spc制程能力分析 ppt课件
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SPC培训教材基础篇(PPT 67页)
uc1 c2...ck n1 n2 ...nk
UCLu u 3
u n
LCLu u 3
u n
np
p or p’
pn1p1 n2p2.. .nkpk n1 n2.. .nk
UCL p p 3
p (1 p) n
LCL p p 3
p (1 p) n
D
CPK＜0.67 采取紧急对策进行改善，探求
原因，并且重新检讨规格
SPC-1&2
统计稳态和技术稳态
Technically uncontrolled
Technically controlled
Statistically controlled Statististically uncontrolled
S = Specification Width X = Process average
Cp = 1.11 Cpk = 0.97
Cp = 1.53 Cpk = 1.49
SPC-1&2
过程能力
6 Quality is the Goal
LSL 12.5%
75% ±1.5
USL 12.5%
Cp=2 Cpk=1.5
>=0.67 >=1.0 >=1.33 >=1.66 >=2.0
Sigma
2 3 4 5 6
Defect Levels
<=5% <=0.13% <=60 ppm <=1 ppm <=2ppb
(parts per billion)
Distribution
Cp = 2/3=0.67
2
机器
--
--机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等
制程能力分析(SPC)
P.4 一種系統性工作。這種工作包 括下列步驟: (1)確定能代表製程能力的品質特 性。 (2)由製程抽取樣本,測定其特定性 質,普通需搜集 30 個以上數据。 (3)點繪出統計的形態,計算平均值 与標準差(利用次數分配圖)。 (4)解釋此種形態,發掘異常現象, 確定在經濟上是否值得採取措 施。 (5)對異常現象採取措施。
P.18
5.3.綜合評價:
要製程能達到規格要求必須 K 与 C P 均好 方可,但有時 K 雖很好,但 C P 不好,結果 還會有不良品, 与 C P 兩者綜合起來評定等級。 5.3.1.CPK(CMK)計算:
CPK(CMK) = CP(1-K) = CP(1X-U T/2 X - LCL
P.15
5.2.工程能力數之評價:
設定工程上下限的目的,在於希望製造 出來的各個的各個產品之特性值,能在規格 上下限之容許範圍內,工程能力的評價之目 的就在於衡量產品分散寬度符合公差的程 度, 工程能力數又可稱為工程精密度指數 (Capablity Of Precision) .
規格公差 5.2.1.CP 之計算: CP = 6 個標準差 = 6σ T 或 CP = 6 v 容許差異
2.2. * 製程:指從事生產的机器、工具、 方法、材料与人員(指 5M)等的一些 獨立組合。 * 管制:指製程在統計管制狀態下亦 即是毫無時間性的移動或其他可追 溯的變異原因時,所得到產品均一性。
P.5
*能力:指根据測試的績效,用以獲得
可以測定的結果。我們請看以下圖形:
P.6
P.7
P.8
三〄製程能力分析之用途
製程能力分析之用途可分為以下几 點: 3.1.提供資料給設計部門,使其能盡量利 用目前之工程能力,以設計新產品。 3.2.決定一項新設備或翻修的設備能否 滿足要求。 3.3.利用机械之能力安排適當工作,使其 得到最佳應用。
SPC过程能力分析ppt
绘制控制图
选择合适的控制图类型
根据控制对象和数据特点，选择合适的控制图类型，如均值-极差控制图、单值控制图等。
绘制控制图
将处理后的数据绘制成控制图，并标注中心线、控制限和警告限等。
解读控制图
根据控制图的图形特征和数据指标，对过程能力进行分析和评估，如判断过程的稳定性、识别异常等。
04
SPC结果解读
案例二：SPC在服务业的应用
总结词
服务业是SPC应用的新兴领域之一，SPC在服务业的应用主要 集中在服务流程和客户满意度方面。
详细描述
在服务业中，SPC通过对服务流程的数据统计分析，可以有 效地发现和解决服务中的瓶颈和问题。同时，SPC还可以用 于客户满意度的监测和分析，以了解客户需求和意见，提高 服务质量。
案例三：SPC在其他领域的应用
总结词
SPC还可以应用于其他非制造和非服务业领域，如农业、能源、环保、医疗等。
详细描述
在农业领域，SPC可以用于土壤和水质的分析，以提高农作物的产量和质量。在能源领域，SPC可以用于能源 消耗的监测和分析，以实现能源的优化利用。在环保领域，SPC可以用于环境监测和分析，以保护环境的质量 。在医疗领域，SPC可以用于医疗设备和服务的监测和分析，以提高医疗质量和效率。
减少异常点
针对发现的异常点，需要查明原因并 进行处理。可以采取更换设备、调整 工艺参数、加强原材料管理等措施来 减少异常点。
