制程能力分析PPT课件
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CPK制程能力分析培训 ppt课件
1.9.1 Cpk等级评价：
等级 特级 1级 2级 3级 4级
Cpk
Cpk≥1.67 1.67＞ Cpk≥1.33 1.33＞ Cpk≥1.00 1.00＞ Cpk≥0.67
Cpk≤0.67
σ水 准 不良率
5σ 233PPM
4~5σ 3~4σ 2~3σ
6120PPM~
66807PPM ~
308537PPM ~
1.7 Ca (Capability of Accuracy)：制程准确度；
Ca 在衡量“实际平均值“与“规格中心值”之一致性； ①对于单边规格，不存在规格中心，因此也就不存在Ca；②对于双边规格:
Ca
(x U) T
2
8
一、 CPK的定义
1.7.1 Ca等级评定及处理原则
9
一、 CPK的定义
1.8 Cp(Capability of Precision) :制程精密度； Cp衡量的是“规格公差宽度”与“制程变异宽度”之比例；
23
二、 CPK的分析及结果判定
2.2 制程能力的评价方法：
2.2.1 双边规格
CP=T/6
① U=Xbar(目标值和平均工序值一致时）=潜在的工序能力
24
二、 CPK的分析及结果判定
② U≠Xbar(目标值和工序平均值不一致时）=实际工序能力
U U ▼
▼ 偏差度=K= ︱U-Xbar︱/(T/2)
2σ 308537PPM
工序能力评价 工序能力很充
分
工序能力充分 工序能力基本
上良好
工序能力不足 工序能力非常
不足
12
一、 CPK的定义
1.10 制程能力指数的应用系统
目标明确化 （用户、后工序要求）
制程能力分析(ppt 41)
精品ppt模板
X→
X→
(6). 正態分布概率密度函數: 當收集到的數據為計量數據時,質量特性 X 會 是一個連續性隨機變量,變量的分布便是正態 分布,符合下式:
概率密度函數:
ƒ (Z) =
1
Z2
Z2
e 2 = 0.3989 e 2
√ 2π
ƒ (Z)
其中: π= 3.14159
e = 2.71828
μ – TL 3σ
,
TU – μ 3σ
)
= min ( μ – M +T/2 , M +T/2 - μ )
=
T 6σ
3σ + min ( μ – M ,
3σ
3σ M-μ )=
3σ
T6σ
｜M-μ｜ 3σ
=
T 6σ
-
KT/2 3σ
=( 1-K ) Cp
M -μ ( K = T/ 2 )
K 即為偏移系數
What is 城市轨道交通 urban rail transport
需作計算機曲線擬合或圖形分析
What is 城市轨道交通 urban rail transport
精品ppt模板
What is 城市轨道交通 urban rail transport
精品ppt模板
What is 城市轨道交通 urban rail transport
精品ppt模板
五、過程能力調查
What is 城市轨道交通 urban rail transport
精品ppt模板
2>. 雙邊規格 X → [ TL , TU] 為合格 用ε =｜M -X｜
K=
ε T/ 2
=｜M -μ｜
cpk制程能力分析课件
C = min C ,C Lower
Upper
pk
pl
pu
specification specification
C pl
=
X - LSL
3s ST
C
pu
=
USL
3s
-
ST
X
Potential capability
Cp = 2.0
Real capability
Cpk = 2.0
Cp = 2.0
Cpk = 1
Ppu
=
USL
3s
-
LT
X
Increase in the number of rejects
Lower
Upper
specification specification
Potential capability
Pp = 1.5
Real capability
长期与短期
Long Term vs Short Term
Lot 3
Lot 5
gm/bulb
Lot 2
短期数据 Short Term Studies
Lot 4
长期数据 Long Term Study
DS產品處第六梯 6Sigma GB種子訓練教程
Page:5
定義與術語
制程能力隨 時間延續而 產生變化
Page:14
計量值分析
制程能力分析----- 計量值數據
基本術語及定義:
目標值(Target)
每一種可量測的特性, 都會有一個想要的績效 水準,就是通常所說的目標值.專案過程中的目 標值應與顧客的CTQ保持一致.
