SPC中级教程
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连续型 Data(计量型)
• 可以分解Data, 且测定的数据的大小有意义 • 客观性 Data : 时间, 重量, 长度等测定计测仪可以测定的Data • 主观性 Data :满足度, 充实度等 Data的测定基准按始点发生变更
离散型 Data(计数型)
• 不可能分解Data, 所测定的数据Count时. • 客观性 Data : 缺点数, 承认件数, 误差件数, 位置等判断的情况明确的内容 • 主管性 Data : 包含Yes/No, Good/Bad 等人的主观性内容的内容
工程 Parameter &
Component Parameter
Sales & SVC
SPC
测定System分析 工程能力诊断 工程能力管理
Understanding Statistics (QC, SQC)
改善活动
D
M
A
I
R&D(DfSS) Manufacturing
6 Sigma
C TQ
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※ 实际情况下离散型和连续型分类比较困难时 例 1) 主/客观式混合的数学能力分数 → 离散型但是可以看作连续型 例 2) 使用尺度法的论文结果 → 连续型处理, 还是离散型处理，按照事件, 分析的目的考虑置信度慎重判断
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2. SPC Introduction
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* AQL(Acceptable Quality Level) : 合格品质水准 SPC(Statistical Process Control) : 统计性工程管理
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Sampling
适用Sampling检查主要原因是经济性原因. 由于有这种经济性原因，取Sample时，Sample能够反映总体的特性。
• 可以分解Data, 且测定的数据的大小有意义 • 客观性 Data : 时间, 重量, 长度等测定计测仪可以测定的Data • 主观性 Data :满足度, 充实度等 Data的测定基准按始点发生变更
离散型 Data(计数型)
• 不可能分解Data, 所测定的数据Count时. • 客观性 Data : 缺点数, 承认件数, 误差件数, 位置等判断的情况明确的内容 • 主管性 Data : 包含Yes/No, Good/Bad 等人的主观性内容的内容
工程 Parameter &
Component Parameter
Sales & SVC
SPC
测定System分析 工程能力诊断 工程能力管理
Understanding Statistics (QC, SQC)
改善活动
D
M
A
I
R&D(DfSS) Manufacturing
6 Sigma
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※ 实际情况下离散型和连续型分类比较困难时 例 1) 主/客观式混合的数学能力分数 → 离散型但是可以看作连续型 例 2) 使用尺度法的论文结果 → 连续型处理, 还是离散型处理，按照事件, 分析的目的考虑置信度慎重判断
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2. SPC Introduction
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* AQL(Acceptable Quality Level) : 合格品质水准 SPC(Statistical Process Control) : 统计性工程管理
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Sampling
适用Sampling检查主要原因是经济性原因. 由于有这种经济性原因，取Sample时，Sample能够反映总体的特性。
SPC培训教材资料教程
SPC培训教材资料教程一、SPC 概述SPC 即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它通过对生产过程中的数据进行收集、分析和监控，来判断过程是否稳定，并及时发现潜在的问题，采取预防措施以避免不合格产品的产生。
SPC 的核心思想在于“预防为主”，而非传统的“事后检验”。
通过对过程数据的实时监控和分析，能够在问题发生之前就进行预警和干预，从而有效地提高产品质量、降低生产成本、增强企业的竞争力。
二、SPC 的基本原理SPC 的基本原理基于统计学中的正态分布。
在正常情况下，生产过程中的许多质量特性值都服从正态分布。
通过对样本数据的统计分析，可以计算出均值（μ）和标准差（σ）等参数。
控制图是 SPC 中最常用的工具之一。
常见的控制图有均值极差控制图（X R 控制图）、均值标准差控制图（X S 控制图）、中位数极差控制图（Me R 控制图）等。
控制图上通常有中心线（CL）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。
当数据点落在控制限内，且呈现出随机分布的状态时，说明过程处于稳定状态；反之，如果数据点超出控制限，或者呈现出非随机的分布模式，如连续上升或下降、周期性变化等，则表明过程可能存在异常，需要进行调查和改进。
三、SPC 数据的收集数据收集是 SPC 实施的基础，其质量直接影响到后续的分析和决策。
在收集数据时，需要遵循以下原则：1、代表性：所收集的数据应能够代表生产过程的真实情况。
2、随机性：数据的采集应是随机的，避免人为的选择性采样。
3、样本大小：样本大小应根据过程的稳定性、控制图的类型以及对精度的要求来确定。
一般来说，样本数量越大，分析结果越准确，但同时也会增加成本和时间。
数据的收集可以通过人工测量、自动化检测设备或传感器等方式进行。
无论采用哪种方式，都要确保数据的准确性和可靠性。
四、控制图的绘制与分析1、选择合适的控制图类型根据所监控的质量特性的类型（计量型数据还是计数型数据）、数据的分布特征以及过程的特点，选择合适的控制图类型。
SPC操作手册(详细完整版)
SPC操作手册(详细完整版)编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（SPC操作手册(详细完整版)）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为SPC操作手册(详细完整版)的全部内容。
