SPC统计过程管制(PPT 128页）

来自統計過程管制顧問師：王子才.来自華通電腦聯想電腦毅嘉電子台光電子宏合電子群鑫電子大展電路板上聲電子展勝電業毓冠電子鍵和電子方志電子訊舟電子賽博電器宏崇化學正峰工業立輝金屬全億金屬永成五金合冠鞋業裕成製鞋廠福泰塑膠寶元數控輪興機械永益印刷長益印刷東鵬印刷商亮燈飾千麗燈飾聯盈塑膠順傳五金勛力嬰兒車泰祥汽車配件鍾慶汽車配件太子汽車工業……..ISO9000,QS9000,TS16949,日常管理，目標管理，生產管理統計製程管制，6σ訓練輔導●主要研究領域：●主要輔導或授課廠商：健峰企業管理顧問股份有限公司顧問師●現任職：歷經生產主管、品管經理、生產廠長、董事長特別助理等職務●主要企業經驗：来自『品質』的基本架構•定義：符合顧客的需求•流程：預防不良•衡量方法：品質成本•執行標準：零缺點来自品質成本運作品質成本預防成本：致力預防失敗之成本鑑定成本：試驗、檢驗及檢查以確定品質成本失敗成本內部失敗成本：產品或服務在未運交客戶前，因未能達成要求之品質所造成之損失(如重加工、重試驗、報廢等)外部失敗成本：產品或服務在運交客戶後，因未能達成要求之品質所造成之損失(如賠償服務、退貨、折讓等)外部保證品質成本：指當客戶要求客觀之證據時，所做有關之示範及證明而發生之成本(如追加之品質保證約定、程序、示範試驗等)来自對品質常有的錯誤觀念•大多數的品質問題是錯在作業人員•容許少數的不良,意外的瑕疵是無可避免的•品質是品管部門的責任•只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕疵品•SPC只是在現場掛管制圖来自對品質的正確觀念•85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者態度的偏差，更勝過作業人員的懶散•第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客,才能真正做到零缺點品質•品質和公司每一個人都有關•品質檢驗是可以解決問題但卻無法消除問題•SPC是讓品質保證的系統持續運轉不斷改善製程,以提昇品質與生產力来自統計概念區分沒有顯著差異有顯著差異沒有顯著差異βRiskTypeIIerror有顯著差異αRiskTypeIerror判斷上事實上来自數據〈Data〉資訊〈Information〉情報〈Intelligence〉企業資產〈Enterpriseassets〉知識〈knowledge〉来自-2-1u+1+2+3正態分佈P(u-Xu+)=0.6827P(u-2Xu+2)=0.9545P(u-3Xu+3)=0.9973於uk之間的機率群體：N平均數：u〈集中趨勢〉標準偏差：〈離散趨勢〉被涵蓋在特定範圍的機率来自.027.056.083.111.139.167.139.111.083.056.027来自準確度精密度高低高低PrecisionAccuracy来自興起的背景•SPC興起是宣告『經驗掛帥時代』的結束─手工藝的產業：SPC無用武之地→經驗取勝─當經驗可以整理，再加上設備、制程或系統時，那SPC時機的導入，就自然成熟了。•SPC興起是宣告『品質公共認證時代』的來臨─1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格的供應商，造成買賣雙方的浪費。─1980年以後，『GMP』及『ISO9000』的興起，因為重視產品生產的『過程』與『系統』，故更須有賴SPC來監控『過程』與『系統』的一致性。来自的迷思•迷思一：有管制圖就是在推動SPC？─這是產品品質(Q)，還是過程參數(P)管制圖？─這張管制圖是否有意義？─它所管制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影響嗎？─管制界限訂的有意義嗎？─這張管制圖，是否受到應有的重視？是否已遵照規定，實施追蹤與研判？来自的迷思迷思二：有了Cpk/Ppk等計算就是在推動SPC？─Cpk/Ppk有定期審查嗎？─是否已用Cpk/Ppk作訂單分派給不同生產線，作為生產的依據？来自的迷思迷思三：有了可控制的過程參數(ProcessParameter)，就是SPC？─為什麼挑出這些過程參數？─這些過程參數的控制條件，是如何決定的？─這些過程參數與產品品質之間，有因果關係可循嗎？