CPK讲义-SPC课程补充资料(ppt 123页).PPT

1、品 管 大 師 的 話 08:00-08:20,陳信壹,戴 明 - Edwards Deming,品質是製造出來的。品質是散佈在生產系統的所有層面。停止末端大量的檢驗行為，而應力求改善，由根本做起。他認為末端檢驗絕不可能獲得有競爭力的品質。不斷研究和改善品管制度，是所有階層的責任。,陳信壹,裘 蘭 - Joseph Juran,品管的目的在於預防不良的發生。而非剔除不良。品質改進涉及長期性的問題，而品質應是公司整體策略的核心。,陳信壹,費 根 堡 - Armand Feigenbaum,全面品質管制TQM。一種有效的系統能結合公司內部各部門在品質開發，品質維護，以及品質改善下最大的努力，使產品

2、及服務皆能在經濟的水準上，獵取顧客的完成滿意。品管的核心在預防，而非補救。更堅持主張不改善每一層面的作業品質，則無法協同作用，故整個系統品質難以改善。,陳信壹,石 川 馨 - Kaoru Ishikawa,以良好的人力資源，建立工作品質。全公司品管(CWQC)由董事會，至全公司員工，都必須在各自的任務分擔下，主動積極參與，品質是每一員工的責任。,陳信壹,克 勞 斯 比 - Philip Crosby,第一次就作對。( Do It Right The First Time )。他曾說要靠檢驗來消除品質問題，無異將牙膏擠回袋中。品質是大家的事，品管部門是負責協助、教育、培養、與激勵大家追求品質。工

3、作的唯一標準就是零缺點，不是差不多。每一員工都要徹底反省覺悟，嚴格要求自己的工作完美無缺。,陳信壹,SPC (上) 課前 Q & A,什麼是SPC ? SPC 的源起? SPC 的定義及應用範圍? SPC 的功能 ? 何謂 SPC 7大工具 ? 品質變異主要原因那兩種? 可歸屬原因主要起源於那三處 ? 變異數? 標準差?,陳信壹,SPC 的基本觀念,世上沒有任何兩件事.人員.產品是完全一樣 製造過程中所產生之變異是可以衡量的 事情.產品的變異通常根據一定的模式而產生 宇宙萬物及工業產品大都呈常態分配 例如 :身高.體重.智力.考試成績.所得分配 變異的原因可分為機遇及非機遇原因 機遇原因屬管理

4、系統的範圍 非機遇原因卻是作業人員本身就能解決的 應用SPC 可以確保作業人員的自尊 應用SPC 可以指出製程最需要改善的地方,陳信壹,常態分配的基本特性,在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈 常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交 曲線下的面積總和為 1 曲線左右兩個反曲點位於 +/- 1 個標準差處 常態隨機變數的任何線型函數仍為常態分配 互相獨立之任何常態分配組合仍為常態分配,陳信壹,常態分配曲線下的面積,陳信壹,u,1,2,3,68.27%,95.45%,99.73%,常態分配與管製圖,陳信壹, +1,中心線,管制上限,管制下限, +2, +3,A區,B區,A區,B區,C區,C區,規格範

5、圍,不同的常態分配,陳信壹,(a) 12 ，1=2,1,2,不同的常態分配,陳信壹,(b) 1=2 ，12,2,1,1=2,2,1,不同的常態分配,陳信壹,(c) 12 ，12,2,1,1,2,Statistical Process Control - SPC 乃是一些使製程穩定和經由降低變異性以改善製程能力的強力工具的結合 - SPC 可應用在任何製程上. 其七大工具為 :,何謂 SPC統計製程管制,陳信壹,1.直方圖 histogram 2.查檢表 check Sheet 3.柏拉圖 pareto chart 4.因果圖 cause and effective diagram 5.缺點集中

6、圖 defect concentration diagram 6.散佈圖 scatter diagram 7.管制圖 control chart,SPC 應用/ QC七大工具,陳信壹,- 此 QC seven tools 又以管制圖是最具理論基礎 的技術. - 它是由 貝爾電話實驗室之 特斯華特博士 Walte A.Shewhart 於 1920 年所提出,何謂 SPC統計製程管制,陳信壹,統計Statistic,數據透過,計算產生出,有意義的情報,陳信壹,統計Statistical,I,統計,O,P,數據,計算,有意義的情報,=,+,+,計數值,計量值,X,陳信壹,什麼是有意義的情報?,例

