1、SPC - 統計製程控制講 師:郭 俊 欽 廠 長.ISO9000精神:1.不斷改善; 2.滿足客戶需求(利潤)公司科技(物)管理(系統)領導(人)勞力密集 , 資本密集 , 科技密集.內部稽核,管理審查,教育訓練,維持ISO9000之原動力.製程 管製 製程穩定 分析 製程才干提升.製造的過程(Process)Manmaterialmethodmachinemeasurementmantin產品IQC IPQC系統有input后有ouput並透過 feedback改善SPC講義講師DAVID KUO頁數2 OF 83.SPC精神: Quality improvement利用統計的原理與方法來

2、 針對製程上的變異加以分析 和控制. Statistical process Control.(分析並控制製造上的變 異.) 因延遲驗出不良品所付出之代價.預防進料失敗矯正製程失敗矯正出貨失敗再矯正本錢代價時間 (TIME)金額$ 利用預防來了解現況並預測未來.SPC講義講師DAVID KUO頁數3 OF 83.推行SPC的效益 1.製程品質監控與控制 2.預防不良與變異產生 3.製程才干調查與分析 4.適當的製程安排與規劃 5.作為規格公差制定製程控制方案之修正 6.滿足客戶之需求 7.配合驗証機構之實施. 統計 = 數據 + 計算 系統 = 魚缸養魚 Input ouput水過濾(feed

3、back)該做的都做了,但仍有問題(系統性變異)該做的都沒有做好,人,機器,條件都訂好了(特殊性變異)統計一有意義的情報:拉力的強度很好1.沒有數據; 2.拉力平均3 kg/cm2; 3.大多數的拉力3士0.5% 正確回答:良率99.7%,都是在規格3kg/cm2士0.5%以 內,0.3%超出規格.Increas CapabilityTeam workQCC.TQCQuality systemISO9000 SPC process controlSPC講義講師DAVID KUO頁數4 OF 83.一,何謂統計製程管製 SPC Statistical Process Control Statis

4、tical 匯集,圖(表)表及分析數據 Process 一系列之操作(operations) 每一個活動(activity)都是過程 Control 量測性能(performance)SPC講義講師DAVID KUO頁數5 OF 83.二,SPC的源起及發展 SPC的源起: 1924 W.A. Shewhart 在 Bell telephone Laboratories任務時,初次提出 管製圖的概念1931. W.A Shewhart 出版Economic Control of Qualty of Manufactured Product ,在此書中對統計製程 管製的名稱的定義做了完好的敘述.

5、 the application of statistical principles and tech-niques in all stages of production , directed towards the manufacture of a product that is maximlly userul and has a market. 19391945 第二次世界大戰期間 provided the impetus for the appiication of shewha-rt,s ideas . 1942.1944.1945.4946.分別舉辦為期8天的品質 管理講習會. 1

6、946 日本科技聯盟JUST成立(The Japanese union of scientisco and engineers) SPC講義講師DAVID KUO頁數6 OF 83. 其成立的目的在振興日本戰后工業. 偏好Shewhart理論. 派最年青管理階層到西方世界拜訪工業界,學術界 學習他人長處並帶回國運用. 尋找海外專家,指導國內工業界,全新的可以促進日 本工業界管理及改善的方法. 1950 Dr .Deming(戴明博士) 訪問日本,舉辦為期8天的講習. 1960S 統計品質管製方法在日本廣為推行. 從1960年代開始,日本的品質變得愈來愈好. 在很多方面,日本成為市場領先位置.

7、在訓練有素的任務人員及可以追朔的品質記錄. 在生產製造現場維持非常簡單. 管理階層的支持與參與. 1974 美國成立品管圈 1981 Deming在電視上發表If Japan can , why can not we? SPC講義講師DAVID KUO頁數7OF 83. General motors, Ford等著名大公司邀請Deming演講. 距離Deming到日本講學37年之后,美國人開始接受及 實踐Deming理論(PDCA循環),並且目前愈來愈來愈盛.SPC的發展 從SQC到SPC 1920S美國W.A. shewhart首創SQC理論. 1970美國發展出SPC理論與實際應用. SQ

8、C與SPC的區別: (1) SPC itself is new,but message it carries is not. (2).SQC is product-based and SPC is process-based. (3).SQC is limited to manufacturing applications. (4).SQC is operated by the quality department with no direct reference to the operator. (5).SPC implies operator control in genuine comp

9、any -wide program. (6).SPC is a prevention-based system operating at an early stage than SQC. SPC講義講師DAVID KUO頁數8 OF 83. (7).Whilst some of the techniques are the same ,SPC does introduce an extra dimension of defining the process controlling it and then improving it. 三,SPC的觀念與應用 品質(Quality):符合顧客的需求

