Spc统计制程能力分析报告.docx

1、Spc统计制程能力分析报告製程能力分析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、材料機器与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，材料的微些變化与其它的微小變化。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

2、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。此部份已於管制圖介紹中詳細介紹過。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。 第一種情況：6USLLSL當製程變異(6)小於規格間之差(USLLSL)時，這是最理想情況，如圖個別值分布A和規格的關係最佳，因為規格比製程變異大

3、很多，即使製程平均值有很大的移動，也不易超出規格界線；分佈B的變異比分佈A大，但所有個別值仍在規格之內分佈C所顯示的變異更大，但仍在規格之內。此種情形具有經濟上的利益，因為即使超出管制界線，如分佈B和C，也布置產生不良品，所以不必時常調整機器或尋找非自然因素。第二種情況：6USLLSL如圖，製程變異或製程能力等於規格間的差。如果製程的次數分佈與A一样則有99.74%的產品符合規格；但是當製程平均移動時(如分佈B)或變異增大時(如分佈C)，則不良率可能遠大於0.06%。只有分佈A的是處於統計管制內，不良品的發生率在可接受的範圍之內，可是一但發生非自然因素的變異，需立即加以矯正。第三種情況：6US

4、LLSL當製程變異或製程能力大於規格間之差時，表示製程處於非常不理想的情況中，即使是自然型態的變異，如圖上次數分佈A，超出規格的上下限的不良率在不可接受的範圍內；換句話說，製程沒有製造符合規格產品的能力。製程能力分析美國品質協會對製程能力的定義為：對一指定特性的固有製程變異性(Inherent Process Variability)的統計量測。在討論製程能力指標之前，我們必須假設製程產出是一個常態分配，且處於統計管制之下。這個目的是將非自然因素去除後，決定製程的固有變異性。這個假設可以經由長條圖統計檢定或Chi-squared檢定來證明之。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

5、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。所謂製程能力分析又稱為製程能力研究，是利用管制圖、次數分配圖与其它統計方法以決定製程能力的一種系統性工作，這種工作包括下列步驟1.確定能代表製程能力的品質特性。2.由製程抽取樣本測定其特定性值普通需收集100至250個數據。3.點繪出的形態，計算其平均值與標準差(利用次數分配圖) 。4.解釋此種形態，發掘異常現象，確定在經濟上是否值得採取措施。5.對異常現象採取措施。這些步驟可以循環使用，直到獲得滿意的製程，此時的製程能力才是真正的製程能力。製程能力分析之用途製程能力分析之用途，

6、約可分為下列幾點：:1.提供資料給設計部門，使其能盡量利用目前之工程能力，以設計新產品。2.決定一項新設備或翻修的設備能否滿足要求。3.利用機械之能力安排適當工作，使其得到最佳應用。4.選擇適當的作業員材料與作業方法。5.製程能力較公差為窄時，用於建立經濟管制界限。6.製程能力較公差為寬時，可設定一適當的中心值來獲得最經濟的生產。7.用於建立機器之調整界限。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

7、 )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。當製程處於規格界限的中心位置，此時製程產出的不合格率會最低，下表之圖一顯示的是處於規格界限中心製程能力相當好(1)的情況，這是現場主管一致的目標。當製程產出範圍與上下規格界限之差一样時，=1，此時製程勉強稱為有能力的

8、製程，因為如果製程分配為常態且恰好位於規格界限的中央，會有0.26%的產品會落在規格界限之外。值只能代表製程潛力，因為即使1，一旦製程分配偏離規格界限中心，仍有可能出現不良品。下表是的三個例子：狀況 1.00 狀況 1.00 狀況 1.00 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，

9、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：=MinMinCPU, 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。下圖是一個品值特徵值X的分配不合格的情形(1)，但是製程變異度(6)卻比規格界限還小，表示製程很有機會符合規格，只是製程平均太靠近右規格界限，使到LSL的距離大於3而有部份的產品會落於規格界限之外，此種情形的解決方法是將儘量拉近m(規格界限的中央值)，可使所有的產品都在規格界限之內。除了前面介紹的計算方法，接下來在看另一種利用製程平均數與規格界線中點偏差的計