7、1:插拔力很好 例 2:插拔力平均為 1.5 Kg 例 3:大部份 Jack 產品的插拔力在1.5 0.3 Kg 之內 例 4:99.73 % 的 Jack 產品的插拔力在1.5 0.3 Kg 之內,陳信壹,統計製程控制 Statistical Process Control,SPC 就是 依據,統計的邏輯,來判斷,製程是否異常,控制系統,及應否採取改善對策的一套,陳信壹,觀念,大部分的品質問題錯在作業員。 容許少許不良，意外的瑕疵不能避免。 品質是品管人員的責任。 品質是生產單位的事情。 只重視品質檢驗，檢驗人員需負責瑕疵品。 SPC 只是在現場掛管制圖。,陳信壹,品質和品級混淆。 品質是無

8、法評估衡量。 品質是有經濟成本。 品質是作業員造成的。 品質是品管人員的責任。,陳信壹,Quality is Free - Dr. Crosby,5 點的錯誤假設,統計製程控制 Statistical Process Control,過程 100 分 品質零缺點,陳信壹,製程管制的必要性,檢測 -忍受浪費 預防-避免浪費,陳信壹,建立 SPC 的步驟(上),確立製造流程 繪製製造流程圖(p21) 訂定品質工程表(p22,p23) 決定管制項目 顧客之需求為何? 實施標準化 標準之建立、修正與營運 製程能力解析 是否符合規格或客戶的要求?,陳信壹,確 立 製 造 流 程,繪製製造流程圖 訂定品質

9、工程表,陳信壹,製造流程符號及代表意義,操作,遲延,檢驗,貯存,搬運,陳信壹,標準化,目的:不會做標準以下的工作、產品。 步驟1 : A成立標準化體制。2 : P標準化之計劃。3 : D標準化之運作。4 : C標準化之評價。,陳信壹,SPC (下) 課前 Q & A,進行SPC需應用那些步驟 ?怎麼做您知道嗎? 知道如何有技巧的運用管製圖嗎? 碰到問題或找到問題的癥結時,如何解決呢? 正確的使用管制圖會得到什麼好處 ? 進行 SPC的同時有哪些事項要特別留意的 ? 計數與計量值管制圖有哪些差異? X-R與X-S管制圖主要差異有哪幾項? 當管制圖非常穩定即製程能力Cpk很好時要如何處置呢?,陳信

10、壹,建立 SPC 的步驟(下),管制圖的運用 管制圖有那些種類? 管制圖係數表如何運用? 問題分析解決 如何尋找真因?用什麼方法解析最好? 什麼是解決問題的 7 個順序?( p.39) 如何避免問題再發生? 解決問題時,有那些重要元素呢? 製程之繼續管制 延長管制界限作為製程之繼續管制,陳信壹,5.管制圖的種類,計量值管制圖 計數值管制圖,陳信壹,- 何謂品質變異的機遇原因 和可歸屬原因 Chance and Assignable Causes of Quality Variation - 機遇原因:不可控制之自然變異,在統計管制下的製程. -可歸屬原因:可加以排除之變異,製程處於非統計管制

11、- 可歸屬原因之品質變異主要起源於下列三處 : a.調整機器失當 b.操作失誤 c.不良的原料 此種變異通常指出製程表現出不可接受之水準.,製程統計管制的理論與方法,陳信壹,-繪製管制圖之必要條件為統計管制 -何謂統計管制 ? -如何判定所繪製的點是否為統計管制 ? -若所繪製的點不是在統計管制狀態下如何處置 ? -何謂隨機 ? -如何判定所繪製的點是否為隨機,製程統計管制的理論與方法,陳信壹,取數據之 max. & min. 計算群組之間距 統計群組間距之數據次數 繪製次數分配表 繪製直方圖 與常態分配比較,無母數.,統計管制的驗證方法,陳信壹,- 主要目標: 迅速地偵測出可歸屬原因的發生或

12、是製程的改變,以使製程的調查及修正措施,能在產出很多不良品之前 就著手進行. 管制圖就是為了達此目的,而被廣泛使用於生產線上之有效的製程管制工具. - 終極目標 : 減少製程的變異,使製程在管制狀態下生產,製程統計管制的目標,陳信壹,1. 選擇適當形式的管制圖 2. 決定是那些製程特性要被管制 3.決定在製程的那裏實施管制圖 4. 根據 SPC /管制圖的分析結果採取製程改善措施 5. 選擇資料收集系統和電腦軟體 這五點原則適用於計數值和計量值管制圖, 應該記住的是,管制圖並非製程的監督, 而是為降低製程變異性的實際線上方法,實施管制圖計畫的五大原則,陳信壹,x 和 R (x 和 S)在下列情