10、. 供應商的製品及其品質,能符合購買者需求,且其品質 均勻,可受顧客信賴,同時價格亦公正合理能使消費 者樂意付出相當之代價. 變異(Variation):偏離規格. 沒有兩種完全一樣的工業品,產品間之差異是正常現 象,在生產製造過程當中,產品產生變異可歸諸于以下 兩種緣由之一. 特殊的變異緣由(Assignable causes)又可稱為非機遇性原 因- 可歸咎于某一種特殊地點.機器或操作工,變異的原 因是可以 確認,因此可以被消除的. 共同的變異緣由(Chance cause)又可稱為機遇性緣由- 變 異是由全部的機器,全部的操作工,全部的作業員,全部 的各單位,共同變異的緣由,不規則的存于

11、自然界中, 並且不能完全的被消除.SPC講義講師DAVID KUO頁數9OF 83.生產線上品質管製診斷和調整預測和修正量測和處置製程管製(IPQC)產品管製(OQC)本錢管製(出貨)損失管製(退貨)SPC講義講師DAVID KUO頁數10 OF 83. 解決品質問題的七種常用工具 一,查檢表 二,柏拉圖 三,特性要因圖 四,層別法 五,散佈圖 六,直方圖 七,管製圖SPC講義講師DAVID KUO頁數11 OF 83.解決問題的方法與順序 一,查檢表與(管製圖) 二,柏拉圖 三,特性要因圖 四,層別法與(散佈圖) 五,直方圖SPC講義講師DAVID KUO頁數12 OF 83.(一)查檢表(

12、CHECK LIST)1,何謂查儉表: 查檢表是一種為了便于搜集數據而設計的表格,在對于工 作現場之事物加以觀查,記錄及搜集數據,如:作業前點檢,設 備操作點檢,機器保養點檢,管理月點檢,生產狀況查核等,對 于查檢製造方法,了解什么地方問題最多,或每日任務重點必 須要固定做到以防遺漏,調查產品的那一方面不良最嚴重等, 都有很大的幫助,並可利用此表作為日后管理及改善的工具.2,查檢表分類: 查檢表依用途可分為:a.搜集數據用查檢表b.調查異常(不良)緣由用查檢表c.點檢用查檢表SPC講義講師DAVID KUO頁數13 OF 83.2.1搜集數據用查檢表:SPC講義講師DAVID KUO頁數14

13、OF 83. I.班別不良率: 早班=d/p=14.5% ; 夜班=d/p=15.54%II.機臺不良率: A臺= d/p=16.93%; B臺= d/p=13.2%III.缺點別:以電鍍針孔占最多60.6%.IV.夜班不良率比日班高1.04%,A機臺比B機臺高3.73%. 2.3.點檢用查檢表:SPC講義講師DAVID KUO頁數15 OF 83. 3. 查檢表運用目的: 3.1.為了日常管理:對品質管製項目的查檢,作業前的查檢, 設 備平安的查檢,作業標準的要求與遵守. 3.2.為了特別調查:品質異常問題需求調查,重點調查,不良原 因調查及發現改善點的查檢. 3.3.獲得記錄:為了要報告,

14、調查需獲得記錄,做成統計表以便 分析.4.查檢表運用方法: 4.1.查檢內容要使任務現場的人員了解,並能作在職訓練(OJT) 4.2.需明確查檢責任者由誰來做. 4.3.對事實,現物的觀察要客觀,詳細. 4.4.發現的現況要當場記錄. 4.5.根據記錄作成數據及統計圖. 4.6.盡快將發現的事況,向主管階層報告. 4.7.了解現況要馬上采取行動. 4.8.查檢的結果,有關人員必須了解.SPC講義講師DAVID KUO頁數16 OF 83.二,管製圖(CONTROL CHART)1.何謂管製圖: 一種用于調查製造程序能否在穩定狀態下,或者維持製造程 序在穩定狀態下所用之圖. 2.管製圖的種類:

15、2.1.計量值管製圖:其所依據之數據,均屬由量具實際量測 而得知,如:長度,分量,成份等特性均為連續性者,最常用 為以下四種: 2.1.1.平均值與全距管製圖(-R CHART) 2.1.2.平均值與標準差管製圖(- CHART) 2.1.3.中位值與全距管製圖(- R CHART) 2.1.4.個別值與移動全距管製圖(X-Rm CHART) 2.2.計數管製圖:其所依據之數據,均屬以單位計數者,如:不 良數,缺點數等間斷數據均屬此類,最常用為以下四種: 2.2.1.不良率管製圖(P CHART) 2.2.2.不良數管製圖(Pn CHART)SPC講義講師DAVID KUO頁數17 OF 83

16、. 2.2.3.缺點數管製圖(C CHART) 2.2.4.平均缺點數管製圖( CHART)3.管製圖的功能: 3.1.可斷定製程的變異是屬偶爾緣由或異常緣由 3.2.可做製程才干解析 3.3.依據製程精細度,可做以下判斷及處理4.管製圖之原理: 4.1.管製圖是以3個標準差為基礎,換言之只需群體是常態分配, 從群體抽樣時每1000次約有3次機超出士3范圍,在平均埴 ()加減3個標準差范圍以外之機會非常少即千分之三,也 即所謂機遇緣由,而不予以檢討.SPC講義講師DAVID KUO頁數18 OF 83.不良率P管製圖一,製品如無法直接測定其特性時,可以分別數其良品與不良品之 數目,並以不良率表