10、算方法。假設規格全距的中點m，則。則製程平均數與最適點(即中點m)之間的距離為，則尺度距離k為：當上式中以取代，則可得到k的估計值。其它製程能力研究方法（1）管制圖解析用管制圖的主要目的就是製程能力分析。利用管制圖一方面可以調查各時間的品質變化情形，研究品質趨勢，同時可以和規格比較，但叫不易看出分配的型態，因此在使用時最好與直方圖並用。當管制圖上之不正常現象之原因被找出來並且消除，製程顯示穩定時可由管制圖計算製程能力，在圖的場合，製程平均值以管制之平均值表示，分散寬度則以6表示。（2）直方圖由製程搜集數據100250個，先作成次數分配表，再畫直方圖，調查一下有無離島、絕壁、雙峰等現象，有則查明

11、原因且去除該等數據，此時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。邁向6品質與國際標準緒論Motorola公司在1970年代中期到年代中期的十年間，由於品質競爭失利，節節敗退。彩色電視機廠在1974年關閉，音響廠在1980年停業，電腦記憶晶片也在1985年向日本廠商降服，眼看就要倒閉了。當時該公司董事長一面向美國政府要求保護，一方面提出高品質策略全面向6品質邁進，使生產線不良率降低至水準。終於其無線呼叫器在日本市場大獲全勝，成為美國公司起死回生的典範。其重返競技場的力量即為高品質的產品與服務

12、，1988年該公司獲得第一屆美國品質獎(The First Annual Malcolm Bealdrige National Quality Award)。品質大敵-品質變異萬物皆有變化，工業產品也隨時伴有差異，同種產品間功能或尺寸的差異被稱之為變異（Variation）。變異小不影響顧客的滿意程度或後緒工程的作業，是可以容許的。一旦變異影響客戶的滿意程度，那麼變異就成了品質的大敵了。在Motorola有句口號：Variation is the Enemy of Customer Satisfaction。具有連續性的品質特性，在製程正常時會呈常態分配，由常態分配可算出超出規格的不良率。在農

13、業時代或輕工業時代，產品特性只要有99%良好，就很好了。可是現今的工業產品複雜無比，如用99%良品率的來裝配噴射客機，那麼恐怕沒有一架飛機飛得起來。道理很簡單，如果那架飛機用了10,000個零件，每個都是99%良品率，那麼總成的良品率為：式中之為總成之良品率，為零件良品率。結果總良品率幾近於零。所以要製造飛機，除了設計能力外，零件工業的力量是很重要的。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6品質標出其目標，使複雜的問題變的容易了解。在Motorola，6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

14、)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。Motorola公司認為數據是滿足顧客的關鍵，他們常說：1.如果不能用Data表示我們所知的，那麼我們對它所知不多(If we cannot express what we know in numbers, we dont know much about it)2.如果對它所知不多，又怎樣控制它(If we dont know much about it, we cannot control it)3.如果我們不能控制它，那只有靠運氣了(If we cannot co

15、ntrol it, we are at the mercy of chance)為何6品質吸引我們6品質已經吸引很多公司，特別是半導體工業与電子工業，其理由如下：1.6品質提供了一個比較複雜的產品或服務的基準。2.利用6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。Motorola公司在1992要求它所有供應商提出達成6品質的期限，並在1992年要求他所有供應商提出達成品質的期限，並在1995年申請美國品質獎(Malcolm Baldrige Award) ，為整個企業體系確立了一個明確的目標。邁向六個標準差的六個步驟從1980年代Mot

16、orola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

17、Analysis)c.組件搜尋(Component Search)d.因子与部分因子實驗法(Full and Fractional)e.電腦模擬(Computer-Aided Simulation)f.失敗模式效應与重要度分析(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 Fra

