SPC在制程中的应用培训课件(-107张).ppt

2022/11/4,1,Statistical Process Control,SPC 在制程中的应用,2022/10/91Statistical Process,2022/11/4,2,课程大纲,基本统计概述基本统计量数SPC 背景说明制程变异分析建立 SPC 步骤管制图制程能力研究实例演练,2022/10/92课程大纲基本统计概述,2022/11/4,3,统计制程管制【SPC】 统计制程管制之目的系持续改善产品与服务的价值，达到顾客满意。 制程能力调查【Ca、Cp、Cpk】 管制图的运用,作业方式 /资源混用方式,人员设备材料方法环境,产品或服务,顾 客,辨识变化的需求与期望,统计方法,制程的声音,输入,制程/系统,输出,顾客的声音,制程回馈管制系统模式,2022/10/93统计制程管制【SPC】,2022/11/4,4,统计方法的意义群体与样本资料的分类资料的分析质量管理与统计方法,一、基本统计概述,2022/10/94统计方法的意义一、基本统计概述,2022/11/4,5,统计概念,判断上,事 实 上,2022/10/95统计概念判事 实 上,2022/11/4,6,问题类型的分析,对的问题比对的答案更重要有清楚的实验策略，比急着去做实验更重要,2022/10/96问题类型的分析对的问题比对的答案更重要,2022/11/4,7,统计方法的意义,规划数据的收集，整理与解释资料，并据以导出结论或予以推广的制程，称为统计方法。阐述统计方法与理论的科学，即为统计学。,2022/10/97统计方法的意义规划数据的收集，整理与解释,2022/11/4,8,统计资料,属性数据,属量资料,合格 / 不合格好 / 不好满意 / 不满意,计数值 间断资料计量值 连续资料,2022/10/98统计资料属性数据属量资料合格 / 不合格,2022/11/4,9,群体与样本,群体Population，可为整个制程的所有制品或半成品之全部测定值，亦可为一大批货品，一小批货品，一天内的制品或半成品，一小时内的制品。群体Population 以 N 表示。计数值 群体不合格率计量值 群体平均数 ，群体标准差群体的构成，特别应注意层别： 不同批原料、不同机器设备、不同班別、不同操作员等。,2022/10/99群体与样本群体Population，,2022/11/4,10,群体与样本,样本Sample，为自群体中选取的一部分制品或半成品之测定值，或自整个检验批中抽取一部分制品或半成品之测定值。样本Sample 以 n 表示。计数值 样本不合格率计量值 样本平均数X ，样本标准差 x样本的取得，特别应注意随机性：并能够代表群体为原則。,2022/10/910群体与样本样本Sample，为自群,2022/11/4,11,平均值 (Mean)：代表一群数据的总合平均数值标准偏差(Standard Deviation)：表示该群数值间差异大小的一个数值。,二、基本统计量数,A 牌电灯泡平均寿命为：8M hrs,B 牌电灯泡平均寿命为：700 hrs,您可能会购买A or B ? Why ?,2022/10/911平均值 (Mean)：代表一群数据的总,2022/11/4,12,中心趋向的测量,平均值: 一组数据的算术平均值反应所有值的影响,散布的测量,极差全距: 数据组内数值之间的距离 (Max Min )方差 （ ）: 每一个数据点到平均值的偏离的平方的均值标准偏差（ ）: 方差的平方根,2022/10/912中心趋向的测量平均值: 一组数据的算,2022/11/4,13,群体平均值,样本平均值,群体标准偏差,样本标准偏差,X X,2022/10/913群体平均值样本平均值群体标准偏差样本标,2022/11/4,14,准确度,精密度,高,低,高,低,Precision,Accuracy,2022/10/914准确度精密度高低高低Precision,2022/11/4,15,正态分布,“正态” 分布是一种数据具有某些一致的特性的分布 这些特性对于我们理解后面采集数据的过程是非常有用的 多数自然现象和人类行为的过程是呈正态分布的,或者 可以看成正态分布,2022/10/915正态分布 “正态” 分布是一种数据具有,2022/11/4,16,95.45%,99.73%,68.27%,-3 -2 -1 X +1 +2 +3,正态分布,群 体：N 规格中心值：T平 均 数：X 集中趋势 标准偏差： 离散趋势被涵盖在特定范围的机率,当X = 时,2022/10/91695.45%99.73%68.27%,2022/11/4,17,Normal Distribution - List,m,T,USL,LSL,P(d),Z,2022/10/917Normal Distribution,2022/11/4,18,标准偏差,m,转折点,1s,T,USL,p(d),规格上限(USL) 目标规格值(T) 规格下限(LSL)分布平均值(m) 分布的标准偏差(s),3s,在转折点和平均值的距离形成一个标准差. 