SPC制程能力管控
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SPC管制办法
2）管制用控制图采用上一次制程稳定状态下的控制界限，并将收集到的数据进行人工
计算描点（控制界限内的点用“●”表示，超出控制界限的点用“×”表示）到管理看
板上。
表格编号：FM00000
WDI
编制：潘帅杰 Rev.00
SPC 及制程能力管制办法
3)例图及相关说明：
页次 文件编号
3 / 11
3σ 控制区 2σ 控制区 1σ 控制区
图5
图6 e) 点子过多或过少的集中在中心线附近
1)点子过多集中在中心线附近指点子过多地落入μ ±1σ 范围内。 当连续 15 点以上的点子集中在中心线 1σ 范围内时，则判为异常,图 7（此种情况 可能是计算错误或描点错误，以可能是存在取样方法错误） 2) 连续 8 点落在中心线两侧且无 1 点在 C 区内,图 8
5.2 制程品管（PQC）： 负责采集和记录控制图所需要的产品实物测量数据，进行控制图的描点及异常的判断处 理，控制图的更新及记录的汇总，表单《SPC 控制界限汇总表》。 当控制发生异常时进行原因的初步判断并通知现场进行改善及改善效果确认的工作，表 单《SPC 异常对策报告书》。 负责通过测量手段对工序能力进行研究和评价
计 缺陷数控制图 C
点 单位缺陷数控 U
型
制图
简便省事并能及时 判断工序是否处于 稳定状态。缺点是不 易发现工序分布中 心的变化。 较常用，计算简单， 操作工人易于理解。 计算量大，控制线凹 凸不平（在特定情况 下，控制线可以为直 线） 较常用，计算简便， 操作工人易于理解。 计算量大，控制线凹 凸不平（在特定情况 下，控制线可以为直 线）
1.目的：用于使（工序）过程保持稳定状态，预防不合格发生，降低生产成本。
2.范围：适用公司内特殊品质特性与关键工序的控制。 3.定义：SPC(Statistic Process Control）即统计过程控制。
spc统计制程管制(SPC)
6
變異的來源
機遇原因
來自於潛在的自然變異 消除它們的成本很昂貴
可歸屬原因
反應製程的不穩定 統計製程管制最主要的目的就是要快速的偵測出 製程中的可歸屬原因或是偏移的發生
7
管制圖
為一種特殊的趨勢圖，它可以表現出產品特 性的變化情形
管制圖由三部份組成---管制界限(control limit)、中心線(center line)與樣本點
p Chart ; Mean:.168000 Sigma:.037387 n:100
.280160
.168000
12
4
6
8
妓セ絪腹
.055840 10
ぃ▆计
24
建立管制圖的步驟
步驟一：選擇品質特性 步驟二：選取合理樣本 步驟三：蒐集數據 步驟四：決定試用管制界限 步驟五：建立修正後的管制界限 步驟六：管制圖延續使用
分為計數值管制圖與計量值管制圖兩種類型。
8
管制圖的例子
妓セ翴 恨
いみ絬 恨
恨
1
5
10
15
20
25
妓セ
9
計數值管制圖
優點
計算簡單
能夠同時對不同的品質特性做整體性的控 制
種類
p管制圖 np管制圖 c管制圖 u管制圖
10
p 管制圖
ぃ▆瞯
0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.00
說
明
中抽取 n 個產品，而發 現不良品個數為 x 的機
良焊點數 x 出現的機率 將會服從卜瓦松分配的
鐘，最主要的特徵是大 多數的數據會集中在平
率將會服從二項分配的 形態。
均數附近，而極大與及
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统计制程管制与制程能力分析
SPCSPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异SPC(质量管理与控制)统计工序控制即SPC（Statistical Process Control）。
它是利用统计方法对过程中的各个阶段进行控制，从而达到改进与保证质量的目的。
SPC强调以全过程的预防为主。
SPC能解决之问题1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前後比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
2.制订操作标准。
3.实施标准的教育与训练。
