SPC统计制程管制(1).docx

《SPC统计制程管制(1).docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPC统计制程管制(1).docx（51页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、SPC统计制程管制(1)目录第1章统计制程管制概述与持续改善1.1 检测与预防21.2 制程管制系统31.3 变异之共同原因与特殊原因41.4 特殊变异与系统缺失改善51.5 制程管制与制程能力61.6 制程改善循环与制程管制91.7 制程管制的工具-管制图101.8 通常企业应用SPC的困111.9 管制图的益处131.10 如何选用适当之管制图14第2章计量值管制图1.1 1X-RChart平均值与全距管制图151.2 X-sChart平均值与标准差管制图171.3 X-RChart中位数与全距管制图172. 4X-RmChart个别值与移动全距管制图192.5运用计量值数据熟悉制程能力及

2、制程运转20第3章计数值管制图3. 1pChart不良率管图223.2 npChart不良数管图233.3 cChart缺点数管图243.4 uChart单位缺点数管制图25第4章附录4.1 常数表与管制图公式264.2 品质管制图上特殊原因的检定规则284.3 常态分配表314.4 双边等量规格之Cpm与其它指数之关系33统计制程管制(StatiStiCa1processcontro1)第1章统计制程管制概述与持续改善统计方法在现代工商企业内，是每一位员工皆应熟悉的技术，也是管理者与工程技术人员工作上沟通的共同语言。特别在对客户承诺的品质保证方面，比如设计过程的试验数据、生产过程的制程数据、

3、客户使用的故障保护记录等，都能够作为事实管理(FaCtCOntroI)的科学方法。统计方法之运用非常广泛，其应用之各阶段包含：市场分析产品设计信赖性规格、寿命及耐用性预测制程管制及制程能力研究抽样技术数据分析、绩效评估及不良分析制程改善安全评估、风险分析而专业的统计技术包含：实验设计/因素分析变异数分析/回归分析显著性检定管制图统计抽样检验本篇将针对管制图之使用与数据分析作概括性的介绍1.1 检测与预防传统的制程管制是生产单位负责生产，品管单位负责检查，而在管理方面则是不断地稽核工作情形，以发现缺失，然而这种方法是非常浪费的，由于有许多资源已经投入于不被同意的产品上了。假如能在生产当初就避免不

4、良品的发生，将是更为积极有效的方法，这就是所谓的不良预防。下列将针对预防的工具一统计制程管制系统的各项要素分别说明。总之，检测是容忍浪费、预防才能避免浪费。往后几节将分别讨论下列事项： 何谓制程管制系统？(12) 制程变异将如何影响成品？(13)如何运用统计方法来推断一个问题是单纯的变异,或者是系统上的缺失?(1.4)什么情况下的制程是在管制状态，或者是已经达到制程能力之要求?(1.5)何谓制程改善循环？制程管制应用于什么方面?(1.6) 什么是管制图？如何使用？(17) 运用管制图有何效益?(18)1.2 制程管制系统制程管制系统是一个回馈系统，包含四个要素:1.2.1 制程:指人员、设备、

5、材料、方法、量测及环境的总与，经由一定的程序而得到成品。1.2.2 绩效报告:从分析成品能够得到有关制程绩效的资料，而用以判定制程管制计策应否实施，或者改善成品。1.2.3 改善制程:是一种预防措施，用以预防制造出不合格的成品。1.2.4 成品改善：对已经制造出的不合格品加以选别，进行全数检查、修理或者报废。1.3 变异之共同原因与特殊原因天下没有任何两件成品是完全相同的，由于制程中存在有不一致的变异因素。有些变异很明显，有些则很难察觉；有些制程中只会造成短暂的变异，而有些则需通过一段时间才会产生变异。故变异通常规定：在规格以内称之合格；反之则称之不合格。为了管制变异及减少变异，应先分辨造成变

6、异的共同原因（机遇性原因）与特殊原因（非机遇性原因）。1.3.1 共同原因：制程中变异因素是在统计管制状态下，其产品之特性有固定之分配，而不外乎有分配位置、分配散布及分配形状三种（如下图）。特殊原因：制程中变异因素是不在统计管制状态下的非机遇性原因，其产品的分配亦没有固定之分配（如下图）。制程中有特殊原因的变异制程中只有共同原因的变异1.4 特殊变异与系统缺失改善1.4.1 特殊变异：可由简单的统计技术分析（如管制图）而得，且应由直接负责制程的人员（即发生者）去寻找特殊原因及解决方法，必要时管理阶层应予以协助，通常称之局部问题计策。这类原因约占制程问题的15%。1.4.2 系统缺失:需由制程能

7、力分析去发现，且应由管理阶层努力去消除共同原因。这类原因约占制程问题的85%。1.5 制程管制与制程能力1.5.1 制程管制的目的是采取经济而有效的计策以改善制程。亦即避免改善不需计策的制程（过苛管制或者型I误差），及不致于应改善的制程而未计策（失去管制或者型！误差）。为避免这两种误差，务必由分析共同原因与特殊原因来决定。1.5.2 制程能力是当特殊原因消除后可得到的最小坏程度。它也常被视为成品合乎规格的比例,由于在统计管制状态下的制程，能够以其分配来预测产品超出规格的比例。1.5.3四种管制状态的说明与建议（如图）:状态I：显示制程已在管制状态下且产品亦能达到规格要求，仅要持续改善。状态II

