【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 製程（ Process） ── 品質(zhì)的源頭、 SPC的焦點(diǎn) 製程的起伏變化是造成品質(zhì)變異（ Variation）的主要根源，而品質(zhì)變異的大小也才是決定產(chǎn)品優(yōu)劣的關(guān)鍵。這種因果關(guān)係，可進(jìn)一步表示如下： 製程條件起伏 品質(zhì)變異 產(chǎn)品優(yōu)劣 因 果 因 果 結(jié)論：製程是 SPC的焦點(diǎn) 57 變異來(lái)源 58 SPC的假設(shè) ? SPC是一種用來(lái)分析資料的科學(xué)方法，並且利用分析結(jié)果來(lái)解決實(shí)際的問(wèn)題。 ? 只要問(wèn)題能以數(shù)字表示，就可以應(yīng)用 SPC來(lái)分析。 一般收集的資料都會(huì)有變動(dòng)的現(xiàn)象，抽樣值在某個(gè)範(fàn)圍中上下變動(dòng)， 為何會(huì)有這些波動(dòng)發(fā)生 ? 59 SPC的假設(shè)條件 1. 產(chǎn)品品質(zhì)特性均是由 偶然因素 所造成 2. 某些「偶然因素下的一致現(xiàn)象」，是任何製造和檢驗(yàn)的架構(gòu)下所固有的 3. 在這 “一致現(xiàn)象” 下的變動(dòng)將無(wú)法找到原因 4. 在該狀態(tài)外的變動(dòng)原因，則是可被發(fā)現(xiàn)而加以改正的。 60 ? 不可歸咎變異與可歸咎變異； ? 穩(wěn)定制程 ：產(chǎn)品品質(zhì)特性的變異是在可預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)控 制范圍之內(nèi)； ? 不穩(wěn)定制程 ：產(chǎn)品品質(zhì)特性的變異無(wú)法以統(tǒng)計(jì)方法來(lái)預(yù)測(cè)； ?SPC主要是用於量測(cè)和分析任何製程的產(chǎn)出、處理產(chǎn)品或零件的正常與否，及監(jiān)督整個(gè)或部份的製造過(guò)程。 61 判斷制程穩(wěn)定或異常的準(zhǔn)則 判穩(wěn)準(zhǔn)則 (1): 在點(diǎn)子隨機(jī)排列的情況下 ,符合下列各點(diǎn)之一就認(rèn)爲(wèi)過(guò)程處?kù)斗€(wěn)態(tài) : (1) 連續(xù) 25個(gè)點(diǎn)子都在控制界限內(nèi) 。 (2) 連續(xù) 35個(gè)點(diǎn)子至多 1個(gè)點(diǎn)子落在控制界限外 。 (3) 連續(xù) 100個(gè)點(diǎn)子至多 2個(gè)點(diǎn)子落在控制界限外。 判穩(wěn)準(zhǔn)則 (2): 若過(guò)程正常爲(wèi)正態(tài)分佈 ,令 d爲(wèi)界外點(diǎn)數(shù) ,則連續(xù) 100,d≥2的概率爲(wèi) P(連續(xù) 100點(diǎn) ,d ≥ 2)= 這是與 α 0= 。 因此 ,若過(guò)程處?kù)斗€(wěn)態(tài) ,則連續(xù) 100點(diǎn) ,在控制界外的點(diǎn)子超過(guò) 2個(gè)點(diǎn) (d2)的事件爲(wèi)小概率事件 ,它實(shí)際上不發(fā)生 ,若發(fā)生則判斷過(guò)程失控α 3= (3)的顯著性水平 。 62 判斷異常的準(zhǔn)則 : 符合下列各點(diǎn)之一就認(rèn)爲(wèi)過(guò)程存在異常因素 : (1) 點(diǎn)子在控制界限外或恰在控制界限上 。 (2) 控制界限內(nèi)的點(diǎn)子排列不隨機(jī)。 界內(nèi)點(diǎn)排列不隨機(jī)的模式很多 ,常見(jiàn)的有 :點(diǎn)子屢屢接近控制界限、 鏈、間斷鏈、傾向、點(diǎn)子集中在中心線(xiàn)附近、點(diǎn)子呈周期性變化等等 ,在控制圖的判斷中要注意對(duì)這些模式的識(shí)別。 63 制程的監(jiān)控與調(diào)整 ? 漏斗實(shí)驗(yàn) 管理與干預(yù)的問(wèn)題 64 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(fā)生何種之偶然原因，其 個(gè)別之變異極為微小 ３．