SPC统计制程控制
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允許將時間和材料投入到生產不一 定有用的產品或服務中
• 預防 ─ 避免浪費
『第一次就把工作做對』
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SPC统计制程控制
變異—機遇原因與非機遇原因
• 為了使變異的表示簡化，通常分成下列二 種： 機遇原因的變異
制程中變異因素是在統計的管制狀態下『受 控』。
隨著時間的推移，具有穩定的且可重複的分佈 制程中的許多『全距』的原因。
• ◎ 統計製程管制之目的係持續改善產品與服務的價值，達到顧客滿
意。
◎ 製程能力調查【Ca、Cp、Cpk】
◎ 管制圖的運用
•製程回饋管制系統模
式
•製程的聲音
•統計方
•顧
•人
法
員 設
•作業方式 / •產品或服
客
備
• 資源混用方 務
材
式
料wenku.baidu.com
方 法
環 •輸 境入
•製程/系 統
•輸 出
•辨識變化 的需求與期
望
要根源。
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SPC统计制程控制
•SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
品質變異的大小，也才是決定產品優劣的 關鍵
•制程起伏條件
•品質異常
•產品優劣
•因
•果
•因
•果
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SPC统计制程控制
•SPC 的思考
•制 •制程參數程
對產品的 影響度 (溫度)A
(壓力)B
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SPC统计制程控制
•SPC 的迷思
• 迷思一：有管制圖就是在推動 SPC ？
• ─ 這是產品品質 ( Q )，還是制程參數 ( P ) 管制圖？ • ─ 這張管制圖是否有意義？ • ─ 它所管制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影
響嗎？ • ─ 管制界限訂的有意義嗎？ • ─ 這張管制圖，是否受到應有的重視？是否已遵照規
析可發現
圖
•直接負責制程的人 員去改善
•局部措施改善對 策
• 牽涉到消除產生變異的非機遇原因 • 可由製程人員直接加以改善 • 大約可以解決15%之制程上的問題
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SPC统计制程控制
系統措施 → 改善機遇原因
•共同原因的變異
•製程能力分析 可發現
•如Ca，Cp， Cpk，及管制 圖上點的變化
• 步驟二：設定主要參數的控制範圍
• → 以迴歸分析方法或實驗設計來分析 •
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SPC统计制程控制
•SPC 的思考
步驟三：建立制程控制方法
‧控制頻率 ‧樣本抽取方法 ‧樣本量測方法
步驟四：抽取成品來印證原始系統是 否仍然正常運轉？
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SPC统计制程控制
•SPC 的診斷
的導入，就自然成熟了。
• SPC 興起是宣告『品質公共認證時代』的來臨
• ─ 1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格 的供應商，造成買賣雙方的浪費。 ─ 1980年以後，『GMP』及『ISO 9000』的興起，因為重視產品生 產的『制程』與『系統』，故更須有賴 SPC 來監控『制程』與『系 統』的一致性。
(速度)C
(尺寸)D
(厚度)E
P1 A(5)
P1A
P1C
P1E
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P2 C(1)
P2A P2B
P2D
P3 B(3)
P3B P3C
P4 A(5)
P4A
P4C P4D P4E
SPC统计制程控制
•SPC 的思考
• 步驟一：深入掌握因果模式 • 制程參數 (因) / 品質貢獻率 (果) 分析
• → 柏拉圖分析
• 品質是否更穩定？ • 良品率是否提高？ • 制程是否更流暢？ • 成本是否更低廉？ • 異常是否更快能被偵測到？ • 品管員是否逐漸在減少？
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SPC统计制程控制
•制程變異
• 統計制程管制的定義 • 非機遇原因變異 • 機遇原因變異 • 制程控制與制程能力 • 制程改善循環
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• 使用規格外的原物料
• 新手之操作人員
• 不完全之機械調整
• 未依據作業標準執行作業
• 所制訂之作業標準不合理
• 非機遇原因之變異，不但可 以找出其原因，並且除去這 些原因之處置，在經濟觀點 上來說，是正確的
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SPC统计制程控制
•局部措施→改善非機遇原因
•非機遇原因的變異
•簡單的統計分 •如管制
•管理當局參與及製 程人員合作去改善
•系統改善對策
