SPC-统计制程管制技术管制
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M
u
16
TL
TU
TL
TU
TL
TU
Cp>1.0
Cp=1.0
制程能力指数评量标准
Cp<1.0
Cp(k)>1.67 I级 制程能力过高 1.67>Cp(k)>1.33 II级 制程能力充份,表示技术管理 很好继续维持 1.33>Cp(k)>1.0 III级制程能力较差,表示技术管理 普通,须提升至II级 1.0>Cp(k)>0.67 IV级 制程能力不足,表示技术管理 很差,须采取措施 0.67>Cp(k) V级 制程能力严重不足,停工整顿; 并采取紧急对策及重新检讨 规格.
1. 双边规格:
C C
p
a
TU T L TU T L T = = ≈ ∧ 6σ 6s 6σ M = T 2
2 .单边规格: TL TL = ≈ C pL 3σ 3s T T = U ≈ U C pU 3σ 3s 3 .C pk
T/2
C
pk
= (1 Ca ) Cp
4 . Ppk Performance Index Ppk = Min ( CpU , CpL )
5
管制图原理 常态分配的基本知识
位置参数
μ
μ'
σ= 0.4
形状参数
σ=1.0 σ= 2.5
6
0
μ- 3σ
μ
μ+ 3σ
常态分配曲线下的面积
μ+ 3σμ μ- 3σμ
μ- 3σ
管制图之演变
7
μ+ 3σ
点出界判异 UCL CL LCL
8
9
10
11
time
X管制图
8
SPC-统计制程管制技术管制
1
目的: 1.贯彻预防原则 2.以科学措施与方法→品质方针,目标实现 缘由 1924年美国W.A.Shewart首创制程管制理论及监控工具—管制图, →SPC 定义 SPC为Statiscal Process Control(统计制程管制)缩写. 利用统计技术对制程中的各阶段进行监控,进而达到保证产品 品质的目的.此一统计技术泛指任何可以应用的数理统计方 法,而以管制图理论为主.
异常原因区分 偶因-random cause(不影响整体品质,不易查明原因) 异因-assignable cause(可查明原因) 品质因素-可分为4M1E(人为,机具,材料,方法,环境)等 五方面. 管制图是如何贯彻预防原则 case1:
UCL CL LCL
9
case2:管制点突然异常出界,即显示异常. 查出异因,采取措施,保证消除,不再出现,纳入 标准. 二种错误
UCL = X + 2 . 66 R m CL = X LCL = X - 2.66 R m UCLR = Rm CLR = R m LCLR = 1 X = n
n
∑
i =1
xi
R si = x i x i + 1 Rm 1 = n
∑
n 1 i =1
R si
15
制程能力与制程能力指数 1.制程能力:决定於品质因 素人为,机具,材料,方 法,环境 2.制程能力指数Ca,Cp,Cpk 3.计算制程能力指数之前提 为稳能范围内才可做为评 估值,若非稳态者其计算 之值均不具代表性.
UCL CL
α
False alarm 虚报
β
alarm missing 漏报
LCL
10
经验证明: W.A.Shewart提出之3σ管制界限值较好 一般管制图: UCL 3σ CL 3σ LCL ※一般管制图表※ 管制图区分为: 分析用管制图 -分析是否为管制状态? -制程能力指数是否满足要求?
11
19
订定现行作 业 程 序 确定管 制项目 编订品工表 及确立SPC 管 制 项 目 自主品管 项 目
统计制程 品管项目
依核定 品工表编定 之管制 方式执行, 并将结 果及时填写 於『自 主品保记录 表 』 求 管 制 值 不 符 合 要 继 续 执 行
收集数据及订定管制值
符 合 要 求
管制图(SPC(X-R) ,SPC(X-Rm)) 管制状态 制程能力分析 CPK≥1.33 求 不 符 合 要 制程 行
2
功用:判断制程异常即常预警. SPC应用之趋势 一,时代要求: 21世纪是品质世纪→J.M. Juran提出 不良率降低:百分之一,千分之一→ppm, ppb(管制之方法为 6σ-ppm)
3 σ 3 σ 6 σ 6 σ
μ
2.7×10-3
μ
2.0×10-9 3
二,科学管理 三,外贸要求或认证要求(QS9000,ISO9000…等) 四,日本例子 管制图 管制图是对制程品质特性值进行测定,评估和监控制程是不 处於管制状态一种用统计方法设计的图.