SPC操作手册SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警,以便生产管理人员及时采取措施，消除异常,恢复过程的稳定,从而达到提高和控制质量的目的.在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法、和环境等基本因素的波动影响所致.波动分为两种:正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性原因(不可避免因素）造成的.它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除.异常波动是由系统原因(异常因素）造成的.它对产品质量影响很大,但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态.SPC技术原理：统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的.当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态(简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）.由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。
SPC中级教程
制程能力還可以，但產品品質稍有變動即會 產生不良品，有提高制程能力的必要
直方圖圖示法
制程能力調查
規
規
பைடு நூலகம்
格
格
下
上
限
限
14
制程之分散寬度過大，此時須改善制程或檢 討規格，而已生產之產品須全數選別
制程能力不足，因其中心值右偏，如能將中 心值調整至規格中心處，則剛好可以符合規 格
直方圖圖示法
制程能力調查
規格上線 管制上線
管制圖圖示法
制程能力調查
16
管制上限 規格上限 中心線
管制下限 規格下限
制程能力不足，因制程中 心平均值偏上
管制上限 中心線
管制下限 規格上限
制程能力不足，因制程實 績已完全脫離規格范圍
管制圖圖示法
17
制程能力調查 18
兩個重要指標 I. 制程准确度Ca(Capability of Accuracy)
制程能力調查 10
定義：制程在穩定狀態(標準化)下，能夠合理達成之能力界限 考慮因數 中心值 μ:描述品質特性值之集中位置 標準差 σ:描述品質特性值之分散程度
調查步驟：1.確定品質特性與調查范圍並收集資料； 2.確定制程是處於穩定狀態； 3.計算制程能力指數； 4.判斷制程是否足夠，如不足則改善
制程能力調查 11
制程能力調查視需要可分為：
1. 定期調查 2. 不定期調查
制程能力調查的方法可分為：
1. 圖示法(次數分配圖，直方圖，管制圖) 2. 數值法
3. 2.1 制程準確度(Ca) 4. 2.2 制程精密度(Cp) 5. 2.3 制程能力指數 (Cpk) 6. 2.4 綜合評價不良幾率P
客戶
spc培训教材完整版
利用ISO 9001质量管理体系的框架和流程，推动SPC 的实施和推广。
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具，用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程，运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围，包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统，收集生产过程中的原始 数据，并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析，识别过程中的异常和波 动，并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合，实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具，如价值流分析、持续改进等，推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识，帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法，包括控制图的制定、分析和应用等，使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，减少产品缺陷和不良品率， 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率，从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力
SPC与其他质量管理体系融合应用
与六西格玛管理的融合
将SPC作为六西格玛管理的一个重要工具，用于识别和改进生产过程中的问题和波 动。
结合六西格玛管理的DMAIC流程，运用SPC对生产过程进行持续改进和优化。
SPC与其他质量管理体系融合应用
免类似异常的再次发生。
06
SPC在企业中实施与推广
SPC实施步骤和关键成功因素
明确目标
确定SPC实施的目标和范围，包括要控制的 产品特性、生产过程和关键质量指标等。
数据收集
建立数据收集系统，收集生产过程中的原始 数据，并进行整理和清洗。
SPC实施步骤和关键成功因素
过程分析
运用统计技术对生产过程进行 分析，识别过程中的异常和波 动，并确定过程能力。
与精益生产的融合
将SPC与精益生产相结合，实现生产过程的高效、稳定和可控。
利用精益生产的理念和工具，如价值流分析、持续改进等，推动SPC的 实施和推广。
企业内部SPC培训和文化建设
统计技术基ห้องสมุดไป่ตู้知识培训
包括概率论、数理统计等基础知识，帮助员工掌握基本的统计概念和方法。
SPC理论和方法培训
深入讲解SPC的理论和方法，包括控制图的制定、分析和应用等，使员工能够熟练掌握 SPC技术。
SPC在企业中应用价值
提高产品质量
通过实施SPC，企业可以及时发现并解决生产过程中的问题，减少产品缺陷和不良品率， 提高产品质量和客户满意度。
降低生产成本
SPC有助于企业优化生产流程、提高设备利用率和劳动生产率，从而降低生产成本、提高 经济效益。
提升企业竞争力
中级SPC统计制成控制课程(ppt 51页)
假如你的过程中变量很多,才有必要用较复杂的 统计方法,如部分 因子实验法去处理.
SPC-advanced training course
步骤三: 现在可以进行实验,目标在于预测某种变动对现行过程的作用.这
样才能把握 地预测出输入变量”X”对输出”Y”的影响,或至少能使建议的过程(B) 比现行过程 (C)产生更良好的结果.
1)过程进行控制; 2)维持或改善控制.目标是使品质维持不变.
SPC 把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来就是
.
SPC-advanced training course
什么是统计过程控制(SPC)-续2
SPC就是利用统计方法去:
1.分析过程的输出并指出其特性. 2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持. 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.
F u ll factorial RSM
Ed Bedell’s CIR
SPC-advanced training course
Continuous Improvement Roadmap
What?