•必須改善造成變異的機遇原因 •經常需要管理階層的努力與對策 •大約可以解決85%之制程上的問題
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SPC统计制程控制
•顯示散佈原因
•組內變異(Within)
•Time 1 •Time 2 •Time 3 •Time 4
• • • • ST + shift = LT
1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并 发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了 理论和方法基础。
统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计
原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有
效控制生产过程、不断改进品质。
SPC统计制程控制
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2020/10/31
SPC统计制程控制
•第一章: 認識SPC
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SPC统计制程控制
一.什么是SPC SPC---- Statistical Process Control
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何 控制大批量产品质量 成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方 法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美 等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
•位置 狀
分佈寬度
形
•大小
•大小
•…→….或是以上這些的不同→組合
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•大小 →
SPC统计制程控制
•如果制程中，
•只有機遇原因的變異存在，
•則其成品將形成依各很穩 定的分佈，而且是可以預 測的
•如果制程中，
•範圍 →
•有非機遇原因的變異存在，
•則其成品將為不穩定的分 佈，而且無法預測的
•Cpk > 1.33
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SPC统计制程控制
•制程控制
•受控
•(消除了非機遇原 因)
•範圍 →
•不受控
•(存在了非機遇原 因)
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•範圍
SPC统计制程控制
•制程能力
•受控，能力符合要求
•(機遇原因造成的變異已減少) • 規格下限 →
•← 規格上限
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•範圍 →
SPC统计制程控制
統計制程管制的定義
• 經由制程中去收集資料，而加以統計分析，從 分析中得以發覺制程的變異，並經由問題分析 以找出異常原因，立即採取改善措施，使制程 恢復正常。並藉由制程能力分析與標準化，以 不斷提昇制程能力。
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SPC统计制程控制
•制程控制的需要
• 檢測 ─ 容忍浪費
定，實施追蹤與研判？
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SPC统计制程控制
•SPC 的迷思
迷思二：有了Cpk / Ppk 等計算就是在推 動 SPC ？
─ Cpk / Ppk 有定期審查嗎？ ─ 是否已用 Cpk / Ppk 作訂單分派給不同生產線，作
為生產的依據 ？
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SPC统计制程控制
•SPC 的迷思
SPC 與傳統 SQC 的最大不同點，就是由
Q → P 的轉變
SQC：強調 Quality → 產品的品質，換言之， 它是著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種 『既成事實』。
SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在
品質的源頭 → 制程 ( Process )上。因為制程的
起伏變化，才是造成品質變異 ( Variation ) 的主
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•过程实绩: 全部散布包括 Shifts 和 Short Term •(Pp & Ppk)
SPC统计制程控制
制程控制與制程能力
• 首先應通過『檢查』，消除『全距』所產生之 非機遇原因，使制程處於『受控』的狀態
•在管制規格內
• 接下來，就可依顧客的『要求 ( 規格 )』，來評 定『制程能力』，以使顧客滿意，這就是持續 改善的基礎。
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SPC统计制程控制
•四.SPC的推行步驟:
•確立製造流程、製造流程解析
•決定管制項目
•問題分析解決 •Cpk<1.33
•實施標準化
•管制圖的運用
•制程能力分析 •Cpk>1.33
•問題分析解決
時制 程 條 件 變 動
•
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•製程的繼續管制
SPC统计制程控制
•統計制程管制【SPC】
•顧客的聲音
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SPC统计制程控制
•SPC 背景說明
• SPC 興起的背景 • SPC 的迷思 • SPC 的焦點 • SPC 的思考 • SPC 的診斷
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SPC统计制程控制
•對品質常有的錯誤觀念
• 大多數的品質問題是錯在作業人員 • 容許少數的不良,意外的瑕疵是無可避免
非機遇原因的變異
制程中不常發生，但造成制程變異的原因。 所造成之分佈與時間的關係，是不穩定且不 無法預期的。
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SPC统计制程控制
•散布举例
•过程 A 显示受控散布 •过程B 显示不受控散布
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•非機遇原因
SPC统计制程控制
•因為生產制程中每一件成品都不同，因 此如果製程很穩定，則生產產品的品質特 性的分布將形成一種固定形狀，稱為分佈。 一般分佈有下列之不同情形：
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• 称为 短期 (st) • 我们的潜在能力 - 能做得
最好的情况 • 所有6 sigma公司用 报告 • 价值不高的多数
•組間變異 (Between)
• 称为 漂移 (平均值漂移了多 远的真正sigma 测量)
• 显示过程控制 • 重要的少数
SPC统计制程控制
•能力对实绩
•能力: 只有随机的或 短期的散布 •(Cp & Cpk)
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•範圍
•可預測 •無法 預測
SPC统计制程控制
•機遇原因
•非機遇原因
• 大量之微小原因所引起
• 原料在一定範圍內之微小變 異
• 機械之微小振動
• 儀器測定時，不十分精確之 做法
• 依據作業標準執行作業的變 化
• 實際上，要除去制程上之機 遇原因，是件非常不經濟之 處置
• 一個或少數幾個較大原因所 引起
的 • 品質是品管部門的責任 • 只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕
疵品 • SPC只是在現場掛管制圖
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SPC统计制程控制
•對品質的正確觀念
• 85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者 態度的偏差，更勝過作業人員的懶散
• 第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客, 才能真正做到零缺點品質
•受控，能力不符合要 求
•(機遇原因造成的變異太大)
SPC统计制程控制
制程改善循環
•1.分析制程
•P •D •A •C
•P •D •A •C
•2.維護制程
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•P •D •A •C
•3.改善制程
SPC统计制程控制
1.分析制程：
本制程應該做什麼？
● 會出現什麼問題？ ─本制程會有哪些變化？ ─我們已經知道本制程的什麼全距(全距)？ ─哪些參數受全距(全距)的影響最大？
迷思三：有了可控制的制程參數
(Process Parameter)，就是
SPC ？
─ 為什麼挑出這些制程參數？ ─ 這些制程參數的控制條件，是如何決定的？ ─ 這些制程參數與產品品質之間，有因果關係可循嗎？
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SPC统计制程控制
•SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
• 品質和公司每一個人都有關
• 品質檢驗是可以解決問題但卻無法消除問題
• SPC是讓品質保證的系統持續運轉不斷改善製 程,以提昇品質與生產力
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SPC统计制程控制
•SPC 興起的背景
• SPC 興起是宣告『經驗掛帥時代』的結束
• ─ 手工藝的產業：SPC 無用武之地→經驗取勝 • ─ 當經驗可以整理，再加上設備、制程或系統時，那 SPC 時機
•三. SPC的焦點──製程(Process) • Quality，是指產品的品質。換言之，它是著重買賣雙方可共同評斷與 鑑定的一種「既成事實」. • 而在SPC的想法上，則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源 頭──製程（Process）上. • 因為製程的起伏變化才是造成品質變異（Variation）的主要根源.
