SPC6σQC七手法培训教材课件

11九月2023SPC6σQC七手法培训教材03八月2023SPC6σQC七手法培训教材1研討。交流。提高本次訓練班的內容

正確認識SPC

統計學概述

控制圖原理

SPC推行具體步驟

判斷制程穩定或異常的準則

十五項品質指標

理論解析、實例演練SPC與品管七大手法

研討。交流。提高本次訓練班的內容2品管方法歷程SPC興起的背景什麼是SPCSPC基本觀念SPC的特點SPC認識誤區的剖析正確認識SPC品管方法歷程正確認識SPC3一.品管方法歷程1σ2σ3σ4σ5σ6σ3.42336,210690,000300,80066,807AverageCompany一般公司Bestinclass世界標竿公司產品檢查產品管制製程管制品管7手法(5S、QCC、ISO9001:2000)管理改善(PDCA)一般公司THREESIGMA改善技術改善(MAIC)世界標竿公司SIXSIGMA改善方法管制試驗計劃與制程結合試驗計劃與設計結合產品管制最佳化設計管制最佳化一.品管方法歷程1σ2σ3σ4σ5σ6σ3.42336,4二.SPC興起的背景「經驗掛帥時代」的結束ISO9000品保体系的要求「ISO-9000」。要求為客戶提供合格的產品，只有穩定而一貫（Consistent）的「過程」與「系統」，才能保證長期做出合格的產品。然而，如何檢核此一貫「過程」與「系統」仍然穩定的存在呢？這必須仰賴SPC來發揮功能。如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響（例如：手工裁縫），那麼，SPC就沒有太多揮灑的空間。相反地，如果某一公司開始將經驗加以整理，而納入設備、製程或系統時；也就是說，該公司開始宣告「經驗掛帥時代」將要結束，那麼SPC的導入時機也就自然成熟了。美國W.A.Shewhart博士於1924年發明管制圖，開啟了統計品管的新時代二.SPC興起的背景「經驗掛帥時代」的結束ISO905SPC是英文StatisticalProcessControl的字首簡稱,即統計過程控制。SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的數據進行分析，並調整制程，從而達到改進與保證質量的目的。

SPC強調預防，防患於未然是SPC的宗旨三.什麼是SPCSPC是英文StatisticalProc6StatisticalProcess

Control規格制程USLUCLSLCLLSLLCLsaCaCpCpk

群體樣本μXbar

xNnR

計量值：均值極差圖s規格標准差圖直方圖計數值：P不良率圖C缺點數圖柏拉圖

Statistical規格制程群體樣本計量值：7四.SPC的基本觀念世上沒有任何兩件事.人員.產品是完全一樣製造過程中所產生之變異是可以衡量的事情.產品的變異通常根據一定的模式而產生宇宙萬物及工業產品大都呈常態分配例如:身高.體重.智力.考試成績.所得分配變異的原因可分為偶因及異因偶因屬管理系統的範圍異因卻是作業人員本身就能解決的應用SPC可以確保作業人員的自尊應用SPC可以指出製程最需要改善的地方四.SPC的基本觀念世上沒有任何兩件事.人員.產品是完8

SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與全面質量管理的精神完全一致。

SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控制圖理論)來保證全過程的預防。

SPC不僅用於生産過程，而且可用於服務過程和一切管理過程。

五.SPC的特點SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點9六.SPC認識誤區的剖析(一)有管制圖就是在推動SPC這張管制圖是否有意義？這張管制圖是否受到應有的重視？是否已照規定執行追蹤與研判？這些問題經過推敲之後才能幫助我們對SPC作更深入的瞭解。它所管制的參數真的對產品品質有舉足輕的影響嗎？管制界限訂的有意義嗎？六.SPC認識誤區的剖析(一)有管制圖就是在推動SPC這10SPC認識誤區的剖析(二)有了Ca/Cp/Cpk等計算就是在推動SPC？Ca/Cp/Cpk是在SPC中計算製程能力最主要的指標，因此會作製程能力分析的公司，當然是一個對SPC認識較深入的公司，但是值得再深入探討的是─Ca/Cp/Cpk有定期Review嗎？是否已用Ca/Cp/Cpk作訂單分派給不同生產線生產的依據？Ca/Cp/Cpk被活用了嗎？SPC認識誤區的剖析(二)有了Ca/Cp/Cpk等計算就是在11SPC認識誤區的剖析(三)有了可控制的製程參數就是SPC？製程參數的確是SPC的焦點，但是我們應深入探究──為什麼挑出這些製程參數？這些製程參數的控制條件是如何決定的？這些製程參數與成品品質間有因果關係可循嗎？SPC認識誤區的剖析(三)有了可控制的製程參數就是SPC？製12製程（Process）──品質的源頭、SPC的焦點製程的起伏變化是造成品質變異（Variation）的主要根源，而品質變異的大小也才是決定產品優劣的關鍵。這種因果關係，可進一步表示如下：製程條件起伏品質變异產品优劣因果因果結論：製程是SPC的焦點製程（Process）──品質的源頭、SPC的焦點13定義主要統計學名詞舉例說明統計與SPC統計學概述定義統計學概述14定義為了解被詷查群體的某些隱含的特性，運用合理的抽樣方法從被調查群體中取得適當的樣本，通過研究樣本來發現群體的特性!統計學是科學的以偏概全的方法一葉知秋春霧雨夏霧熱秋霧太陽冬霧雪送禮物定義為了解被詷查群體的某些隱含的特性，運用15主要統計學名詞群體於制造業而言，通常指在同一生產條件下符合特定要求的所有個體的集合!也可稱為批量記為N樣本於群體中抽樣而得的部份個體的集合!記為nμ群體平均值Xbar樣本平均值群體標准差x樣本標准差R全距

概率(六合彩)正態分布主要統計學名詞群體於制造業而言，通常指在同一生產條件下符合16在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交曲線下的面積總和為1正態分布基本知識在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈正態分布基本知識17100個機螺絲直徑直方圖。圖中的直方高度與該組的頻數成正比

舉例說明：機螺絲直徑直方圖

直方圖趨近光

100個機螺絲直徑直方圖。舉例說明：機螺絲直徑直方圖18將各組的頻數用資料總和N=100除，就得到各組的頻率，它表示機螺絲直徑屬於各組的可能性大小。顯然，各組頻率之和爲1。若以直方面積來表示該組的頻率，則所有直方面積總和也爲1。

如果資料越多，分組越密，則機螺絲直徑直方圖的直方圖也越趨近一條光滑曲線，如直方圖趨近光滑曲線圖所示。在極限情況下得到的光滑曲線即爲分佈曲線，它反映了産品質量的統計規律，如分佈曲線圖所示

將各組的頻數用資料總和N=100除，就得到各組的頻率，它19正態分布中，任一點出現在μσ內的概率為P(μ-σ<X<μ+σ)=68.27%μ2σ內的概率為P(μ-2σ<X<μ+2σ)=95.45%μ3σ內的概率為P(μ-3σ<X<μ+3σ)=99.73%+++正態分布中，任一點出現在+++20不同的常態分配不同的常態分配21不同的常態分配不同的常態分配22不同的常態分配不同的常態分配23藍色代表規格分佈形態紅色代表實際制程分佈形態藍色代表規格分佈形態紅色代表實際制程分佈形態24舉例說明初三學生體育測試:跳遠:(男生組)2.50m95%達標率(女生組)2.30m95%達標率

東西方身體素質差異身高:東方成年男性168cm西方成年男性175cm體重:東方成年男性65kg西方成年男性75kg舉例說明初三學生體育測試:25什麼是控制圖

控制圖是對過程質量加以測定、記錄從而進行控制管理的一種用科學方法設計的圖。圖上有中心線(CL)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)，並有按時間順序抽取的樣本統計量數值的描點序列，參見控制圖示例圖。

控制圖原理什麼是控制圖控制圖原理26控制圖原理的兩種解釋

控制圖原理的第一種解釋：

在控制圖上描點，實質上就是進行統計假設檢驗，而控制圖的上、下控制界即爲接受域與拒絕域的分界限，點子落在上、下界限之間，表明可接受，點子落在上、下界限之外，表明應拒絕。

