SPC统计过程管制( 128页）(1)ppt课件

1、Statistical Process ControlSPC 統計過程控制顧問師：王 子 才.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 .ISO 9000 , QS 9000 , TS 16949 , 日常管理，目標管理，生產管理統計製程控制， 6 訓練輔導 主要研讨領域：

2、 主要輔導或授課廠商：健峰企業管理顧問股份 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：.品質的根本架構定 義：符合顧客的需求流 程：預防不良衡量方法：品質本钱執行標準：零缺點.品質本钱運作品質本钱預防本钱：努力預防失敗之本钱鑑定本钱：試驗、檢驗及檢查以確定品質本钱失敗本钱內 部失敗本钱 ：產品或服務在未運交客戶前，因未能達成要求之品質所呵斥之損失(如重加工、重試驗、報廢等)外 部失敗本钱：產品或服務在運交客戶後，因未能達成要求之品質所呵斥之損失(如賠償服務、退貨、折讓等)外部保證品質本钱：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本钱(如

3、追加之品質保證約定、程序、示範試驗等).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,不测的瑕疵是無可防止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只是在現場掛控制圖.對品質的正確觀念85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者態度的偏向，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,才干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.統計概念區分沒有顯著差異有顯著差異沒有顯著差異 RiskType II error有顯著差異 Risk

4、Type I error判斷上事 實 上.數據Data資訊Information情報Intelligence企業資產Enterprise assets知識knowledge.95.45%99.73%68.26% -3 -2 -1 u +1 +2 +3 正態分佈 P(u-Xu+)=0.6827 P(u-2Xu+2)=0.9545 P(u-3Xu+3)=0.9973於uk之間的機率群 體：N 平 均 數：u 集中趨勢 標準偏向： 離散趨勢被涵蓋在特定範圍的機率 .23456789101112 .027.056.083.111.167.111.083.056.027.準確度精细度高低高低Precis

5、ionAccuracy.SPC 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，客戶大都以本人的資源與方法，來認定某些合格的供應商，呵斥買賣雙方的浪費。 1980年以後，GMP及ISO 9000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。.SPC 的迷思迷思一：有控制圖就是在推動 SPC ？ 這是產品品質 ( Q )，還是過程參數 ( P ) 控制圖？ 這張控制圖能否有意義？

6、它所控制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影響嗎？ 控制界限訂的有意義嗎？ 這張控制圖，能否遭到應有的重視？能否已遵照規定，實 施追蹤與研判？.SPC 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？ 能否已用 Cpk / Ppk 作訂單分派給不同生產線，作為生產 的依據 ？.SPC 的迷思迷思三：有了可控制的過程參數 (Process Parameter)，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？ .SPC 的焦點 過程 ( Process ) SP

7、C 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，才是呵斥品質變異 ( Variation ) 的主要根源。 .SPC 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.SPC 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)CP1CP3C

8、P4C(尺寸)DP2DP4D(厚度)EP1EP4E過程參數制程.SPC 的步驟步驟一：深化掌握因果方式 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 .SPC 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：抽取废品來印證原始系統能否 依然正常運轉？ .SPC 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 能使制造本钱更低.SPC 的診斷品質能否更穩定？良品率能否提高？制程能否更流暢？本钱能否更低廉？異常能否更快能被偵測到？品管員能否逐漸在減少？.統計

9、過程控制【SPC】 統計製程控制之目的係持續改善產品與服務的價值，達到顧客滿意。 製程才干調查【Ca、Cp、Cpk】 控制圖的運用作業方式 / 資源混用方式人員設備资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控制系統方式.根底统计学数据类型分布对数据中心的丈量平均值中位值对数据分布的丈量极差方差规范偏向对数据外形的丈量正态分布 正态概率数据采集.中心趋向的丈量平均值: 一组数据的算术平均值反响一切值的影响受奇特值的影响大中位值: 反响陈列的 50% - 数据按顺序陈列后的中间值计算中不用思索一切的值对于奇特值是 “稳健的 在过程改善方面