与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员。
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SPC统计制程控制
•二.SPC的作用: • 1、确保制程持续稳定、可预测。 • 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 • 3、为制程分析提供依据。 • 4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取 措施的指南。
● 本制程正在做些什麼？ ─本制程是否在生產廢品及需要返工的產品？ ─本制程生產的產品是否處於受控狀態？ ─本制程是否有能力？ ─本制程是否可靠？
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• 預防 ─ 避免浪費
『第一次就把工作做對』
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變異—機遇原因與非機遇原因
• 為了使變異的表示簡化，通常分成下列二 種： 機遇原因的變異
制程中變異因素是在統計的管制狀態下『受 控』。
隨著時間的推移，具有穩定的且可重複的分佈 制程中的許多『全距』的原因。
• ◎ 統計製程管制之目的係持續改善產品與服務的價值，達到顧客滿
意。
◎ 製程能力調查【Ca、Cp、Cpk】
◎ 管制圖的運用
•製程回饋管制系統模
式
•製程的聲音
•統計方
•顧
•人
法
員 設
•作業方式 / •產品或服
客
備
• 資源混用方 務
材
式
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方 法
環 •輸 境入
•製程/系 統
•輸 出
•辨識變化 的需求與期
望
要根源。
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SPC统计制程控制
•SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
品質變異的大小，也才是決定產品優劣的 關鍵
•制程起伏條件
•品質異常
•產品優劣
•因
•果
•因
•果
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SPC统计制程控制
•SPC 的思考
•制 •制程參數程
對產品的 影響度 (溫度)A
(壓力)B
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SPC统计制程控制
•SPC 的迷思
• 迷思一：有管制圖就是在推動 SPC ？
• ─ 這是產品品質 ( Q )，還是制程參數 ( P ) 管制圖？ • ─ 這張管制圖是否有意義？ • ─ 它所管制的參數，真的對產品品質有舉足輕重的影
響嗎？ • ─ 管制界限訂的有意義嗎？ • ─ 這張管制圖，是否受到應有的重視？是否已遵照規
析可發現
圖
•直接負責制程的人 員去改善
•局部措施改善對 策
• 牽涉到消除產生變異的非機遇原因 • 可由製程人員直接加以改善 • 大約可以解決15%之制程上的問題
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SPC统计制程控制
系統措施 → 改善機遇原因
•共同原因的變異
•製程能力分析 可發現
•如Ca，Cp， Cpk，及管制 圖上點的變化
• 步驟二：設定主要參數的控制範圍
• → 以迴歸分析方法或實驗設計來分析 •
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SPC统计制程控制
•SPC 的思考
步驟三：建立制程控制方法
‧控制頻率 ‧樣本抽取方法 ‧樣本量測方法
步驟四：抽取成品來印證原始系統是 否仍然正常運轉？
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SPC统计制程控制
•SPC 的診斷
的導入，就自然成熟了。
• SPC 興起是宣告『品質公共認證時代』的來臨
• ─ 1980年以前，客戶大都以自己的資源與方法，來認定某些合格 的供應商，造成買賣雙方的浪費。 ─ 1980年以後，『GMP』及『ISO 9000』的興起，因為重視產品生 產的『制程』與『系統』，故更須有賴 SPC 來監控『制程』與『系 統』的一致性。
(速度)C
(尺寸)D
(厚度)E
P1 A(5)
P1A
P1C
P1E
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P2 C(1)
P2A P2B
P2D
P3 B(3)
P3B P3C
P4 A(5)
P4A
P4C P4D P4E
SPC统计制程控制
•SPC 的思考
• 步驟一：深入掌握因果模式 • 制程參數 (因) / 品質貢獻率 (果) 分析
• → 柏拉圖分析
• 品質是否更穩定？ • 良品率是否提高？ • 制程是否更流暢？ • 成本是否更低廉？ • 異常是否更快能被偵測到？ • 品管員是否逐漸在減少？
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•制程變異
• 統計制程管制的定義 • 非機遇原因變異 • 機遇原因變異 • 制程控制與制程能力 • 制程改善循環
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• 使用規格外的原物料
• 新手之操作人員
• 不完全之機械調整
• 未依據作業標準執行作業
• 所制訂之作業標準不合理
• 非機遇原因之變異，不但可 以找出其原因，並且除去這 些原因之處置，在經濟觀點 上來說，是正確的
