CPK制程能力分析与SPC统计制程管制

德信诚培训—品质、诚信、用心CPK制程能力分析与SPC统计制程管制应用实务培训教材深圳市德信诚经济咨询有限公司前言经过十几年的发展、建设，德信诚已成为广东地区领先同业的综合性咨询、培训机构。为了保持这个领先地位﹐我们必须提供更广泛､更有效的咨询、培训服务项目﹐最佳的服务质量﹐并且保持技术及研发方面的优势。如何提高从业人员的知识水平及专业能力﹖如何为客户提供优质的售后服务﹖如何开展新的客源﹖教育培训是解决这些问题的最好方式之一。为此我们规划了这份培训计划。规划的2000余种课程分为六类系列﹕国际标准系列课程：（ISO9000／TS16949／TL9000／ISO13485／ISO14000／ISO50001／SA8000／OHSAS18000／HACCP等）﹔品质管理系列课程﹔生产运作与现场管理系列课程﹔消防安全、环保节能EHS系列课程﹔中、基层主管干部管理技能提升TWI系列培训课程﹔通用管理与执行力系列课程。课程的频次､地点及时间将参照客户的需求订立。详情请参阅本公司网站的每月课程安排﹒希望计划的课程能达到下面的效果﹕帮助您实施各种管理系统或监督及改善其运作﹐引导您了解最新管理系统的内容及要求﹐提供您先进的管理模式或方法来提高效能。欢迎我们的客户或新朋友来参加这些课程。我司还将会根据客户的反馈而增设公开课程，或者根据客户的需求提供内训服务。德信诚培训六.统计过程控制SPC七.预先控制图pre-controlchart八.企业SPC应用分析讨论德信诚培训©2000Quality&SatisfyPage1QualityQualitySatisfySatisfyQualityQualitySatisfySatisfyProcessCapabilityQuality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy32006-06-24課程目標了解PC10-Steps的統計基礎常態分布(σ/Zvalue/μ)Cp&Cpk長期及短期製程能力Pp&Ppk德信诚培训©2000Quality&SatisfyPage2Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy42006-06-24Page1為何需要用CPK&GRR?大量生產不良率%ppm合格精密找到製程管制的方向數據須藉助量具取得量具可靠嗎?好用嗎?量具誤差有多少?CPKGRR生產機具機台設計不良?人為調機不當?sample量具GRR?CPKQuality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy52006-06-24一切都從常態分布開始LSLUSLmsQuality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy62006-06-24母體與樣本母群體（Population）：研究者所欲研究的全部對象所集合而成的集合。u有限母群體（FinitePopulation）u無限母群體（InfinitePopulation）樣本（Sample）：母群體的部分集合。母數/參數（Parameter）：描述母群體特徵的量。統計量（Statistic）：描述樣本特徵的量。德信诚培训©2000Quality&SatisfyPage3Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy72006-06-2412.415.216.409.218.715.432.614.219.108.510.706.3Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy82006-06-24平均數NXimnXXi平均數（Mean）l母群體：l樣本：l特性：所有資料皆列入計算易受其極端值（ExtremeValue）影響離差（Deviation）之和為零離差平方和為最小Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy92006-06-24變異數（Variance）()2121NiiXNms()21211niiXXnSl母群體：l樣本：l特性：變異數小，代表大部分數值集中於平均數附近，平均數代表性高反之，平均數代表性低每個觀察值皆列入計算，敏感度高易受極端值影響德信诚培训©2000Quality&SatisfyPage4Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy102006-06-24標準差（StandardDeviation）2ss2SSl母群體：l樣本：l特性：變異數單位為平方，較難解釋；開平方根得標準差，使單位還原，即標准差的單位同測量值的單位相同特性與變異數相同Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy112006-06-24練習9.510.28.29.310.512.311.41.平均數是多少?2.變異數是多少?3.標准差是多少Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy122006-06-24演示1.