SPC教育训练教材ppt课件

1、.,P. 1,SPC教育訓練,LCM事業處/ 李成松,.,P. 2,綱 要,1. 統計製程管制(SPC)基本概念,3.管制圖,2.製程能力分析,.,P. 3,2.加上數據 “拉力強度平均為5 kg/cm2 ”，請問這算不算有意義的資訊？,1.“拉力強度很好”算不算是有意義的資訊？,3.再加上範圍 “大多數產品的拉力強度在5 kg 0.6 kg 之內 ”如何？,4.最好修改成 “99.73 %的產品拉力強度在5 kg 0.6 kg/cm2 之內 ”,何謂有意義的情報？ 至少應包括：集中趨勢 + 離中趨勢 + 含蓋在特定範圍內的機率,.,P. 4,前述 5kg 代表集中趨勢 0.6 kg 代表離中

2、趨勢 99.73 % 是指含蓋在 5 0.6 kg這個範圍之內的機率 其實就統計學而言，任何有意義的情報都有三個構成要素，分別是： 1. 集中趨勢（通常以 x 作代表） 2. 離中趨勢（通常以 作代表（標準差與全距有關、樣本一定時，全距越 大則標準差越大） 3. 被含蓋在特定範圍內的機率(信賴區間 ),xxx公司男生的身高平均值（X ）是167cm， 標準差（ ）是8cm，那麼請問大約有多少 男生的身高在159至175cm之間？,問,1.2 基本統計參數,.,P. 5,SPC基本概念,.,P. 6,SPC之意義:,SPC基本概念,SPC之效益: (1)有效應用抽樣計劃進行管制,具有經濟性。 (

3、2)可即時發現製程異常,預防不良發生。 (3)掌握製程能力,做為改善之提示。,SPC（Statistical Process Control；統計製程管制）是指在製造工程中去搜集資料，並利用統計分析，管制圖，及製程能力分析等技巧，從分析中去發覺製程異常原因，立即採取改善措施，使製程恢復穩定狀態，避免及減少不良品的發生。,.,P. 7,基本統計概念:,SPC基本概念,掌握所收集數據間之差異性及規律性,而進行對未知系統之預測及判斷。,(1)統計:,.,P. 8,基本統計概念:,SPC基本概念,2 :變異數 S2 均勻度, 即表示分配中的離散,分散或變異 情形，用來測量觀測值均值變動的情形, : 標

4、準差 ,.,P. 9,例子：連續27天LOTS標準差？,.,P. 10,標準差兩個估計值：,1.可用計算機計算出來（一般在計算機上可以標為s或是n-1） 2. Excel內的函數STDEV也可以計算標準差,3.從R管制圖分析得出的每個分組全距的平均值（,）以及管制圖表中得到的d2值（如下所示），計算其值：,.,P. 11,標準差的運用,平均數X被選為度量中心時，標準差s可 度量平均數的離散度。 所有的資料都一樣時，s = 0，沒有離散 度。其他情形 s 都大於零。 觀測值離平均數越遠時，s 就越大。 s 與X和原有的觀察值有相同的單位。 高度偏斜或少數離群值會使s 變很大。,.,P. 12,基

5、本統計概念:,分布 3 要素 : 1.中心位置 2.散佈 3.曲線形狀,(3) 常態分配 (機率分配圖形):,99.994%,SPC基本概念,管制圖是以3個標準差為基礎，換言之，只要群體是常態分配，從此群體抽樣時，每10000個當中即有27個會跑出 3之外。,以xN( , 2 )表示x服從平均數為和變異數為2的常態分配。,.,P. 13,製程能力評估之用途？ 1) 提供分析資料給設計部門，使其能儘量利用目前的製程能力，以設計新產品， 2) 決定一項新設備或翻修之設備是否能滿足要求， 3) 利用機械之能力，安排適當工作，使其能得到最佳應用， 4) 選擇適當的作業員、材料、與作業方法， 5) 用作

6、建立機器之調整界限， 6) 作為接受客戶訂單時的衡量與參考。 製程能力的評估時機？ 初期 - 新產品量產前 - 重大的產品或製程變更導入前 量產階段 -重大的產品或製程變更導入前 製程能力的評估的對象？ 所有的管制特性（Special Characteristic）在管制計畫/QC工程表中所定義者,.,P. 14,製 程 能 力 數 值 方 法 ( 1 ),Ca(製程準確度) (Capability of Accuracy),衡量 製程實績平均值 與 規格中心值 之偏差程度,A: Ca12.5% B: 12.5%Ca25.0% C: 25.0%Ca50.0% D: 50.0%Ca,A: 有遵守