控制圖原理的兩種解釋控制圖原理的第一種解釋：27正態分佈有一個結論對質量管理很有用，即無論均值μ和標準差σ取何值，産品質量特性值落在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‰

，如正態分佈曲線圖。這個結論十分重要。控制圖即基於這一理論而產生。

正態分佈有一個結論對質量管理很有用，即無論均28超過管制上限，為不可接受區域在管制界限內，為可接受區域超過管制上限，為不可接受區域在管制界限內，為可接受區域29兩類錯誤

虛發警報的錯誤,也稱第I類錯誤。在生産正常的情況下,純粹出於偶然而點子出界的概率雖然很小,但總還不是絕對不可能發生的。因此,在生産正常、點子出界的場合,根據點子出界而判斷生産異常就犯了虛發警報的錯誤或第I類錯誤,發生這種錯誤的概率通常記以α

虛發警報的錯誤α

兩類錯誤虛發警報的錯誤,也稱第I類錯誤。在生産正常的30漏發警報的錯誤,也稱第Ⅱ類錯誤。在生産異常的情況下,産品質量的分佈偏離了典型分佈,但總還有一部分産品的質量特性值是在上下控制界之內的。如果抽到這樣的産品進行檢測並在控制圖中描點,這時由於點子未出界而判斷生産正常就犯了漏發警報的錯誤或第Ⅱ類錯誤,發生這種錯誤的概率通常記以β

由於控制圖是通過抽查來監控産品質量的,故兩類錯誤是不可避免的。在控制圖上,中心線一般是對稱軸,所能變動的只是上下控制限的間距。若將間距增大,則α減小而β增大,反之,則α增大而β減小。因此,只能根據這兩類錯誤造成的總損失最小來確定上下控制界限。

根據經驗，μ±3σ作為管制限可以使總損失最小

漏發警報的錯誤β漏發警報的錯誤,也稱第Ⅱ類錯誤。在生産異常的情況下,産31控制圖原理的第二種解釋

根據來源的不同，質量因素可以分成4M1E五個方面。

但從對質量的影響大小來看，質量因素可分成偶然因素(簡稱偶因)與異常因素(簡稱異因)兩類。偶因是始終存在的，對質量的影響微小，但難以除去，例如機床開動時的輕微振動等。異因則有時存在，對質量影響大，但不難除去，例如車刀磨損、固定機床的螺母鬆動等。

控制圖原理的第二種解釋根據來源的不同，質量因素可以分32偶然因素（偶波）和異常因素（異波）偶然因素之變異異常因素之變異１．大量之微小原因所引起,不可避免２．不管發生何種之偶然原因，其個別

之變異極為微小３．幾個較代表性之偶然原因如下：（１）原料之微小變異（２）機械之微小掁動（３）儀器測定時不十分精確之作法４．實際上要除去製程上之偶然原因，

是件非常不經濟之處置１．一個或少數幾個較大原因所引起,可以避免２．任何一個異常原因，都可能發生

大之變異３．幾個較代表性之異常原因如下：（１）原料群體之不良（２）不完全之機械調整（３）新手之作業員４．異常原因之變不但可以找出其原

因，並且除去這些原因之處置，在

經濟觀點上講常是正確者偶然因素（偶波）和異常因素（異波）偶然因素之變異異常因素之變33局部性的對策及系統中的對策局部問題的對策*通常用來消除特殊原因造成的變異*可以被製程附近的人員來執行*一般可以改善製程的15%系統改善的對策*通常用來減低普通原因造成的變異*幾乎總是需要管理者的行動來加以矯正*一般可以改善製程的85%局部性的對策及系統中的對策局部問題的對策34偶波與異波都是産品質量的波動，如何能發現異波的到來呢？經驗與理論分析表明，當生産過程中只存在偶波時，産品質量將形成某種典型分佈。如果除去偶波外還有異波，則産品質量的分佈必將偏離原來的典型分佈。因此，根據典型分佈是否偏離就能判斷異波，即異因是否發生，而典型分佈的偏離可由控制圖檢出。例如在車制螺絲的時，由於發生了車刀磨損的異因，螺絲直徑的分佈偏離了原來的正態分佈而向上移動，於是點子超出上控制界的概率大爲增加，從而點子頻頻出界，表明存在異波。控制圖上的控制界限就是區分偶波與異波的科學界限。

