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1、統計製程管制SPC,Statistic Process Control,Jeffrey Chen,SPC簡介, SPC的基本原理: 1.被量測出的產品品質特性均是由於某些偶然因素 所造成的結果。 2.某些偶然因素下的一致現象,是任何製造和 檢驗的架構下所故有的。 3.在這固有之一致現象的狀態下的變動將無法 找到原因。 4.在該狀態外的變動原因,則是可被發現而加以改 正的。,影響產品品質的變異分為不可歸咎變異和 可歸咎變異等兩類因素: 1.不可歸咎變異因素是在製程中隨時都會影響到產 品。 2.可歸咎變異因素則是在某種特定條件下的製程中 才會影響到產品。,SPC圖 (SPC Charts)正是為了
2、判斷製程是否 穩定,或是區分製程究竟是被不可歸咎變異 因素或可歸咎變異因素所影響的一種統計技 術。,數據描述的方法,中央趨勢量的量測 在SPC 中,中央趨勢量的目的是指出資料所處的位 置與集中的值,可以幫助我們決定是否要更改製程 的設定。包括下列數個具代表性的值:平均數中 數眾數與截尾平均數。,平均數(mean): 平均數在SPC中最常用來決定製程是否偏離目標值, 樣本平均值以X表示。 中位數(median): 位於所有數值的中央稱為中位數,如果數值有偶數個 ,則取中間兩個數的平均值當中位數。中位數的意義 在於有50%的值小於或等於中位數。 因為中位數比起平均數而言,較不會被極端值影響, 故中
3、位數比較穩健。,眾數(mode): 出現次數最多的數稱為眾數 截尾平均數(trimmed mean): 截尾平均是取介於第一與第三四分位數中所有值的平 均,比起平均數,截尾平均數較不受特別大或特別小 的值所影響。同時又不是只代表某個出現頻率最高的 值。,分散度的量測,分散度的量測提供資料變化分散的程度 Range: 在一組資料中最大與最小的差 R= Xc - Xs 最大 最小 Variance 變異數: 是測量觀測值均值變動的情形 標準差: 表示觀測值相對於平均值的離散狀況,製程能力分析,何謂製程能力 製程能力是指製程在管制狀態下所呈現之質與量 的能力。故製程能力可以產量、效率表示,也可 以成
4、品、半成品、零件等之品質特性來表示,也可 以不良率或缺點數來表示。 製程能力可為一部機器或一設備在一定條件下操作 的能力,包括人、材料機器及方法在長時間操作下 所程現的能力。,製程能力與規格,製程是否具有產出符合工程規格零件的能力,在於 製程變異範圍是否介於工程規格之內,一般而言可 能有下列三種情況: 1.製程變異小於規格間差異。 2.製程變異等於規格間差異。 3.製程變異大於規格間差異。,第一種情況:6USLLSL 當製程變異(6 )小於規格間之差(USLLSL)時, 這是最理想情況,個別值和規格的關係最佳,因為 規格比製程變異大很多,即使製程平均值有很大的 移動,也不易超出規格界線,所以不
5、必時常調整機 器或尋找非自然因素。,第二種情況:6 USLLSL 製程變異或製程能力等於規格間的差。如果製程的 次數分佈與A相同則有99.74%的產品符合規格;但 是當製程平均移動時(如分佈B)或變異增大時(如分佈 C),則不良率可能遠大於0.06%。只有分佈A的是處 於統計管制內,不良品的發生率在可接受的範圍之 內,可是一但發生非自然因素的變異,需立即加以 矯正。,第三種情況:6 USLLSL 當製程變異或製程能力大於規格間之差時,表示製 程處於非常不理想的情況中,即使是自然型態的變 異,如圖上次數分佈A,超出規格的上下限的不良率 在不可接受的範圍內;換句話說,製程沒有製造符 合規格產品的能
6、力。,製程能力分析,美國品質協會對製程能力的定義為:對一指定特 性的固有製程變異性(Inherent Process Variability) 的統計量測。在討論製程能力指標之前,我們必 須假設製程產出是一個常態分配,且處於統計管制 之下。,所謂製程能力分析又稱為製程能力研究, 是利用管 制圖、次數分配圖及其它統計方法以決定製程能力 的一種系統性工作,這種工作包括下列步驟 1.確定能代表製程能力的品質特性。 2.由製程抽取樣本測定其特定性值普通需收集100至 250個數據。 3.點繪出的形態,計算其平均值與標準差(利用次數 分配圖) 。 4.解釋此種形態,發掘異常現象,確定在經濟上是否 值得採
