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1、Statistical Process ControlSPC SPC 在制程中的應用在制程中的應用天马行空官方博客：http:/ ；QQ:1318241189；QQ群：175569632Date1課程大綱課程大綱 基本統計概述 直方圖 基本統計量數 SPC 背景說明 制程變異分析 建立 SPC 步驟 管制圖 制程能力研究 實例演練 天马行空官方博客：http:/ ；QQ:1318241189；QQ群：175569632Date2統計制程管制統計制程管制【SPCSPC】 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
2、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 需求與期望統計方法製程的聲音製程的聲音輸入輸入製程製程/ /系統系統輸出輸出顧客的聲音顧客的聲音製程回饋管制系統模式製程回饋管制系統模式Date3 統計方法的意義 群體與樣本 資料的分類 資料的分析 品質管制與統計方法一、基本統計概述一、基本統計概述天马行空官方博客：http:/ ；QQ:1318241189；QQ群：175569632Date4統計概念統計概念區分沒有顯著 差異有顯著 差異沒有顯著 差異 Risk Type II error有顯著 差異 Risk Type I error判判斷斷上上事事 實實 上上Date5問題
3、類型的分析問題類型的分析對的問題比對的答案更重要有清楚的實驗策略，比急著去做實驗更重要問題類型問題類型T T 型型A A 型型X X 型型造成問題的造成問題的 原因原因明明 確確明明 確確不不 明明 確確操作條件操作條件明明 確確不不 明明 確確不不 明明 確確解決工具解決工具QC QC 七大手法七大手法 管制圖管制圖 層別法層別法檢定檢定 相關迴歸相關迴歸 D.O.ED.O.ED.O.ED.O.EDate6統計方法的意義統計方法的意義 規劃資料的收集，整理與解釋資料，並據以導出 結論或予以推廣的制程，稱為統計方法。 闡述統計方法與理論的科學，即為統計學。 上述統計方法，乃自全部資料中，抽取部
4、分資料 ，此部份資料的收集、整理，並將其結果加以解 釋，使不了解統計分法的仁得以了解，並據以對 全部資料作成結論，或推導出全部資料所蘊含的 特性。天马行空官方博客：http:/ ；QQ:1318241189；QQ群：175569632Date7統計資料屬性資料屬量資料合格 / 不合格好 / 不好滿意 / 不滿意計數值 間斷資料計量值 連續資料Date8群體與樣本群體與樣本 群體Population，可為整個制程的所有製品或 半成品之全部測定值，亦可為一大批貨品，一小批 貨品，一天內的製品或半成品，一小時內的製品。 群體Population 以 N 表示。 計數值 群體不合格率 計量值 群體平均
5、數 ，群體標準差 群體的構成，特別應注意 層別 ： 不同批原料、不同機器設備、不同班別、不同操作 員等。Date9群體與樣本群體與樣本 樣本Sample，為自群體中選取的一部分製品或 半成品之測定值，或自整個檢驗批中抽取一部分製 品或半成品之測定值。 樣本Sample 以 n 表示。 計數值 樣本不合格率 計量值 樣本平均數 X ，樣本標準差 x 樣本的取得，特別應注意 隨機性：並能夠代表群 體為原則。Date10資料的分類資料的分類 時間分類標準：日、周、月、季、半年、年。 空間分類標準：不同生產線、不同銷售區、不同材料來源。Date11資料的分析資料的分析 查檢表 次數分配表 柏拉圖 直方
6、圖 圓形圖 推移圖 長條圖Date12品質管制與統計方法品質管制與統計方法 品質管制的發展階段：操作員品管、領班品管、統 計品管SPC、全面品管TQC、全面品質管 理TQM，六大階段。 自第四階段的統計品管SPC，Dr. Shewhart 博士 ( 1924 年) 發表製造產品品質的經濟管制以後， 統計方法即持續運用於品質管制中。 舉凡 (1) 市場分析 (2) 產品設計 (3) 可靠度規格，壽 命 / 耐用性預測 (4) 製程管制 / 製程能力分析 (5) 品 質水準 / 抽樣檢驗計畫之決定 (6) 數據分析 / 性能評 估 / 缺點分析 等，均導入適當之統計方法。Date13品質管制與統計
7、方法品質管制與統計方法 可用之特殊統計方法及應用包含但並不限於：(1) 實驗計畫法 / 因子分析(2) 變異數分析 / 迴歸分析(3) 安全性評估 / 風險分析(4) 顯著性檢定(5) 管制圖(6) 抽樣檢驗Date14 直方圖的意義 次數分配 直方圖的應用二、直方圖Date15直方圖的意義直方圖的意義 定義定義將測量所得的 Data 如時間、長度、硬度等計量值 ，劃分成數個組間，計算各組間數據出現的次數， 以便瞭解其分配的狀況的圖表，叫作直方圖。 直方圖係根據次數分配表而繪製。Date16直方圖的意義直方圖的意義 繪制直方圖之目的繪制直方圖之目的(1) 測知製程能力(2) 計算產品不良率(3