13、況使用計量值管制圖 1. 新製程正即將啟動或新產品在現有製程內生產 2. 製程運作了一段時間,但一直出狀況而無法掌握, 或不能達到指定允收水準時. 3. 製程常出狀況時,管制圖能達到診斷的目的(排除故障) 4. 當測試之成本昂貴或破壞性測試時. 5. 當製程在管制下,希望減少抽樣或下游檢定達到最少.,選擇適當形式的管制圖(計量1-5),陳信壹,x 和 R (x 和 S)在下列情況使用計量值管制圖 6. 已用到計數值管制圖,但製程仍失控,或即使製程在控制 之內,其產出水準亦不被接受時. 7. 精密規格之製程,重疊性的組合公差或其它複雜之製程 問題 8. 當一個操作員需決定是否調整製程或在何處進行

14、評估時 9. 製品規格需要變更時. 10.製程之穩定性和能力需受持續監視時.,選擇適當形式的管制圖(計量6-10),陳信壹,p圖,c圖和 u圖在下列情形考慮使用計數值管制圖 1. 操作員控制可歸屬的原因,且必須降低製程的失敗率. 2. 製程是個複雜組合操作過程,產品品質的衡量經由不 合格數.成功或不成功產品功能等( 例如包括電腦.汽 車和這些產品的次系統. 3. 製程管制是需要的,但量測資料無法獲得. 4. 對於製程執行結果的歷史資料之匯總是必須的.,選擇適當形式的管制圖(計數 1-4),陳信壹,敘述統計 : 統計量,圖表 * 集中趨勢 : 資料集中狀況,資料的代表性 其作用有 : 簡化作用,

15、代表作用,比較作用 * 算數平均數 ( Mean ) * 中位數 * 眾數 * 幾何平均數 * 調和平均數,管制圖的統計基礎,陳信壹,* 離散趨勢 * 全距 : Xmax-Xmin * 變異數與標準差的意義 ,管制圖的統計基礎,u=(1.0+2.0+2.7+3.0+3.3+4.0+5.0)/7=3.0,Sum of (X-u)2 =(1.0-3.0)2+(2.0-3.0)2 +(2.7-3.0)2+(3.0-3.0)2 +(3.3-3.0)2+(4.0-3.0)2 +(5.0-3.0)2=10.18, 2 = 10.18/7 = 1.4543 = (10.18/7)0.5 = 1.2059,1

16、.0 2.0 2.7 3.0 3.3 4.0 5.0,1.0 2.0 2.7 3.0 3.3 4.0 5.0,陳信壹,* 離散趨勢 變異係數 : V= (標準差/算術平均數) x 100% 例1 甲地 10位居民,乙地 12位居民,年齡如下: 甲地 : 23,60,79,32,80,77,81,52,64,41 乙地 : 54,60,76,34,17,57,52,70,36,41,65,55 請問1.何地居民較年輕 ? 2.何地居民年齡較一致 ?,管制圖的統計基礎,陳信壹,* 離散趨勢 , 變異係數 : V 解 : 1. 甲 X=589/10=58.90 , 乙 X=617/12=51.42

17、乙地居民較年輕 2.甲 2=452.5444 , =21.27 乙 2=281.1742 , =16.77 V甲 = 21.27/58.90 = 36.11% V乙 = 16.77/51.42 = 32.61% 因 V甲 V乙 , 故乙地居民較一致,管制圖的統計基礎,陳信壹,利用管制圖改善製程,檢測可歸屬原因,執行矯正行動,查明問題的根本原因,確認並追蹤,製 程,量測系統,輸 入,產 出,陳信壹,計 數 值管 制 圖,陳信壹,計數值管制圖,不良率管制圖 (p - 管制圖) 分析或管制製程不良率，樣本大小 n 可以不同。 不良數管制圖 (np - 管制圖) 分析或管制製程不良數，樣本大小 n 要

18、相同。 缺點數管制圖 (c - 管制圖) 分析或管制製程缺點數，樣本大小 n 要相同。 單位缺點數管制圖 (u - 管制圖) 分析或管制製程單位缺點數，樣本大小 n可以不同。,陳信壹,* 不合格率管制圖執行步驟 1. 收集 25-30 組樣本 2. 計算 平均不良率 : P = Sum (Pi)/n , i=1,2, n 3. 計算 管制上/下限 UCL/LCL 4. 將 25-30 組數據繪製成管制圖並加上管制上下限 5. 分析管制圖中是否有非管制狀態之樣本 ? 6. 進一步探查是否有異常原因 ? 7. 找出異常原因後可將該點刪除,並重新計算上下限 8. 再進行 5 , 6 項之分析若無法察