17、示其品質,如:電燈泡廠將燈泡分為亮與不 亮,食品廠將罐頭分為漏氣與不漏氣,電容器廠將電容量分為 合格與不合格.等,其公式為: P = 不良品個數/檢驗數=d/n 二,P管製圖適合以下之情況運用: 1.僅能以不良品表示品質特性. 2.大量篩選將產品分為合格與不合格時. 3. 產品用通與不通量具來斷定合格與不合格時. 4.要研討某製造工程有多少廢品時. 5.樣本數(n)在非一定數時. 其公式為: P = d/n=(d1+d2+d) / (n1+n2+n) =不良品數總和/檢查數總和.SPC講義講師DAVID KUO頁數19 OF 83.三,P CHART建立步驟: 1.選擇管製項目. 2.搜集數據

18、 3.分組四,P CHART公式 (平均不良率 P以小數表示時) 1.CL=P=d/n 2.UCLP = P + 3 P (1-P) / n LCLP = P - 3 P (1-P) / n (平均不良率P以百分率表示時) 1.CL= P = d/n 2.UCLP = P+ 3 P ( 100 - P) / n LCLP = P - 3 P ( 100 - P ) / nSPC講義講師DAVID KUO頁數20 OF 83.例:某PCB工廠,每兩個小時抽取100件來檢查,將檢查 所得之不 良品數據,列于如下表,試利用此項資料,采用不良 率管製 圖,對其品質加以管製.(本例系樣本數不一樣)解:1

19、.計算管製界限 CLP = P = 125/2500=0.05=5% UCLP = P +3 P (1-P) / n = 0.1154 = 11.54% LCLP = P - 3 P(1-P)/n = 0SPC講義講師DAVID KUO頁數21 OF 83.2.點繪管製圖(如下圖):SPC講義講師DAVID KUO頁數22 OF 83.Pn控制圖的作法 幾乎與P控制圖一樣,但只用于n為一定時,當組的大小每組均時,必須運用Pn控制圖.製作的步驟與P控制圖一樣.計算公式如下:中 心 線: CL = Pn = d / k P= d /( k*100)控制上限: UCL = Pn + 3Pn (1-P

20、)控制下限: LCL = Pn + 3Pn (1-P)(例1)某PCB工廠對于電鍍不良,搜集25組檢查結果記錄如下表, 繪製一張Pn控制圖. 解:1.計算控制界限(d:缺點數; k: 組數) CL = Pn = d / k = 65 / 25 = 2.6 P= d /( k*100)=0.026 (因n值為一定數,故取組數為分母,此為與P控制圖最大不同點) UCL = Pn + 3 Pn (1- P) = 2.6 + 4.8 = 7.4 LCL = Pn - 3 Pn (1- P) = 2.6 - 4.8 = - 2.2 (控制下限不予考慮)SPC講義講師DAVID KUO頁數23 OF 83

21、.LCLCLUCLSPC講義講師DAVID KUO頁數24 OF 832. 點繪控制圖.缺點數控制圖(C控制圖)一,有些產品雖然有缺點,但不致因為有少數之 缺點,使該產品成 為廢品,只是缺點之多少影響其品質之高低而已,因此用缺點 之數目,表示其品質,在這種場合,常用缺點數控制圖.二,用途: C控制圖應用在同大小的樣本組內所含缺點數的控制,自同一 大小單位(可以為單件製品 或一組製品,例如:一臺電視機或幾 臺電視機) 的缺點數為C群體(即送驗批),隨機抽取同一大小單 位的樣本所出現的缺點數(C)的分配為卜氏分配,分配的平均 值(UC)等于 C, 分配的標準差(c)等于 C - 群體單位缺點C 未

22、知時 因此C控制圖的中心線與控制界限公式為: CLC = C / K = C UCLC = C+3 C LCLC = C-3 C 運用C控制圖的任務例子為: (1)玻璃所含的氣泡數 (2)一匹布內的跳紗數,斑點數等等 (3)一張紙上的污點數,破損數等等.SPC講義講師DAVID KUO頁數25 OF 83.(4)一定長度漆包線的針孔(pin hole)數.三,控制圖製作實例: 例:某PCB廠用C控制圖控制其產品品質,以下表中每批PCB之 缺點之記錄,計有20組樣本繪製C控制圖.SPC講義講師DAVID KUO頁數26OF 83.C=84 CLC = C = C/K = 84/20 =4.22.

