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2019/8/201StatisticalProcessControlSPC统计制程管制------仅供内部培训使用------2019/8/202课程大纲1.SPC背景说明2.制程变异分析3.基本概念4.建立SPC步骤5.X-R、P管制图2019/8/203•SPC兴起的背景•SPC的误区•SPC的焦点•SPC的困难•SPC的益处一、SPC背景说明2019/8/204•大多数的品质问题是错在作业人员•容许少数的不良,意外的瑕疵是无可避免的•品质是品管部门的责任•只重视品质检验,检验人员需负责解决瑕疵品•SPC只是在现场挂管制图对品质异常的错误观念2019/8/205•85%的品质问题是管理人员所要担负的,管理者态度的偏差，更胜过作业人员的懒散•第一次就把事情做好,并且将后工程视为顾客,才能真正做到零缺点品质•品质和公司每一个人都有关•品质检验是可以解决问题但却无法消除问题•SPC是主品质保证的系统持续盍不断改善制程,以提升品质与生产力对品质的正确观念2019/8/206•SPC兴起是宣告『经验挂帅时代』的结束─手工艺的产业：SPC无用武之地→经验取胜─当经验可以整理，再加上设备、制程或系统时，那SPC时机的导入，就自然成熟了。•SPC兴起是宣告『品质公共认证时代』的来临─1980年以前，客户大都以自己的资源与方法，来认定某些合格的供应商，造成买卖双方的浪费。─1980年以后，『GMP』及『ISO9000』的兴起，因为重视产品生产的『制程』与『系统』，故更须有有赖SPC来监控『制程』与『系统』的一致性。SPC兴起的背景2019/8/207•误区1：有管制图就是在推动SPC？─这是产品品质(Q)，还是制程参数(P)管制图？─这张管制图是否有意义？─它所管制的参数，真的对产品品质有举足轻重的影响吗？─管制界限订得有意义吗？─这张管制图是否受到应有的重视？是否已遵照规定，实施追踪与研究？SPC的误区（1）2019/8/208误区2：有了Cpk/Ppk等计算就是在推动SPC？─Cpk/Ppk有定期审查吗？─是否已用Cpk/Ppk作订单分派给不同生产线，作为生产的依据？SPC的误区（2）2019/8/209误区3：有了可控制的制程参数(ProcessParameter)，就是SPC？─为什么挑出这些制程参数？─这些制程参数的控制条件，是如何决定的？─这些制程参数与产品品质之间，有因果关系可循吗？SPC的误区（3）2019/8/2010SPC与传统SQC的最大不同点，就是由Q→P的转变SQC：强调Quality→产品的品质，换而言之，它是着重于买卖双方可共同评断、监定的一种『既成事实』。SPC：则是希望将努力的方向更进一步的放在品质的源头→制程(Process)上。因为制程的起伏变化，才是造成品质变异(Variation)的主要根源。SPC的焦点→制程（Process）2019/8/2011品质变异的大小，才是决定产品优劣的关键制程起伏的条件品质异常产品优劣因因果果SPC的焦点→制程（Process）2019/8/2012执行SPC的困难（1）1、多种少量的生产型态一般都被连续制程管制的名词误导，以为许久才生产一次的产品难以适用SPC﹑其实只要图面﹑生产条件及制程因素未改变，仍可依产品别管制。又如为同类产品虽然规格大小不一，但制程相同，亦可以产品特性选用计量值管制图。2019/8/2013执行SPC的困难（2）2、管制计划不实际虽然多企业对其管制特性﹑规则﹑管制方法﹑样本大小﹑抽样頻率……等管制项目会建立制程管制计划或称QC工程表，但实际生产时可能会因各种制程因素，如人员﹑设备﹑材料﹑方法﹑环境等而无法依计划执行。在人员稳定﹑交期宽松﹑价格合理的情況下，依管制计划执行是不成问题的。但若遇到生产压力太大时，可能就不易依计划执行。故管制计划制订时除了应考虑合理性之外，亦必須考虑其可行性。