制程能力分析

『制程能力』
就是一个制程在固定的生产因素(条件)及稳 定管制下所展现的品质能力
制程能力如何表示： • 制程准确度Ca (Capability of accuracy) • 制程精确度Cp (Capability of precision ) • 综合评价 (不良率 p )
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一、制程能力是什么？
制程准确度ca (capability of accuracy)
＊＊＊＊ ＊＊＊ ＊＊＊＊＊ ＊＊ ＊＊ ＊＊ ＊＊ ＊＊
σx ×√( n / ( n － 1))
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一、制程能力是什么？
Cp ＝ 规格容许差 / 3 σ
＝ 规格公差 / 6 σ ＝ ( T/ 2 ) / 3σ
由上述可知：
1. 若T ＞ 6 σ 时， Cp 值愈大。（离散趋势 都在规格内） 2. Cp 值愈大愈好（尽量大于1以上）
制程能力分析
(Analysis for Process Capability)
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疑问？
一、制程能力是什么？
二、制程能力分析在什么时候实施是正确 的？ 三、执行制程能力分析前有那些步骤？
四、制程能力分析的数据要如何评价？
五、制程能力分析的数据要如何应用？
六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk？
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一、制程能力是什么？
凡从制程中所获得之数据(实绩)，其 平均 值( x ) 与规格中心值(μ) 之间偏差的程度， 标准常态曲线 制程常态曲线 称为制程准确度ca 。
(生产实绩) (设计规格)
X
Ca＝( X －μ ) / ( T / μ2 ) T＝ SU － SL ＝ 规格上
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一、制程能力是什么？
由上述可知: 1.平均值( x ) 愈接近规格中心值(μ) 愈好 (尽量趋近或相等) 2.所以Ca值愈小愈好 (尽量趋近于0) 3.惟群体呈左右对称之常态分布时，才能使 用Ca做制程能力分析。(单边公差时，Ca 为0) 4. 正值(＋) 时表示偏高；负值(－) 时表示 偏低。
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一、制程能力是什么？
制程精确度Cp (Capability of precision)
随机抽样 从制程中全数检验或随机抽样 (一般样本 n 须在 50 个以上 ) 所计算出来之样本标 ＊＊＊＊ 全数检验 准差 ( σx )，再乘以√( n /＊＊n － 1）)， ( ＊ ＊ 以推定实际群体标准差 ( 计算出样本的σx σ) 计算群体的σ
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二、制程能力分析在什么时候实 施是正确的?
4. 制程不良率『变异』起伏太大时，只好用 人海战术来克服，不断重工，现场人仰马 翻。 5. 没有因为Cpk不好，而针对『共同因』或 『特殊因』， 采取矫正措施。 6. 只要算得(尺寸)多，就愈接近事实(群体)， 就愈能符合客户的要求 ？？ 7. 客户有要求算Cpk，才去做？
六、究竟要量测多少个样品才能 计算Cpk?
• 要多少个样本数才能显示出制程的稳定性？
理论要求最好有 25 个以上的样组，才具代 表性。请大家注意！这里所提到的25 个以 上的样组数是针对管制图而言，并不是指 Cpk。 • 所以只要能了解制程的稳定性，即使 n ＝2 ~ 5也能计算Cpk，但是唯一前提是必须先 用计量值管制图，来持续观察制程稳定 (必 要时采取矫正行动)。
四、制程能力分析的数据要如何 评价?
• 综合评价 (不良
率p)
评 价 总评 (不良率 p ％ ) 等 级 P 0.44 A ％
注意; （1）其等级B、C、D须照Ca 及Cp来处理。 （2）由于总评是根据Ca及Cp 推定不良，其处置是要视下一 工程或客户之要求。 （3）如不符合客户要求，一 定要立即处理，避免遭遇到退 货的危险。
制程能力与改善方向关系图
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四、制程能力分析的数据要如何 评价?
• 制程能力指数
Cpk
评 价 等 级 A
Cpk值
处置原则 制程能力已 足够
1.33 Cpk
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五、制程能力分析的数据要如何 1. 对设计单位提供基本资料：使其了解制程能 应用? 力，从设计面解决问题。
2. 分派工作到适当的机器上：决定一项机器设 备能否满足要求。 3. 用来验收全新或翻修调整过之设备：利用机 械之能力安排适当工作，使其得到最佳之应用。 4. 选用合格之作业员：剔除不合格人员或再施 予教育和训练。 5. 选择适当之工作方法：建立标准化SOP 6. 根据规格公差设定设备之管制界限：为获得 最经济、最稳定之生产。 7. 当制程能力超越公差时，决定最经济之作业 17 水准：
Cpk＝ ( 1 － | Ca | ) ×Cp
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二、制程能力分析在什么时候实 施是正确的?