23、 代入公式求得 UCLC 及 LCLC UCLC = C+3 C = 4.2+3 4.2 = 4.2+6.15=10.35 UCLC = C- 3 C = 4.2 - 3 4.2 = 4.2-6.15 = 0 解:(1)先計算樣本缺點數的平均值( C )SPC講義講師DAVID KUO頁數27 OF 83.平均值與全距控制圖(X-R CHART)一,在計量控制圖中X-R CHART 系最實用之一種品質控制工具, 仍系 X CHART 與 R CHART之合並運用.平均值控制圖系管 制平均值的變化,即分配之集中趨勢變化.全距控制圖則控制變 異之程度,即分配之分布狀況,離中趨勢.均可協助我們判斷製

24、 造工程之實際狀況,藉以明瞭品質變化之趨勢.二,用途: X-R用在控制分組之計量數據,每組同時取數個數據,如:長度 ,分量,內,外徑,濃度,抗張力,深度等.三,取樣法: 此控制圖系由樣本之數據,推測製造工程能否在穩定之控制 狀態中選取樣本,須有代表性,原則上以在各任務線上按不同 機器,操作人員,原料分別取樣,樣本數據為4-5件. N=4或5 K= 25組以上X1,XC2,X3,X4,X5X 樣組間變異 X製程組內變異 SPC講義講師DAVID KUO頁數28 OF 83.四,建立步驟: (1)搜集25個以上的數據(依測定時間順序或群體數據依序陳列) (2)把2-6個(普通採4-5個)數據分為一

25、組. (3)把數據記入數據表. (4)計算各組平均值X. (5)計算各組的全距R. (6)計算總平均X = X / K (K=組數) (7)計算全距平均R = R / K(K=組數) (8)計算控制界限(此為u與未知狀況) X 控制圖:中心線 CLX = X 上限UCLX = X +A2R 下限LCLX = X -A2R R控制圖:中心線 CLR = R 上限UCLR = D4R 下限LCLR = D3R SPC講義講師DAVID KUO頁數29 OF 83.SPC講義講師DAVID KUO頁數30 OF 83.解:1.將每樣組之X及R算出記入數據表內. 2.求X與R X=X / K = 12

26、54/25 = 50.16 R = R / K = 120/25 = 4.8 3.查系數 A2, D4, D3. A2 = 0.58, D4 = 2.11, D3 = 負值(以0代表) 4.求控制界線 X控制圖 CLX = X = 50.16 UCLX = X+ A2 R = 50.16+0.58*4.8=52.93 LCLX = X - A2 R = 50.16-0.58*4.8 = 47.39 R控制圖 CLR = R = 4.8 UCLR = D4 R = 2.11*4.8 =10.13 LCLR = D3R = 0* 4.8 = 0 解:1.將每樣組之X及R算出記入數據表內. 2.求X

27、與R X=X / K = 1254/25 = 50.16 R = R / K = 120/25 = 4.8 3.查系數 A2, D4, D3. A2 = 0.58, D4 = 2.11, D3 = 負值(以0代表) 4.求控制界線 X控制圖 CLX = X = 50.16 UCLX = X+ A2 R = 50.16+0.58*4.8=52.93 LCLX = X - A2 R = 50.16-0.58*4.8 = 47.39 R控制圖 CLR = R = 4.8 UCLR = D4 R = 2.11*4.8 =10.13 LCLR = D3R = 0* 4.8 = 0 SPC講義講師DAVI

28、D KUO頁數31OF 83.5.將控制界限繪入控制圖.6.點圖.SPC講義講師DAVID KUO頁數32 OF 83. 7.檢討控制界限 觀察上圖得知一切點子均在控制界限內隨機跳動故判斷製程 為安定.五,運用留意事項: 1.如產品界限之寬度比規格界限寬時,表示製程才干缺乏,對原 數據應按原料別,機械別,時間別,人員別加以層別,分別檢討其 分配情況找出變異. 2.如技術或經濟上之限制無法改善製程才干,則應檢討規格界 限能否可以放寬,以獲較經濟之生產. 3.X CHART 上有點超限,則顯示製程平均發生變化或變異增大 R CHCART 上有點超限,則顯示製程變異增大. 4.控制圖持續運用一段時間

29、之后應重新再搜集資料,重新計算管 制界限以符合製程現況. 5.看控制圖時先看離中趨勢R CHART ,再看集中趨勢X CHATRT.SPC講義講師DAVID KUO頁數33 OF 83.控制圖之控制界限公式a.用于製程之控制,較靈敏,很容易調查事故發生緣由,因此可以預測將發生之不良狀況.SPC講義講師DAVID KUO頁數34 OF 83.柏拉圖(PLATO)1.何謂柏拉圖: 柏拉圖為意大利經濟學家所發明,系根據搜集之數據,項目,而按其大小順序,自左而右陳列的圖.從柏拉圖中可看出那一項目有問題,其影響程度如何,以判斷問題的徵結點,並可針對問題點采取改善措施.2.柏拉圖作法: 2.1.決定調查事

30、項,搜集數據. (1).決定搜集期間,方法,分類. (2).緣由別分類:資料,機械,作業者,作業方法別等. 內容別分類:不良項目,場所,工程,時間別等. (3).搜集數據的期間,考慮發生問題的狀況,一星期,一個月 或一季.SPC講義講師DAVID KUO頁數35 OF 83.2.2.整理數據,計算累積數及比率 (1)各項目依數據的大小順序陳列,其他排在最后一項,並 求其累積數. (2)求各項目數據的比率及累積比率.2.3.繪柱狀圖表(1)用方格紙繪成柱狀圖表.(2)橫軸:項目名稱. 縱軸:不良數或金額等等.(3)橫軸,縱軸比例最好為1:1.(4)依數據大小項目自左向右陳列,其他項排在最后.SP