10、，为什么我们主要用平均值而不是 中位值?.分布的丈量极差: 数据组奇特值之间的间隔 (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 规范偏向 : 方差的平方根范围对局外点比如差更敏感最普通和最常用的分布丈量是规范偏向 - 为什么?.母体平均值样本平均值母体规范偏向样本规范偏向.母体参数对样本统计量S= 样本规范偏向x= 样本平均值 统计量 评价 参数 = 母体平均值= 母体规范偏向.分布的构成过程输出变量的总体分布 (方差) 可以被分成由于过程输入呵斥的分布.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 这些特性对于我们了解后面采集数据的过程是非常有用的 多数自

11、然景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.性质 1: 正态分布只用以下2个我们知的参数就可以完全描画 平均值, 和规范偏向正态分布分布 1分布 2分布 3这三个正态分布有什么区别?. 正态曲线和概率区域与规范偏向的关系43210-1-2-3-440%30%20%10% 0%95%样本数概率 从平均值的规范偏向数性质2: 曲线下的面积可以用来评价确定 “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. 规范偏向的阅历规律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实际 (理想的) 正态分布值和阅历 (实践的) 分布值.統計過程控制的定義

12、經由過程中去搜集資料，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缘由，立刻採取改善措施，使過程恢復正常。並藉由過程才干分析與標準化，以不斷提昇過程才干。.95.45%99.73%68.26% -3 -2 -1 u +1 +2 +3 正態分佈 P(u-Xu+)=0.6827 P(u-2Xu+2)=0.9545 P(u-3Xu+3)=0.9973於uk之間的機率群 體：N 平 均 數：u 集中趨勢 標準偏向： 離散趨勢被涵蓋在特定範圍的機率 . 1 Sigma2 Sigma3 Sigma1 Sigma2 Sigma3 Sigma68.26 %95.45 %99.73 %

13、数据点的百分比UCLLCL时间我们丈量的工程规范偏向规那么“数据处于哪个位置?.中心趨向的測量平均值: 一组数据的算术平均值反响一切值的影响散佈的測量极差全距: 数据组內數值之间的间隔 (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 规范偏向 : 方差的平方根.變異、差異、方差Variation標準偏向Standard Deviation.群體平均值样本平均值群體规范偏向样本规范偏向X.分布的構成过程输出变量的总体分布 (方差) 可以被分成由于过程输入呵斥的分布.Time 1Time 2Time 3Time 4組內變異組間變異称为 漂移 (平均值漂移了多远的真正sigma

14、丈量)显示过程控制重要的少数称为 短期 (st)我们的潜在才干 - 能做得最好的情况一切6 sigma公司用 报告 价值不高的多数st + shift = 合计顯示散佈缘由.才干对实绩过程实绩: 全部分布包括 shifts 和 drifts(Pp & Ppk)才干: 只需随机的或 短期的分布(Cp & Cpk). 才干指数类型短期才干:才干研讨基于30-50个数据点通常等于或大于长期才干长期才干:才干研讨基于大量数据点真实过程 才干的最好评价从这些数据可以诊断过程指数讨论过程实绩和过程才干指数过程才干指數表示过程的“潜力 ( Cp 和 Cpk )过程性能指數是过程 “真实的成果 ( Pp 和

15、Ppk ).Cpk / PpkCpk The capability index for a stable process. The estimate of sigma is based on within subgroup variation ( R-bar / d2 or S-bar / c4 )Ppk The performance index. The estimate of sigma is based on total variation ( all of individual sample data using the standard deviation 【root mean s