偶波與異波都是産品質量的波動，如何能發現異波的到來呢？35確立製造流程

繪製製造流程圖

訂定品質工程表決定管制項目

顧客之需求為何?實施標準化

標準之建立、修正與營運製程能力解析

是否符合規格或客戶的要求?SPC推行具體步驟確立製造流程SPC推行具體步驟36(1)

對全廠每道工序都要進行分析(可用因果圖)，找出對最終産品影響最大的變數，即關鍵變數(可用排列圖)。如美國LTV鋼鐵公司共確定了大約20000個關鍵變數。

(2)

找出關鍵變數後，列出程序控制網圖。所謂程序控制網圖即在圖中按工藝流程順序將每道工序的關鍵變數列出。

(3)

對步驟2得到的每一個關鍵變數進行具體分析。

(4)

對每個關鍵變數建立程序控制標準，並填寫程序控制標準表。

決定管制項目(1)

對全廠每道工序都要進行分析(可用因果圖)，找出對37程序控制標準表所在車間控制點

控制因素

文件號

制定日期

控制內容

過程標準

控制理由

測量規定

資料報告途徑

控制圖

糾正性措施有無建立控制圖

控制圖類型

制定者制定日期

批准者批准日期

操作程序

審核程序

制定者

審核者

審核日期

程序控制標準表所在車間控制點

控制因素

文件號

制定日期

38實施標準化編制控制標準手冊，在各部門落實。將具有立法性質的有關程序控制標準的文件編制成明確易懂、便於操作的手冊，使各道工序使用。如美國LTV公司共編了600本上述手冊。

實施標準化編制控制標準手冊，在各部門落實。將具有立法性質39品質的一致性乙選手甲選手誰的成績好呢?您的工廠/服務品質/供應商若有問題,您希望是甲狀況還是乙狀況呢?誰較有潛力呢?你會選誰當選手呢?製程能力解析品質的一致性乙選手甲選手誰的成績好呢?您的工廠/服務品質/供40符合規格就真的OK了嗎?符合規格就真的OK了嗎?41製程能力靶心圖製程能力靶心圖42判斷制程穩定或異常的準則判穩準則:

在點子隨機排列的情況下,符合下列各點之一就認爲過程處於穩態:

(1)

連續25個點子都在控制界限內;

(2)

連續35個點子至多1個點子落在控制界限外;

(3)

連續100個點子至多2個點子落在控制界限外。

判穩準則(2)：

若過程正常爲正態分佈,令d爲界外點數,則連續100點,d≥2的概率爲P(連續100點,d≥2)=0.0026

這是與α0=0.0027爲同一個數量級的小概率。因此,若過程處於穩態,則連續100點,在控制界外的點子超過2個點(d>2)的事件爲小概率事件,它實際上不發生,若發生則判斷過程失控α3=0.0026就是準則(3)的顯著性水平。判斷制程穩定或異常的準則判穩準則:43判斷異常的準則:

符合下列各點之一就認爲過程存在異常因素:

(1)

點子在控制界限外或恰在控制界限上;

(2)

控制界限內的點子排列不隨機。

界內點排列不隨機的模式很多,常見的有:點子屢屢接近控制界限、鏈、間斷鏈、傾向、點子集中在中心線附近、點子呈周期性變化等等,在控制圖的判斷中要注意對這些模式的識別。

判斷異常的準則:

符合下列各點之一就認爲過程存44模式1:點子接近控制界限

(1)

連續3個點中,至少有2點接近控制界限;

0.0053

(2)

連續7個點中,至少有3點接近控制界限;

0.0024

(2)