例如: 體溫------- 36.8℃
制程能力分析释义ppt28bluu
3. 綜合評價K
4.制程能力指數CPK
3
1.制程準確度 Ca (Capability of accuracy)
凡在制程中所獲得之數據(實績)，其平均 值(X)與規格中心值(μ)之間偏差的程度，稱為 制程準確度Ca。
制程常態曲線 (生產實績)
標準常態曲線 (設計規格)
Xμ
4
Ca= (X-μ) / (T/2) T= SU-SL=規格上限-規格下限 ※ 如系單邊公差時，則不適用。 由上述可知:
評價 等級
分級基準
處置原則
A
1.33 ≦ Cp
甚為穩定，可考慮將規格公差縮 小或此制程可勝任更精密之工作。
有發生不良品的危險，必須加以 B 1.00≦ Cp ≦1.33 注意，並設法維持不良使其變壞
及迅速追查。
C
0.83≦ Cp ≦1.00
檢討規格及作業標準，可能本制 程不能勝任如此精密的工作。
應采取緊急措施，全面檢討有可
第一次抽樣的
樣本: ※※※※
第二次抽樣的 樣本:
※※※※
23
假設同一量測員，采用隨機抽樣的手法， 抽樣區域可能落在群體上，不同的位置，自然 會產生不同的結果，只要結果是在規格內我們 都會允收。當然以少數樣本的成績代表群體的 真實面貌，會有風險;如好批誤判壞批，壞批 誤判好批。(如何避免風險? 現作深入探討。)
20
要多少個樣本數能顯示出制程的穩定性? 理論要求最好有25個以上的樣組，才具代表性。 請大家注意!這褱所提到的25個以上的樣組數 是針對管制圖而言，並不是指CPK。
所以只要能了解制程的穩定性,即使n=2~5 也能計算CPK,但是唯一前提是必須先用計量值 管制圖，來持續觀察制程穩定(必要時采取矯 正行動)。
4.制程能力指數CPK
3
1.制程準確度 Ca (Capability of accuracy)
凡在制程中所獲得之數據(實績)，其平均 值(X)與規格中心值(μ)之間偏差的程度，稱為 制程準確度Ca。
制程常態曲線 (生產實績)
標準常態曲線 (設計規格)
Xμ
4
Ca= (X-μ) / (T/2) T= SU-SL=規格上限-規格下限 ※ 如系單邊公差時，則不適用。 由上述可知:
評價 等級
分級基準
處置原則
A
1.33 ≦ Cp
甚為穩定，可考慮將規格公差縮 小或此制程可勝任更精密之工作。
有發生不良品的危險，必須加以 B 1.00≦ Cp ≦1.33 注意，並設法維持不良使其變壞
及迅速追查。
C
0.83≦ Cp ≦1.00
檢討規格及作業標準，可能本制 程不能勝任如此精密的工作。
應采取緊急措施，全面檢討有可
第一次抽樣的
樣本: ※※※※
第二次抽樣的 樣本:
※※※※
23
假設同一量測員，采用隨機抽樣的手法， 抽樣區域可能落在群體上，不同的位置，自然 會產生不同的結果，只要結果是在規格內我們 都會允收。當然以少數樣本的成績代表群體的 真實面貌，會有風險;如好批誤判壞批，壞批 誤判好批。(如何避免風險? 現作深入探討。)
20
要多少個樣本數能顯示出制程的穩定性? 理論要求最好有25個以上的樣組，才具代表性。 請大家注意!這褱所提到的25個以上的樣組數 是針對管制圖而言，並不是指CPK。
所以只要能了解制程的穩定性,即使n=2~5 也能計算CPK,但是唯一前提是必須先用計量值 管制圖，來持續觀察制程穩定(必要時采取矯 正行動)。
MINITAB之制程能力分析(PPT 52张)
•复合了以下的六个图形
–Xbar –R –原始数据分布 –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
同前练习及结果
Capability Sixpack (Weibull)
•复合了以下的六个图形
–Xbar –R –原始数据分布 –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
结果输出
二项分布制程能力分析
Capability Analysis (Normal)
•该命令会划出带理论正态曲线的直方图， 这可直观评估数据的正态性。输出报告中 还包含过程能力统计表，包括子组内和总 体能力统计。
Capability Analysis (Between/Within)