4.进行制程能力解析，确定管制界限。
5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。
6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。
7.绘制制程管制用管制图。
8.判定制程是否在管制状态（正常）。
9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。
10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。
分析用管制图主要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。
(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。
－控制图的作用：1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。
应用步骤如下：1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；2.选用合适的控制图种类；3.确定样本容量和抽样间隔；4.收集并记录至少20～25个样本的数据，或使用以前所记录的数据；5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；6.计算各统计量的控制界限；7.画控制图并标出各样本的统计量；8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态；9.决定下一步的行动。
SPC统计制程管制基础手册
为每个管制项目设定可接受的上下限，作为判断制程稳定性 的依据。
制定管制计划
制定数据收集计划
确定数据收集的时间间隔、样本大小 和数据来源，确保数据的准确性和可 靠性。
制定管制图
选择适当的管制图类型，如均值-极差 图、均值-标准差图等，用于监控制程 的稳定性。
数据收集和整理
收集数据
按照数据收集计划，定期从制程中获 取数据。
SPC统计制程管制基础手册
目录
• SPC简介 • SPC基础知识 • SPC实施步骤 • SPC工具和技术 • SPC应用案例 • SPC未来发展
01 SPC简介
S统计学方法对制程进行监控和管理的技术，通过 对制程数据的收集、分析和可视化，实现对制程稳定性和产品质量的监控，预防不 良品的产生，提高生产效率和产品质量。
提升企业竞争力和品牌形 象
良好的制程管理和产品质量有助于提升企业 的竞争力和品牌形象，增强消费者对企业的 信任和忠诚度。
SPC的适用范围
01
适用于各种制造业领域，如电子、机械、化工、食 品等。
02
适用于各种制程阶段，包括原材料采购、加工、组 装、测试等。
03
适用于各种类型的企业，包括生产型、加工型、贸 易型等。
数据的整理和分析
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和重 复值，确保数据的质量和 一致性。
数据变换
将数据转换为适合分析的 形式，如标准化、归一化 等。
数据分析方法
描述性统计、推断性统计、 回归分析、聚类分析等， 根据需求选择合适的方法。
过程能力和性能评估
01
过程能力指数
性能评估
02
03
改进方向
8D问题解决方法
制定管制计划
制定数据收集计划
确定数据收集的时间间隔、样本大小 和数据来源，确保数据的准确性和可 靠性。
制定管制图
选择适当的管制图类型，如均值-极差 图、均值-标准差图等，用于监控制程 的稳定性。
数据收集和整理
收集数据
按照数据收集计划，定期从制程中获 取数据。
SPC统计制程管制基础手册
目录
• SPC简介 • SPC基础知识 • SPC实施步骤 • SPC工具和技术 • SPC应用案例 • SPC未来发展
01 SPC简介
S统计学方法对制程进行监控和管理的技术，通过 对制程数据的收集、分析和可视化，实现对制程稳定性和产品质量的监控，预防不 良品的产生，提高生产效率和产品质量。
提升企业竞争力和品牌形 象
良好的制程管理和产品质量有助于提升企业 的竞争力和品牌形象，增强消费者对企业的 信任和忠诚度。
SPC的适用范围
01
适用于各种制造业领域，如电子、机械、化工、食 品等。
02
适用于各种制程阶段，包括原材料采购、加工、组 装、测试等。
