SPC在制程中的应用.pptx

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1、Statistical Process Control4/25/20221明碁電通 有達光電 仁寶電腦 震旦電子 華通電腦 聯想電腦 毅嘉電子 台光電子 宏合電子 群鑫電子 大展電路板 上聲電子 展勝電業 毓冠電子 鍵和電子 方志電子 訊舟電子 賽博電器 同健電子 川邊電子 綠點科技 宏崇化學 正峰工業 立輝金屬 全億金屬 永成五金 合冠鞋業 興鵬鞋業 裕元鞋業 裕成製鞋廠 福泰塑膠 寶元數控 輪興機械 永益印刷 長益印刷 東鵬印刷 商亮燈飾 千麗燈飾 聯盈塑膠 順傳五金 勛力嬰兒車 越南寶元鞋業 泰祥汽車配件 鍾慶汽車配件 太子汽車工業 .ISO 9000 , QS 9000 , TS 16

2、949 , 日常管理，目標管理，生產管理統計製程管制， 6 訓練輔導 主要研究領域：主要研究領域： 主要輔導或授課廠商：主要輔導或授課廠商：健峰企業管理顧問股份有限公司 顧問師健峰企業管理顧問股份有限公司 6黑帶合格講師 現任職：現任職：歷經生產主管、品管經理、生產廠長、董事長特別助理等職務 主要企業經驗：主要企業經驗：4/25/202221.基本統計概述基本統計概述 2.直方圖直方圖 3.基本統計量數基本統計量數 4.SPC 背景說明背景說明 5.制程變異分析制程變異分析 6.建立建立 SPC 步驟步驟 7.管制圖管制圖8.制程能力研究制程能力研究 9.實例演練實例演練 4/25/20223

3、 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作業方式 / / 資源混用方式資源混用方式人員人員設備設備材料材料方法方法環境環境產品或服務產品或服務顧 客辨識變化的辨識變化的需求與期望需求與期望統計方法統計方法4/25/20224 統計方法的意義統計方法的意義 群體與樣本群體與樣本 資料的分類資料的分類 資料的分析資料的分析 品質管制與統計方法品質管制與統計方法4/25/20225區分區分沒有顯著沒有顯著差異差異有顯著有顯著差異差異沒有顯著沒有顯著差異差異 RiskType II error有顯著有顯著差異差異 Risk

4、Type I error4/25/20226對的問題比對的答案更重要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有清楚的實驗策略，比急著去做實驗更重要4/25/20227 規劃資料的收集，整理與解釋資料，並據以導出結規劃資料的收集，整理與解釋資料，並據以導出結論或予以推廣的制程，論或予以推廣的制程，稱為稱為統計方法統計方法。 闡述統計方法與理論的科學，闡述統計方法與理論的科學，即為即為統計學統計學。 上述統計方法，乃自全部資料中，抽取上述統計方法，乃自全部資料中，抽取部分資料部分資料，此部份資料的收集、整理，並將其結果加以解釋，此部份資料的收集、整理，並將其結果加以解釋，使不

5、了解統計分法的仁得以了解，並據以使不了解統計分法的仁得以了解，並據以對全部資對全部資料作成結論料作成結論，或推導出全部資料所，或推導出全部資料所蘊含的特性蘊含的特性。4/25/20228統計資料統計資料屬性資料屬性資料屬量資料屬量資料合格合格 / 不合格不合格好好 / 不好不好滿意滿意 / 不滿意不滿意計數值計數值 間斷資料間斷資料計量值計量值 連續資料連續資料4/25/20229 群體群體Population，可為整個制程的所有製品或，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。貨

