SPC统计制程管制详解培训课件PPT

1、1統計製程管制是什麼自製程中蒐集資料,並加以統計分析,從而發掘製程異常,立即採取修正行動,使製程恢復正常的方法實施SPC,可在生產之初就避免不良品的發生,這才是提升品質積極有效的方法Dr.Deming : 品質是製造出來的2SPC的源起1910奠基於費雪爵士的統計理論1924修華特博士發現管制圖1932修華特到英國主講管制圖1941美國武器品質使用大量統計方法1950戴明博士至日本八日品質管理講習會1979NBC製作“日本能,為何我們不能” SQC在美國獲得重生3美國為何積極推動SPC美國國防供應商協會的全面品質管理課程綱要第一天(變異及SPC)第二天(品質工程,品質損失函數,線外品質管制)第

2、三天(品質機能展開)第四天(品質工具的應用)美國公民營企業為何重視SPC發掘製程中機遇或非機遇原因,提升品質,降低成本統計理論簡易提供管理者與操作者數據日本的實際經驗4日本生產力為何會高SPC能顯示製程與生產力的現狀SPC可立即指出製程的問題與解決的方法,可迅速的反應製程調整的效果(1/3)對工廠組織結構的改變 勞動生產力=總產值/員工總數(2/3)X理論與Y理論的夢想同時實現5SPC的興起是宣告“經驗掛帥時代”的結束“品質公共認證時代”的來臨6-6 -5 -4 -3 -2 -1 +1 +2 +3 4 5 6+ - 製造品質設計品質第一部份 SPC 統計製程管制簡介7管制圖的源起SPC的基礎奠

3、定於1910年代費雪爵士(Sir Ronald Fisher)發展出的統計理論。於1924年修華特博士(Dr. W. A. Shewhart)在貝爾實驗室繪製了第一張的SPC圖，並於1931年出版了製造品質的經濟控制之後，SPC應用於各種製造過程改善便就此展開；此圖用於分析制程是否在安定狀態，或維持製造程序在安定狀況。品質管制圖簡稱管制圖(Control Chart)8SPC 的優點 根據品管大師戴明Dr. Deming對SPC應用於製造過程改善的說明有以下幾個重點 :1.SPC 是一個方法 , 也是一個系統 , 從統計評估的資料中以 管制製程並改善之。2.SPC可以減少變異並控制成本。3.

4、SPC 可以增加產品的壽命。4.在討論製程績效時 , SPC 提供了一個共同的語言。 9SPC 理論與應用範圍SPC是一種用來統計分析資料的科學方法，大家不要聽到 “ 統計理論 “ 就心中發毛不已 , 實際上 SPC 所應用的統計理論只有一個就是常態分配 ,而常態分配此一觀念非常重要且容易 , 因為宇宙大多數事物都符合常態分配。 TQM 導入狀況一個組織不可能一開始就導入全面品質管理，直到意識到產品、服務必須改善或組織損失部份市場、瞭解品質與生產力的重要性，才會導入全面品質管理，未來顧客會要求實施TQM，或管理者瞭解到全面品質管理可提升企業的市場佔有率。10管制圖為表示變異的界限，界限內為3的

5、範圍，範圍內涵蓋99.73%的機率，其原理為常態分配曲線採水平方式繪製，將抽樣之數據順序點繪成管制圖。-6 -5 -4 -3 -2 -1 u +1 +2 +3 4 5 6+ - UCL 管制上限LCL 管制下限99.73 %99.73 %11常態分配的概念-6 -5 -4 -3 -2 -1 x +1 +2 +3 4 5 6+ - 常態分配圖X (標準差)之間的機率P(Probability)10.682768.27%317300ppm20.954595.45% 56600ppm30.997399.73% 2700ppm4.5 0.999999.99% 6.8ppm60.999999.99% 0

6、.002ppm12與零件數目的品質可靠度品質特性中組合零件之數目U3品質水準產品品質可靠度之計算U6品質水準產品品質可靠度之計算199.7300029% 99.999999800%1097.3325980% 99.999998000%2593.4649188% 99.999995000%5087.3557666% 99.999990000%7581.6464617% 99.999985000%25050.8695500% 99.999950000%50025.8771111% 99.999900000%1000 6.6962488% 99.999800000%2000 0.4483975% 9

7、9.999600001%品質可靠度與風險度的變化比較品質可靠度品質風險度PPM總數PPM 增減因素0.90.1100,00029,4110.990.01 10,000 2,9410.9990.001 1,000 2940.99990.0001 100 290.99990.00001 10 3品質水準：情況無變動及呈現1.5變動後不良數字之比較npmo (即 ppm)()無變動情況有變動情況1317,400697,700245,400308,73332,70066,80346362,0050.5723360.0023.470.0000030.01913 (X1+X 2+X3+XN ) X平均值

