SPC统计制程管制..doc

SPC统计制程管制 ～ 目 录 ～ 第1章 统计制程管制概述与持续改善 1.1检测与预防…………………………………………………2 1.2制程管制系统………………………………………………3 1.3变异之共同原因与特殊原因………………………………4 1.4特殊变异与系统缺失改善…………………………………5 1.5制程管制与制程能力………………………………………6 1.6制程改善循环与制程管制…………………………………9 1.7制程管制的工具-管制图…………………………………10 1.8一般企业应用SPC的困 …………………………………11 1.9管制图的益处…………… ………………………………13 10如何选用适当之管制图 ………………………………14 第2章 计量值管制图 2.1 (X-R Chart平均值与全距管制图………………………15 2.2 (X-s Chart平均值与标准差管制图……………………17 2.3 X-R Chart中位数与全距管制图………………………17 2.4 X-Rm Chart个别值与移动全距管制图 ………………19 5运用计量值数据了解制程能力及制程运转 ……………20 第3章 计数值管制图 3.1 p Chart不良率管制图 …………………………………22 3.2 np Chart不良数管制图…………………………………23 3.3 c Chart缺点数管制图 …………………………………24 u Chart单位缺点数管制图 ……………………………25 第4章 附录 4.1常数表与管制图公式 ……………………………………26 4.2品质管制图上特殊原因的检定规则 ……………………28 4.3常态分配表………………………… ……………………31 4.4双边等量规格之Cpm与其它指数之关系 ………………33 统计制程管制(statistical process control) 第1章 统计制程管制概述与持续改善 统计方法在现代工商企业内，是每一位员工皆应了解的技术，也是管理者与工程技术人员工作上沟通的共同语言。尤其在对客户承诺的品质保证方面，例如设计过程的试验数据、生产过程的制程数据、客户使用的故障维护记录等，都可以作为事实管理(Fact Control)的科学方法。 统计方法之运用非常广泛，其应用之各阶段包括： 市场分析 产品设计 信赖性规格﹑寿命及耐用性预测 制程管制及制程能力研究 抽样技术 数据分析﹑绩效评估及不良分析 制程改善 安全评估﹑风险分析 而专业的统计技术包括： 实验设计／因素分析 变异数分析／回归分析 显著性检定 管制图 统计抽样检验 本篇将针对管制图之使用与数据分析作概括性的介绍 1.1检测与预防 传统的制程管制是生产单位负责生产，品管单位负责检查，而在管理方面则是不断地稽核工作情形，以发现缺失，然而这种方法是非常浪费的，因为有许多资源已经投入于不被接受的产品上了。 如果能在生产当初就避免不良品的发生，将是更为积极有效的方法，这就是所谓的不良预防。以下将针对预防的工具--统计制程管制系统的各项要素分别说明。总之，检测是容忍浪费、预防才能避免浪费。往后几节将分别讨论下列事项： 何谓制程管制系统？(1.2) 制程变异将如何影响成品?(1.3) 如何运用统计方法来判断一个问题是单纯的变异，或是系统上的缺失?(1.4) 什么情况下的制程是在管制状态，或是已经达到制程能力之要求?(1.5) 何谓制程改善循环?制程管制应用于哪些方面?(1.6) 什么是管制图?如何使用?(1.7) 运用管制图有何效益?(1.8) 1.2制程管制系统 制程管制系统是一个回馈系统，包含四个要素： 1.2.1制程:指人员﹑设备﹑材料﹑方法、量测及环境的总和，经由一定的程序而得到成品。 1.2.2绩效报告:从分析成品可以得到有关制程绩效的资料，而用以判定制程管制对策应否实施，或改善成品。 1.2.3改善制程:是一种预防措施，用以预防制造出不合格的成品。 1.2.4成品改善:对已经制造出的不合格品加以选别，进行全数检查﹑修理或报废。 1.3变异之共同原因与特殊原因 天下没有任何两件成品是完全相同的，因为制程中存在有不同的变异因素。有些变异很明显，有些则很难察觉；有些制程中只会造成短暂的变异，而有些则需经过一段时间才会产生变异。故变异通常规定：在规格以内称为合格；反之则称为不合格。 为了管制变异及减少变异，应先分辨造成变异的共同原因(机遇性原因)与特殊原因(非机遇性原因)。 1.3.1共同原因:制程中变异因素是在统计管制状态下，其产品之特性有固定之分配，而不外乎有分配位置﹑分配散布