Cpk与制程能力评价PPT资料.ppt

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在製程中隨時都會影響到產品.是穩定的,對產品的影響在可預測的統計控制範圍內.如機器自身的振動對產品品質的影響.不可歸咎巒異有些是可以改變的.可歸咎巒異:

在某種特定條件下的製程中才會影響到產品.對產品的影響不在可預測的統計控制範圍內.如食品加工過程中溫度的突然巒化.可歸咎巒異可用品管手法監控與發現.,巒異的定義及其分類,5,巒異的定義及其分類,可歸咎巒異與不可歸咎巒異是可相互轉化的.如生產過程中機器自身的振動是不可歸咎巒異,也是在控制範圍內的.若外部的突然有一個很大的振動源,如一台壓路機駛奉陪，對產品品質產生較大影響,此時振動就屬可歸咎巒異,6,統計管制狀態（穩態）,制程中只有不可歸咎變異，沒有可歸咎變異可用管制圖來區分這兩種變異。

7,制程巒異,假如由生產線隨機取出數個產品，量測產品的某些特性，如果量測儀器夠精確，必將發現這些產品的測量值各不相同；

又如計數產品表面的瑕疵，量測薄片的厚度、螺絲帽的直徑及化學過程的產出量（yield）等等，必存在著變異。

8,制程巒異的來源,機械（machine）切割工具在處置很多產品之後，會失去其鋒利度；

潤滑油的狀況也會隨著溫度的改變而改變；

產品的尺寸亦隨著切割工具的設定和位置而變動。

表面上，每次的作業都在完全相同的狀況下操作，事實上，有許多的變異以不引人注意的方式發生著，而影響了產品的品質。

以熱處理為例，電爐溫度不斷隨著電壓的改變而變動，或在爐中的位置，如靠近爐口、爐頂、爐頂、爐壁和爐心都會有不同的狀況。

所以置於其中的物料，也會依不同位置而有不同的品質特性出現。

9,制程巒異的來源,材料（material）既然在最後成品中會發現變異，一定也會在材料中發生變異（原料是供應商的最後成品），例如抗拉強度、延展性、厚度等品質特性，都會使成品產生變異。

10,制程巒異的來源,操作員（operator）操作員可能是最大的一個來源，這個來源包括作業員完成作業的方式是否依照標準作業程序、每個週期是否稍有變異、以及作業員的體力和情緒都會產生變異。

另外，作業員的生理特性和技術也會影響產品的品質。

例如身高、手巧或手拙、慣用左手或右手等差別。

11,制程巒異的來源,雜項（others）雜項包括溫度、光線、溼度等環境因素。

例如室外的溫度高，庫存中的紙張的水分就會改變，可能對製成會產生不良的影響；

其他可能還包括檢驗的方法，如檢驗設備不良或品質標準應用不當、測量儀器的精確度等，都可能是導致變異的原因。

12,制程能力評估-Ca,Cp,Cpk,產品規格來自顧客的需求或設計者個人的專業學養，因此製程必須具有產出符合工程規零件的能力。

只有當製程處於”統計管制狀態”下，製程沒有可歸咎的非自然因素存在,估計製程能力才合理常用制程能力評估參數有:

Ca,Cp,CpkPa,Pp,Ppk,13,數理統計理論簡介,1.在統計管制狀態下，絕大多數計量值特性服從常態分佈（不合格品數服從二項分布,缺陷數服從泊松分布,而二項分布.泊松分布的極限分布又均是常態分佈）2.對一個正常的過程參數（比如:

尺寸）隨機抽樣,（計量值）數據應呈現常態分佈（正態分佈,或名高斯分布）,14,常態分布的特點,15,非負性歸一性對稱性依概率理論計算,99.73%的樣本將落在+/3的范圍內,只有很小的概率（0.27%）不在+/3的范圍內,由於小概率事件一般不會發生,故可認為不會有尺寸在規格之外Cp及Cpk（Capabilityindexofprocess）即是依此理論對製程能力予以評估,F（x）,x,6,3,-3,2,1,e,-,（x-）,2,2,2,F（x）=,標準差與平均值的計算,16,1.標準差愈小愈好,平均值越接近規格中限越好.2.根據一組樣本估計其平均值,標準差。

X=,標準差與平均值的計算,2.總體標準差的估計值。

=R/d2=S/c4,17,Ca（CapabilityofAccuracy）.,Ca-工程准確度指數:

製程平均值（X）與規格中心值（設計值）之間偏差程度.,18,T=Su-Sl=規格上限-規格下限在單邊規格的情形，即只有規格上限Su或只有規格下限Sl的情形，因沒有規格中心值，故不能計算工程準確度指數。

Ca或K之等級評定,19,A.準確度Ca（CapabilityofAccuracy）.,20,制程平均值,K值各種級別的處置原則,A級：

作業員遵守作業標準操作，繼續維持。

B級：

有必要時盡可能改善為A級。

C級：

作業員可能看錯規格，不按作業標準操作，須加強訓練，檢討規格及作業標準。

D級：

應採取緊急措施，全面檢討所有可能影響的因素，必要時得停止生產。

21,Cp（Capabilityofprecision）,Cp:

工程精密度指數.用於衡量產品分散寬度符合公差的程度。

22,由上式可知產品分散寬度愈大時，Cp值愈小，表示製程能力差，反之表示能力好。

前者係用於計算雙邊規格之Cp，而後者用於計算單邊規格之Cp。

與所代表的意義一樣，都是表示群體標準差之估計值。

23,24,25,Cp之等級評定基准,26,Cp值各種級別的處置原則,A級：

此一工程甚為穩定，可以將規格容許差縮小獲勝任更精密的工作。

表示尚佳，要設法維持，不要使其變壞。

本工程能力不足，有改善必要，必要時檢討規格及作業標準。

應採取緊急措施，對產品加以分類，全面檢討可能因素，必要時停止生產。

27,CPUCPL,CPU,CPL:

上下工程能力指標假設只有上或下規格界限，則指標需經由製程平均數u到上或下規格界限與自然允差來計算，上下製程能力指標公式如下：

28,CPU=CPL=,CPK-製程績效指標,29,要製程達到規格要求，必須Ca與Cp均好方可，但有時Ca雖很好但不好，結果會有不良品，有時Cp很好，但Ca不好，也會有高不良率產生。

綜合評價是將Ca與Cp兩者綜合起來評定等級.,=Min,=MinCPU,CPL,Cpk之等級評定,30,制程能力指數判定表:

s,s,s,s,s,31,計算產品不良率:

32,1.5r,1.5r,33,制程能力評估-Pa,Pp,Ppk,34,2022/11/2,35,35,分析制程的方法-直方圖,36,直方圖是將所收集的測定值或數據之全距分為幾個相等的區間作為橫軸,並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積,用柱子排起來的圖形.直方圖的分散寬度表示製程能力。

利用直方圖進行工程能力研究時，容易看出分配的形態，易與規格比較，易於計算製程能力數值，但不易看出品質的時間變化趨勢。

制作步驟,製作次數分配表:

A.由全體數據中找到最大值與最小值.如:

200個數據中之170和124.B.求出全距（最大值與最小值之差）.全距=170-124=46C.決定組數,一般為10組左右,不宜太少或太多.參照下表進行分組:

37,附表:

132,162,166,137,145,153,148,127,155,136,144,157,150,136,126,132,127,147,144,151,137,150,133,162,147,150,157,145,156,152,150,167,152,142,147,142,137,148,143,152,145,136,134,160,142,149,167,146,157,163,139,160,153,147,148,140,152,150,142,153,142,152,144,158,143,148,152,147,153,164,126,159,154,156,147,141,170,151,141,150,137,151,147,152,144,147,142,142,150,150,127,162,160,142,140,143,126,152,147,149,170,124,最大值,最小值,38,D.決定組距:

組距=全距/組數E.決定各組之上下組界.1.最小一組的下組界=最小值-測定值之最小位數/22.最小一組的上組界=下組界+組距=123.5+4=127.5依此類推.F.作次數分配表.（如附表）,39,制作步驟,附表:

40,2.製作直方圖:

畫出短形方塊及規格的上限及下限.（如附表）,41,42,直方圖常見的形態:

機器設備與作業員能力均夠，工程上有裕度。

43,直方圖常見的形態:

機器設備能力均夠，但調整不當，重新調整至正確位置即可改正。

44,直方圖常見的形態:

機器設備能力勉強符合規格要求，稍有變動即將產生不良品。

45,直方圖常見的形態:

產品品質特性之分配太分散，似乎難以改正，機器過度調整也亦產生此種情況。

46,直方圖常見的形態:

兩種分配的混合，可能由工具、作業員、檢驗員、材料等所引起。

47,直方圖常見的形態:

製程能力尚可，可是有離島存在。

48,直方圖常見的形態:

製程中心不對，檢驗員量規不好或工作單調，使得不良品沒能全部剔除。

分析制程的方法-管制圖,管制圖的功效:

A.及時掌握異常波動,克服影響因素,維持制程穩定.B.了解制程能力.（Cpk、Ca、Cp）C.應客戶的要求,提供給客戶作為質量控制的依據.,49,管制圖與直方圖的區別:

1.管制圖控制時間段.直方圖控制時間點.2.管制圖反映的Cpk是動態的Cpk.直方圖反映的Cpk是靜態的Cpk.3.“直方圖是管制圖的基礎,管制圖是直方圖的升華.”,50,51,TYPE:

SETUPCHARTPROCESSCONTROLCHART,CHART,23.95,23.93,23.91,RCHART,0.05,0.02,0.00.,分析制程的其他方法,A.特性要因圖:

尋找因果關係.B.柏拉圖:

找出“重要的少數”.C.層別法:

按層分類,分別統計分析.D.查檢表:

調查記錄數據用以分析.E.散布圖:

找出兩者的關係.,52,6r-PPM制程介紹:

1.何謂6r制程:

（零缺陷的質量管理）.制程精密度Cp=2.0制程能力指數Cpk1.5即:

規格範圍為數據分布範圍的2倍.2.以6r訂為品質缺點的基準理由:

在無制程變異情況下（Cp=Cpk=2.0）,產生之缺點n率為0.002PPM（10億分之2）.在制程無法消除變異情況下,Cp=2.0,Cpk=1.5產生之缺點n率為3.4PPM（百万分之3.4）.,53,附圖:

54,