SPC统计制程管制99051343

1SPC統計製程管制2課程大綱統計基本概念統計製程管制概念管制圖介紹製程能力分析問題與討論3統計名詞介紹母體Ｎ樣本n抽樣估計、推論μ平均數X-barσ標準差S母體(Population)：–針對有興趣或想研究對象之總集合樣本(Sample)：–從母體中抽取出的單位所成之集合參數、母數(Parameter)：–欲研究的某一變數之母體真正值變數(Variable)：–樣本所呈現之欲研究或感興趣的特性4抽樣主要目的估計、驗證母群體的狀態（參數）。節省（驗證、檢驗）費用。母體(未知)Ｎ樣本n抽樣估計假設之母體參數驗證5抽樣時機IQC(入料檢驗)IPQC(製程檢驗)OQC(出貨檢驗)實驗前後6抽樣方法機率抽樣法(Probabilisticsamplingmethod)–簡單隨機抽樣（Simplerandomsampling）–分層隨機抽樣（Stratifiedrandomsampling）–群集隨機抽樣（Clusterrandomsampling）–系統隨機抽樣（Systematicrandomsampling）非機率抽樣法(Nonprobabilisticsamplingmethod)–方便抽樣（Coveniencesampling）–判斷抽樣（Judgmentsampling）7簡單隨機抽樣法母體不考慮任何因素，任一樣本被抽出的機率均等。簡單隨機抽樣法其實一點也不簡單，一般會透由【亂數表】決定抽取哪一個樣本8分層隨機抽樣法母體根據某因素分若干層，針對每一層進行簡單隨機抽樣。9群集隨機抽樣法母體分成若干群集，將每一群集視為一抽樣單位，以簡單隨機抽樣法抽出一個或數個群集，群集中每一單位皆為樣本例如以簡單隨機抽樣法抽取出一個實驗Lot對此Lot中的每個Sheet進行量測。10系統隨機抽樣母體中每隔k個資料取為樣本，直到取完我們所需的樣本數。此法最常應用於【管制圖】。23568911121471011非機率抽樣法方便抽樣法–以現有或方便的方式而取得樣本的方式。判斷抽樣法–依據個人對於主題有關知識的研究，判斷何者對母體具代表性。優點：–容易施行，無須將目標母體做成抽樣母體。–節省取樣成本與時間。缺點：–無機率理論基礎，無法估計準確度及抽樣誤差。–易因抽樣人員個人主觀因素而產生錯誤結果。12WhatisSPC?S：Statistical(統計的)P：Process(製程)C：Control(管制)用統計的機率原理來判斷製程是否處於管制狀態中13什麼是統計?就是「經驗值」就是「歸納」過往記錄，加以簡化描述。–敘述統計就是「期望」推論整體或預測未來。–推論統計•點估計•區間估計•假設檢定14如何描述過往經驗？過去品質還不錯，近來比較差過去6個月，平均是600，近來1個月，平均是610，似乎偏高了。過去6個月，平均值是600μ，標準差是1μ近來1個月，平均值是610μ，標準差是5μ60061015統計基本概念集中趨勢離散趨勢常態分配16集中趨勢集中趨勢代表大部份資料集中的位置所在，通常利用此數作為資料的代表值。集中趨勢常用的量數–算術平均數–中位數–眾數17算術平均數(Mean)公式例題量一面板5點之CellGap值分別為4.217、4.195、4.192、4.185、4.196，請問其平均值為何？nXXXnXXnnii....211197.45196.4185.4192.4195.4217.4X18中位數(Median)意義一組資料中間的那個數。計算方法–將資料排序(X(1)≦X(2)≦…≦X(n))。–找出中間位置I(I=(n+1)/2)。–第I個數即為中位數。•若I為整數(資料數為奇數):Me=X(I)•若I為不整數(資料數為偶數):Me=(X([I])+X([I]+1))/219中位數(Median)例題–量一面板5點之CellGap值分別為4.217、4.1954.192、4.185、4.196，請問其中位數為何？