《精编》SPC的基础培训教材

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1、SPC培訓講義 第一章 認識SPC第二章 基本統計概念第三章 SPC管制圖類別第四章 SPC管制圖第五章 制程能力分析第六章 SPC總結第七章 SIXSIGMA介紹楊兵Jackson2003 10 20 第一章 認識SPC 一 什么是SPCSPC StatisticalProcessControl工业革命以后 随着生产力的进一步发展 大规模生产的形成 如何控制大批量产品质量成为一个突出问题 单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求 必须改进质量管理方式 于是 英 美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法 1924年 美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生

2、产过程当中 并发表了著名的 控制图法 对过程变量进行控制 为统计质量管理奠定了理论和方法基础 统计过程控制 是企业提高质量管理水平的有效方法 它利用数理统计原理 通过检测数据的收集和分析 可以达到 事前预防 的效果 从而有效控制生产过程 不断改进品质 与全面质量管理相同 强调全员参与 而不是只依靠少数质量管理人员 二 SPC的作用 1 确保制程持续稳定 可预测 2 提高产品质量 生产能力 降低成本 3 为制程分析提供依据 4 区分变差的特殊原因和普通原因 作为采取局部措施或对系统采取措施的指南 三 SPC的焦點 製程 Process Quality 是指產品的品質 換言之 它是著重買賣雙方可共

3、同評斷與鑑定的一種 既成事實 而在SPC的想法上 則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源頭 製程 Process 上 因為製程的起伏變化才是造成品質變異 Variation 的主要根源 四 SPC的推行步驟 確立製造流程 製造流程解析 決定管制項目 實施標準化 管制圖的運用 Cpk 1 33 問題分析解決 製程的繼續管制 制程能力分析 Cpk 1 33 問題分析解決 制程條件變動時 統計制程管制 SPC 統計製程管制之目的係持續改善產品與服務的價值 達到顧客滿意 製程能力調查 Ca Cp Cpk 管制圖的運用 作業方式 資源混用方式 人員設備材料方法環境 產品或服務 顧客 辨識變化的需求與

4、期望 統計方法 製程的聲音 輸入 製程 系統 輸出 顧客的聲音 製程回饋管制系統模式 SPC興起的背景SPC的迷思SPC的焦點SPC的思考SPC的診斷 SPC背景說明 對品質常有的錯誤觀念 大多數的品質問題是錯在作業人員容許少數的不良 意外的瑕疵是無可避免的品質是品管部門的責任只重視品質檢驗 檢驗人員需負責解決瑕疵品SPC只是在現場掛管制圖 對品質的正確觀念 85 的品質問題是管理人員所要擔負的 管理者態度的偏差 更勝過作業人員的懶散第一次就把事情做好 並且將後工程視為顧客 才能真正做到零缺點品質品質和公司每一個人都有關品質檢驗是可以解決問題但卻無法消除問題SPC是讓品質保證的系統持續運轉不斷

5、改善製程 以提昇品質與生產力 SPC興起的背景 SPC興起是宣告 經驗掛帥時代 的結束 手工藝的產業 SPC無用武之地 經驗取勝 當經驗可以整理 再加上設備 制程或系統時 那SPC時機的導入 就自然成熟了 SPC興起是宣告 品質公共認證時代 的來臨 1980年以前 客戶大都以自己的資源與方法 來認定某些合格的供應商 造成買賣雙方的浪費 1980年以後 GMP 及 ISO9000 的興起 因為重視產品生產的 制程 與 系統 故更須有賴SPC來監控 制程 與 系統 的一致性 SPC的迷思 迷思一 有管制圖就是在推動SPC 這是產品品質 Q 還是制程參數 P 管制圖 這張管制圖是否有意義 它所管制的

6、參數 真的對產品品質有舉足輕重的影響嗎 管制界限訂的有意義嗎 這張管制圖 是否受到應有的重視 是否已遵照規定 實施追蹤與研判 SPC的迷思 迷思二 有了Cpk Ppk等計算就是在推動SPC Cpk Ppk有定期審查嗎 是否已用Cpk Ppk作訂單分派給不同生產線 作為生產的依據 SPC的迷思 迷思三 有了可控制的制程參數 ProcessParameter 就是SPC 為什麼挑出這些制程參數 這些制程參數的控制條件 是如何決定的 這些制程參數與產品品質之間 有因果關係可循嗎 SPC的焦點 制程 Process SPC與傳統SQC的最大不同點 就是由Q P的轉變SQC 強調Quality 產品的品