• 制程能力的评估必须要在制程稳定后才能
实施，也就是 X-R 管制图 已显示制程在稳 定的统计管制状态下 (非机遇原因已经被发 现，并经过分析与矫正，以及防止再发)， 而且继续保持在统计管制状态下。
存在的问题： 1.未先执行管制图以确认制程的稳定性，就
抽样区域可能落在群体上，不同的位置， 自然会产生不同的结果，只要结果是在规 格内我们都会允收。当然以少数样本的成 绩代表群体的真实面貌，会有风险；如好
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七、Cpk 是否能监测连续生产之 制程？
• 这里所要表达的是，在制程稳定下，抽样
实值有变化是属于正常现象，只是我们自 己了不了解这个『变化』，究竟是属于系 统(共同因变异)或是突发(特殊因变异)事件 所产生的？
• 所以我们用某段时间的制程能力，并不足
以代表整个制程是在稳定状态下。只能了 解某段时间的制程能力是否符合要求(规格)， 20
结论
• 最后我们可以做个结论： • 任何的抽样都有误差的存在 (随机问题) • 没有一个制程可以做到100％在统计管制
状态之下(变异问题) • 没有任何制造批为完全之常态分配 (或是其 它型态分 • 配，如果不是近似常态，Cpk就值得争议) • 4.因此，所有制程能力分析的结果必须很 小心考虑 (而不是只是看一看就好)，并且 21
由上述可知: 生产实际如不能达成客户要求之 (允收批内)不良率， 则必须立即处理， 避免遭遇到退货的危险！！
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一、制程能力是什么？
制程能力指数 Cpk
Cpk是综合Ca和Cp两者之指数，其计算公式: Ca＝( X － μ ) / ( T / 2 ) 由上述可知: Cp ＝ 规格容许差 / 0 ，σ ＝ Cp 1. 当 Ca ＝ 3 Cpk 2. 单边规格时，Cpk ＝ T/ ＝ 规格公差 / 6 σ ＝ (Cp 2 ) / 3σ
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七、Cpk 是否能监测连续生产之 制程？
※※※※ ※※ ※※※※ ※※ ※※※※※※ ※※ ※※※※ ※※ ※※ ※※※※※※※※※※※ ※※※※※※※※※※※※※
第一次抽樣的樣本第一次抽 样的样
本::※※※※※※※※
第二次抽樣的樣本第二次抽 样的样本::※※※※※※※※
• 假设同一量测员，采用随机抽样的手法，
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三、执行制程能力分析前有那些 1. 确定制造流程 : 确定流程(图)，订定QC工程表，列 步骤? 出管制之生产条件、品质特性…等。
2. 制造流程解析 : 利用5W1H手法，将制程各作业单 元的变异因素加以掌握，并可得知制程所处的状态。 3. 决定管制项目 : 依制程之生产条件、品质特性、制 程现况来决定管制项目。 4. 实施标准化 : 订定各项标准，并对相关人员实施 各项标准之教育与训练。 5. 管制图的运用 : 应先建立解析用管制图，评估管制 界限，再实施管制用管制图，持续观察制程的稳定 性与异常矫正。 6. 制程能力分析 : 收集数据，进行分析，以了解是否 符合规格或客户要求，如不能符合，立即采取矫正12
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一、制程能力是什么？
• 综合评价 (不良率 p )
当有些制程的生产实绩为了达成规格之要求， Z1＝ 3 Cp ( 1 ＋ Ca )….由Z1查常态分配表得P1 必须Ca值与Cp值两者都要很好的情况下， ％ Z2＝ 3 Cp ( 1 ＋ Ca )….由Z2查常态分配表得P2 ％ 而对整个制程品质之综合评价，计算出不 p％＝P1 ％ ＋ P2 ％ 良率 p
四、制程能力分析的数据要如何 制程准确度Ca (Capability of accuracy) 评价? 评
价 等 级
A B 分级基准 处置原则
作业员遵守SOP操作 |Ca|12.5％ 并达到规格之要求， 所以持续维持。 12.5％＜ |Ca| 如有必要时，尽可能 25％ 改进为A级。 作业员可能看错规格13 25％＜ |Ca | 50
四、制程能力分析的数据要如何 • 制程精确度Cp (Capability of 评价?
precision )
评 价 等 33 Cp 公差缩小或此制程可胜 任更精密之工作。 有发生不良品的危险，必 1.00 Cp＜ 须加以注意，并设法维14