16、quare equation 】, “ s “ ).什麼是6 sigmaSix Sigma 是一種新思維程序是一種系統式的降低會對顧客滿意有重要影響的不良工具利用統計工具，進行重要過程才干的改善.降低不良改善產出改善顧客滿意度更高的淨營利6-Sigma 的目標.6 Sigma 目標( DPMO Distribution No Shifted ) 制程中心沒有偏移 245,50032,70046450.660.002sPPM製程才干每百萬個不良機會.零件數/ 製程數零件/製程中心沒有偏移裝配成品之良品率 %+ 1+ 2+ 3+ 4+ 5+ 6168.2795.4599.7399.993799.9

17、9994399.9999998102.2062.7897.3399.9499.999499.999998509.7587.3699.6999.99799.999981000.9576.3199.3799.99499.999950025.8896.9099.9799.999810006.7093.8999.9499.9998500072.9899.7299.9991000053.2699.4399.998.6 Sigma 目標( DPMO Distribution Shifted 1.5 s ) 制程中心偏移 1.5 ssPPM製程才干每百萬個不良機會.零件數/ 製程數零件/製程中心偏移 1.5

18、 裝配成品之良品率 %+ 1+ 2+ 3+ 4+ 5+ 6130.2369.1393.3299.379099.9767099.999660102.4950.0993.9699.7699.9966503.1573.2498.8499.98310053.6497.7099.9665004.4489.0099.8310000.2079.2199.66500031.1998.31100009.7396.66.时间表现在过程性才干上的革新好的坏的3 Sigma (CpK = 1)6 Sigma (Cpk = 2).Leadership Commitment, Competence 方法 & 工具 由數據

19、驅動 經統計驗證最好的人員100% 努力於降低不良Project Focused6 Sigma 有什麼不一樣?.改變中的品質哲學最高品質的產品和服務是最低本钱的產品和服務.sPPM2308,537366,80746,210523363.4( Distribution Shifted 1.5 )Getting to Six SigmaHow far can inspection get us ?.BreakthroughStrategyCharacterizationPhase 1:MeasurePhase 2:AnalyzeOptimization345671,000,000100,00010

20、,0001,0001001012Sigma Scale of MeasurePPMAverageCompanyBest-in-ClassThe Breakthrough MethodologyDefine the problem.DMAIC to the Rescue!The Basic ObjectivePhase 3:Improve Phase 4: Control.問題的本性Six Sigma 的方法可以辨識製程是偏離目標和/或者是高度變異,以修訂製程及降低變異偏離目標變異大正中目標修訂製程降低變異XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX.另類觀點LSL

21、USLUSLLSLOn-Target從統計觀點來看問題USLLSLLSL = Lower spec limitUSL = Upper spec limit問題的本性- 統計觀點偏離目標變異大修訂製程降低變異.s衡量變異和品質衡量製程才干我們如何衡量變異和品質 ?.標準偏向m轉折點1sTUSLp(d)規格上限(USL) 目標規格(T) 規格下限(LSL)分佈值平均(m) 分佈值的標準偏向(s) 3s在轉折點和平均值的距離构成一個標準差. 假设目標值和規格上限之間可以放置三個標準偏向 我們可以說這個製程有“3 sigma的 才干.LSL.m1sTUSLp(d)p(d)1234 5 6s3sThis

22、 is a 6 Sigma Process標準差轉折點.過程控制的需求檢測 容忍浪費 允許將時間和资料投入到生產不一定有用的產品或服務中預防 防止浪費 第一次就把任务做對.變異-普通缘由與特殊缘由為了使變異的表示簡化，通常分成以下二種：普通缘由的變異 過程中變異要素是在統計的控制狀態下受控。 隨著時間的推移，具有穩定的且可重複的分佈 過程中的許多極差(全距)的缘由。特殊缘由的變異 過程中不常發生，但呵斥過程變異的缘由。 所呵斥之分佈與時間的關係，是不穩定且不無法 預期的。.分布举例特殊缘由过程 A 显示受控分布过程B 显示不受控分布.因為生產過程中每一件废品都不同，因此假设製程很穩定，則生產產