31、C講義講師DAVID KUO頁數36 OF 83.2.4.繪累積曲線 (1)各項目累計數打點; (2)用折線連接.SPC講義講師DAVID KUO頁數37 OF 83.2.5.繪累積比率線 (1) 右端縱軸加繪折線終點為100% (2) 0100%間之定規10等分的刻度2.6記入必要事項 (1)目的 (2)期間,數據合計,工程名 (3)作成者 SPC講義講師DAVID KUO頁數38 OF 83.例:工程名:外觀檢查 射出部品外觀不良柏拉圖期間:3/6-3/10; 製作者:XXX3.柏拉圖看法: 柏拉圖是以數據.項目分類,如:不良損失金額,不良件數,缺 點數(X軸),以及要因別,現象別,製程別

32、,品種別等(Y軸),依其 大小順序陳列的條圖,對現場管理及監督而言,由柏拉圖可看 出以下各項問題: 3.1那一項目問題最大 3.2.問題大小陳列一目瞭然. 3.3.各項目對整體所占份量及其影響程度如何. 3.4.減少不良項目對整體效果的預測及評估. SPC講義講師DAVID KUO頁數39 OF 83.柏拉圖用法: 4.1.掌握問題點:雖然分類很多,但實際上影響較大的只不過是, 2-3項,因此很容易找出問題出在那裡. 4.2.發現緣由:從結果到緣由,可查出結果如:不良項目別,場所別, 工程別,緣由別:原料別(Maetrial),機械別(Machine) ,方法別 (Mothode), 人為別(

33、Man),測量別(Measurement). 4.3.報告與記錄:只看數據是無法知道分類項目的影響,但柏拉圖 就能正確的把內容表示出來,可用在報告及記錄上. 4.4.確認改善效果:把改善前與改善后的柏拉圖陳列在一同,可評 估出改善效果.SPC講義講師DAVID KUO頁數40 OF 83.C.改善前,后查檢表統計比較:SPC講義講師DAVID KUO頁數41 OF 83改善后統計.特性要因圖(CHUSE AND EFFECT DIAGRAM)1,何謂特性要因圖: 工廠的目的就是要生產產品,然而在生產的過程,一定會有很多問題發生,有了問題出現,我們就必需馬上解決,否則就不能達到預期的品質水準,當

34、我們面臨一項問題時,倘假設仍如往昔本人單獨閉門苦思對策或許所得到的,還是事倍功半的下下之策,尤 其目前在現場任務上所發生的問題可謂“千頭萬續假設非借助一群人或小組的智慧,知識及經驗來共同探討其緣由,並尋求解決對策是很難“對癥下藥的.所以這種利用團體力量來共同控討其結果(特性)與(緣由)之間的關系表示在一張圖上,謂之特性要因圖.(因其形狀類似魚骨頭故又稱魚骨圖,它為日本石川馨博士所發明亦稱石川圖).2.特性要因圖作法: 2.1.決定要討論的品質特性,用查檢表搜集資料,再以柏拉圖統 計出數據決定之. 2.2.在紙上劃一橫線,將要討論的品質特性寫在箭頭旁(指明特 性) 品質特性SPC講義講師DAVI

35、D KUO頁數42 OF 83.2.3.將影響品質特性的大要因以 框起來,再劃一條成 60斜線,斜線指向橫線,大要因可以4M(人,機械,資料, 方法)來分類,製程特性則依各大要因分析出次要因,劃在小 骨上. 品質特性其他機械人資料2.4.討論為何機械組不良率偏高? 2.4.1.指明特性 2.4.2.決定大要因(4-6項) 2.4.3.找出小要因(根據大要因發掘問題點) 2.4.4.決定解決順序(評價問題點的重要度或影響度, 選擇改善要項) 方法SPC講義講師DAVID KUO頁數43 OF 83.機械組不良率高作業條件未注明方法公差錯誤作業程序顛倒自行變更作業程序不熟練作業忽略硬度不符規定尺寸

36、過大震動不穩控制迴路缺點精度不夠潤滑不良作業者資料機械2.5.討論為何最近客戶埋怨常混錯料?混料倉儲標籤貼錯資料作業標示不清出錯貨客戶採購資料錯購錯料未依生產計劃拿錯規格書不專心入庫錯放錯儲位未檢驗修繕品改線混錯料領錯標籤標籤未區分SPC講義講師DAVID KUO頁數44 OF 83.3.特性要因圖作法留意事項: 3.1.運用腦力激盪(B.S)發掘出問題點. 3.2.特性要明確什么 為什么較易激發聯想. 3.3.以事實為依據,依自在發言方式把要因記上. 3.4.搜集多數人的意見,綜合相關人員一同討論. 3.5.對所提要因,何者影響較大,由大家輪流發言經多數人 贊同后用紅筆將要因圈上. 3.6.