2019/8/2014执行SPC的困难（3）3、使用SPC前未作充分准备若生产方式未予标准化，使用SPC就难以收到效果，一般在使用SPC前，应准备事项如下：☆确定制程☆依客户需求及工程问题点确定管制特性☆决定量测方法及数据收集之程序☆设法使管制特性之变异降至最低2019/8/2015执行SPC的困难（4）4、统计知识欠缺一般人以为管制特性之群体分配为常态分配，而抽样数据可以代表群体，其实他可能忘了这只是为了统计方便而作的一个“假设”而已，因为：☆抽样存在抽样误差☆没有一个制程可以做到100%在统计管制状态下☆没有一个产品特性的分配是完全常态分配所以SPC仅能提供产品特性的资讯而已，对于产品及制程技术之专业应更加重视，才能达到改善制程的目的。2019/8/2016执行SPC的困难（5）5、量测数据不正确量测设备之读值必須为产品特性最小精度至少1/10(例如产品特性公差为0.05，其量测设备必須能读取0.001以下，参考测量系统分析MSA)，量测系统本身误差太大，将会影响分析的结果。另外，一般对于平均值应取原数据位数多一位(例如Xi＝X．XX,則Xi应＝X．XXX)，标准差则应取有效位数至小数点三位。2019/8/2017执行SPC的困难（6）6、管理阶层不支持有些管理阶层认为SPC是多余的工作，浪費时间，常因客户要求而临时拼凑，应付了事，殊不知SPC有其莫大的好处；2019/8/2018执行SPC的困难（7）7、统计计算繁琐SPC统计计算虽然有点费时，但若能将运用公式或常数表置于便于查阅处，将可以减少此类问题。而现今市面上亦有可用之SPC电脑软体，在现今的社会，采用电脑软体来协助运算﹑绘图﹑分析等，可说是电脑辅管理。2019/8/2019执行SPC的益处（1）1、经济性/预警性/时效性管制图是一项很简单有用的制程管制工具，以有效的抽样计划，不用全数检验，且利用作业员直接在生产线上绘点，提供一个可靠的资料，用以预估不良及控制成本，使制程因为管制与改善，而趋于稳定，更使品质﹑成本﹑交期得以预测与掌握。2019/8/2020执行SPC的益处（2）2、较正确的预测若制程在统计管制状态下，则可以预测产品符合规格的程度，以确保产品品质的固定水准。2019/8/2021执行SPC的益处（3）3、提高品质﹑提升效率﹑降低成本产品的品质可通过减少变异而更好，且不断地运作制程改善循环，可令制程微小的变异也能加以改善，让品质达到：超越顾客满意度，增加顾客的信賴度。减少产品修补及报废，降低品质失败成本。增加制程产能，提升效率。2019/8/2022执行SPC的益处（4、5）4、分辨共同原因与特殊原因提供管理阶层参考，使型I﹑型II误差不致于发生，而造成制程对策错误之损失。5、检讨之共同语言可以用以评估比较同一制程之不同班次(如早﹑中﹑晚班)，或同一制程不同站別之绩效。2019/8/2023执行SPC的益处（6）6、善用机器设备可用以估计机器设备能力，进而妥善安排适当机器生产适当的零件。2019/8/2024•品质是否更稳定？•良品率是否在提高？•制程是否更流畅？•成本是否更低廉？•异常是否更快能被侦测到？•品管员是否逐渐在减少？实施SPC的结果检查清单2019/8/2025•统计制程管制的定义•非机遇原因变异•机遇原因变异•制程改善循环二、制程变异2019/8/2026统计制程管制的定义•经由制程中去收集资料，而加以统计分析，从分析中得以发觉制程的变异，并经由问题分析以找出异常原因，立即采取改善措施，使制程恢复正常。并通过制程能力分析与标准化，以不断提升制程能力。2019/8/2027•检测─容忍浪费允许将时间和材料投入到生产不一定有用的产品或服务•预防─避免浪费『第一次就把工作做对』制程控制的需要2019/8/2028变异—机遇原因与非机遇原因•为了使变异的表示简化，通常分成下列二种：☆机遇（共同）原因的变异制程中变异因素是在统计的管制状态下『受控』。随着时间的推移，具有稳定的且可重复的分制程中的许多『全距』的原因。