•该命令会划出带理论正态曲线的直方图， 可以直观评估数据的正态性。 •该命令适用于子组间存在较大变差的场合 。输出报告中还包含过程能力统计表，包 括子组间／子组内和总体能力统计。
MINITAB之制程能力分析
制程能力之分类
计量型(基于正态分布)
计数型(基于二项分布)
计数型(基于卜氏项分布)
MINITAB 能力分析的选项(计量型)
•Capability •Capability •Capability •Capability •Capability •Capability Analysis (Normal) Analysis (Between/Within) Analysis (Weibull) Sixpack (Normal) Sixpack (Between/Within) Sixpack (Weibull)
输入相关参数
Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis >Nonnormal
–Xbar –R –原始数据分布 –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
同前练习及结果
Capability Sixpack (Weibull)
•复合了以下的六个图形
–Xbar –R –原始数据分布 –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
结果输出
二项分布制程能力分析
Capability Analysis (Normal)
•该命令会划出带理论正态曲线的直方图， 这可直观评估数据的正态性。输出报告中 还包含过程能力统计表，包括子组内和总 体能力统计。
Capability Analysis (Between/Within)
•该命令会划出带理论正态曲线的直方图， 可以直观评估数据的正态性。 •该命令适用于子组间存在较大变差的场合 。输出报告中还包含过程能力统计表，包 括子组间／子组内和总体能力统计。
MINITAB之制程能力分析
制程能力之分类
计量型(基于正态分布)
计数型(基于二项分布)
计数型(基于卜氏项分布)
MINITAB 能力分析的选项(计量型)
•Capability •Capability •Capability •Capability •Capability •Capability Analysis (Normal) Analysis (Between/Within) Analysis (Weibull) Sixpack (Normal) Sixpack (Between/Within) Sixpack (Weibull)
输入相关参数
Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis >Nonnormal
《制程能力分析》PPT课件
等級
Cp值
處理與對策
A
1.67≦Cp
製程穩定，故應繼續維持下去
B
1.33≦Cp≦1.67
製程能力良好，然而還可設法縮小規格 公差，加強改善成A等級
製程能力尚可而已。因此可設法尋找可
C
1≦Cp≦1.33
以改善品質的原因，使品質不致惡化，
而使品質改善向B等級邁進
製程能力不足。在這種情況下，應立即
D
0.67≦Cp≦1
淪落到D等級時，應對製程或規格重新 檢討修正。必要時，應考慮停止生產
E
50%≦∣Ca∣
應立即停止規格，對產品、製程、操作 方法、人員與規格做全面檢討
Ca值愈小，品質變異愈小，製程精準度愈佳
22
Ca
X T
2 製程能力分析 (Process Capability Analysis)
製程能力指標 C p 、C pk 的衡量標準
C p 指標與不良率的關係
15 製程能力分析 (Process Capability Analysis)
C pk 指標
➢ 由不於 同的Cp平並均無值考製慮程製亦程會平有均相值同所的在C的p 位置，因此只要標準差相同 ➢ 修正 Cp 的缺點所提出另一指標，其主要為衡量製程之實際成效
C pk MU in S 3 x,L xLS L
製程能力等於公差
➢ 此種情況當製程平均偏移時即會超出規格。也就是說 只要製程在管制內就不會有不良品產生，但若製程不 在管制內不良品就會生產出來，這時就會產生所謂非 機遇原因的變異必須立即採取修正方案