7、質 換言之 它是著重於買賣雙方可共同評斷 鑑定的一種 既成事實 SPC 則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源頭 制程 Process 上 因為制程的起伏變化 才是造成品質變異 Variation 的主要根源 SPC的焦點 制程 Process 品質變異的大小 也才是決定產品優劣的關鍵 制程起伏條件 品質異常 產品優劣 因 因 果 果 SPC的思考 制程參數 制程 SPC的思考 步驟一 深入掌握因果模式制程參數 因 品質貢獻率 果 分析 柏拉圖分析步驟二 設定主要參數的控制範圍 以迴歸分析方法或實驗設計來分析 SPC的思考 步驟三 建立制程控制方法 控制頻率 樣本抽取方法 樣本量測方法步驟

8、四 抽取成品來印證原始系統是否仍然正常運轉 SPC的診斷 品質是否更穩定 良品率是否提高 制程是否更流暢 成本是否更低廉 異常是否更快能被偵測到 品管員是否逐漸在減少 統計制程管制的定義非機遇原因變異機遇原因變異制程控制與制程能力制程改善循環 制程變異 統計制程管制的定義 經由制程中去收集資料 而加以統計分析 從分析中得以發覺制程的變異 並經由問題分析以找出異常原因 立即採取改善措施 使制程恢復正常 並藉由制程能力分析與標準化 以不斷提昇制程能力 制程控制的需要 檢測 容忍浪費允許將時間和材料投入到生產不一定有用的產品或服務中預防 避免浪費 第一次就把工作做對 變異 機遇原因與非機遇原因 為了

9、使變異的表示簡化 通常分成下列二種 機遇原因的變異制程中變異因素是在統計的管制狀態下 受控 隨著時間的推移 具有穩定的且可重複的分佈制程中的許多 全距 的原因 非機遇原因的變異制程中不常發生 但造成制程變異的原因 所造成之分佈與時間的關係 是不穩定且不無法預期的 散布举例 非機遇原因 过程A显示受控散布过程B显示不受控散布 因為生產制程中每一件成品都不同 因此如果製程很穩定 則生產產品的品質特性的分布將形成一種固定形狀 稱為分佈 一般分佈有下列之不同情形 或是以上這些的不同組合 如果制程中 只有機遇原因的變異存在 則其成品將形成依各很穩定的分佈 而且是可以預測的 如果制程中 有非機遇原因的變異

10、存在 則其成品將為不穩定的分佈 而且無法預測的 範圍 時間 可預測 範圍 時間 無法預測 大量之微小原因所引起原料在一定範圍內之微小變異機械之微小振動儀器測定時 不十分精確之做法依據作業標準執行作業的變化實際上 要除去制程上之機遇原因 是件非常不經濟之處置 一個或少數幾個較大原因所引起使用規格外的原物料新手之操作人員不完全之機械調整未依據作業標準執行作業所制訂之作業標準不合理非機遇原因之變異 不但可以找出其原因 並且除去這些原因之處置 在經濟觀點上來說 是正確的 機遇原因 非機遇原因 非機遇原因的變異 簡單的統計分析可發現 如管制圖 直接負責制程的人員去改善 局部措施改善對策 局部措施 改善非

11、機遇原因 牽涉到消除產生變異的非機遇原因 可由製程人員直接加以改善 大約可以解決15 之制程上的問題 系統措施 改善機遇原因 共同原因的變異 製程能力分析可發現 如Ca Cp Cpk 及管制圖上點的變化 管理當局參與及製程人員合作去改善 系統改善對策 必須改善造成變異的機遇原因 經常需要管理階層的努力與對策 大約可以解決85 之制程上的問題 Time1 Time2 Time3 Time4 称为 短期 st 我们的潜在能力 能做得最好的情况所有6sigma公司用 报告价值不高的多数 顯示散佈原因 組內變異 Within 組間變異 Between 能力对实绩 过程实绩 全部散布包括Shifts和S