假如目标值和规格上限之间可以放置三个标准偏差 我们可以说这个制程有“3 sigma的 能力.”,LSL,2022/10/918标准偏差m转折点1sTUSLp(d)规,2022/11/4,19,m,1s,T,USL,p(d),p(d),1234 5 6,s,标准偏差,转折点,2022/10/919m1sTUSLp(d)p(d)12,2022/11/4,20,性质 1: 正态分布只用下列2个我们已知的参数就可以完全描述 平均值, 和标准偏差,正态分布,分布 1,分布 2,分布 3,这三个正态分布有什么区别?,2022/10/920性质 1: 正态分布只用下列2个我们已,2022/11/4,21,正态曲线和概率区域与标准偏差的关系,4,3,2,1,0,-,1,-,2,-,3,-,4,40%,30%,20%,10%,0%,95.45%,样本数概率,从平均值的标准偏差数,性质2: 曲线下的面积可以用来评估确定 “事件” 发生的累计概率,99.73%,68.27%,获得的两个值之间的累积概率值,2022/10/921 正态曲线和概率区域与标准偏差的关系4,2022/11/4,22,1 Sigma,2 Sigma,3 Sigma,1 Sigma,2 Sigma,3 Sigma,68.26 %,95.45 %,99.73 %,% 数据点的百分比,UCL,LCL,时间,我们测量的项目,标准偏差规则“数据处于哪个位置?”,2022/10/922 1 Sigma2 Sigma3 S,2022/11/4,23,问题的本性,Six Sigma 的方法可以辨识制程是偏离目标和/或者是高度变异,以修订制程及降低变异,偏离目标,变异大,正中目标,修订制程,降低变异,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,2022/10/923问题的本性Six Sigma 的方法可,2022/11/4,24,另类观点,On-Target,从统计观点来看问题,USL,LSL,LSL = Lower spec limitUSL = Upper spec limit,问題的本性- 统计观点,偏离目标,变异大,修订制程,降低变异,2022/10/924另类观点LSLUSLUSLLSLOn-,2022/11/4,25,SPC 兴起的背景 SPC 的迷思 SPC 的焦点 SPC 的思考 SPC 的诊断,三、SPC 背景说明,2022/10/925 SPC 兴起的背景三、SPC 背景说,2022/11/4,26,对品质常有的错误观念,大多数的品质问题是错在作业人员容许少数的不良,意外的瑕疵是无可避免的品质是品管部门的责任只重视品质检验,检验人员需负责解决瑕疵品SPC只是在现场挂管制图,2022/10/926对品质常有的错误观念大多数的品质问题是,2022/11/4,27,对品质的正确观念,85%的品质问题是管理人员所要担负的,管理者态度的偏差，更胜过作业人员的懒散第一次就把事情做好,并且将后工程视为顾客,才能真正做到零缺点品质品质和公司每一个人都有关品质检验是可以解决问题但却无法消除问题SPC是让品质保证的系统持续运转不断改善制程,以提升品质与生产力,2022/10/927对品质的正确观念85%的品质问题是管理,2022/11/4,28,SPC 兴起的背景,SPC 兴起是宣告经验挂帅时代的结束 手工艺的产业：SPC 无用武之地经验取胜 当经验可以整理，再加上设备、制程或系统时，那 SPC 时机的导入，就自然成熟了。SPC 兴起是宣告品质公共认证时代的来临 1980年以前，客户大都以自己的资源与方法，来认定某些合格的供货商，造成买卖双方的浪费。 1980年以后，GMP (Good Manufacturing Practice) 及ISO 9000的兴起，因为重视产品生产的制程与系统，故更须有赖 SPC 来监控制程与系统的一致性。