6 製程能力分析 (Process Capability Analysis)
製程能力大於公差
➢ 這種是屬於最遭的情況，即使製程在管制內依然會有不良品產生 也就是製程並無能力製造出符合此規格的產品
《制程能力分析》课件
原因分析
分析变异和偏差产生的原因， 找出关键因素。
实施改进
将改进措施落实到实际生产中 ，并进行持续监控和优化。
02
制程能力指标
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
精确度
总结词
衡量制程稳定性的重要指标
详细描述
精确度是指制程输出的一致性，即各次输出结果之间的差异程度。高精确度的 制程能保证产品的一致性和稳定性。
详细描述
该企业在进行制程能力分析后，发现生产过程中的瓶颈环节 和潜在改进空间。通过优化工艺流程、引入自动化设备等措 施，企业提高了生产效率，降低了不良品率，从而提高了产 品质量和客户满意度。
案例二：某汽车制造企业的制程能力分析
总结词
某汽车制造企业通过制程能力分析，实现了生产过程的精细化管理，提高了企业的竞争 力。
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
《制程能力分析》ppt课件
• 制程能力分析简介 • 制程能力指标 • 制程能力分析方法 • 制程能力分析的应用 • 制程能力分析的案例
目录
CONTENTS
01
制程能力分析简介
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
通过优化制程参数和提高设备精度， 可以提高产品的合格率和稳定性，减 少不良品和退货率。
生产流程优化
减少生产浪费
通过制程能力分析，可以发现生产过程中的浪费环节，如过多的 库存、过多的手工作业等，从而进行优化和改进。
提高生产效率
通过改进制程参数和优化设备配置，可以提高生产效率，缩短生产 周期和降低生产成本。
线性度
总结词
工厂生产及质量培训--CPK制程能力分析(PPT 30页)
5
U=3.50, T=3.6-3.4=0.2, X = 3.52 + 3.53 + 3.57 + 3.54 + 3.53 = 3.538
若前一例的5个抽测值为3.51, 3.53, 3.53, 3.52, 3.52, 则Ca值是多少?
制程能力指标 :
Cp的介绍 :
公式 : 说明 :
仅定规格上限
T 双边规格 : Cp = 单边规格 6σ
若前一例的5个抽测值为3.51, 3.53, 3.53, 3.52, 3.52, 则Cp值是多少?
制程能力指标 :
Cp练习范例二 :
设金球推力的规格上限为40g, 今有抽测7颗材料 的资料如下 : 80, 85, 78, 82, 84, 77, 79, 则Cp的计 算如下 :
X= 80 + 85 + 78 + 82 + 84 + 77 + 79 = 80.71 7 (80 - 80.71) 2 + (85 - 80.71) 2 + (78 - 80.71) 2 + (82 - 80.71) 2 +(84 - 80.71) 2 + (77 - 80.71) 2 + (79 - 80.71) 2 σ= = 3.039 7 1 80.71 40 Cp = == 4.47 3 × 3.039
制程能力指标 :
Cpk的介绍 :
公式 :
双边规格 : Cpk = min(
USL X X LSL , ) 3σ 3σ
仅定规格上限
Cp =
单边规格 : 以Cp来表示
仅定规格下限
USL X 3σ
X LSL Cp = 3σ
双边规格亦有人采用以下公式 : Cpk=Cp*(1-Ca)
U=3.50, T=3.6-3.4=0.2, X = 3.52 + 3.53 + 3.57 + 3.54 + 3.53 = 3.538
若前一例的5个抽测值为3.51, 3.53, 3.53, 3.52, 3.52, 则Ca值是多少?
制程能力指标 :
Cp的介绍 :
公式 : 说明 :
仅定规格上限
T 双边规格 : Cp = 单边规格 6σ
若前一例的5个抽测值为3.51, 3.53, 3.53, 3.52, 3.52, 则Cp值是多少?