Process Characterization Flowchart
Why?
To work on critical business issues Prioritize Opportunities for improvement To leverage resources
SPC-advanced training course
什么是产产品/服务的一系列行动或操作,也指支 持产品/服 务的过程如管理,财务,采购与工艺.
控制(control)的意思是通过过程控制成功地控制产品服务.控 制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地:
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步骤三: 现在可以进行实验,目标在于预测某种变动对现行过程的作用.这
样才能把握 地预测出输入变量”X”对输出”Y”的影响,或至少能使建议的过程(B) 比现行过程 (C)产生更良好的结果.
1)过程进行控制; 2)维持或改善控制.目标是使品质维持不变.
SPC 把统计,过程及控制三个名词的英文字头起来就是
.
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什么是统计过程控制(SPC)-续2
SPC就是利用统计方法去:
1.分析过程的输出并指出其特性. 2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持. 3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.
F u ll factorial RSM
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Continuous Improvement Roadmap
What?
Process Characterization Flowchart
Why?
To work on critical business issues Prioritize Opportunities for improvement To leverage resources
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什么是产产品/服务的一系列行动或操作,也指支 持产品/服 务的过程如管理,财务,采购与工艺.
控制(control)的意思是通过过程控制成功地控制产品服务.控 制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地:
最新SPC培训教材-完整版
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正态分布图
2.14% 0.13%
34.13% 34.13%
13.6%
13.6%
2.14% 0.13%
3σ 2σ 1σ
1σ 2σ 3σ
X
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2.分布及正态分布：
c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率， 只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个 可预测的状态，这种状态就叫分布。
b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常见的 一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
品质是“习惯”出来 的
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
目标值线 预测
◆过程控制的概念:
a.首先当出现变差的特殊原因时提供统 计信号，从而对这些特殊原因采取适 当的措施(或是消除或是保留)；
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因；提高过程能力，使产品符 合规范。
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3.SPC的作用与实质：
就是利用统计的工具，识别企业生产过程中 的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
正态分布图
2.14% 0.13%
34.13% 34.13%
13.6%
13.6%
2.14% 0.13%
3σ 2σ 1σ
1σ 2σ 3σ
X
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2.分布及正态分布：
c. 中央极限定理：
不论母群体是否正态分布，但在其中抽取n个样品的平均数而 组成的群体，则此群体非常接近正态分布。
2.分布及正态分布：
a.分布：各事件所产生的频次会趋近于一个客观机率， 只要有足够多的测量值，则测量值会趋向于一个 可预测的状态，这种状态就叫分布。
b.正态分布: 以数学公式订定，其分布与平均值呈绝 对的对称且具有常见的钟型，是实践中最常见的 一种分布，如产品的长度、宽度、重量、高度、 测量的误差等都近似服从正态分布。
品质是“习惯”出来 的
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为一个小小 的缺点没关系，反 正不会影响使用
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为最便宜的原 材料就会给企业带来 最低的成本
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1.2有关品质的几个重要观念
不要认为百分百全 检，品质就一定很 好了
目标值线 预测
◆过程控制的概念:
a.首先当出现变差的特殊原因时提供统 计信号，从而对这些特殊原因采取适 当的措施(或是消除或是保留)；
b.通过对系统采取措施从而减少变差的 普通原因；提高过程能力，使产品符 合规范。
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3.SPC的作用与实质：
就是利用统计的工具，识别企业生产过程中 的变差，从而消除机遇性变差（特殊原因引起）， 采取系统的管理措施消除变差的普通原因来改进 过程的能力。
2024版SPC最好的培训教程
特殊控制图（如EWMA图、CUSUM图）
适用于需要快速检测小幅度过程变化的情况，对过程的小偏移更敏感。
构建步骤及注意事项
确定数据类型和过程稳定性
在构建控制图之前，需要明确数据类 型（计量型或计数型）以及过程是否 处于稳定状态。
收集数据并计算控制限
根据数据类型和样本量收集数据，并 计算控制限（如均值、标准差等）。
强调全员参与和持续改进，通过 团队的力量实现质量的提升。