6、品，一天內的製品或半成品，一小時內的製品。 群體群體Population 以以 N 表示。表示。 計數值計數值 群體不合格率群體不合格率 計量值計量值 群體平均數群體平均數 ，群體標準差，群體標準差 群體的構成，特別應注意群體的構成，特別應注意 層別層別 ： 不同批原料、不同機器設備、不同班別、不同操作不同批原料、不同機器設備、不同班別、不同操作員等。員等。4/25/202210 樣本樣本Sample，為自群體中選取的一部分製品或，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。品或半成品之測定值。 樣本樣

7、本Sample 以以 n 表示。表示。 計數值計數值 樣本不合格率樣本不合格率 計量值計量值 樣本平均數樣本平均數 X ，樣本標準差，樣本標準差 x 樣本的取得，特別應注意樣本的取得，特別應注意 隨機性隨機性：並能夠：並能夠代表群代表群體體為原則。為原則。4/25/202211 時間分類標準：時間分類標準： 日、周、月、季、半年、年。日、周、月、季、半年、年。 空間分類標準：空間分類標準： 不同生產線、不同銷售區、不同材料來源。不同生產線、不同銷售區、不同材料來源。4/25/202212 查檢表查檢表 次數分配表次數分配表 柏拉圖柏拉圖 直方圖直方圖 圓形圖圓形圖 推移圖推移圖 長條圖長條圖4

8、/25/202213 品質管制的發展階段：品質管制的發展階段：操作員品管、領班品管、統操作員品管、領班品管、統計品管計品管SPC、全面品管、全面品管TQC、全面品質管、全面品質管理理TQM，六大階段六大階段。 自第四階段的自第四階段的統計品管統計品管SPC，Dr. Shewhart Dr. Shewhart 博士博士( 1924 ( 1924 年年) ) 發表發表製造產品品質的經濟管制製造產品品質的經濟管制以後，以後，統計方法即持續運用於品質管制中。統計方法即持續運用於品質管制中。舉凡舉凡 (1) (1) 市場分析市場分析 (2) (2) 產品設計產品設計 (3) (3) 可靠度規格，壽可靠度

9、規格，壽命命 / / 耐用性預測耐用性預測 (4) (4) 製程管制製程管制 / / 製程能力分析製程能力分析 (5) (5) 品品質水準質水準 / / 抽樣檢驗計畫之決定抽樣檢驗計畫之決定 (6) (6) 數據分析數據分析 / / 性能評性能評估估 / / 缺點分析缺點分析 等，均導入適當之統計方法。等，均導入適當之統計方法。4/25/202214 可用之特殊統計方法及應用包含但並不限於：可用之特殊統計方法及應用包含但並不限於： (1) (1) 實驗計畫法實驗計畫法 / / 因子分析因子分析 (2) (2) 變異數分析變異數分析 / / 迴歸分析迴歸分析 (3) (3) 安全性評估安全性評估

10、 / / 風險分析風險分析 (4) (4) 顯著性檢定顯著性檢定 (5) (5) 管制圖管制圖 (6) (6) 抽樣檢驗抽樣檢驗4/25/202215 直方圖的意義直方圖的意義 次數分配次數分配 直方圖的應用直方圖的應用二、直方圖二、直方圖4/25/202216 將測量所得的將測量所得的 Data 如時間、長度、硬度等計量值，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。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。直方圖係根據次數分配表而繪製。4/25/2022

11、17 (1) 測知製程能力測知製程能力 (2) 計算產品不良率計算產品不良率 (3) 調查是否混入二個以上不同的調查是否混入二個以上不同的 群體群體 (4) 測知有無假數據測知有無假數據 (5) 測知分布型態測知分布型態 4/25/202218直方圖的作法直方圖的作法1. 決定決定Data收集期並收集收集期並收集Data 最少要有最少要有50個個Data，最好要有，最好要有100個以上個以上2. 找出找出Data中之最大及最小值中之最大及最小值Ex: L=23.4 S=20.23. 決定組數決定組數 - K 等於等於 n 的平方根的平方根Ex: n = 50 k = 74. 決定組距決定組距h

