SPC基础理论与管制图解说课件.ppt

1、1-6 -5 -4 -3 -2 -1 +1 +2 +3 4 5 621.管制图的运用2.Ca,Cp,Cpk与管制上下限3.计量值图表及公式介绍4.计数值图表及公式介绍5.戏说品管课程内容3管制图的历史n管制图是1924年由美国品管大師W.A.Shewhart博士在贝尔实验室研究产品质量特性之次数分配时所发明。因其用法简单且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施质量管理时不可缺少的主要工具，当时称为(Statistical Quality Control)。4管制图的发展1924年发明发明者W.A.Shewhart1931发表1931年Shewhart发表了“制造质量的经济管制”(Econom

2、ic Control ofQuality of Manufacture Product”)19411942制定成美国标准下列三项标准为执行SQC之主要内容Z1-1-1941 Guide for Quality ControlZ1-2-1941 Control Chart Method for analyzing DataZ1-3-1942 Control Chart Method for Control Quality During Production5管制图在英国及日本的历史n英国在1932年，邀請W.A.Shewhart博士到伦敦，主讲统计质量管理，而提高了英国人将统计方法应用到工业方面

3、之气氛。n就控制图在工厂中实施来说，英国比美国为早。n日本在1950年由W.E.Deming博士引到日本。n同年日本规格协会成立了质量管理委员会，制定了相关的JIS标准。6管制图的基本原理统计理论认为母体参数可由随机抽取的样本来估计，SPC图的统计基础即在于此。但是，SPC图并不能控制一个制程，它只是提供制程重要的信息，这个信息可以作为质量决策与修正制程的基础。一般SPC图提供三条制程信息的管制线：管制上限(upper control limit)；UCL=X+3中心线(center line)；CL=X管制下限(lower control limit)；LCL=X-37管制图的功能与目的n在

4、于区别机遇原因或非机遇原因所造成的偏差n机遇原因所发生的偏差在界线内n非机遇原因所发生的偏差在界线外中心线(CL)管制下限(LCL)管制上限(UCL)BBAA8管制图应用范围不同制程管制对象有不同的数据，所有的数据都可归类到下列其中一种：分类数据 将产品质量分为好或不好、合格或不合格等。计数数据 记录某产品的某个特性发生次数，例如错误次数意外次 数销售领先次数等。连续数据 某个质量特征的量测值，例如尺寸成本时间等。前两种为计数值资料，后为计量值资料。收集数据时，如果可能应该尽量收集定量数据，因为定量管制图所需的比较性计算较少，而且能提供较多的信息。管制图应用有许多方式，大多数是用来做制程之在线

5、(on-line)监视。即收集制程样本数据用来设立管制图，若抽样值在管制界限内，则称制程在管制内。管制图亦可以用来决定过去与未来之制程数据是否在管制内；也可用来做为估计之工具，当制程在管制内，可预测一些制程参数，例如平均数、标准偏差、不合格率等。此种制程能力分析对于管理者之决策分析有相当大之影响，例如自制或外购之决策，工厂及制程之改善以降低变异，及与供货商或顾客间之合约。9管制图应用时机n通常在试量产时,建议用解析用管制图(即UCL&LCL为正負3)n当试产转为正式生产時,我们就会将解析用管制图转为管制用管制圖,此时UCL及LCL就变成我们所设定的管制界线n总之管制界线的判断,要合乎质量成本与

6、要有一定的规則,千万不可随兴10管制图实施步骤1.定义制程；选择质量特性2.决定管制图之种类3.决定样本大小(附录二)4.抽样频率和抽样方式5.决定量测系统；收集数据6.计算管制图之参数，一般包含中心线和上 下管制界限7.收集数据，利用管制图监视制程11管制图的选择(一)n 10控制图的选定资料性质不良数或缺陷数“n”是否一定“n”是否一定样本大小n2Cl的性质“n”是否较大“u”图“c”图“np”图“p”图X-Rm图X-R图XBar-R图XBar-s图计数值计量值n=1n1中位数平均值n10缺陷数不良数不一定一定一定不一定12管制图的选择(二)质量特性样本数选用什么图长度5重量12电灯亮不亮