05
SPC实践案例
案例一：SPC在制造业的应用
总结词
制造业是SPC应用最为广泛和成熟的领域 之一，通过应用SPC可以有效地提高制造 过程的质量和效率。
VS
详细描述
在制造业中，SPC被广泛应用于生产线上 各个环节的质量控制，通过对生产过程中 的数据进行统计分析，可以有效地发现和 解决潜在的质量问题。同时，SPC还可以 用于生产设备的监测和维护，以延长设备 的使用寿命和提高设备的可靠性。
SPC制程管制基础教育课件(PPT 38张)
1
全员参与：
不仅仅是依靠少数 质量管理人员
3
全局性、整体性：
从整个过程、整个体系 出发来解决问题
科学的方法：
使用统计学的方法， 来保证预防原则的实现
2
预见性：
能判断整个过 程的异常，及时 报警
4
补充：工程准确度（Ca）评价目的就在于衡量制程平均与标准的一致程度，有时工程准确 度指数又称为正确度指数。
Cp=
规格上限-规格下限
3δ
实际平均值-规格下限
=
USL-X 6δ
X-LSL
单边规格
或 =
3δ
=
3δ
单边规格
CP值愈大,品质愈好.
制程能力指数Cpk • 制程能力指数
制程能力指数指Ca与Cp两值的指数. Cpk=(1-/Ca/)Cp 当Ca=0时Cpk=Cp Cp值愈大或Ca值愈小时,Cpk值愈大,即制程综合能力愈好. Cpk值愈大,品质愈好.分五个等级.
SPC制程管理的实施
生产准备（原料、劳动力
设备、测量系统）
生产要素点检（无异常） 数据收集（生产测量数据）
准备阶段
数据分析（利用控制图、直
方图、进行过程能力分析、生产 过程稳态分析）
分析阶段
SAC制程管理实施
原因查找（出现不能满足时
需进行不良原因查找并改进）
控制图监控（根据分析阶段 失控原因查找改善（监
代 號
定義
計算公式 雙邊規格 單邊規格 無
等 級 A B C D + A A B C D A+ A B C D
等級標準 |Ca|<12.5% 12.5%<|Ca|<25% 25%<|Ca|<50% 50%<|Ca| 1.67≤Cp 1.33≤Cp＜1.67 1.0≤Cp＜1.33 0.67≤Cp＜1.0 Cp＜0.67 1.67≤Cpk 1.33≤Cpk＜1.67 1.0≤Cpk＜1.33 0.67≤Cpk＜1.0 Cpk＜0.67
spc制程能力分析
SPC 概述Statistical Process ControlSPC Introduction统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)란 ?Statistical ...•统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。
Process ...•反复性的事情或者阶段(SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer)Control ...• Process正在变化的事实早期警报。
警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间(管理图 : 随着时间工程散布的变化)SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。
2SPC 的发展历史SPC 的特征：控制过程，防患于未然。
重点在于预防•電視機彩色密度投机•美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格•日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標製程- 產品-顧客產品(Output)Measurement製程(過程)(Process)展開特性 特徵顧客滿意ManMachine Material Method Environmental4M1E製程，程序影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作 結果之製造過程中所有活動的集合管制，控制確保達到要求標準,必要時採取矯正行動何謂製程管制 (程序控制)工作 結果原材料 方法 環境機器 人員原因 手段特性 目的SPC 即。
.自製程中蒐集資料，加以統計分析，並從分析中發覺異常原因，採取改正行動，使製程恢復正常，保持穩定，並持續不斷提昇製程能力的方法。
SPC 即。
.製程 資料異常 穩定製程 製程能力好能力的製程 製程改善製程解析及管制收集資料 統計分析 採取措施 製程能力分析持續改善SPC 的目的維持正常的製程 (在统计的控制之下)事先做好應該做的 (標準，系統) – ex ：检测，機台操作程序製程異常發生能偵測出，並除去之，防止其再發能力要足 (有能力的程序)能力指標提昇能力–持續改善 (廣義)SPC 管理Tool的优点•Process由于偶然原因(White Noise = Common Cause Variation)和异常原因(Black Noise = Special Cause Variation)受影响一直变化。
