PPM管理的应用

PPM管理的應用
為了讓我們的制程狀況穩定,同時達到持續不斷的改善目的,更一步分析制程之變異性,根據統計制程管制(SPC)的原理,保持零缺點的品質意識存在,故對制程的整個過程作“PPM”的管理.
一、所謂“PPM”指的是百萬分之一的意思,即生產的不良總數除以實際生產之總毛量的比率再乘以
1000000.等於“PPM”數.
二、所謂“SPC”(Staistical Process Control)即為統計制程管制.
2.1制程持續改善循環步驟:制程分析→制程維持→制程改善.(即PDCA的運用)
2.2制程管制運作模式:
2.2.1建立制造流程
2.2.2建立管制項目
2.2.3實施標準化
2.2.4制程能力調查
2.2.5管制圖的運用
2.2.6問題分析解決
2.2.7制程之持續管制
2.3制程中的管理重點:一是與作業方式相關的重點;二是與檢驗相關的重點.
2.4“CPK”(制程能力的指數)的介紹:常態分配.C a .C p. C pk
1 (X-U)2
2.4.1 f(x) = ──────= ─────
SQR(2π)σe 2σ2
U:常態分配的中心值(Mean)
σ2:常態分配的變異(Variance)
σ:常態分配的標準差(Standard Deviation)
2.4.2 U±σ內的機率為P(U-σ<X<U+σ)=68.27%
U±2σ內的機率為P(U-2σ<X<U+2σ)=95.45%
U±3σ內的機率為P(U-3σ<X<U+3σ)=99.73%
2.4.3 C a (Capability of accuracy)制程準確度.
X-U
C a = ─────×100%
T/2
注:T= S U -SL=規格上限-規格下限=規格公差
｜C a｜值愈小,品質愈佳.
2.4.4 C p (Capability of accuracy)制程精密度.
T
雙邊規格時: C P = ────＝規格公差／6個估計實績標準差
6σ
Su-X
單邊規格時: C P = ────＝(規格上限-實績平均值) ／3個佑計實績標準差
3σ
X-SL
或C P = ────=(實績平均值-規格下限值) ／3個估計實績標準差
3σ
注: ○1C P值愈大,品質愈佳.
2
2.4.5 CPK制程能力指數.
T
2.4.5.1 CPK=(1-K)──=(1-｜C a｜) C P
6σ
｜X-U｜
K=─────=｜C a｜
T/2
當C a =0時,CPK= C P ,即單邊規格時,CPK即以CP值計之.
2.4.5.2 CPK值亦可以以制程的實績平均值至規格界限的距離除以制程實績標準差所
得到的數值“Z”來表示.
Zmin
CPK=─────
3
Su-Z -(SL-Z)
Zsu=─────, Zsc=─────
σσ
Su-X -(SL-X)
即是=[─────,─────]的最小值.
3σ3σ
單邊規格即是: Su-X -(SL-X)
CPK=─────或─────
3σ3σ
由上述可知, C P值愈大時或C a值愈小時CPK值愈大,而CPK值愈大即代表制程綜合能力
愈好.
2.5 X-R chart和P chart有另上教育訓練課.
三、“PPM”之分析:
3.1 PPM=生產不良總數/實際的生產總毛量數×1000000
3.2當Zmin=3時,則制程能力=X±3σ→CPK or PPK=1.00→P=0.27%.
當Zmin=4時,則制程能力=X±4σ→CPK or PPK=1.33→P=60ppm.
當Zmin=5時,則制程能力=X±5σ→CPK or PPK=1.67→P=0
注:Zmin代表雙邊規格的得數值,P代表不良率, σ為估計實績標準差.
σ(標準差)值表示:
1σ=0.1 即十分之一
2σ=0.01 百分之一
3σ=0.001 千分之一
4σ=0.0001 萬分之一
5σ=0.00001 十萬分之一
6σ=0.000001 百萬分之一
3.3因PPM具有上述強烈的零缺點的品質意識存在,所以在整個過程中,其作業流程如下:
3.3.1針對客戶的主要品質特性而設定目標.
3.3.2必須有明確的數據統計收集.
3.3.3必須作成推移表.
3.3.4必須按月作成檢討報告表
不良數之收集→包含重工品/修理品/拒收品/報廢品
↓
作成統計表→按特性別所有上述不良特性加以收集累加
↓
換算不良率
↓
按百萬分之一的算法統計之,並作成管制圖→設立目標值
↓
作成目標管理→管制圖
↓
檢討對策展開(PDCA)
注:新永目前之DPPM值設定為15000以下(制程中).另.現今為止還只有佳能要求此項管制.
綜上所述,根據統計的原理進行整合后,制程過程的變異,才會有具體的數據,由此提供分析解決總是的依據.。