03
适用于各种类型的企业，包括生产型、加工型、贸 易型等。
数据的整理和分析
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和重 复值，确保数据的质量和 一致性。
数据变换
将数据转换为适合分析的 形式，如标准化、归一化 等。
数据分析方法
描述性统计、推断性统计、 回归分析、聚类分析等， 根据需求选择合适的方法。
过程能力和性能评估
01
过程能力指数
性能评估
02
03
改进方向
8D问题解决方法
SPC制程管控
＋３σ 90° UCL
μ
CL
－３σ
μ
＋３σ
－３σ LCL
16
控制图原理
控制图是以3倍标准差为基础的，换言之，只要整体服从 正态分布，从整体中抽取样本时，每10000个样品中有27 个会跑出 ±3σ之外。 注意：控制限必须小于规格限，否则控制图无意义。 在日常描点时，如果整体无非机遇原因造成的异常，描 10000个点，只有27个在控制线的界外。
X 控制图
R 控制图
25
X-R Chart绘制步骤
建立分析用控制图 1.建立控制项目；
2.收集数据100个以上，适当分组后计入数据记录表；
样本大小(n)=2~5 (分析用)
组数(k)=20~25
3.计算各组平均值( X )
X1+X2+X3+……+XK
X=
n
4.计算各组极差( R )
R=Xmax-Xmin (各组最大值-最小值)
26
5.计算总平均值 ( X ) x1+x2+x3+……+xk X= k 6.计算极差的平均值( R ) k 7.计算并绘出控制限 R=
R1+R2+R3+……+RK
X控制图
中心限 CLx = X
上
下
限 UCLx = X+A2R
限 LCLx = X-A2R
27
R控制图 中心限 上 下 限 限 CLR =R UCLR=D4R LCLR=D3R
(非)机遇原因 之辨別
非机遇原因之变异 (1).一個或少數幾個較大原因所引起 (2).可能發生大變異 (3).幾個較為代表性; 1.原材整体不良 2.机器参数调试不当 3.新手测试 (4).不但可以找出原因，且要除去这些 原因是十分必要且经济的 影响 结论
μ
CL
－３σ
μ
＋３σ
－３σ LCL
16
控制图原理
控制图是以3倍标准差为基础的，换言之，只要整体服从 正态分布，从整体中抽取样本时，每10000个样品中有27 个会跑出 ±3σ之外。 注意：控制限必须小于规格限，否则控制图无意义。 在日常描点时，如果整体无非机遇原因造成的异常，描 10000个点，只有27个在控制线的界外。
X 控制图
R 控制图
25
X-R Chart绘制步骤
建立分析用控制图 1.建立控制项目；
2.收集数据100个以上，适当分组后计入数据记录表；
样本大小(n)=2~5 (分析用)
组数(k)=20~25
3.计算各组平均值( X )
X1+X2+X3+……+XK
X=
n
4.计算各组极差( R )
R=Xmax-Xmin (各组最大值-最小值)
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5.计算总平均值 ( X ) x1+x2+x3+……+xk X= k 6.计算极差的平均值( R ) k 7.计算并绘出控制限 R=
R1+R2+R3+……+RK
X控制图
中心限 CLx = X
上
下
限 UCLx = X+A2R
限 LCLx = X-A2R
27
R控制图 中心限 上 下 限 限 CLR =R UCLR=D4R LCLR=D3R
(非)机遇原因 之辨別
非机遇原因之变异 (1).一個或少數幾個較大原因所引起 (2).可能發生大變異 (3).幾個較為代表性; 1.原材整体不良 2.机器参数调试不当 3.新手测试 (4).不但可以找出原因，且要除去这些 原因是十分必要且经济的 影响 结论
SPC管制图及制程能力分析
3
SPC簡介
製程管制目的 維持正常的製程 事先做好應該做的事 偵測出製程異常并除去之且防止再發 預先防止以避免成本損失
4
管制圖簡介
產品品質的變異分為機遇原因和非機遇 原因等兩類因素： 機遇原因是在製程中隨時都會影響到產 品。例如：地震。 非機遇原因則是在某種特定條件下的製 程中才會影響到產品。例如：鎖附螺絲 時，電動起子扭力值設定錯誤。
管制圖與製程能力分析
Context
SPC簡介 基本統計與機率 管制圖(計量值與計數值) 製程能力分析 Q&A
2
SPC簡介