19、出異常原因則上下限不變.,計數值管制圖,陳信壹,P-chart管制圖範例(計數值),陳信壹,P = 0.2313 P +/-3 = 0.2313 +/-3 UCL = 0.2313 + 0.1789 = 0.4102 LCL = 0.2313 - 0.1789 = 0.0524,不合格率管制圖範例介紹,P (1-P),n,0.2313(0.7687),50,陳信壹,修正前之管制界限,新原料,新操作人員,UCL=0.4102,LCL=0.0524,陳信壹,修正後之管制界限,新原料,新操作人員,UCL=0.3893,LCL=0.0407,陳信壹,(1) 正常點子之動態應該是 : a. 多數點子集中

20、在中心線附近 b. 少數點子落在管制界限附近 c. 點子分成隨機分佈,無任何規則可循 規則變化就是不正常 d. 沒有點子超出管制界限之外(就是有也很少),管制圖之判讀法,陳信壹,(2) 不正常點子之動態應該是 : a. 在中心線附近無點子,此為混合型,因樣本中含 兩種群體,一種偏大,另一種偏小. b. 在管制界限附近無點子,此為層別型,因原群體可 能已被篩選過,其中適合某種規格,已被剃除 . c. 點子跑出管制界限外, 此為不穩定型. 不正常點子之鑑別方法是根據或然率之計算理論而來, 即分布於中心線和管制界限之點子有一定之比例關係存在,管制圖之判讀法,陳信壹,(3)不穩定型態之鑑別方法 規則一

21、 : 單獨一點跑出 3個標準差之外 規則二 : 連續3點有2點落在3S和2S之間或在3s之外 規則三 : 連續5點有4點落在2S和1S之間或在2s之外 規則四 : 連續8點落在 1S和中心線之間或在1s之外 規則五 : 連續7點上升,必有原因. 規則六 : 連續11點有10點以上,連續14點有12點以上 連續17點有14點以上,連續20點有16點以上在單側,管制圖之判讀法,陳信壹,步驟 一 : 管制項目之決定 方法 : 列出製造流程,利用柏拉圖分析或要因分析 圖決定有問題之因素,為優先考慮予以管制 但此項工作不宜少數人或個人單獨決定,最 好採取由有關人員(領班,操作人員,組/課 長)自由發表意

22、見公開研討,以免有所偏差,管制圖之應用步驟,陳信壹,步驟 二 : 管制標準之決定 未正式使用前需就現有製程.步驟.工作方法標準化 否則將來發生異常時,不易區分機遇及非機遇原因 當有下列現象時須重新檢討管制標準是否合理 ? 1. 經營政策或消費者要求有明確之改變時 2. 技術標準.規格.作業標準或檢驗標準有變更時 3. 確實知悉製程已有變化時 4. 該項管制圖被使用已有一段時間時,管制圖之應用步驟,陳信壹,步驟 三 : 抽樣方法之決定 抽樣方法以合理樣組為主,即使組內變化小,組間變 化大 ,以便區別組間變化之情形 . 下列兩點可作為判定,目前之抽樣方法是否適當? 1. 所有點子都集中分配在 1.

23、5 已內則可能為分組 不妥當如不同分配或不正常數據所影響. 2. 不良率管製圖之 n = 1/P 5/P ,就經濟觀點而言 同一條件下,樣本小較樣本大有利如計量管制圖, n=4 ,共20組較 n=8,共10組為佳,管制圖之應用步驟,陳信壹,步驟 四 : 分組抽樣方法 分組方法之原則如下: 1. 組內之變異必須只含有機遇原因 2. 引起組內與組間變異之原因,在技術上必 須很明確地區分出來. 3. 製程內所要管制之變異必須在組間變異 中顯現出來.,管制圖之應用步驟,陳信壹,步驟 五 : 不正常現象之改正措施 1.先確認計算有無錯誤,抽樣正確否,測定樣本之準確性. 2.調查原料.零件是否與原來不同,

24、人員是否遵照 s.o.p 3.改變分組方式或利用層別方法比較如機械.原料.人員別4. 4.與其它管制圖比較,如在成品管制異得就原料.加工.裝 配或其前一製程之管制圖其管制情形加以比較. 5.利用簡單之檢定方法或實驗計劃方法,找出最佳條件,管制圖之應用步驟,陳信壹,步驟 六 : 管制圖上異常原因之分析檢討 1.屬於管理不善者 : (1) 未推行標準化. (2) 人員訓練不夠 (3) 機械未做保養工作 (4) 工具.夾具不適當或使用不當 (5) 不良材料混入製程 (6) 原設計有錯誤 (7) 測試儀器未校正,管制圖之應用步驟,陳信壹,步驟 六 : 管制圖上異常原因之分析檢討 2.屬於技術不足者 :