注重预防和事前控制，避免事后 检验和补救带来的成本损失。
制造业中SPC应用意义
01
02
03
提高产品质量
通过及时发现和纠正生产 过程中的异常波动，减少 不良品率，提高产品质量 水平。
降低生产成本
通过优化生产过程和减少 浪费，降低生产成本，提 高企业经济效益。
3
配备质量管理资源 提供必要的资金、设备、人力等资源，确保质量 管理体系有效运行。
SPC在质量改进项目中应用
明确改进目标
针对产品质量问题，确定改进项目和目标，制定改进计划。
数据收集与分析
运用SPC工具对数据进行收集、整理和分析，找出影响质 量的关键因素。
制定并实施改进措施
针对关键因素制定改进措施，并组织实施，验证改进效果。
SPC强调通过数据的收集和分析，及 时发现生产过程中的异常波动，从而 采取有效的措施进行预防和控制。
SPC的发展历程可追溯到20世纪初， 由休哈特博士提出，后经过不断发展 和完善，成为现代质量管理的重要手 段。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对生产过程中的各 个阶段进行监控，确保产品质量
稳定可靠。
开展座谈会
组织学员座谈会，鼓励学员畅所欲言，分享学习 心得和体会，收集更多第一手反馈资料。
适用于需要快速检测小幅度过程变化的情况，对过程的小偏移更敏感。
构建步骤及注意事项
确定数据类型和过程稳定性
在构建控制图之前，需要明确数据类 型（计量型或计数型）以及过程是否 处于稳定状态。
收集数据并计算控制限
根据数据类型和样本量收集数据，并 计算控制限（如均值、标准差等）。
强调全员参与和持续改进，通过 团队的力量实现质量的提升。
注重预防和事前控制，避免事后 检验和补救带来的成本损失。
制造业中SPC应用意义
01
02
03
提高产品质量
通过及时发现和纠正生产 过程中的异常波动，减少 不良品率，提高产品质量 水平。
降低生产成本
通过优化生产过程和减少 浪费，降低生产成本，提 高企业经济效益。
3
配备质量管理资源 提供必要的资金、设备、人力等资源，确保质量 管理体系有效运行。
SPC在质量改进项目中应用
明确改进目标
针对产品质量问题，确定改进项目和目标，制定改进计划。
数据收集与分析
运用SPC工具对数据进行收集、整理和分析，找出影响质 量的关键因素。
制定并实施改进措施
针对关键因素制定改进措施，并组织实施，验证改进效果。
SPC强调通过数据的收集和分析，及 时发现生产过程中的异常波动，从而 采取有效的措施进行预防和控制。
SPC的发展历程可追溯到20世纪初， 由休哈特博士提出，后经过不断发展 和完善，成为现代质量管理的重要手 段。
统计过程控制核心思想
利用统计方法对生产过程中的各 个阶段进行监控，确保产品质量
稳定可靠。
开展座谈会
组织学员座谈会，鼓励学员畅所欲言，分享学习 心得和体会，收集更多第一手反馈资料。
2024版SPC培训教材全课件
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30
SPC中级统计制成控制课程.pptx
统计学(Statistics)是数学的一个分支: 1.从所有同类项目(总体)(population)中抽取一些项目(样本)(samples) 2.计算集中趁特征(central tendency),如算术平均数(average或mean)中位数 (median)和众数(mode),以及离散特征(dispersion),如级差(range),方差 (variance)和标准差(standard deviation). 3.对于总体分布,通过对抽样分布做假定,便可提供对总体采取措施的基础.
SPC-advanced training course
统计学在生产中应用的目的
1. x, s --了解产品总体性能 2. Eliminate outlier due to assignable cause -- 取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程 3. Hit target(μ) -- 规格趋向目标值 4. Reduce variance (s) -- 减小差异 5. Spec Review for feasibility -- 審核規格，看看是否適用
SPC几个重要概念.第一个,也是最重要的是你能否确定过程 的输入和输出并把它们定量化,然后才开始控制该过程-- -- 不 是先行控制.
SPC是以预防代替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误 永远比事后矫正为好,而且简单得多.
SPC簡介
SPC-advanced training course
SPC--控制改善的工具
例如,根据经验/接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物. 统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均 值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势.变异可能是随机(random) (由于偶然因素造成)或非随机的(assignable)(由于机械,方法,物料与/或人 事引起).统计学有助我们分辨随机与非随机因素.
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统计学在生产中应用的目的
1. x, s --了解产品总体性能 2. Eliminate outlier due to assignable cause -- 取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程 3. Hit target(μ) -- 规格趋向目标值 4. Reduce variance (s) -- 减小差异 5. Spec Review for feasibility -- 審核規格，看看是否適用
SPC几个重要概念.第一个,也是最重要的是你能否确定过程 的输入和输出并把它们定量化,然后才开始控制该过程-- -- 不 是先行控制.
SPC是以预防代替检验,制业与其他行业一样,预防发生错误 永远比事后矫正为好,而且简单得多.
SPC簡介
SPC-advanced training course
SPC--控制改善的工具
例如,根据经验/接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物. 统计学中利用变异(variation)的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均 值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势.变异可能是随机(random) (由于偶然因素造成)或非随机的(assignable)(由于机械,方法,物料与/或人 事引起).统计学有助我们分辨随机与非随机因素.