☆非机遇（特殊）原因的变异制程中不常发生，但造成制程变异的原因。所造成之分布与时间的关系，是不稳定且无法预期的。2019/8/2029如果制程中，只有机遇原因的变异存在，则其成品将形成依各很稳定的分布，而且是可以预测的如果制程中，有非机遇原因的变异存在，则其成品将为不稳定的分布，而且无法预测的范围→可预测范围→无法预测解释2019/8/2030机遇原因与非机遇原因机遇原因•大量之微小原因所引起•原料在一定范围内的微小变异•机械之微小振动•仪器测定时，不十分精确之做法•依据作业标准执行作业的变化•实际上，要除去制程上之机遇原因，是件非常不经济之处置非机遇原因•一个或少数几个较大原因所引起•使用规格外的原物料•新手之操作人员•不完全之机械调整•未依据作业标准执行作业•所制订之作业标准不合理•非机遇原因之变异，不但可以找出其原因，并且除去这些原因之处置，在经济观点上来说，是正确的2019/8/2031局部措施→改善非机遇原因非机遇原因的变异简单的统计分析可发现如管制图直接负责制程的人员去改善局部措施改善对策牵涉到消除产生变异的非机遇原因可由制程人员直接加以改善大约可以解决15%之制程上的问题2019/8/2032制程改善循环PDACPDACPDAC1.分析制程2.维护制程3.改善制程2019/8/2033制程改善解释（1）1.分析制程：本制程应该做什么？●会出现什么问题？─本制程会有哪些变化？─我们已经知道本制程的什么全距(全距)？─哪些参数受全距(全距)的影响最大？●本制程正在做些什么？─本制程是否在生产废品及需要返工的产品？─本制程生产的产品是否处于受控状态？─本制程是否有能力？─本制程是否可靠？2019/8/2034制程改善解释（2）2.维护(控制)制程：●制程是动态的，并且会随时间而变化。●监控制程的能力指数●查出『非机遇原因』的变异，并采取有效的措施3.改善制程：●使制程稳定，并以维持制程的能力指数●充分理解『机遇原因』造成的变异●减少『机遇原因』造成变异的发生2019/8/2035三、基本概念•统计方法的意义•群体与样本•品质管制与统计方法2019/8/2036统计概念-----第1、第2种错误区分没有原著差异有原著差异没有显著差异βRiskTypeIIerror有显著差异αRiskTypeIerror事实上判断上2019/8/2037I（α）、II（β）类错误图示μ2μ1-3σ+3σ•I类（生产者风险）•II类（消费者风险）2019/8/2038•群体〈Population〉，可为整个制程的所有制品或半成品之全部测定值，亦可为一大批货品，一小批货品，一天内的制品或半成品，一小时内的制品。•群体〈Population〉以N表示。•计数值群体不合格率•计量值群体平均数μ，群体标准差σ•群体的构成，特别应注意层别：不同批原料、不同机器设备、不同班别、不同操作员等群体与样本2019/8/2039•样本〈Sample〉，为自群体中选取的一部分制品或半成品之测定值，或自整个检验批中抽取一部分制品或半成品之测定值。•样本〈Sample〉以n表示。•计数值样本不合格率•计量值样本平均数X，样本标准差σx•样本的取得，特别应注意随机性：并能够代表群体为原则。群体与样本2019/8/2040•品质管制的发展阶段：操作员品管、领班品管、统计品管〈SPC〉、全面品管〈TQC〉、全面品质管理〈TQM〉，六大阶段。•自第四阶段的统计品管〈SPC〉，Dr.Shewhart博士(1924年)发表『制造产品品质的经济管制』以后，统计方法即持续运用于品质管制中。•举凡(1)市场分析(2)产品设计(3)可靠度规格，寿命/耐用性预测(4)制程管制/制程能力分析(5)品质水准/抽样检验计画之决定(6)数据分析/性能评估/缺点分析等，均导入适当之统计方法。品质管制与统计方法关系2019/8/2041可用的特殊统计方法及应用包含〈但并不限于〉：(1)实验计画法/因子分析(2)变异数分析/回归分析(3)安全性评估/风险分析(4)管制图(5)抽样检验品质管制与统计方法20