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SPC统计制程控制
•局部措施→改善非機遇原因
•非機遇原因的變異
•簡單的統計分 •如管制
•管理當局參與及製 程人員合作去改善
•系統改善對策
•必須改善造成變異的機遇原因 •經常需要管理階層的努力與對策 •大約可以解決85%之制程上的問題
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•顯示散佈原因
•組內變異(Within)
•Time 1 •Time 2 •Time 3 •Time 4
• • • • ST + shift = LT
1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并 发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了 理论和方法基础。
统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法。它利用数理统计
原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有
效控制生产过程、不断改进品质。
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2020/10/31
SPC统计制程控制
•第一章: 認識SPC
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SPC统计制程控制
一.什么是SPC SPC---- Statistical Process Control
工业革命以后， 随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何 控制大批量产品质量 成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方 法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美 等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。
•位置 狀
分佈寬度
形
•大小
•大小
•…→….或是以上這些的不同→組合
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•大小 →
SPC统计制程控制
•如果制程中，
•只有機遇原因的變異存在，
•則其成品將形成依各很穩 定的分佈，而且是可以預 測的
•如果制程中，
•範圍 →
•有非機遇原因的變異存在，
•則其成品將為不穩定的分 佈，而且無法預測的
•Cpk > 1.33
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•制程控制
•受控
•(消除了非機遇原 因)
•範圍 →
•不受控
•(存在了非機遇原 因)
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•範圍
SPC统计制程控制
•制程能力
•受控，能力符合要求
•(機遇原因造成的變異已減少) • 規格下限 →
•← 規格上限
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•範圍 →
SPC统计制程控制
統計制程管制的定義
• 經由制程中去收集資料，而加以統計分析，從 分析中得以發覺制程的變異，並經由問題分析 以找出異常原因，立即採取改善措施，使制程 恢復正常。並藉由制程能力分析與標準化，以 不斷提昇制程能力。
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SPC统计制程控制
•制程控制的需要
• 檢測 ─ 容忍浪費
定，實施追蹤與研判？
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•SPC 的迷思
迷思二：有了Cpk / Ppk 等計算就是在推 動 SPC ？
─ Cpk / Ppk 有定期審查嗎？ ─ 是否已用 Cpk / Ppk 作訂單分派給不同生產線，作
為生產的依據 ？
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SPC统计制程控制
•SPC 的迷思
SPC 與傳統 SQC 的最大不同點，就是由
Q → P 的轉變
SQC：強調 Quality → 產品的品質，換言之， 它是著重於買賣雙方可共同評斷、鑑定的一種 『既成事實』。
SPC：則是希望將努力的方向更進一步的放在
品質的源頭 → 制程 ( Process )上。因為制程的
起伏變化，才是造成品質變異 ( Variation ) 的主
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•过程实绩: 全部散布包括 Shifts 和 Short Term •(Pp & Ppk)
SPC统计制程控制
制程控制與制程能力
• 首先應通過『檢查』，消除『全距』所產生之 非機遇原因，使制程處於『受控』的狀態
•在管制規格內
• 接下來，就可依顧客的『要求 ( 規格 )』，來評 定『制程能力』，以使顧客滿意，這就是持續 改善的基礎。
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SPC统计制程控制
•四.SPC的推行步驟:
•確立製造流程、製造流程解析
•決定管制項目
•問題分析解決 •Cpk<1.33
•實施標準化
•管制圖的運用
•制程能力分析 •Cpk>1.33