37、無因果關系之要因,不須歸類. 3.7.對緣由徹底加以深化分析. 3.8.層別區分(工程別,部品別,現象別) 3.9.圖上需標示:工程別,品名,製作日期,製作人.4.特性要因圖的用法: 4.1.改善解析用:改善品質,提高效率,以降低本錢為目示, 進行現狀解析掌握重要問題點. 4.2.製定標準用:為製定或修正作業方法,管理項目及管理 方法運用.SPC講義講師DAVID KUO頁數45 OF 83. 4.3.尋找對策用:在特性要因圖上標出不同影響程度記號,在各 主要因都能掌握后,再作追求對策要因圖. 4.4.清查緣由且:客戶生埋怨或有不良品(異常)時,作為尋找緣由, 採取消除措施用. 4.5.教育訓

38、練用:透過討論學習別人的經驗和技術.SPC講義講師DAVID KUO頁數46 OF 83.層別法(STRATIFICATION)1.何謂層別法: 發生品質變異的緣由很多,有時很單純,有時很複雜,但影 響其品質的要因不外乎是原資料,機器設備,或是操作人員,亦 有能夠在操作方法,要找出緣由,出自何處,就有分開觀察而搜 集數據的必要.假設能找出何種原料,那一臺機器或那一位操 作員有問題后再加以改善,而杜絕不良品的發生.這種以分層 別類的搜集數據,以找出其間差異的方法,謂之層別法.2.層別法作法: 2.1.層別的目的要明確 2.1.1.時間別:小時別,日期別,周別,月別,上下午別. 2.1.2.作業員

39、別:班別,組別,新舊人員別. 2.1.3.設備別:機臺別, 機型別. 2.1.4.原料別:供應商別,批別. 2.1.5.生產線別:A,B,C線別. 2.1.6.作業條件別:作業場所,溫度,壓力,速度,溫度,流量SPC講義講師DAVID KUO頁數47OF 83.2.2.利用查檢表搜集數據.2.3.根據數據繪成推移圖層別之2.4.例:某生產主機板廠,同A,B,C三家PCB廠進料,根據IQC之 進料檢驗記錄試比較三家供應商品質狀況.SPC講義講師DAVID KUO頁數48 OF 83.SPC講義講師DAVID KUO頁數49 OF 83.例:有兩臺生產PE薄膜押出機,作業人員每一小時量測一次,得

40、到以下數據,試比較兩機臺差異作改善.3.層別時留意事項: 3.1.數據的性質分類要明確 3.2.搜集數據如:品質(不良率),效率(工時),本錢(費 用)之各項日報,周報,月報中去發掘問題. 3.3.同一問題有很多項目在一同應層別. 3.4.層別所得資料要能與對策相連接. SPC講義講師DAVID KUO頁數50 OF 83.散佈圖 (SCATTER DIAGRAM)1.何謂散佈圖: 在分析獨立數據時,用直方圖,柏拉圖就可找到改善著眼 點,但假設解析兩個變量X,Y之間的相關性時,就需運用散佈 圖,將X與Y的兩組數據繪在方格紙上,可看出X,Y之間相關情 形的圖謂之散佈圖.如:鋼的粹火溫度和硬度,鏍

41、絲的轉距和 抗張力,油的溫度與粘度,玻璃中含鉛量與抗輻射.2.散佈圖作法: 2.1.先搜集兩種對應相關數據,至少要30組以上(如:硬度與 抗張力,添加量與柔軟度.即為成對資料). 2.2.求出數據中X,Y的最大值與最小值. 2.3.在橫軸(X)與縱軸(Y)上各列出品質要因(特性). 2.4.把兩種對應數據點在座標圖上. 2.5.兩組數據一樣時另作記號表示. 2.6.圖上參與品名,工程別,日期 ,製表人.SPC講義講師DAVID KUO頁數51 OF 83.4.散佈圖重點: 4.1.可發現緣由與結果的關系: 搜集緣由的數據,與結果的數據,相對比較. 4.2. 繪出散佈圖,對結果可一目瞭然: 在散

42、佈圖內,將緣由和結果的數據點入. 4.3.可判斷是有關聯或是沒有關聯: 由散佈圖可以清楚瞭解兩組數據間的關系. 4.4.搜集到的數據在圖上無法斷定: 則應先予層別,再行點入繪成散佈圖. SPC講義講師DAVID KUO頁數52 OF 83.直方圖(HISOGRAM)1.何謂直方圖: 直方圖就是將匯集的數據區分成數個相等區間,將各區間內 該數據的出現次數累計,用柱形劃出的圖形.2.直方圖運用目的: 2.1.測知製程才干 2.2.調查能否混入兩個以上不同群體 2.3.測知分配中心或平均值 2.4.測知分散范圍或差異 2.5.與規格比較計算不良率 2.6.測知有無假數據 2.7.訂定規格界限 SPC

43、講義講師DAVID KUO頁數53 OF 83.3.直方圖作法: 3.1.搜集樣本(50組以上,整數值) 3.2.決定組數 K=n 3.3.計算全距(范圍) 全距(R) = 最大值 - 最小值 組距(H) = R/K = 全距/組數 3.4.計算組界 組界精細度 = 測定值的單位/2 (方便次數分配運用) 下組界 = 最小值 - 組界精細度 上組界= 前一組下組界 +組距 3.5. 組距中心點 = (上組界+下組界)/2 3.6. 平均值(X) = X0 + UF / F * H 3.7.變異(2) = U2F - (UF) 2 / F * H *( 1/ F ) 3.8.標準差(S) = 注

