【正文】 限 R Bar： R管制圖的中心值 RLCL： R管制圖的管制下限 Ca ： 製程準(zhǔn)確度 Cp ： 製程精密度 Pp ： 初期 製程 潛力 Cpk ： 製程能力 Ppk ： 初期 製程能力 PPM ： 百萬分之不良率 Sigma s ： 規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)差 Sigma a ： 製程標(biāo)準(zhǔn)差 Sigma p ： 樣本 標(biāo)準(zhǔn)差 品質(zhì)管制圖分析 品質(zhì) 九大 特質(zhì)分析 指標(biāo)分析 53 (各組的不良率 ) (各組不良率的平均值 ) 1. P(不良率 )管制圖 : ?計(jì)數(shù)值 計(jì)數(shù)值公式 說 明 n 54 2. nP(不良數(shù) )管制圖 : 計(jì)數(shù)值公式 說 明 55 3. C(缺點(diǎn)數(shù) )管制圖 : 計(jì)數(shù)值公式 說 明 56 4. U(單位缺點(diǎn)數(shù) )管制圖 : 計(jì)數(shù)值公式 說 明 57 計(jì)算各樣組的平均數(shù) 計(jì)算這些組平均數(shù)的平均數(shù) 1. XbarR(平均數(shù)全距 )管制圖 : ?計(jì)量值 計(jì)量值公式 說 明 58 計(jì)算各樣組的平均數(shù) 計(jì)算這些組平均數(shù)的平均數(shù) 2. XbarS(平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差 )管制圖 : 計(jì)量值公式 說 明 3 3 S S 59 計(jì)算各樣組的中位數(shù) 計(jì)算這些組中位數(shù)的平均數(shù) 3. XmedR(中位數(shù) )管制圖 : 計(jì)量值公式 說 明 60 4. XRm(個(gè)別 移動(dòng)單值 )管制圖 : 計(jì)量值公式 說 明 61 計(jì)量控制圖參數(shù)表 樣本 量 均值控制圖 標(biāo)準(zhǔn)差控制圖 極差控制圖 中位數(shù)控制圖 控制界限系數(shù) 中心線系數(shù) 控制界限系數(shù) 中心線系數(shù) 控制界限系數(shù) 控制界限系數(shù) n A A2 A3 C4 1/C4 B3 B4 B5 B6 d2 1/d2 d3 D1 D2 D3 D4 m3 m3A2 2 0 0 0 0 3 0 0 0 0 4 0 0 0 0 5 0 0 0 0 6 0 0 7 8 9 10 62 何謂標(biāo)準(zhǔn)差 (σ) ? ? 希臘文字里的 sigma小寫符號(hào) – σ是 統(tǒng) 計(jì)學(xué) 符號(hào)。將具有立法性質(zhì)的有關(guān)程序控制標(biāo)準(zhǔn)的文件編制成明確易懂、便於操作的手冊(cè)，使各道工序使用。 (4)對(duì)每個(gè)關(guān)鍵變數(shù)建立程序控制標(biāo)準(zhǔn)，並填寫程序控制標(biāo)準(zhǔn)表。所謂程序控制網(wǎng)圖即在圖中按工藝流程順序?qū)⒚康拦ば虻年P(guān)鍵變數(shù)列出。如美國 LTV鋼鐵公司共確定了大約 20230個(gè)關(guān)鍵變數(shù)。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。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。 ?計(jì)量值 43 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 製程異常分析 44 局部性的對(duì)策及系統(tǒng)中的對(duì)策 局部問題的對(duì)策 *通常用來消除特殊原因造成的變異 *可以被製程附近的人員來執(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)來加以矯正 * 一般可以改善製程的 85% 製程異常分析 45 偶波與異波都是産品質(zhì)量的波動(dòng)，如何能發(fā)現(xiàn)異波的到來呢？經(jīng)驗(yàn)與理論分析表明，當(dāng)生産過程中只存在偶波時(shí)，産品質(zhì)量將形成某種典型分佈。例如：長度、重量、時(shí)間、強(qiáng)度、成分及收率等連續(xù)變量。圖） 就是以計(jì)產(chǎn)品的件數(shù)或點(diǎn)數(shù)的表示方法，計(jì)數(shù)值的資料在理論上有不連續(xù)的特質(zhì)，故稱之為離型變數(shù)。例如：不合格品數(shù)、不合格品率、缺陷數(shù)、單位缺陷數(shù)等離散變量。 5. 管制圖可提供有關(guān)製程能力之資訊 管制圖可提供製程參數(shù)、製程之穩(wěn)定程度和製程能力等情報(bào)，這些資訊對(duì)於產(chǎn)品和製程之設(shè)計(jì)者非常有幫助。一個(gè)非隨機(jī)性模型通常是由一組異常原因所造成。 3. 管制圖可預(yù)防不需要之製程調(diào)整 由管制圖可獲知調(diào)整製程參數(shù)之最佳時(shí)機(jī)，以避免因過度調(diào)整，使製程變異增加，造成製程成效惡化。報(bào)廢和重工之降低代表生產(chǎn)力增加、成本降低和產(chǎn)能之增加。此種製程能力分析對(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。管制圖也可以用來決定過去之製程數(shù)據(jù)是否在管制內(nèi)，及末來之製程是否將在管制內(nèi)。 