幾個(gè)較代表性之偶然原因如 下： （１）原料之微小變異 （２）機(jī)械之微小掁動(dòng) （３）儀器測(cè)定時(shí)不十分精確 之作法 ４．實(shí)際上要除去製程上之偶然原 因，是件非常不經(jīng)濟(jì)之處置 １．一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)較大原因所引起 ,可以 避免 ２．任何一個(gè)異常原因，都可能發(fā)生 大之變異 ３．幾個(gè)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(jī)械調(diào)整 （３）新手之作業(yè)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(jīng)濟(jì)觀點(diǎn)上講常是正確者 65 ? 經(jīng)驗(yàn)與理論分析表明，當(dāng)生産過(guò)程中只存在偶波時(shí)，産品質(zhì)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(zhì)量的分佈必將 偏離原來(lái)的典型分佈。 ? 因此， 根據(jù)典型分佈是否偏離就能判斷異波 ，即異因是否發(fā)生，而典型分佈的偏離可由控制圖檢出。 ? 控制圖上的控制界限就是區(qū)分偶波與異波的科學(xué)界限。 如何發(fā)現(xiàn)異波的到來(lái)呢？ 66 局部性的對(duì)策及系統(tǒng)中的對(duì)策 局部問(wèn)題的對(duì)策 *通常用來(lái)消除特殊原因造成的變異 *可以被製程附近的人員來(lái)執(zhí)行 * 一般可以改善製程的 15% 系統(tǒng)改善的對(duì)策 *通常用來(lái)減低普通原因造成的變異 *幾乎總是需要管理者的行動(dòng)來(lái)加以矯正 * 一般可以改善製程的 85% 67 品質(zhì)的變異 製程 ? 品質(zhì)的變異是否顯著。若變異顯著，則指製程有特殊原因存在，應(yīng)該加以鑑定及矯正。若變異不顯著，則指製程祗有共同原因，無(wú)須調(diào)查及調(diào)整，製程在此狀況下稱(chēng)為在統(tǒng)計(jì)的管制狀態(tài)下。 ? 管制狀態(tài)下的製程到底有何實(shí)際的利益，一般都是如此說(shuō)法「各單位產(chǎn)品品質(zhì)的變異會(huì)較小。且隨著時(shí)間的不同，產(chǎn)品品質(zhì)的分配會(huì)有一致的變化，因此產(chǎn)品品質(zhì)可以加以預(yù)測(cè)?！? 68 品質(zhì)變異 製程在管制狀態(tài)下 69 管制狀態(tài)的存在，可以得到下列實(shí)際利益 顧客、供應(yīng)商 ? 生產(chǎn)製程中各單位間的變異將為最小 ? 判斷品質(zhì)的基礎(chǔ)，並具有最大的可信度 ,降低了檢驗(yàn)費(fèi)用 ? 預(yù)測(cè)產(chǎn)品良率，並有最大的準(zhǔn)確度 ? 提供改變規(guī)格界限以獲得實(shí)際利益的依據(jù) ? 供應(yīng)商的管制証明作為顧客接收產(chǎn)品的根據(jù) 70 中心極限定理 ? 定義 如果樣本規(guī)模足夠大，對(duì)于任意總體，樣本平均數(shù)的取樣分布類(lèi)似于正態(tài)分布 自 《 管理者統(tǒng)計(jì)學(xué)思想 》 , Hildebrand Ott 樣本平均數(shù) 總體 總體 樣本平均數(shù) 71 中 心 極限定理 ? 正式定義： 如果從一個(gè)有限的平均數(shù)為 μ 和標(biāo)準(zhǔn)差為 ? 的總體中重覆地抽取數(shù)量為 n的隨機(jī)樣本，那麼，當(dāng) n足夠大時(shí)，各個(gè)樣本平均數(shù) (從重復(fù)和樣本中計(jì)算得來(lái) )的 分布 將近似 正 態(tài)，其平均數(shù)為 μ並且標(biāo)準(zhǔn)差等於總體標(biāo)準(zhǔn)差 ?除以 n的平方根 . (注：當(dāng) n增加時(shí)，近似值變得更精確 )。 