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SPC理论与应用范围

SPC 理 論 與 應 用 範 圍

 

SPC 是一種用來統計分析資料的科學方法,大家

不要聽到 “ 統計理論 “ 就心中發毛不已 , 實際

上 SPC 所應用的統計理論只有一個就是常態分

配 ,而常態分配此一觀念非常重要且容易 , 因為

宇宙大多數事物都符合常態分配。

 

SPC 的 優 點

 

根據品管大師戴明 Dr. Deming 對 SPC 應用於製

造過程改善的說明有以下幾個重點 :

 

1. SPC 是一個方法 , 也是一個系統 , 從統計評

估的資料中以管制製程並改善之。

2. SPC 可以減少變異並控制成本。

3. SPC 可以增加產品的壽命。

4. 在討論製程績效時 , SPC 提供了一個共同的

語言。

SPC 的應用步驟如下圖 :

一. 確立製造流程

 

一. 決定管制項目

 

一. 實施標準化

 

問題分析解決

 

一. 製程能力調查

 

一. 管制圖的運用

 

一. 問題分析解決

 

一. 製程之繼續管制

 

上管制線(upper control limit, UCL)一中心線(center line, CL)一下管制線(lower

control limit, LCL)。

 

不同製程管制對象有不同的資料,所有的資料都可歸類到下列其

中一種:

 

1. 分類資料-將產品品質分為「好或不好」、「合格或不合格」等

 

∙計數資料-記錄某產品的某個特性發生次數,例如錯誤次數一意外

次數一銷售領先次數等

 

3. 連續資料-某個品質特徵的量測值,例如尺寸一成本一時間等

 

基本計算

 

假設 y 為量測品質特性之樣本統計量,y 之平均數為 μy,標準差為

δy,則

 

UCL=μy+kδy

 

中心線=μy

 

LCL=μy-kδy

 

其中 kδy 為管制界限至中心線之距離。

此管制圖之理論首先由美國之 Waiter

A. Shewhart 博士提出,任何依據此原理發展出之管制圖都稱為 Shewhart (修

華特)管制圖

管制圖實施步驟

 

1. 選擇品質特性

2. 決定管制圖之種類

3. 決定樣本大小

 

4. 抽樣頻率和抽樣方式

 

5.收集數據

 

6. 計算管制圖之參數,一般包含中心線和上下管制界限

7. 收集數據,利用管制圖監視製程

 

使用管制圖之原因

1. 管制圖是一改善生產力之有效工具

2. 管制圖是預防不合格品之有效工具

3. 管制圖可預防不需要之製程調整

4. 管制圖可提供診斷之資訊

5. 管制圖可提供有關製程能力之資訊

 

何謂製程能力

製程能力是指「各種能力均標準化,製程在管制狀態下所呈現之質

與量的能力」。

故製程能力可以產量、效率表示,也可以成品、半成

品、零件等之品質特性來表示,也可以不良率或缺點數來表示。

 

製程能力可為一部機器或一設備在一定條件下操作的能力,前者

一般稱為「機器能力」,可為一項預定的產品之全部製程,包括人、

材料機器及方法在長時間內所程現的能力。

前者一般稱為「機器能

力」,而後者則稱為「綜合製造能力」,後者經常包括了工具損耗之

正長影響,材料的微些變化及其它的微小變化。

在此我們所討論之

製程能力即以後者為主。

 

製程能力與規格

 

當考量製程績效之前,必須先討論兩個重要的問題:

 

1. 製程是否有維持良好”統計管制狀態”的能力。

2. 是否具有產出符合工程規格零件的製程能力。

只有當製程處於”統計管制狀態”下,估計製程能力才合理,因為當製程處於”統

計管制狀態”下,製程沒有可歸咎的非自然因素存在,此時才可以顯示製程真正

的變異

製程是否具有產出符合工程規格零件的能力,在於製程變異範圍

是否介於工程規格之內,一邊而言可能有下列三種情況:

 

1. 製程變異小於規格間差異。

 

2. 製程變異等於規格間差異。

3. 製程變異大於規格間差異。

 

製程能力指標

 

製程能力指標的好處之一是它提供一個簡單易懂的製程整體表現

量測標準,此標準是依據製程達成規格要求為基準。

以下介紹的能

力指標都是純數字的,不會因為不同的測量單位而有所不同。

 

(process capacity ratio, 製程能力比 )指標:

 

製程能力比(Process Capacity Ratio, PCR)或稱指標是最常被拿

來測量製程是否合乎規格的指標。

指標是利用製程產出範圍

(上下自然允差界限之差)與上下規格界限之差的比值。

 

PCR 或=

(USL,LSL 分別是上下規格界限,是標準差)

通常無法得知,可以利用在管制圖中介紹用來估計的值取代,=

 