33 控制圖的基本模式 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 CL Central Limit 樣品編號(hào)（或取樣時(shí)間） 質(zhì)量特性 x 34 控制圖應(yīng)用範(fàn)圍 管制圖之應(yīng)用有許多方式，在大多數(shù)之應(yīng)用上，管制圖是用來做製程之線上 (online)監(jiān)視。 前兩種資料為計(jì)數(shù)值資料，第三種為計(jì)量值資料。 －記錄某產(chǎn)品的某個(gè)特性發(fā)生次數(shù)，例如錯(cuò)誤次數(shù) ﹑意外次數(shù) ﹑ 銷售領(lǐng)先次數(shù)等 。 並有按時(shí)間順序抽取的樣本統(tǒng)計(jì)量數(shù)值的描點(diǎn)序列，參見控制圖示例圖。 31 什麼是控制圖 控制圖是對(duì)過程質(zhì)量加以測定、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。 製程判斷準(zhǔn)則 30 控制圖由來 1924年，美國的休哈特（ ）首先提出用控制圖進(jìn)行工序控制，起到直接控制生產(chǎn)過程，穩(wěn)定生產(chǎn)過程的質(zhì)量達(dá)到預(yù)防為主的目的。 (2) 控制界限內(nèi)的點(diǎn)子排列不隨機(jī)。 因此 ,若過程處於穩(wěn)態(tài) ,則連續(xù) 100點(diǎn) ,在控制界外的點(diǎn)子超過 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)生則判斷過程失控 α 3= (3)的顯著性水平 。 (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。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) 製程定義 28 判斷制程穩(wěn)定或異常的準(zhǔn)則 判穩(wěn)準(zhǔn)則 : 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)過程處於穩(wěn)態(tài) : (1) 連續(xù) 25個(gè)點(diǎn)子都在控制界限內(nèi) ?？刂茍D即基於這一理論而產(chǎn)生。3σ 之外的概率爲(wèi) 100%一%= %，而超過一側(cè)，即大於 μ 3σ 或小於μ +3σ 的概率爲(wèi) %/2=%≈ 1 ‰ ，如正態(tài)分佈曲線圖。 3σ 內(nèi)的概率為 P(μ 3σX μ+3σ) = % + 正態(tài)分布知識(shí) 20 中心線C區(qū)μ+2σμ+1σμ+3σB區(qū)A區(qū) 管制下限管制上限A區(qū)B區(qū)規(guī)格範(fàn)圍在管制界限內(nèi)，為可接受區(qū)域 超過管制上限，為不可接受區(qū)域 正態(tài)分布知識(shí) 21 正態(tài)分佈有一個(gè)結(jié)論對(duì)質(zhì)量管理很有用，即無論均值 μ 和標(biāo)準(zhǔn)差 σ 取何值，産品質(zhì)量特性值落在 μ 177。 1σ 內(nèi)的概率為 P(μ 1σX μ+1σ) = % μ 177。 如果資料越多，分組越密，則機(jī)螺絲直徑直方圖的直方圖也越趨近一條光滑曲線，如直方圖趨近光滑曲線圖所示。 顯然，各組頻率之和爲(wèi) 1。 ?它所管制的參數(shù)真的對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)有舉足輕的影響嗎？ ?管制界限訂的有意義嗎？ ?SPC認(rèn)識(shí)誤區(qū)的剖析 (一 ) SPC認(rèn)識(shí)誤區(qū) 10 ?SPC認(rèn)識(shí)誤區(qū)的剖析 (二 ) 有了 Ca/Cp/Cpk等計(jì)算就是在推動(dòng) SPC？ Ca/Cp/Cpk是在 SPC中計(jì)算製程能力最主要的指標(biāo)，因此會(huì)作製程能力分析的公司，當(dāng)然是一個(gè)對(duì) SPC認(rèn)識(shí)較深入的公司，但是值得再深入探討的是 ─ ?Ca/Cp/Cpk有定期 Review嗎？ ?是否已用 Ca/Cp/Cpk作訂單分派給不同生產(chǎn)線生產(chǎn)的依據(jù)？ ?Ca/Cp/Cpk被活用了嗎？ SPC認(rèn)識(shí)誤區(qū) 11 ?SPC認(rèn)識(shí)誤區(qū)的剖析 (三 ) 有了可控制的製程參數(shù)就是 SPC？ 製程參數(shù)的確是 SPC的焦點(diǎn)，但是我們應(yīng)深入探究 ── ?為什麼挑出這些製程參數(shù)？ ?這些製程參數(shù)的控制條件是如何決定的？ ? 這些製程參數(shù)與成品品質(zhì)間有因果關(guān)係可循嗎？ SPC認(rèn)識(shí)誤區(qū) 12 1σ 2σ 3σ 4σ 5σ 6σ 233 6,210 697,300 308,700 66,807 產(chǎn)品檢查 產(chǎn)品管制 製程管制 品管 7手法 (5S、 QCC、 ISO9001:2023) 管理改善 (PDCA)一般公司 THREE SIGMA改善 技術(shù)改善 (DMAIC) 世界標(biāo)竿公司 SIX SIGMA改善 方法 管制 試驗(yàn)計(jì)劃與 制程 結(jié)合 試驗(yàn)計(jì)劃與 設(shè)計(jì) 結(jié)合 產(chǎn)品管制 最佳化 設(shè)計(jì)管制 最佳化 PPM ?品管方法歷程 Av