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機遇原因:
原就存在於製程中的原因,是屬於製程的一部份。
大概有85%製程的品質問題是屬於此類,其改善須『管理階層』的努力方可解決。
非機遇原因:
原不存在於製程中的原因。
大概有15%製程的品質問題屬於此類,其改善係經由『基層作業者』的努力方可解決。
常態分配
99.73%
95.45%
68.27%
-3σ-2σ-1σμ+1σ+2σ+3σ
.※在隨機抽樣條件下
*68.27%表在±
1σ範圍內,抽到的機率
*95.45%表在±
2σ範圍內,抽到的機率
*99.73%表在±
3σ範圍內,抽到的機率
符號認識
母體(群體)樣本
平均值μX
標準差σS
公式
X1+X2+……ΣX
X=n=n
(X1-X)2+(X2-X)2+…..Σ(Xi-X)2
S=n-1=n-1
n-1中的1為自由度,因母體分配比抽樣範圍大.(為讓分母小一點).若為母體則不減1.
常態分配的特性
1.群體平均值(μ)之次數最多.
2.兩邊對稱.
3.曲線與橫線不相交.
4.曲線之反曲點在±
1σ處.
5.曲線與橫軸所為之面積為1.
反曲點
μ
四、SPC的定義及實施步驟
定義
經由製程中去收集資料,而加以統計分析,從分析中得以發覺製程的異常,並經由問題分析以找出異常原因,立即採取改善措施,使製程恢復正常。
並透過製程能力解析與標準化,以不斷提昇製程能力。
推行三要項
1.統計的方法可以應用在任何改善及追求進步的場合。
2.只是理論上的知識推演是無法融會貫通的,必須實際去瞭解製程管制及演練方可致效。
3.持續的改善、不斷的進步,沒有終止。
※不良查檢—容忍浪費
※預先防止—避免浪費
※管理兩面性—維持&
改善
建立SPC的步驟
1.確立製造流程·
繪製製造流程圖·
訂定品質工程表
2.決定管制項目·
顧客之需求為何?
3.實施標準化·
標準之建立、修正與營運
4.製程能力解析·
是否符合規格或顧客的要求?
5.管制圖的運用·
如何正確的使用適當之管制圖
6.問題分析解決·
原因為何?
·
如何避免問題再次發生?
7.製程之繼續管制·
延長管制界限作為製程之繼續管制
SPC的應用步驟(圖解)
一.確立製造流程
二.決定管制項目
三.實施標準化
六.問題分析解決
四.製程能力調查
Ca、Cp、Cpk
Cpk<
1
管制條件變動時
Cpk≧1
五.管制圖的運用
七.製造之繼續管制流程
五、製程能力調查
製程能力定義
使製程標準化,除去異常因素,當製程維持在穩定狀態時,所實現的品質程度。
製程能力評價
定期評價:
防止製程能力衰退(包括工具損耗、材料變異、人為變異及其它因素)。
不定期評價:
防止製程能力錯誤,凡生產條件有所變更時,須實施評價。
(買入新設備、新產品開發、工具更換、機器設備修理完成、規格或作業方式變更時、其它生產因素變更時、某種工程發生不良時)。
調查步驟
明確的目的
選定調查對象
4M的標準化明確的目的
標準作業的教育確的目的
標準作業的實施
數據收集.分析
製程處於非管制狀態時
製程處於管制狀態時
找出非機遇原因
製程能力的把握
1.0
Cpk≧1.0
能力足夠
能力不足
先掌握機械能力,並追究原因
標準化活動及再發防止
標準化活動
原因不明,且無法採取技術性的措施
●調節製程管制
●檢討規格公差
●修正檢驗等等
六、數值法製程能力分析
製程準確度Ca(CapabilityofAccuracy)
衡量製程之實際平均值與規格平均值之一致性。
計算:
×
100%
Ca=
X-μ
T/2
=
實際中心值-規格中心值
規格容許差
(T=Su-SL=規格上限-規格下限)
●單邊規格無規格中心值,故不能算Ca
等級判定:
●Ca愈小,品質愈佳。
依Ca大小分四級
等級
Ca值
A
|Ca|≦12.5%
B
12.5%<
|Ca|≦25.0%
C
25.0%<
|Ca|≦50.0%
D
50.0%<
|Ca|
處置原則
●A級:
維持現狀
●B級:
改進為A級
●C級:
立即檢討改善
●D級:
採取緊急措施,全面檢討,必要時停止生產
習題:
某鋼管之切削規格為750±
10mm,五月之切削實績為
X±
3σ=748±
8mm;
六月份為749±
8mm,求Ca值及等級。
製程精密度Cp(CapabilityofPrecision)
衡量製程之變異寬度與規格公差範圍相差之情形。
雙邊規格
Cp=
T規格公差
6σ6個標準差
單邊規格
^
或Cp=
Su–XX-SL
3σ3σ
*σ表估計的標準差
●Cp愈大,品質愈佳。
依Cp大小分五級
Cp值
A+
1.67≦Cp
1.33≦Cp<
1.67
1.00≦Cp<
1.33
0.67≦Cp<
1.00
Cp<
0.67
●
A+級:
考慮管理簡單化或成本降低
需全數選別,並管理、改善工程
進行品質的改善,探求原因,需要採取緊急對策,並重新檢討規格
某電鍍品其鍍金厚度規格為50±
2.0mm
1.昨日之生產實績為X±
3σ=53±
1.5mm
2.今日之生產實績為51±
2.3mm
求Cp值及等級?