23、品的品質特性的分布將构成一種固定形狀，稱為分佈。普通分佈有以下之不同情形： 位置 分佈寬度 形狀大小大小大小.或是以上這些的不同組合.假设過程中，只需普通缘由的變異存在，則其废品將构成依各很穩定的分佈，而且是可以預測的假设過程中，有特殊缘由的變異存在，則其废品將為不穩定的分佈，而且無法預測的範圍 時間可預測範圍 時間無法預測.天氣的變化環境的影響物料在一定範圍內的變化依據作業標準執行作業的變化其他未知要素的影響機器忽然發生變化未依據作業標準執行作業运用規格外的原物料操作人員的留意力未集中所制訂之作業標準不合理普通缘由特殊缘由.特殊缘由的變異簡單的統計分析可發現如控制圖直接負責過程的人員去改善部

24、分措施改善對策部分措施改善特殊缘由牽涉到消除產生變異的特殊缘由可由製程人員直接加以改善大約可以解決15%之過程上的問題.系統措施 改善普通缘由共同缘由的變異製程才干分析可發現如Ca，Cp，Cpk，及控制圖上點的變化管理當局參與及製程人員协作去改善系統改善對策必須改善呵斥變異的普通缘由經常需求管理階層的努力與對策大約可以解決85%之過程上的問題.過程控制與過程才干首先應通過檢查，消除極差(全距)所產生之特殊缘由，使過程處於受控的狀態，那其性能是可預測的。接下來，就可依顧客的要求 ( 規格 )，來評定過程才干，以使顧客滿意，這就是持續改善的基礎。.性质 1: 正态分布只用以下2个我们知的参数就可以

25、完全描画 平均值, 和规范偏向正态分布分布 1分布 2分布 3这三个正态分布有什么区别?.範圍 時間受控(消除了特殊缘由)範圍 時間過程控制不受控(存在了特殊缘由).受控且有才干符合規格(普通缘由呵斥的變異已減少)過程才干 規格上限 規格下限 範圍 受控但沒有才干符合規格(普通缘由呵斥的變異太大).過程控制與過程才干矩陣類別過程控制受控過程控制不受控過程能力可接受13過程能力不可接受24.1類：理想的情況 X ， 小2類：受控過程，但存在普通缘由呵斥過大的變異，必須減少極差(全距)。 X ， 大3類：過程才干可接受，但為不受控過程，必須識別極差(全距)的特殊缘由，並消除它。 X ， 小 4類：

26、不受控，且過程才干又不可接受，必須減少極差(全距)的特殊缘由和普通缘由。 X ， 大.過程改善循環和過程控制PDACPDACPDAC1.分析過程2.維護過程3.改善過程.1.分析過程： 本過程應該做什麼？ 會出現什麼問題？ 本過程會有哪些變化？ 我們已經知道本過程的什麼極差(全距)？ 哪些參數受極差(全距)的影響最大？ 本過程正在做些什麼？ 本過程能否在生產廢品及需求返工的產品？ 本過程生產的產品能否處於受控狀態？ 本過程能否有才干？ 本過程能否可靠？.2.維護(控制)過程： 過程是動態的，並且會隨時間而變化。 監控過程的才干指數 查出特殊缘由的變異，並採取有效的措施3.改善過程： 使過程穩定

27、，並以維持過程的才干指數 充分了解普通缘由呵斥的變異 減少普通缘由呵斥變異的發生.建立統計過程控制的步驟1.確立製造流程 製造流程解析2.決定控制項目3.實施標準化4.控制圖的運用5.過程才干分析6.問題分析解決7.製程的繼續控制繪製製造流程圖訂定品質工程表 利用5W1H已掌握製程狀態顧客之需求為何?標準之建立、修正與營運如何正確的运用適當之控制圖能否符合規格或顧客要求缘由為何?如何防止問題再次發生延長控制界線作為製程之繼續控制.一 確立製造流程二 決定控制項目三 實施標準化五 過程才干調查 Ca、Cp、Cpk四 控制圖的運用六 問題分析解決六 問題分析解決七 製程繼續控制Cpk 1製程條件變

