制程能力CPK评价标准.ppt

CPK與制程能力評價 ☆ 制程的定義及組成部分 ☆ 巒異及制程的巒異 ☆ Ca Cp Cpk ☆ 直方圖 ☆ 分析制程的其他方法 制程的定義及組成部分 巒異的定義及其分類 巒異就是巒化,任何過程都會有巒異.例如:運輸過程中車速的巒化導致貨物品質的巒化,食品加工過程中溫度巒化對食品的影響. 巒異分可歸咎巒異與不可歸咎巒異. 不可歸咎巒異:在製程中隨時都會影響到產品.是穩定的,對產品的影響在可預測的統計控制範圍內.如機器自身的振動對產品品質的影響.不可歸咎巒異有些是可以改變的. 可歸咎巒異:在某種特定條件下的製程中才會影響到產品.對產品的影響不在可預測的統計控制範圍內.如食品加工過程中溫度的突然巒化.可歸咎巒異可用品管手法監控與發現. 可歸咎巒異與不可歸咎巒異是可以相互轉化的.如生產過程中機器自身的振動是不可歸咎巒異,,也是在控制範圍內的.若外部的突然有一個很大的振動源,對產品品質產生較大影響, 此時振動就屬可歸咎巒異 制程巒異 假如由生產線隨機取出數個產品，量測產品的某些特性，如果量測儀器夠精確，必將發現這些產品的測量值各不相同；又如計數產品表面的瑕疵，量測薄片的厚度、螺絲帽的直徑及化學過程的產出量（yield）等等，必存在著變異。 制程巒異的來源 機械(machine) 切割工具在處置很多產品之後，會失去其鋒利度；潤滑油的狀況也會隨著溫度的改變而改變；產品的尺寸亦隨著切割工具的設定和位置而變動。表面上，每次的作業都在完全相同的狀況下操作，事實上，有許多的變異以不引人注意的方式發生著，而影響了產品的品質。以熱處理為例，電爐溫度不斷隨著電壓的改變而變動，或在爐中的位置，如靠近爐口、爐頂、爐頂、爐壁和爐心都會有不同的狀況。所以置於其中的物料，也會依不同位置而有不同的品質特性出現。 制程巒異的來源 材料(material) 既然在最後成品中會發現變異，一定也會在材料中發生變異（原料是供應商的最後成品），例如抗拉強度、延展性、厚度等品質特性，都會使成品產生變異。 制程巒異的來源 操作員(operator) 操作員可能是最大的一個來源，這個來源包括作業員完成作業的方式是否依照標準作業程序、每個週期是否稍有變異、以及作業員的體力和情緒都會產生變異。另外，作業員的生理特性和技術也會影響產品的品質。例如身高、手巧或手拙、慣用左手或右手等差別。 制程巒異的來源 雜項(others) 雜項包括溫度、光線、溼度等環境因素。例如室外的溫度高，庫存中的紙張的水分就會改變，可能對製成會產生不良的影響；其他可能還包括檢驗的方法，如檢驗設備不良或品質標準應用不當、測量儀器的精確度等，都可能是導致變異的原因。 制程能力分析 產品規格來自顧客的需求或設計者個人的專業學養，因此製程必須具有產出符合工程規零件的能力。 只有當製程處於”統計管制狀態”下，製程沒有可歸咎的非自然因素存在,估計製程能力才合理 常用制程能力分析工具有: Ca,Cp,Cpk 直方圖 管制圖 數理統計理論簡介 1.依數理統計理論,當生產過程穩定時,絕大多數計量值特性服從常態分佈(不合格品數服從二項分布,缺陷數服從泊松分布,而二項分布.泊松分布的極限分布又均是常態分佈) 即在沒有可歸咎巒異的狀況下 2.對一個正常的過程參數(比如:尺寸)隨機抽樣,(計量值)數據應呈現常態分佈(正態分佈,或名高斯分布) 常態分布的特點 非負性 歸一性 對稱性 依概率理論計算,99.73%的樣本將落在+/3σ的范圍內,只有很小的概率(0.27%)不在+/3σ的范圍內,由於小概率事件一般不會發生,故可認為不會有尺寸在規格之外 Cp及Cpk(Capability index of process)即是依此理論對製程能力予以評估 標準差與平均值的計算 Ca (Capability of Accuracy). Ca-工程准確度指數:製程平均值(X)與規格中心值(設計值)之間偏差程度. Ca或K之等級評定 A.準確度Ca(Capability of Accuracy). K值各種級別的處置原則 A級：作業員遵守作業標準操作，繼續維持。 B級：有必要時盡可能改善為A級。 C級：作業員可能看錯規格，不按作業標準操作，須加強訓練，檢討規格及作業標準。 D級：應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響的因素，必要時得停止生產。 Cp (Capability of precision) Cp:工程精密度指數.用於衡量產品分散寬度符合公差的程度。 Cp之等級評定基准 Cp值各種級別的處置原則 A級：此一工程