•問題分析解決
時制 程 條 件 變 動
•
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•製程的繼續管制
SPC统计制程控制
•統計制程管制【SPC】
•顧客的聲音
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•SPC 背景說明
• SPC 興起的背景 • SPC 的迷思 • SPC 的焦點 • SPC 的思考 • SPC 的診斷
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SPC统计制程控制
•對品質常有的錯誤觀念
• 大多數的品質問題是錯在作業人員 • 容許少數的不良,意外的瑕疵是無可避免
非機遇原因的變異
制程中不常發生，但造成制程變異的原因。 所造成之分佈與時間的關係，是不穩定且不 無法預期的。
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•散布举例
•过程 A 显示受控散布 •过程B 显示不受控散布
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•非機遇原因
SPC统计制程控制
•因為生產制程中每一件成品都不同，因 此如果製程很穩定，則生產產品的品質特 性的分布將形成一種固定形狀，稱為分佈。 一般分佈有下列之不同情形：
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• 称为 短期 (st) • 我们的潜在能力 - 能做得
最好的情况 • 所有6 sigma公司用 报告 • 价值不高的多数
•組間變異 (Between)
• 称为 漂移 (平均值漂移了多 远的真正sigma 测量)
• 显示过程控制 • 重要的少数
SPC统计制程控制
•能力对实绩
•能力: 只有随机的或 短期的散布 •(Cp & Cpk)
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•範圍
•可預測 •無法 預測
SPC统计制程控制
•機遇原因
•非機遇原因
• 大量之微小原因所引起
• 原料在一定範圍內之微小變 異
• 機械之微小振動
• 儀器測定時，不十分精確之 做法
• 依據作業標準執行作業的變 化
• 實際上，要除去制程上之機 遇原因，是件非常不經濟之 處置
• 一個或少數幾個較大原因所 引起
的 • 品質是品管部門的責任 • 只重視品質檢驗,檢驗人員需負責解決瑕
疵品 • SPC只是在現場掛管制圖
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SPC统计制程控制
•對品質的正確觀念
• 85%的品質問題是管理人員所要擔負的,管理者 態度的偏差，更勝過作業人員的懶散
• 第一次就把事情做好,並且將後工程視為顧客, 才能真正做到零缺點品質
•受控，能力不符合要 求
•(機遇原因造成的變異太大)
SPC统计制程控制
制程改善循環
•1.分析制程
•P •D •A •C
•P •D •A •C
•2.維護制程
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•P •D •A •C
•3.改善制程
SPC统计制程控制
1.分析制程：
本制程應該做什麼？
● 會出現什麼問題？ ─本制程會有哪些變化？ ─我們已經知道本制程的什麼全距(全距)？ ─哪些參數受全距(全距)的影響最大？
迷思三：有了可控制的制程參數
(Process Parameter)，就是
SPC ？
─ 為什麼挑出這些制程參數？ ─ 這些制程參數的控制條件，是如何決定的？ ─ 這些制程參數與產品品質之間，有因果關係可循嗎？
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SPC统计制程控制
•SPC 的焦點 → 制程 ( Process )
• 品質和公司每一個人都有關
• 品質檢驗是可以解決問題但卻無法消除問題
• SPC是讓品質保證的系統持續運轉不斷改善製 程,以提昇品質與生產力
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SPC统计制程控制
•SPC 興起的背景
• SPC 興起是宣告『經驗掛帥時代』的結束
• ─ 手工藝的產業：SPC 無用武之地→經驗取勝 • ─ 當經驗可以整理，再加上設備、制程或系統時，那 SPC 時機
•三. SPC的焦點──製程(Process) • Quality，是指產品的品質。換言之，它是著重買賣雙方可共同評斷與 鑑定的一種「既成事實」. • 而在SPC的想法上，則是希望將努力的方向更進一步的放在品質的源 頭──製程（Process）上. • 因為製程的起伏變化才是造成品質變異（Variation）的主要根源.
与全面质量管理相同，强调全员参与，而不是只依靠少数质量管理人员。
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SPC统计制程控制
•二.SPC的作用: • 1、确保制程持续稳定、可预测。 • 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 • 3、为制程分析提供依据。 • 4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取 措施的指南。
● 本制程正在做些什麼？ ─本制程是否在生產廢品及需要返工的產品？ ─本制程生產的產品是否處於受控狀態？ ─本制程是否有能力？ ─本制程是否可靠？
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