SPC统计制程管制的应用.pptx

統計製程管制(SPC)Statistical Process Control講師 : 林興龍 先生一、SPC的源起Deming在日本八日演講綱要為：一、如何有效地營運PDCA？如何提升品質？二、具備統計之變異的常識是重要的。三、以管制圖為中心之製程管制的想法，與管制圖的使用方法。100 % 檢驗對品質的頁獻75 % 製程管制(SPC)對品質的貢獻50 % 製程與產品設計對品質的貢獻25 % 1950 1960 1970 1980 1990 2000 日本品質的演進二、品質與變異變異可區分為機遇原因與非機遇原因機 遇 原 因：Chance Cause 原就存在於製程中的原因，是屬於製程的一部份。大概有85％製程的品質問題是屬於此類原因，其改善須管理階層的努力方可解決。非機遇原因：Assignable Cause 原不存在於製程中的原因。大概有15％製程的品質問題是屬於此類原因，其改善可經由基層作業者的努力解決的。變異目標什麼是良好的品質？(1)變異性低(2)耐用度(3)吸引力流行，感覺，易用額外的功能等(4)合理價格(1)與(2)：製造廠家可以評價(3)與(4)：消費者將會決定第一天 6個月 12個月 18個月耐用度是經過時間與使用後仍維持一定的性能三、SPC的理論與應用範圍SPC觀念的來源1.沒有兩件的事情、產品、人是完全一樣的。2.製程的變異是可以衡量的。3.宇宙的事物與工業產品其都是呈常態分配的。4.變異的原因可以分為機遇原因與非機遇原因。99.73％常態分配95.45％68.27％－3σ－2σ －1σ μ ＋1σ ＋2σ ＋3σP(μ－σ＜×＜μ＋σ)＝0.6827P(μ－2σ＜×＜μ＋2σ)＝0.9545P(μ－3σ＜×＜μ＋3σ)＝0.9973於μ±Kσ之間的機率(Probability)μ常態分配的特性1.群體平均值(μ)之次數最多2.兩邊對稱3.曲線與橫軸不相交4.曲線之反曲點在±1σ處5.曲線與橫軸所圍之面積為1統計製程管制的定義　經由製程中去收集資料，而加以統計分析，從分析中得以發覺製程的異常，並經由問題分析以找出異常原因，立即採取改善措施，使製程恢復正常。並透過製程能力解析與標準化，以不斷提升製程能力。一、確立製造流程二、決定管制項目三、實施標準化製程條件變動時六、問題分析解決Cpk＜1.33四、製程能力調查Ca、Cp、CpkCpk≧1.33五、管制圖的運用六、問題分析解決七、製程之繼續管制四、SPC的應用步驟內胎製造流程圖五、確立製造流程原料檢驗倉儲運送配混合檢查制定儲存押出接頭檢查儲存出貨檢查內胎品質管制方案六、決定管制項目管制項目的決定有助於1.消除內部縱、橫向之工作浪費2.不要忽略必須做的事3.明白區分優先度，指引工作重點方向4.溝通良好5.將工作評價的重點放在過程的評價而非僅評價結果七、實施標準化小柳日：　Shewhart教導我們之實務步驟和方法(如抽樣理論和管制圖法)，讓我們可以估計變動的宇宙。並且將它當作知識般地去量測、評估和利用。　這些知識有助於我們創立『標準化』及『作業改善』的回饋方法。八、製程能力調查製程能力定義使製程標準化，除去異常因素，當製程維持在穩定狀態時，所實現的品質程度。明確的目的選定調查對象4M：人(Man)　機械(Machine)　材料(Material)　方法(Method)4M的標準化標準作業的教育標準作業的實施數據的收集、分析製程處於管制狀態時製程處於非管制狀態時找出非機遇原因製程能力的把握Cpk＜1.33Cpk≧1.33標準化活動及再發防止能力足夠能力不足(註：視Cpk之值而會有不同之處置)先掌握機械能力，並追究原因原因不明，且無法採取技術性的措施標準化活動．調節製程管制．檢討規格公差．修正檢驗等等製程能力生　　　　產　　　　前　　　　　查　　　　核工程品質管理表作業標準決定管制項目作業標準工程品質管理表效果確認再發防止公告改善製程保養機器調查原因開始作業的查核(作業狀況)非管制狀態作 業查核(管制項目)檢 驗市場品質的評估解析製造能力調查數值法製程能力分析．製程準確度Ca (Capability of Accuracy)Ca值在衡量製程之實績平寺值與規格中心值之一致性。(1)Ca之計算Ca＝ ×100％＝ ×100％T＝Su－SL＝規格上限－規格下限※單邊規格因沒有規格中心值，故不能算Ca(2)等級判定Ca值愈小，品質愈佳，依Ca值大小分為四級X－uT／2實績平均值－規格中心值規格許容差74875010(3)Ca等級