25、 (1) 機械精度不足. (2) 工作環境不當-如需空調而無此設備 (3) 設計上之矛盾 (4) 測定儀器不足或測定方法不當 (5) 缺乏技術人才 (6) 綜合製程能力不足 - 材料.機械.加工方法與人綜 合結果,無法達到品質要求者,管制圖之應用步驟,陳信壹,步驟 六 : 管制圖上異常原因之分析檢討 3.屬於其它因素者 : (1) 工作人員之疏忽. (2) 未按操作標準作業. (3) 操作標準不完備. (4) 未按隨機抽樣法抽樣. (5) 計算之錯誤. (6) 機械之自然磨損. (7) 日夜班之精神困擾,管制圖之應用步驟,陳信壹,(1) 如果點子都在管制界限內,且呈隨機分佈,則這些點 可作為建

26、立製程管制用之管制圖. (2) 如果點子超出管制界限,則須調查原因,以消除異常. 並刪除這些點再重新計算管制界限 . (3) 雖有點子超出管制界限,但原因不明,或已查明原因 但無法消除異常,則不必刪除這些點. (4) 重新計算管制界限後,仍有點超出新管制界限時, 無需除去 .,管制界限的檢討,陳信壹,計 量 值管 制 圖,陳信壹,計量值管制圖,平均數 - 全距管制圖 (X-R管制圖) 品質數據可以合理分組時，為分析或管制製程平均使用X-管制圖，對製程變異使用R-管制圖。 工業界最常使用的計量值管制圖。 中位數 - 全距管制圖 (X-R管制圖) 與X-R管制圖相同，惟X管制圖檢出力較差，但計算較

27、為簡單。,陳信壹,計量值管制圖,平均數 - 標準差管制圖 (X-s管制圖) 與X-R管制圖相同，惟 s 管制圖檢出力較 R管制圖大，但計算麻煩。 一般樣本大小 n 小於 10 使用 R 管制圖， n大於 10 使用 s 管制圖。 電腦軟體使用 s 管制圖當然較好。 個別值 - 移動全距管制圖 (X-Rm管制圖) 品質數據不能合理分組時。 品質數據能合理分組時，為了提高檢出力，儘量使用 X-R 管制圖。,陳信壹,計算管制界限,UCLx= X + A2 RLCLR= D4 R CLx= XCLR= R LCLx= X - A2 RLCLR= D3 R,陳信壹,管制圖練習,計量值管制圖 （教本 41

28、，教材 31，32） 計數值管制圖 （教本 42）,陳信壹,nA2 A3 B3 B4 D3 D4 E2 2 1.880 2.659 - 3.267 - 3.267 2.660 3 1.023 1.954 - 2.568 - 2.574 1.772 4 0.729 1.628 - 2.266 - 2.282 1.457 5 0.577 1.427 - 2.089 - 2.114 1.290 6 0.483 1.287 0.303 1.970 - 2.004 1.184 7 0.419 1.182 0.118 1.882 0.076 1.924 1.109 8 0.373 1.099 0.185

29、1.815 0.136 1.864 1.054 9 0.337 1.032 0.239 1.761 0.184 1.816 1.010 10 0.308 0.975 0.284 1.716 0.223 1.777 0.975,計量值管制圖的常數表(1),陳信壹,n A2 A3 B3 B4 D3 D4 E2 11 0.285 0.927 0.321 1.679 0.256 1.744 0.945 12 0.266 0.886 0.354 1.646 0.283 1.717 0.921 13 0.249 0.850 0.382 1.618 0.307 1.693 0.899 14 0.235 0.

30、817 0.406 1.594 0.328 1.672 0.880 15 0.223 0.789 0.428 1.572 0.347 1.653 0.864 16 0.212 0.763 0.448 1.552 0.363 1.637 0.849 17 0.203 0.739 0.466 1.534 0.378 1.622 0.936 18 0.194 0.718 0.482 1.518 0.391 1.608 0.824 19 0.187 0.698 0.497 1.503 0.403 1.597 0.813 20 0.180 0.680 0.510 1.490 0.415 1.585 0.