8、X = N N 平方和 ST =(Xi X)2 ST變異數 2 = N 標準差 = S 2 Ps.為所有數據之標準差，S為樣本的標準差 ST S2 = S = S2 (N-1) 製程能力分析公式14實施管制圖的理想常態分配曲線製程狀況差不穩定製程提升準確性不穩定製程提升準確性亦提升最理想狀況15 製造的產品中，其品質一定有變異存在；變異的原因如原料品質、作業方法、機器狀況等的因素，但不可能保持完全沒有變異，依變異種類可區分為機遇原因與非機遇原因。1.機遇原因：原就存在製程中的原因中，在產品品質的變異原因 中，不用追究變異原因，其比例約有85%的問題應由 管理人員來處理，在追求變異來源時應由機器

9、、材 料、方法等著手改善，此製程在“統計管制中”。2.非機遇原因：原不存在製程中的原因，約有15%的問題屬於此 類，可經由基層作業員的努力來改善。品 質 變 異16例題一：量測數據9、7 、7 、8 、8.5求平均值、標準差、全距？ 平均值 (9 + 7 + 7 + 8 + 8.5 ) / 5 =7.9 標準差 (9-7.9)2+(7-7.9)2+ (7-7.9)2+ (8-7.9)2+ (8.5-7.9)2) 5 = 3.2 = 0.8 5 全距 9 7 = 2 17統計製程管制作法決定產品特性定義製程作業標準化活動決定量測品質特性之能力管制圖採取改善活動製程能力分析改善製程管制狀態符合要求

10、繼續運作不符要求非管制狀態18儲存 操作 檢查 運送19製程能力的PDCA1.製程目的2.製程現況2.選定調查對象3.4M標準化4.決定製程能力 目標1.標準化教育訓練2.標準作業的實施3.數據的收集&分析4.監測製程狀況5.偵測特殊原因並 採取矯正措施能力足夠保持現狀是否再提升準確度或製程潛力PDCA找出機遇原因標準化活動及再發生防止能力不足夠先掌握機械能力並追究原因原因不明,且無法採取技術性的措施調節製程管制檢討規格公差修正檢驗製程屬於管制狀態製制程態非狀管製程能力的把握20製程能力調查的方式1.圖示法：以圖形直接來表示，如次數分配表、直方圖 、管制圖表示。2.數值法：以製程準確度Ca、製

11、程精密度Cp、製程能力 指數Cpk表示。21製程準確度Ca(Capability of Accuracy)量測製程之實績平均值與規格中心的差異性。 (X ) (實績平均值-規格中心值)Ca (K) = ； (T/2) (規格公差2)T=USL-LSL=規格上限-規格下限=規格公差PS.單邊規格(設計規格)因沒有規格中心值，故不計算Ca 製造規格將單邊規格公差調整為雙邊規格,如此方可計算Ca當Ca = 0 時，代表量測製程之實績平均值與規格中心相同；無偏移當Ca = 1 時，代表量測製程之實績平均值與規格上或下限相同；偏移100%等級判定：Ca值愈小，品質愈佳。依Ca值大小可分為四級等 級Ca值

12、A |Ca| 12.5%B12.5% |Ca| 25%C 25% |Ca| 50%D 50% |Ca| 處理原則維持現狀改進為A級立即檢討改善採取緊急措施，全面檢討，必要時停工生產22例題二：規格中心8、規格上限9.5、規格下限6.5量測數據9、7 、7 、8 、8.5求Ca值？ 平均值 = 7.9 公差 = 9.5 - 6.5 = 3 規格中心= 8 7.9 - 8Ca = = - 0.0667(A級)向左偏移 (9.5-6.5)/2設計規格；規格上限7、規格下限6、規格中心6.5量測數據6.3、6.2 、6.6 、6.4 、6.2請推估製造規格的Ca值？平均值 = 6.34標準差 = 0.

13、14967 例題三：23製程精密度Cp(Capability of Precision)量測製程之變異寬度與規格公差範圍的差異性，又稱製程潛力。 (USL LSL) (規格上限-規格下限)Cp = ； 雙邊規格 6 (6個標準差) (USL u ) (規格上限-規格中心)Cpu = ； 單邊規格 3 (3個標準差) ( u LSL) (規格中心-規格下限)Cpl = ； 單邊規格 3 (3個標準差)當Cp愈大時，代表工廠製造能力愈強，所製造產品的常態分配越集中。等級判定：依Cp值大小可分為五級等 級Cp值A 1.33 Cp 1.67B1.00 Cp 1.33C 0.67 Cp 1.00D Cp

