SPCtrain-1

統計製程品質管理系統SPC&SIXSIGMA2000軟體上線輔導講義SPC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SPC7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?石川馨-KaoruIshikawa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。克勞斯比-PhilipCrosby第一次就作對。(DoItRightTheFirstTime)。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。Crosby-Qualityisfree五點錯誤的假設品質和品級混淆。品質是無法評估衡量。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。SPC簡介何謂SPC&SPC興起背景目的、定義、功能SPC基本觀念介紹統計是什麼?何謂常態分配什麼是有意義的情報?StatisticalProcessControl-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1.直方圖historgram2.查檢表checkSheet3.柏拉圖paretochart4.特性要因圖causeandeffectivediagram5.層別法stratificationdiagram6.散佈圖scatterdiagram7.管制圖controlchartSPC應用/QC七大工具-此QCseventools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休華特博士WalteA.Shewhart於1924年所提出何謂SPC統計製程管制統計Statistic數據透過計算產生出有意義的情報統計StatisticalI統計=數據+計算+有意義的情報PO計數值計量值Xσ統計製程控制StatisticalProcessControlSPC就是依據統計的邏輯來判斷製程是否異常及應否採取改善對策的一套控制系統統計製程控制StatisticalProcessControl過程100分品質零缺點製程管制的必要性檢測-忍受浪費預防-避免浪費SPC基本觀念介紹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。統計是什麼?何謂常態分配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常態分配曲線下的面積μ1σ2σ3σ95.45%68.27%99.73%常態分配與管製圖中心線C區μ+2σμ+1σμ+3σB區A區管制下限管制上限A區B區規格範圍不同的常態分配μ1μ2X(a)μ1≠μ2，σ1=σ2不同的常態分配μ1=μ2X(b)μ1=μ2，σ1σ2σ1σ2不同的常態分配μ2X(b)μ1≠μ2，σ1σ2μ1什麼是有意義的情報?什麼是有意義的情報?(1)例1:插拔力很好例2:插拔力平均為1.5Kg例3:大部份Jack產品的插拔力在1.5±0.3Kg之內例4:99.73%的A產品的插拔力在1.5±0.3Kg之內什麼是有意義的情報?(2)例1:她的食量很好例2:她平均每餐吃5碗飯例3:她平均每餐吃5+/-0.5碗飯例4:她每10頓飯約有9頓飯的食量,落在5+/-0.5碗飯範圍之內.SPC實施步驟建立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?確立製造流程o繪製製造流程圖o訂定品質工程表製造流程符號及代表意義搬運操作貯存檢驗遲延標準化o目的:不會做標準以下的工作、產品。o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。實做演練&案例觀摩討論製程能力解析品質的一致性乙選手甲選手誰的成績好呢?您的工廠/服務品質/供應商若有問題,您希望是甲狀況還是乙狀況呢?誰較有潛力呢?你會選誰當選手呢?符合規格就真的OK了嗎?製程能力靶心圖ABCDσs—規格標準差讀做SigmaSpec6LSLUSL3σSσ12LSLUSLσ6σSσa—製程標準差讀做SigmaActual121nn)XXi(aiσCa—準確度CapacityofAccuracyCa=L1/L2L1=X─SLL2=(USL—LSL)/2等級Ca值ABCD｜Ca｜≦12.5%12.5%＜｜Ca｜≦25%25%＜｜Ca｜≦50%50%＜｜Ca｜Ca等級之解說等級評定後之處置原則(Ca等級之處置)A級:作業員遵守作業標準操作並達到規格之要求須繼續維持。