31、803,計量值管制圖的常數表(2),陳信壹,解析 R 管制圖 (一),組內樣本之間的變異估計值，決定各組及平均數之間的變異程度，因此，必須先解析 R 管制圖的穩定性。 有點超過管制上限 有點低於管制下限 計算或描點錯誤。 計算或描點錯誤。 組內變異或實際製程變異 實際製程變異變小。 ， 在某時變大或趨勢性變大。 量測系統曾經改變。 量測系統曾經改變。,陳信壹,解析 R 管制圖 (二): 有連續的點出現,連續 7 點出現在全距平均數 R 的一側 連續 7 點出現持續上升或下降 上側或上升 下側或下降 不規則的原因造成較大的數據 製程條件造成較小的變異， 變異如設備的故障，或單一應加以調查並且推廣

32、運用。 製程的改變如一新的或不 均勻的原材料批，這些問題必須 及時矯正。 量測系統的改變如新的檢驗 量測系統的改變可能掩飾 人員或量測設備。真實的改變。,陳信壹,解析 R 管制圖 (三): 明顯的非機遇現象,超過 2/3的點集中在中間的 1/3 區域中 計算錯誤或描點錯誤。 製程或抽樣方法有分層即每組數據系統性地包含不同的製程平均，如多線或多機生產各取一個為一組樣本。 少於 2/3的點集中在中間的 1/3 區域中 計算錯誤或描點錯誤。 製程或抽樣方法因連續的組包含不同變異來源的數據，如進料混批。,陳信壹,解析 R 管制圖 (四): 發掘及矯正特殊原因,對全距管制圖上顯示的特殊原因，進行製程的作

33、業分析來發掘及矯正製程條件並防止再發。管制圖可以清楚指引出問題是在何時開始及持續多久 ，是很有用的工具。 在分析問題中，時間是很重要的，藉以及早對不良採取對策，同時藉以對診斷的時機有明顯的證據。,陳信壹,解析 R 管制圖 (五): 再計算管制界限,當進行初期製程解析或重估製程能力時，管制界限應該重新計算，以除去製程在不穩定期間已經發掘及矯正的特殊原因，對管制界限估算的影響。再確認 R 管制圖的點是否在管制狀態下，重複確認、矯正及再計算。 因特殊原因而除去的點，同時也在 X 管制圖中除去，再以現有的數據重新計算管制界限。 因特殊原因而除去的數據，主要目的是希望儘量在製程只有共同原因存在時估計製程

34、變異。,陳信壹,解析 X 管制圖 (一),當R管制圖在管制狀態下，組內變異可認定是穩定的。各組平均數可以分析以識別製程中心是否依時間有顯著的改變。假如平均數在管制狀態下，即表示製程只有共同原因的變異。假如製程不在管制狀態下，即表示有特殊原因的變異使製程中心不穩定。 有點超過管制界限 計算或描點錯誤。 製程中心已經移動，可能是突發的或趨勢性的改變。 量測系統曾經改變。,陳信壹,解析 X 管制圖 (二): 有連續的點出現,連續 7 點出現在全距平均數 R 的一側 連續 7 點出現持續上升或下降 一般連續出現對製程平均顯示 製程中心已經改變，而且可能正在改變。 量測系統的改變。,陳信壹,解析 X 管

35、制圖 (三): 明顯的非機遇現象,超過 2/3的點集中在中間的 1/3 區域中 計算錯誤或描點錯誤。 製程或抽樣方法有分層即每組數據系統性地包含不同的製程平均，如多線或多機生產各取一個為一組樣本。 數據曾經修改。 少於 2/3的點集中在中間的 1/3 區域中 計算錯誤或描點錯誤。 製程或抽樣方法因連續的組包含不同來源的數據，製程的變異是因製程數據分組造成的。,陳信壹,解析 X 管制圖 (四): 發掘及矯正特殊原因,對平均數管制圖上顯示的特殊原因，進行製程的作業分析來發掘原因，矯正製程條件並防止再發。管制圖可以指引出問題是在何時開始及持續多久 ，應該是很有用的工具。 在分析問題中，時間是很重要的

36、，藉以及早對不良採取對策，同時藉以對診斷的時機有明顯的證據。,陳信壹,解析 X 管制圖 (五): 再計算管制界限,當進行初期製程解析或重估製程能力時，管制界限應該重新計算，以除去製程在不穩定期間已經發掘及矯正的特殊原因，對管制界限估算的影響。再確認管制圖的點是否在管制狀態下，重複確認、矯正及再計算 。,陳信壹,實例,組別 日期 時間 X1 X2 X3 X4 X5 X R 1 6/1 10:00 0.498 0.501 0.504 0.502 0.503 0.5016 0.006 2 6/1 10:30 0.504 0.502 0.505 0.503 0.500 0.5028 0.005 3 6

37、/1 11:00 0.500 0.499 0.501 0.502 0.504 0.5012 0.005 4 6/1 11:30 0.499 0.503 0.502 0.503 0.502 0.5018 0.004 5 6/1 12:00 0.505 0.506 0.506 0.502 0.506 0.5050 0.004 6 6/1 1:00 0.503 0.502 0.500 0.501 0.501 0.5014 0.003 7 6/1 1:30 0.503 0.501 0.504 0.501 0.500 0.5018 0.004 8 6/1 2:00 0.502 0.499 0.502 0