详细全面的SPC详解(培训资料)
第一讲SPC的基础
介绍内容： 1.SPC的基础知识 2.SPC的基本原理 3.SPC的控制图 4.过程能力方面的内容
第一讲SPC的基础知识
1.1 控制 SPC讲的是统计过程控制
与控制有关的要素： 首先应找到 （最适）范围
付出的代价
（经济）成本
控制
合理的范围 付出代价高，约束能力越高 超出控制范围存在风险 要求： 1.最佳范围 2.经济成本 3减少风险 这中间体现一种控制能力 即：内涵的证明 4展现能力
•
小概率事件定义：指发生的概率非常小的一个事件，要让它发生，需收集大 量的数据。
• • •
正态分布： 特点：中间高，两边低，左右基本对称 如：员工的工资，工资高少数，工资低 的少，中间高 两个参数： 位置 u ：中心值 形状σ：分布宽度 实际运用中：标准差和中心值平均值往往获得不了，我们只能通过样本来获取。 我们用样本的平均值来代替正态分布的平均值u中心值，用样本的标准差s代 替正态分布的标准差σ ，
• • • • • • • •
关键特性—特别的管制方法 对定量的特性数据：用SPC分析方法 对定性的特性数据：采用顾客认可的方法 对破坏性的特性：建议采用实验设计的方法，如DOE分析方法 客户： 一般关心计量性特性，不关心技术性特性 如：顾客买1000个产品，有千分之一不合格，顾客不认同 SPC即控制产品关键特性的过程，这种控制用统计学的方法
•
•
SPC和SQC的关系
针对过程中重要 控制特性做的才是SPC
测量 原料 PROCESS
结果
针对产品所做的 仍只是在做SQC
• • SPC：1.强调现场可执行 2.针对过程关键特性 SQC：1.随机性强 2.针对结果
• • • • •
介绍内容： 1.SPC的基础知识 2.SPC的基本原理 3.SPC的控制图 4.过程能力方面的内容
第一讲SPC的基础知识
1.1 控制 SPC讲的是统计过程控制
与控制有关的要素： 首先应找到 （最适）范围
付出的代价
（经济）成本
控制
合理的范围 付出代价高，约束能力越高 超出控制范围存在风险 要求： 1.最佳范围 2.经济成本 3减少风险 这中间体现一种控制能力 即：内涵的证明 4展现能力
•
小概率事件定义：指发生的概率非常小的一个事件，要让它发生，需收集大 量的数据。
• • •
正态分布： 特点：中间高，两边低，左右基本对称 如：员工的工资，工资高少数，工资低 的少，中间高 两个参数： 位置 u ：中心值 形状σ：分布宽度 实际运用中：标准差和中心值平均值往往获得不了，我们只能通过样本来获取。 我们用样本的平均值来代替正态分布的平均值u中心值，用样本的标准差s代 替正态分布的标准差σ ，
• • • • • • • •
关键特性—特别的管制方法 对定量的特性数据：用SPC分析方法 对定性的特性数据：采用顾客认可的方法 对破坏性的特性：建议采用实验设计的方法，如DOE分析方法 客户： 一般关心计量性特性，不关心技术性特性 如：顾客买1000个产品，有千分之一不合格，顾客不认同 SPC即控制产品关键特性的过程，这种控制用统计学的方法
•
•
SPC和SQC的关系
针对过程中重要 控制特性做的才是SPC
测量 原料 PROCESS
结果
针对产品所做的 仍只是在做SQC
• • SPC：1.强调现场可执行 2.针对过程关键特性 SQC：1.随机性强 2.针对结果
• • • • •
中级SPC
• 查检表：
可分为记录用及查检用。 • 记录用查检表是把数据分类为数各项目别，以符号记录的表或图。 • 点检用查检表是把要确认的各种事项全部列出来而成表。 1.记录用查检表 1>记录用查检表之作法： （1）决定分类项目，搜集数据。 （2）决定要记录之型式。 （3）数据的记号记录。 2>记录用查检表之用法： （1）作为数据之记录用纸。 （2）用作不良缺点发生状况的记录或报告之用。 （3）作为调查不良缺点发生要因之用。 2.点检用查检表 1>点检用查检表之作法：
制程能力研究： 当管制图显示制程在管制状态下时，产品或制程品质是否符合客户之 需求，制程能力是个表示制程品质之重要指标。以制程共同原因之 变异与规格比较来估计制程不良率。制程能力之改善系需要在系统 上着手。 有许多估计制程能力之方法，但首先要确定制程特性分配系常态，通 常以直方图或常态机率分析可以初步鉴定。假如制程特性之分配与 常态分配有显著之差异，则制程能力之计算及分析与事实会有较大 之出入。 制程能力分析之方法无论多精密，也只能提供近似的结果，理由如下： （1）抽样变异之存在： （2）不存在在完全管制下之制程。 制程能力指数Cp,CPU,CPL(精密度，Precision):表示制程特性之集中 度越大越集中，越小越分散。 Cp=(USL-LSL)/6σ ：双边 CpU=(USL-u)/3σ ：单边上限 CpL=(u-LSL)/3σ ：单边下限 制程能力指数Ca 或k（准确度：Accuraoy):
（5）计算再管制界限： 当进行初期制程解析或重估制程能力时，管制界限应重新计算，以去 除制程在不稳定期间已发掘及矫正的特殊原因，对管制界限估算的 影响，再确认R管制图的点是否在管制状态下，重复确认，矫正及 再计算。 因特殊原因而除去之点，同时也在Xbar管制图中除去，再以现有的数 据重新计算管制界限。 特殊原因二除去之数据，主要目的是希望尽量在制程只有共同原因存 在时估计制程变数。 #解析Xbar管制图：当R管制图在管制状态下，组内变异可认为是稳定 的，各组平均数可分析以识别制程中心是否依时间有显著之改变， 假如平均数在管制状态下，即表示制程只有共同 之原因变异，假 如制程不在管制状态下，即表示有特殊原因使制程中心不稳定。 （1）点超过或低于管制界限： 计算错误或描点错误。 制程中心已移动，可能是突发的或趋势性改变。 量测系统曾经改变。 （2）有连串点出现： （2.1）连续七点出现在中心之一侧。 （2.2）连续七点出现时，持续上升或下降。
2024年SPC培训教材
SPC培训教材引言SPC（StatisticalProcessControl，统计过程控制）是一种以统计方法为基础的过程控制技术。
它通过对生产过程中收集的数据进行分析，实现对过程稳定性和产品质量的有效监控和控制。