,2022/10/928SPC 兴起的背景SPC 兴起是宣告,2022/11/4,29,SPC 的迷思,迷思一：有管制图就是在推动SPC ？ 这是产品品质 ( Q )，还是制程参数 ( P ) 管制图？ 这张管制图是否有意义？ 它所管制的参数，真的对产品品质有举足轻重的影响吗？ 管制界限订的有意义吗？ 这张管制图，是否受到应有的重视？是否已遵照规定，实 施追踪与研判？,2022/10/929SPC 的迷思迷思一：有管制图就是在推,2022/11/4,30,SPC 的迷思,迷思二：有了Cpk / Ppk 等计算就是在推动 SPC ？ Cpk / Ppk 有定期审查吗？ 是否已用 Cpk / Ppk 作订单分派给不同生产线，作为生产 的依据 ？,2022/10/930SPC 的迷思迷思二：有了Cpk /,2022/11/4,31,SPC 的迷思,迷思三：有了可控制的制程参数 (Process Parameter)，就是 SPC ？ 为什么挑出这些制程参数？ 这些制程参数的控制条件，是如何决定的？ 这些制程参数与产品品质之间，有因果关系可循吗？,2022/10/931SPC 的迷思迷思三：有了可控制的制程,2022/11/4,32,SPC 的焦点 制程 ( Process ),SPC 与传统 SQC 的最大不同点，就是由 Q P 的转变 SQC：强调 Quality 产品的品质，换言之，它是着重于买卖双方可共同评断、鉴定的一种既成事实。 SPC：则是希望将努力的方向更进一步的放在品质的源头 制程 ( Process )上。因为制程的起伏变化，才是造成品质变异( Variation ) 的主要根源。,2022/10/932SPC 的焦点 制程 ( Proc,2022/11/4,33,SPC 的焦点 制程 ( Process ),品质变异的大小，也才是决定产品优劣的关键,制程起伏条件,品质异常,产品优劣,因,因,果,果,2022/10/933SPC 的焦点 制程 ( Proc,2022/11/4,34,SPC 的思考,制程参数,制程,2022/10/934SPC 的思考制程参数制程,2022/11/4,35,SPC 的思考,步骤一：深入掌握因果模式 制程参数 (因) / 品质贡献率 (果) 分析 柏拉图分析步骤二：设定主要参数的控制范围 以回归分析方法或实验设计来分析,2022/10/935SPC 的思考步骤一：深入掌握因果模式,2022/11/4,36,SPC 的思考,步骤三：建立制程控制方法 控制频率 样本抽取方法 样本量测方法步骤四：抽取成品来印证原始系统是否仍然正常运转？,2022/10/936SPC 的思考步骤三：建立制程控制方法,2022/11/4,37,SPC 的诊断,品质是否更稳定？良品率是否提高？制程是否更流畅？成本是否更低廉？异常是否更快能被侦测到？品管员是否逐渐在减少？,2022/10/937SPC 的诊断品质是否更稳定？,2022/11/4,38,统计制程管制的定义非机遇原因变异机遇原因变异制程控制与制程能力制程改善循环,四、制程变异,2022/10/938统计制程管制的定义四、制程变异,2022/11/4,39,统计制程管制的定义,由制程中去收集资料，而加以统计分析，從分析中得以发觉制程的变异，并经由问题分析以找出异常原因，立即采取改善措施，使制程恢复正常。并藉由制程能力分析与标准化，以不断提升制程能力。,2022/10/939统计制程管制的定义由制程中去收集资料，,2022/11/4,40,制程控制的需要,检测 容忍浪费允许将时间和材料投入到生产不一定有用的产品或服务中预防 避免浪费第一次就把工作做对,2022/10/940制程控制的需要检测 容忍浪费,2022/11/4,41,变异机遇原因与非机遇原因,为了使变异的表示简化，通常分成下列二种：机遇原因的变异 制程中变异因素是在统计的管制状态下受控。 随着时间的推移，具有稳定的且可重复的分布 制程中的许多全距的原因。非机遇原因的变异 制程中不常发生，但造成制程变异的原因。 所造成之分布与时间的关系，是不稳定且不无法 预期的。,2022/10/941变异机遇原因与非机遇原因为了使变异的,2022/11/4,42,散布举例,非机遇原因,过程 A 显示受控散布过程B 显示不受控散布,2022/10/942散布举例非机遇原因过程 A 显示受控散,2022/11/4,43,因为生产制程中每一件成品都不同，因此如果制程很稳定，则生产产品的品质特性的分布将形成一种固定形状，称为分布。