亚硕SPC课程讲义ppt课件

1、統計製程控制SPC講師：白昌霖.產品品質管理的六個根本觀念沒有兩件事情是完全相像即使雙胞胎兄弟產品或製程的變異是可以衡量事情的改變是依據一定的方式量測同類型的產品大多數的量測群會集中出現在中央附近產品的製程，會決定其分配的曲線形狀非機遇缘由的變異會扭曲常態分配的傾向.統計品管發展(SQC) 1939年,戴明(Edwards Deming)與休華特(Walter Shewhart)合著一本“由統計出發的品質控制(Statistic Method from the Viewpoint of Quality Control),強調品質是製造出來的,而非檢驗出來的,主張將簡單而且單刀直入的統計方法運用

2、在製程之中,才是預防品質滑落的最好方法,並能節省大量檢驗本钱,達废品質的目標。.SPCStatistic Process Control的功用經由上線前(off line)及製程中(on line)去蒐集資料，透過統計分析或控制圖，加以分析中發掘製程的異常，並經由問題分析，以找異常缘由立刻採取改善措施，使製程恢復正常。並透過製程才干解析與標準化，不斷提昇製程才干。.統計製程控制SPC 製程設備環境人員资料生產參數產品母群體N樣本nnn統計處理feedback1.製程評估2.預測監控 採取行動Statistics Process Control量產試作持續改善線外Off line線上On lin

3、e.統計名詞定義:品質特性(Quality Characteristic):製程或產品所展現出的結果， (產品工程師or製程工程師設計的目標)計量特性:管理者或工程人員可以進行量化描画，有其客觀的科學的量度與評估來描画或判斷品質特性。屬於物理量、化學量、幾何特性，其資料表現方式為連續值-連續型隨機變數計數特性:管理者或工程人員較難進行量化描画，僅僅用五官來描画或判斷品質特性。用較為主觀認定辨別好壞、良不良或程度等級，其資料表現方式為非連續值-離散型隨機變數製程參數(條件) (Parameter):構成製程且直接影響製程結果(品質特性 )的條件，Men、Material、Method、Machi

4、ne、 Environment .規格(Specification):製程或產品設計者所設定品質特性的範圍或該製程或產品之國家或國際性所規定的範圍值。品質變異Variation:各產品間之差異，來自於製程條件無 法100%的一致性。平均值(Average):群體(or 樣本)量測之之平均值標準差(Standard deviation):衡量產品變異分佈之程度之一種數據，定量描画的方法，以表示全距(Range)：表示一群體全部數據的組內變動範圍。母體(Population):研讨者所考慮的某種特性之全體集合樣本(Sample):母體所選出的一個部份集合抽樣(Sampling):自母體抽出樣本的過

5、程與統計技術.-168.2695.451 23 -3 -2u99.73常態分配u：常態分配的中 心值-mean：常態分配的標準差-Standard Deviation2：常態分配的變異-Variance.重要特徵：常態曲線左右兩尾端和橫軸漸漸接近，但不會相交。以u為中心成對稱分佈。常態分配有兩個反曲點( Point of Inflection )分別在橫軸的一個標準偏向的位置。由於其左右對稱，曲線與橫軸所圍的面積為1。經驗法則：當分配形態接近為鐘型分配時在正負一個標準差內約佔全部數值之68.26%在正負二個標準差內約佔全部數值之95.45%在正負三個標準差內約佔全部數值之99.73%.變異為使

6、變異的表示簡化，通常分成共同缘由的變異機遇性缘由-Chance cause or system cause ，及特殊缘由的變異非機遇性缘由-Assignable cause or special cause 。共同缘由：製程中缘由，其所呵斥的分配與時間的關係是穩定而可重複、可預測，如製程中之變異僅由普通缘由所呵斥，則稱此製程是在統計的控制狀態中，因其產品之特性有固定的分配。特殊缘由：製程中不常發生但呵斥製程的變異，其所呵斥的分配與時間的關係不穩定且無法預期，故稱製程變異是不在統計的控制狀態下，因其產品之特性沒有固定的分配。.時間可預測假设製程中只需共同缘由之變異存在，則其废品將构成一個很穩定的

7、分佈，而且是可預測結果。.難預測假设製程中有特殊缘由之變異存在，則其废品將构成不穩定的分佈，而且無法預測結果。.問題與對策特殊缘由的變異可由統計分析控制圖發現，這些變異的缘由可由現場人員從4M1E直接改善，普通稱之為部分問題之對策，大約能夠解決15製程之問題；共同缘由的變異可由製程才干分析發現，但改善的任务則須由管理者及技術者共同來改善，普通稱之為系統改善，大約85 是屬於此類。統計製程控制的目的：參數設計縮小共同變異，提昇Cpk；應用控制圖偵測特殊缘由發生的現象，立刻回饋現場進行改善。.1.確立製造流程2.決定控制項目3.實施標準化4.製程才干調查6.問題分析與解決5.控制圖的應用 6.問題