4.1854.1924.1954.1964.217–CVD製程某6天的Particle的顆數分別為171、298、376、400、250、190，請問其中位數為何？1711902502983764002742298250Median20眾數(Mode)意義一組資料中，出現次數最多的數例題–NoModeRawData:10.2，4.9，8.5，11.7，6.3，7.7–OneModeRawData:7.7，4.9，7.7，11.7，6.3，7.7–MoreThan1ModeRawData:7.7，4.9，7.7，11.7，6.3，4.921練習題CVD製程某星期的Particle顆數分別為250、298、376、400、250、190、3950，請試算其算術平均數、中位數與眾數。算術平均數---816中位數---298眾數---250因受極端值影響，故平均數偏高。22三集中量數比較若有極端值時，平均數較不具意義。量數受極端值影響敏感度個數使用時機平均數易高一個無極端值中位數不易低一個有極端值眾數不易低沒有或一個以上類別資料23離散趨勢離散趨勢用以表示資料分散的程度，即資料變化的程度。離散趨勢常用的量數–全距–變異數–標準差24全距(Range/R)意義用以表示一組數據的最大差異。公式R=Max-Min例題CVD製程某6天的Particle的顆數分別為171、298、376、400、250、190，請問其全距為何？R=400-171=22925變異數(Variance)意義用以表示一組數據全數資料的變異程度。公式1)(122nXxSnii平均數26標準差(StandardDeviation)意義用以表示一組數據全數資料的變異程度，為變異數的平方根。公式1)(12nXxSnii27練習題例題CVD製程某6天的Particle的顆數分別為171、298、376、400、250、190，請問其變異數與標準差為何？83.2806190250400376298171X37.896316)83.280(6122iiXS68.9437.896316)83.280(612iiXS28常態分配常態分配特性–呈鐘形分佈–左右對稱–應用極廣的重要分配68.27%95.45%99.73%99.994%+1+2+3-3-2-1+4-4決定平均數()和標準差()即可決定一常態分配29常態分配常態分配比較–平均值相同但標準差不同–平均值不同但標準差相同30SPC統計製程管制概念統計製程管制目的製程變異介紹穩定製程與失控製程31統計製程管制目的目的統計製程管制是在“生產過程中”針對“產品重要品質特性”進行管制，以維持“製程穩定”，預防及減少不良品的發生。原料Process結果針對重要產品品質特性進行管制預防及減少不良品的發生32製程變異的來源製程變異量測方法操作方法機器原料人員環境33變異的種類舒華特將變異的來源分為兩類–可歸屬原因(assignablecauses)–機遇原因(chancecauses)戴明亦將變異來源分為兩類–特殊因(specialcauses)–共同因(commoncauses)可歸屬原因即為特殊因機遇原因即為共同因34特殊因與共同因之比較因子特殊因共同因系統外之因素系統中之因素個別影響力大個別影響力小製程工作人員可消除消除乃管理階層之責任作業員疲勞生產線排程不當機器故障機器老化地震環境不良特性例子35特殊因與共同因之關係“製程管制”在偵測製程變異是否受到“特殊因”影響而變大，並採取策略消除特殊因，而“製程改善”則是藉由降低“共同因”的變異而達成。清楚瞭解製程的特殊因和共同因，有助於正確擬定降低製程變異的策略。若無法清楚判定而導致策略錯誤，將造成“更大的製程變異”和“成本損失”。