7、100每一百平方米的脏点100平方米Xbar-R图图Xbar-S图图Np图图C图图13管制图的运用(一)n计量值控制图n平均值与全距控制图n平均值与标准偏差控制图n中位值与全距控制图n个别值与移动全距控制图n计数值控制图n不良率控制图n不良数控制图n缺点数控制图n单位缺点控制图依种类分类14管制图的运用(二)依用途分类n解析用控制图n调查制程是否处在稳定状态n由主管人员执行n制程解析用n制程能力研究用n制程管制准备用n管制用控制图n为维持在稳定状态的管制图n由现场作业人员执行n迅速消除此项原因n并且研究采取防止此项原因重复发生之措施。解析用稳定控制用15管制界限和规格界限n规格界限：是用以说明

8、产品特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。（如：长度10+/-0.5mm;-0.5+0.5)n管制界限：应用於一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各个单位产品所得的观测值所计算出来者。管制上限(upper control limit)；UCL=X+3中心线(center line)；CL=X管制下限(lower control limit)；LCL=X-316制程能力调查Ca,Cp,Cpkn方式：(1)图示法：以图形直接来表示，如次数分配表、直方图、管制图表示。(2)数值法：以制程准确度Ca、制程精密度Cp、制程能力指数Cpk表示。17制程准确度Ca(Capability of

9、 Accuracy)量测制程之实绩平均值与规格中心的差异性。(X)(实绩平均值-规格中心值)Ca =；(T/2)(规格公差2)T=USL-LSL=规格上限-规格下限=规格公差PS.单边规格(设计规格)因没有规格中心值，故不计算Ca 制造规格将单边规格公差调整为双边规格,如此方可计算Ca当Ca=0时，代表量测制程之实绩平均值与规格中心相同；无偏移当Ca=1时，代表量测制程之实绩平均值与规格上或下限相同；偏移100%等级判定：Ca值愈小，品质愈佳。依Ca值大小可分为四级等 级Ca值处理原则ABCD|Ca|12.5%12.5%|Ca|25%25%|Ca|50%50%|Ca|维持现状改进为A级立即检讨

10、改善采取紧急措施，全面检讨，必要时停工生产18制程准确度Ca的缺点当数据的实际差异性过大，但平均值却接近规格标准时。范例：规格标准10，上限11，下限9的情况下第一组的量测数据为10.3，9.7，10.5，10.1，9.4，其Ca值为0第二组的量测数据为12，9，11，10，8，其Ca值亦为0但第二组的数据明显比第一组差19CA范例解说范例一：规格中心8、规格上限9.5、规格下限6.5量测数据9、7、7、8、8.5求Ca值？平均值=7.9 公差=9.5-6.5=3 规格中心=8 7.9-8Ca=-0.0667(A级级)向左偏移向左偏移 (9.5-6.5)/2范例二：规格上限7、规格下限6、规格

11、中心6.5量测数据6.3、6.2、6.6、6.4、6.2请推估制造规格的Ca值？平均值=6.34标准偏差=0.167320制程精密度Cp(Capability of Precision)量测制程之变异宽度与规格公差范围的差异性，又称制程潜力。(USL LSL)(规格上限-规格下限)Cp =；双边规格 6 (6个标准偏差)(USL u )(规格上限-规格中心)Cpu =；单边规格 3 (3个标准偏差)(u LSL)(规格中心-规格下限)Cpl =；单边规格 3 (3个标准偏差)等 级A+ABCDCp值 1.33 Cp 1.671.00 Cp 1.33 0.67 Cp 1.00 Cp 0.67 处

12、理原则维持现状有缺点发生立即检讨改善采取紧急措施，进行质量改善，并研讨规格 1.67 Cp无缺点考虑降低成本21制程精密度Cp的缺点当数据很集中但却又偏移规格标准时，单看Cp值会产生制程极佳的错觉。范例：规格中心8、规格上限8.5、规格下限7.5第一组的量测数据为8.5、7、8、8、8.5，其 平均值为8，Cp值为1.83第二组的量测数据为10.5，9，10，10，10.5，其平均值为10，Cp值为1.83但第二组的数据明显比第一组偏移规格中心22CP范例解说范例三：规格中心8、规格上限9.5、规格下限6.5量测数据9、7、7、8、8.5求Cp值？标准偏差=0.8 平均值=7.9 公差=9.5