TU OK TL
管制状态图示
制程能力图示
12
管制用管制图:当制程达到了我们所确定的状态后,才能将分 析用管制线延长作为管制用管制图. →日常管理→判异原则→发现异常→查出异因采取措施保证消 除不再出现纳入标准. 判异准则: 1.点出界即判异 2.界内点排列不随机判异 ※界内点排列不随机判异之类别※
17
制程能力指数与不良率的关系 Cp=0.67 σ=1.5 Cp=1.00 σ=1.0 Cp=1.33 σ=0.75 Cp=1.67 σ=0.6 不良率=4.45%
不良率=0.27%
不良率=60ppm
不良率=0.6ppm
18
※结语※ 本中心实施SPC之作业流程 X-R管制图范例 PDCA diagram 异常制程处理案例说明
X-Rm管制图 个别值移动全距管制图,n=1,N=25组数 据 1.以分析用管制图订出上下界即 UCL,CL,LCL 2.以管制图纸将管制点标出,对於超出 管制界限者,找出原因改善予以剔除. 再重新计算管制限界限 3.若完成在管制状态后,再确认制程能 力指数值Cpk=1.33,若是即以本分析 用管制图界限值做为管制用管制值. 4.分析管制图之先后顺序:先确认R管 制图在管制状态后,再确认X管制图是 否在管制状态. ※范例说明※
UCL CL LCL
4
管制图之重要性 贯彻预防原则SPC的重要工具 工厂中使用管制图的张数在某种程度上反映了管理 现 代化的程度. 产品品质的统计观点: 产品品质具有变异性(4M1E) 产品品质变异具有统计规律性(常态,偏态分配图) 管制图原理 基本知识(直方图作法) 1.收集数据 2.决定组数 3.决定组距 4.决定组界 5.计算组中中点 6.计算次数并作次数分配表 ※范例说明※
13
X-R管制图 (n=2~5为乙组;一般为N=25组125个样 本)
1.以分析用管制图订出上下界即 UCL,CL,LCL 2.以管制图纸将管制点标出,对於超出 管制界限者,找出原因改善予以剔除. 再重新计算管制限界限 3.若完成在管制状态后,再确认制程能 力指数值Cpk=1.33,若是即以本分析 用管制图界限值做为管制用管制值. 4.分析管制图之先后顺序:先确认R管 制图在管制状态后,再确认X管制图是 否在管制状态. ※范例说明※
UCL x = X + A 2 R CL x = X LCL x = X - A 2 R UCLR LCLR = D4 R = D3 R CLR = R 1 m X = ∑1 X i m i= R i = x i max x i min 1 R = m
m
∑
i =1
Ri
= X σ =
∧
∧
R d2
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管制状态
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�
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TL
TU
TL
TU
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Cp>1.0
Cp=1.0
制程能力指数评量标准
Cp<1.0
Cp(k)>1.67 I级 制程能力过高 1.67>Cp(k)>1.33 II级 制程能力充份,表示技术管理 很好继续维持 1.33>Cp(k)>1.0 III级制程能力较差,表示技术管理 普通,须提升至II级 1.0>Cp(k)>0.67 IV级 制程能力不足,表示技术管理 很差,须采取措施 0.67>Cp(k) V级 制程能力严重不足,停工整顿; 并采取紧急对策及重新检讨 规格.
1. 双边规格:
C C
p
a
TU T L TU T L T = = ≈ ∧ 6σ 6s 6σ M = T 2
2 .单边规格: TL TL = ≈ C pL 3σ 3s T T = U ≈ U C pU 3σ 3s 3 .C pk
T/2
C
pk
= (1 Ca ) Cp
4 . Ppk Performance Index Ppk = Min ( CpU , CpL )
5
管制图原理 常态分配的基本知识
位置参数
μ
μ'
σ= 0.4
形状参数
σ=1.0 σ= 2.5
6
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μ- 3σ
μ
μ+ 3σ
常态分配曲线下的面积
μ+ 3σμ μ- 3σμ
μ- 3σ
管制图之演变
7
μ+ 3σ
点出界判异 UCL CL LCL
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time
X管制图
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SPC-统计制程管制技术管制
1
目的: 1.贯彻预防原则 2.以科学措施与方法→品质方针,目标实现 缘由 1924年美国W.A.Shewart首创制程管制理论及监控工具—管制图, →SPC 定义 SPC为Statiscal Process Control(统计制程管制)缩写. 利用统计技术对制程中的各阶段进行监控,进而达到保证产品 品质的目的.此一统计技术泛指任何可以应用的数理统计方 法,而以管制图理论为主.