12、 -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）（取最小量測單位之整數倍）5. 決定組界值決定組界值 -由最小值減去最小測良單位的由最小值減去最小測良單位的1/2，就是第一組的下限，再逐次加上各組，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）（第一組下界）20.15 + 0.5 = 20.65 （第

13、一組上界、第二組下界）（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）（第二組上界、第參組下界）.23.15 + 0.5 = 23.65 （已大於最大值）（已大於最大值）數據數組數50-100100-250250l以上6-107-1210-204/25/202219直方圖的作法直方圖的作法 6. 求出各組的中心值求出各組的中心值 - 各組上界加下界除以二各組上界加下界除以二Ex: （20.15 + 20.65）/ 2 =20.40 第一組中心值第一組中心值7. 計算落在各組內的計算落在各組內的 8. 作成直方圖作成直方圖9. 記入必要的事項如產品名、

14、規格、記入必要的事項如產品名、規格、Data數量數量.4/25/202220 23456789101112 .027.056.083.111.139.167.139.111.083.056.0274/25/202221(2) 計算產品不良率計算產品不良率 規格LSLUSL規格LSLUSL規格LSL4/25/202222(3) 調查是否混入二個以上不同群體：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、二條不同生產線同機器、二條不同生產線 雙峰型直方圖雙峰型直方圖4/25/202223(4) 測知有無

15、假數據：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 削壁型直方圖削壁型直方圖依統計學來分析依統計學來分析，此種情形不可，此種情形不可能存在。能存在。4/25/202224(5) 測知分配型態測知分配型態 正態型、離島型、右偏型正態型、離島型、右偏型 規格 規格0%4/25/2022250.6610.6500.6470.6460.6490.6450.6410.6500.6480.6490.6450.6470.6460.6550.649

16、0.6580.6540.6600.6530.6590.6600.6650.6490.6510.6370.6500.6430.6490.6400.6460.6500.6440.6400.6520.6570.6480.6540.6500.6540.6550.6560.6570.6630.6620.6470.6470.6420.6430.6490.6480.6380.6380.6490.6420.6370.6550.6520.6540.6490.6570.6540.6580.6520.6610.6540.6450.6410.6440.6470.6410.6500.6520.6430.6410.653

17、0.6470.6520.6490.6520.6530.6510.6600.6550.6580.6490.6470.6410.6440.6400.6430.6460.6340.6380.6450.6500.6480.6490.6500.6490.655(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。4/25/202226 (1)定組數： (2)求組距： 全距XmaxXmin 0.6650.634 0.031 組距 0.0031 0.003組數全距10100 n4/25/202227 (3)決定區間之境界值 第一組下組界最小測定1/2測

18、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。2001. 026365. 06335. 04/25/202228組數組界中心值劃 記次數10.6335 0.63650.635120.6365-0.63950.638 530.6395-0.64250.641 1040.6425-0.64550.644 1150.6455-0.64850.647 1560.6485-0.65150.650 2270.6515-0.65450.653 1580.6545-

19、0.65750.656 990.6575-0.66050.659 7100.6605-0.66350.602 4110.6635-0.66650.665 1合計 1004/25/202229Histogram151011152215974105101520251234567891011subgroupNo of events4/25/202230有一機械產品的產品特性為內徑有一機械產品的產品特性為內徑KPC of 2.50 0.05 mm，今於，今於 Pre-Production Run 抽取抽取 40 40 個產品測定結果如下表，產品量測過程的檢驗人員及個產品測定結果如下表，產品量測過程的檢

20、驗人員及量測設備，量測設備，其其 Gage R & R Gage R & R 為為 85 % 85 % 以上以上。2.55 2.54 2.55 2.53 2.52 2.54 2.51 2.46 2.45 2.472.46 2.49 2.53 2.55 2.49 2.46 2.45 2.48 2.51 2.532.55 2.55 2.52 2.53 2.48 2.46 2.53 2.54 2.47 2.472.54 2.53 2.49 2.47 2.47 2.54 2.55 2.49 2.54 2.45 身為身為 QE 的您，對以上之數據有何評價的您，對以上之數據有何評價請與工程規格作一比請與工