制程能力指标 :
Cp练习范例二 :
设金球推力的规格上限为40g, 今有抽测7颗材料 的资料如下 : 80, 85, 78, 82, 84, 77, 79, 则Cp的计 算如下 :
X= 80 + 85 + 78 + 82 + 84 + 77 + 79 = 80.71 7 (80 - 80.71) 2 + (85 - 80.71) 2 + (78 - 80.71) 2 + (82 - 80.71) 2 +(84 - 80.71) 2 + (77 - 80.71) 2 + (79 - 80.71) 2 σ= = 3.039 7 1 80.71 40 Cp = == 4.47 3 × 3.039
制程能力指标 :
Cpk的介绍 :
公式 :
双边规格 : Cpk = min(
USL X X LSL , ) 3σ 3σ
仅定规格上限
Cp =
单边规格 : 以Cp来表示
仅定规格下限
USL X 3σ
X LSL Cp = 3σ
双边规格亦有人采用以下公式 : Cpk=Cp*(1-Ca)
制程能力解析(ppt 25)
買入新設備時 機器設備修理完成時 作業方法變更時 其他生產因素變更時 某種工程發生不良時，對前道工程做系列的 評價。
1、X-R chart製程能力分析
在雙邊規格時：
ZUSL＝（ USL－X ）/ σ ZLSL＝ （ X －LSL）/σ Zmin＝Min（ZUSL，ZLSL）
當估算製程平均值為X而標準差估計值為σ時之不良率， 可查正態分布表中超過ZUSL，ZLSL之面積PzUSL及PzLSL， 且可得知總不良率
（4）上能力指數（Upper Capability Index） CPU＝（USL－X）/3σ
（5）下能力指數（Lower Capability Index） CPL＝（X－LSL）/ 3σ
（6）製程能力指數Cpk＝Min（CPU，CPL） （7）製程績效指數
Ppk＝Min（ USL-X ，
3σs
X-LSL 3σs
4、製程能力研究的各種方法
1) 管制圖 2) 直方圖 3) 規格點值圖： a) 適當的製程 b) 能力很好的製程 c) 能力良好但調整不當的製程 d) 能力良好，模具磨損的製程 e) 能力不足的製程
製程能力的推定方法有下列三種：
A. 直接由樣本特性值(查檢表)計算時
σ=√((ΣX2 - ((ΣX)2/n)) / (n-1))
踏 实 ， 奋 斗 ，坚持 ，专业 ，努力 成就未 来。20.11.1820.11.18W ednesday, November 18, 2020
弄 虚 作 假 要 不得， 踏实肯 干第一 名。07:54:5307:54:5307:5411/18/2020 7:54:53 AM
安 全 象 只 弓 ，不拉 它就松 ，要想 保安全 ，常把 弓弦绷 。20.11.1807:54:5307:54Nov-2018-Nov-20
1、X-R chart製程能力分析
在雙邊規格時：
ZUSL＝（ USL－X ）/ σ ZLSL＝ （ X －LSL）/σ Zmin＝Min（ZUSL，ZLSL）
當估算製程平均值為X而標準差估計值為σ時之不良率， 可查正態分布表中超過ZUSL，ZLSL之面積PzUSL及PzLSL， 且可得知總不良率
（4）上能力指數（Upper Capability Index） CPU＝（USL－X）/3σ
（5）下能力指數（Lower Capability Index） CPL＝（X－LSL）/ 3σ
（6）製程能力指數Cpk＝Min（CPU，CPL） （7）製程績效指數
Ppk＝Min（ USL-X ，
3σs
X-LSL 3σs
4、製程能力研究的各種方法
1) 管制圖 2) 直方圖 3) 規格點值圖： a) 適當的製程 b) 能力很好的製程 c) 能力良好但調整不當的製程 d) 能力良好，模具磨損的製程 e) 能力不足的製程
製程能力的推定方法有下列三種：
A. 直接由樣本特性值(查檢表)計算時
σ=√((ΣX2 - ((ΣX)2/n)) / (n-1))
踏 实 ， 奋 斗 ，坚持 ，专业 ，努力 成就未 来。20.11.1820.11.18W ednesday, November 18, 2020
弄 虚 作 假 要 不得， 踏实肯 干第一 名。07:54:5307:54:5307:5411/18/2020 7:54:53 AM
安 全 象 只 弓 ，不拉 它就松 ，要想 保安全 ，常把 弓弦绷 。20.11.1807:54:5307:54Nov-2018-Nov-20
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-
