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1、2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 1,SPC教育訓練: 管制圖,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 2,綱 要,1. 統計製程管制(SPC)基本概念,3.管制圖 管制圖原理 管制圖繪製 P管制圖 管制圖之種類 管制圖之判讀,2.製程能力分析,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 3,2.加上數據 “拉力強度平均為5 kg/cm2 ”，請問這算不算有意義的資訊？,1.“拉力強度很好”算不算是有意義的資訊？,3.再加上範圍 “大多數產品的拉力強度在5 kg 0.6 kg 之內 ”如何？,4.最好修改成 “99.73 %的產品拉力強度在5 kg 0.6 kg
2、/cm2 之內 ”,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 4,前述 5kg 代表集中趨勢 0.6 kg 代表離中趨勢 99.73 % 是指含蓋在 5 0.6 kg這個範圍之內的機率 其實就統計學而言，任何有意義的情報都有三個構成要素，分別是： 版權所有尋智專業顧問有限公司 1. 集中趨勢（通常以 x 作代表） 2. 離中趨勢（通常以 作代表） 3. 被含蓋在特定範圍內的機率,xxx公司男生的身高平均值（X ）是167cm， 標準差（ ）是8cm，那麼請問大約有多少 男生的身高在159至175cm之間？,問,1.2 基本統計參數,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 5,
3、基本統計概念:,SPC基本概念,掌握所收集數據間之差異性及規律性,而進行對未知系統之預測及判斷。,(1)統計:,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 6,基本統計概念:,SPC基本概念,2 :變異數 S2 均勻度, 即表示分配中的離散,分散或變異 情形，用來測量觀測值均值變動的情形, : 標準差 S,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 7,基本統計概念:,分布 3 要素 : 1.中心位置 2.散佈 3.曲線形狀,(4) 常態分配 (機率分配圖形):,99.994%,SPC基本概念,管制圖是以3個標準差為基礎，換言之，只要群體是常態分配，從此群體抽樣時，每10000個當
4、中即有27個會跑出 3之外。,以xN( , 2 )表示x服從平均數為和變異數為2的常態分配。,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 8,基本統計概念:,(6)說明:,如上圖所示, 有68.26%的值落在平均數加減一個標準差()的界限內 有95.46%的值落在平均數加減二個標準差(2)的界限內 有99.73%的值落在平均數加減三個標準差(3)的界限內(P.4) 因此, 常態分配之標準差是衡量在水平尺度上的距離與68.26%, 95.46%和 99.73%界限的關係, 常態分配的圖形通常為對稱的鐘形曲線。,(5)常態分配的特性:,A. 群体平均值()之次數最多。 B. 兩邊對稱 。 C
5、. 曲線與橫軸不相交。 D. 曲線之反曲點在1處。 E. 曲線與橫軸所圍之面積為1 。,SPC基本概念,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 9,SPC之意義:,SPC基本概念,SPC之效益: (1)有效應用抽樣計劃進行管制,具有經濟性。 (2)可即時發現製程異常,預防不良發生。 (3)掌握製程能力,做為改善之提示。,SPC（Statistical Process Control；統計製程管制）是指在製造工程中去搜集資料，並利用統計分析，管制圖，及製程能力分析等技巧，從分析中去發覺製程異常原因，立即採取改善措施，使製程恢復穩定狀態，避免及減少不良品的發生。,2020/12/29,T
6、FT品保部 邱欽鴻,P. 10,(2) 所取樣本涵蓋多個群體而造成看不出趨勢或誤判 ( DATA需做層別 ),(3) 對某一統計方法稍了解但不透徹而誤用誤判 ( 可由實務練習中多研究瞭解 ),SPC基本概念,SPC應注意之事項:,(1) 所取樣本不足以代表群體 ( 數量需夠或為長時間累積DATA),2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 11,製程能力分析,* 分析製程能力之方法,(2)圖示法 次數分配圖樣(直方圖) 機率分佈圖 管制圖,(1)數值法 Ca Cp Cpk,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 12,製 程 能 力 數 值 方 法 ( 1 ),Ca(製程準確
7、度) (Capability of Accuracy),衡量 製程實績平均值 與 規格中心值 之偏差程度,A: Ca12.5% B: 12.5%Ca25.0% C: 25.0%Ca50.0% D: 50.0%Ca,A: 有遵守作業標準操作並達規格要求,須續維持現狀 B: 有必要儘可能提升至A級 C: 作業標準可能未被遵守或有必要檢討所訂之規格及作業標準 D: 應採取緊急措施,全面檢討可能影響之因素,必要時須停線,T = USL - LSL (規格寬度) 單邊規格因沒有規格中心值, 故不能算Ca 。,=Ca值越小越好,表示偏離小,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 13,製 程 能
