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1、SPC 培 訓 資 料 Products of Optimal-FSA工 序指一個(或一組)人在同一個工作地點對一(或若干)個勞動對象進行物理和化學變化的過程。工 序 品 質工序過程的品質。它直接決定產品的成果是否符合產品的設計。工 序 能 力(6 sigma) 指工序在稳定状态下能够生产出合格品的能力。稳定状态包括人員、机器、材料、工艺方法、測試系統、环境条件都符合标准规定的要求。工 序 能 力 指 数(CPK)产品公差范围与工序能力的比值。CPK 计 算 公 式 一w 公式如下：.Mean=X+ XX+n12n22.=XXX12-+Mean-Mean+n-Mean2nCPK 计 算 公 式
2、 二公式如下：22.Mean=X+ XX+n=XXX2-+Mean-Mean+n-Mean2nCPK =12nMin(CPU,CPL)USL-MeanCPU =Mean-LSLCPL =1穩定性和穩定性和CPK的差別的差別w 穩定性如果X-R chart 按統計判斷理論分布正常,那么這個過程是穩定的。w CPK.CPK表明在穩定的狀態下能生產出合格品的能力過程穩定時可能CPK不足，CPK很大時可能過程不穩定.工工 序序 控控 制制 VS 工工 序序 能能 力力在 这 里，让 我 们 区 别 一 下 工 序 控 制 和 工 序 能 力.工工 序序 控控 制制指当前的过程中只存在偶然因素的变化。来
3、自 “过程意见 voice of the process”, 例 如.我们只需要从过程中选取数据来决定过程是否受控。品质特性是通过使用由过程的数据而计算出的控制限来判断是否随时处于稳定状态来监控的。 仅仅用过程处于受控来推断过程是否有能力是错误的。工工 序序 能能 力力过程的能力是通过过程的“结果 goodness”来恒量的。评估是否满足客户的要求是用稳定分布(过程受控)时产品在规格内外的比例来判定控控 制制 极极 限限 VS 规规 格格 极极 限限规格极限规格极限 (USL , LSL) 由设计需要而决定的， 表现为单个产品可以接受的极限， 对一个过程而言是不变的。过程极限过程极限 (UPL
4、 , LPL) 表现为单个产品可以接受的极限， 用于帮助过程控制。控制极限控制极限 (UCL , LCL) 根据过程的变化而变化， 通常用于样本统计例如一组样品的平均值和差值而不是单个值。三三 种种 控控 制制 极极 限限用于单个值分布用于样品的平均值休 哈 特 控 制 圖有關有關SPC控制圖的一些說法和誤解控制圖的一些說法和誤解讓我們通過分析最常見的 X-chart 來檢查一下我們的理解。252015105080706050Sample NumberSam ple M eanX-Bar Chart for Process BX =70.98UCL=77.27LCL=64.70LSLUSL把U
5、SL&LSL放于X-chart 中有助于保証樣本符合CPK的要求。說法 1把USL&LSL收縮70%或80%來保証UCL和LCL是對的。說法 2有關有關SPC控制圖的一些說法和誤解控制圖的一些說法和誤解有關X-chart的一些說法252015105080706050Sample NumberSam ple M eanX-Bar Chart for Process BX =70.98UCL=77.27LCL=64.70LSLUSL盡管過程不受控，但幸運的是樣本仍然滿足客戶的要求說法 3過程受控：因些樣本符合客戶規格，正如CPK的要求。說法 4有關有關SPC控制圖的一些說法和誤解控制圖的一些說法和
6、誤解252015105080706050Sample NumberSam ple M eanX-Bar Chart for Process BX =70.98UCL=77.27LCL=64.70LSLUSL說法 5A2R我們知道 A2R = 3. 但哪一個是 ? x, x, within, overall?怎樣制定抽樣計划？- 內定? - 己往數据?- 統計計算?- 技術判斷?5 pcs/2 hr 說法 6IPQA 使 用 的 控 制 圖1. X bar-R(QF-QAI-014-05)2. X bar-S(QF-QAI-018-05)3. P(QF-QAI-014-03)4. Stabili
7、ty control chart(QF-QAI-041-01)5. Cumulative count control chart(TBD)X bar-R chartX bar-R 控 制 圖 簡 介The X bar-R 是最通用的控制圖，它運用于很多方面.X圖 和R 圖用于檢查是否存在固定的系統原因.Example 01w X bar-R 控控 制制 圖圖 簡簡 介介1. X圖中心線及控制線計算公式:2. R圖中心線及控制線計算公式:XX2XXX23RAXLCLXLineCenter3RAXUCLR3R43RRDLCLRLineCenter3RRDUCLX bar-R 控控 制制 圖圖 簡簡
8、 介介有關X-R控制的一些參數當出現當出現 OOC時我們會采取什么措施時我們會采取什么措施?w 原因- 5M1E 方法 + SPC 工具.人人 員員机机 器器方方 法法物物 料料環環 境境無論你干什么無論你干什么?無論你想什么無論你想什么?测测 量量 系系 统统當出現當出現 OOC時我們會采取什么措施時我們會采取什么措施?w 措施PDCA 循環. (Plan, Do, Check, Action)5W1H.ACDPACDPPDCAO O C 是什么？w O O C 是指 out of control!X bar-S ChartX bar-S 控控 制制 圖圖 簡簡 介介 1. X圖中心線及控制