22
例題 7.3
解
-
23
例題 7.3
-
24
例題 7.3
-
25
例題 7.3
-
26
例題 7.3
-
27
7.3 組件裝配公差
組件 (assembly) 係由兩個 (含) 以上零件 (parts) 所裝配成的 產品，當零件品質特性為常態分配時，其組裝的組件品質 特性亦為常態分配。若組件 (Y) 是由數個零件 (Xi) 所組成， 則組件之平均數、變異數及標準差為：
其中 μ(Xi)為零件之平均數，σ2(Xi)為零件之變異數。
-
28
組件裝配公差
組件允差範圍為USL－LSL，組件經組裝後其品質 特性之變異在組件允差範圍內者屬良品；在組件 允差範圍外者屬不良品，其機率之計算如下：
-
29
例題 7.4
-
30
例題 7.4
解
-
31
例題 7.4
-
32
例題 7.4
-
第七章
製程能力分析
-
1
7.1 概論
製程能力 (process capability) 係指產品生產品質之 一致性。製程能力之良窳將影響產品品質之一致 性，因此產品銷售規格之制定除考量實際產品的 規格 (真值) 與顧客期望的規格兩者之間的差異外， 尚需考量製程變異。
-
2
7.2 變異之評量
產品製程變異係經由製造過程與量測過程所產生， 其中量測過程係由人為因素與量測機具等所造成 之變異。
解
-
6
例題 7.1
-
7
7.2.1 量測系統分析
量測有三要素：已知量、未知量及量測系統， 其中量測誤差主要是因為量測儀具 (measuring devices) 誤差及人為 (users) 誤差所造成，亦稱 為量測方法 (method of measurement) 誤差。
-
8
量測系統分析
量測系統之良窳可藉由下列績效評估。
-
10
量測系統分析
量測變異 (σm) 包括產品本身真正變異 (σt) 及量測方 法變異 (σp及σa)，因此
其中 為量測方法變異包括：精度變異 (σp)及準度變
異 (σa)，其中精度變異又包括再現性變異
再生性變異 ( r 2) 兩部份。
(
r1)
及
-
11
例題 7.2
解
-
12
例題 7.2
-
13
例題 7.2
-
14
7.2.2 自然公差
由於產品生產受內部因素、外部因素及時間因素 等影響，自然會產生產品之間的差異。若以常態 分配而言， 範圍其所涵蓋曲線下的面積為99.73%， 亦即有0.27%的產品可能會被判定為不合格品，如 圖7.
一般產品規格係依據消費者要求、製程能力及量 測方法等訂定符合消費者滿意，且生產者能執行 的規格，並於甲乙雙方簽訂合約時，明確訂定於 規範條文之中。規格允差 (specification tolerance) 係指規格上限 (Upper Specification Limit, USL) 減 規格下限 (Lower Specification Limit, LSL) 之界限 範圍。
件規格 為：
(USL－LSL)i及其變異數 (
2 i
) 之關係
即
其中(USL－LSL)為產品組裝完成後的變異， 此變異可供銷售人員與顧客議訂採購合約時使 用。
-
4
變異之評量
若產品由n個相同零件組成 (即變異相同)，則 組件變異(USL－LSL)i與產品變異(USL－LSL) 之關係為：
-
5
例題 7.1
製程總變異 = 產品製程變異 + 量測變異 (人 + 機) 當產品 (X) 由n個組件 (Xi) 組成時，該產品的平
均數與標準差為：
1. 平均數
其中 X 為產品的平均數，X i 為各組件的平均數。 2. 標準差
其中σ為產品標準差，σi為各組件標準差。
-
3
變異之評量
若已知產品規格要求為：USL－LSL，則各組
2. 再生性(reproducibility)：此型態之變異係量測人員 所產生之變異 (σr2)，即不同檢驗人員，以同一部量 測儀具，重複量測同一產品之品質特性時，所產生 的量測變異。
-
9
量測系統分析
二、準度
• 準度 (accuracy) 是對同一樣本品質特性，其平 均數離開真值 (或規格的中心值) 的程度。
33
例題 7.5
-
34
例題 7.5
解
-
35
7.4 製程能力指標
7.4.1 製程準度指標
製程準度指標 (Ca) 值係表示產品製程平均數 ( X) 與規格中心值 (μ) 之一致性。
若製程平均數與規格中心值間差異愈小，則表 示製程偏移量愈小，反之則表示製程偏移量愈 大。
-
36
製程能力指標
-
37
製程能力指標
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38