28、動時.藉由所需的人員、程序、機器、物料等(輸入) ，經由必要的作業活動來產生一特定的產品或 資訊 (輸出)1. 流程定義.資 料物 料顧客需求資源設備說 明標 准教 育添加附加價值的任务產品輸出資訊輸入流程的根本方式.流程的體現作業活動輸入輸出流程負責人資源法令限制流程控制績效監控.搬運、傳送操 作儲 存檢 驗遲 延生產流程符號.一種圖示方法用簡單的符號將製造程序的先後表示出來在任务研讨裡被用為改善製程的主要工具再加上餒依程序控制特性、控制方法、抽樣間隔等即成為一張作為製程控制的最正确圖表製造流程圖.利用5W1H已掌握製程狀態WHY(為何)-為何要做?不這樣做行不行?是真有必要?WHAT(做什

29、麼)-這樣做完成了什麼?是不是方向上有偏向? 假设不做這個，是不是有比現在的結果更令人滿意?WHERE(何處)-在何處做?為什麼要在這裡做?在別處做 能否更好WHEN(何時)-何時做?為什麼要再這時做?換個時間做能否更經濟?(所謂何時做並非指時鐘上的幾點幾分，而是只當某一個動作或任务完成時才接下去做另一動作或任务)WHO(何人)-由何人做?為什麼要這個人做?換別人做能否更好?HOW(如何)-如何做?為什麼要這樣做?假设用別的方式做能否更好.2. 決定控制項目控制項目的定義 為維持產品的品質，作為控制對象所列舉的項目 特殊特性： 尺寸、材質、性能、外觀.3. 實施標準化意義：所做的每一件任务、產

30、品，都是 可以成為可靠的任务與可靠的產品目的：不會做出標準以下的任务、產品步驟：1.成立標準化體制 2.標準化的計劃 3.標準化的運作 4.標準化的評價.4. 控制圖的運用控制圖是1924年由蕭華特博士(Dr.W.A.Shewhart)，在研讨產品品質特性之次數分配時所發現。正常工程所產生出來產品之品質特性，其分佈大都呈正態分佈的，會超出三個標準差(3)的產品只需0.27%，依據此原理，將正態曲線圖旋轉90度，在三個標準差的地方加上兩條界限，並將抽樣的順序點繪成為控制圖。.控制圖 過程控制的工具1.搜集： 搜集資料並畫在圖上2.控制： 監控能否超出控制上、下限 特殊缘由 計算所搜集的資料，作為

31、分析之用 觀察極差(全距)的變化3.分析與改善： 依所計算之結果，評估過程才干指數 監控在受控狀態資料的變化，確定普通缘由極差(全距) 的變化，並採取措施 必要時，可修正控制上、下限，持續不斷的改善解析用控制圖控制用控制圖.运用控制圖的效益提供正在進行過程控制的作業人員运用有助於過程在品質上和本钱上能持續的、可預測的維持下去使過程達到： 高品質 低單位本钱 高產能提供檢討過程狀況之共通的語言分辨普通與特殊缘由的變異，提供採行部分或系統糾正措施的依據.計量值控制圖 X R (平均值與極差) X S (平均值與標準差) X R (中位值與極差) X MR (個別值與移動極差)計數值控制圖 P (百

32、分比不良率) np (不良數) C (缺點數) U (每單位缺點數)控制圖的種類.计量值控制图之优缺陷优点: 用于制程之控制,甚灵敏,很容易调查事故发生的缘由,因此可以预测将发生之不良情况; 能及时并正确地找出不良缘由,可使质量稳定,为最优良之控制工具.缺陷: 在制造过程中,需求经常抽样并予以测定以及计算,后需点上控制图,较为费事而费时间.计数值控制图之优缺陷优点: 只在消费完成后,才抽取样本,将区分为良品与不良品,所需数据能以简一方法获得之. 对于工厂整个质量情况了解非常方便.缺陷: 只靠此种控制图,有时无法寻求不良之真正缘由,而不能及时采取处置措施,而延误时机.控制圖运用時機決定控制特性可