异常原因区分 偶因-random cause(不影响整体品质,不易查明原因) 异因-assignable cause(可查明原因) 品质因素-可分为4M1E(人为,机具,材料,方法,环境)等 五方面. 管制图是如何贯彻预防原则 case1:
UCL CL LCL
9
case2:管制点突然异常出界,即显示异常. 查出异因,采取措施,保证消除,不再出现,纳入 标准. 二种错误
UCL = X + 2 . 66 R m CL = X LCL = X - 2.66 R m UCLR = Rm CLR = R m LCLR = 1 X = n
n
∑
i =1
xi
R si = x i x i + 1 Rm 1 = n
∑
n 1 i =1
R si
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制程能力与制程能力指数 1.制程能力:决定於品质因 素人为,机具,材料,方 法,环境 2.制程能力指数Ca,Cp,Cpk 3.计算制程能力指数之前提 为稳能范围内才可做为评 估值,若非稳态者其计算 之值均不具代表性.
UCL CL
α
False alarm 虚报
β
alarm missing 漏报
LCL
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经验证明: W.A.Shewart提出之3σ管制界限值较好 一般管制图: UCL 3σ CL 3σ LCL ※一般管制图表※ 管制图区分为: 分析用管制图 -分析是否为管制状态? -制程能力指数是否满足要求?
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订定现行作 业 程 序 确定管 制项目 编订品工表 及确立SPC 管 制 项 目 自主品管 项 目
统计制程 品管项目
依核定 品工表编定 之管制 方式执行, 并将结 果及时填写 於『自 主品保记录 表 』 求 管 制 值 不 符 合 要 继 续 执 行
收集数据及订定管制值
符 合 要 求
管制图(SPC(X-R) ,SPC(X-Rm)) 管制状态 制程能力分析 CPK≥1.33 求 不 符 合 要 制程 行
2
功用:判断制程异常即常预警. SPC应用之趋势 一,时代要求: 21世纪是品质世纪→J.M. Juran提出 不良率降低:百分之一,千分之一→ppm, ppb(管制之方法为 6σ-ppm)
3 σ 3 σ 6 σ 6 σ
μ
2.7×10-3
μ
2.0×10-9 3
二,科学管理 三,外贸要求或认证要求(QS9000,ISO9000…等) 四,日本例子 管制图 管制图是对制程品质特性值进行测定,评估和监控制程是不 处於管制状态一种用统计方法设计的图.
TU OK TL
管制状态图示
制程能力图示
12
管制用管制图:当制程达到了我们所确定的状态后,才能将分 析用管制线延长作为管制用管制图. →日常管理→判异原则→发现异常→查出异因采取措施保证消 除不再出现纳入标准. 判异准则: 1.点出界即判异 2.界内点排列不随机判异 ※界内点排列不随机判异之类别※
17
制程能力指数与不良率的关系 Cp=0.67 σ=1.5 Cp=1.00 σ=1.0 Cp=1.33 σ=0.75 Cp=1.67 σ=0.6 不良率=4.45%
不良率=0.27%
不良率=60ppm
不良率=0.6ppm
18
※结语※ 本中心实施SPC之作业流程 X-R管制图范例 PDCA diagram 异常制程处理案例说明
X-Rm管制图 个别值移动全距管制图,n=1,N=25组数 据 1.以分析用管制图订出上下界即 UCL,CL,LCL 2.以管制图纸将管制点标出,对於超出 管制界限者,找出原因改善予以剔除. 再重新计算管制限界限 3.若完成在管制状态后,再确认制程能 力指数值Cpk=1.33,若是即以本分析 用管制图界限值做为管制用管制值. 4.分析管制图之先后顺序:先确认R管 制图在管制状态后,再确认X管制图是 否在管制状态. ※范例说明※
UCL CL LCL
4
管制图之重要性 贯彻预防原则SPC的重要工具 工厂中使用管制图的张数在某种程度上反映了管理 现 代化的程度. 产品品质的统计观点: 产品品质具有变异性(4M1E) 产品品质变异具有统计规律性(常态,偏态分配图) 管制图原理 基本知识(直方图作法) 1.收集数据 2.决定组数 3.决定组距 4.决定组界 5.计算组中中点 6.计算次数并作次数分配表 ※范例说明※
13
X-R管制图 (n=2~5为乙组;一般为N=25组125个样 本)
1.以分析用管制图订出上下界即 UCL,CL,LCL 2.以管制图纸将管制点标出,对於超出 管制界限者,找出原因改善予以剔除. 再重新计算管制限界限 3.若完成在管制状态后,再确认制程能 力指数值Cpk=1.33,若是即以本分析 用管制图界限值做为管制用管制值. 4.分析管制图之先后顺序:先确认R管 制图在管制状态后,再确认X管制图是 否在管制状态. ※范例说明※
UCL x = X + A 2 R CL x = X LCL x = X - A 2 R UCLR LCLR = D4 R = D3 R CLR = R 1 m X = ∑1 X i m i= R i = x i max x i min 1 R = m
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