13、-6.5=3 规格中心=8 9.5 6.5Cp=0.625.(D级级)6 x 0.8范例四：规格上限7、规格下限6、规格中心6.5量测数据6.3、6.2、6.6、6.4、6.2请推估制造规格的Cp值？平均值=6.34标准偏差=0.1673 23制程能力指数Cpk.综合Ca与Cp两值的指数公式；同时考虑统计数值的准确性与变异宽度|(X)|Cpk =(1 K)x Cp；K=|Ca|=(T/2)=(1-|Ca|)x Cp；单边规格时Cpk=Cp等 级Cp值A 1.33 Cpk 1.67B1.00 Cpk 1.33C 0.67 Cpk 1.00D Cpk 0.67 处理原则理想的状况有缺点发生改善为A

14、级立即检讨改善采取紧急措施，进行质量改善，并研讨规格A+1.67 Cpk无缺点考虑降低成本当Cpk值愈大，代表综合制程能力愈好。等级判定：依Cpk值大小可分为五级24CPK范例解说范例五：规格中心8、规格上限9.5、规格下限6.5量测数据9、7、7、8、8.5求Cpk值？标准偏差=0.8平均值=7.9公差=9.5-6.5=3 规格中心=8 Ca =-0.0667 Cp =0.625Cpk=(1-|-0.0667|)x 0.625=0.583.(D级级)范例六：规格上限7、规格下限6、规格中心6.5量测数据6.3、6.2、6.6、6.4、6.2请推估制造规格的Cpk值？平均值=6.34标准偏差=

15、0.1673 25综合实作范例七：规格中心9、规格上限10、规格下限8.5量测数据9.2、9.4、8.9、9、9.1、8.9、8.7、9.3、9.1、9求Ca、Cp、Cpk值？标准偏差=0.196平均值=9.06 Ca =(9.06 9)/(1.5/2)=0.08 Cpu =(10 9)/(3 x 0.196)=1.701(不对称公差)Cpl =(9 8.5)/(3 x 0.196)=0.85(不对称公差)Cp =(10 8.5)/(6 x 0.196)=1.276 Cpk值=0.952(取小值)26计量值图表的使用 直方图：观察数据分配的情形。XBar-图：管制不同群组间的平均值变化，利用管

16、制上 下线来监控制程的改变，进而达到良率的提 升及生产的效率化，使用时机在于每组样 数 10。X-RM图：使用时机在于每组样本数=1。散布图：利用此图来寻找成对的数据间的关系。EWMA图：侦测制程的微量变化。CUSUM图：侦测制程的微量变化。柏拉图：依不同条件设定下所得出的直方图。计量值趋势图：依时间变化所绘制的图表。27直方图n组数定法：N=0-50组数5 7N=50 100 组数6 10N=100 250 组数7 12N=250以上 组数10 20n峰度(Kurtosis)：次数分配曲线与常态曲线的比较，若 3则为高狭峰，若 0则为右偏分配，反之则为左偏分配。28Xbar-R、S、RM图n

17、制程标准偏差：利用所有已知的数据所计算的标准偏差，并不含组数的概念。n估计标准偏差：依据图表的不同，利用每一组的数据，透过查表的计算所得出，含组数的概念在里面。nCa、Cp、Cpk：评估制程能力的参数。nPp、Ppk：计算方式同Cp、Cpk，但标准偏差采用制程标准偏差。29EWMA图EWMA(指数加权移动平均值)：当制程发生微小偏移时，此图对于微量制程变动的侦测相当有效率。30CUSUM图CUSUM(累和管制图)：对于微量制程变动的侦测相当有效率，整个图形呈现V字型扩散。31计数值图表的使用nP图：不良率管制图，可允许不同的检验数。nPn图：不良数管制图，检验数必须一样。nC图：缺点数管制图，

18、检验数必须一样。nU图：单位缺点数管制图，可允许不同的检验 数。n柏拉图：依不同条件设定下所得出的直方图。n计数值趋势图：依时间推移的不良率图表(依 不良项目的个数)。32P管制图 p管制图当各组的样本數(检验数)n皆相同时CL=P=(P1+PK)/nP(1-P)P(1-P)UCL=P+3 UCL=P-3 n n p管制图当各组的样本數(检验数)n相差幅度不超过20%时CL=P=(P1+PK)/(n1+nK)P(1-P)P(1-P)UCL=P+3 UCL=P-3 nn p管制图当各组的样本數(检验数)n相差幅度超过20%时CL=P=(P1+PK)/(n1+nK)P(1-P)P(1-P)UCL=