21、程規格作一比較較？ PPAP 是否可接受？採用直方圖來評價。是否可接受？採用直方圖來評價。4/25/202231 平均值平均值 (Mean)：代表一群數據的總合平均數值：代表一群數據的總合平均數值 標準偏差標準偏差 (Standard Deviation)：表示該群數值間差：表示該群數值間差異大小的一個數值。異大小的一個數值。 三、基本統計量數三、基本統計量數A 牌電燈泡平均牌電燈泡平均壽命為：壽命為：800 hrsB 牌電燈泡平均牌電燈泡平均壽命為：壽命為：700 hrs4/25/202232 一组数据的算术平均值一组数据的算术平均值反应所有值的影响反应所有值的影响 数据组数据组內數內數值值

22、之间的距离之间的距离 ( Max Min ) 每一个数据点到平均值的偏离的平方的均值每一个数据点到平均值的偏离的平方的均值 方差的平方根方差的平方根 X = n i=1nXi4/25/202233 =XNiiN1 =S=(X )Ni2i=1N sxxniin121x =xnii=1nX4/25/202234準確度準確度精密度精密度高高低低高高低低PrecisionAccuracy 4/25/202235 “正态正态” 分布分布是一种数据具有某些一致的是一种数据具有某些一致的特性的分布特性的分布 这些特性对于我们理解后面采集数据的过程这些特性对于我们理解后面采集数据的过程是非常有用的是非常有用的

23、 多数多数自然现象和人类行为自然现象和人类行为的过程是呈正态分的过程是呈正态分布的布的,或者或者 可以看成正态分布可以看成正态分布4/25/20223695.45%99.73%68.27% -3 -2 -1 X +1 +2 +3 P(u-X u+ )=0.6827 P(u-2X u+2 )=0.9545 P(u-3X u+3 )=0.9973於於u k 之間的機率之間的機率群群 體：體：N 規格中心值：規格中心值：T平平 均均 數：數：X 集中趨勢集中趨勢 標準偏差：標準偏差： 離散趨勢離散趨勢被涵蓋在特定範圍的機率被涵蓋在特定範圍的機率 當當 X = 時時4/25/202237Normal

24、Distribution - List TUSLLSLP(d)Z4/25/202238 1 TUSLp(d)規格上限規格上限(USL) (USL) 目標規格值目標規格值(T) (T) 規格下限規格下限(LSL)(LSL)分佈平均值分佈平均值( ( ) ) 分佈的標準偏差分佈的標準偏差( ( ) ) 3 在轉折點和平均值的距離在轉折點和平均值的距離形成一個標準差形成一個標準差. . 假如假如目標值和規格上限之間可目標值和規格上限之間可以放置三個標準偏差以放置三個標準偏差 我我們可以說這個製程有們可以說這個製程有“3 “3 sigmasigma的的 能力能力.”.”LSL4/25/202239 1

25、 TUSLp(d)p(d)1234 5 6 3 This is a 6 Sigma Process4/25/202240 正态分布只用下列正态分布只用下列2个我们已知的参数就可以完全个我们已知的参数就可以完全描述描述 平均值平均值, 和和 标准偏差标准偏差正态分布正态分布分布分布 1分布分布 2分布分布 3这三个正态分布有什么区别这三个正态分布有什么区别?4/25/202241 正态曲线和概率区域与标准偏差的关系正态曲线和概率区域与标准偏差的关系43210-1-2-3-440%30%20%10% 0%95.45%样本数概率样本数概率 从平均值的标准偏差数从平均值的标准偏差数 曲线下的面积可以用