33、否获得 計量值數據目標能否 在於不良品數目標能否 在於缺點數NONO樣本數能否為定值YES运用 P控制圖运用 n p 或 P 控制圖樣本數能否為定值运用 U控制圖运用 C 或 U 控制圖YESNOYESYESNO.數據是同類型或無法進行組內個別抽樣如化學槽液批亮油漆樣本平均能否容易計算运用中位值控制圖NONO各組樣本打大小能否 9YES运用 X R控制圖NOYES樣本標準差 S能否容易計算运用 X R控制圖NO运用 X S控制圖YES运用個別值控制圖：X MRYES.控制圖之繪制流程搜集數據繪制解析用控制圖穩定狀態？繪制直方圖 分布 制程才干研讨滿足規格？控制用控制圖Yes消除特殊缘由No滿足

34、減少普通缘由4M、1E 分析不滿足提升製程才干.平均值與極差控制圖 ( X R )A 搜集資料 A1 選擇子組大小、頻率和資料 A2 建立控制圖及記錄原始資料 A3 計算每個子組的平均值 ( X ) 和極差 ( R ) A4 選擇控制圖的刻度 A5 將平均值和極差，標記到控制圖上 .平均值與極差控制圖 ( X R )B 計算控制上、下限解析用控制圖 B1 計算平均極差( R )，過程平均值 ( X ) B2 計算控制上、下限，並標記控制線 極差： UCLR = D4 R LCLR = D3 R 平均值：UCLX = X + A2R LCLX = X A2Rn2345678910D43.272.

35、572.282.112.001.921.861.821.78D3*0.080.140.180.22A21.881.020.730.580.480.420.370.340.31.平均值與極差控制圖 ( X R )C 過程控制說明 C1 首先分析極差圖上的資料 任何超出控制限的點 連續 7 個點，全在中心線之上，或連續上升 連續 7 個點，全在中心線之下，或連續下降 能够為：模具受損或機器固定鬆動，或換班、換批 ，或量測系統改變(新人、新量具)。 .平均值與極差控制圖 ( X R ) 其他明顯非隨機的圖形 各點與 R 的距離：普通大約 2 / 3 的點，應落在中心線 為中心的 1 / 3 控制區域

36、內，假设非如此，則需進行調查 並改善。 能够為： 控制上、下限或描點計算錯或標示錯。 假设有 2 / 3 的點，落在中心線為中心的 1 / 3 控制區域內，則 人、機、料、法已達相當穩定之狀況， ，以此來作為下一階段的監控和持續改善。.平均值與極差控制圖 ( X R )C 過程控制說明 C2 識別並標注特殊缘由極差圖 C3 重新計算控制上、下限( 極差圖 ) C4 分析平均值圖上的資料 好像C1之分析 C5 識別並標注特殊缘由平均值圖 C6 重新計算控制上、下限( 平均值圖 ) .5. 過程才干分析過程處於受控狀態過程的各測量值符合正態分佈工程及其他規範準確的代表顧客的需求設計目標值位於規格的

37、中心測量變異相對較小.過程才干調查步驟確切了解要調查的品質特性與調查範圍，並搜集數據製作解析用控制圖，確定製程處於受控狀態之中計算過程才干指數 ( Short Term : Cpk )判斷過程才干能否足夠，如不夠時或不穩定時，則加以改善以解析用控制圖之控制上、下限，作為控制用控制圖之監控，並於一段期間後，再計算過程才干指數 ( Long Term : Ppk ).過程才干調查的方式圖示法-主要以次數分配圖、直方圖、控制圖表示之數值法-以Ca值(製程準確度)、Cp值(製程精细度)、 Cpk值(製程才干指數)表示之.圖示法過程才干的初步断定 中心值位置 分散寬度 分佈形狀大小大小大小由製程中搜集1