14、 0.67 處理原則維持現狀有缺點發生立即檢討改善採取緊急措施，進行品質改善，並研討規格A+ 1.67 Cp 無缺點考慮降低成本24例題四：規格中心8、規格上限9.5、規格下限6.5量測數據9、7 、7 、8 、8.5求Cp值？ 標準差 = 0.8 平均值 = 7.9 公差 = 9.5 - 6.5 = 3 規格中心= 8 9.5 6.5Cp = = 0.625.(D級) 6 x 0.8設計規格；規格上限7、規格下限6、規格中心6.5量測數據6.3、6.2 、6.6 、6.4 、6.2請推估製造規格的Cp值？平均值 = 6.34標準差 = 0.14967 例題五：25製程能力指數Cpk.綜合Ca

15、與Cp兩值的指數公式；同時考慮統計數值的準確性與變異寬度 | (X ) |Cpk = ( 1 K ) x Cp ； K = |Ca| = (T/2) = (1 - |Ca|) x Cp ； 單邊規格時 Cpk = Cp當Cpk值愈大，代表製程綜合能力愈好。等級判定：依Cpk值大小可分為五級等 級Cp值A 1.33 Cpk 1.67B1.00 Cpk 1.33C 0.67 Cpk 1.00D Cpk 0.67 處理原則理想的狀況有缺點發生改善為A級立即檢討改善採取緊急措施，進行品質改善，並研討規格A+ 1.67 Cpk無缺點考慮降低成本26例題六：規格中心8、規格上限9.5、規格下限6.5量測數

16、據9、7 、7 、8 、8.5求Cpk值？ 標準差 = 0.8 平均值 = 7.9 公差 = 9.5 - 6.5 = 3 規格中心= 8 Ca = -0.0667 Cp = 0.625Cpk = ( 1- |-0.0667| ) x 0.625 =0.583.(D級) 設計規格；規格上限7、規格下限6、規格中心6.5量測數據6.3、6.2 、6.6 、6.4 、6.2請推估製造規格的Cpk值？平均值 = 6.34標準差 = 0.14967 例題七：27例題八：規格中心9、規格上限10、規格下限8.5量測數據9.2、9.4 、8.9 、9 、9.1、8.9、8.7 、9.3 、9.1 、91.求

17、Ca、Cp、Cpk值？2.求Z1、Z2、ppm?(附錄一)1.標準差 = 0.196 平均值 = 9.06 Ca = (9.06 9) / (1.5 / 2) = 0.08 Cpu = (10 9.06) / (3 x 0.196) =1.599(不對稱公差) Cpl = ( 9.06 8.5) / (3 x 0.196) =0.952 Cp = ( 10 8.5) / (6 x 0.196) =1.276 Cpk值 = 0.952 (取小值)2 .Z1 = (10 9.06) / 0.196 = 4.796 查表得0.8 ppm Z2 = (9.06 8.5 ) / 0.196 = 2.85

18、7 查表得2186 ppm ppm= Z1 + Z2 = 2187 ppm 28管制圖的種類數據形態管制圖記號管制圖名稱計 量 值X R ChartX S ChartX Rm Chart平均值與全距管制圖平均值與標準差管制圖個別值與移動全距管制圖計 數 值p Chartpn Chartc Chartu Chart不良率管制圖不良數管制圖缺點數管制圖單位缺點數管制圖29使用管制圖之原因 管制圖是一改善生產力之有效工具 有效運用可降低報廢和重工。報廢和重工之降低代表生產力增加、成本降低和產能之增加。管制圖是預防不合格品之有效工具 強調第一次就做對，它比事後之檢驗更能提昇產品之品質。管制圖可預防不需

19、要之製程調整 獲知調整製程參數之最佳時機，以避免因過度調整，使製程變異增加，造成製程成效惡化。管制圖可提供診斷之資訊 非隨機性變化模型，可以提供診斷製程異常之情報。一個非隨機性模型通常是由一組異常原因所造成。由管制圖上可了解製程何時為異常，並可縮小尋找問題原因之範圍，降低診斷時間。管制圖可提供有關製程能力之資訊 管制圖可提供製程參數、製程穩定程度和製程能力等情報，這些資訊對於產品和製程設計者非常有幫助。30管制圖基本原理 統計理論認為母體參數可由隨機抽取的樣本來估計，SPC圖的統計基礎即在於此。但是，SPC圖並不能控制一個製程，它只是提供製程重要的資訊，這個資訊可以作為品質決策與修正製程的基礎