26、来评估确定曲线下的面积可以用来评估确定 “事件事件” 发生的累发生的累计概率计概率99.73%68.27%获得的两个值之间的获得的两个值之间的累积概率值累积概率值4/25/202242 1 Sigma2 Sigma3 Sigma1 Sigma2 Sigma3 Sigma% 数据点的百分比数据点的百分比UCLLCL我们测量的我们测量的项目项目标准偏差规则标准偏差规则“数据处于哪个位置数据处于哪个位置?”4/25/202243母体参数对样本统计量S= 样本标准偏差样本标准偏差x= 样本平均值样本平均值 统计量统计量 评估评估 参数参数 = 母体平均值母体平均值 = 母体标准偏差母体标准偏差4/25

27、/202244Six SigmaSix Sigma 是一種新思維是一種新思維程序程序是一種系統式的降低會對顧客滿意有重要影響的不良是一種系統式的降低會對顧客滿意有重要影響的不良工具工具利用統計工具，進行重要制程能力的改善利用統計工具，進行重要制程能力的改善4/25/202245降低不良降低不良改善產出改善產出改善顧客滿意度改善顧客滿意度更高的淨營利更高的淨營利4/25/202246( DPMO Distribution No Shifted ) 制程中心沒有偏移制程中心沒有偏移 245,50032,70046450.660.002 PPM製程能力製程能力每百萬個每百萬個不良機會不良機會4/25

28、/202247零件數/ 製程數零件/製程中心沒有偏移裝配成品之良品率 %+ 1+ 2+ 3+ 4+ 5+ 6168.2795.4599.7399.993799.99994399.9999998102.2062.7897.3399.9499.999499.999998509.7587.3699.6999.99799.999981000.9576.3199.3799.99499.999950025.8896.9099.9799.999810006.7093.8999.9499.9998500072.9899.7299.9991000053.2699.4399.9984/25/202248( DPM

29、O Distribution Shifted 1.5 ) 制程中心偏移制程中心偏移 1.5 2308,537366,80746,210523363.4 PPM製程能力製程能力每百萬個每百萬個不良機會不良機會4/25/202249零件數/ 製程數零件/製程中心偏移 裝配成品之良品率 %+ 1+ 2+ 3+ 4+ 5+ 6130.2369.1393.3299.379099.9767099.999660102.4950.0993.9699.7699.9966503.1573.2498.8499.98310053.6497.7099.9665004.4489.0099.8310000.2079.219

30、9.66500031.1998.31100009.7396.664/25/202250时间时间表现表现好的好的坏的坏的3 Sigma (CpK = 1)6 Sigma (Cpk = 2)4/25/202251Appraisaland PreventionQualityQualityInternal and External FailureOld Belief4 4 Appraisaland PreventionInternal and External Failure4 4 5 5 6 6 New BeliefQualityQuality最高品質的產品和服務是最高品質的產品和服務是最低成本的產

31、品和服務最低成本的產品和服務4/25/202252 PPM2308,537366,80746,21052336( Distribution Shifted 1.5 )Getting to Six SigmaHow far can inspection get us ?4/25/202253BreakthroughStrategyCharacterizationPhase 1:MeasurePhase 2:AnalyzeOptimization1101001000100001000001000000345671,000,000100,00010,0001,0001001012Sigma Scal

32、e of MeasurePPMAverageCompanyBest-in-ClassDefine the problem.DMAIC to the Rescue!The Basic ObjectivePhase 3:Improve Phase 4: Control4/25/202254Six Sigma 的方法可以辨識製程是偏離目標的方法可以辨識製程是偏離目標和和/ /或者是高度變異或者是高度變異, ,以修訂製程及降低變異以修訂製程及降低變異XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX4/25/202255另類觀點另類觀點LSLUSLUSLLSLOn-Target

