沒有點子超出管制界限外(就是有也很少)。,不正常點子動態之管制圖1.在中心線附近無點子此種型態吾人稱之為”混合型”，因樣本中可能包括兩種群體，其中一種偏大，另一種偏小，如圖二。2.在管制界限附近無點子此種型態吾人稱之為”層別型”，因原群體可能已經檢剔過，如圖三。3.有點子逸出管制界限之現象此種稱之為”不穩定型”，如圖四。,五、管制圖的判定方法,五、管制圖的判定方法,管制圖之不正常型態之鑑別是根據或然率之理論(又稱小機率理論)而加以判定的，出現下述之一項者，即為不正常之型態，應調查可能原因。,管制圖的判讀法,1.1點超出從中心線起算3個Sigma以外2.連續3點中有2點分佈於從中心線起算2Sigma以外(同側)3.連續5點中有4點分佈於從中心線起算1Sigma以外(同側)4.連續6點遞增或遞減的趨勢5.連續8點落在1Sigma的範圍以外(兩側)6.連續9點在同一側7.連續14點呈現上上下下交替8.連續15點分佈於從中心線起算1Sigma的範圍內,計量值管制圖判讀,管制圖的判讀-1/2,1.,2.,3.,4.,管制圖的判讀-2/2,5.,6.,7.,8.,計數值管制圖判讀,1.1點超出從中心線起算3個Sigma以外2.連續6點遞增或遞減的趨勢3.連續9點在同一側4.連續14點呈現上上下下交替,管制圖之管制界限公式,管制圖能解決之問題,1.經濟性：有效的抽樣管制，不用全數檢驗，不合格率低，得以控制成本。使製程穩定，能掌握品質、成本與交期。2.預警性：製程的異常趨勢可即時發現並對策，預防整批不良，以減少浪費。3.分辨特殊原因：作為局部問題對策或管理階層對系統改進之參考。4.善用機器設備：估計機器能力，可妥善安排適當機器生產適當零件。5.改善的評估：製程能力可作為製程改善前後比較之指標。,六、製程能力(Capability)分析,1.Ca(準確度越低越佳)製程準確度Ca(xu)/(T/2)2.Cp(精密度越高越佳)製程精密度CpT/6(雙邊規格)Cp(USLx)/3或(xLSL)/3之最小值(單邊規格)3.Cpk（製程能力越高越佳）綜合製程能力(1)Cpk(1Ca)Cp；單邊規格時，Cpk=Cp另種表達方式：(2)Cpk(USLx)/3或(xLSL)/3之最小值,(計算Cp或Cpk使用),製程穩定時適用(分組取樣),製程性能(Performance)分析,4.Pp(越高越佳)性能指數PpUSL-LSL/6(雙邊規格)5.Ppk（越高越佳）性能指數Ppk(USLx)/3或(xSL)/3之最小值,_,_,_,_,1,Kn,),x,x,(,=,:,1,n,),x,x,(,=,:,m,1,=,K,n,1,=,i,2,Ki,n,1,=,i,2,i,分組,穩定過程時適用：,不分組,初始生產時適用：,計算製程的總變異(Pp或Ppk使用),(分K組，每組有n個),6.能力比值：CR=1/Cp;性能比值：PR=1/Pp7.不合格率p（綜