第十章品质管制.ppt

第十章 品質管制 學習目標 列出與簡單解釋製程管制的要素。 解釋管制圖如何用來監控製程，以及在使用上的概念。 使用並解釋管制圖。 使用連串檢定，確認製程產出中的非隨機性。 估計製程能力。 品質保證的方法 檢驗 檢驗的考慮項目 要檢驗多少的數量，以及何時檢驗。 檢驗應該發生在製程的哪個點。 集中檢驗或現場檢驗。 屬性檢驗或變量檢驗。 檢驗成本 在製程中何處進行檢驗？ 原物料和進料。 完成品。 在高成本作業之前。 在不可變更的製程之前。 在包裝製程之前。 檢驗點範例 集中檢驗與就地檢驗 就地檢驗優點 快速決策 避免外在因素的影響 實驗室檢驗優點 精密儀器 更適合測試的環境 統計製程管制 品質一致性 產品或服務符合規格。 統計製程管制 在生產過程中以統計來衡量製程的產出。 管制圖 管制製程 定義 衡量 比較 評估 矯正 監控結果 變異與管制 機遇變異或隨機變異 變異天生就存在於製程中。 非機遇變異或特殊變異 在製程的產出中可被辨認（可歸因於特定原因）並消除的變異。 抽樣分配 常態分配 管制圖 樣本統計量的時間順序圖形，用來區分隨機變異與非隨機變異。 分配會向二端趨向無限大。 管制界限 區分平均值的隨機變異與非隨機變異的分界。 管制界線 誤差 型 I 誤差 當製程在管制狀態內，卻判斷製程沒有落在管制狀態內。 又稱為生產者風險，因為生產者必須找出本來就不存在的問題。 也稱為α風險，α為在二邊尾端的機率總合。 型 II 誤差 當製程在管制狀態外，卻判斷製程落於管制狀態內。 又稱為消費者風險，因生產者並不知產品有問題，而把產品交至顧客手中。 型 I 誤差與型 II 誤差 型 I 誤差 抽樣分配的觀察 變量管制圖 平均值管制圖 觀察製程的集中趨勢。 x 管制圖。 全距管制圖 觀察製程的分散趨勢。 平均值與全距管制圖(1/2) 平均值與全距管制圖(2/2) 屬性管制圖 p管制圖：用來監控製程中不良品的機率。 c管制圖：用來監控每單位的不良品個數。 選擇 p 管制圖或 c 管制圖 管制圖在管理上的考量因素 在製程的哪一點使用管制圖。 決定樣本大小。 應使用哪一種管制圖（例如變量管制圖或屬性管制圖）。 連串檢定 連串檢定：通常用來補充管制圖，目的是檢定隨機性。 即使管制圖中所有的點可能都落在管制界限之內，資料仍然可能無法反映出隨機製程。 任何形式的樣本都可能為非隨機的製程。 不隨機的範例(1/2) 不隨機的範例(2/2) 計算連串 計算連串 當製程出現可能的非隨機變異會如何? 可能是錯誤訊號（即型 I 誤差） 。 可能為隨機變異原因存在的訊息。 必須註明機遇發生的原因。 當團隊實際需要處理更多複雜的問題時，可以訓練操作員去處理簡單的問題。 製程能力 規格或公差 依工程設計或顧客要求而建立。個別單位的產出值必須落在範圍內才可被接受。 管制界限 統計界限，反映樣本統計量（例如平均值與全距） 因機遇變異而改變的情況。 製程變異性 反映在製程中自然或隱含的變異，以製程標準差衡量。 製程能力與規格 製程能力指標 Cpk = min { , } 3? 與 6? 的製程能力 製程能力的改進 田口成本函數 能力指數的限制 若製程並不穩定，能力指標將無意義。 若製程產出並非常態分配，求出不接受的產出比率是不正確的。 若製程不集中，卻使用 Cp 指標，將產生錯誤的結果。 品質管制的概觀 以自動化操作取代人工作業 自動化 更換壞掉的設備、使用新科技 設備升級 防呆設計、簡化控制程序 改進缺失 使用標準零件與標準製程 標準化 減少步驟、減少零件數、使用模組的設計 簡單化 範例 方法 * ? The McGraw-Hill Companies, Inc., 2007 * ? The McGraw-Hill Companies, Inc., 2007 安全、良好的照明 停車場 清潔、食物衛生、食物儲藏、健康法規 廚房 外觀、安全 建築物與地板 清潔、無油污 用餐區 外觀、生產力 服務台 正確性 收銀台 速食業 特性 檢驗點 企業型態 無誤 型 II 誤差 （消費者風險） 管制狀態外 型 I 誤差 （生產者風險） 無誤 管制狀態內 管制狀態外 管制狀態內 * *