統計製程管制(Statistical Process Control, SPC) 利用統計的理論與方法，建立異常判 定標準，使各製程之異常得以即時處置， 並透過矯正及預防對策之實施與追蹤， 徹底消除潛在原因、落實問題之解決與 預防再發生。
計數管制圖簡介
不合格點或缺點：若有某項品質特性不 符合標準或規格。例如：產品長度要求 為10±1.0cm，則長度為11.5cm之產品視 為不可接受。 不合格品或不良品：產品具有一項或多 項缺點，致使產品無法發揮其應有之功 能。
39
計數管制圖簡介
1.不良率管制圖(P chart) 2.不良數管制圖(pn chart )
基本統計之簡介
敘述統計，主要內容有： 中央趨勢量 代表同一群體之個體之某一特性的平均水準 及指出資料所處的位置與集中的值，如平均 數、中位數、眾數。 分散度 代表一群數據的散佈範圍，亦反映出平均值 代表性的大小，如全距、變異數、標準差。
15
基本統計之簡介
SPC簡介
製程管制目的 維持正常的製程 事先做好應該做的事 偵測出製程異常并除去之且防止再發 預先防止以避免成本損失
4
管制圖簡介
產品品質的變異分為機遇原因和非機遇 原因等兩類因素： 機遇原因是在製程中隨時都會影響到產 品。例如：地震。 非機遇原因則是在某種特定條件下的製 程中才會影響到產品。例如：鎖附螺絲 時，電動起子扭力值設定錯誤。
管制圖與製程能力分析
Context
SPC簡介 基本統計與機率 管制圖(計量值與計數值) 製程能力分析 Q&A
2
SPC簡介
統計製程管制(Statistical Process Control, SPC) 利用統計的理論與方法，建立異常判 定標準，使各製程之異常得以即時處置， 並透過矯正及預防對策之實施與追蹤， 徹底消除潛在原因、落實問題之解決與 預防再發生。
計數管制圖簡介
不合格點或缺點：若有某項品質特性不 符合標準或規格。例如：產品長度要求 為10±1.0cm，則長度為11.5cm之產品視 為不可接受。 不合格品或不良品：產品具有一項或多 項缺點，致使產品無法發揮其應有之功 能。
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計數管制圖簡介
1.不良率管制圖(P chart) 2.不良數管制圖(pn chart )
基本統計之簡介
敘述統計，主要內容有： 中央趨勢量 代表同一群體之個體之某一特性的平均水準 及指出資料所處的位置與集中的值，如平均 數、中位數、眾數。 分散度 代表一群數據的散佈範圍，亦反映出平均值 代表性的大小，如全距、變異數、標準差。
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基本統計之簡介
SPC统计制程管制能力分析
平均值管制系管制平均值的變化,即分配的集中趨勢變化; 全距管制圖則管制變異的程度,即分配的離散趨勢的狀況.
‹#›
管制圖的意義
管制圖是一種品質的圖解記錄.在圖上有中心線(規格值) 及二條管制界限.中心線是一種規格值,二條管制界限是 容許產品的品質特性在其間變動的范圍.在制造過程中用 抽查的方式,將樣本的統計量,點繪於圖上,用以判斷品質 的變異是否顯著.
‹#›
統計制程管制SPC
講師： Davis Yu
‹#›
SPC統計制程管制
Statistical Process Control 1.制程能力分析 2.管制圖
計劃導向向市場導向轉化演變‹#›
生產型態
市場環境
30-50年代 大量生產,種類少 可控制
品管過程 過濾不良
50-70年代 大量生產,種類多 不易掌控
1.制程准確度Ca= 2×∣平均值－規格中心∣
公差裕度
2.制程精密度Cp= 公差裕度
6×標准差 ∣公差裕度－2×中心偏移量∣
3.制程精確度Cpk=
6×標准差
或MIN ∣上限－平均值∣ , ∣平均值－下限∣
3×標准差
Ca/Cp/CPk之間的概念關係 ‹#›
准確度Ca
精確度Cp
Cpk=Cp(1-Ca)
精密度CPk
如何評價製程能力
‹#›
例:一批軸承,抽樣量測尺寸如下:
10.52 10.53 10.48 10.47 10.50 10.48 10.52 10.51 10.50 10.50 10.51 10.49 10.52 10.50 10.49 10.48 10.50 10.51 10.48 10.48 1).若SPEC 10.50±0.05,則Cpk為多少？ 2).若SPEC 10.55MAX,則Cpk為多少?