連續15個點中至少有4點接近控制界限

0.0030

模式2:中心線一側出現長爲9的鏈

0.0038

模式3:連續6點的傾向，即上升或下降0.00273

模式4:點子集中在中心線附近。即點子距離中心線在1σ以內

連續15點集中在中心線附近0.0033模式1:點子接近控制界限45十五項品質指標理論解析、實例演練USL：規格上限SL：規格中心值LSL：規格下限XUCL：Xbar管制圖的管制上限Xbar：Xbar管制圖的中心值XLCL：Xbar管制圖的管制下限RUCL：R管制圖的管制上限RBar：R管制圖的中心值RLCL：R管制圖的管制下限Ca：製程准确度Cp製程精密度(製程潛力)Cpk製程能力PPMPartsPerMillionSGMs規格標準差SGMa製程標準差SigmaSpecChart規格管制技術圖SigmaActualChart製程管制技術圖品質規格要求品質管制圖分析品質六大特質分析品質技術分析十五項品質指標理論解析、實例演練USL：規格上限品46何謂標準差(σ)?希臘文字里的sigma小寫符號–σ--是統計學符號。代表母體的“標準偏差”.（StandardDeviation）統計學中，標準偏差意指任何一組事項或流程所產出的變異或不一致的度量值。 例﹕熱漢堡、三件襯衫，超市感覺。何謂標準差(σ)?47從技術上來說，標準差是在某流程中，變異（Variation）程度的度量值。Ts=21+/-20C的溫度控制器Ta=13-290C---不合格，變異>=8也就是說標準差就象是一把尺，用來評估流程結果的好壞。六標準差之例從技術上來說，標準差是在某流程中，變異（Va48σs—規格標準差讀做SigmaSpecσs—規格標準差讀做SigmaSpec49σa—製程標準差讀做SigmaActual注：樣本數n<25σa—製程標準差讀做SigmaActual注：樣本數n50例題說明X1=1X2=2X3=3例題說明X1=1X2=2X3=351平均值與標準差(σs=σa=零PPM品質)客戶期望值:8天交期，Xs=8，Xa=2~1724812161715天SPAN交貨期

改進後

20 17715230510125

4

168平均平均值與標準差(σs=σa=零PPM品質)客戶期望值:52平均值與標準差(σs=σa=零PPM品質)客戶期望值:8天交期，X=8，σs=0,Xa1=2~17，Xa2=7~924812161715天SPAN交貨期

改進後

6σ20 1771529305910128

5

4

7

1688 平均792天SPAN58縮短範圍是重點.σ9-106-71平均值與標準差(σs=σa=零PPM品質)客戶期望值:53Ca—準確度

CapacityofAccuracyCa=L1/L2L1=X─SLL2=(USL—LSL)/2Ca—準確度

CapacityofAccuracyCa54Ca等級之解說等級評定後之處置原則(Ca等級之處置)A級:作業員遵守作業標準操作並達到規格之要求須繼續維持。B級:有必要可能將其改進為A級。C級:作業員可能看錯規格不按作業標準操作或檢討規格及作業標準。D級:應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之因，必要時得停止生產。以上僅是些基本原則，在一般應用上Ca如果不良時，其對策方法是製造單位為主，技術單位副，品管單位為輔。Ca等級之解說等級評定後之處置原則(Ca等級之處置)55Cp—精密度

CapacityofprecisionCp—精密度

Capacityofprecision56Cp等級之解說等級評定後之處置原則(Cp等級之處置)

A級:此一製程甚為穩定，可以將規何許容差縮小或勝任更精密之工作。B級:有發生不品之危險，必須加以注意，並設法維持不要使其變壞及迅速追查。C級:檢討規格及作業標準，可能本製程不能勝任如此精密之工作。D級:應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之因素，必要時應停止生產。以上也是與Ca一樣，僅是一些基本原則，在一般上Cp如果不良時，其對策方法是技術單位為主，製造單位為副，品管單位為輔。Cp等級之解說等級評定後之處置原則(Cp等級之處置)57Cpk–製程能力