9、線計算公式: 2. S圖中心線及控制線計算公式:XX3XXX33SAXLCLXLineCenter3SAXUCLS3S43SSBLCLSLineCenter3SSBUCLExample 02w P-ChartP-Chart 控控 制制 圖圖 簡簡 介介根据休哈特判定法則，樣本數變化時的P中心線及控制限計算如下：np1p3pLCLpLineCenternp1p3pUCLExample 03np-Chart 控控 制制 圖圖 簡簡 介介w如果樣本數量是固定的, 可能基于控制圖的數量單位不一致，我們會使用P-chart 代替 np-Chart .wnp chart中心線及控制限公式如下 :p1pn3
10、pnpnp1pn3pnLCLLineCenterUCL+C-控控 制制 圖圖每一組中的坏品每一組中的坏品Defects per Unit (DPU)2010020100Sample NumberSample Countc ChartC=9.6503.0SL=18.97-3.0SL=0.3307C-控控 制制 圖圖 每一個控制點是在出現缺陷或不合格時。 C- chart 是一种用于抽樣單元中坏品總數的控制圖，近似正態分布時的分布控制。C-控控 制制 圖圖檢檢 查查 單單 元元w1. 一個可能出現坏品的時間段。 如制作一批FSA等w2. 這是一种對保存資料有用的選擇實体。w3. 它通常是基于單個產
11、品以上的。C-控控 制制 圖圖cmcc2cm1iicc3cLCLcLineCenterc3cUCLw當每批檢查數量中出現不合格品(坏品)不一致時，根据C-chart 原則的指引：wC chart 中心線和控制限計算如下：U-控控 制制 圖圖w在檢查總數是變化的情況下，我們用U-chart代替 C-chart:w根据U -chart 的原則檢查單元中坏品的平均值計算如下：iiiacu ci是ai 檢查總數中的坏品總數uuaaacccuukk2.2121U-控控 制制 圖圖wU-chart 的中心線及控制限為：u3uLCLuLineCenteru3uUCLU (或或 C) Chart vs p (
12、或或np) ChartU(或C) chart 具有以下优點： 它包括 1. 不合格的大量信息， 2. 圖形容易分析， 3. 推動要因分析。控控 制制 圖圖 的的 選選 取取wC - Chart評估樣本單元中坏品總數 當我們想要得到坏品的相關數据時，樣本單元可以是1，抽檢總數是不變的。wU - Chart評估一批產品中的坏品， 樣本單元是變化的。wp - Chart評估樣本單元的不良比率，抽檢總數是不變的(有時是變化的)。wnp - Chart評估樣本單元的不良比率，需要樣本單元是不變的w累 積 計 算 控 制 圖累 積 計 數 控 制 圖w 這种圖是基于几何分布而形成的，控制限計算如下：p2L
13、nLimitControlUpperp2LimitControlLowerp7 . 0LineCenter3 3 99.73%Lower Control LimitCenter LineUpper Control Limit0.135%0.135%This area is alfaExample 04Subgroup Inspected Cumulative Count Defectives Since Previous Stop Status 1 300 3000 2 300 6000 3 300 9000 4 269 1,1691 In-Control 4 31 310 5 50 811
14、Below LCL 6 300 3000 7 300 6000 8 300 9000 : : : :53 300 14,400054 300 14,700055 137 14,8371 Above UCL累 積 計 數 控 制 圖累 積 計 數 控 制 圖w第一次停止計數的值為 1169，如果在控制限內 過程受控繼續使用當前樣本數抽檢.設置累積數為零.w第二次停止計數的值為 81底于控制下限 過程不受控過程需要調整.開始按下一個數樣本抽檢w第三次停止計數的值為 14837高于控制上限 過程己經取得比預期好的效果指定不變的原因用于提高制造過程控控 制制 限限 的的 評評 估估在計算控限之前需要多
15、少個點在計算控限之前需要多少個點?1. 通常應不少于20個點(測量數据100 個).2. 有時由于短期的生產, 10個點也可用于控制限的評估, 但是mean 和 sigma 是不太准确的.3. 設置這些基本的評估要求是幫助我們評定以往的過程是否處于受控, 控制限是否适合當前或以后生產的要求.异异 常常 判判 定定 細細 則則主要异常主要异常w存在點超出控制限次要异常次要异常w控制圖的分布不規則偏 移 或 趨 勢趨 向周 期分 層雜 交主主 要要 异异 常常存在點超出控制限 1. 有一點在 3 sigma 外的區域内次次 要要 异异 常常偏 移 或 趨 勢2. 連續九點在中心線的一側次次 要要
16、异异 常常w偏 移 或 趨 勢3. 三點中兩點位于同側 2 sigma 外的區域次次 要要 异异 常常w偏 移 或 趨 勢4. 五點中四點在在同側大于1 sigma 區域外次次 要要 异异 常常趨 向5. 連續六點呈上升或下降的鏈次次 要要 异异 常常w周 期 6. 連續十四點呈交錯上升及下降的鏈次次 要要 异异 常常分 層7. 連續十五點位于1 sigma 區域內次次 要要 异异 常常雜 交8. 連續八點位于1 sigma 區域外有 关 控 制 图 的 几 点 说 明 1. X bar-R 和X bar-S 哪一种好?X bar-S 图好,因为S圖运用所有数据而R僅用最大值和最小值進行計算，S圖能更准确地反映过程的实際能力; 2. 我们在运用X bar-R(S)时,应先看R(S)图还是X bar图? R(S)图, 因为X bar圖計算時要使用R(S)的平均值，所以只有 R(S)图处于稳态后X bar图才能处于稳定分布状态; 3. 通常异常情况适用于X bar图而R(S)图只要分析上限即可,因為R(S)值越小表明制程越好.Mini Tabs中中 的的 判判 异异 原原 则则主主 要要
