【正文】 變異的發(fā)生 Mar. 2022 57 管制圖 ─ 過程控制的工具 ： ● 收集資料並畫在圖上 ： ● 監(jiān)控是否超出 『 管制上、下限 』 → 特殊原因 ● 計(jì)算所收集的資料，作為分析之用 ● 觀察 『 極差 (全距 )』 的變化 ： ● 依所計(jì)算之結(jié)果，評估過程能力指數(shù) ● 監(jiān)控在 『 受控 』 狀態(tài)資料的變化，確定 『 普通原因 』『 極差 (全距 )』 的變化，並採取措施 必要時，可修改 『 管制上、下限 』 ，持續(xù)不斷的改善 解析用管制圖 管制用管制圖 Mar. 2022 58 管制圖的由來 ? 管制圖是 1924年由蕭華特博士()，在研究產(chǎn)品品質(zhì)特性之次數(shù)分配時所發(fā)現(xiàn)。 X → 181。 X → 181。 X → 181。 Mar. 2022 49 ? 性質(zhì) 1: 正態(tài)分布只用下列 2個我們已知的參數(shù)就可以完全描述 – 平均值 , 和 – 標(biāo)準(zhǔn)偏差 正態(tài)分布 分布 1 分布 2 分布 3 這三個正態(tài)分布有什么區(qū)別 ? Mar. 2022 50 範(fàn)圍 → 受控 (消除了特殊原因 ) 範(fàn)圍 → 過程控制 不受控 (存在了特殊原因 ) Mar. 2022 51 受控且有能力符合規(guī)格 (普通原因造成的變異已減少 ) 過程能力 ← 規(guī)格上限 規(guī)格下限 → 範(fàn)圍 → 受控但沒有能力符合規(guī)格 (普通原因造成的變異太大 ) Mar. 2022 52 過程控制與過程能力矩陣 類別 過程控制 受控 過程控制 不受控 過程能力 可接受 1 3 過程能力 不可接受 2 4 Mar. 2022 53 ? 『 1』 類：理想的情況 X → 181。 一般分佈有下列之不同情形： 位置 分佈寬度 形狀 大小 → 大小 → 大小 → ……. 或是以上這些的不同組合 Mar. 2022 44 如果過程中， 只有 普通原因 的變異存在， 則其成品將形成依各很穩(wěn)定 的分佈，而且是 可以預(yù)測的 如果過程中， 有特殊原因 的變異存在， 則其成品將為不穩(wěn)定的分佈， 而且 無法預(yù)測的 範(fàn)圍 → 可預(yù)測 範(fàn)圍 → 無法預(yù)測 Mar. 2022 45 ? 天氣的變化 ? 環(huán)境的影響 ? 物料在一定範(fàn)圍內(nèi)的變化 ? 依據(jù)作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行作業(yè)的變化 ? 其他未知因素的影響 ? 機(jī)器突然發(fā)生變化 ? 未依據(jù)作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行作業(yè) ? 使用規(guī)格外的原物料 ? 操作人員的注意力未集中 ? 所制訂之作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不合理 普通原因 特殊原因 Mar. 2022 46 特殊原因的變異 簡單的統(tǒng)計(jì)分析可發(fā)現(xiàn) 如管制圖 直接負(fù)責(zé)過程的人員去改善 局部措施改善對策 局部措施 → 改善特殊原因 ?牽涉到消除產(chǎn)生變異的特殊原因 ? 可由製程人員直接加以改善 ?大約可以解決 15%之過程上的問題 Mar. 2022 47 系統(tǒng)措施 → 改善普通原因 共同原因的變異 製程能力分析可發(fā)現(xiàn) 如 Ca， Cp，Cpk，及管制圖上點(diǎn)的變化 管理當(dāng)局參與及製程人員合作去改善 系統(tǒng)改善對策 ?必須改善造成變異的普通原因 ?經(jīng)常需要管理階層的努力與對策 ?大約可以解決 85%之過程上的問題 Mar. 2022 48 過程控制與過程能力 ? 首先應(yīng)通過 『 檢查 』 ，消除 『 極差 (全距 )』所產(chǎn)生之特殊原因，使過程處於 『 受控 』 的狀態(tài)，那其 『 性能 』 是可預(yù)測的。 所造成之分佈與時間的關(guān)係，是不穩(wěn)定且不無法 預(yù)期的。 隨著時間的推移，具有穩(wěn)定的且可重複的分佈 過程中的許多 『 極差 (全距 )』 的原因。 ) Getting to Six Sigma How far can inspection get us ? Mar. 2022 31 Breakthrough Strategy Characterization Phase 1: Measure Phase 2: Analyze Optimization 1101 0 01 0 0 01 0 0 0 01 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 03 4 5 6 7 1,000,000 100,000 10,000 1,000 100 10 1 2 Sigma Scale of Measure PPM Average Company BestinClass The Breakthrough Methodology Define the problem... DMAIC to the Rescue! The Basic Objective Phase 3: Improve Phase 4: Control Mar. 2022 32 問題的本性 Six Sigma 的方法可以辨識製程是偏離目標(biāo) 和 /或者是高度變異 ,以修訂製程及降低變異 偏離目標(biāo) 變異大 正中目標(biāo) 修訂製程 降低變異 X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Mar. 2022 33 另類觀點(diǎn) LSL USL USL LSL OnTarget 從統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)來看問題 USL LSL LSL = Lower spec limit USL = Upper spec limit 問題的本性 統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn) 偏離目標(biāo) 變異大 修訂製程 降低變異 Mar. 2022 34 ? ? 衡量變異和品質(zhì) ? 衡量製程能力 我們?nèi)绾魏饬孔儺惡推焚|(zhì) ? Mar. 2022 35 標(biāo)準(zhǔn)偏差 ? 轉(zhuǎn)折點(diǎn) 1? T USL p(d) 規(guī)格上限 (USL) 目標(biāo)規(guī)格 (T) 規(guī)格下限 (LSL) 分佈值平均 (?) 分佈值的標(biāo)準(zhǔn)偏差 (?) 3? 在轉(zhuǎn)折點(diǎn)和平均值的距離形成一個標(biāo)準(zhǔn)差 . 假如目標(biāo)值和規(guī)格上限之間可以放置三個標(biāo)準(zhǔn)偏差 我們可以說這個製程有 “ 3 sigma的 能力 .” LSL Mar. 2022 36 ? 1? T USL p(d) p(d) 1 2 3 4 5 6 ? 3? This is a 6 Sigma Process 標(biāo)準(zhǔn)差 轉(zhuǎn)折點(diǎn) Mar. 2022 37 6 Sigma 有什麼不一樣 ? 製程 KPIV KPIV KPIV KPOV 品質(zhì)的關(guān)鍵 管理 “Correct” (InSpec.) 免於不良 ! KPIV 1. 經(jīng)由統(tǒng)計(jì)證明輸入變數(shù)和產(chǎn)出的關(guān)係 2. 有系統(tǒng)化的 控制 , 控制 , 再控制 只要管理好 輸入變數(shù)自然會有好的產(chǎn)出 主要製程變數(shù) Mar. 2022 38 )x, . . . ,x,x,f(x=Y k321過程輸出 (Y’s) 通過過程輸入 (x’s) 起作用 ? 如果我們對控制變量 x’s有充分的了解 , 我們就可以正確地預(yù)知 Y’s ? 如果我們對 X’s了解不足 , 那么我們不得不采取檢查和測試措施 (無附加價值的作業(yè) ) 通過了解和控制關(guān)鍵的 x’s, 我們可以減少 Y的散布 我們可以去除或減少檢查 ,測試 ,返工 的 成本 損害 = (操作過程 , 傳送系統(tǒng) , 包裝設(shè)計(jì) , 操作步驟數(shù)量 , 存儲場所等 .) 我們?nèi)绾胃纳颇芰? ? Mar. 2022 39 過程控制的需要 ? 檢測 ─ 容忍浪費(fèi) 允許將時間和材料投入到生產(chǎn)不一定有用的產(chǎn)品或服務(wù)中 ? 預(yù)防 ─ 避免浪費(fèi) 『 第一次就把工作做對 』 Mar. 2022 40 ? 統(tǒng)計(jì)過程管制 【 SPC】 ◎ 統(tǒng)計(jì)製程管制之目的係持續(xù)改善產(chǎn)品與服務(wù)的價值，達(dá)到顧客滿意。 Mar. 2022 18 % % % 3? 2? 1? u +1? +2? +3? 常態(tài)分佈 群 體： X P(u??X?u+?)= 平均數(shù)： u P(u2??X?u+2?)= 標(biāo)準(zhǔn)差： ? P(u3??X?u+3?)= 於 u?k?之間的機(jī)率 Mar. 2022 19 1 Sigma 2 Sigma 3 Sigma 1 Sigma 2 Sigma 3 Sigma % % % % 數(shù)據(jù)點(diǎn) 的百分比 UCL LCL 時間 我 們 測量的 項(xiàng)目 標(biāo)準(zhǔn) 偏差規(guī)則 “ 數(shù)據(jù)處於哪個 位置 ?” Mar. 2022 20 中心 趨 向的測量 ? 平均值 : 一組 數(shù)據(jù) 的算 術(shù) 平均值 – 反 應(yīng) 所有值的影 響 xx nnnn???1散