本教材旨在为读者提供SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧，帮助读者掌握SPC的实施步骤和技巧，提高生产过程的质量管理水平。
第一章：SPC基本概念1.1质量管理的发展1.2SPC的定义和作用1.3SPC的基本原理1.4SPC与全面质量管理的关系第二章：SPC的基本工具2.1控制图2.1.1控制图的类型和用途2.1.2控制图的绘制方法2.1.3控制图的判读规则2.2直方图2.2.1直方图的绘制方法2.2.2直方图的分析和应用2.3过程能力指数2.3.1过程能力指数的定义和计算方法2.3.2过程能力指数的应用和分析第三章：SPC的实施步骤3.1数据收集和整理3.1.1数据的类型和来源3.1.2数据的收集方法3.1.3数据的整理和表示3.2控制图的绘制和应用3.2.1控制图的绘制步骤3.2.2控制图的判读和应用3.3过程分析和改进3.3.1过程分析的方法和工具3.3.2过程改进的策略和实施第四章：SPC的应用案例4.1制造业中的应用案例4.2服务行业中的应用案例4.3公共事业中的应用案例第五章：SPC的推广和持续改进5.1SPC的推广策略5.2SPC的培训和效果评估5.3SPC的持续改进和优化结论通过对本教材的学习，读者应该能够掌握SPC的基本概念、原理、方法和应用技巧。
然而，SPC的实施需要结合实际情况进行具体的分析和应用，因此读者需要在实践中不断探索和总结，不断提高自己的质量管理水平。
希望本教材能够为读者提供有用的指导和帮助，促进SPC在各个领域的应用和发展。
重点关注的细节：控制图的绘制和应用控制图是SPC（统计过程控制）中最重要的工具之一。
它通过图形化的方式，直观地展示了生产过程中的数据变化，帮助工作人员及时发现问题，采取相应的措施，从而实现对生产过程的有效控制。
SPC统计过程控制实用培训教程
1.376 1.377 1.378 1.377 1.381 1.375 1.377 1.375 1.377 1.378
数据会告诉您什么呢？
回答
数据列表不能表达出任何有实际意义的 东西(Virtually Nothing)！ 必须对数据进行进一步分析。 图形可以帮助我们将数据转换成信息。
数据 列表
直方圖
1.376 ±0.010
数据量 分组数 50-100 6-10 100-250 7-12 250个以 10-20 上
制作频数分布表
组号
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11
组中值 最小值+ （n-1)*组距
1.3700 1.3713 1.3726 1.3739 1.3752 1.3765 1.3778 1.3791 1.3804 1.3817 1.3830
方差
Cp 精密度(離散度)
標准差(S=母體標準差, s=樣本標準差) Cpk 制程能力指數
不良率 不良數 缺點數
σ 估計標准差
^T 規格公差 T=USL-LSL
每單位缺點
XUCL 平均數管制上限
百萬分之不良
Xbar (X) 平均數中心限
控制上限
XLCL 平均數管制下限
控制中心限
RUCL 全距管制上限
组下界 组中值 -组距/2 1.36935 1.37065 1.37195 1.37325 1.37455 1.37585 1.37715 1.37845 1.37975 1.38105 1.38235
组上界 组中值 +组距/2 1.37065 1.37130 1.37325 1.37455 1.37585 1.37715 1.37845 1.37975 1.38105 1.38235 1.38365
SPC(QC七大手法)训练课程
SPC训练课程 & QC七大手法
1.SPC的基本认识 2.SPC运作流程 3.制程能力分析 4.管制图之种类 5.管制图之判读法 6.QC 7Step
1
SPC 基本认识
SPC – Statistical Process Control
S指的是Statistical…………统计技术
(搜集、图(表)及分析所得之数据)
原料
p1 p2 p3 p4 pn 制程 ( Process )
产品
9
平均数与标准偏差
1. 平均数是代表一群数值的一个平均值，标准差则表示该群数值间之差异 大小的一个数值。
2. 平均数与标准偏差之用途： 例：有两品牌灯泡单价相同，A寿命800小时，B寿命700小时，两者比 较 可能选A品牌灯泡。 如： A寿命最长1200小时，最短200小时 B寿命最长900小时，最短700小时
2.非管制状态：
与下管制界限(Lower control limit，LCL)，上下管制界限间的距离为产品质
量特性允许的变动范围，自制程中依一定的顺序(频率)，抽取一定大小之数量
(样本)，量测或检验之，然后计算所要的统计量将结果依次点入图中，再将相
邻两点用直线链接起来，即成为该统计量的──管制图。
18
管制图原理
管制图是以3个标准偏差为基础，换言之只要群体是常态分配，从群体 抽样时每1000次约有3次超出±3σ范围，在平均值(μ)加减3个标准偏 差范围以外之机会非常少即千分之三，也即所谓机遇原因，而不予以
Ca 工程准确度
Cp
制程精确度
Cpk
制程能力指标
11
准确度(Accuracy)与精密度(Precision) 图解 I
❖ 假设连续射五次飞镖:
1.SPC的基本认识 2.SPC运作流程 3.制程能力分析 4.管制图之种类 5.管制图之判读法 6.QC 7Step
1
SPC 基本认识
SPC – Statistical Process Control
S指的是Statistical…………统计技术
(搜集、图(表)及分析所得之数据)
原料
p1 p2 p3 p4 pn 制程 ( Process )
产品
9
平均数与标准偏差
1. 平均数是代表一群数值的一个平均值，标准差则表示该群数值间之差异 大小的一个数值。
2. 平均数与标准偏差之用途： 例：有两品牌灯泡单价相同，A寿命800小时，B寿命700小时，两者比 较 可能选A品牌灯泡。 如： A寿命最长1200小时，最短200小时 B寿命最长900小时，最短700小时