20、。一般SPC圖提供三條製程資訊的管制線：管制上限(upper control limit)；UCL= X + 3中心線(center line ) ； CL = X管制下限(lower control limit ) ；LCL= X - 331管制圖應用範圍 不同製程管制對象有不同的資料，所有的資料都可歸類到下列其中一種：分類資料 將產品品質分為好或不好、合格或不合格等。 計數資料 記錄某產品的某個特性發生次數，例如錯誤次數意外次 數銷售領先次數等。 連續資料 某個品質特徵的量測值，例如尺寸成本時間等。前兩種為計數值資料，後為計量值資料。收集資料時，如果可能應該盡量收集定量資料，因為定量管制圖

21、所需的比較性計算較少，而且能提供較多的資訊。 管制圖應用有許多方式，大多數是用來做製程之線上(on-line)監視。即收集製程樣本數據用來設立管制圖，若抽樣值在管制界限內，則稱製程在管制內。管制圖亦可以用來決定過去與未來之製程數據是否在管制內；也可用來做為估計之工具，當製程在管制內，可預測一些製程參數，例如平均數、標準差、不合格率等。此種製程能力分析對於管理者之決策分析有相當大之影響，例如自製或外購之決策，工廠及製程之改善以降低變異，及與供應商或顧客間之合約。 32管制圖實施步驟 1.定義製程；選擇品質特性2.決定管制圖之種類3.決定樣本大小(附錄二)4.抽樣頻率和抽樣方式 5.決定量測系統；

22、收集數據6.計算管制圖之參數，一般包含中心線和上下管制界限7.收集數據，利用管制圖監視製程 331.決定樣本大小、抽樣頻率、組數樣本大小：代表組內變異，每組樣本大小45。抽樣頻率：決定製程對時間之穩定性。依班別、時間、批次是當選取。 組數：通常25組(100個數據)。2.設置管制圖與紀錄原始數據：平均值管制圖、全距管制圖、數據紀錄區。(圖下圖配置方式)3.計算每一組的平均值與全距假設每組有n個數據：X1、 X2、 X3 Xn，則X = (X1 +X2+ X3+ +Xn) / nR = XMAX-XMIN4.點繪於平均值全距管制圖上描點與繪線連接各點迅速掃描計算與所繪各點是否正確 計量值管制圖著

23、手製作X - R管制圖34計算管制界線1.計算製程平均值X與全距平均值R第一組 X1 、R第二組 X2 、R:第 n 組 Xn 、R 2.計算管制界限(附錄三)全距管制上限 UCL = D4R管制下限 UCL = D3R平均值管制上限 UCL = X+ A2R管制下限 UCL = X-A2R 常數D4、D3 、 A2查表取得將各管制界線與點描繪於管制圖中R1 + R2 + +Rn全距平均值R =CL(u)n (X1 +X2+ +Xn) 製程平均值X =CL(u)n35X-R 的標準輸入畫面36X-R 管制圖37計算管制界線 S1 + S2 + +Sn標準差平均值S =nX R 管制圖n= 3

24、- 5全距 UCL = D4R UCL = D3R 平均值 UCL = X+ A2R UCL = X-A2RX S 管制圖n= 10標準差 UCL = B4S UCL = B3S 平均值 UCL = X+ A3S UCL = X-A3SX Rm 管制圖當n的數據很少時(破壞實驗)Rm = Xi Xi+1平均值 UCL = X+ E2Rm UCL = X- E2Rm Rm UCL = D4Rm UCL = D3Rm R1 + R2 + +Rn全距平均值R =n (X1 +X2+ +Xn) 製程平均值X =nRm1 + +Rmn全距平均值Rm = n - 138X-S 的標準輸入畫面39X-S 管

25、制圖40X-MR 的標準輸入畫面41X-MR 管制圖42管制圖異常輸入原因43異常原因資料庫44深入了解異常原因45八大管制規則46計量值開新檔案47數據輸入B級：儘可能調整，改進為級48常態分配曲線49EXCEL的資料轉出505152各式報表的列印5354強大的搜尋功能55搜尋資料的整合56計數值p管制圖p 管制圖當各組的樣本數n皆相同時CL = P = (P1 + + PK) / n P(1 - P)P(1 - P)UCL = P + 3 UCL = P - 3 n np 管制圖當各組的樣本數n相差幅度不超過20%時CL = P = (P1 + + PK) / (n1+nK) P(1 - P)P(1 - P)UCL = P + 3 UCL = P - 3 n np 管制圖當各組的樣本數n相差幅度超過20%時CL = P = (P1 + + PK) / (n1+nK) P(1 - P)P(1 - P)UCL = P + 3 UCL = P - 3 ni ni57計數值p管制圖58np管制圖np 管制圖的樣本數n皆相同每個樣本含有1 5個不良品(反推去決定樣本大小 )CL = np = (P1 + + PK) / nUCL = np + 3 np(1 - P)LCL = np - 3np(1 - P)c管制圖以單位數量內缺點發生之次數者；樣本數n相同每個樣本含有1