製程能力指標
一般Ca值可分為五個等級A、B、C、D及E，各等 級是以樣本平均數偏離規格中心值為(T/2)的(1/2)n 倍表之，n = 0、1、2、3、4，其定義如表7.1及圖 7.11所示。
-
39
Ca值
-
40
Example
解
-
41
7.4.2 製程精度指標
製程精度指標 (CP) 係衡量產品製程公差滿足其規 格允差之程度，其衡量方式係以規格允差與產品 製程標準差之比率為基準。
-
16
7.2.4 自然公差與規格允差之關係
一、自然公差小於規格允差
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17
自然公差與規格允差之關係
-
18
自然公差等於規格允差
二、自然公差等於規格允差
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19
-
20
自然公差大於規格允差
三、自然公差大於規格允差
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21
降低產品變異
降低產品變異可由兩方面著手：
1. 提升產品品質，使變異縮小至管制範圍內。 2. 放寬規格界限，使變異符合規格要求。
一、精度
• 精度 (precision) 是對同一樣本以相同方式，在短期 內重複多次量測，其量測數據之離散程度。
1. 再現性(repeatability)：此型態之變異係量測儀具所 產生之變異(σr1)，亦稱為一致性 (consistency)，即 同一檢驗人員，以同一部量測儀具，重複量測同一 產品之品質特性時，所產生的量測變異。
1. 聚中性 (centralization)：量測值之平均數與真值 間差異，其中真值可為：標準值 (master value)、 參考標準 (reference standard) 或規格中心值。
2. 線性 (linearity)：量測值與真值之間差異程度隨 量測物件尺寸大小而有趨勢性的變化。
3. 穩定性 (stability)：以長期而言，量測值隨時間 變化之趨勢，即前後兩次量測平均值差異的變 化。
22
例題 7.3
解
-
23
例題 7.3
-
24
例題 7.3
-
25
例題 7.3
-
26
例題 7.3
-
27
7.3 組件裝配公差
組件 (assembly) 係由兩個 (含) 以上零件 (parts) 所裝配成的 產品，當零件品質特性為常態分配時，其組裝的組件品質 特性亦為常態分配。若組件 (Y) 是由數個零件 (Xi) 所組成， 則組件之平均數、變異數及標準差為：
其中 μ(Xi)為零件之平均數，σ2(Xi)為零件之變異數。
-
28
組件裝配公差
組件允差範圍為USL－LSL，組件經組裝後其品質 特性之變異在組件允差範圍內者屬良品；在組件 允差範圍外者屬不良品，其機率之計算如下：
-
29
例題 7.4
-
30
例題 7.4
解
-
31
例題 7.4
-
32
例題 7.4
-
第七章
製程能力分析
-
1
7.1 概論
製程能力 (process capability) 係指產品生產品質之 一致性。製程能力之良窳將影響產品品質之一致 性，因此產品銷售規格之制定除考量實際產品的 規格 (真值) 與顧客期望的規格兩者之間的差異外， 尚需考量製程變異。
-
2
7.2 變異之評量
產品製程變異係經由製造過程與量測過程所產生， 其中量測過程係由人為因素與量測機具等所造成 之變異。
解
-
6
例題 7.1
-
7
7.2.1 量測系統分析
量測有三要素：已知量、未知量及量測系統， 其中量測誤差主要是因為量測儀具 (measuring devices) 誤差及人為 (users) 誤差所造成，亦稱 為量測方法 (method of measurement) 誤差。
-
8
量測系統分析
量測系統之良窳可藉由下列績效評估。
-
10
量測系統分析
量測變異 (σm) 包括產品本身真正變異 (σt) 及量測方 法變異 (σp及σa)，因此
其中 為量測方法變異包括：精度變異 (σp)及準度變
異 (σa)，其中精度變異又包括再現性變異
再生性變異 ( r 2) 兩部份。
(
r1)
及
-
11
例題 7.2
解
-
12
例題 7.2
-
13
例題 7.2
-
14
7.2.2 自然公差
由於產品生產受內部因素、外部因素及時間因素 等影響，自然會產生產品之間的差異。若以常態 分配而言， 範圍其所涵蓋曲線下的面積為99.73%， 亦即有0.27%的產品可能會被判定為不合格品，如 圖7.
一般產品規格係依據消費者要求、製程能力及量 測方法等訂定符合消費者滿意，且生產者能執行 的規格，並於甲乙雙方簽訂合約時，明確訂定於 規範條文之中。規格允差 (specification tolerance) 係指規格上限 (Upper Specification Limit, USL) 減 規格下限 (Lower Specification Limit, LSL) 之界限 範圍。
件規格 為：
(USL－LSL)i及其變異數 (
2 i
) 之關係
即
其中(USL－LSL)為產品組裝完成後的變異， 此變異可供銷售人員與顧客議訂採購合約時使 用。
-
4
變異之評量
若產品由n個相同零件組成 (即變異相同)，則 組件變異(USL－LSL)i與產品變異(USL－LSL) 之關係為：
-
5
例題 7.1
製程總變異 = 產品製程變異 + 量測變異 (人 + 機) 當產品 (X) 由n個組件 (Xi) 組成時，該產品的平
均數與標準差為：
1. 平均數
其中 X 為產品的平均數，X i 為各組件的平均數。 2. 標準差
其中σ為產品標準差，σi為各組件標準差。
-
3
變異之評量
若已知產品規格要求為：USL－LSL，則各組
2. 再生性(reproducibility)：此型態之變異係量測人員 所產生之變異 (σr2)，即不同檢驗人員，以同一部量 測儀具，重複量測同一產品之品質特性時，所產生 的量測變異。
-
9
量測系統分析
二、準度
• 準度 (accuracy) 是對同一樣本品質特性，其平 均數離開真值 (或規格的中心值) 的程度。
33
例題 7.5
-
34
例題 7.5
解
-
35
7.4 製程能力指標
7.4.1 製程準度指標
製程準度指標 (Ca) 值係表示產品製程平均數 ( X) 與規格中心值 (μ) 之一致性。
若製程平均數與規格中心值間差異愈小，則表 示製程偏移量愈小，反之則表示製程偏移量愈 大。
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製程能力指標
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製程能力指標
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製程能力指標
一般Ca值可分為五個等級A、B、C、D及E，各等 級是以樣本平均數偏離規格中心值為(T/2)的(1/2)n 倍表之，n = 0、1、2、3、4，其定義如表7.1及圖 7.11所示。
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Ca值
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Example
解
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7.4.2 製程精度指標
製程精度指標 (CP) 係衡量產品製程公差滿足其規 格允差之程度，其衡量方式係以規格允差與產品 製程標準差之比率為基準。
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7.2.4 自然公差與規格允差之關係
一、自然公差小於規格允差
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自然公差與規格允差之關係
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自然公差等於規格允差
二、自然公差等於規格允差
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自然公差大於規格允差
三、自然公差大於規格允差
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降低產品變異
降低產品變異可由兩方面著手：
1. 提升產品品質，使變異縮小至管制範圍內。 2. 放寬規格界限，使變異符合規格要求。
一、精度
• 精度 (precision) 是對同一樣本以相同方式，在短期 內重複多次量測，其量測數據之離散程度。
1. 再現性(repeatability)：此型態之變異係量測儀具所 產生之變異(σr1)，亦稱為一致性 (consistency)，即 同一檢驗人員，以同一部量測儀具，重複量測同一 產品之品質特性時，所產生的量測變異。
1. 聚中性 (centralization)：量測值之平均數與真值 間差異，其中真值可為：標準值 (master value)、 參考標準 (reference standard) 或規格中心值。
2. 線性 (linearity)：量測值與真值之間差異程度隨 量測物件尺寸大小而有趨勢性的變化。
3. 穩定性 (stability)：以長期而言，量測值隨時間 變化之趨勢，即前後兩次量測平均值差異的變 化。