72 中心極限定理 ? 我 們 為什么要用中心極限定理 ? 它意味著正態(tài)總體的假定經(jīng)常并不是很關(guān)鍵的，且我們能在更廣的范圍內(nèi)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 . ? 中心極限定理是違反直覺(jué)的 . 73 中 心 極限定理與管制圖 一般來(lái)講，管制圖理論是基於常態(tài)分布資料制建立的 . 問(wèn)：你怎樣分析一個(gè)其資料是非常態(tài)的制程？ 答：並依據(jù)中央極限定理，繪制平均數(shù)分布圖，而不是個(gè)體數(shù)據(jù)分布圖 74 1924年，美國(guó)的休哈特（ ）首先提出用控制圖進(jìn)行工序控制，起到直接控制生產(chǎn)過(guò)程，穩(wěn)定生產(chǎn)過(guò)程的質(zhì)量達(dá)到預(yù)防為主的目的。 在現(xiàn)場(chǎng)直接研究質(zhì)量數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的統(tǒng)計(jì)規(guī)律的動(dòng)態(tài)方法； 控制圖是判別生產(chǎn)過(guò)程是否處于控制狀態(tài)的一種手段，利用它可以區(qū)分質(zhì)量波動(dòng)是由偶然原因引起的還是由系統(tǒng)原因引起的。 75 控制圖是對(duì)過(guò)程質(zhì)量加以測(cè)定、記錄從而進(jìn)行控制管理的一種用科學(xué)方法設(shè)計(jì)的圖。 76 不同製程管制對(duì)象有不同的資料，所有的資料都可歸類(lèi)到下列其中一種： － 「好或不好」、「合格或不合格」等 。 － 錯(cuò)誤次數(shù) ﹑ 意外次數(shù) ﹑ 銷(xiāo)售領(lǐng)先次數(shù)等 。 － 品質(zhì)特徵的量測(cè)值，如尺寸 ﹑ 成本 ﹑ 時(shí)間等 。 前兩種資料為計(jì)數(shù)值資料，第三種為計(jì)量值資料。 收集資料時(shí)，如果可能應(yīng)該盡量收集定量資料，因?yàn)槎抗苤茍D所需的比較性計(jì)算較少，而且能提供較多的資訊 77 控制上限 UCL Upper Control Limit 控制下限 LCL Lower Control Limit 3σ 3σ 公差上限 Tu 公差下限 TL 中心線(xiàn) CL Central Limit 樣品編號(hào)（或取樣時(shí)間） 質(zhì)量特性 x 78 ?製程之 線(xiàn)上 (online)監(jiān)視 ?決定 過(guò)去 之製程數(shù)據(jù)是否在管制內(nèi) 未來(lái) 之製程是否將在管制內(nèi) ?預(yù)測(cè)一些製程參數(shù)，例如平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、不 良 率等。 ?對(duì)於管理者之決策分析有相當(dāng)大之影響，例如自製或外購(gòu)之決策，工廠及製程之改善以降低變異，及與供應(yīng)商或顧客間之合約。 79 控制圖的實(shí)施循環(huán) 抽取樣本 檢驗(yàn) 繪制管制圖 制程是否異常 制程正常 制程異常 原因分析 對(duì)策措施 Yes No 80 1. 選擇品質(zhì)特性 2. 決定管制圖之種類(lèi) 3. 決定樣本大小 4. 抽樣頻率和抽樣方式 5. 收集數(shù)據(jù) 6. 計(jì)算管制圖之參數(shù)，一般包含中心線(xiàn)和上下管制界限 7. 收集數(shù)據(jù)，利用管制圖監(jiān)視製程 81 分析判斷生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定性，從而使生產(chǎn)過(guò)程處于統(tǒng) 計(jì)控制狀態(tài)； 及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中的異?，F(xiàn)象和緩慢變異，預(yù)防不 合格品發(fā)生； 查明生產(chǎn)設(shè)備和工藝裝備的實(shí)際精度，以便作出正確 的技術(shù)決定； 為評(píng)定產(chǎn)品質(zhì)量提供依據(jù)； 82