8、：虽制程在管制状态下，但其产品不符规格，显示其严重的共同原因存在，务必极力加以消除。状态III：虽产品能达到规格要求，但制程无法在管制状态下，形成不稳固的制程，务必查出特殊原因加以解决。状态IV：显示制程既不在管制状态下，且其产品亦不能符合规格要求，即存在共同原因与特殊原因，故务必双管齐下，改善制程。制程管制失去管制（有特殊原因存在）制程能力行监控。2.制程管制对制程进什么能够不管制？予以矫正预防。特殊原因在管制状态下而且制程能力足够（共同原因的变异减少）在管制状态下，但是制程能力不够（共同原因的变异太大）1.6制程改善循环与制程管制1.6.1制程改善循环（如下图）需不断的运作。1制程分析是如

9、何的制程? 目前在做什么？ 是否在管制状态下? 制程能力如何？3.制程改善共同原因解析与改善。减少共同原因的存在。P1AN:计划1.6.2制程管制DO:执行熟悉制程后，须对制程加以监控，关于特殊原因变异应采取有效的矫正及预防措施。1.6.3制程改善对制程中共同原因加以解析与持续与改善，比如制程能力的提高或者PPM的降低，务期以最低的成本产出最高的品质及最大的效益。1.7 制程管制的工具一一管制图1.7.1 管制图通常分为两类，一是计量值管制图，又分为四种 X-RChart：平均值与全距管制图 X-RChart：中位数与全距管制图 X-sChart：平均值与标准差管制图 X-RmChart：个别

10、值与移动全距管制图二是计数值管制图，又分为四种：epChart：不良率管制图 npChart：不良数管制图 uChart：单位缺点数管制图 cChart：缺点数管制图17.2使用管制图的步骤步骤1.数据收集:决定制程的管制特性，并收集其数据点绘于图上。步骤2.计算管制界限:依附录4.1之计算公式求出管制界限，并检视制程是否在统计管制状态下，如有附录4.2所提示的特殊原因变异存在时，则应加以解决，再重新收集数据。步骤3.制程能力分析与改善:在所有特殊原因皆以消除，而制程仅存在共同原因时，始可计算制程能力，借以分析产品符合规格的比例及持续不断改善。1.8 通常企业应用SPC的困难1.8.1 多种少

11、量的生产型态通常都被连续制程管制的名词误导，以为许久才生产一次的产品难以适用SPC.事实上只要图面、生产条件及制程因素未改变，仍可依产品别管制。又如为同类产品尽管规格大小不一,但制程相同，亦能够产品特性选用计量值管制图。1.1.1 8.2管制计划不实际尽管许多企业对其管制特性、规格、管制方法、样本大小、抽样频度等管制项目会建立制程管制计划或者称QC工程表，但实际生产时可能会因各类制程因素，如人员、设备、材料、方法、环境等而无法依计划执行。在人员稳固、交期宽松、价格合理的情况下，依管制计划执行是不成问题的。但若遇到生产压力太大时，可能就不易依计划行事了。故管制计划制订时除了应考虑合理性之外，亦务

12、必考虑其可行性。1.8.3 使用SPC前未作充分准备若生产方式未予标准化，使用SPC就难以收到效果，通常在使用SPC前，应准备事项如下： 确定制程依客户需求及工程问题点确定管制特性 决定量测方法及数据收集之程序 设法使管制特性之变异降至最低1.8.4 统计知识欠缺通常人以为管制特性之群体分配为常态分配，而抽样数据能够代表群体，事实上他可能忘了这只是为了统计方便而作的一个“假设”而已,由于： 抽样存在抽样误差 没有一个制程能够做到100%在统计管制状态下 没有一个产品特性的分配是完全常态分配因此SPC仅能提供产品特性的信息而已，关于产品及制程技术之专业应更加重视，才能达到改善制程的目的。18.5

13、量测数据不正确量测设备之读值务必为产品特性最小精度至少1/10（比如产品特性公差为0.05,其量测设备务必能读取0.001下列，参考测量系统分析MSA）,量测系统本身误差太大，将会影响分析的结果。另外，通常关于平均值应取原数据位数多一位（比如Xi=X.XX,则又i应=X.XXX）,标准差则应取有效位数至小数点三位。1.8.6管理阶层不支持有些管理阶层认为SPC是多余的工作，浪费时间，常因客户要求而临时拼凑，应付了事，殊不知SPC有其莫大的好处，参考第1.9节。18.7统计计算繁琐SPC统计计算尽管有点费时，但若能将运用公式或者常数表置于便于查阅处，将能够减少此类问题。而现今市面上亦有可用之SP

14、C计算机软件，在现今的社会，使用计算机软件来协助运算、绘图、分析等，可说是计算机辅助管理。1.9管制图的益处19.1经济性/预警性/时效性管制图是一项很简单有用的制程管制工具，以有效的抽样计划，不用全数检验，且利用作业员直接在生产线上绘点，提供一个可靠的资料,藉以预估不良及操纵成本，使制程由于管制与改善，而趋于稳固，更使品质、成本、交期得以预测与掌握。19.2较正确的预测若制程在统计管制状态下，则能够预测产品符合规格的程度，以确保产品品质的固定水准。1.9.3提高品质、提升效率、降低成本产品之品质可藉减少变异而更好，且不断地运作制程改善循环，可令制程微小的变异也能加以改善，让品质达到： 超越顾客满意度，增加顾客的信赖度。 减少产品修补及报废，降低品质失败成本。 增加制程产能，提升效率。19.4分辨共同原因与特殊原因提供管理阶层参考,使型I、型误差不致于发生，而造成制程计策错误之缺失。1.9.5检讨之共同语言能够用以评估比较同一制程之不一致班次（如早、中、晚班），或者同一制程不一致站别之绩效。19.6善用机器设备可用以估计机器设备能力，继而妥善安排适当机器生产适当零件。1.10如何选用适当之管制图确定管制特性第2章计量值管制图2.1 X-RChart平均值与全距管制图1 .1.1数据收集通常数据应至少25组且IOO个数据以上，才能够判定制程