44、: X0 = 中位數SPC講義講師DAVID KUO頁數54 OF 83.3.9.例:某鋼線廠生產之鋼線缺拉強度其規格為81.00 士 2.55 kg / cm spec = 78.45 83.55kg/cm 試繪成直方圖:SPC講義講師DAVID KUO頁數55 OF 83.3.9.5.決定組間的界限(組界) 組間的界值以最小測定單位值之1/2來決定.(或取比測定單 位小) 故 第一組下限 = 最小值 - 最小測定單位/2 第一組上限 = 第一組下限 + 組距 第二組下限 = 第一組上限 第二組上限 = 第二組下限 + 組距(餘類推) 例:第一組下限 = 77.5- 0.1/2 = 77.4

45、5 第一組上限 = 77.45 +0.5 = 77.95 (組距0.5) 第一組為 77.45 77.95 (組距0.5) 第二組為 77.95 78.45 (組距0.5) 第三組為 78.45 78.95 (組距0.5)3.9.6.求出組中點X 組中點 = (組下限 + 組上限)/2 例:第一組組中值 = (77.45+77.95) / 2 = 155.4 / 2 = 77.7 SPC講義講師DAVID KUO頁數56 OF 83.3.9.7.作成數據的次數表(F):SPC講義講師DAVID KUO頁數57 OF 83.4.平均值和標準差求法: 直方圖繪成后要計算其平均值.標準差.4.1.作

46、成次數表(F) 例:數據100個.4.2.決定U欄 U = (各組中點-組數中位值)/組距 U = (X-X0) / H 例:U = (77.7-80.2)/0.5 = 5 (第2-3組之U值照上例計算求出)4.3.求出UF合計 U*F值記入UF欄 例:組數1 UF = ( - 5 ) * 2 = - 10 2. UF = ( - 4 ) * 3 = - 12 . 11 UF = 5*1=5 UF = (-10) + (-12)+.+5 = -8SPC講義講師DAVID KUO頁數58 OF 83.4.4.求出U2F的合計 U * UF值記入U2F欄內 U2F 的合計求出 U2F 例:組數 1

47、 U2F = (-5) * (-10) = 50 2 U2F = (-4) * (-12) =48 . 11 U2F = 5 * 5 = 25 U2F = 50 + 48 + . + 25 = 4044.5. 計算平均值 X X = X0 + UF / UF * H X0 = 中位數 (U = 0) = 組數中位數 + UF合計 / 數據數 * 組距 例:X = 80.2 + (-8)/100*0.5 = 80.2 + (-4)/100 = 80.2 - 0.04 = 80.164.6.計算標準差S S = H * U2F -(UF)2 / N/ F - 1 例: S = 0.5 * 404-

48、 (-8)2 /100/ F - 1 = 0.5 * (404-0.64) /F - 1 = 0.5 * 403.36/ F - 1 = 0.5 * 2.018 = 1.014.7.直方圖上記: 數據值 N 平均值 X 標準差 S SPC講義講師DAVID KUO頁數59 OF 83.4.8.決定橫軸: (1).中心值刻度. (2).各組上,下限刻度. 決定縱軸:與橫軸成正方形,做次數刻度. 4.9.記入規格值,數據數(n) 另計算記入平均值( X ),標準差(S)4.10.記入必要事項如:製品名,工程名,期間,作成日期,作成者. 備注:1.直方圖用紙:普通圖表用紙為1mm方格紙. 2.繪上柱

49、形間隔要相等.SPC講義講師DAVID KUO頁數60 OF 83.SPC講義講師DAVID KUO頁數61OF 83.SPC講義講師DAVID KUO頁數62 OF 83.SPC講義講師DAVID KUO頁數63 OF 83.*此圖顯示製程才干分散過大,應對人員的變動與作業方法加 以清查.SPC講義講師DAVID KUO頁數64 OF 83.直方圖分布形態解析1.正常型計量值的相關特性都處于安定的狀態之下,製品工程狀況良好.2.雙峰型 如繪成之直方圖呈雙峰型,則製程為兩種不同之分配組合,亦即 能夠混合兩個不同群體,如不同機器製造出來的製品,或運用不 同的原料,或不同的操作員.3.削壁型 削壁

50、型的直方圖,往往是因工程才干不夠,但為求產品符合規格, 而實行全數檢驗所常見的型態.4.缺齒型 係因測定值或換算方法有偏向,次數分配不妥當所構成的.5.左偏態型 是規格值無法獲得某一數值以下所產生之.如治工具的松動或 磨損也會出現拖尾巴的情形.6.高原型 是因為不同平均值的分配混合在一同引起.7.離島型 有異常緣由混入. SPC講義講師DAVID KUO頁數65 OF 83.製程才干指數(CP & CPK)一,管製圖 1.規格范圍與控制范圍(Spec,Range and Control Range) 將完工產品的某些品檢項目(如長度,寬度)按批次抽樣 並求得各樣本的平均值( X ).然后依統計