一般分布有下列之不同情形：,.或是以上这些的不同组合,2022/10/943因为生产制程中每一件成品都不同，因此如,2022/11/4,44,如果制程中，只有机遇原因的变异存在，则其成品将形成依各很稳定的分布，而且是可以预测的,如果制程中，有非机遇原因的变异存在，则其成品将为不稳定的分布，而且无法预测的,范围 ,时间,可预测,范围 ,时间,无法预测,2022/10/944如果制程中，如果制程中，范围 时间可,2022/11/4,45,大量之微小原因所引起原料在一定范围内之微小变异机械之微小振动仪器测定时，不十分精确之做法依据作业标准执行作业的变化实际上，要除去制程上之机遇原因，是件非常不经济之处置,一个或少数几个较大原因所引起使用规格外的原物料新手之操作人员不完全之机械调整未依据作业标准执行作业所制订之作业标准不合理非机遇原因之变异，不但可以找出其原因，并且除去这些原因之处置，在经济观点上来说，是正确的,机遇原因,非机遇原因,2022/10/945大量之微小原因所引起一个或少数几个较大,2022/11/4,46,非机遇原因的变异,简单的统计分析可发现,如管制图,直接负责制程的人员去改善,局部措施改善对策,局部措施改善非机遇原因,牵涉到消除产生变异的非机遇原因可由制程人员直接加以改善大约可以解决15%之制程上的问题,2022/10/946非机遇原因的变异简单的统计分析可发现如,2022/11/4,47,系统措施 改善机遇原因,共同原因的变异,制程能力分析可发现,如Ca，Cp，Cpk，及管制图上点的变化,管理当局参与及制程人员合作去改善,系统改善对策,必须改善造成变异的机遇原因经常需要管理阶层的努力与对策大约可以解决85%之制程上的问题,2022/10/947系统措施 改善机遇原因共同原因的变,2022/11/4,48,能力对实绩,过程实绩: 全部散布包括 Shifts 和 Short Term(Pp & Ppk),能力: 只有随机的或 短期的散布(Cp & Cpk),2022/10/948能力对实绩过程实绩: 全部散布包括,2022/11/4,49,制程控制与制程能力,首先应通过检查，消除全距所产生之非机遇原因，使制程处于受控的状态接下来，就可依顾客的要求 ( 规格)，来评定制程能力，以使顾客满意，这就是持续改善的基础。,在管制規格內,Cpk 1.33,2022/10/949制程控制与制程能力首先应通过检查，,2022/11/4,50,受控，能力符合要求(机遇原因造成的变异已减少),制程能力, 规格上限,规格下限,范围 ,受控，能力不符合要求(机遇原因造成的变异太大),2022/10/950受控，能力符合要求制程能力 规格上限,2022/11/4,51,制程控制与制程能力矩阵,2022/10/951制程控制与制程能力矩阵,2022/11/4,52,制程改善循环,P,D,A,C,P,D,A,C,P,D,A,C,1.分析制程,2.维护制程,3.改善制程,2022/10/952制程改善循环PDACPDACPDAC1,2022/11/4,53,1.分析制程： 本制程应该做什么？ 会出现什么问题？ 本制程会有哪些变化？ 我们已经知道本制程的什么全距(全距)？ 哪些参数受全距(全距)的影响最大？ 本制程正在做些什么？ 本制程是否在生产废品及需要返工的产品？ 本制程生产的产品是否处于受控状态？ 本制程是否有能力？ 本制程是否可靠？,2022/10/9531.分析制程：,2022/11/4,54,2.维护(控制)制程： 制程是动态的，并且会随时间而变化。 监控制程的能力指数 查出非机遇原因的变异，并采取有效的措施3.改善制程： 使制程稳定，并以维持制程的能力指数 充分理解机遇原因造成的变异 减少机遇原因造成变异的发生,2022/10/9542.维护(控制)制程：,2022/11/4,55,五、建立 SPC 的步骤,确立制造流程、制造流程解析决定管制项目实施标准化管制图的运用制程能力分析问题分析解决制程的继续管制,2022/10/955五、建立 SPC 的步骤确立制造流程、,2022/11/4,56,一 确立制造流程,二 决定管制项目,三 实施标准化,五 制程能力调查Ca、Cp、Cpk,四 管制图的运用,六 问题分析解决,六 问题分析解决,七 制程继续管制,Cpk 1.33,Cpk 1.33,制程条件变动时,2022/10/956一 确立制造流程二 决定管制项目三 实,2022/11/4,57,藉由所需的人员、程序、机器、物料等(输入) ，经由必要的作业活动来产生一特定的产品或 信息(输出),1. 