B級:有必要可能將其改進為A級。C級:作業員可能看錯規格不按作業標準操作或檢討規格及作業標準。D級:應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之因，必要時得停止生產。以上僅是些基本原則，在一般應用上Ca如果不良時，其對策方法是製造單位為主，技術單位副，品管單位為輔。Cp—精密度Capacityofprecision等級Cp值ABCD1.33≦Cp1.00≦Cp＜1.330.83≦Cp＜1.00Cp＜0.83Cp等級之解說等級評定後之處置原則(Cp等級之處置)A級:此一製程甚為穩定，可以將規何許容差縮小或勝任更精密之工作。B級:有發生不品之危險，必須加以注意，並設法維持不要使其變壞及迅速追查。C級:檢討規格及作業標準，可能本製程不能勝任如此精密之工作。D級:應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之因素，必要時應停止生產。以上也是與Ca一樣，僅是一些基本原則，在一般上Cp如果不良時，其對策方法是技術單位為主，製造單位為副，品管單位為輔。Cpk–精確度製程能力指數(綜合指數)Cpk是總合Ca(k)和Cp二值之指數，其計算式為:當Ca=0時，Cpk=Cp單邊規格時，Cpk即以Cp值計，但需取絕對值。等級評定:等級Cpk值ABC1.33≦Cpk1.0≦Cpk＜1.33Cpk＜1.0等級評定後處置原則(Cpk等級之處置)A級:製程能力足夠。B級:製程能力尚可，應再努力。C級:製程應加以改善。Cpk=(規格上限–Xbar)/3σa或(Xbar-規格下限)/3σa兩者取小值Cpk–精確度製程能力指數(綜合指數)演練與討論o案例一熱壓組抗spec.:400±50歐姆，7月份平均為Xbar±3σ=397±10歐姆，8月份平均為Xbar±3σ=398±12歐姆，求7&8月份之:a.SigmaSpec、SigmaActualb.Ca、Cpc.Cpkd.Ca、Cp、Cpk之等級?SPC能解決的製程問題o經濟性o預警性/時效性o分辨共同原因與特殊原因o善用機器設備o改善的評估機遇原因和可歸屬原因機遇原因之變異非機遇原因之變異１．大量之微小原因所引起２．不管發生何種之機遇原因，其個別之變異極為微小３．幾個較代表性之機遇原因如下：（１）原料之微小變異（２）機械之微小掁動（３）儀器測定時不十分精確之作法４．實際上要除去製程上之機遇變原因，是件非常不經濟之處置１．一個或少數幾個較大原因所引起２．任何一個非機遇原因，都可能發生大之變異３．幾個較代表性之非機遇原因如下：（１）原料群體之不良（２）不完全之機械調整（３）新手之作業員４．非機遇原因之變不但可以找出其原因，並且除去這些原因之處置，在經濟觀點上講常是正確者機遇原因與非機遇原因比較表原因分類出現次數影響結論機遇次數多微小不值得調查非機遇次數甚少顯著須徹底調查局部性的對策及系統中的對策局部問題的對策*通常用來消除特殊原因造成的變異*可以被製程附近的人員來執行*一般可以改善製程的15%系統改善的對策*通常用來減低共同原因造成的變異*幾乎總是需要管理者的行動來加以矯正*一般可以改善製程的85%設計人員訂定規格的方法根據寫在物品或零件上面之規格訂的根據製程能力訂的製造出來之產品與現有規格比較，以便了解所定規格是否合理，再決定要不要修正規格設計所訂規格較實際嚴的原因設計人員沒有時間及資料，為安全計，將規格訂嚴一點設計者了解藍圖內之規格與實際需要有差別，為了配合實際之需要，這些設計人員將規格訂嚴一些公差訂過嚴將會無謂增加費用無形中增加了許多可怕的成本研發人員所面臨的問題不知製程能力為多少若未考慮製程能力訂定規格，當製程能力不足時，即製程無法配合規格時，會增加額外之製造費用例如：增加重工．報廢以及改變製程之費用規格訂定的方法以少量生產（試作）來檢討，所提種種品質特性是否合理，如此將可避免設計人員設計之規格過嚴實驗數量則視所提供之經費多少而定；少者二．三件，多者數千件針對實驗數據如何訂規格呢？以實驗所得之最高與最低之測定值作為上.下限應計算實驗數據的平均值與標準差，以平均值３個標準差為上、下限如此大部份產品將會落在這組界限內假設產品某特性呈常態分配，則將有99.73%的產品為良品