12、hortTerm Pp Ppk 能力 只有随机的或短期的散布 Cp Cpk 制程控制與制程能力 首先應通過 檢查 消除 全距 所產生之非機遇原因 使制程處於 受控 的狀態接下來 就可依顧客的 要求 規格 來評定 制程能力 以使顧客滿意 這就是持續改善的基礎 在管制規格內 Cpk 1 33 範圍 時間 受控 消除了非機遇原因 範圍 時間 制程控制 不受控 存在了非機遇原因 受控 能力符合要求 機遇原因造成的變異已減少 制程能力 規格上限 規格下限 範圍 受控 能力不符合要求 機遇原因造成的變異太大 制程改善循環 P D A C P D A C P D A C 1 分析制程 2 維護制程 3 改善

13、制程 1 分析制程 本制程應該做什麼 會出現什麼問題 本制程會有哪些變化 我們已經知道本制程的什麼全距 全距 哪些參數受全距 全距 的影響最大 本制程正在做些什麼 本制程是否在生產廢品及需要返工的產品 本制程生產的產品是否處於受控狀態 本制程是否有能力 本制程是否可靠 2 維護 控制 制程 制程是動態的 並且會隨時間而變化 監控制程的能力指數 查出 非機遇原因 的變異 並採取有效的措施3 改善制程 使制程穩定 並以維持制程的能力指數 充分理解 機遇原因 造成的變異 減少 機遇原因 造成變異的發生 第二章 基本統計概念 2 2 1 N 母體數 批量數 指母體 批量 數多少的個數 例 共了50個數

14、 N 50 2 n 樣本數 抽樣數 指樣本 抽樣 多少的個數 例 抽了7個樣品 n 7 3 X 平均數 所有數的平均值 計算公式 X X1 X2 Xn nn 樣本數 X1 X2 表示各個數值例有數值 1 51 61 71 551 65X 1 5 1 6 1 7 1 55 1 65 5 1 64 R 全距 該組最大值 最小值的得數 計算公式 R MAX 該組最大值 MIN 該組最小值 例有數值 1 51 61 71 551 65R 1 7 1 5 0 2 2 5 方差 s 6 標準差1 母體標准差 S 2 樣本標准差 s Xi X n Xi X 2 n 1 部份計算公式 Xi X n 1 2 2

15、 2 7 中位數M 該組數據數值大小的中間一位 若該組數是偶數 取中間兩個數的合進行平均 例如A 13458M X 4B 22 53477 5M X 3 4 2 3 58 Xbar R常數表 R d2 9 制程中心沒有偏移 良品率表 10 制程中心偏移1 5 良品率表 正態分佈概率 第三章 管制圖類別 1 計量型數據所謂計量型數據 就是均由量具實際量測出來的數據 如長度 重量 電流值 尺寸等具有連續性的數據 2 計數型數據所謂計數型數據 就是均屬於以單位個數或次數來計算的數據 如不良數 不良率 缺點數 缺點率等 3 SPC管制圖种類 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

16、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 计数值管制图之优缺点 优点 只在生产完成后 才抽取样本 将区分为良品与不良品 所需数据能以简单方法获得之 对于工厂整个品质情况了解非常方便 缺点 只靠此种管制图 有时无法寻求不良之真正原因 而不能及时采取处理措施 而延误时机 管制圖之繪制流程 搜集數據 繪制解析用管制圖 穩定狀態 繪制直方圖 分布 層別研究 滿足規格 制程能力研究 管制用管制圖 Yes 消除非機遇原因 No 滿足 減少機遇原因4M 1E分析 不滿足 提升製程能力 Z value 管制圖 制程控制的工具 1 收集 收集資料並畫在圖上2 控制 監控是否超出 管制上 下限 非機遇原因 計算所收集的資料 作為分析之用 觀察 全距 的變化3 分析與改善 依所計算之結果 評估制程能力指數 監控在 受控 狀態資料的變化 確定 機遇原因 全距 的變化 並採取措施必要時 可修改 管制上 下限 持續不斷的改善 解析用管制圖 管制用管制圖 第四章