SPC培训课件(如何做过程能力分析报告)
应定期测量并分析过程的能力。能力分析有助于回答以下问题：
· 过程是否满足客户规格？
· 过程将来的性能如何？ · 过程是否需要改进？ · 过程是保持了这些改进还是回复到了原来的未改进状态？ 可使用过程指标（如 Cp、Pp、Cpk 和 Ppk）来分析过程能力。
1.3、过程稳定性
如果过程不包含任何特殊原因变异，只存在常规原因变异，则过程是稳定 的。控制图和运行图为过程稳定性或不稳定性提供了很好的说明。
由于数据表现为随机分布并且未违反 8 个控制图检验中的任何一个，因此 此过程是稳定的。
此过程不稳定；违反了几个控制图检验。
评估其能力或启动改进之前，过程必须是稳定的。
1.4、子组
在一组相同条件下产生的一组单位。子组（或合理子组）旨在表示过程的“ 快照”。因此，它们必须在时间上接近，但仍相互独立。例如，模切床每小 时生产 100 个塑料部件。质量工程师在每小时的开始测量五个随机选择的部 件。每个五部件样本是一个子组。 使用子组区分过程中两种类型的变异： · 子组内：子组内测量值之间的变异；也称为常见原因变异。 · 子组间：可能由可识别的特殊因子（即特殊原因）导致的子组间变异。 此单值图显示了从模切床抽取的样本值。每条带红色 符号的垂直线表示子组中的值。蓝色区间表示子组内 变异，红色平均值连接线表示子组间变异。
2.3、事件日志
除了收集数据、画控制图和分析数据之外，额外的信息收集也 是非常重要的。这些信息应该包括：任何潜在的变化源、为解 决失控状况而采取的任何措施。它们应该记录在控制图上，或 是单独的事件记录表单中。 假如过程中子组间没有任何改变，就没有必要记录任何事件。
例如，居住在宾夕法尼亚州的所有成年男性的身高近似于正态分布。因此，大多数 男性的身高都将接近于 69 英寸的平均身高。高于和矮于 69 英寸的男性的数量相 近。只有一小部分身材特别高或特别矮。 平均值 (μ) 和标准差 (σ) 是定义正态分布的两种参数。平均值是钟形曲线的波峰或 中心。标准差决定数据的散布情况。大约有 68% 的观测值与平均值相差不到 +/- 1 个标准差；95% 与平均值相差不到 +/- 2 个标准差；而 99% 的观测值与平均值相 差不到 +/- 3 个标准差。 就宾夕法尼亚州男性的身高而言，平均身高为 69 英寸，标准差为 2.5 英寸。
· 过程是否满足客户规格？
· 过程将来的性能如何？ · 过程是否需要改进？ · 过程是保持了这些改进还是回复到了原来的未改进状态？ 可使用过程指标（如 Cp、Pp、Cpk 和 Ppk）来分析过程能力。
1.3、过程稳定性
如果过程不包含任何特殊原因变异，只存在常规原因变异，则过程是稳定 的。控制图和运行图为过程稳定性或不稳定性提供了很好的说明。
由于数据表现为随机分布并且未违反 8 个控制图检验中的任何一个，因此 此过程是稳定的。
此过程不稳定；违反了几个控制图检验。
评估其能力或启动改进之前，过程必须是稳定的。
1.4、子组
在一组相同条件下产生的一组单位。子组（或合理子组）旨在表示过程的“ 快照”。因此，它们必须在时间上接近，但仍相互独立。例如，模切床每小 时生产 100 个塑料部件。质量工程师在每小时的开始测量五个随机选择的部 件。每个五部件样本是一个子组。 使用子组区分过程中两种类型的变异： · 子组内：子组内测量值之间的变异；也称为常见原因变异。 · 子组间：可能由可识别的特殊因子（即特殊原因）导致的子组间变异。 此单值图显示了从模切床抽取的样本值。每条带红色 符号的垂直线表示子组中的值。蓝色区间表示子组内 变异，红色平均值连接线表示子组间变异。
2.3、事件日志
除了收集数据、画控制图和分析数据之外，额外的信息收集也 是非常重要的。这些信息应该包括：任何潜在的变化源、为解 决失控状况而采取的任何措施。它们应该记录在控制图上，或 是单独的事件记录表单中。 假如过程中子组间没有任何改变，就没有必要记录任何事件。
例如，居住在宾夕法尼亚州的所有成年男性的身高近似于正态分布。因此，大多数 男性的身高都将接近于 69 英寸的平均身高。高于和矮于 69 英寸的男性的数量相 近。只有一小部分身材特别高或特别矮。 平均值 (μ) 和标准差 (σ) 是定义正态分布的两种参数。平均值是钟形曲线的波峰或 中心。标准差决定数据的散布情况。大约有 68% 的观测值与平均值相差不到 +/- 1 个标准差；95% 与平均值相差不到 +/- 2 个标准差；而 99% 的观测值与平均值相 差不到 +/- 3 个标准差。 就宾夕法尼亚州男性的身高而言，平均身高为 69 英寸，标准差为 2.5 英寸。
spc经典讲义(ppt文档)
Statistical Process Control
Statistical Process Control
It is a capital mistake to theorize before you have all the evidence. It biases the judgment.