38、00個以上的數據，做成次數分配圖或直方圖，由圖形的中心值位置、分散寬度、分佈形狀可簡單断定製程才干.數值法過程才干分析製程準確度Ca(Capability of Accuracy)衡量自產品中所獲得產品資料的實績平均值(X),與規格中心值(u)其間偏向的程度,是期望製程中生產的每個產品的實際值能與規格中心值一致 (1)Ca之計算方式如下： 實績平均值-規格中心值 X-uCa=-*100% = -*100% 規格公差/2 T/2T=SU-SL =規格上限-規格下限集中趨勢.Ca值的等級断定 Ca值是正值-實績平均值較規格中心值偏高 Ca值是負值-實績平均值較規格中心值偏低 Ca值愈小,品質愈佳。

39、依Ca值大小普通分為四級：.(3)Ca等級的說明規格中心值50%12.5%25%100%規格上限(下限)DCBA(4)處置原則A級：維持現狀B級：改進為A級C級：立刻檢討改善D級：立刻採取緊急措施，全面檢討， 必要時停顿生產.製程精细度Cp(Capability of Precision)衡量自產品中所獲得產品資料的6個估計實績標準差(),與規格公差(T)其間相差的程度,是期望製程中生產的每個產品以規格中心值為目標，其變異寬度愈小愈好，換言之，即在衡量規格公差範圍與製程變異寬度兩者間相差程度(1)Cp之計算方式如下：規格公差6個估計實績標準差=T6 Cp=(雙邊規格)(單邊規格)規格上限-實績

40、平均值3個估計實績標準差=Su-X3 Cp=或實績平均值-規格下限3個估計實績標準差=X-Sl3 Cp=離散趨勢.Cp值的等級断定 Cp值愈大-規格公差(T)大於估計實績標準差( )愈多， 即表示製程的變異寬度遠小於規格公差 Cp值愈大,品質愈佳。依Cp值大小普通分為五級：等級Cp 值A Cp 1.67B1.67 Cp 1.33 C1.33 Cp 1.00D1.00 Cp 0.67E Cp 0.67.(3)Cp等級之說明6 E 級6 D 級6 C 級6 B 級6 A 級規格中心值規格上限規格下限Cp 0.67Cp = 0.67Cp = 1.00Cp = 1.33Cp = 1.67T = 10

41、T = 8 T = 6 T = 4 .過程才干指數 Cpk( 穩定的制程 )Cpk = ( 1 Ca )* Cp當 Ca = 0 時，Cpk = Cp單邊規格時，Cpk 即以 Cp 值計之集中趨勢離散趨勢.(3)Cpk 等級之說明 ( 當 Ca = 0 )6 E 級6 D 級6 C 級6 B 級6 A 級規格中心值規格上限規格下限Cpk 0.67Cpk = 0.67Cpk = 1.00Cpk = 1.33Cpk = 1.67T = 10 T = 8 T = 6 T = 4 Cpk = 2.00T = 12 .USL ： 規格上限 LSL ： 規格下限 X ：過程總平均值 ：估計標準差過程才干指數 Cpk QS 9000 = R / d 2 R ：極差(全距)的平均值 d 2 ：依樣本數大小變化，所运用之常數 n2345678910d21.131.692.062.332.532.702.852.973.08.計算 Z 值 單邊規格：Z USL = 或 Z LSL = USL X X LSL . 雙邊規格：Z USL = 或 Z LSL = Z min = Z USL 或 Z LSL 之最小值 假设 Z 0 ，則表示過程總平均值落在規格界限外 Z 值可用於估計過程超出規格界限之不良率，參附錄 F USL X X LSL .尾部的面积是什么?SL2.5我们可以经过Z