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1、講師：蔡健(Daniel),SPC統計制程管制-技術實戰 Statistical Process Control,課程行為準則,需要双向的沟通（讲师和学员） 如果您有与课题相关的经历或资料，请与大家分享 有问题作好记录 联想式听讲我如何在工作中运用这种工具或方法 休息后准时回来 关闭手机或者使用振动方式 如果您认为课程过重请及时告诉讲师,課程講授安排,第一部分：品管發展歷程 QC七大手法回顧 SPC起源、背景 抽樣計劃 第二部分：SPC變異、應用 管制指標的計算 圖形分析(計數值),第三部分：計量值圖形分析 制程能力分析 管制圖判讀 第四部分：SPC與失控分析 邁向SIX SIGMA 結訓考試
2、,第一部分,品管發展歷程 QC七大手法回顧 SPC起源、背景 抽樣計劃,品管發展歷程,工廠的組織流程圖,訂單,品管概念的發展演變,產品,(不良品的產生檢出狀況),QC七大手法： 查檢表 层别法 柏拉图法 特性要因图法 散布图 直方图 管制图,七大手法口決：,查檢集數据 層別作解析 柏拉抓重點 魚骨追原因 散佈看相關 直方顯分布 管制找異常,QC七大手法Review,品管新七大手法淺說,關聯圖理清複雜因素間的關係； 系統圖系統地尋求實現目標的手段； 親和圖從雜亂的語言資料中汲取資訊； 矩陣圖多角度考察存在的問題,變數關係； PDPC法預測設計中可能出現的障礙和結果； 箭條圖合理制定進度計劃； 矩
3、陣資料解析法多變數轉化少變數資料分析；,SPC興起的背景,經驗掛帥時代的結束,ISO9000品保体系的要求,ISO9000要求為客戶提供合格的產品，只有穩定而一貫（Consistent）的過程與系統，才能保證長期做出合格的產品。然而，如何檢核此一貫過程與系統仍然穩定的存在呢？這必須仰賴SPC來發揮功能。,美國W. A. Shewhart博士於1924年5月16日發明了第一張管制圖，開啟了統計品管的新時代.,如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響（例如：手工裁縫），那麼，SPC就沒有太多揮灑的空間。相反地，如果某一公司開始將經驗加以整理，而納入設備、製程或系統時；也就是說，該公司開始宣告經驗掛帥
4、時代將要結束，那麼SPC的導入時機也就自然成熟了。,SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱,即統計過程控制。 SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的數據進行分析，並調整制程，從而達到改進與保證質量的目的。 SPC強調預防，防患於未然是SPC的宗旨。,什麼是SPC?,SPC發展歷程,QCC、SPC + brainstorming(頭腦風暴),TQM、QCC、SPC,SIX SIGMA、ISO9000、TQM、QCC、SPC,ISO9000、TQM、QCC、SPC,1,2,3,4,5,6,3.4,233,6,210,697,300,308,700,66
5、,807,產品檢查,產品管制,製程管制,品管7手法,(5S、QCC、ISO9001:2000),管理改善(PDCA)一般公司THREE SIGMA改善,技術改善(DMAIC) 世界標竿公司SIX SIGMA改善,方法,管制,試驗計劃與制程結合,試驗計劃與設計結合,產品管制 最佳化,設計管制 最佳化,PPM,品管方法歷程,Average Company 一般公司,Best in class 世界標竿公司,SPC是全系統的，全過程的，要求全員參加，人人有責。這點與TQM的精神完全一致。 SPC強調用科學方法(主要是統計技術，尤其是控制圖理論)來保證全過程的預防。 SPC不僅用於生産過程，而且可用於