2.非管制状态：
与下管制界限(Lower control limit，LCL)，上下管制界限间的距离为产品质
量特性允许的变动范围，自制程中依一定的顺序(频率)，抽取一定大小之数量
(样本)，量测或检验之，然后计算所要的统计量将结果依次点入图中，再将相
邻两点用直线链接起来，即成为该统计量的──管制图。
18
管制图原理
管制图是以3个标准偏差为基础，换言之只要群体是常态分配，从群体 抽样时每1000次约有3次超出±3σ范围，在平均值(μ)加减3个标准偏 差范围以外之机会非常少即千分之三，也即所谓机遇原因，而不予以
Ca 工程准确度
Cp
制程精确度
Cpk
制程能力指标
11
准确度(Accuracy)与精密度(Precision) 图解 I
❖ 假设连续射五次飞镖:
SPC统计过程控制中级教材
•搜集数据
SPC实施流程
•制作解析用管制图
•过程是否 稳定？ •Yes
•制程能力分析
•yes •能力是否
足够？
•NO •分析并消除异常原因
•NO •检讨机械、设备等等
•删掉异常数据(组) •提升制程能力
•转为管制用管制图
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SPC统计过程控制中级教材
第一章 数据收集
1-1、数据类型 1-2、数据收集 1-3、统计学的作用
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SPC统计过程控制中级教材
SPC主要功用
• SPC适用范围非常广泛，无论是品质方面、成本 方面还是交期方面，都可适用。当然，用途不一样， 功能也不一样。
•可即时发现制程异常，及时预警； •现状分析，可发现快速改善机会。 •掌握制程能力，做为改善之参考。
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SPC统计过程控制中级教材
•1、测量系统是否可靠？ •2、是否遗漏或重复？
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•集体抽样 法
•X XX •XX X •X XX
•X XX
•X XX
SPC统计过程控制中级教材
1-2、数据收集要点
•◆ 总体和样本 (接收检验与统计的区别）
•总体
•(N=1,000)
•样本
•(Sample,10)
•Sample 10个测定
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•变异(误差)的产生是必然的、意料之中的， 是统计学的基础。
SPC统计过程控制中级教材
•变异来源
2-1、过程波动解析
•造成这种误差的原因在于产品或服务实现过程中的 因素变异，普遍来源有：
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•人员 •Manpower
•测量 •Measurement
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衡量制程實際平均值與規格中心值之偏離程度
II. 制程精确度CP(Capability of Precision)
衡量制程之變異寬度与規格公差範圍相差之程
度
•數值法
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•制程能力調查
•制程准确度Ca
•１. Ca之計算
•實際平均值 規格中心值
• Ca =
•
規格公差 / 2
•X 100％
• 規格下線 (與管制下限重合)
•制程能力還可以，但產 品品質稍有變異即會產生 不良品，應提高制程能力
•管制上線 •規格上線 •中心線 •規格下線 •管制下線
•制程之分散寬度太大， 制程能力不足，此時須追 查原因改善制程，進而做 有效管制
•管制圖圖示法
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•制程能力調查
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•管制上限 •規格上限 •中心線
•
2.確定制程是處於穩定狀態；
•
3.計算制程能力指數；
•
4.判斷制程是否足夠，如不足則改善
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•制程能力調查
•Байду номын сангаас制程能力調查視需要可分為：
1. 定期調查 2. 不定期調查
• 制程能力調查的方法可分為：
1. 圖示法(次數分配圖，直方圖，管制圖) 2. 數值法
3. 2.1 制程準確度(Ca) 4. 2.2 制程精密度(Cp) 5. 2.3 制程能力指數 (Cpk) 6. 2.4 綜合評價不良幾率P
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實施標準化 •范例---擬定管制計劃(QC工程圖/PMP)
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•制程能力調查
•定義：制程在穩定狀態(標準化)下，能夠合理達成之能力界 限
•考慮因數
•中心值 μ:描述品質特性值之集中位置 標準差 σ:描述品質特性值之分散程度
•調查步驟：1.確定品質特性與調查范圍並收集資料；
•制程能力調查
•規
•規
格
格
下
上
限
限
•制程能力足夠，產品品質分散寬度完全在 規格界限內
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•制程能力還可以，但產品品質稍有變動即 會產生不良品，有提高制程能力的必要
•直方圖圖示法
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•制程能力調查
•規
•規
格
格
下
上
限
限
•制程之分散寬度過大，此時須改善制程或 檢討規格，而已生產之產品須全數選別
❖ 圖面