Willianli
随机抽样 指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法事先不能考 虑抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签或利用随机数表来抽取 样品以保证样品代表性。
抽样
当总体容量不大时，随机抽样是一种有效的抽样方法
©S.R.A.T.O.A Consulting ®
7
思瑞达管理咨询有限公司
Statistical Process Control
抽样方法
分层抽样
分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分层，然 后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层内差异，增加 样本的代表性。
抽样
样本
当获得的资料不均匀，或呈偏态分布时，分层抽样是一种有效的抽样方法
©S.R.A.T.O.A Consulting ®
8
思瑞达管理咨询有限公司
统计基础
It is a capital mistake to theorize before you have all the evidence. It biases the judgment.
©S.R.A.T.O.A Consulting ®
3
思瑞达管理咨询有限公司
什么是有意义的情报?
Statistical Process Control
- 直方图与正态分布 - 制程能力的概念 - 计量值数据的制程能力解析 - 计数值数据的制程能力解析
Statistical Process Control
It is a capital mistake to theorize before you have all the evidence. It biases the judgment.
Willianli
随机抽样 指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法事先不能考 虑抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签或利用随机数表来抽取 样品以保证样品代表性。
抽样
当总体容量不大时，随机抽样是一种有效的抽样方法
©S.R.A.T.O.A Consulting ®
7
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Statistical Process Control
抽样方法
分层抽样
分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分层，然 后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层内差异，增加 样本的代表性。
抽样
样本
当获得的资料不均匀，或呈偏态分布时，分层抽样是一种有效的抽样方法
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8
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统计基础
It is a capital mistake to theorize before you have all the evidence. It biases the judgment.
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3
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什么是有意义的情报?
Statistical Process Control
- 直方图与正态分布 - 制程能力的概念 - 计量值数据的制程能力解析 - 计数值数据的制程能力解析
SPC过程能力分析ppt课件
下下限限
规格规范格围 制品范围 SPEC中心
上限 上限
1.1-1.2
1.6-1.7
QC Tools-分层法 经营者提供商品或者服务有欺诈行为的，应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失，增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或接受服务的费用
和验证工作；（预防成本升高、故障成本降低）
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
2.1 SPC的生命特征
100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？