8、 力 數 值 方 法 ( 2 ),Cp(製程精密度) (Capability of Precision),A: 此製程甚為穩定,可將規格公差縮小或勝任更精密之工作 B: 有發生不良率偏高之危險,須加以注意並努力維持不再變壞 C: 檢討所訂規格及作業標準,可能本製程無法勝任如此精密之工作 D: 應採取緊急措施,全面檢討可能影響之因素,必要時須停線:,A: 1.33 Cp B: 1.00 Cp 1.33 C: 0.83 Cp 1.00 D: Cp 0.83,Cp= T / 6-雙邊規格,衡量 製程變異程度 與 規格公差 之差異程度,=Cp值越大越好,表示製程佳,2020/12/29,TFT品保部
9、邱欽鴻,P. 14,製 程 能 力 評 價 方 法 ( 3 ),Cpk(製程能力指數) (Capability of Process),A: 製程能力足夠 B: 製程能力尚可,但仍須再努力 C: 製程應加以改善,A: 1.33 Cpk B: 1.00 Cpk 1.33 C: Cpk 1.00,Cpk = ( 1 -Ca)Cp,綜合 Ca 與 Cp 之總合指數=(製程能力)(1偏移率),當Ca = 0時, Cpk = Cp 單邊規格時, Cpk即以Cp值計算,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 15,Pp 與 Ppk ( Performance ),(2) s Pp R管制圖繪於圖
10、表下方 1/3 處 折線之比例要能清楚看出轉折之變化,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 41,管制圖,* p 管制圖之繪製,(1)P管制圖使用時機 不良比例管制圖 品質特性無法以量化數據描述 ,只能以OK/NG判定者 當 P 變化非常大時較適用 可激勵作業者,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 42,管制圖,* p 管制圖之繪製,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 43,管制圖,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 44,管制圖,* p 管制圖之繪製,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 45,管制圖,2020/12/29,T
11、FT品保部 邱欽鴻,P. 46,管制圖之種類,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 47,管制圖之判讀,管制圖發生異常時 ，首先應先確認下列事項： 抽樣之數據是否“ 隨機 ” ? 是否經過適當層別 ? 是否有 “ 過度調整 ” 的情形 ?,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 48,管制圖之判讀,(1)R 管制圖代表之意義 受製程之標準差所支配 代表精度或品質均勻程度 R變動可推論為設備出問題或管理上出問題,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 49,決定你的製程是否在穩定狀態,3,2,1,1,2,3,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 50,
12、Type 1 Errors for these Tests,2/3,7/7,10/11,16/20,1/1,2(0.00135),0.0027,0.0052,(0.5)7,0.0078,0.00586,0.0059,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 51,判讀圖例,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 52,判讀圖例,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 53,判讀圖例,水平位置的漸變(Steady change):工業上最常見,UCL
13、,CL,LCL,可能原因:,1.工具或模具之磨損 2.設備的逐漸惡化 3.溫度或濕度的逐漸變化 4.儀器中有灰塵堆積 5.作業員產生疲勞,厭煩或疏忽等原因 6.材料的逐漸改變,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 54,判讀圖例,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 55,判讀圖例,重覆週期(Recurring cycle):,UCL,LCL,CL,可能原因:,1.工作環境(如溫度)之週期性變化 2.工作者的疲勞,以及由於上午,中午,下午獲得休習而精神比較好 3.刀具的磨損 4.電瓶的定期充電 5.原料之特性具有季節性變化 6.機器功能的定期調整,2020/12/29,TFT品保部 邱欽鴻,P. 56,搜集數據,繪製解析用管制圖,安定狀態?,繪製管制圖,管制用管制圖,追求,去除異常原因 以達安定狀態,檢討機械,設備等等,提升制程能力,滿足規格?,管制圖之繪製流程,
