SPC统计制程管制(ppt 30页)

上 限 = UCL= x A 3S
中 心 線 =S s / n 上 限 = UCL= B 4R
2020/1/12
下 限 = L C L = x A 3S 下 限 = L C L =B 3R
Variable SPC圖之計算公式
SPC 圖
C o n tro l F O R
公式
FOR X CONTROL FOR RANGECONTROL
YES
計算Process Capability
STEP6:認証改善后之制程能力 評估Process Capability
改善制程能力
5.Control Charts for variables data
最常見之variable control chart 有
a) xR chart
for n2 but n<10
Attribute SPC圖之計算公式
S P C 圖 C o n tro l F O R
公式
C ch art # o f d efects
U chart 平 均 缺 點 數
2020/1/12
(F ix ed S am p le S ize) K = N o .O f o b se rv o r su b g ro u p
4. 實例(p-chart之建立) 描 述
注意重點
STEP1:管制參數決定 ․該制程之穩定性․客戶需求․變因考慮
STEP2:數據收集
․現有問題? ․定義量測方法
* SUBGROUP 大小(n=?) * 抽樣頻率. * # OF SUBGROUP
方法 之 選擇
計算每一個小組之P值
np P= n
選擇適當之繪圖比例
7. Median Charts 之常數
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10
D 4 3 .2 7 2 .5 7 2 .2 8 2 .1 1 2 .0 0 1 .9 2 1 .8 6 1 .8 2 1 .7 8
D 3 * * * * * 0 .0 8 0 .1 4 0 .1 8 0 .2 0
A 2 1 .8 8 1 .1 9 0 .8 0 0 .6 9 0 .5 5 0 .5 1 0 .4 3 0 .4 1 0 .3 6
3. 中心線,上下限計算公式. (如附表)
2020/1/12
Attribute SPC圖之計算公式
S P C 圖 C o n tro l F O R
公式
p chart
% d efectiv es
中心線=
p pn n
上 限 U C L = p 3 p 1 p / n
上 限 L C L = p 3 p 1 p / n
正態分布 6>.正態分布兩個參數:
6-1 平均值 :描述品質特性 值之集中位置
6-2 標準差 :描述品質特性 值之集中位置
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區域性行動及系統性行動
LOCAL ACTION & ACTION ON SYSTEM
區域性行動:
1.需要現場人員擬訂. 2.用來消除特殊之變異. 3.可矯正大約15%之制程問題.
(F IX E D S A M P L E S IZ E )
中 心 線 =np
n p c h a r t # o f d e f e c tiv e s 上 限 U C L = n p 3 n p 1 p 下 限 L C L = n p 3 n p 1 p
2020/1/12
2020/1/12
繪制管制圖
如何建立一個SPC管制圖
STEP3:計算管制圖上下限 計算 p
STEP4:分析管制圖
計算UCL及LCL
劃線及標示
OUT
分析管制圖各點之情況 RUN
ON ONE SIDE
FIND & CORRECT特殊變因
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重新計算管制界限
如何建立一個SPC管制圖
STEP5:分析制程能力
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一般之製程控制模式
制程的心聲
பைடு நூலகம்
統計品管 方法
人員
溶合所有
設備
相關資源
物料
以特定之
產品或服務
方法
方法
環境
去制造
輸 入 制 程 /系 統
輸出
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客戶的心聲 Process Control System Model
客戶
提出 工程變更
及 特殊要求
數據的種類
數據可分為三種:
* 訂定初期管制界限 * 鑒別和清除特殊變因 3.分析與改善 * 量化一般變因 (COMMON CAUSE) * 訂定改善行動以減少變異
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SPC管制圖選擇流程
管制參數已決定
是否
是否計
NO
NO
是數據
不良品
%DEF
YES
YES
抽樣數 固定?
NO
要用
P-chart
YES
其特 性是否可 引 用 subgroup sampling
SPC
圖
C o n tro l F O R
公式
FO Rx CO N TRO L FO R RA N G ECO N TR O L
A V E R A G E 中 心 線 =x = X i / n
xR
&
RANGE
n n

2 10
上 限 = UCL= x A 2R
中 心 線 = R R i/n 上 限 = UCL= D 4R
何謂SPC?