33、USLLSLLSL = Lower spec limitUSL = Upper spec limit4/25/202256 SPC 興起的背景興起的背景 SPC 的迷思的迷思 SPC 的焦點的焦點 SPC 的思考的思考 SPC 的診斷的診斷四、四、SPC 背景說明背景說明4/25/202257 大多數的品質問題是錯在作業人員大多數的品質問題是錯在作業人員 容許少數的不良容許少數的不良,意外的瑕疵是無可避免的意外的瑕疵是無可避免的 品質是品管部門的責任品質是品管部門的責任 只重視品質檢驗只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕疵品檢驗人員需負責解決瑕疵品 SPC只是在現場掛管制圖只是在現場掛管制圖4

34、/25/202258 85%的品質問題是管理人員所要擔負的的品質問題是管理人員所要擔負的,管理管理者態度的偏差，更勝過作業人員的懶散者態度的偏差，更勝過作業人員的懶散 第一次就把事情做好第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客並且將後工程視為顧客,才能真正做到零缺點品質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改善是讓品質保證的系統持續運轉不斷改善製程製程,以提昇品質與生產力以提昇品質與生產力4/25/202259 SPC 興起是宣告經驗掛帥時代的結

35、束興起是宣告經驗掛帥時代的結束 手工藝的產業：手工藝的產業：SPC 無用武之地無用武之地經驗取勝經驗取勝 當經驗可以整理，再加上設備、制程或系統時，那當經驗可以整理，再加上設備、制程或系統時，那 SPC 時機的導時機的導入，就自然成熟了。入，就自然成熟了。 SPC 興起是宣告品質公共認證時代的來臨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。供應商，造成買賣雙方的浪費。 1980年以後，年以後，GMP及及ISO 9000的興起，因為重視產品的興起，因為重視產品生產的制

36、程與系統，故更須有賴生產的制程與系統，故更須有賴 SPC 來監控制程與來監控制程與系統的一致性。系統的一致性。4/25/202260 迷思一：有管制圖就是在推動迷思一：有管制圖就是在推動 SPC ？ 這是產品品質這是產品品質 ( Q )，還是制程參數，還是制程參數 ( P ) 管制圖？管制圖？ 這張管制圖是否有意義？這張管制圖是否有意義？ 它所管制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影響嗎？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？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

37、研判？施追蹤與研判？4/25/202261w 迷思二：有了迷思二：有了Cpk / Ppk 等計算就是在推動等計算就是在推動 SPC ？ Cpk / Ppk 有定期審查嗎？有定期審查嗎？ 是否已用是否已用 Cpk / Ppk 作訂單分派給不同生產線，作為生產作訂單分派給不同生產線，作為生產 的依據的依據 ？4/25/202262w 迷思三：有了可控制的制程參數迷思三：有了可控制的制程參數 (Process Parameter)，就是，就是 SPC ？ 為什麼挑出這些制程參數？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？這些制程參數的控制條件，是如何決定的？ 這些制程參數與產品

38、品質之間，有因果關係可循嗎？這些制程參數與產品品質之間，有因果關係可循嗎？ 4/25/202263w SPC 與傳統與傳統 SQC 的最大不同點，就是由的最大不同點，就是由 w SQC：強調：強調 Quality 產品的品質，換言之，它是產品的品質，換言之，它是著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種既成事著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種既成事實。實。w SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在品質：則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源頭的源頭 。因為制程的起伏變化，。因為制程的起伏變化，才是造成品質才是造成品質的主要根源。的主要根源。 4/25/202264w 品質變異的大小，也才是

39、決定產品優劣的關鍵品質變異的大小，也才是決定產品優劣的關鍵 制程起伏條件制程起伏條件品質異常品質異常產品優劣產品優劣因因因因果果果果4/25/202265P1P2P3P4對產品的對產品的影響度影響度A(5)C(1)B(3)A(5)(溫度溫度)AP1AP2AP4A(壓力壓力)BP2BP3B(速度速度)CP1CP3CP4C(尺寸尺寸)DP2DP4D(厚度厚度)EP1EP4E制程參數制程4/25/202266 步驟一：深入掌握因果模式步驟一：深入掌握因果模式 制程參數制程參數 (因因) / 品質貢獻率品質貢獻率 (果果) 分析分析 柏拉圖分析柏拉圖分析 步驟二：設定主要參數的控制範圍步驟二：設定主要