製程能力指數Cpk
綜合Ca與Cp兩值之指數
1.Cpk=(1-|Ca|)×
Cp
當Ca=0時Cpk=Cp
單邊規格時,Cpk即以Cp值計算
ZLSL=
ZUSL=
2.USL-XX-LSL
σσ
Cpk=
Zmin
3
Z值用於計算Cpk(Cp、Ca)、面積、查表知不良率
●Cpk愈大,品質愈佳。
依Cpk大小分五級
Cpk值
1.67≦Cpk
1.33≦Cpk<
1.00≦Cpk<
0.67≦Cpk<
Cpk<
●A+級:
需全數選別,並管理、改善製程
某電鍍品其鍍金厚度規格為0.70±
0.20mm
生產實績為X±
3σ=0.738±
0.2175mm
求Cpk值及等級?
製程精密度(Cp值)與不良率之關係
規格公差
(T)
不良率(規格以外比率)
0.67
4σ(±
2σ)
2.27%
4.55%
1.00
6σ(±
3σ)
0.14%
0.27%
1.33
8σ(±
4σ)
31.8PPM
63.6PPM
1.60
9.6σ(±
4.8σ)
0.81PPM
1.62PPM
1.76
10.4σ(±
5.3σ)
0.06PPM
0.12PPM
2.00
12.0σ(±
6σ)
1PPB
2PPB
七、管制圖
由來
管制圖是1924年由修華特博士(Dr.Shewhart),在研究產品品質特性之次數分配時所發現。
正常的工程所生產出來的產品知品質特性,其分配大都呈現常態分配,會超出三個標準差(±
3σ)的產品只有0.27%。
依據此原理,將常態曲線圖旋轉90度,在三個標準差的地方加上兩條界線,並將抽樣之數據順序點會而成管制圖。
一種用於調查製造程序是否在穩定狀態下(解析用),或者維持製造程序在穩定狀態上所使用之圖(管制用)。
2.14%2.14%
0.135%0.135%
13.59%13.59%
34.135%34.135%
μ-3σμ-2σμ-σμμ+σμ+2σμ+3σ
CL
LCLUCL
規格範圍
數據
計量值:
一種品質特性之數值,可用連
續量計量者
數值數據
計數值:
一種品質特性之數值,可用以
計數者
管制圖的種類
●計量值管制圖
X-RChart(平均值與全距管制圖)
X-RChart(中位數與全距管制圖)
X-RmChart(個別值與移動全距管制圖)
X-SChart(平均值與標準差管制圖)
●計數值管制圖
p-Chart(不良率管制圖)
nP-Chart(不良數管制圖)
C-Chart(缺點數管制圖)
U-Chart(單位缺點數管制圖)
X-RChart
適用製程:
●可用以管制分組之計量數據,即每次同時取得幾個數據之工程。
●是把握工程狀態最有效的一種管制圖。
公式:
X管制圖:
中心線(CL)=X
管制上限(UCL)=X+A2R
管制下限(LCL)=X-A2R
R管制圖:
中心線(CL)=R
管制上限(UCL)=D4R
管制下限(LCL)=D3R
R
d2
σ=
建立『解析用』管制圖(X-RChart)步驟
1.收集數據—依測定時間順序排列.
2.數據分組—以3~5個數據為一組最佳.
3.記入管制圖的數據欄內.
4.計算平均值X—求各組平均值X.
5.計算全距R—求各組的全距.
6.計算總平均值X—求各組平均值X的總平均值X.
