【正文】 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(jí)做評(píng)定標(biāo)準(zhǔn) : 等級(jí) 總評(píng) 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(zhì)特性為圓軸之長度 ,已知 其長度母平均 μ=, 母標(biāo)準(zhǔn)差 σ=, 試問此 6000支 , 中長度超過 ? Key Ca,Cp不良時(shí)的一般處理方法 製造單位為主 , 技術(shù)單位為副 , 品管單位為輔 . 技術(shù)單位為主 , 製造單位為副 , 品管單位為輔 . 制程能力指數(shù) CpK 綜合 Ca與 Cp兩值之指數(shù) (1)CpK值之計(jì)算式有兩種 CpCaCpK )1( ??B. 單邊規(guī)格時(shí) : (2)等級(jí)判定 CpK值愈大 ,品質(zhì)愈佳 .依 CpK值 大小分為五級(jí) ?????? ????? ?3)(,?3)( LU SXXSMinCpK等級(jí) A ≦ CpK B C D CpK值 ≦ CpK ≦ CpK CpK A+ ≦ CpK A. 雙邊規(guī)格時(shí) : 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(jìn)為 A級(jí) C:需全數(shù)選別並管理 ,改善制程 D:進(jìn)行品質(zhì)改善 ,探求原因 ,需要采取緊急對(duì)策 ,並且 重新檢討規(guī)格 . 制程能力與規(guī)格之關(guān)系 6σ39。ABC SuSL2. 6σ’ ≒ SuSL 6σ39。 = ,穩(wěn)態(tài)控制 下不合格品率為 %。XTable 1 Quality levels and Corresponding Number of Defects S i g m a Cpk D P P M 拼拼 錯(cuò)錯(cuò) 字字6 2 0 .0 0 2 大型圖書館所有書籍中僅一錯(cuò)字5 1 .6 7 0 .5 7 4 2 小型圖書館所有書籍中僅一錯(cuò)字4 1 .3 3 6 3 . 3 7 大英百科全書中僅一錯(cuò)字3 1 2 ,7 0 0 一本書中每 3 0 頁僅一錯(cuò)字2 0 .6 7 4 5 , 5 0 0 一本書中每 1 .5 頁僅一錯(cuò)字1 0 .3 3 3 1 7 ,3 1 0 一本書中每頁錯(cuò) 5 個(gè)字Six Sigma 有多小 ? Number of Defective(Parts per Million)for Specified OffCentering of the Process and Quality Levels 中心偏離時(shí) dppm的計(jì)算 offcenter(σ) 面積 z 常態(tài)曲線下之面積 dzzzZPzFez 2221)()(????????e=... 0 Z=(x 181。 。 。 。 . Version: A. Trial Run Data Collection Sample Size 1~10 11~20 21~30 31~40 41~50 51~60 61~70 71~80 Calculation 181。177。177。177。177。177。177。177。177。177。177。177。 Times Quality Level Nominal T/2(177。 MM:Micrometer。 PJ:Projetor。 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(guān)b : 斜率 =|R|=0 錯(cuò)相關(guān)相關(guān)分析 Process Capability Correlation Analysis Worksheet Part Number :Vendor name:Drawing ver: r : 相關(guān)系數(shù) |R|= 強(qiáng)相關(guān)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(diǎn)的要因 (2) 結(jié)果與要因的關(guān)系 (3) 又稱魚骨圖或石川圖 步驟一： 決定品質(zhì)特性 ● 品質(zhì)特性 :制品尺寸 、 不良率 、 成本 ● 自左向右劃一粗線 ， 并將評(píng)價(jià)特性寫在箭頭的右邊 ， 如下 圖 品質(zhì)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(jī) 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(píng)價(jià)特性 步驟三： 圈選 46項(xiàng)重要要因 ● 依過去的經(jīng)驗(yàn)判斷影響度大的要因 ● 相關(guān)人員共同決定 