8、分析與解決7.製程繼續控制製程條件變動時特殊缘由共同缘由. workshop1判斷製程能否良好.為了調查SiO2之薄膜製程品質狀態，因此每天搜集5片，量測膜厚結果如下。規格是u30.500.05,試討論如何表現其製程的品質才干？製程穩不穩定？ .製程品質調查的方式數值法 以Ca、Cp、Pp、 Ppk 、Cpk、不 良率表示圖示法 主要以直方圖、控制圖表示.Ppk：初期製程才干驗證指標PROCESS PERFORMANCE INDEX-63範圍製程的全變異，在不確定的製程狀況下驗證其性能才干。 Ppk製程的變異包括有普通缘由及特殊缘由所呵斥。即數據來自於短期研讨的一切個別量測值直接進行計算。 計

9、算標準差預估s来由個別量測值統計而來,所以製程可為穩定或不確定製程,n=30。 Pp=T/6s,.製程才干指數Cpk量產後製程才干改善指標PROCESS CAPABILITY INDEX。63範圍製程的潛在變異，在統計穩定的製程狀況下計算之。 Cpk潛在變異：製程的變異僅有普通缘由所呵斥。統計穩定的製程：即數據來自於長期研讨的控制圖，且特殊的點必須刪除後才計算之。評估由控制圖之分組數據而來，且計算標準差預估：估計量R /d 2或S/ C4 .何謂製程才干指數Cpk.製程準確度CaCapability of Accuracy：衡量製程時實績平均值與規格中心值之一致性規格公差：T=Su-SL=規格

10、上限-規格下限 單邊規格因沒有規格中心值,故不能計算CaCa值愈小品質愈佳 ABCD012.52550100維持改善為A立刻檢討改善採取緊急措施，必要時停產，全面檢討.製程精细度Cp Capability of Precision：衡量規格公差範圍與製程變異寬度相差程度Cp值愈大品質愈佳00.671.001.331.672.00DCBAA降低本钱維持現狀改進為A全檢，改善緊急對策，進行改善，檢討規格.控制圖的由來控制圖是由1924年休華特博士Dr.W.A.Shewhart，在研讨產品品質特性之次數分配時所發現。正常的工程所生產出來產品之品質特性，其分配大都成常態分配，會超出三個標準差3的產品只

11、需0.27。依據此原理，將常態曲線圖旋轉90度，在三個標準差的位置劃兩條線，將抽樣之數據依序點繪而成控制圖。.控制圖的效果作業者運用於製程中控制提供檢討製程狀況的共同語言及時改善的依據QIT,QCC.控制圖的分類，控制圖分兩種：計量值控制圖分平均值及全距控制圖、平均值及標準差控制圖、個別值及移動全距控制圖、中位值及全距控制圖計數值控制圖分百分不良率控制圖、nP不良數控制圖、C缺點數控制圖、U單位缺點數控制圖計量控制圖適用的狀況是：資料是可量測的，且數據方式是連續性的。計數控制圖則適用於資料大半只能断定為良或不良，數據不為連續量的狀況，普通常用於外觀檢查。控制圖.決定控制對象決定控制特性有計量數

12、據數據获得容易數據樣本n10平均值標準差控制圖平均值全距控制圖個別值移動全距控制圖目標為不良數不良率/不良數控制圖缺點數控制圖NNNNYYYY.製作控制圖的留意事項：正確選擇控制項目、以免無效控制。訂定合理之控制界限，以免產品或製程條件超出規格。訂定適當的檢查間隔，以免呵斥資源人力浪費或者不良品發生而不知道。對於製程持續加以監控，以期在問題未發生前進行對策的處理。.控制方法與取樣頻率重要特性(CC,SC）次要特性製程能力管制方法取樣頻率管制方法取樣頻率1.67 Cpk 2x-R管制查檢表低中免驗1.33Cpk 1.67製程能力足夠x-R管制查檢表中高查檢表中1.0Cpk1.33製程能力不充分x