流程定义,2022/10/957藉由所需的人员、程序、机器、物料等(输,2022/11/4,58,资 料物 料顾客需求资源设备人 员标 准教 育,增加附加價值的工作,产品,输出,服务,输入,流程的基本模式,2022/10/958资 料产品输出服,2022/11/4,59,2. 决定管制项目,管制项目的定义 为维持产品的品质，作为管制对象所列举的项目 特殊特性： 尺寸、材质、性能、外观,2022/10/9592. 决定管制项目管制项目的定义,2022/11/4,60,产品 / 服务,KPC,KPC : Key Product Characteristics,KCC : Key Control Characteristics,2022/10/960产品 / 服务KPCKPCKCCKCC,2022/11/4,61,3. 实施标准化,意义：所做的每一件工作、产品，都是 可以成为可靠的工作与可靠的产品目的：不会做出标准以下的工作、产品步骤：1.成立标准化体制 2.标准化的计划 3.标准化的运作 4.标准化的评价,管制计划Control Plan,2022/10/9613. 实施标准化意义：所做的每一件工作,2022/11/4,62,2022/10/962,2022/11/4,63,4. 管制图的运用,管制图是1924年由萧华特博士(Dr.W.A.Shewhart)，在研究产品品质特性之次数分配时所发现。正常工程所产生出来产品之品质特性，其分布大都呈正态分布的，会超出三个标准差(3)的产品只有0.27%，依据此原理，将正态曲线图旋转90度，在三个标准差的地方加上两条界限，并将抽样的顺序点绘成为管制图。,2022/10/9634. 管制图的运用管制图是1924年由,2022/11/4,64,使用管制图的效益,提供正在进行制程控制的作业人员使用有助于制程在品质上和成本上能持续的、可预测的维持下去提供检讨制程状况之共通的语言分辨机遇与非机遇原因的变异，提供采行局部或系统纠正措施的依据,2022/10/964使用管制图的效益提供正在进行制程控制的,2022/11/4,65,计量值管制图 X R (平均值与极差) X S (平均值与标准差) X R (中位值与极差) X MR (个别值与移动极差),计数值管制图 P (百分比不良率) np (不良数) C (缺点数) U (每单位缺点数),管制图的种类,2022/10/965计量值管制图计数值管制图管制图的种类,2022/11/4,66,管制图之管制上 / 下限,2022/10/966管制图之管制上 / 下限,2022/11/4,67,X R 管制图常数表,2022/10/967X R 管制图常数表 = R /,2022/11/4,68,X S 管制图常数表,2022/10/968X S 管制图常数表 = S /,2022/11/4,69,计量值管制图之优缺点,优点: 用于制程之管制,甚灵敏,很容易调查事故发生的原因,因此可以预测将发生之不良状况; 能及时并正确地找出不良原因,可使品质稳定,为最优良之管制工具.,缺点: 在制造过程中,需要经常抽样并予以测定以及计算,后需点上管制图,较为麻烦而费时间.,2022/10/969计量值管制图之优缺点优点:缺点:,2022/11/4,70,管制图使用时机,决定管制特性,可否取得 计量值数据,目标是否 在于不良品数,目标是否 在于缺点数,NO,NO,样本数是否为定值,YES,使用 P管制图,使用 n p 或 P 管制图,样本数是否为定值,使用 U管制图,使用 C 或 U 管制图,YES,NO,YES,YES,NO,2022/10/970管制图使用时机决定管制特性可否取得,2022/11/4,71,数据是同类型或无法进行组内个别抽样?如化学槽液批亮油漆,样本平均是否容易计算,使用中位值管制图,NO,NO,各组样本打大小是否 9,YES,使用 X R管制图,NO,YES,样本标准差 S是否容易计算,使用 X R管制图,NO,使用 X S管制图,YES,使用个别值管制图：X MR,YES,2022/10/971数据是同类型或无法进行组内个别抽样?如,2022/11/4,72,管制图之绘制流程,搜集数据,绘制解析用管制图,稳定状态？,绘制直方图 分布 层别研究,满足规格？