100%检查,重新100%检查,再一次 100%检查能否保证在顾客方不发生 不良？
一个单个的单位产品或一个特性的一次测量，通常用符号 X 表
示。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
2.2 SPC的关系链
（3） SPC的组成链
名称
解释
中心线
控制图上的一条线，代表所给数据平均值。
为了贯彻预防原则，应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监察，从而保 证产品与服务满足要求的均匀性。主要工具是控制图。
SPC管理的特点
➢ 对过程作出可靠的评估；（识别关键控制点的状态） ➢ 确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；（过程能力CPK） ➢ 为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；（告警） ➢ 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测
200举0 办晚会
管理者想收回奖励. 2001
SPC讲义1PPT课件
設備
材料
人員
操作方法 環境
製程之變異
變異的普通原因與特殊原因
普通原因 (共同原因，Common Cause)
-製程所固有之變異，種類很多，它們隨時都存在，但對製程變異的影 響性小。 -約有85%變異原因屬於此類。(戴明)
[SPC手冊中的說明] 1.指的是那些始終作用於過程的多種變異來源。 2.隨著時間的推移，一個過程中的普通原因會產生一個穩
定的且可複的分佈，我們稱之為“處於統計上受控制的 狀態”、“統計受控”，或有時簡稱 “受控”。
3.普通原因產生的是一個處於偶然原因下的穩定系統。
4.如果一個過程只存在變異的普通原因且不改變時，該過 程的輸出是可預測的。
變異的普通原因與特殊原因
特殊原因 (通常也稱為可查明的原因，Special Cause)
對輸出採取措施
-是最不經濟的。他僅限於對輸出進行探測並矯正不符合規範的 產品，而沒有處理過程中的根本問題。
變異的普通原因與特殊原因
如果僅存在變異的普通原 因，隨著時間的推移，過 程的輸出形成一個穩定的 分佈並可測
如果僅存在變異的特殊原 因，隨著時間的推移，過 程的輸出是不穩定的
變異的來源 變異的來源 (5M & 1E)
我們稱此製程為在管制狀態
（Out of Control）。
（Under Control）。
局部措施和對系統採取的措施
局部措施 1.通常用來消除變異的特殊原因 2.通常由與過程直接相關的人員來實施 3.通常可矯正大約15%的過程問題
對系統採取的措施 1.通常用來消除變異的普通原因 2.幾乎都需要採取管理上的矯正措施 3.通常可矯正大約85%的過程問題
負責第二版的工作小組準備是戴姆勒克來斯勒、Delphi公司、福特 汽車公司、通用汽車公司、Ommex公司和Robert Bosch公司的品質和 供應商評定人員與汽車工業策進會(AIAG)合作組成的。
SPC制程能力分析__品质
TL – μ )
σ
μ – TL之不同值(可以用σ為單位來度量)不合格品率PL
也不同, 因此可定義過程能力指數
CPL =
μ – TL 3σ
2. 假設X ≦ TU 為合格品,那麼 X > TU 時為不合格品
-∞
Area1= 1.000
+∞
-∞
Area2
Area1
+∞
陰影部份的面積查表可求: μ TU
Area1 = AreaT - Area2 = 1- Φ (
B. 控制圖法
通過控制圖確認過程處於統計控制狀態下,以產 品質量正常波動的標準偏差σ. 計算數過程能力 6 σ.
σ通常用 R/d2 來計算 σ= R/d2
因為控制圖繪制過程中反映了較長時間內過程 處于穩定狀態的質量波動狀況,排除了系統因素 的影響.
六、正態總體假設檢驗
品管經常需要對兩個事物進行比較,如兩種工藝 方法生產的產品特性比較,兩批原材料的性能比 較,某時刻(批)產品質量與正常母體的差異等,但 是,差異是絕對存在的,品管講究的是有無“顯著 性差異” 顯著性檢驗就是借助“統計檢驗”的 方法判斷兩個事物是否存在差異的一種方法. 1Area + ∞
TL M μ TU
c). 當M > μ 則: P( X < TL ) + P( X > TU ) 不合格品主要出現在
達不到規格之下限部份 T
Area -∞
TL μ M
TU
所以可定義過程能力指數
CPK = min (CPU , CPL) = min (
μ – TL 3σ
,
TU – μ 3σ
a. 設置原假設Ho
b. Ho: μ= μo即當日產品鋅層度分布中心正常
SPC过程能力分析(制程能力分析)73页
22
例题 7.3
解
23
例题 7.3
24