36穩定製程和失控製程當製程“只受到共同因影響”而不受到特殊因影響，則說製程是“穩定的”(in-controlprocess)。當製程“同時受到共同因和特殊因影響”時，則說製程是“失控的”(out-of-controlprocess)。因此使用“管制圖”監控製程是否穩定，主要偵測製程是否發生“特殊因”。37管制圖介紹管制圖起源與目的管制圖原理管制圖種類管制圖建立步驟管制圖判讀38管制圖起源與目的起源管制圖首由舒華特於1924年提出，用以管制製程，其用法簡單，因此被廣泛用於工業界。目的管制圖能將數值以曲線表示出來，以觀查其變異的趨勢，且能判斷製程是否發生特殊因，而採取適當的改善措施。39管制圖原理假設產品品質特性服從常態分配。常態分配下，産品品質特性值落在μ±3σ之間的概率爲99.73，於是落在μ±3σ之外的概率爲100%一99.73%=0.27%，而超過一側，即大於μ-3σ或小於μ+3σ的概率爲0.27%/2=0.135%≈1‰。40管制圖原理根據常態分配的結論，在製程穩定的條件下，點子超出管制上限或管制下限的機率只有1‰左右，用數學語言來說，即根據小機率事件原理，小機率事件實際上不發生，若發生則判斷異常，即製程失控。3LCLCL3UCL發生機率僅約1‰41為了探討管制圖，有三項主要因素必須加以討論，其如下：1、品質變異的原因：˙機遇原因—管制圖顯示管制中時，其變異原因來自『機遇原因』，又稱為共同原因。係指在生產過程中會影響所有的機器設備、作業人員及全部部門的因素。例如：光線不良、震動、管理錯誤、溫濕度不合、伙食不佳。˙非機遇問題--管制圖顯示管制外時，其變異原因來自『非機遇原因』，又稱為特殊原因。係指生產條件的局部原因，即一台機器、一位作業員或一部份原料的異常所造成的品質不良，其原因大都為人為因素所形成的。例如：作業人員沒有做好機器設備的日常保養工作，造成運轉出狀況。422、管制圖的設計三個重要參數：樣本大小、抽樣間距、管制界線寬度˙樣本大小：一般而言，大樣本可以很容易地偵測出製程內小量之變動。反之當製程變動量相當大時，則適合使用小樣本。˙抽樣間距：除了決定樣本大小外，我們同時須決定抽樣之頻率。最理想之狀況是次數頻繁地抽取大樣本。但從經濟觀點而言，此並非最佳之抽樣方法。較可行之方法是在長時間間隔下取大樣本或短時間間隔下取小樣本。˙管制界線寬度：係取第Ⅰ型誤差期望成本及第Ⅱ型誤差期望成本間的經濟平衡。433.管制圖實施步驟-選擇品質特性-決定管制圖之種類-決定樣本大小-抽樣頻率和抽樣方式-收集數據-計算管制圖之參數，一般包含中心線和上下管制界限-收集數據，利用管制圖監視製程44管制圖建立步驟決定管制的產品品質特性。選擇適當的管制圖進行管制。決定抽樣間隔時間、樣本大小和抽樣方法。–當製程變動量相當大時，則適合使用小樣本，反之，若製程變動小時則使用大樣本。–理想的抽樣頻率是次數頻繁地抽取大樣本。–但從經濟觀點而言，此並非最佳之抽樣方法。較可行之方法是在長時間間隔下取大樣本或短時間間隔下取小樣本。在大量生產下或有多種可歸屬原因出現下，較適合樣本小而次數多之抽樣。–由於檢測器和自動量測技術之發展，目前之趨勢傾向100%檢驗。45管制圖建立步驟收集資料計算管制界限。–收集至少25組的樣本數據。–計算解析用管制圖之管制界限。–若解析用管制圖點子未出界且呈隨機分佈，則可用以管制製程。–若點子出界或不呈隨機分佈，則刪除所對應之點子，並重新計算管制界限。收集樣本數據，並進行監控。46管制圖種類計量值資料計量值是指蒐集的資料是可以量測的，例如，長度、厚度等，其平均數和變異數都可提供製程變異的情報，因此在製程上可同時監控此二統計量，以使製程維持在穩定內。計數值資料計數值是指蒐集的數據為產品的合格或不合格，或有多少缺點或不合格點，此類數據無法以數值表示，而是以類別表示。47管制圖種類數據計量值數據n=1n≤10n10計數值數據不良數