【正文】 )如圖示 : ??6 ??61. 6σ ’ SuSL 6σ39。6σ 177。1σ 177。 標準差 = σ x 圖 1 μ kσ σ 群體 (制程 )與樣本間之關系 x ??)(xE nX?? ?分配之期望值 分配之標準差 x設 為樣本平均 , 181。的二個常態(tài)分 配 (a)與 (b), (a)的離散程度比 (b)小 , 即 σ2 aσ2b,所以常態(tài)分配 (a)大多數 的點傾向於集中 181。: 常態(tài)分配的中心值 (Mean) σ2： 常態(tài)分配的變異（ Variance） σ:常態(tài)分配的標準差 (Standard Deviation) 常態(tài)分配特性 (1)曲線與橫軸所圍的面積為 1。: σ2) 其中 181。 (3)變異 σ2代表分配函數的離散程度 如圖 1所示 ,具有相同 181。kσ之間之或然率(Probability)或稱機率如右圖 .以圖中斜線部分表示 ,其公式為 : 群 體 平均值 =181。6?RX? 1)(?22?????nnXXi??? ????? 1)( 22fffufu2? dR??d2 Cpk 計算時用公式 (1) 管制界限 損失 第二種錯誤 第一種錯誤 兩種錯誤總和 177。5σ 177。 規(guī)格上限 SU 等級 A ≦ Cp B C D Cp值 ≦ Cp ≦ Cp Cp 工程能力指數 (Cp)之處理 μ T 3σ μ T 3σ 3σ 5σ 5σ Cp= Cp= ≦Cp 顯示有足夠之工 程力 . 對規(guī)格而言 ,為 正常狀態(tài) ,應繼續(xù) 保持 . 2 Cp 處理 ≦Cp, 顯示 非常有工程能力 雖然有若干製品 之標準差很大 ,但不會 出現不良品 . 1 3σ 4σ 4σ 工程能力指數 (Cp)之處理 Cp= Cp μ T μ T 3σ ≦Cp, 顯示工程能力並不 充足 ,但尚且可以 . 要注意有發(fā)生不良 品之雇慮 ,必要時應提 升工程之能力 . 3 Cp 程能力不足 . 在這種狀況下會 出 現不良品 .必需藉著作 業(yè)方法之改善 ,規(guī)格之 再檢討 ,機械設備之改 善 ,來提升工程能力 . 4 3σ 3σ 3σ Ca,Cp的綜合評價 : Z1=3Cp(1+Ca)…… 由 Z1查常態(tài)分配表得 p1% Z2=3Cp(1Ca )…… 由 Z2查常態(tài)分配表得 p2% p%=p1%+p2%…….. 即為推定群體超出規(guī)格上下之不良率 . ? XSZ U ???1 ? XSL ?2 P%分級做評定標準 : 等級 總評 P% A P≦% B %P≦% C %P≦% D %P 投影片 30 或 : (例題 ) 今庫存有某圓軸 6000支 ,其品質特性為圓軸之長度 ,已知 其長度母平均 μ=, 母標準差 σ=, 試問此 6000支 , 中長度超過 ? Key Ca,Cp不良時的一般處理方法 製造單位為主 , 技術單位為副 , 品管單位為輔 . 技術單位為主 , 製造單位為副 , 品管單位為輔 . 制程能力指數 CpK 綜合 Ca與 Cp兩值之指數 (1)CpK值之計算式有兩種 CpCaCpK )1( ??B. 單邊規(guī)格時 : (2)等級判定 CpK值愈大 ,品質愈佳 .依 CpK值 大小分為五級 ?????? ????? ?3)(,?3)( LU SXXSMinCpK等級 A ≦ CpK B C D CpK值 ≦ CpK ≦ CpK CpK A+ ≦ CpK A. 雙邊規(guī)格時 : CpK之處置原則 A+:考慮管理的簡單化或成本的降低方法 A:維持原狀 B:改進為 A級 C:需全數選別並管理 ,改善制程 D:進行品質改善 ,探求原因 ,需要采取緊急對策 ,並且 重新檢討規(guī)格 . 制程能力與規(guī)格之關系 6σ39。 = ,穩(wěn)態(tài)控制 下不合格品率為 %。 。 。177。177。177。177。177。177。 MM:Micrometer。 