SPC高级教材.doc

課程目的 高級課程的內容是希望能給已經有統計與SPC基礎的人，在解決問題時能有所依據，所以從製程能力分析﹑設定問題﹑解決問題的方法與基本實驗設計可以視為一個問題解決的循環，6σ則是在製程改善過程中最終的目標。 　 課程大綱 製程能力分析 製程改善目標-6σ 解決問題的方式 基本實驗設計 單元目的 在瞭解何謂「統計管制狀態」後，製程能力分析的目的是進一步使製程能符合顧客的需求，因為製程能力是指製程的一致性，而製程的變異可以用來衡量製程輸出之一致性，它可以用來協助製造前之開發活動﹑找出問題﹑設定標準與降低成本。 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。研究製程能力的意義在於決定製程的自然公差、協助設定製程標準和規格、以及確定和消除「非自然變異」。 單元大綱 製程能力分析 製程能力的評估 製程能力的改善 製程能力分析[ 定義 | 製程能力與規格 | 製程能力分析 | 製程能力用途 | 製程能力指標 | 其它方法 ] 何謂製程能力 製程能力是指「各種能力均標準化，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，前者一般稱為「機器能力」，可為一項預定的產品之全部製程，包括人、材料機器及方法在長時間內所程現的能力。前者一般稱為「機器能力」，而後者則稱為「綜合製造能力」，後者經常包括了工具損耗之正長影響，材料的微些變化及其它的微小變化。在此我們所討論之製程能力即以後者為主。 　 製程能力與規格 當考量製程績效之前，必須先討論兩個重要的問題： 製程是否有維持良好”統計管制狀態”的能力。 是否具有產出符合工程規格零件的製程能力。 只有當製程處於”統計管制狀態”下，估計製程能力才合理，因為當製程處於”統計管制狀態”下，製程沒有可歸咎的非自然因素存在，此時才可以顯示製程真正的變異。此部份已於管制圖介紹中詳細介紹過。 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，一邊而言可能有下列三種情況： 製程變異小於規格間差異。 製程變異等於規格間差異。 製程變異大於規格間差異。 第一種情況：6＜USL－LSL 當製程變異(6)小於規格間之差(USL－LSL)時，這是最理想情況，如圖個別值分布A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；分佈B的變異比分佈A大，但所有個別值仍在規格之內分佈C所顯示的變異更大，但仍在規格之內。此種情形具有經濟上的利益，因為即使超出管制界線，如分佈B和C，也布置產生不良品，所以不必時常調整機器或尋找非自然因素。 第二種情況：6＝USL－LSL 如圖，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＜USL－LSL 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。這個目的是將非自然因素去除後，決定製程的固有變異性。這個假設可以經由長條圖﹑統計檢定或Chi-squared檢定來證明之。 製程能力指標的好處之一是它提供一個簡單易懂的製程整體表現量測標準，此標準是依據製程達成規格要求為基準。以下介紹的能力指標都是純數字的，不會因為不同的測量單位而有所不同。 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 確定能代表製程能力的品質特性。 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。 點繪出的形態，計算其平均值與標準差(利用次數分配圖) 。 解釋此種形態，發掘異常現象，確定在經濟上是否值得採取措施。 對異常現象採取措施。 這些步驟可以循環使用，直到獲得滿意的製程，此時的製程能力才是真正的製程能力。 製程能力分析之用途 製程能力分析之用途，約可分為下列幾點：: 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