‹#›
管制圖的意義
管制圖是一種品質的圖解記錄.在圖上有中心線(規格值) 及二條管制界限.中心線是一種規格值,二條管制界限是 容許產品的品質特性在其間變動的范圍.在制造過程中用 抽查的方式,將樣本的統計量,點繪於圖上,用以判斷品質 的變異是否顯著.
‹#›
統計制程管制SPC
講師： Davis Yu
‹#›
SPC統計制程管制
Statistical Process Control 1.制程能力分析 2.管制圖
計劃導向向市場導向轉化演變‹#›
生產型態
市場環境
30-50年代 大量生產,種類少 可控制
品管過程 過濾不良
50-70年代 大量生產,種類多 不易掌控
1.制程准確度Ca= 2×∣平均值－規格中心∣
公差裕度
2.制程精密度Cp= 公差裕度
6×標准差 ∣公差裕度－2×中心偏移量∣
3.制程精確度Cpk=
6×標准差
或MIN ∣上限－平均值∣ , ∣平均值－下限∣
3×標准差
Ca/Cp/CPk之間的概念關係 ‹#›
准確度Ca
精確度Cp
Cpk=Cp(1-Ca)
精密度CPk
如何評價製程能力
‹#›
例:一批軸承,抽樣量測尺寸如下:
10.52 10.53 10.48 10.47 10.50 10.48 10.52 10.51 10.50 10.50 10.51 10.49 10.52 10.50 10.49 10.48 10.50 10.51 10.48 10.48 1).若SPEC 10.50±0.05,則Cpk為多少？ 2).若SPEC 10.55MAX,則Cpk為多少?
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✓SPC有助于制程管制﹑維護其穩定性﹔
SPC的用途
✓SPC可以提高產品長期的可靠性及穩定 性﹔
✓縮短產品上市周期﹐以應競爭之需﹔ ✓做出高品質的產品支援競爭﹔ ✓持續性高品質原材料供應。
SPC推行步驟
A.統一意識﹕ a.經營管理層積極倡導﹐全力參與﹔ b.教育訓練營造基礎。
B.成立SPC推行專案組織﹕ a.決定專案負責人﹔ b.各單位指派1人參與﹔ c.推行作業之初步檢討。
Process(制程):制程包括供應者、生產者、
機器設備、材料、方法、環境及輸出行為的 集合。是參數的輸入與結果輸出的過程.
Control(管制) :按著既定的模式或界限去運
作.
SPC定義
SPC的意義是透過對制程資料的收集與分析﹐
以迅速地偵測出特殊原因的發生或是制程的改 變﹐使制程的調查及矯正措施能在很多不良品 生產出來之前就能著手進行﹐以避免或減少不 良品的形成。
統計制程管制
Statistical Process Control
主講：劉王飛
主要內容
什麼是SPC 持續改進及統計制程管制概述 計量型數據管制圖 計數型管制圖 制程測量系統分析 制程能力分析
第一章 什麼是SPC
Statistical (統計 ):收集、整理與分析資
料﹐并據以得出結論或予以推廣.
Controllable factors
x1 x2
xp
...