制程能力研究,管制用管制图,Yes,消除非机遇原因,No,滿足,减少机遇原因4M、1E 分析,不满足,提升制程能力,Z - value,2022/10/972管制图之绘制流程搜集数据绘制解析用管制,2022/11/4,73,管制图 制程控制的工具,1.收集： 收集资料并画在图上2.控制： 监控是否超出管制上、下限 非机遇原因 计算所收集的资料，作为分析之用 观察全距的变化3.分析与改善： 依所计算之结果，评估制程能力指数 监控在受控状态数据的变化，确定机遇原因全距 的变化，并采取措施 必要時，可修改管制上、下限，持续不断的改善,解析用管制图,管制用管制图,2022/10/973管制图 制程控制的工具1.收集：解,2022/11/4,74,平均值与极差管制图 ( X R ),A 收集资料 A1 选择子组大小、频率和数据 A2 建立管制图及记录原始数据 A3 计算每个子组的平均值 ( X ) 和全距 ( R ) A4 选择管制图的刻度 A5 将平均值和全距，标记到管制图上,将 X & R 标记道管制图上,2022/10/974平均值与极差管制图 ( X R ),2022/11/4,75,X = 50.26R = 5.1,2022/10/975X = 50.26,2022/11/4,76,平均值与全距管制图 ( X R ),B 计算管制上、下限解析用管制图 B1 计算平均全距( R )，制程平均值 ( X ) B2 计算管制上、下限，并标记管制线 全距： UCLR = D4 R LCLR = D3 R 平均值：UCLX = X + A2R LCLX = X A2R,2022/10/976平均值与全距管制图 ( X R ),2022/11/4,77,2022/10/977,2022/11/4,78,2022/10/978,2022/11/4,79,平均值与极差管制图 ( X R ),8种判异准则,2022/10/979平均值与极差管制图 ( X R ),2022/11/4,80,平均值与全距管制图 ( X R ),2022/10/980平均值与全距管制图 ( X R ),2022/11/4,81,5. 制程能力分析,制程处于受控状态制程的各测量值符合正态分布工程及其它规范准确的代表顾客的需求设计目标值位于规格的中心测量变异相对较小,2022/10/9815. 制程能力分析制程处于受控状态,2022/11/4,82,Cpk / Ppk,Cpk The capability index for a stable process. The estimate of sigma is based on within subgroup variation ( R-bar / d2 or S-bar / c4 ),Ppk The performance index. The estimate of sigma is based on total variation ( all of individual sample data using the standard deviation 【root mean square equation 】, “ s “ ).,2022/10/982Cpk / PpkCpk The,2022/11/4,83,Cpk / Ppk,Cpk 在一穩定制程下的能力指數 某一天、某一班次、某一批、某一机台 其组内的变异( R-bar / d2 or S-bar / c4 ),Ppk 性能指数 量试阶段的能力指数、 某一产品长期监控下的能力指数 ( all of individual sample data using the standard deviation 【root mean square equation 】, “ s “ ).,2022/10/983Cpk / PpkCpk 在一穩定,2022/11/4,84,制程能力调查步骤,确切了解要调查的品质特性与调查范围，并收集数据制作解析用管制图，确定制程处于受控状态之中计算制程能力指数( Short Term : Cpk )判断制程能力是否足够，如不够时或不稳定时，则加以改善以解析用管制图之管制上、下限，作为管制用管制图之监控，并于一段期间后，再计算制程能力指数( Long Term : Ppk ),2022/10/984制程能力调查步骤确切了解要调查的品质特,2022/11/4,85,制程能力调查的方式,图示法-主要以直方图、管制图表示数值法-以Ca值(制程准确度)、Cp值(制程精密度)、 