13、-R管制高x-R管制中Cpk1.0工程能力不足 , 4M改善檢驗全檢檢驗全檢高： 0.5-1hr中：2-4hr低：每班.控制圖繪製原則根本資料：製程名稱、控制特性、測定樣本、測定單位、規格值、設備號碼、操作者、測定者、抽樣方法、樣本數、期間、製程要因4M+IE。中心線CL記以實線，控制上限UCL及控制下限LCL記以虛線，中心線、控制上限、控制下限分別記入其數值及CL、 UCL、 LCL等符號。UCL與 LCL距離決定座標，使上下限之距離在3040mm，太寬太窄均不適合。.平均值與全距控制圖適用製程可用以控制分組之計量數據，即每次同時获得幾個數據之工程。適把握工程狀態最有效的一種控制圖 .平均值

14、與全距控制圖nA2D4D3d221.8803.26701.12831.0232.57501.69340.7292.28202.05950.5772.11402.32660.4832.00402.53470.4191.9240.0762.70480.3731.8640.1362.84790.3371.8160.1842.970100.3081.7170.2233.078控制界限係數表ASTM STP-15D.先確立製程穩定且製程才干足夠選擇量測點：在每一個製程中會有很多量測點，但如何確定量測點是有效的且重要的呢？有以下數點可供參考：要找出製程中最重要的點，不要使控制圖淪為“日記。或許該點不易量測

15、，此時可考慮运用代用特性。此點在現在為量測點，但並不表示永遠是量測點。建立步驟.規劃資料圖表格式：在進行控制圖的製作時，一份好的表格應包括之背景資料如下ASQC所用之表格：日期品名或零件量測單位操作者其他相關資料.繪圖與解析階段Step1.蒐集欲管理項目之數據-取100個以上。35個為一組，共分成2034組，測定出每一個樣本值X在進行控制圖的製作時，由於需求“連續取樣，因此通常一個樣本會包含35個。.Step2.依測定時間順序陈列數據Step3.計算各組平均值X barStep4.計算各組全距R RX的最大值方框 X的最小值圓框.Step5.計算全部平均值X double bar ；計算各組全

16、距的平均值R bar 計算出全部數據的平均值及平均全距。在本例分別為平均值=0.58，平均全距為=0.13。.Step6.查係數D4 、 D3，計算全距控制界限 先求出全距的控制圖，如此可知“非隨機性變異能否存在，假使超出則代表有“非隨機性變異，假设不穩定則不須檢查平均值能否在監控亦即能否超出控制界限。此時應著手於製程穩定度的改善任务。全距的中心線全距的控制上限為全距的控制下限為.全距能否都在控制界限內：.Step7.查係數A2 ，計算平均值控制界限平均值的中心線平均值的控制上限為平均值的控制下限為.平均值能否都在控制界限內：.Step8.繪製控制界限及中心線，平均值控制圖在上，全距控制圖在下

17、平均值控制圖，CL劃實線，UCL及LCL是虛線全距控制圖，CL劃實線，UCL及LCL是虛線在控制線末端記入CL、UCL、LCL符號及其數值，較明晰易懂.Step9.控制圖點繪 首先找出最大和最小的平均值，在找出最大和最小的全距，以便確定座標的範圍及最小刻度，如此才可將一切資料全部點繪在圖表中。.最大平均值=0.63最小平均值=0.54總平均=0.58UCLx=0.652LCLx=0.507最大全距=0.19最小全距=0.07平均全距=0.13UCLR=0.275LCLR=0UCL=0.652CL=0.58LCL=0.507UCL=0.275CL=0.13.Step10.計算製程準確度Ca值St

18、ep11.計算製程精细度Cp值.Step12.計算製程才干Cpk值Step13檢討製程才干改善措施控制界限延續运用.workshop2-1平均值與全距控制圖.記錄蝕刻後的線寬，其數據如下，請繪平均值-全距控制圖spec=0.2500.01) .在製程中如何運用控制圖假使全距及平均值都在控制界限以內，則可確定沒有“非隨機性誤差存在。總平均值能否符合目標值，也是另一個重點。假设全距及平均值皆落在控制界限內，此一情形代表此一製程目前已在控制中，但並非表示往後量產不需留意，因為即使再穩定製程中也會有突發之情勢發生。而且能否能在不添加太多本钱下，將製程做的更穩定是工程師的企圖，因此控制圖即可在未來製程的問題未發生時，立刻給與必要的資訊。普通常作為判斷的依據有：平均值連續7點分在總平均值兩側且具有同一趨向。平均值連續3點中，有2點在2倍和3倍之間，即A區。平均值連續5點中，有4點在1倍和2倍之間，即B區。平均值連續8點皆在同一側，即A,B,C區。.異常現象圖ABC231.連續出現上側8點或上升7點設備缺