圈選原則：● 可以掌握的 ●有標(biāo)準(zhǔn)可依據(jù)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(xiàn)場之品質(zhì) 、 成本或效率時(shí)進(jìn)行現(xiàn)狀解析 (2)管理用：發(fā)生很多抱怨 、 不良品或異常時(shí) ， 為尋采原因找取措施時(shí)用 （ Brain Storming） 1938年奧斯朋博士提出一種會(huì)議方法 ， 這種會(huì)議對(duì)某一主題盡量讓大家在不批評(píng)的氣氛下 ， 提出構(gòu)想 ， 同時(shí)利用靈感相互誘導(dǎo) ， 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(píng) ● 歡迎自由聯(lián)想 ● 構(gòu)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(diǎn)的事實(shí) ， 為了便于收集數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的一種表格或圖表 (2)用很簡單的劃記 、 符號(hào) 、 數(shù)字記入表格或圖表 （ 1） 記錄用查檢表：把數(shù)據(jù)分類成數(shù)個(gè)項(xiàng)目 ， 以符 號(hào) 、 數(shù)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(jī)臺(tái)別 、 缺點(diǎn)別 、 不良項(xiàng)目別 … .. ● 位置別 (2)點(diǎn)檢用查檢表：把非做不可或非檢查不可之工作或項(xiàng)目按 點(diǎn)檢順序列出，逐一點(diǎn) 檢并做記錄之表 步驟一 ：決定要收集的分類項(xiàng)目及數(shù)據(jù) （ 依據(jù)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(shù)字 、 正字 ） 步驟四 ：決定收集數(shù)據(jù)的方式 ● 明確收集人：可提高數(shù)據(jù)可靠度 ● 明確收集數(shù)據(jù)的時(shí)間 （ 時(shí)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 。 ： 31決定層別的對(duì)象 （ 影響品質(zhì)特性的要因 ） 32決定層別的方式 ： 人員別：男女 、 教育程度 、 年齡 、 班 、 組 、 生手熟手 機(jī)械別：機(jī)臺(tái) 、 新設(shè)備 、 舊設(shè)備 、 廠牌 、 可使用次數(shù) 材料別：產(chǎn)地別 、 供應(yīng)者 、 存貨別 … 時(shí)間別：國內(nèi)國外 、 海岸內(nèi)陸 、 東區(qū)西區(qū) 氣候別：氣溫 、 潮濕與干燥 、 晴天與雨天 產(chǎn)品別：新產(chǎn)品 、 舊產(chǎn)品 … . 其它： 位置 、 方向 51了解的性質(zhì)及履歷 ● 避免不同的制品混合在一起 ● 設(shè)計(jì)配合目的的查檢表 ， 以便收集數(shù)據(jù) 52層別后所得的信息要結(jié)合實(shí)際行動(dòng) ● 找到真正原因訂立確實(shí)對(duì)策 四 、 柏拉圖 （ Pareto Diagram） 1. 何謂柏拉圖 ● 掌握影響問題點(diǎn)的重要要因 ● 將一定期間所搜集的數(shù)據(jù) （ 不良數(shù) 、 缺點(diǎn)數(shù) 、 不良率 … ）依項(xiàng)目別 、 原因別 、 分 類 ， 而按其大小順序排列的圖形 。 ● 百分之八十的問題出現(xiàn)在百分之二十的項(xiàng)目 ， 故又有人稱之為 20/80 法則 。 總檢查數(shù) ) 100 影響度 %＝ (各項(xiàng)缺點(diǎn)數(shù) 247。 步驟一 ：收集數(shù)據(jù) （ 計(jì)量值 ） 至少要收集 50個(gè)以上的數(shù)據(jù) (最好 100個(gè)以上，如此較具代表性 )，以 n 表示。 K （ 組數(shù)） 步驟四 ：決定組的組界值：測(cè)定單位的 1/2 ● 第一組下組界值＝最小值－組界值 ● 第一組上界值＝第一組下組界值 +組距 步驟五 ：作次數(shù)分配表 步驟 六 ：作圖 ● 以橫軸表示組界 ， 縱軸表示次數(shù) ， 并將每組以長方形圖標(biāo)坐標(biāo)上 。 ：看趨勢(shì) → 立即看出數(shù)據(jù)變化的情形 。 MM:Micrometer。 PJ:Projetor。 PG:Pin Gauge)Correlation Analysis Process Capability Correlation Analysis Worksheet 制程能力比較分析表Correlation Illustrationy = +