如果管制圖的標準差 s 已知,=是另一個的估計方法,是各

組抽樣標準差的平均。

 

上下製程能力指標

 

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:

 

CPU=

 

CPL=

 

上下製程能力指標在評估規格界限與製程績效非常有用,而且在

決定製程參數設定(如)或製程參數條件(如)很有幫助。

 

(process performance, 製程績效)指標

 

從前面的介紹知道指標與產品品質特徵值的平均值並無關係,

 

從的介紹中也知道,製程變異並非影響產品的唯一因素,製程

平均會影響產品合格的程度,當製程平均不處於上下規格界限的

 

中央,值計算如下:

 

=Min{}

 

Min{CPU, CPL}

 

從公式可知值是取製程平均的到上下規格界限差與 3的比值,所以

值是愈大愈好,至少1。

前面提到值是製程的潛力;值則可

稱為在現存參數值下製程實際的能力。

 

邁向 6σ 品質與國際標準

 

何謂 6 個標準差品質?

 

一個公司的產品品質是這家公司整個營運的結果,影響的因素很

多,錯綜複雜。

Motorola 公司用 6σ 品質標出其目標,使複雜的問題

變的容易了解。

在 Motorola,6σ 品質水準的意義如下:

 

1. 3.4PPM(不良率或缺點數為百萬分之三點四)

2. 99.99966%產品為無缺點。

3. 提供一個與競爭者比較的基準,為 TQM 提供一個衡量的基準。

4. 可以瞭解距離無缺點有多遠。

為何 6σ 品質吸引我們

 

6σ 品質已經吸引很多公司,特別是半導體工業及電子工業,其理

由如下:

 

1. 6σ 品質提供了一個比較複雜的產品或服務的基準。

2. 利用 6σ 品質可以測度自己公司和競爭者之間的品質差距。

3. 顯示邁向無缺點的進展。

4. 為各部門提供一個明確的目標。

 

邁向六個標準差的六個步驟

 

從 1980 年代 Motorola 公司利用六個標準品質策略以提昇全面品

質水準以來,該公司將,SPC、問題解決(Problem solving)、連續改

善實驗計畫直交設計(Taguchi Method)等合在一起,擬出六個達成

六標準差品質的步驟:

 

Step1:

確定滿足顧客要求或法令規章要求之重要品質特性

 

使用工具:

市場要求規格(Marketing Requirements

Specification,MRS)

 

Step2:

決定達成這些重要品質特性的特定產品要素(如零件組模組

等)。

使用工具:

 

a. 特性要因圖(Cause and Effect Diagrams)

b. 樹型分析(Success Tree and Fault Tree Analysis)

c. 組件搜尋(Component Search)

d. 因子及部分因子實驗法(Full and Fractional)

e. 電腦模擬(Computer-Aided Simulation)

f. 失敗模式效應及重要度分析(Failure Mode Effects and Criticality

Analysis,FMECA)

 

Step3:

根據產品要素決定控制每一重要特性之製造步驟或選擇,這

一步驟有下列三重項目的:

 

∙以訂出生產步驟 2 所列之產品要素之生產精確方法。

∙以決定這些產品要素是自製或外購。

∙以確定可能影響品質的至誠條件或項目。

 

使用工具:

 

a. 因子或部分因子實驗計畫(Full and Fractional Factorial Experiments)

b. 電腦模擬(Computer-Aided Simulation)

c. 製造工程研究(Manufacturing Engineering Studies)

d. 多變量分析(Multi-vari Analysis))

e. B 對 C 或其他比較實驗法(B versus C or Other Comparative

Experiments)

f. 供應商數據(Supplier Data)

 

Step4:

決定重要品質特性的設計中心直與最大允差,而仍能保證必

要的功能。

使用工具:

 

a. 圖示技術(Graphing Techniques)

b. 工程手冊(Engineering Handbooks)

c. 電腦模擬(Computer-Aided Simulation)

d. 實驗計畫(Planned Experiments)

e. 最適化,特別是 RSM(Optiomization,Especially Response Surface

Nethidiligy)

f. 田口實驗法(Taguchi Methid)

g. 公差縮分(Partitioning of Tilerances)

h. SPC 分析、製成能力分析(SPC Analysis.Peocess Capability Study)

i.組件工程之合格分析(Component Engineering Qualification Studies)

 

Step5:

決定控制重要品質特性之零件或製程因素的能力。

研究對象:

 

a. 製程及發展過程(Manufacturing and Development Engineering)

b. 供應商之製程、供應商品管數據(能力分析、管制圖)

 

Step6:

如未達,則改變產品及/或製程直到有

足夠的能力。

使用工具:

 

a. 直方圖(Histogram)

b. 管制圖(control Charts)

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