Meas u remen t Evaluation Control
raw materials, compoents,
and subassemblies
Process
Output Product
y=品質特征
...
y1
y2
yq
Uncontrollable factors
點﹐SPC等統計技朮才能在改善品質﹑提高生 產效率﹑降低成本上發揮作用﹔ ➢ 學習SPC應聯系實際﹔ ➢ 選擇合適的量測系統。
一.預防與檢測
✓檢測-----容忍浪費 ✓預防-----避免浪費
一種在第一步就可以避免生
產無用的輸出﹐是避免浪費的更
有效的方法
預防
二.制程管制系統
統計制程管制是一類反饋系統
二.制程管制系統
1.制程﹕ 所謂制程指的是共同工作以產生輸出的供
方﹑生產者﹑人﹑設備﹑輸入材料﹑方法和環 境以及使用輸出行為的客戶之集合。
制程性能取決于供方和客戶間的溝通﹑制 程設計及實施的方式﹐以及運作和管理的方式。
二.制程管制系統
2.對制程采ห้องสมุดไป่ตู้措施﹕
對重要的特性(制程或輸出)采取 措施從而避免他們偏離目標值太遠。
應監視采取措施后的效果﹐必要 時還應進一步分析并采取措施。
二.制程管制系統
3.對輸出采取措施﹕
只對輸出檢測并糾正不符合規 范的產品﹐而沒分析制程中的根本 原因并采取措施進行改善﹐這是不 經濟或不適合的。
三.變異的普通及特殊原因
1.變異﹕ 沒有兩件產品或特性是完全相同的﹐
因為任何制程都存在許多引起變異的原因。 是不良品形成的主因. 2.分布﹕
SPC推行步驟
C.確定推行計划﹕ a.產品特性之研究﹔ b.統計技朮與公司系統融合之研究﹔ c.規划與推動策略研究。
D.應用管制圖進行管制﹕ a.制程解析﹔ b.管制計划確定﹔ c.SPC現場選作﹔ d.制程能力分析﹔ e.制程異常分析與改善。
SPC推行步驟
E.推行狀況檢討﹕ a.專案運作狀況檢討﹔ b.管制計划檢討﹔ c.制程改善狀況檢討﹔ d.教育訓練的持續進行。
原因不明且無法采 取經濟﹑技朮性措 施
否
找出異常原因 采取措施﹐并將對策 及效果記錄在管制圖 上
制訂標准化﹐防止 事態再發
調節制程管制再次 檢討規格﹑修正檢 驗等。
第二章 持續改進及統計制程管制概述
注意點﹕
➢ 收集數據并用統計方法來解釋不是最終目的﹔ ➢ 研究變異和應用統計方法來改進性能適合任何
領域﹔ ➢ 只有當產生輸出的制程成為我們工作的重
SPC的发展方向
SPC將成為全員應知應會的方法，工程管 理人員的共同語言；
因應專業領域的需求，自動化/即時化的 資料收集及分析方式將得到廣泛利用；
最重要的還是養成持續不斷的改善觀念、 態度、行動、習慣。
SPC的用途
✓使用SPC﹐通過減少制程變異達成更好 的品質。
✓SPC能夠及早發現及減少制程變異而提 升制程能力﹔
一個分布可按分布中心(典型值)﹑分 布寬度(最大值與最小值之間的距離)和分 布形狀(是否對稱﹑偏斜等)來區別。
分布寬度 分布形狀
分布中心
直觀理解變異的組成
SPC主要內容
管制圖的基本技術 抽樣計劃 品質計劃與設計
SPC v.s SQC
1.SQC是廣義的將統計方法應用于品管工作上﹐SPC則主 要強調制程上之品管。
2.線上統計品質管制(On-line SQC): 將SQC整合運用于制程中包括Startup(起始階
段)﹑qulification(線上品質規格中心)與 Maturity(成熟階段)等各階段中的傳統手法。 3.離線統計品質管制(Off-line SQC): 指在制造程序真正設定完成之前的SQC作業﹐這些作業 通常對產品的設計與制程的安排有著相當程度的影響 力有人稱之為早期制造參與(Early Manufacturing Involvement,EMI)
SPC是籍由收集及分析關于制程特性的資料﹐
以確保制程處于管制狀態(In-contorl),一旦 有任何非特殊原因形成導致制程改變成為失控 狀態(Out-of-contorl),也能及時偵測出來﹐ 甚至進一步找出其原因。
SPC要點
1．SPC是制程現狀特徵值與原制程能力的特徵 值進行比較，以判定制程是否出現異常。 2．SPC是預防為主的行動，其目的是為了有效 的使用資源採取改善行動。 3．SPC是套預防性技術，它不只是進行檢驗還 要對收集的資料進行統計分析和維護，以 提供制程能力許值及制程發展預測的依據。
SPC實施作業流程
明確目的 選定管制項目 4M的標准化 標准作業實施 數據收集分析
1 2
SPC實施作業流程(續 )
2
1
是
計算制程能力
Cpk>1?