7、作業標準操作並達規格要求,須續維持現狀 B: 有必要儘可能提升至A級 C: 作業標準可能未被遵守或有必要檢討所訂之規格及作業標準 D: 應採取緊急措施,全面檢討可能影響之因素,必要時須停線,Ca = ( X- ) / ( T / 2 )*100%,T = USL - LSL (規格公差) 單邊規格因沒有規格中心值, 故不能算Ca 。,=Ca值越小越好,表示偏離小,.,P. 15,製 程 能 力 數 值 方 法 ( 1 ),Ca(製程準確度) (Capability of Accuracy),.,P. 16,製 程 能 力 數 值 方 法 ( 2 ),Cp(製程精密度) (Capability

8、of Precision),A: 此製程甚為穩定,可將規格公差縮小或勝任更精密之工作 B: 有發生不良率偏高之危險,須加以注意並努力維持不再變壞 C: 檢討所訂規格及作業標準,可能本製程無法勝任如此精密之工作 D: 應採取緊急措施,全面檢討可能影響之因素,必要時須停線:,A: 1.33 Cp B: 1.00 Cp 1.33 C: 0.83 Cp 1.00 D: Cp 0.83,Cp= T / 6-雙邊規格,衡量 製程變異程度 與 規格公差 之差異程度,CpU = (USL - X) / 3 或CpL = (X - LSL) / 3-單邊規格,=Cp值越大越好,表示製程佳,.,P. 17,製 程

9、 能 力 數 值 方 法 ( 2 ),Cp(製程精密度) (Capability of Precision),Cp= T / 6,.,P. 18,製 程 能 力 評 價 方 法 ( 3 ),Cpk(製程能力指數) (Capability of Process),A: 製程能力足夠 B: 製程能力尚可,但仍須再努力 C: 製程應加以改善,A: 1.33 Cpk B: 1.00 Cpk 1.33 C: Cpk 1.00,Cpk = ( 1 -Ca)Cp = min(Cpu ,CpL),綜合 Ca 與 Cp 之總合指數=(製程能力)(1偏移率),當Ca = 0時, Cpk = Cp 單邊規格時, C

10、pk即以Cp值計算,),.,P. 19,製 程 能 力 評 價 方 法 ( 3 ),Cpk(製程能力指數) (Capability of Process),.,P. 20,Pp 與 Ppk ( Performance ),(2) s Pp R管制圖繪於圖表下方 1/3 處 折線之比例要能清楚看出轉折之變化,.,P. 25,管制圖,* X-R 管制圖之繪製,.,P. 26,管制圖,* X-R 管制圖之繪製,.,P. 27,管制圖,* X-R 管制圖之繪製,.,P. 28,管制圖,* X-R 管制圖之繪製,.,P. 29,管制圖,* X-R 管制圖之繪製,.,P. 30,管制圖,p 管制圖之繪製,

11、p管制圖使用時機 不良比例管制圖 品質特性無法以量化數據描述 ,只能以OK/NG判定者 當 P 變化非常大時較適用 可激勵作業者,收集數據： a.決定樣本大小 n 、抽樣頻率 * n約在50200之間或更多，不宜太小(1np5) *不同組數的樣本大小n不一定相同，但最好相同。若無法相同 ，則其 差異程度儘量 不要超過25% b.決定樣本組數 k *足夠樣本組數以保證製程系統主要的變異有機會出現。 *25組以上的樣本以能證明製程的管制狀況及估計製程系統的不良率 。,.,P. 31,取樣數n固定或不超過25%之P管制圖,.,P. 32,例題：某工廠製造面板，每兩小時抽取100件來檢查，將檢查所得之

12、不良品數據，列於如右表，試利用此項資料，採用不良率管制圖，對其品質加以管制。（本例係樣本數相同）,解：計算管制界限,取樣數n固定或不超過25%之P管制圖-example,.,P. 33,example,.,P. 34,取樣數n不固定之P管制圖,.,P. 35,例題：某電子工廠生產彩色電視機，用 P 管制圖管制其成品品質，每天抽樣一次，並以每天全部產品數量為樣本數，茲將25天之檢查記錄如下表，繪製一張 P 管制圖。（各組樣本數不相同）,n不固定之P管制圖-example,.,P. 36,example,.,P. 37,c管制圖,一定單位內的缺點數管理圖：檢查的試料面積或長度等相同時適用,例子：假設20片面板，灰點缺點數超過某個規定值，則不能接受，因此收集20片的灰點缺點數,CLc=68/20=3.4 UCLc=8.9 LCLc= - 由於控制下限不可能為 負值,故不標出控制下限,.,P. 38,c管制圖-example,.,P.