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1、CPK解讀及改善對策 SPC管制圖使用 統計製程管理SPC statisticalprocesscontrol 統計製程管制乃是在生產過程中管制品質產出的主要管 技術 運用統計資 可以協助企業即時發現過程中的問題 能迅速地偵測出製程中可歸屬原因的發生或製程參數的改變 以便在更多不良品被製造出來之前 就能針對製程進行診斷並採取修正的措施 何謂製程精密度Cp與製程準確度Ca Cp指的是集中度 精密度 Ca指的是準確度 準確度 製程準確度Ca Capabilityofaccuracy 何謂製程準確度 以規格標準為目標 自生產中所得到的資料與規格中心值之間的偏差程度 在衡量製程平均數與規格中心的一致性
2、簡單的說可以把規格標準想像成靶心 產品平均的數據與靶心之間的距離 Ca越小表示產品的平均規格越趨近於規格標準 Ca越大代表產品的平均規格離規格標準越遠公式範例規格標準規格中心 製程精密度Cp Capabilityofprecision 何謂製程精密度 一種衡量規格公差範圍與製程變異寬度兩者間相差的程度簡單的說Cp愈小 則產品落在規格界限外之件數愈多 Cp愈大 表示製程變異越小 精密度越高 品質越佳 則產品落在規格界限外之件數愈少 公式範例雙邊公差單邊公差 綜合製程能力指數Cpk Cpk值是將Ca與Cp值兩者合併起來 作為製程能力的指標 Cp值是衡量製程變異滿足產品品質標準之程度 換言之 Cpk
3、值同時考慮製程平均偏離規格中心的程度 Ca 以及製程變異的大小 Cp 因而比Ca值或Cp值更能合理的衡量製程的能力 公式範例 Cpk 1 Ca Cp 單邊公差 Min Cpu Cpl 綜合製程能力指數Cpk評等 管制圖功用 用於確認製程是否在穩定狀態下 或者維持製造程序在穩定狀態上所用之圖 從製程中蒐集資料 並加以統計分析 進而從分析中發掘製程的異常 以便能立即採取矯正行動 使製程恢復正常的工具 管制圖功用 任何生產過程中 影響品質差異的原因不外是機遇原因與非機遇原因兩種 機遇原因 存在製程中 在產品品質的變異原因中 其比例約有85 的問題應由管理人員來處理 在追求變異來源時應由機器 材料 方
4、法 人員 環境等著手改善 EX 工作環境變化 原料來源不同等 非機遇原因 原不存在製程中的原因 約有15 的問題屬於此類 改善此類原因較為困難 EX 錯誤的工具 操作員之疏失等 管制圖類別 計量值管制圖用於製造工程之管制 於生產中可以調查異常發生之原並預測不良之狀況 1 能及時找出異常原因 提高品質 2 能給予數據較多解釋 缺點1 在生產過程中需經常抽樣 較浪費成本與時間2 計算較為複雜 管制圖類別 計數值管制圖只在生產完成後 抽取樣本 並檢測良品與不良品 所需數據能以較簡單方式取得 1 對於工廠品質情況瞭解非常方便 2 計算較計量值簡易 缺點1 由於是檢測完成品 故無法及時處理異常 2 有時
5、此管制圖無法發現異常真正原因 管制圖使用 以一模四穴為例 可設樣本為四 並預設XBar R圖 先看組內變異 再看組間變異 組內變異 了解此模具各模穴的差異 組間變異 了解人機料法環之間的變異 降低組內變異 放大組間變異 計量值XBar R圖 組間變異 組內變異 計數管制圖 樣本相同 計數管制圖 樣本大小不一 計量值管制圖判讀 A 2 14 A 2 14 B 13 59 C 34 14 C 34 14 B 13 59 UCL LCL CL 正常的管制圖 大多數的點會集中在中心線的附近 向上下管制界線分佈 再接近管制界線之點最少 其管制圖之上下界包含全部機率的99 73 A B C C B A 計
6、量值管制圖判讀 A A B C C B UCL LCL CL 規則 樣本點落在管制界限之外 此現象表示現階段在製程上有異常原因 須緊急追查原因必免不良品持續產出 可由人機料法環等方式查明 調查原因 調查原因 計量值管制圖判讀 異常原因 循環現象 A A B C C B UCL LCL CL 影響管制圖產生循環現象的原因 1 工作環境的週期變化 如溫度 機台壓力2 定期的作業員或設備輪調3 定期保養 計量值管制圖判讀 異常處理 循環現象 圖A 圖B 計量值管制圖判讀 異常原因 趨勢現象 影響管制圖產生趨勢現象的原因 1 設備之緩慢磨損2 工作者疲勞3 工作環境之改變4 原料成份之緩慢改變 A A
7、 B C C B UCL LCL CL 設備或刀具磨損 圖A 趨勢現象 圖B 更換刀具 計量值管制圖判讀 異常原因 不穩定跳動現象 影響管制圖產生不穩定跳動現象的原因 1 大規模機器重新調整2 夾治具位置不正確3 不同批的原料混合使用 A A B C C B UCL LCL CL 直方圖判讀 一 製程能力佳 數據集中 所有數據包括在規格範圍內 且平均值接近標準值 USL LSL 直方圖判讀 一 Ca精確且Cp精準 Cpk已達到1 66 直方圖判讀 三 製程能力差 數據偏下限 應立即調整相關參數 使製程往規格中心移動 USL LSL 直方圖判讀 四 製程能力差 數據緊靠規格上下限 應立即調整相關
8、參數 使製程集中 USL LSL 直方圖判讀 四 雖然數據都在公差內且Ca非常精準 但Cpk仍然不高 直方圖判讀 斷崖型 原因 可能在抽樣的過程中 發生人為故意篩選的情況 造成某一邊的數據被抽掉 USL LSL 直方圖判讀 斷崖型 數據明顯人為刪減導致規格10 12mm之間無數據顯示 直方圖判讀 雙峰型 原因 可能在製程中 存在兩種不同性質之數據混合 例如混料的情形 或是人員 機台的調整 USL LSL 柏拉圖判讀 定義1 又稱重點管理圖 根據所蒐集的數據 以不同區分標準加以整理 分類 計算出各分類項目所佔的比例而按照大小順序排列 再加上累積值的圖形 2 一般而言 柏拉圖是以80 20法則作為圖形的參考 80 20法則其定義為 80 的原因可以用20 的資源進行改善 其餘20 的原因則需要80 的資源方可改善 柏拉圖判讀 由此柏拉圖可知 80 的不良集中在毛邊與彎曲 因此在改善品質的過程中 必須優先針對此兩類不良進行改善 即可大幅改善廠內的品質狀況 柏拉圖判讀 由上圖顯示 不良發生的原因多數集中在機台未調整 因此改善品質的優先步驟 則是矯正機台的相關參數 Q A 若還有其他的問題 歡迎提問