將客戶所願意購買的產品機能，以明確之數字與圖形表示，代表產品 之品質標準
❖ 檢驗標準
為使產品之制造結構符合設計圖面的要求，所規定的檢驗方式與規格
❖ 作業標準
使產品品質能均勻制造出來，所規定的加工作業方式
❖ 制程管理標準
使產品品質長期安定，所規定的制程管制方案
❖ 品質稽核標準
確保作業標準與制程管理標準的徹底實施，所規定的各制程抽驗作業
•C
25.0%＜∣Ca∣≦50.0%
•D
50.0%＜∣Ca∣
•12.5％ • 25％
• 50％
規 格 中
•A 級
•B 級
心
•C 級
•D 級
值 PPT文档演模板
規
• 100％格
上
限
或
下
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限
•制程能力調查 •制程准确度Ca
•3. Ca各等級之處置原則
• A級
• B級
• C級
• D級 產
維持現狀 改進為A級 立即檢討改進 採取緊急措施，全面檢討，必要時停止生
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•制程能力不足，因其中心值右偏，如能將 中心值調整至規格中心處，則剛好可以符合 規格
•直方圖圖示法
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•制程能力調查
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•規格上線 •管制上線
•中心線
•管制下線 •規格下線
•制程能力足夠，產品品 質稍有變異也不會產生不 良品
• 規格上線
(與管制上限重合)
•中心線
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2020/10/31
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•Content
SPC之應用 SPC之推行步驟 制程能力 Cpk 分析
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一般之製程控制模式
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•Process control system model
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SPC之應用目的
SPC---統計制程管制，經由制程去收集資 料，而加以統計分析，並從分析中得以發 覺制程的異常
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•制程能力調查
•規格上限
•制程能力足夠產 品品質變異可包 容
•制程能力還可以， 但產品品質稍有 變異即可產生不 良品
•制程能力不足， 產品品質分散太 寬，須減少變異
•規格下限
•制程精確度還可 以，但中心值偏 離
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•有離島存在
•次數分配圖示法
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•
•五
四
管
制
制
程 能 力
圖 的
調 •Cpk>= 應
查1
用
•六 問 題 分 析 解 決
•七 制 程 之 繼 續 管 制
•六
問
題
•Cpk<1
分
析
解
決
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•確定制造流 程•基板插件流程圖 (flow chart)
•搬運 •操作 •儲存 •檢 驗 •D •延遲
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•零件準備 •基板插件 •基板零件檢查
經由問題分析，發掘異常原因，並針對異 常原因立即採取改善措施，使制程恢復正
常---維持
並透過制程能力調查與標準化，以不斷提
升制程能力---改善
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•防患於未然，早期預警，降低損失
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•SPC的應用步驟
•制程條件變 動
•一
•二
•三
確
決
實
定
定
施
制
管
標
造
制
準
流
項
化
程
目
•Ca,Cp,Cpk
•=
•X
•μ •X
100％
• T/
2
• T = 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
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•制程能力調查
• •
•制程准确度Ca
•2. Ca之等級判斷
❖ Ca值越小，品質越佳
❖ 依Ca值大小可分為四級
• 等級
Ca值
•A
∣Ca∣≦12.5%
•B
12.5%＜∣Ca∣≦25.0%
•焊錫爐檢查 •焊錫 •剪腳修整 •零件修理 •QA配線檢查 •儲存
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決定管制項目
決定管制項目之目的:
體現品質特性 控管制造過程
管制項目涵蓋:
材料規格 治工具規格 制程關鍵參數 產品關鍵尺寸(如:配合尺寸等) etc
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•實施標準化
•五大標準之展開
•管制下限 •規格下限
•制程能力不足，因制程 中心平均值偏上
•管制上限 •中心線
•管制下限 •規格上限
•制程能力不足，因制程 實績已完全脫離規格范圍
•管制圖圖示法
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•制程能力調查
兩個重要指標
I. 制程准确度Ca(Capability of Accuracy)