SPC统计制程管制之控制图.PPT

估計過程標准偏差： 式中，R為移動極差的均值，d2是用於對移動極差分組的隨樣本容量n而變化的常數。 Case study 組 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 數值 96 98 98 92 94 95 97 96 96 90 組 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 數值 92 90 88 89 94 99 92 94 97 97 組 21 22 23 24 25 26 數值 94 98 90 84 88 96 Case study 請計算出上表的X-Rm控制圖的控制限？ 請判定過程是否穩定？ 如果是不穩定該如何處理？ 不良和缺陷的說明 結果舉例 控制圖 車輛不泄漏／泄漏 P圖 NP圖 燈亮／不亮 孔的直徑尺寸太小或太大 給銷售商發的貨正確／不正確 風窗玻璃上的氣泡 C圖 U圖 門上油漆缺陷 發票上的錯誤 P控制圖的制做流程 A收集數據 B計算控制限 C過程控制解釋 D過程能力解釋 建立p圖的步驟A Ａ階段收集數據 A1選擇子組的容量、頻率及數量 子組容量 分組頻率 子組數量 A2計算每個子組內的不合格品率 A3選擇控製圖的坐標刻度 A4將不合格品率描繪在控制圖 Ｄ過程能力解釋 D1計算過程的標準偏差 D2計算過程能力 D3評價過程能力 D4提高過程能力 D5對修改的過程繪制控制圖並分析 建立X-R圖的步驟D 製程績效指標 群體 平均值=μ 標准差=σ 對σ的估計 群體標准差的估計 10 14 18 T 12 16 μ Cp CPL CPU CPK Cpm 13 2 1.5 2.5 1.5 1.11 T 10 14 18 12 16 10 14 18 T 12 16 μ Cp CPL CPU CPK Cpm 14 2 2.0 2.0 2.0 1.11 μ Cp CPL CPU CPK Cpm 15 2 2.5 1.5 1.5 1.11 指數差異說明 Case study 請依照上個case study的數據，計算其下列的各項指標結果，假設其規格為：75±5。 Ca Cp Cpk Pp Ppk 何時應用Cmk指數 新機器驗收時 機器大修後 新產品試製時 產品不合格追查原因時 在機械廠應和模具結合在一起考慮 Case study 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 50 47 46 50 46 50 47 48 50 49 2 50 53 45 48 48 49 49 50 50 51 3 49 53 49 49 50 52 50 46 49 51 4 52 45 48 49 54 51 48 49 51 46 5 51 50 49 52 50 54 52 51 53 48 平均 s Case study 假設其規格為50±5，試計算其Cmk？ LSL u USL 6σ 1.5σ 6σ WHAT IS MOTOROLA’S 6σ WHAT IS MOTOROLA’S 6σ 最佳狀況，製程中心等於規格中心，此時Cpk=2。 最差情形，可以允許製程中心，偏差±1.5σ，此時的Cpk=1.5 LSL u USL 6σ 1.5σ 6σ 4.5σ Sigma=σ=Deviation (Square root of variance -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 Between+/-1σ Between+/-2σ Between+/-3σ Between+/-4σ Between+/-5σ Between+/-6σ 68.27% 95.45% 99.73% 99.9973% 99.999943% 99.9999998% Result:317300 ppm outside （deviation) 45500 ppm 2700 ppm 63 ppm 0.57 ppm 0.002 ppm σ Axis grach in Sigma Normal Distribution-Gaussian Curve A收集數據：在計算各個子組的平均數和標准差其公式分別如下： B計算控制限 C過程控制解釋 (同X-R圖解釋) D過程能力解釋 Case study 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 67 76 74 72 76 74 70 72 70 73 74 73 70 72 2 68 75 73 74 78 74 72 74 78 76 74 76 75 79 3 68 77 96 75 78 71 73 75 77 75 76 77 75 80 4 69 79 95 72 80 72 71 76 72 75 77 72 72 78 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2