SPC
Statistic Process Control 統計 制程 管制
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統計觀點:
1,變異性 2,變異原因:4M1E 3,變異性質分類:
a>.機遇原因(偶然性,不可避免) b>.非機遇原因(系統性,可避免)
2020/1/12
統計觀點
4>.統計數據類型:計量;計數 5>.品質變異之統計規律:
D 3 * * * * * 0 .0 8 0 .1 4 0 .1 8 0 .2 0
E 2 2 .6 6 1 .7 7 1 .4 6 1 .2 9 1 .1 8 1 .1 1 1 .0 5 1 .0 1 0 .9 8
*
沒 有 C O N T R O L L IM IT S
2020/1/12
Variable SPC圖之計算公式
下 限 =LCL= D 3R F O R M o v in g R an g e
中心線= R
上 限 = UCL= x A 2R 下 限 = LCL= x A 2R
上 限 = UCL= D 4R 下 限 =LCL= D 3R
SPC CHARTS
管制上限
中心線
管制下限
1.數據收集 COLLECTION 2.管制 CONTROLS
*
沒 有 C O N T R O L L IM IT S
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如何建立一個SPC管制圖
8.X-MR Charts 之常數
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10
D 4 3 .2 7 2 .5 7 2 .2 8 2 .1 1 2 .0 0 1 .9 2 1 .8 6 1 .8 2 1 .7 8
b) xMR chart
for single measurement
c) xS chart
for n10而S容易計算
d) xR chart
Median chart, Subgroup Ave.不易計算
2020/1/12
如何建立一個SPC管制圖
6. Variable Control Chart 之中心線,上下限計算公式 (如附表)
中 心 線 = c c k
上 限 UCL = c3 c 下 限 LCL = c 3 c
中心線=
u total _ defects _ found total _ units _ inspected
上 限 UCL = u 3 u /n
u 3 u /n
下 限 LCL =
如何建立一個SPC管制圖
2020/1/12
如何建立一個SPC管制圖
1.預備事項(PREPARATION FOR USE OF CONTROL CHARTS)
* 建立一個環境,適合做改進之動作. * 鑑別適當之制程. * 鑑別和決定管制參數. 注意: 有關 •客戶需求 •現有問題點 •參數之間相關性 * 定義出量測方法與系統. * 減少不必要之變異.
Detection------Tolerates Waste Prevention----Avoids Waste
2020/1/12
應用統計管制圖的好處
1.制程之持續管制. 2.幫助制程表現穩定,可預測. 3.幫助制程達到:
高品質 • 低成本 • 高效率 4.對制程之表現判定有一致性. 5.很清楚了解變因是否屬於特殊原因.
In d iv id u als 中 心 線 = X x
X -M R
& M o v in g R an g e 上 限 = U C L =
x E 2R
中心線= R 上 限 = UCL= D 4R
xR
M ed ian
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下 限 = LCL= x E 2R FOR x CONTROL 中心線= x
系統性行動:
2020/1/12
1.用來減少變異(因common causes造成). 2.需管理人員(甚至高層管理人員)之支持. 3.可矯正大約80%之制程問題.
制程控制系統
1.制程 The process. 2.制程回饋資訊 Information about performance. 3.制程之改善行動 Action on the process. 4.制程結果之改善行動 Action on the output.
定義:Defectives 例如:兩個不良PCB板.一個電性不良之PCA
%DEF DEFECTS
2020/1/12
S/S=100 DEFECTIVES=1PCS %DEF=1% 或 10000PPM
例:一個不良PCB板有三個 Defects: ※金手指刮痕 ※開路 ※綠漆覆蓋
如何建立一個SPC管制圖
2020/1/12
如何建立一個SPC管制圖
2. ATTRIBUTES CONTROL CHARTS
可分為四種.
a) P-CHART
FOR % DEFECTIVES
b) nP-CHART FOR # OF DEFECTIVES
c) C-CHART d) u-CHART
FOR DEFECTS FOR 平均缺點數
數據的性質
數據的性質可分為兩類:
1.計量性的 (Variable data) 例如: 溫度, 溫度, 厚度等.
2.計數性的 (Attribute data) 例如: 一個人, 一張床, 一條魚等.
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變異:
Common and Special Causes
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為何要制程管制?
下 限 = LCL= x A 2R 下 限 =LCL= D 3R
F O Rx C O N T R O L F O R S T D D E V IA T IO N S
V ERA G E 中 心 線 =x = X i/n
&
xS
S T D D ev iatio n (w ith larg e s/s)
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Detection
* 傳統 * Quality through
screening * 允許 waste產生 * Less Sensitive * Meet Spec * 個人認知
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Prevention
* 非傳統 * Built-in Quality * 防止 waste產生 * More Sensitive * Meet target * 客觀判斷
np or p chart
NO
YES
?
YES NO ?
用管制個別 數 據 之 CHART
X-MR
SUBGROUP
之平均值 是否容易
計算 ? YES
subgroup size是 否 9或 以 上
YES
計算 Subgroup之 標準差是否
容易?
2020/1/12
YES
用 X-S
是否 管制有關
缺點數 Defects
使用SPC容易犯的十項錯誤
1.選擇不適當之控制參數. 2.非即時結果及判定. 3.不適當之樣品數. 4.不良率為 LOW PPM LEVEL時. 5.用錯 SPC CHART. 6.SPEC LIMIT及SPC LIMIT混淆. 7.錯誤之改正行動時機. 8.變更沒有記錄與評估. 9.不適當之分析. 10.重算 CONTROL LIMITS時,沒有剔除特殊變因.
1.現有數據
是工廠的制程因不同機器,原料,操作員,生產線,時間等所記錄 下來的數據.此種數據稱為現有數據.
2.即時數據
在制程中,為維持其穩定,防止異常原因之再發生,依管制圖作 為制程管制,隨時自制程中抽取樣品以點繪管制圖,此種隨時隨
地而搜集之數據稱即時數據.
3.新搜集數據
為了某種目的,在實驗室或制造現場設計實驗而得的數據稱為 新20搜20/1集/12數據.