例题 7.3
25
例题 7.3
26
例题 7.3
27
7.3 组件装配公差
组件 (assembly) 系由两个 (含) 以上零件 (parts) 所装配
成的产品，当零件质量特性为常态分配时，其组装的组件
质量特性亦为常态分配。若组件 (Y)
组成，则组件之平均数、变差
36
过程能力指标
37
过程能力指标
38
过程能力指标
一般Ca值可分为五个等级A、B、C、D及E，各等
级 是 以 样 本 平 均 数 偏 离 规 格 中 心 值 为 (T/2) 的
(1/2)n倍表之，n = 0、1、2、3、4，其定义如表
7.1及图7.11所示。
39
Ca值
40
例
解
41
7.4.2 过程精度指标
以同一部测量仪具，重复测量同一产品之质量特性时，所产 生的测量变差。 2. 重复性(reproducibility)：此型态之变差系测量人员所产生
之变差 (σr2)，即不同检验人员，以同一部测量仪具，重复测
量同一产品之质量特性时，所产生的测量变差。
9
测量系统分析
二、准确度
准确度 (accuracy) 是对同一样本质量特性，其平均数 离开真值 (或规格的中心值) 的程度。
数是及由数标个准零偏件差(X为i)
所 ：
其中 μ(Xi)为零件之平均数，σ2(Xi)为零件之变差数。
28
组件装配公差
组件公差范围为USL－LSL，组件经组装后其质量 特性之变差在组件公差范围内者属良品；在组件 公差范围外者属不良品，其机率之计算如下：
例题 7.3
解
23
例题 7.3
24
例题 7.3
25
例题 7.3
26
例题 7.3
27
7.3 组件装配公差
组件 (assembly) 系由两个 (含) 以上零件 (parts) 所装配
成的产品，当零件质量特性为常态分配时，其组装的组件
质量特性亦为常态分配。若组件 (Y)
组成，则组件之平均数、变差
36
过程能力指标
37
过程能力指标
38
过程能力指标
一般Ca值可分为五个等级A、B、C、D及E，各等
级 是 以 样 本 平 均 数 偏 离 规 格 中 心 值 为 (T/2) 的
(1/2)n倍表之，n = 0、1、2、3、4，其定义如表
7.1及图7.11所示。
39
Ca值
40
例
解
41
7.4.2 过程精度指标
以同一部测量仪具，重复测量同一产品之质量特性时，所产 生的测量变差。 2. 重复性(reproducibility)：此型态之变差系测量人员所产生
之变差 (σr2)，即不同检验人员，以同一部测量仪具，重复测
量同一产品之质量特性时，所产生的测量变差。
9
测量系统分析
二、准确度
准确度 (accuracy) 是对同一样本质量特性，其平均数 离开真值 (或规格的中心值) 的程度。
数是及由数标个准零偏件差(X为i)
所 ：
其中 μ(Xi)为零件之平均数，σ2(Xi)为零件之变差数。
28
组件装配公差
组件公差范围为USL－LSL，组件经组装后其质量 特性之变差在组件公差范围内者属良品；在组件 公差范围外者属不良品，其机率之计算如下：
SPC(ppt 13)
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廣合密級文件
•
生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。20. 11.1620 .11.16 Monday , November 16, 2020
•
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。2 1:11:19 21:11:1 921:11 11/16/2 020 9:11:19 PM
•
做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 11.1621 :11:192 1:11No v-2016 -Nov-2 0
•
日复一日的努力只为成就美好的明天 。21:11:1921:1 1:1921:11Mon day , November 16, 2020
•
安全放在第一位，防微杜渐。20.11.16 20.11.1 621:11:1921:1 1:19No vember 16, 2020
(6)計算總平均X = ΣX / K (K=組數)
(7)計算全距平均R = ΣR / K(K=組數)
(8)計算管制界限(此為u與δ未Байду номын сангаас狀況)
A2,D3,D4 可查表：
X 管制圖:中心線 CLX = X
樣組
A2,
D3
D4
上限UCLX = X +A2R
2
1.88
3.267
下限LCLX = X -A2R R管制圖:中心線 CLR = R
廣合密級文件
Delton Countable Control Chart
Technology Inc.