19、P+3 UCL=P-3 ni ni33nP、C、U管制图 np管制图的样本数n皆相同 每个样本含有1 5个不良品(反推去决定样本大小)CL=np=(P1+PK)/nUCL=np+3 np(1-P)LCL=np 3 np(1-P)以单位数量内缺点发生之次数者；样本数n相同 每个样本含有1 5个不良品(反推去决定样本大小)CL=CUCL=C+3 C LCL=C-3 C 以单位数量内缺点发生之次数者；样本数n不相同CL=uUCL=u+3 u LCL=u-3 u n nnp管制图c管制图u管制图34柏拉图n不良项目与内容的设计在一开始就是非常重要的。n我们可以依照工厂的实际状况,将不良项目依照分类输入

20、,以后就可以依不同的项目排列不同的不良情形与原因。n更重要的是,先规划我们未来要看的是什么分析要件,即生产的背景,如此才能事半功倍。35计数值趋势图n当我们在使用上述图形,看到的只是单一不良的状况,但对管理者而言,不良的变化情形与趋势才是重要的。n因此我们可以将不良率依照日期与时间的推演,看出在一段时间之内,不良率的变化趋势,以有效降低不良。36计数值搜寻功能n我们常会发现,单一站别的资料分析好像不难,但跨站别,跨时间,跨不同生产背景的综合分析就非常困难。n只要规划得当,藉由搜寻的功能,我们可以在几秒钟之内,就能找到所需的数据加以分析。37品质观念n品质是检查出来的 QI品检n品质是制造出来的

21、QC品管n品质是设計出来的QA品保n品质是管理出来的TQC 全面品管n品质是出来的TQA全面品保38品管的四大定理n品质就是合乎标準,标准一定要清晰明确,而且严格要求第一次就作对n提升质量的良方是预防而非检验n工作的唯一标准就是零缺点,不是差不多n以产品不符合标准的代价衡量品質,而不是用比率或指数来衡量39QC七大手法n特性要因图(Cause&Effects Chart)n柏拉图(Pareto Diagram)n直方图(Histogram)n散布图(Scatte Diagram)n查检表(Check List)n管制图(Control Chart)n层别法(Stratification)40全

22、面质量管理特色全 面 品 質 管 理 特 色P(1)主 管 決 心 貫 徹 始 終(2)品 質 政 策 與 品 質 規 劃 顧 客 導 向(3)完 整 教 育 訓 練 計 劃 品 質 觀 念 和灌 輸 先 進 品 質 技 能 訓 練(4)建 立 衡 量 標 準D(1)建 立 完 善 品 保 體 系 IS O 9 0 0 1、IS O 1 4 0 0 0(2)目 標 明 確 方 針 管 理(3)流 程 合 理 化 自 動 化 小 組(4)建 立 即 時 品 質 系 統 S P C 導 入(5)國 際 化 經 營 T A S K F O R C E T E A MA(1)品 質 執 行 標 準 以

23、 Z D 零 缺 點 為 依 歸(2)持 續 改 進 全 員 參 與 提 案 改 善 並 推 行Q C C 和 Q IT 活 動(3)改 善 品 質 追 求 卓 越 以 6 品 質 為 標 竿(4)建 立 良 好 企 業 文 化 以 品 質 為 中 心，顧客 導 向 之 T Q M 文 化C(1)內 部 稽 核 IS O 9 0 0 1,IS O 1 4 0 0 0 落 實 品 質 系 統(2)外 部 稽 核 D N V I、商 檢 局(3)高 階 診 斷 IS O 管 審 會 和 方 針 管 理 自 我 定 期 稽 核(4)獨 特 衡 量 基 準 1.產 品 品 質 綜 合 指 標2.工 廠 品 質 綜 合 指 標3.事 業 部 品 質 綜 合 指 標4.全 公 司 品 質 綜 合 指 標41结语nSPC是一种统计手法,对品管制程特别有用,提供了质量是可以被衡量的共同基准与方法。n当使用统计手法时,我们要了解其原理与规划最适合自己的方法。nSPC可以单独作,也可以应用到品管以外的地方。端视我们如何应用而定。n软件的应用是一种趋势,但如何有效运用就视经验与智慧来决定。42nShewellwinstony谨供