38、.503 0.503 0.5018 0.004 9 6/1 2:30 0.502 0.502 0.504 0.502 0.500 0.5020 0.004 10 6/1 3:00 0.504 0.502 0.501 0.503 0.503 0.5026 0.003 11 6/1 3:30 0.503 0.498 0.501 0.501 0.502 0.5010 0.005 12 6/1 4:00 0.500 0.501 0.499 0.498 0.501 0.4998 0.003 13 6/1 4:30 0.504 0.503 0.503 0.499 0.498 0.5014 0.006,陳信

39、壹,實例,組別 日期 時間 X1 X2 X3 X4 X5 X R 14 6/2 10:00 0.501 0.502 0.500 0.500 0.501 0.5008 0.002 15 6/2 10:30 0.499 0.503 0.497 0.501 0.499 0.4998 0.006 16 6/2 11:00 0.502 0.500 0.501 0.502 0.500 0.5010 0.002 17 6/2 11:30 0.497 0.499 0.500 0.502 0.500 0.4996 0.005 18 6/2 12:00 0.505 0.503 0.506 0.502 0.507

40、0.5046 0.005 19 6/2 1:00 0.501 0.500 0.502 0.500 0.500 0.5006 0.002 20 6/2 1:30 0.505 0.505 0.500 0.501 0.502 0.5026 0.005 21 6/2 2:00 0.504 0.502 0.499 0.499 0.500 0.5008 0.005 22 6/2 2:30 0.501 0.502 0.504 0.500 0.503 0.5020 0.004 23 6/2 3:00 0.502 0.501 0.502 0.499 0.502 0.5012 0.003 24 6/2 3:30

41、0.501 0.499 0.503 0.502 0.500 0.5010 0.004 25 6/2 4:00 0.499 0.503 0.501 0.497 0.502 0.5004 0.006,陳信壹,計算管制界限 ( X 管制圖 ),X= X i / k = 0.5015 R= R i / k = 0.0042 UCLx = X + A2 R = 0.5015 + 0.577 x 0.0042 = 0.5039 CLx = X = 0.5015 LCLx = X - A2 R = 0.5015 - 0.577 x 0.0042 = 0.4991,陳信壹,計算管制界限 ( R 管制圖 ),L

42、CLR = D4 R = 2.114 * 0.0042 = 0.0089 CLR = R= 0.0042 LCLR = D3 R = *,陳信壹,繪製管制界限及描點,決定管制圖的座標尺寸 X - 管制界限的寬度為 0.5039 - 0.4991 = 0.005 將界限置於管制圖中間 5 格的位置因此一大格的座標尺寸為0.001 一小格為 0.0002 。 解析製程 解析 R 管制圖:R 管制圖的點沒有超限且隨機分佈可視為在管制狀態下。 解析 X 管制圖:第五點及第十八點超過上限應該調查該樣本的操作情況。,陳信壹,發掘及矯正特殊原因,經調查第五點是中午 12 點取樣量測第十二點也是中午12 點取

43、樣量測 發現作業員有提早關機的習慣。 經工程師調查結果停機過早確實造成車刀沒有動作完成。 因此在 SOP上規定作業員必須等自動車床完全停止再關機並列為作業要點。 再計算管制界限:將第五點及第十八點除去管制界限重新計算。,陳信壹,計算管制界限 ( X 管制圖 ),X= X i / k = 0.5013 R= R i / k = 0.0042 UCLx = X + A2 R = 0.5013 + 0.577 x 0.0042 = 0.5037 CLx = X = 0.5013 LCLx = X - A2 R = 0.5015 - 0.577 x 0.0042 = 0.4989,陳信壹,計算管制界限

44、 ( R 管制圖 ),LCLR = D4 R = 2.114 * 0.0042 = 0.0089 CLR = R= 0.0042 LCLR = D3 R = *,陳信壹,繪製管制界限及描點,決定管制圖的座標尺寸 X - 管制界限的寬度為 0.5039 - 0.4991 = 0.005 將界限置於管制圖中間 5 格的位置因此一大格的座標尺寸為0.001 一小格為 0.0002 。 解析製程 解析 R 管制圖:R 管制圖的點沒有超限且隨機分佈可視為在管制狀態下。 解析 X 管制圖:第五點及第十八點超過上限應該調查該樣本的操作情況。,陳信壹,解決問題的順序,選定主題 掌握現狀及設定目標 完成活動計劃