是 繼續管制確認制程 能力是否適當
定期統計制程異常 連絡單﹐再設定減 少的目標﹐推展改 善活動
制程是否在管 制狀態下?
否
追究原因(先掌握機 械的能力及量測能 力是否足夠)
SPC的用途
✓SPC可以提高產品長期的可靠性及穩定 性﹔
✓縮短產品上市周期﹐以應競爭之需﹔ ✓做出高品質的產品支援競爭﹔ ✓持續性高品質原材料供應。
SPC推行步驟
A.統一意識﹕ a.經營管理層積極倡導﹐全力參與﹔ b.教育訓練營造基礎。
B.成立SPC推行專案組織﹕ a.決定專案負責人﹔ b.各單位指派1人參與﹔ c.推行作業之初步檢討。
Process(制程):制程包括供應者、生產者、
機器設備、材料、方法、環境及輸出行為的 集合。是參數的輸入與結果輸出的過程.
Control(管制) :按著既定的模式或界限去運
作.
SPC定義
SPC的意義是透過對制程資料的收集與分析﹐
以迅速地偵測出特殊原因的發生或是制程的改 變﹐使制程的調查及矯正措施能在很多不良品 生產出來之前就能著手進行﹐以避免或減少不 良品的形成。
統計制程管制
Statistical Process Control
主講：劉王飛
主要內容
什麼是SPC 持續改進及統計制程管制概述 計量型數據管制圖 計數型管制圖 制程測量系統分析 制程能力分析
第一章 什麼是SPC
Statistical (統計 ):收集、整理與分析資
料﹐并據以得出結論或予以推廣.
Controllable factors
x1 x2
xp
...
Meas u remen t Evaluation Control
raw materials, compoents,
and subassemblies
Process
Output Product
y=品質特征
...
y1
y2
yq
Uncontrollable factors
點﹐SPC等統計技朮才能在改善品質﹑提高生 產效率﹑降低成本上發揮作用﹔ ➢ 學習SPC應聯系實際﹔ ➢ 選擇合適的量測系統。
一.預防與檢測
✓檢測-----容忍浪費 ✓預防-----避免浪費
一種在第一步就可以避免生
產無用的輸出﹐是避免浪費的更
有效的方法
預防
二.制程管制系統
統計制程管制是一類反饋系統
二.制程管制系統
1.制程﹕ 所謂制程指的是共同工作以產生輸出的供
方﹑生產者﹑人﹑設備﹑輸入材料﹑方法和環 境以及使用輸出行為的客戶之集合。
制程性能取決于供方和客戶間的溝通﹑制 程設計及實施的方式﹐以及運作和管理的方式。
二.制程管制系統
2.對制程采ห้องสมุดไป่ตู้措施﹕
對重要的特性(制程或輸出)采取 措施從而避免他們偏離目標值太遠。
應監視采取措施后的效果﹐必要 時還應進一步分析并采取措施。
二.制程管制系統
3.對輸出采取措施﹕
只對輸出檢測并糾正不符合規 范的產品﹐而沒分析制程中的根本 原因并采取措施進行改善﹐這是不 經濟或不適合的。
三.變異的普通及特殊原因
1.變異﹕ 沒有兩件產品或特性是完全相同的﹐
因為任何制程都存在許多引起變異的原因。 是不良品形成的主因. 2.分布﹕
SPC推行步驟