40、參數的控制範圍 以迴歸分析方法或實驗設計來分析以迴歸分析方法或實驗設計來分析 4/25/202267w 步驟三：建立制程控制方法步驟三：建立制程控制方法 控制頻率控制頻率 樣本抽取方法樣本抽取方法 樣本量測方法樣本量測方法w 步驟四：抽取成品來印證原始系統是否步驟四：抽取成品來印證原始系統是否 仍然正常運轉？仍然正常運轉？ 4/25/202268 品質是否更穩定？品質是否更穩定？ 良品率是否提高？良品率是否提高？ 制程是否更流暢？制程是否更流暢？ 成本是否更低廉？成本是否更低廉？ 異常是否更快能被偵測到？異常是否更快能被偵測到？ 品管員是否逐漸在減少？品管員是否逐漸在減少？4/25/20226

41、9 統計制程管制的定義統計制程管制的定義 非機遇原因變異非機遇原因變異 機遇原因變異機遇原因變異 制程控制與制程能力制程控制與制程能力 制程改善循環制程改善循環 五、制程變異五、制程變異4/25/202270 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。4/25/2022714/25/202272 為了使變異的表示簡化，通常分成下列二種：機遇機遇原因的變異原因的變異 制程中變異因素是在統計的管制狀態下。 隨著時間的推移，具有穩定的且可重複的分佈 制程中的許多的原

42、因。非機遇原因的變異非機遇原因的變異 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。4/25/2022732520151050757065Sample NumberSample MeanX-Bar Chart for Process AX =70.91UCL=77.20LCL=64.622520151050757065Sample NumberSample MeanX-Bar Chart for Process AX =70.91UCL=77.20LCL=64.62252015105080706050Sample NumberSample Mean

43、X-Bar Chart for Process BX =70.98UCL=77.27LCL=64.70过程过程 A 显示受控散布显示受控散布过程过程B 显示不受控散布显示不受控散布4/25/202274因為生產制程中因為生產制程中每一件成品都不同每一件成品都不同，因此，因此如如果製程很穩定果製程很穩定，則生產產品的品質特性的分，則生產產品的品質特性的分布將形成一種固定形狀，稱為布將形成一種固定形狀，稱為分佈。分佈。一般分一般分佈有下列之不同情形：佈有下列之不同情形： 位置位置 分佈寬度分佈寬度 形狀形狀大小大小大小大小大小大小.或是以上這些的不同組合或是以上這些的不同組合4/25/202275

44、如果制程中，如果制程中，只有只有機遇原因機遇原因的變異存在，的變異存在，則其成品將形成依各很穩定則其成品將形成依各很穩定的分佈，而且是的分佈，而且是可以預測的可以預測的如果制程中，如果制程中，有非機遇原因有非機遇原因的變異存在，的變異存在，則其成品將為不穩定的分佈，則其成品將為不穩定的分佈，而且而且無法預測的無法預測的範圍範圍 時間可預測可預測範圍範圍 時間無法無法預測預測4/25/202276大量之微小原因所引起大量之微小原因所引起原料在一定範圍內之微小變異原料在一定範圍內之微小變異機械之微小振動機械之微小振動儀器測定時，不十分精確之做法儀器測定時，不十分精確之做法依據作業標準執行作業的變化

45、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實際上，要除去制程上之機遇原因，是件非常不經濟之處置因，是件非常不經濟之處置一個或少數幾個較大原因所引起一個或少數幾個較大原因所引起使用規格外的原物料使用規格外的原物料新手之操作人員新手之操作人員不完全之機械調整不完全之機械調整未依據作業標準執行作業未依據作業標準執行作業所制訂之作業標準不合理所制訂之作業標準不合理非機遇原因之變異，不但可以找非機遇原因之變異，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，是正處置，在經濟觀點上來說，是正確的確的4/25/202277非機遇原因的變異非機遇原因的變異