51、方法加以整理,並按 品質規范(Specification 簡稱Spec,專指某一項允許的數據時, 則謂之“規格)定出能否出貨的規格上限(USL,Upper Spec Level),與規格下限(LSL, Lower Spec Level),用以執行統計品 管(SQC). 為了確實有把握使品質過關,產品在製程中(In process)即應 嚴加監管.對每一製程的各種技術特性(如溫度,電壓),須定 時由生產線上取樣檢查,記錄讀值(如X1,X2 ),算出平均值 (X)及標準差(),並定出控制上限(UCL,Upper Control Level, X+3)及控制下限(LCL,Lower Control

52、Limit, X-3),然后 將各讀值描點連線做成控制圖.管理者必須使製程中的“控制SPC講義講師DAVID KUO頁數66 OF 83.范圍,要比出貨的“規格范圍在圖上處于更窄的區域中,才能防止完工時所能夠出現“超規(Over Spec)或“離規(Off Spec)的煩惱,而能預期產品有更好的品質.這就是近年來 SPC (Statistic Process Control)“統計製程管理,廣受青睞且灸手可熱的背景.2.標準差(Standard Deviation)(製程偏移差) 由定時讀取的X1, X2,在獲得足夠的樣本數之后,即可求得各樣本的算數平均值( X )(X= ) X = (X1+

53、X2+X3+.Xn) / n 注:此處取樣須遵守的原則是: 1.n需在25個以上 2.隨機取樣,不刻意取好的 3.正常製程,不刻意做好的. 然后再求出,公式如下: = (X1-X)2/(n-1) = ( X1 - X )2+( X2 - X )2+( X3 - X )2+( Xn-X )2/ n由公式可知各單獨樣本是隨時都變動的,也就表示會變動的.SPC講義講師DAVID KUO頁數67 OF 83.3.控制圖的製做 控制圖是以初次取樣統計的平均值( X ),再加上3個標準差()當成控制上限(UCL)的數值,以X減去3個當成控制下限(LCL).這種按常態分配的原理,各數值應以“平均值X為中心線

54、(CL).以取樣時間的先后而上下前后出現在製圖中.並由其出現次數而劃成常態分配的鐘形曲線,“超限的部分需進行追蹤處理.SPC講義講師DAVID KUO頁數68 OF 83.二,製程準確度 Ca ( capability of accuracy ) 各製程之規格中心值設定之目的,就是希望各工程製造出來 之各個產品之實績值,能以規格之中心為中心,呈左右對稱之 常態分配,而製造時也應以規格中心值為目標.假設從生產過程 中所獲得之資料其實績平均值(X )與規格中心值()之間偏 差之程度,稱為製程準確度Ca,今我們可用下面方法將準確度 用數字表示出來,以利于評價偏向之程度 (1) Ca = 實績中心值-

55、規格中心值 (X-) 規格許容差 T/2 T = SU - SL = 規格上限 - 規格下限 (或公差) 由上式可知當與X之差愈小時,Ca值也愈小,也就是品質接近規格要求之水準,Ca值是負時表示實績值偏低,Ca值是正時是偏高.% = % SPC講義講師DAVID KUO頁數69 OF 83.(2).我們是設定規格中心值規格之上限或下限距離為100%,然后 以實績中心值離開規格中心之遠近為標準如下圖所示:A級B級C級D級X(實績)X(實績)X(實績)規格中心值12.5%25%50%100%規格上限(下限)Ca 規 格 許 容 差SPC講義講師DAVID KUO頁數70 OF 83.三,製程才干指

56、數(Capibility of process,CP Index) 所謂“製程才干,是指在製造過程中對各種技術“列管參數的 控制才干. 這種才干能否可將製程最大的變異范圍(即USL與LSL間的寬 度),仍控制在客戶的規格范圍之內,而不致有off Spec的情形發 生,就是Cp Index欲表達的內容.簡單的說Cp就是客戶的“規格范 圍與本人的“技術才干范圍(或“控制范圍)二者的比值.假設以數 學式表示,即為: 客戶的規格范圍(Spec.Width) 本人的技術才干范圍(Contral Width) (USL - LSL) (USL - LSL) USL - LSL (UCL - LCL) 3-(-3) 6由式中可知當所求得的CP值愈大時,即表示製程預期符合客 戶規格的才干愈強.CP =SPC講義講師DAVID KUO頁數71 OF 83.Cp 規 格 容 許 差6B級6A級6C級6D級CP = 1.33 CP=0.83規格下限規格中心規格上限SPC講義講師DAVID KUO頁數72 OF 83.三,製程經營才干指數Cpk Index CPU是指客戶規格上限值(USL),與其規格中心值之間的偏 差數,對控制圖上半邊製程控制范圍之比值,即: CPU =(USL - )/(UCL-X) = (USL- ) / 3 CPL是指客戶規格平均中心值