手動計算：略2.MSExcel計算德信诚培训©2000Quality&SatisfyPage5Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy132006-06-24演示(續)3.Minitab計算:選擇需要的項目Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy142006-06-24常態分布(NormalDistribution)l常態分布是數據分布的一種形態,是進行Cpk等製程能力分析的前提,即數據首先必須呈常態分,l常態分配以方程式表示如下﹕Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy152006-06-240.000000198%99.9999998%±6s0.000057%99.99994%±5s0.0063%99.994%±4s0.27%99.73%±3s4.55%95.45%±2s31.73%68.27%±1s缺陷概率合格概率规格范围©2000Quality&SatisfyPage6Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy162006-06-24常態分配之性質1﹐常態分配對稱于橫軸上過平均點之垂直線。2﹐常態分配之平均數相等于中位數﹐亦等于眾數。3﹐常態曲線左右兩尾輿橫軸漸漸靠近﹐但不與橫軸相交。4﹐曲線下橫軸上之面積等于一。其几率密度函數如下圖所顯示。Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy172006-06-24常態分布之檢定Minitab可以檢定數據是否呈常態分布路徑：StatBasicStatisticsNormalityTestMinitab輸出結果圖形如下：C1Percent121110987999590807060504030201051Mean9.735StDev0.8986N32AD0.321P-Value0.515ProbabilityPlotofC1NormalP-Value0.05時，我們接受分析對象為常態分布Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy182006-06-24Z值smixZmmlZ值表示對應的點離開平均值的距離包含σ的個數lZ值可以為正也可以為負l孤立的Z值不表示品質的好壞德信诚培训©2000Quality&SatisfyPage7Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy192006-06-24ZUSL＆ZLSLZUSLZLSLsmUSLZUSLsmLSLZLSL紅色區域面積即缺陷的几率對于呈常態分布的數據，我們只要知道ZUSL，ZLSL以及σ和μ就能知道缺陷的几率Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy202006-06-24ZBenchZUSLZLSLZBenchZLSLPa+PbPbPaP(XLSL)=PaP(XUSL)=Pb總不良率=Pa+Pb總不良率對應的Z值，就稱為ZBenchZBench就是我們常稱作的ZLevel,就是Sigma水准我們說6Sigma水准的不良几率3.4DPMO，也是說總不良率為3.4DPMOQuality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy212006-06-24ZBench-Minitab演示13121110987LSLUSLLSL7Target*USL13SampleMean10.1978SampleN32StDev(Within)0.974082StDev(Overall)1.03332ProcessDataZ.Bench2.80Z.LSL3.28Z.USL2.88Cpk0.96Z.Bench2.63Z.LSL3.09Z.USL2.71Ppk0.90Cpm*OverallCapabilityPotential(Within)CapabilityPPMLSL0.00PPMUSL0.00PPMTotal0.00ObservedPerformancePPMLSL513.68PPMUSL2009.16PPMTotal2522.84Exp.WithinPerformancePPMLSL984.94PPMUSL3345.79PPMTotal4330.73Exp.OverallPerformanceWithinOverallProcessCapabilityofC1路徑:StatQualityToolsCapabilityAnalysisNormal2.80即為2522.84DPMO對應之Z值德信诚培训©2000Quality&SatisfyPage8Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy222006-06-24Z與不良率的轉換通過查表，EXCEL公式計算以及Minitab，我們可以將Z值與缺陷率相互推導.查表請參照附件，EXCEL計算,例：a.某產品的缺陷率為270DPMO,求該職稱的Sigma水准?b.已知某產品的Sigmalevel為3,求其對應的缺陷率?Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy232006-06-24Z與不良率的轉換同樣問題，使用Minitab計算路徑：CalcProbabilityDistributionsNormalQuality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy242006-06-24標准常態分布轉換(Z世界)已知μ/σ/USL/LSL，怎樣利用Z值表smixZmmσUSLZUSL1Z(μ)=?Z(μ+σ)=?真實世界Z世界德信诚培训©2000Quality&SatisfyPage9Quality&SatisfyQQuuaalliittyySSaattiissffyy252006-06-24Cp/Ca無指標CaCapabilityofPrecisionCapabilityofAccuracy評估項目准确度(比較制