6、服務過程和一切管理過程。,SPC的特點,世上沒有任何兩件事.人員.產品是完全一樣 製造過程中所產生之變異是可以衡量的 事情.產品的變異通常根據一定的模式而產生 宇宙萬物及工業產品大都呈常態分配 例如:身高.體重.智力.考試成績.所得分配 變異的原因可分為偶因及異因 偶因屬管理系統的範圍 異因卻是作業人員本身就能解決的 應用SPC可以確保作業人員的自尊 應用SPC可以指出製程最需要改善的地方,SPC的基本觀念,SIX SIGMA管理方法論,有管制圖就是在推動SPC？,這張管制圖是否有意義？,這張管制圖是否受到應有的重視？是否已照規定執行追蹤與 研判？ 這些問題經過推敲之後才能幫助我們對SPC作更
7、深入的瞭解。,它所管制的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？,SPC認識誤區的剖析(一),SPC認識誤區的剖析(二),有了Ca/Cp/Cpk等計算就是在推動SPC？,Ca/Cp/Cpk是在SPC中計算製程能力最主要的指標，因此會作製程能力分析的公司，當然是一個對SPC認識較深入的公司，但是值得再深入探討的是,Ca/Cp/Cpk有定期Review嗎？,是否已用Ca/Cp/Cpk作訂單分派給不同生產線生產的依據？,Ca/Cp/Cpk被活用了嗎？,SPC認識誤區的剖析(三),有了可控制的製程參數就是SPC？,製程參數的確是SPC的焦點，但是我們應深入探究 為什麼挑出這些製程
8、參數？ 這些製程參數的控制條件是如何決定的？ 這些製程參數與成品品質間有因果關係可循嗎？,品質成本,為達成與維持某種品質水準而支出的一切成本，和因為不能達到水準要求而發生的損失成本，統稱為品質成本 -費根堡 倡導全面質量管理理念的第一人,品管缺失所發生的損失,品質成本分類,时刻记得成本,存在一个最优的质量水平，在此之外，质量改进的成本超过减少缺陷数的预期成本效益.,規格界限與管制界限,DATA COLLECTION,數據 VS 事實,就是根據測量所得到的數值和資料等事實. 因此形成數據最重要的基本觀念就是:數據=事實,數據的種類,A.定量數據： 長度、時間、重量；(計量值) 缺點數、不良品數；
9、(計數值) B.定性數據： 人的感覺判斷,蒐集原始數據,我們必須定義許多潛在而有用的變量 我們篩選這些變量至一個能呈現動態特性的範圍內 我們把要量測的這些變量定義清楚 我們定義適當的抽樣數量 我們規劃蒐集資料的方法(如何蒐集？) 我們分析與驗證我們的量測系統 =接著我們就開始蒐集資料吧！,定義 主要統計學名詞 舉例說明 統計與SPC,統計學概述,定義,統計學是科學的以偏概全的方法,一葉知秋,春霧雨 夏霧熱 秋霧太陽 冬霧雪,送禮物,為了解被調查群體的某些隱含的特性，運用合理的抽樣方法從被調查群體中取得適當的樣本，通過研究樣本來發現群體的特性!,主要統計學名詞,群體 於制造業而言，通常指在同一生
10、產條件下符合特定要求的所有個體的集合! 也可稱為批量 記為N 樣本 於群體中抽樣而得的部份個體的集合! 記為n 群體平均值 X bar 樣本平均值 群體標准差 x 樣本標准差 R 全距 概率(六合彩) 正態分布,正態分布基本知識,在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈 常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交 曲線下的面積總和為 1,100個機螺絲直徑直方圖。 圖中的直方高度與該組的頻數成正比,舉例說明：,機螺絲直徑直方圖 直方圖趨近光滑曲線,資料越多，分組越密,越趨近一條光滑曲線,將各組的頻數用資料總和N=100除，就得到各組的頻率，它表示機螺絲直徑屬於各組的可能性大小。 顯然，各組頻率之和爲1。