C.確定推行計划﹕ a.產品特性之研究﹔ b.統計技朮與公司系統融合之研究﹔ c.規划與推動策略研究。
D.應用管制圖進行管制﹕ a.制程解析﹔ b.管制計划確定﹔ c.SPC現場選作﹔ d.制程能力分析﹔ e.制程異常分析與改善。
SPC推行步驟
E.推行狀況檢討﹕ a.專案運作狀況檢討﹔ b.管制計划檢討﹔ c.制程改善狀況檢討﹔ d.教育訓練的持續進行。
原因不明且無法采 取經濟﹑技朮性措 施
否
找出異常原因 采取措施﹐并將對策 及效果記錄在管制圖 上
制訂標准化﹐防止 事態再發
調節制程管制再次 檢討規格﹑修正檢 驗等。
第二章 持續改進及統計制程管制概述
注意點﹕
➢ 收集數據并用統計方法來解釋不是最終目的﹔ ➢ 研究變異和應用統計方法來改進性能適合任何
領域﹔ ➢ 只有當產生輸出的制程成為我們工作的重
SPC的发展方向
SPC將成為全員應知應會的方法，工程管 理人員的共同語言；
因應專業領域的需求，自動化/即時化的 資料收集及分析方式將得到廣泛利用；
最重要的還是養成持續不斷的改善觀念、 態度、行動、習慣。
SPC的用途
✓使用SPC﹐通過減少制程變異達成更好 的品質。
✓SPC能夠及早發現及減少制程變異而提 升制程能力﹔
一個分布可按分布中心(典型值)﹑分 布寬度(最大值與最小值之間的距離)和分 布形狀(是否對稱﹑偏斜等)來區別。
分布寬度 分布形狀
分布中心
直觀理解變異的組成
SPC主要內容
管制圖的基本技術 抽樣計劃 品質計劃與設計
SPC v.s SQC
1.SQC是廣義的將統計方法應用于品管工作上﹐SPC則主 要強調制程上之品管。
2.線上統計品質管制(On-line SQC): 將SQC整合運用于制程中包括Startup(起始階
段)﹑qulification(線上品質規格中心)與 Maturity(成熟階段)等各階段中的傳統手法。 3.離線統計品質管制(Off-line SQC): 指在制造程序真正設定完成之前的SQC作業﹐這些作業 通常對產品的設計與制程的安排有著相當程度的影響 力有人稱之為早期制造參與(Early Manufacturing Involvement,EMI)
SPC是籍由收集及分析關于制程特性的資料﹐
以確保制程處于管制狀態(In-contorl),一旦 有任何非特殊原因形成導致制程改變成為失控 狀態(Out-of-contorl),也能及時偵測出來﹐ 甚至進一步找出其原因。
SPC要點
1．SPC是制程現狀特徵值與原制程能力的特徵 值進行比較，以判定制程是否出現異常。 2．SPC是預防為主的行動，其目的是為了有效 的使用資源採取改善行動。 3．SPC是套預防性技術，它不只是進行檢驗還 要對收集的資料進行統計分析和維護，以 提供制程能力許值及制程發展預測的依據。
SPC實施作業流程
明確目的 選定管制項目 4M的標准化 標准作業實施 數據收集分析
1 2
SPC實施作業流程(續 )
2
1
是
計算制程能力
Cpk>1?
是 繼續管制確認制程 能力是否適當
定期統計制程異常 連絡單﹐再設定減 少的目標﹐推展改 善活動
制程是否在管 制狀態下?
否
追究原因(先掌握機 械的能力及量測能 力是否足夠)