45、 原因結果之解析 對策之檢討及實施 效果確認 標準化及管理的落實,陳信壹,推行 SPC 應注意事項,需先推行標準化後，才可推行 SPC。 推行 SPC 計劃時，要設定目標及執行步驟。 推行 SPC 前要妥善規劃人力、物力需求計劃，避免造成管理項目錯誤或重複等資源浪費。 除非有必要，否則避免 SPC 電腦化。 先做教育訓練，使相關人員有共通的 SPC 語言。 完整的 SPC， 必須包含 再發的預防。,陳信壹,二十字真經,查找異因 採取措施 加以消除 不再出現 納入標準,陳信壹,SPC下集 錄影帶 放映 11:30-12:00,陳信壹,SPC統計製程管制,是一種製造管制方法,是 將製造中的管制項

46、目,依其特性所收集的數據,透過製程能力的分析與製程標準化,發掘製造中的異常,並立即採取改善措施,使製程恢復正常的方法,1)請簡述SPC的定義,陳信壹,1910年費雪爵士提出統計理論,1924年蕭華特先生發明了管制圖以後,人類找出了一種低成本,高效率的品管方法-SQC 用來做製程的管制方法,並歷經第二次世界大戰,及50,60,70年代的使用,修改,成為目前美,日所通行之SPC,它除了著重制程的管制之外,並加強問題的分析與解決.,2)請簡述SPC的起源,陳信壹,SPC 是屬於製程管制系統重要一環,可以 往上推到進料管制系統,往下擴展到成品 管制系統o 例如:零件尺寸,抄寫錯誤率,產品不良率, 及耗

47、電流 等,3)請簡述SPC可應用在那些範圍,陳信壹,在任何生產過程中,無論設計或維護多麼 好,總有些天生或自然的變異存在這種變異或背景是由許多微小的,必定的不可控制的原因所組成,當一製程中的背景干擾 相當小時,通常認為這是製程表現中可接受 之水準,這種自然之變異稱為機遇原因,4)請簡述何謂機遇原因(chance causes),陳信壹,可歸屬原因之變異主要起源於三處: a. 調整機器失當 b. 操作失誤 c.不良原料 一個呈現出可歸屬原因之製程,通常被認為作業製程是失控的.可歸屬原因之發生將導致製程失控,亦即高比例之不良品產生.,5)請簡述何謂可歸屬原因(assignable causes),

48、陳信壹,6- PPM 品管 補充講義 (陳正昌) 13:20-14:00,陳正昌,6- PPM 品質管理,* 品質: 符合顧客的需求 * 1924年 Shewhart 提出第一張管制圖 * Motorola 之發現,陳正昌,6- PPM 品質管理,無變動 有變動 32700 ppm 66803 ppm 4 63 ppm 6200 ppm 5 0.57 ppm 233 ppm 60.002 ppm 3.4 ppm,陳正昌,6- PPM 品質管理,如何實施 6- PPM 品質管理 1) 為求原物料之最高品質,供應商亦須 實施6- PPM 品質管理 2) 凡新產品其關鍵參數皆能保持6-允差 3) 各

49、製程均須實施SPC管制,陳正昌,抽樣計劃 何謂抽樣計劃 為何要做抽樣計劃 抽樣計劃演練 14:00-15:00,陳正昌,抽 樣 檢 驗,* 1. 抽樣檢驗基本概念 1.1. 抽樣檢驗 1.2. 抽樣計劃 1.3. 生產者冒險率 1.4. 消費者冒險率 * 2. 抽樣計劃之分類 2.1. 計數值 vs 計量值 (MIL-STD-105 vs 414) 2.2. 調整型 vs 選別型(AQL vs AOQL),陳正昌,抽 樣 檢 驗 基 本 概 念,* 1.1 抽樣檢驗 從買賣雙方約定的檢驗批裏，依照批量的大小， 抽出不同數量的樣本。將該樣本以事先約定的檢驗 方法加以檢驗，其結果與預先預定的品質標準比較 ，以決定個別樣品是否合格。,陳正昌,抽 樣 檢 驗 基 本 概 念,* 1.2 抽樣計劃 抽樣計劃包括三部分： 批量 N 樣本數 n 合格判定數 c,陳正昌,抽 樣 檢 驗 基 本 概 念,* 1.3 生產者冒險率 () 該批產品品質已達允收水準(AQL 或 AOQL)甚或 更佳時，而在抽樣檢驗過程中被拒收的機率。 Ex: 以AQL=1000ppm , =5% 為例 意義：在品質以達1000 ppm 水準以上時 因抽樣因素而被誤判拒收之機率為 5% 即100次抽驗有5次誤判,陳正昌,抽 樣 檢 驗 基 本 概 念,*