11、若以直方面積來表示該組的頻率，則所有直方面積總和也爲1。,在極限情況下得到的光滑曲線即爲分佈曲線，它反映了産品質量的統計規律，如分佈曲線圖所示 .,正態分布中，任一點出現在 1內的概率為 P(-1X +1) = 68.27% 2內的概率為 P(-2X +2) = 95.45% 3內的概率為 P(-3X +3) = 99.73%,在管制界限內，為可接受區域,超過管制上限，為不可接受區域,正態分佈有一個結論對質量管理很有用，即無論均值和標準差取何值，産品質量特性值落在3之間的概率爲99.73，於是落在3之外的概率爲100%一99.73%= 0.27%，而超過一側，即大於-3或小於+3的概率爲0.2
12、7%/2=0.135%1 ，如正態分佈曲線圖。這個結論十分重要。控制圖即基於這一理論而產生。,不同的常態分配(1),不同的常態分配(2),2,X,(b),1,2,，,1,2,1,不同的常態分配(3),藍色代表規格分佈形態,紅色代表實際制程分佈形態,藍色代表規格分佈形態,紅色代表實際制程分佈形態,抽樣檢驗與抽樣計劃,案例分享,在MBA教学中有一个著名的案例：100个缺陷品被放进大量的合格品中，并作100%的检验。 检验员在第一次检验中，只找出68个缺陷品，重新检验3遍，又找出30个，但剩下的2个始终没有找到。 这个试验说明：人工检验并不一定完全可靠。只有通过计算机进行系统管理，科學的統計、分析，
13、才是保证质量零缺陷的关键。,生產過程,樣本,數據,抽樣,檢驗,與管制界限,比較,UCL,CL,LCL,在管制圖中發現不正常狀態,管制圖,調整品質,供管理人員調整、改進之資料,檢驗,全數檢驗 100%檢驗 抽樣檢驗 自群體中隨機抽取一定數量為樣本,再透過對樣本數據的分析,以力爭大體反映母體之狀況。經檢驗結果與原定檢驗標準比較，利用統計方法以判定該群體是否合格。,通常在以下狀況使用抽樣檢驗,a).破壞性檢驗。 b).允許有少數不合格品。 c).節省檢驗費用及時間。 d).受驗物品個數很多時。 e).100%全檢不可行時，全檢影響交貨期。 f).全檢之成本遠高於不合格品所造成之成本時。 g).受檢物
14、品之群體面積很大，不適合全檢。 h).受檢群體為連續性物體，如紙張、電線。,常用的抽樣方法,簡單隨機抽樣(Simple Random Sampling) 分層隨機抽樣(Stratified Random Sampling) 系統抽樣(Systematic Sampling),抽樣計劃,是用來判定貨批是否接受，而非估計貨批品質。 抽樣計劃之有效運用是作為碓保產品符合規格之查核工具，它非用來改善產品品質之工具,抽樣計劃之分類,1.根據抽樣分析結要分: 計數值抽樣檢驗計劃 計量值抽樣檢驗計劃 2.根據抽樣計劃的連續性分: 動態抽樣計劃 靜態抽樣計劃 3.根據抽樣的次數分: 單次抽樣 雙次抽樣 多次抽
15、樣,抽樣冒險率及其參數,生產者冒險率 消費者冒險率 允收品質水准(AQL) 批容許不良品百分數(拒收水准LTPD),生產者冒險率,指在第一個抽樣計劃下，好批會被拒收的機率。 在某些計劃裡，該冒險率固定為0.05，但有時則在0.01到0.10的范圍變動； 生產者冒險率必須配合用以界定“好批”品質之數值(例如允收品質)同時敘述；,消費者冒險率,即在某一個抽樣計劃下，壞批會被允收的機率。 該冒險率必須配合用以界定“壞批”品質之數值(例如拒收水准)同時敘述；,允收品質水准(AQL),百件缺點數 認為滿意的制程平均不良率之最大界限值,批容許不良品百分數(拒收水准LTPD),拒收之不良品水准； 消費者冒險率通常定義為0.10，因此LTPD定義為允收率為0.10；即該品質制品有10%會被允收。,OC曲線,1.0,Probability of acceptance, pa,Acceptance line,0.0,1,2,3,4,5,6,Incoming percent defective / 100p,理想抽樣計劃之操作特性曲線,Probability of acceptance, pa,0,0.10,0.20,0.30,0.40,0.50,0.60,0.70,0.80,0.90,1.00,Percent defective /