Type : 不良率管製圖(P Chart) 不良數管製圖(Pn Chart) 缺點數管製圖(C Chart) 平均缺點數管製圖(μ Chart)
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SPC – 对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和 分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。
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SPC 的发展历史 SPC 的特征：控制过程，防患于 未然。
重点在于预防
• 電視機彩色密度
投机
• 美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格 • 日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標
製程改善
SPC 的目的
維持正常的製程 (在统计的控制之下) 事先做好應該做的 (標準，系統) – ex ：检测， 機台操作程序 製程異常發生能偵測出，並除去之，防止其再 發
能力要足 (有能力的程序)
能力指標 提昇能力–持續改善 (廣義)
SPC 管理Tool的优点
• Process由于偶然原因(White Noise = Common Cause Variation)和
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SPC 的好處
於公 減少變異,提升產品品質
降低報廢,增加良率
縮短循环时间，提高產能 增強製造技術能力
提高市場競爭力
穩定就有客戶,吸引新顧客 於私
提高品質觀念,跟的上潮流
增強技術能力 提升解決問題之能力
熟悉統計方法,提高自己能力
SPC 活動流程
抽樣量測 晶片並收 集資料 判讀數據有無超出spec se = Special Cause Variation)受影响一直变化。 • 偶然原因和异常原因是取适当的Subgroup的Sample，可以看到变动。 - 由于偶然原因产生的变动， Process持续维持安定的状态 : 由于Subgroup内的变动发生 - 异常原因的变动是Process由于外部要因引起变动 :由于Subgroup之间的变发生。 • Process由于外部异常原因持续受到影响, SPC Chart是表示异常原因。
OnTarget
XX XX XXX XXXX X XX X X
X X
Off-Target Target
Unpredictabl e Target
LSL USL
On-Target Target
LSL USL
LSL USL
製程能力指標
何謂 Cp" 製程潛力" ︰所謂 Cp 值是指製程最大潛在 能力，也就是製程在最佳狀況時的能力；若以公式表 示 Cp ＝(USL 規格上限 - 規格下限)/6* 製程標準差 LSL ＝
LSL 集中在中心 才合格 USL Spec-in 但没有达到水准 就不合格
散就死
潜在的不良 事前预测
Spec
呀! 有吃的 (不良)
定義︰ 所謂製程能力是指製程的一致性 ?(一致 性) 製程的變異性可用來衡量製程輸出 的一致性。
精密对Accuracy
Off-Target XX XXX XX XXXX X XX X X Unpredictabl e X X X X XX X X X X X
依照OCAP checking card或flow的指示正確填寫 checking card或在POSEIDON 中選擇正確的 lot note candidate
在SPC月會中 被檢討 檢討系統
通知工程師
執行系統
什麼是 OCAP
OCAP 是由控制行动计划的縮寫，中文稱為製程異 常處理程序 OCAP 是由製造部，製程, 設備一同來製定及檢討。 OCAP 須不斷的修訂，以符合生產線實際的需要。
SPC 概述
Statistical Process Control
SPC Introduction
统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)란 ?
Statistical ... • 统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析 Process 变动 时使用。 Process ...
PROMIS / POSEIDON & SPCPRO 資料庫 無 通知 工程師 OCAP 發生率及 執行率分析月報 分析out of spec和 out of SPC的次數 分析製程能力 Cp/Cpk
當發生單點超出 spec 或計算值(平 均值,全距…)違返 SPC rule
有無OCAP checking card 或flow? 有
變異种类：
1.共同原因的變異
2.特殊原因的變異
製程能力分析 (程序能力分析)
目的︰ 提升產品品質，降低成本，符合顧客出 貨及品質要求。
不良 ?
至今为止 ,,,
LSL
我们合格
USL I am Data
(我活着)
Spec-in就合格
Spec-out 不合格
Spec 检出不良
不良 ?
以后 ,,,
製程- 產品-顧客
製程(過程)(Process)
Method Material Environmental
產品
(Output)
Machine Man
顧客
Measurement
展開 4M1E 滿意
特性 特徵
何謂製程管制 (程序控制)
製程，程序
影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作
結果之製造過程中所有活動的集合 方法 人員 原材料 機器 環境 管制，控制 確保達到要求標準,必要時採取矯正行動
原因 手段 特性 目的
工作 結果
SPC 即。 . 自製程中蒐集資料，加以統計分析，並從 分析中發覺異常原因，採取改正行動，使 製程恢復正常，保持穩定，並持續不斷提 昇製程能力的方法。
SPC 即。 .
製程解析及管制
採取措施 收集資料 統計分析 異常 穩定製程 製程 資料 製程能力 分析 持續改善 好能力的製程 製程能力
• 偶然原因 : 从总体抽出Sample的散布出现类似的两向的原因 • 异常原因 : 从总体得到的Sample Data的散布出现跟平时不同现象的原因。
Ex) 管理PCB 铲平厚度.. 根据周围环境, 原材料 Lot间微小的物性变化, 作业者熟练度的要因等管理的特性值的散布 Lot别发生时，其称为存在 偶然原因(一般为 Accept) 在积层上不知道什么原因 压力在特定Lot上比规定使用得多，如果发生了两个特性值的变化，把这称为 异常原因.(要改善的事项)
• 反复性的事情或者阶段 (SIPOC : Supplier Input Process Output Customer)
Control ... • Process正在变化的事实早期警报。 警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间 (管理图 : 随着时间工程散布的变化)