46、簡單的統計簡單的統計分析可發現分析可發現直接負責制程的直接負責制程的人員去改善人員去改善局部措施改善局部措施改善對策對策牽涉到消除產生變異的非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 善可 由 製 程 人 員 直 接 加 以 改 善大約可以解決大約可以解決15%之制程上的問題之制程上的問題4/25/202278共同原因的變異共同原因的變異製程能力分製程能力分析可發現析可發現，管理當局參與及管理當局參與及製程人員合作去製程人員合作去改善改善系統改善對策系統改善對策 必 須 改 善 造 成 變 異 的 機 遇 原 因必 須 改 善 造 成 變 異 的 機

47、遇 原 因經常需要管理階層的努力與對策經常需要管理階層的努力與對策大約可以解決大約可以解決85%之制程上的問題之制程上的問題4/25/202279Time 1Time 2Time 3Time 4 称为称为 漂移漂移 (平均值漂移了多远平均值漂移了多远的真正的真正sigma 测量测量) 显示过程控制显示过程控制 重要的少数重要的少数 称为称为 短期短期 ( st) 我们的潜在能力我们的潜在能力 - 能做得最好能做得最好的情况的情况 所有所有6 sigma公司用公司用 报告报告 价值不高的多数价值不高的多数 ST + shift = LT4/25/2022805040302010141312111

48、0IndexCO2-ShrtCO2 Levels for 55 Time Points4/25/202281 首先應通過首先應通過檢查檢查，消除，消除全距全距所產生所產生之非機遇原因，使制程處於之非機遇原因，使制程處於受控受控的狀態的狀態 接下來，就可依顧客的接下來，就可依顧客的要求要求 ( 規格規格 )，來，來評定評定制程能力制程能力，以使顧客滿意，這就是，以使顧客滿意，這就是持續改善的基礎。持續改善的基礎。在管制規格內在管制規格內Cpk 1.334/25/202282範圍範圍 時間(消除了非機遇原因消除了非機遇原因)範圍範圍 時間(存在了非機遇原因存在了非機遇原因)4/25/202283(

49、機遇原因造成的變異已減少機遇原因造成的變異已減少) 規格上限規格上限 規格下限規格下限 範圍範圍 (機遇原因造成的變異太大機遇原因造成的變異太大)4/25/202284類別類別制程控制制程控制受控受控制程控制制程控制不受控不受控制程能力制程能力可接受可接受制程能力制程能力不可接受不可接受4/25/202285 1類類：理想的情況：理想的情況 2類類：受控制程，但存在：受控制程，但存在機遇原因機遇原因造成過造成過大的變異，必須減少全距的變異。大的變異，必須減少全距的變異。 X ， 大大分布圖形分布圖形分布圖形分布圖形LSLTUSLLSLTUSL4/25/202286 3類類：制程能力可接受，但為

50、不受控制程，必：制程能力可接受，但為不受控制程，必須識別全距的須識別全距的非機遇原因非機遇原因，並消除它。，並消除它。 X ， 小小 4類類：不受控，且制程能力又不可接受，必須：不受控，且制程能力又不可接受，必須減少全距的減少全距的非機遇原因和機遇原因。非機遇原因和機遇原因。 X ， 大大分布圖形分布圖形LSLTUSL分布圖形分布圖形LSLTUSL4/25/2022871.分析制程分析制程2.維護制程維護制程3.改善制程改善制程4/25/2022881.分析制程：分析制程： 本制程應該做什麼？本制程應該做什麼？ 會出現什麼問題？會出現什麼問題？ 本制程會有哪些變化？本制程會有哪些變化？ 我們已