製程能力指數(綜合指數)Cpk是總合Ca(k)和Cp二值之指數，其計算式為:當Ca=0時，Cpk=Cp單邊規格時，Cpk即以Cp值計，但需取

絕對值。Cpk–製程能力

製程能力指數(綜合指數)Cpk是總合C58Cpk=(規格上限–Xbar)/3σa或(Xbar-規格下限)/3σa兩者取小值Cpk–精確度

製程能力指數(綜合指數)Cpk=(規格上限–Xbar)/3σaCpk59實例演練實例演練60計量值管制圖的繪制(1)收集數據選擇管制特性能測定的產品或製程特性与客戶使用及生產關系重大的特性對下工序影響較大的特性經常出問題的特性關鍵製程的特性決定樣本大小n及抽樣間隔n約在2~5個之間，不宜太大同一組的數據最好在同一生產條件及同一短時間內取樣初期解析的製程最好在較小的的間隔連續取樣，管制狀態下之製程可加長其間隔每組樣本可識別日期、時間等不影響生產及可接受的成本下決定樣本組數足夠的樣本組數以保証製程的主要變异有机會出現25組以上的樣本以檢定製程的穩定及估計製程特性的平均數及標準差計量值管制圖的繪制(1)收集數據61(2)計算每組的平均、每組的全距、總平均、全距平均(3)計算管制界限Xbar=(X1＋X2＋…＋Xn)/nUCLXbar=(Xbar)bar+A2RbarCLXbar=(Xbar)barLCLXbar=(Xbar)bar-A2RbarR=X最大值－X最小值UCLR=D4RbarCLR=RbarUCLR=D3Rbar(4)繪制管制界限及描點(5)解析製程(6)製程能力研究(7)延長管制界限開始管制計量值管制圖的繪制“查找异因、采取措施、保証消除、納入標準”(2)計算每組的平均、每組的全距、總平均、全距平均計量值管制62SPC6σQC七手法培训教材课件63SPC6σQC七手法培训教材课件64PPM：PartPerMillion 是指製程中所產生之百萬分之不良數。DPM：DefectPerMillion 是指製程中所產生之百萬分之缺點數。何謂PPM、DPM？PPM：PartPerMillion何謂PPM、DPM？656σ的詮釋3σ与6σ的比較“品質特性”中組合零件之數目3σ品質水準的產品品質可靠度6σ品質水準的產品品質可靠度199.7300029%99.999999800%997.5961049%99.999998200%1097.3325980%99.999998000%5087.3557666%99.999990000%7581.6464617%99.999985000%10076.3102995%99.999980000%25050.8695500%99.999950000%50025.8771111%99.999900000%75013.1635700%99.999850000%10006.6962488%99.999800000%20000.4483975%99.999600001%6σ的詮釋3σ与6σ的比較“品質特性”中組合零件之數目666σ的詮釋不同個數σ的相對嚴重程度之示意σ以書刊錯字校對為例6σ一間小型圖書館全部藏書中有一個錯字5σ一部百科全書中有一個錯字4σ一冊書每30頁中有一個錯字3σ每頁書中有1.5個錯字2σ每頁書中有25個錯字1σ每頁書中有170個錯字6σ的詮釋不同個數σ的相對嚴重程度之示意σ67不同個數σ与PPM品質水準的對比

CpPPMCpkPPM6σ2.0021.503.45σ1.67581.172334σ1.33640.8362003σ1.0027000.50668002σ0.67455000.173087001σ0.33317300-0.17697300規格界靜態動態限寬度不同個數σ与PPM品質水準的對比規格界68PPM之計算-理論值(假設)以動態理論，中心會左右移動1.5σ，實際水準為6σ，6σ-1.5σ