Cpk值(制程能力指数)表示之,2022/10/985制程能力调查的方式图示法-,2022/11/4,86,图示法制程能力的初步判定,中心值位置 分散宽度 分布形状,大小,大小,大小,由制程中收集100个以上的数据，做成次数分配图或直方图，由图形的中心值位置、分散宽度、分布形状可简单判定制程能力,2022/10/986图示法制程能力的初步判定 中心值,2022/11/4,87,数值法制程能力分析,制程准确度Ca(Capability of Accuracy)衡量自产品中所获得产品数据的实绩平均值(X),与规格中心值(u)其间偏差的程度,是期望制程中生产的每个产品的实际值能与规格中心值一致(1)Ca之计算方式如下： 实绩平均值-规格中心值 X-uCa=-*100% = -*100% 规格公差/2 T/2T=USL-LSL =规格上限-规格下限,集中趋势,2022/10/987数值法制程能力分析制程准确度Ca(Ca,2022/11/4,88,Ca值的等级判定 Ca值是正值-实绩平均值较规格中心值偏高 Ca值是负值-实绩平均值较规格中心值偏低 Ca值愈小,品质愈佳。依Ca值大小一般分为四级：,2022/10/988Ca值的等级判定,2022/11/4,89,(4)处置原则,A级：维持现状B级：改进为A级,C级：立即检讨改善D级：立即采取紧急措施，全面检讨， 必要时停止生产,2022/10/989(3)Ca等级的说明规格中心值50%1,2022/11/4,90,制程精密度Cp(Capability of Precision)衡量自产品中所获得产品数据的6个估计实绩标准差(),与规格公差(T)其间相差的程度,是期望制程中生产的每个产品以规格中心值为目标，其变异宽度愈小愈好，换言之，即在衡量规格公差范围与制程变异宽度两者间相差程度(1)Cp之计算方式如下：,(单边规格),或,离散趋势,2022/10/990制程精密度Cp(Capability,2022/11/4,91,Cp值的等级判定 Cp值愈大-规格公差(T)大于估计实绩标准差( )愈多， 即表示制程的变异宽度远小于规格公差 Cp值愈大,品质愈佳。依Cp值大小一般分为五级：,2022/10/991Cp值的等级判定,2022/11/4,92,(3)Cp等级之说明,6 E 级,6 D 级,6 C 级,6 B 级,6 A 级,规格中心值,规格上限,规格下限,Cp 0.67,Cp = 0.67,Cp = 1.00,Cp = 1.33,Cp = 1.67,T = 10 ,T = 8 ,T = 6 ,T = 4 ,2022/10/992(3)Cp等级之说明6 E,2022/11/4,93,制程能力指数 Cpk( 稳定的制程 ),Cpk =,( 1 Ca ),* Cp,当 Ca = 0 时，Cpk = Cp,单边规格时，Cpk 即以 Cp 值计之,集中趋势,离散趋势,2022/10/993制程能力指数 Cpk( 稳定的制程,2022/11/4,94,USL ： 规格上限 LSL ： 规格下限 X ：制程总平均值 ：估计标准差,制程能力指数 Cpk S.T. Stable Process, = R / d 2 R ：全距(全距)的平均值 d 2 ：依样本数大小变化，所使用之常数,2022/10/994USL ： 规格上限,2022/11/4,95,USL ： 规格上限 LSL ： 规格下限X ：制程总平均值 x：实绩标准差,性能指数 Ppk L.T.,Ppk 性能指数 量试阶段的能力指数、 某一产品长期监控下的能力指数 ( all of individual sample data using the standard deviation 【root mean square equation 】, “ s “ ).,2022/10/995USL ： 规格上限,2022/11/4,96,群体平均值,样本平均值,群体标准偏差,样本标准偏差,X,2022/10/996群体平均值样本平均值群体标准偏差样本标,2022/11/4,97,Normal Distribution - List,m,T,USL,LSL,P(d),Z,2022/10/997Normal Distribution,2022/11/4,98,计算Z 值 ( Short Term) 单边规格：Z USL = 或 Z LSL =,USL X,X