7.計算全距的平均值R—求各組全距的平均值R.
8.查係數A2,D4,D3並帶入公式計算管制界限.
9.繪製管制界線及中心線—X管制圖在上,R管制圖在下.
10.點繪—點在其數值之位置並以直線連接之.
11.管制界限檢討見下頁—流程圖.
計量值管制圖分析流程
全距均在管制界限內嗎?
是
否
只有一或二個點在管制界限外?
否是
計算平均值的管制界限
重新收集資料
停止計算平均值的管制界限
找出亦修正非機遇原因
計算平均值的管制圖.
全距失控
3個以上的點在管制界限外
全距值均在控制中.
其餘的全距值均在管制界限內嗎?
剔除這一或二個全距值的樣本.
重新計算X、R的全距管制界限.
建立『製程管制用』管制圖步驟
1.記上必要事項
2.繪入管制界限
3.繪點
4.狀態判斷
5.改正措施
6.管制界限的延續使用.
●與X-RChart,但檢出力較差,故多以X-RChart取代之。
管制上限(UCL)=X+m3A2R
管制下限(LCL)=X-m3A2R
X-RmChart
●耗用時間很多方能完成測試者。
●屬極為均勻一致之產品。
●破壞性試驗或是測量不易。
●產品係非常貴重之物品。
●產量不大,批量很小。
●爭取時效性。
管制上限(UCL)=X+E2Rm
管制下限(LCL)=X-E2Rm
Rm管制圖:
中心線(CL)=Rm
管制上限(UCL)=D4Rm
管制下限(LCL)=D3Rm
建立『解析用』管制圖(X-RmChart)步驟
1.收集數據—依測定時間順序排列.
2.數據分組—一般以n=2計算的情形較多.
3.記入管制圖的數據欄內.
4.計算全距Rm—求分組的全距.
5.計算平均值X及Rm.
6.查係數E2,D4,D3並帶入公式計算管制界限.
7.繪製管制界線及中心線—X管制圖在上,Rm管制圖在下.
8.點繪—點在其數值之位置並以直線連接之.
9.管制界限檢討-如X-R管制圖一樣.
建立『製程管制用』管制圖(X-RmChart)步驟
同X-R管制圖
X-SChart
●同X-R管制圖,但當n>
10,則使用X-S
管制上限(UCL)=X+A3S
管制下限(LCL)=X-A3S
中心線(CL)=S
管制上限(UCL)=B4S
管制下限(LCL)=B3S
S
C4
σ=
pChart
●產品依規格分合格/不合格、可以/不可以、通過/不通過
中心線(CL)=P
●當樣組樣本n相等或不超過±
25%
P(1-P)
管制上限(UCL)=P+3n
管制下限(LCL)=P-3n
●當樣組樣本n超過±
建立『解析用』管制圖(pChart)步驟
2.數據分組—每組樣本內含有1~5個不良品為佳.
4.計算每組之不良率.
5.計算平均值不良率P及平均樣本數n.
6.計算管制界限.
7.繪製管制界線及中心線.
建立『製程管制用』管制圖(pChart)步驟
nPChart
●基本上與PChart,惟每組樣本數須相同.
中心線(CL)=nP
管制上限(UCL)=nP+3nP(1-P)
管制下限(LCL)=nP-3nP(1-P)
建立『解析用』管制圖(nPChart)步驟
4.計算每組之不良率P.
5.計算平均值不良率P.
建立『製程管制用』管制圖(nPChart)步驟
CChart
●以單位數量內缺點數發生之次數者.
中心線(CL)=C
管制上限(UCL)=C+3C
管制下限(LCL)=C-3C
UChart
●同C管制圖,但其檢查單位(樣本大小)不同.
中心線(CL)=μ
管制上限(UCL)=μ+3μ/n
管制下限(LCL)=μ-3μ/n
管制圖的判讀
1.任何一點超出管制上、下限。
2.連續三點中,任何二點在2σ~3σ間。
3.連續七點(不含)以上在單側。
4.連續七點上升或下降。
5.連續11點中,至少10點出現在同一側。
6.點子的分佈不呈隨機分佈。
管制圖之選定原則
U
管
制
圖
p
pn
一定
不一定
n是否一定?
單位大小是否一定?
缺點數
不良數
X-Rm
n≧2
n=1
n=2~5
X-R
X
n≧10
X-σ
n是否較大?
中心線CL之性質?
樣本大小
n≧2?
資料是不良數或缺點數?
計量值
計數值
資料性質?
管制圖之選定
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