PG:Pin Gauge M: 螺紋規(guī) )Prepared by: 曾如華 Approved by : Howard Lin Ver. a : 截距 =|R|= 弱相關b : 斜率 =|R|=0 錯相關相關分析 Process Capability Correlation Analysis Worksheet Part Number :Vendor name:Drawing ver: r : 相關系數 |R|= 強相關制程能力比較分析表A Data B DataLocationCustomer name:ISL Normal Distribution000111 01Vendor Normal Distribution000111 01Correlation Illustration CPK Guidance CPK formula for 90% confidence interval Use this calculator to calculate CPK confidence interval: ? Cpk ? ? ? ? ? ? ? ? ? ) 1 ( 2 1 9 1 65 . 1 1 2 n nCpk Cpk ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ) 1 ( 2 1 9 1 65 . 1 1 2 n nCpk Cpk 一 、 特性要因圖 二 、 查檢表 三 、 層別法 四 、 柏拉圖 五 、 直方圖 六 、 推移圖 七 、 散布圖 一 、 特性要因圖 (CAUSE AND EFFECT DIAGRAM) (1) 掌握影響問題點的要因 (2) 結果與要因的關系 (3) 又稱魚骨圖或石川圖 步驟一： 決定品質特性 ● 品質特性 :制品尺寸 、 不良率 、 成本 ● 自左向右劃一粗線 ， 并將評價特性寫在箭頭的右邊 ， 如下 圖 品質特性 步驟二： 列出大要因 ● 大要因 :制造部門可以制程分類 ， 亦可用 4M（ 人 MAN、 機 械 MACHINE、 材料 MATERIAL、 方法 METHOD） 來分類 ） ● 大要因用匡圈起來 ， 加上箭頭的大部份枝到橫粗線 （ 如下圖 ） ?各大要因分別展開中 、 小要因 ?展開原則：連問五次為什么 /合邏輯 ?最末端必須是能采取措施的小要因 評價特性 步驟三： 圈選 46項重要要因 ● 依過去的經驗判斷影響度大的要因 ● 相關人員共同決定 圈選原則：● 可以掌握的 ●有標準可依據的（可判定良或不良） ●自己可以解決的 (1)改善解析用：以改善現場之品質 、 成本或效率時進行現狀解析 (2)管理用：發(fā)生很多抱怨 、 不良品或異常時 ， 為尋采原因找取措施時用 （ Brain Storming） 1938年奧斯朋博士提出一種會議方法 ， 這種會議對某一主題盡量讓大家在不批評的氣氛下 ， 提出構想 ， 同時利用靈感相互誘導 ， 簡而言之 ， 此乃充分發(fā)揮全員腦力 ， 集思廣義的技巧 腦力激蕩的四大原則： ● 禁止批評 ● 歡迎自由聯(lián)想 ● 構想愈多愈好 （ 創(chuàng)意 ） ● 歡迎搭便車 二 、 查檢表 （ CHECK LIST） (1)掌握影響問題點的事實 ， 為了便于收集數據而設計的一種表格或圖表 (2)用很簡單的劃記 、 符號 、 數字記入表格或圖表 （ 1） 記錄用查檢表：把數據分類成數個項目 ， 以符 號 、 數字記錄作為分析問題及改善用的圖表或 表種類如下： ● 原因別 、 機臺別 、 缺點別 、 不良項目別 … .. ● 位置別 (2)點檢用查檢表：把非做不可或非檢查不可之工作或項目按 點檢順序列出，逐一點 檢并做記錄之表 步驟一 ：決定要收集的分類項目及數據 （ 依據特性要因分析中之圈選要因 ） 步驟二 ：決定層別的方法 步驟三 ：決定記錄方式 （ 劃記 、 數字 、 正字 ） 步驟四 ：決定收集數據的方式 ● 明確收集人：可提高數據可靠度 ● 明確收集數據的時間 （ 時間 、 頻率 、 期間 … .） ● 明確檢查方式 （ 全檢或抽檢 ） 三 、 層別法 （ STRATIFICATION） ： 將人 、 事 、 地 、 物 、 環(huán)境 … 等 ， 分門別類使之層次 分明的想法謂之層別法 。 ● 百分之八十的問題出現在百分之二十的項目 ， 故又有人稱之為 20/80 法則 。 步驟一 ：收集數據 （ 計量值 ） 至少要收集 50個以上的數據 (最好 100個以上，如此較具代表性 )，以 n 表示。 ：看趨勢 → 立即看出數據變化的情形 。 PJ:Projetor。 實際值 觀測平均值 偏移 (A) (B) 直線性 大偏移 小偏移 一 .量測系統(tǒng)誤差的分類 GRR 觀測者平均值 (Stability): 因環(huán)境改變 ,動力波動 ,量具磨損等 ,不同時間所造成之差量 。 ? MiniData 數據分析工具（提供免費普及版下載 ) ? MiniSPC 助你方便快捷地完成 SPC的推行 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH