过程控制和过程能力

善;不能從跟根本上保證品質,只能增加成本。把過去單 純以產品檢驗的“事后檢查”的消極“把關”,改為以 “預防為主”的防檢結合,采用“事前控制”的積極 “預防”,這樣才能消除缺陷,真正保証產品品質,檢查、 分類、評估都只是事后彌補,是一种即昂貴又不可靠的 質管方式,-------只有 “对过程进行控制,第一次就把事 情做好”才是最經濟的。
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FMEA问题讨论
是否所有制程潜在问题点都必须列入PFMEA讨论 （1）是 （2）否
为什么FMEA需要的是活的（Live）文件？
以下那个对于不良之改进较为殊胜？
（1）预防不良原因之发生 （2）增加检验频率 （3）增加设计验证项目或修改设计 Quality & Satisfy
μ
推论
X
抽样
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统计量

基本统计概念
R
极差（range） 算术平均数（arithmetic X( μ) mean) Md 中位数（median） Mo 众数（mode）


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课堂要求
欢迎阁下参加本次课程，本课程将为您打下一个良好的基础， 提高您的能力和水平. 请注意以下的几点： 1、手提电话传呼机 上课期间请将您的手提电话 和 传呼机开为振动或关闭. 2、吸烟 在课堂内请不要吸烟. 3、其它 课期间请不要大声喧哗, 举手提问, 不要随意走动.
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制程品質衡量方式的發展進程
常態分佈 管制圖 Ca/Cp/Cpk 1850 1924 1960 高斯 W.A Shewhart Japan 6σ 1980 Motorla 1992TI
1994聯合信號
n
i=1 X=--------
xi
n
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基本统计概念
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D-FMEA问题
制程温度设定由180+-5C改为190+-7C以得到产
品较好表面，请问此项是否为D-FMEA所考量 范围？ 改进现行设计控制，能否降低发生度？ 如何才能降低严重度？ D-FMEA是否需定期评审，更新及验证效果？ D-FMEA分析中设计上之弱点是否可于制程控 制中解决？
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课程说明
1、收集数据并用统计方法来解释他们并不是最终目标，最终应是



对过程不断加深理解并改进过程； 2、研究变差和应用统计知识来改进性能或水平的概念适用于任何 领域，可以是车间中或办公室里； 3、SPC代表统计过程控制，SPC常用于零件而不是过程，用SPC 控制输出（零件）仅仅是第一步，只有当产生输出的过程成为我 们努力的重点，只有当产生输出的过程成为我们努力的重点，这 些方法才能对改进质量，提高生产率，降低成本起作用； 4、理解这些知识需要进一步与过程控制相联系； 5、对于我们课程中所讲授的法则，虽然这些法则还在许多方面得 到广泛应用，但也不能盲目套用这些法则； 6、测量系统的变差对SPC的数据分析很重要；
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P-FMEA问题
设计的可制造性，是否为P-FMEA所考量范围？
制程中接着剂涂布的有效期控制，是否为P-FMEA所考
量范围？ 针对不良原因做改进，是否能降低发生度及探测度？ P-FMEA是否需定期评审，更新及验证效果？ P-FMEA是否需假定设计及物料是没问题的？
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FMEA之角色
FMEA决定APQP，而FMEA由日常体系落实来决定
顾客需求
FMEA 载入
原因鉴别 跨功能组 问题鉴别
控制计划
SOP
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1995GE
1998Sony
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基本统计概念
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基本统计概念
统计学（Statistics)
收集、整理、展示、分析、解析统计资料 由样本（sample）推论母体/群体（population) 能在不确定情况下作决策 是一门科学方法、决策工具
SPC
统 计 过 程 控 制
Statistical Process Control
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统计过程控制课程
学员自我介绍包括:
姓名
公司及产品
在公司负责之工作
对本课程之期望
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内
1. 2. 3. 4.
容
提
要
基本统计概念 过程控制系统与过程变差 控制图 过程控制/过程能力与过 程改进循环
5.
过程能力计算
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好的產品是設計和制造出來的,而不是 檢驗出来的
事后的檢驗只是分辨优劣,而對產品本身的品質沒有改
Hale Waihona Puke Baidu
σ2 方差/变异（variance） σ 标准差（standard deviation）
样组(样本) 标准差
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基本统计概念 R 极差（range）
R=Xmax-Xmin 算术平均数（arithmetic mean)

X(μ)