8、) 調查是否混入二個以上不同的 群體(4) 測知有無假數據(5) 測知分布型態 Date17直方圖的應用直方圖的應用直方圖的作法 1. 決定Data收集期並收集Data 最少要有50個Data，最好要有100個以上 2. 找出Data中之最大及最小值 Ex: L=23.4 S=20.2 3. 決定組數 - K 等於 n 的平方根 Ex: n = 50 k = 7 4. 決定組距h -將最大值減去最小值後，除以組數，再取最小測量單位的整數倍即可 Ex:（ L - S ）/ K =（23.4-20.2）/ 7 = 0.46 h = 0.5 （取最小量測單位之整數倍） 5. 決定組界值 -由最小值減
9、去最小測良單位的1/2，就是第一組的下限，再逐次加上各組 距，直到可含蓋最大值即完成 Ex: 20.2 - 0.1/2 = 20.15 （第一組下界） 20.15 + 0.5 = 20.65 （第一組上界、第二組下界） 20.65 + 0.5 = 21.15 （第二組上界、第參組下界） . . 23.15 + 0.5 = 23.65 （已大於最大值）數據數組數50-100 100-250 250l以上6-10 7-12 10-20Date18直方圖的應用直方圖的應用直方圖的作法 6. 求出各組的中心值 - 各組上界加下界除以二 Ex: （20.15 + 20.65）/ 2 =20.40 第一組
10、中心值 7. 計算落在各組內的 次數次數 8. 作成直方圖 9. 記入必要的事項如產品名、規格、Data數量.Date19直方圖的應用直方圖的應用(1) (1) 測知製程能力測知製程能力23456789101112 .027.056.083.111.139.167.139.111.083.056.027Date20直方圖的應用直方圖的應用(2) 計算產品不良率 規 格LSLUSL規 格LSLUSL規 格LSLUSLDate21直方圖的應用直方圖的應用(3) 調查是否混入二個以上不同群體：二批不同材料、二個不同操作員、二個不同班別、二台不 同機器、二條不同生產線 雙峰型直方圖Date22直方圖的
11、應用直方圖的應用(4) 測知有無假數據：據說曾有一家輪胎廠，廠房坐落在大水溝旁，檢驗員檢驗 結果，如發現不合格之製品，就將其丟入大水溝內 削壁型直方圖依統計學來分析 ，此種情形不可 能存在。Date23直方圖的應用直方圖的應用(5) 測知分配型態正態型、離島型、右偏型 規格 規格0%Date240.6610.6500.6470.6460.6490.6450.6410.6500.6480.6490.6450.6470.6460.6550.6490.6580.6540.6600.6530.6590.6600.6650.6490.6510.6370.6500.6430.6490.6400.6460.
12、6500.6440.6400.6520.6570.6480.6540.6500.6540.6550.6560.6570.6630.6620.6470.6470.6420.6430.6490.6480.6380.6380.6490.6420.6370.6550.6520.6540.6490.6570.6540.6580.6520.6610.6540.6450.6410.6440.6470.6410.6500.6520.6430.6410.6530.6470.6520.6490.6520.6530.6510.6600.6550.6580.6490.6470.6410.6440.6400.6430.
13、6460.6340.6380.6450.6500.6480.6490.6500.6490.655(例)有一機械廠，為瞭解製品外徑尺寸之變化，由產品抽取100 個樣本測定其外徑，測定結果如下表，試作次數分配表。實例說明實例說明Date25實例說明實例說明 (1)定組數： (2)求組距：全距XmaxXmin 0.6650.634 0.031組距 0.0031 0.003Date26實例說明實例說明 (3)決定區間之境界值 第一組下組界最小測定1/2測定單位 0.634 0.6335。 以0.6335累加0.003得各區間之境界值，如次數 分配表。 (4)計算各組間之中心值 第一組中心值 0.635 以0.635累加0.003得各區間中心值。Date27次數分配表次數分配表組數組界中心值劃 記次數10.6335 0.63650.635120.6365-0.63950.638530.6395-0.64250.6411040.6425-0.64550.6441150.6455-0.64850.6471560.6485-0.65150.65022