LSL,2022/10/998计算Z 值 ( Short Term),2022/11/4,99, 双边规格：Z USL = 或 Z LSL = Z min = Z USL 或 Z LSL 之最小值 若 Z 0 ，则表示制程总平均值落在规格界限外 Z 值可用于估计制程超出规格界限之不良率，参附录,USL X,X LSL,2022/10/999USL XX LSL,2022/11/4,100,尾部的面积是什么?,2.5,Z,P(d),可查 Z 表计算超出规格的机率,X,USL,2022/10/9100尾部的面积是什么?2.5ZP(d)可,2022/11/4,101,Z-Bench,Z-Bench是上、下界实际缺点预测数目的计算.利用计算ZLSL,经查表可得相对应的缺点机率.同样的ZUSL也是一样.两者相加即是缺点机率的总合.利用查Z表,即可得到相对应的缺点机率总合的Z值,此Z值就是Z Bench,代表箸制程能力.,P(d)LSL,LSL,X,USL,P(d)USL,ZLSL,=,X-LSL,S,ZUSL,=,USL-X,S,P(d)USL,P(d)LSL,=,查Z表,查Z表,=,P(d)TOTAL,=,P(d)LSL,+,P(d)USL,ZBench,查Z表,2022/10/9101Z-BenchZ-Bench是上、下,2022/11/4,102,Z =,X LSL,Short TermLong Term,Short TermLong Term,2022/10/9102Z =USL X Z =X ,2022/11/4,103,2. 计算制程能力指数Cpk / Ppk 值 单边规格： = 或 =,Z USL,3,Z LSL,3,2022/10/91032. 计算制程能力指数Cpk /,2022/11/4,104, 双边规格： = 3. 制程能力评价 与顾客需求作比较 选定重点改善特定指标 订定制程能力改善目标,Z min,3,2022/10/9104Z min3,2022/11/4,105,4. 制程能力改善 要求系统面之行动，以减少机遇原因之变异 如：机器性能、输入材料的一致性、制程操作 的基本方法、人员培训的方法及工作环境5. 分析与绘图以控制改善后制程 利用管制图与制程能力指标，持续监督确 认改善的效益,2022/10/91054. 制程能力改善,2022/11/4,106,X = 50.12 s = 2.403,实例演练,2022/10/9106某公司希望能预测其产品厚度之范围，试,2022/11/4,107,谢谢!,THANKS！,P,D,C,A,FMEA,2022/10/9107谢谢!THANKS！PDCA FM,（第14讲）考场作文开拓文路能力分解层次(网友来稿)江苏省镇江中学 陈乃香说明：本系列稿共24讲，20XX年1月6日开始在资源上连载【要义解说】文章主旨确立以后，就应该恰当地分解层次，使几个层次构成一个有机的整体，形成一篇完整的文章。如何分解层次主要取决于表现主旨的需要。【策略解读】一般说来，记人叙事的文章常按时间顺序分解层次，写景状物的文章常按时间顺序、空间顺序分解层次；说明文根据说明对象的特点，可按时间顺序、空间顺序或逻辑顺序分解层次；议论文主要根据“提出问题分析问题解决问题”顺序来分解层次。当然，分解层次不是一层不变的固定模式，而应该富于变化。文章的层次，也常常有些外在的形式：1小标题式。即围绕话题把一篇文章划分为几个相对独立的部分，再给它们加上一个简洁、恰当的小标题。如世界改变了模样四个小标题：寿命变“长”了、世界变“小”了、劳动变“轻”了、文明变“绿”了。 2序号式。序号式作文与小标题作文有相同的特点。序号可以是“一、二、三”，可以是“A、B、C”，也可以是“甲、乙、丙”从全文看，序号式干净、明快；但从题目上看，却看不出文章内容，只是标明了层次与部分。有时序号式作文，也适用于叙述性文章，为故事情节的展开，提供了明晰的层次。 3总分式。如高考佳作人生也是一张答卷。开头：“人生就是一张答卷。它上面有选择题、填空题、判断题和问答题，但它又不同于一般的答卷。一般的答卷用手来书写，人生的答卷却要用行动来书写。”主体部分每段首句分别为：选择题是对人生进行正确的取舍，填空题是充实自己的人生，判断题是表明自己的人生态度，问答题是考验自己解决问题的能力。这份“试卷”设计得合理而且实在，每个人的人生都是不同的，这就意味着这份人生试卷的“答案是丰富多彩的”。分解层次，应追求作文美学的三个价值取