=4.5σ，查表得知4.5σ=0.000003398，換算後等於3.398PPM。以靜態理論，6σ-0σ=6σ，查表得知6σ=0.000000001=轉換後等於0.001PPM，但需乘2，所以PPM=0.002。PPM之計算-理論值(假設)以動態理論，中心會左右移動1.569SPC6σQC七手法培训教材课件70SPC6σQC七手法培训教材课件71SPC6σQC七手法培训教材课件72如何計算出合理工程技術規格(1)由Cpk公式中：Cpk=(規格上限–Xbar)/3σa或(Xbar-規格下限)/3σa兩者取小值我們得知，當我們的Cpk值訂為1.5時，其規格上限、規格下限如何計算出來？1.5=(規格上限–304.562)/(3×0.058)規格上限=304.562+(1.5×(3×0.058))規格上限=304.8231.5=(304.562–規格下限)/(3×0.058)規格下限=304.562–(1.5×(3×0.058))規格下限=304.301如何計算出合理工程技術規格(1)由Cpk公式中：73SPC6σQC七手法培训教材课件74SPC6σQC七手法培训教材课件75如何計算出合理工程規格(2)由品管SIXSIGMA理念中我們得知當σa=σs時，PPM=3.4趨近於零缺點，因此由已知之中心值±6σa來訂定規格上限、下限。例如：位置1其中心值(Xbar)=304.562，σa=0.058，計算其規格上限、規格下限？Xbar+6σa=304.910….規格上限Xbar-6σa=304.214…..規格下限計算其Cpk、PPM？Cpk=2.00、PPM=2如何計算出合理工程規格(2)由品管SIXSIGMA理念中我76SPC6σQC七手法培训教材课件77SPC6σQC七手法培训教材课件78資料與查檢表柏拉圖特性要因圖散佈圖管制圖直方圖層別法SPC與品管七大手法資料與查檢表SPC與品管七大手法79查檢表何為數據

所谓数据,就是根据量测所得到的数值和资料等事实.

数据=事实

收集正确的数据

避免主观的判断

要把握事实真相

查檢表何為數據80数据种类：

定量数据与定性数据。

定量数据:长度,时间,重量等测量所得数据,亦称计量值。計量值：連續分配

以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值。計數值：間斷分配定性数据:以人的感观判断出来的数据,例如:水果的甜度或衣服的美感。

数据种类：81查檢表定義：

查检表是以简单的数据用容易了解的方式做成图形或表格，只要记上检查记号，并加以统计整理，作进一步分析或核对检查用。种类：记录用查检表(不良项目)点检用查检表两种(汽车保养点检表)

查檢表定義：82制作步驟决定所要收集的数据及希望把握的项目

过去的经验，專業知识，腦力激蕩决定查检表的格式

决定记录形式

符號：■檢查●調整╳更換

决定收集数据的方法

何人收集.期间多久,检查方法

制作步驟决定所要收集的数据及希望把握的项目83机台不良种类

日期作業人員月日月日月日月日月日A1尺寸

缺点

材料

其它

2尺寸

缺点

材料

其它

B

机台不良种类日期月日月日8410000KM時定期保養顧客名：日期：車牌號碼：費用：車種：行駛公裡：作業者：註■檢查●調整╳更換■電瓶液量■空氣濾清器■水箱╳機油■胎壓■分電盤蓋╳火星塞●化油器●風扇皮帶10000KM時定期保養85柏拉圖柏拉圖原則：所謂柏拉圖(Pareto)原則就是利用[少數控制多數]的原則柏拉圖背景1897年，意大利之V.Pereto分析意大利經濟情況，發現少數人具有大部份的財富，要控制該國的財富只需控制這些少數財主即可!此原則可廣泛應用於重點管理，庫存管理，不良率分析等柏拉圖柏拉圖原則：86制作步驟决定分类项目

决定数据收集期间，并且按照分类项目收集数据数据收集期间以一天.一周.一个月.一季或一年为期间,从中选择恰当的期间来收集数据

记入图纸并且依数据大小排列书出柱形点上累积值并用线连接计算累积比率公式:累积比率=各项累积数/总数*100

记入柏拉图的主题及相关资料

制作步驟决定分类项目87二八原則與柏拉圖二八原則與柏拉圖88SPC6σQC七手法培训教材课件89特性要因圖定義：一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这些要因加以整理,成为有相互关系而且有条理的图形,这个图形称为特性要因图。又叫做鱼骨图

特性要因圖定義：一个问题的特性受到一些要因的影响时,我们将这90大要因大要因大要因大要因特性為什麼延遲交貨特性中要因小要因中要因中要因中要因中要因小要因小要因大要因大要因大要因大要因特性為什麼延遲交貨特性中要因小要因中91散布图