7、取措施。 5.對異常現象採取措施。,製程能力分析的用途,製程能力分析之用途,約可分為下列幾點: 1.提供資料給設計部門,使其能盡量利用目前之工程能力,以設計新產品。 2.決定一項新設備或翻修的設備能否滿足要求。 3.利用機械之能力安排適當工作,使其得到最佳應 4.選擇適當的作業員材料與作業方法。 5.製程能力較公差為窄時,用於建立經濟管制界限。 6.製程能力較公差為寬時,可設定一適當的中心值來 獲得最經濟的生產。 7.用於建立機器之調整界限。,製程能力指標,CaCapability of Accuracy工程精準度 CpCapability of Precision工程精密度 Cpu、CpL上
8、下製程能力指標 Cpk (process performance, 製程績效)指標,工程準確度指數Ca (Capability of Accuracy),設定工程規格中心值的目的,在於希望該工程製造出 來的各種產品的實際值,能以規格中心為中心,成左 右對稱的常態分配,而製造時也應以規格中心值為目 標。工程準確度評價之目的就在於衡量製程平均與規 格中心的一制程度,有時工程準確度指數又稱為正確 度指數。, Ca的計算 製程平均值()與規格中心值之間偏差程度,稱為工程 準確度, 其指數Ca之計算公式如下: T=Su-Sl=規格上限-規格下限 由上是可知當M與差愈小,也就是品質接近規格要 求的水準。K
9、值為負時,表示實績值偏低,K值為正 時表示偏高。在單邊規格的情形,即只有規格上限 Su或只有規格下限Sl的情形,因沒有規格中心值, 故不能計算工程準確度指數。, Ca等級評定,等級,A,B,C,D,Ca值,0 |Ca| 12.5%,12.5% |Ca| 25%,25% |Ca| 50%,50% |Ca|,工程能力指數Cp (Capability of Process),設定工程上下限的目的,在於希望製造出來的各個產 品之特性值,能在規格上下限之容許範圍內。工程能 力的評價之目的就在於衡量產品分散寬度符合公差的 程度。工程能力指數又可稱為工程精密度指數 (Capability of Precis
10、ion), Cp的計算 由上式可知產品分散寬度愈大時,Cp值愈小,表示 製程能力差,反之表示能力好。前者係用於計算雙 邊規格之Cp,而後者用於計算單邊規格之Cp。 與 所代表的意義一樣,都是表示群體標準差 之估計值。, Cp等級評定,等級,A,B,C,D,Cp值,1.33 Cp,1.00 Cp 1.33,0.67 Cp 1.00,Cp 0.67,綜合評價Cpk,要製程達到規格要求,必須Ca與Cp均好方可,但有時 Ca雖很好但Cp不好,結果會有不良品,有時Cp很好, 但Ca不好,也會有高不良率產生。綜合評價是將Ca與 Cp兩者綜合起來評定等級。, Cpk的計算, Cpk等級評定,等級,A,B,C
11、,D,Cp值,1.33 Cpk,1.00 Cpk 1.33,0.67 Cpk 1.00,Cpk 0.67,過程能力(Cp)Capability of process(Capability of Precision) 衡量產品分散寬度符合公差的程序 Cp值愈小,表示能力差,反之表示好,而Ca值是衡量製程之平均值與規格之中心值一致性, 、Ca 計算之公式 USL: 規格上限 LSL 規格下限 T 規格公差 注意:因為單邊規格無視規格中心值,所以不能計算Ca值。 Ca值系應用在變邊規格的準確度分析。 Ca表示 Ca值之意義 規格的上下限是容許產品差異的範圍,由圖可知,若將公 差的一半空間 視為100
12、,則 Ca表示製程已消耗此空間有 多少百分比如圖6-3中 ,及 為兩种製程實際中心值。假設 的實際中 下Ca值為,所以 的Ca值為: Ca 值的意義簡言之,就是實際中心值和規格中心值的差距。 佔 線段有多少百分率。所以Ca值越小表示偏離規格值越集中,準確度越良好。,使用直方圖之製程能力分析一,機器設備與作業員 能力均夠,工程上 有充裕度。,機器設備能力均夠 ,但調整不當,重 新調整至正確位置 即可改正。,使用直方圖之製程能力分析二,機器設備能力勉強 符合規格要求,稍 有變動即將產生不 良品。,產品品質特性之分 配太分散,似乎難 以改正,機器過度 調整也亦產生此種 情況。,使用直方圖之製程能力分析三,兩種分配的混合, 可能由工具、作業 員、檢驗員、材料 等所引起。,兩種平均值不同之 零件混在一起,統 一平均值即可改正,使用直方圖之製程能力分析四,製程能力尚可,可 是有離島存在。,製程中心不對,但 是不良品已經全部 剔除。,使用直方圖之製程能力分析五,製程中心不對,檢 驗員量規不好或工 作單調,使得不良 品沒能全部剔除,不良率推估,等級,A,B,C,D,推定不良率p%,P=0,0 P 1.22%,1.22% P 15.72%,15.72% P,