来自的焦點→過程(Process)SPC與傳統SQC的最大不同點，就是由Q→P的轉變SQC：強調Quality→產品的品質，換言之，它是著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種『既成事實』。SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源頭→過程(Process)上。因為過程的起伏變化，才是造成品質變異(Variation)的主要根源。来自的焦點→過程(Process)品質變異的大小，也才是決定產品優劣的關鍵過程起伏條件品質異常產品優劣因因果果来自的步驟P1P2P3P4對產品的影響度A(5)C(1)B(3)A(5)(溫度)AP1AP2AP4A(壓力)BP2BP3B(速度)CP1CP3CP4C(尺寸)DP2DP4D(厚度)EP1EP4E過程參數制程来自的步驟•步驟一：深入掌握因果模式過程參數(因)/品質貢獻率(果)分析→柏拉圖分析•步驟二：設定主要參數的控制範圍→以迴歸分析方法或實驗設計來分析来自的步驟步驟三：建立過程控制方法‧控制頻率‧樣本抽取方法‧樣本量測方法步驟四：抽取成品來印證原始系統是否仍然正常運轉？来自的目標•SPC能使管理更合邏輯•SPC能使管理掌握先機•SPC能使管理更加省事•SPC能使制造成本更低来自的診斷•品質是否更穩定？•良品率是否提高？•制程是否更流暢？•成本是否更低廉？•異常是否更快能被偵測到？•品管員是否逐漸在減少？来自•統計過程管制【SPC】◎統計製程管制之目的係持續改善產品與服務的價值，達到顧客滿意。◎製程能力調查【Ca、Cp、Cpk】◎管制圖的運用作業方式/資源混用方式人員設備材料方法環境產品或服務顧客辨識變化的需求與期望統計方法製程的聲音輸入製程/系統輸出顧客的聲音製程回饋管制系統模式来自基础统计学•数据类型•分布•对数据中心的测量–平均值–中位值•对数据散布的测量–极差–方差–标准偏差•对数据形状的测量–正态分布–正态概率•数据采集来自中心趋向的测量•平均值:一组数据的算术平均值–反应所有值的影响–受奇异值的影响大•中位值:反应排列的50%-数据按顺序排列后的中间值–计算中不必考虑所有的值–对于奇异值是“稳健的”xxnnnn1在过程改善方面，为什么我们主要用平均值而不是中位值?来自散布的测量•极差:数据组奇异值之间的距离(最高-最低)•方差（）:每一个数据点到平均值的偏离的平方的均值•标准偏差（）:方差的平方根•范围对局外点比方差更敏感最普通和最常用的散布测量是标准偏差-为什么?来自母体平均值=XNiiN1样本平均值母体标准偏差=S=(X)Ni2i=1N样本标准偏差sxxniin121x=xnii=1n来自母体参数对样本统计量S=样本标准偏差x=样本平均值统计量评估参数=母体平均值=母体标准偏差来自散布的构成过程输出变量的总体散布(方差)可以被分成由于过程输入造成的散布22Total22222X12X2total212121,,;X;X;XXXXTotal所以那么的方差输入变量的方差输入变量工程输出的方差如果来自正态分布•“正态”分布是一种数据具有某些一致的特性的分布•这些特性对于我们理解后面采集数据的过程是非常有用的•多数自然现象和人类行为的过程是呈正态分布的,或者可以看成正态分布来自•性质1:正态分布只用下列2个我们已知的参数就可以完全描述–平均值,和–标准偏差正态分布分布1分布2分布3这三个正态分布有什么区别?来自正态曲线和概率区域与标准偏差的关系43210-1-2-3-440%30%20%10%0%95%样本数概率从平均值的标准偏差数•性质2:曲线下的面积可以用来评估确定“事件”发生的累计概率99.73%68%获得的两个值之间的累积概率值来自标准偏差的经验规律标准偏差数理论标准经验标准+/-168%60-75%+/-295%90-98%+/-399.7%99-100%先前的累积概率规律可以用于即使当一组数据不完全正态分布让我们比较理论(理想的)正态分布值和经验(实际的)分布值来自統計過程管制的定義•經由過程中去收集資料，而加以統計分析，從分析中得以發覺過程的變異，並經由問題分析以找出異常原因，立即採取改善措施，使過程恢復正常。並藉由過程能力分析與標準化，以不斷提昇過程能力。来自-2-1u+1+2+3正態分佈P(u-Xu+)=0.6827P(u-2Xu+2)=0.9545P(u-3Xu+3)=0.9973於uk之間的機率群體：N平均數：u〈集中趨勢〉標準偏差：〈離散趨勢〉被涵蓋在特定範圍的機率来自数据点的