定義：把互相有关系的对应数据，在方格纸上以纵轴表示结果，以横轴表示原因；然后用点表示出分布形态，根据分布的形态来判断对应数据之间的相互关系

散布图定義：92制作步驟收集相对应数据，至少三十组以上，并且整理写到数据表上

勾選出数据之中的最大值和最小值

画出纵轴与横轴刻度，计算组距

将各组对应数据都标示在坐标上

记入必要事项

制作步驟收集相对应数据，至少三十组以上，并且整理写到数据表上93正相關(強)正相關(弱)正相關(強)正相關(弱)94負相關(強)負相關(弱)負相關(強)負相關(弱)95無相關曲線相關無相關曲線相關96管制圖計數型管制圖P-管制圖NP-管制圖C-管制圖U-管制圖計量型管制圖Xbar-R均值極差圖Xbar-σ均值標准差圖X-Rm個別移動值圖Median-R中位數全距圖管制圖計數型管制圖計量型管制圖97不合格品率的P圖

用來測量在一批檢驗項目中不合格品(不符合或所謂的缺陷)項目的百分數。這可以是評價一個特性值(是否安裝了一個特殊的零件)或是許多特性值(在電氣系統檢查台中是否發現某些不正常之處)。

把被檢查的每一個元件，零件或項目記錄成合格或不合格(即使一個項目有幾處不合格，也僅記錄為一個不合格項)；把這些檢驗的結果按一個有意義的基礎條件分組，並且把不合格的項目用占子組大小的十分之幾來表示。不合格品率的P圖用來測量在一批檢驗項目中不合格品98不合格品率的P圖制作方法第一步：

收集資料選擇子組的容量，頻率及數量

一般要求較大的子組容量(例如50到200或更多，np>5)根據產品的周期確定分組的頻率收集資料的時間應足夠長，以便查找變差源

計算每個子組內的不合格品率

被檢項目的數量－n

發現的不合格項目的數量－np

通過這些資料計算不合格品率：p=np/n

選擇控制圖的坐標刻度最大的不合格率值的1.5到2倍的值將不合格品率描繪在控制圖上

不合格品率的P圖制作方法第一步：99第二步：計算控制限計算過程平均不合格品率

n1p1+n2p2+n3p3+･･･nkpkPbar=———————————(n1+n2+n3+･･･+nk)第二步：計算過程平均不合格品率100第三步：

畫線並標注

l

過程均值－水平實線。

l

控制線(UCL,LCL)－水平虛線。

注：在初始研究階段，這些被認為是試驗控制線

第三步：

畫線並標注

l

過程均101標准化作業程序樣本容量改變(即使是一個子組)，控制限隨之變化，對每個具有不同的樣本容量的子組，應分別計算各組的控制限

合理的作業程序：

確定可能超過其平均值士25%的樣本容量範圍，找出樣本容量超出該範圍的所有子組；

按以上公式重新計算這些點的控制限

在控制圖上描繪受影響的子組新的上、下控制限，並作為識別特殊原因的依據。

注：樣本資料不同時，建議調整資料收集計劃，從而使樣本容量恆定標准化作業程序樣本容量改變(即使是一個子組)102控制圖解析意義：分析影響過程的因素是偶因還是異因，找出過程不再以同一水平運行的證據一即過程失控一並採取相應的措施。分析資料點，找出不穩定的證據

尋找並糾正特殊原因

重新計算控制限

過程能力解釋

計算過程能力評價過程能力改進過程能力繪制並分析修改後的程式控制圖控制圖解析意義：103P管制圖實例演練(樣本數恆定)P管制圖實例演練(樣本數恆定)104SPC6σQC七手法培训教材课件105P管制圖實例演練(樣本數不恆定)P管制圖實例演練(樣本數不恆定)106SPC6σQC七手法培训教材课件107SPC6σQC七手法培训教材课件108直方圖直方圖的定義、用途將收集的測定值或數據之全距分為幾個相等區間作為橫軸，並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積以條狀方式排列起來所產生的圖形，稱之為直方圖。1.瞭解分配型態2.研究製程能力3.工程解析與管製4.分配型態的統計檢定直方圖直方圖的定義、用途將收集的測定值或數據之全距分109直方圖的作法1.收集數據2.計算組數3.計算全距：由全體數據中找出最大值與最小值之差。4.決定組距：為便於計算平均數與標準差,組距常取2