18、ctional 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(Engineeri

19、ng 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 St

20、udies)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.製程与發展過程(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，則改變產品与/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)c.製程能力指數Cp與Cpk達成6品質的工具根據Motorola的研究，引起產品不良或缺陷的原因，主要有二：一為變異太大 ; 一為製程平均偏移。在深一層研究，其發生的根源，來自設計(Design)、製造(Process)

21、与材料(Material)。所以要達成品質，需從此三者的管理加強開始，使用的工具如下：(1)設計(Design) a.使用標準零件与材料設計(Design to Standard Parts/Materials)b.依標準製程設計(Design to Standard Process)c.依照已知的製程能力設計(Design to Known Capabilities)d.考慮組立裝配(Design for Assecbly)e.考慮簡單化(Design for Simplicity)(2)製程(Process) a.短週程製程(Short-Cycle Manufacturing)b.製程群組

22、化(Process Characterization)c.製程標準化(Process Standardization)d.製程最適化(Process Optimization)e.統計製程管制(SPC)(3)材料(Materials) a.零件標準化(Part Standardization)b.供應商SPC(Supplier SPC)c.供應商驗證(Supplier Certification)d.材料需求計畫(Material Requirements Planning)保證進料100%可用的方法近代工業產品，結構複雜，使用的零組件稍有不良，總成的初產率或良品即急速下降，所以進料100%可

23、是達成品質的重要關鍵。以下是Motorola公司提出的方法。 1.的標準。2.將重要產品与材料之要求徹底追溯到供應商。3.供應傷的規格要真正反映重要的品質要求。4.買方提出的規格要求要能讓供應商發揮最有效的製程。5.讓供應商參與產品發展過程。6.公司的政策與規章必須與上述各點一致。軟體的應用過去的十年，由於個人電腦的普与應用，品管用的電腦套裝軟體越來越多，價錢方面也越來越合理。以下幾種是有助於達成6Sigma品質的軟體：1.SPC軟體：這種軟體中英文都有。一般應具有直方圖，計算Cp，Cpk，計算超出規格界線的百分率，化柏拉圖与作圖表的功能。有些軟體可以直接與測試儀器連線。利用此種軟體可以直接分

24、析制程能力，管制製程，節省很多時間。2.DOE軟體：這種軟體目前只有英文的。一般應具有t-檢定(t Test)、迴歸分析、反應曲面法(RSM) ，變異數分析(ANOVA)、反應圖表(Response Graphs)等功能。應用這種軟體可以改進實驗設計與實驗數據分析的效力與準確性，對與產品設計的改善與製程設計的最適化有莫大的幫助。3.直交設計軟體：這種軟體目前也只有英文的。一般包括等直交表，應具反應表二因子交互影響的反應圖表同時也能算出S/L比。對於使用直交表設計的實驗有很大的幫助。總結六個標準差品質總結步 驟工具與資訊來源1.確定重要特性市場 工程實有或潛在顧客2.決定達成這些特性的特定產品要

25、素重要品質特性矩陣 特性要因圖失敗樹分析組件研究或其他實驗計畫3.為每一產品要素決定控制每一重要製造步驟並選擇每要素自制或外購實驗計畫 電腦模擬工程研究多變數分析比較實驗供應商數據4.決定重要品質特性之設計中心直與最大允差圖表化技術 工程手冊實驗計畫最適化特別是反應曲面法公差縮分田口實驗法5.決定製程能力制程能力研究 供應商之管制圖与合格資料6.確保）全設計組的設計審核 與供應商工程部門之會議早期与經常的強度試驗統計問題解決法與決策連續改善管制圖管制圖基本原理統計理論認為母體參數可由隨機抽取的樣本來估計，SPC圖的統計基礎即在於此。但是，SPC圖並不能控制一個製程，它只是提供製程重要的資訊，這

26、個資訊可以作為品質決策與修正製程的基礎。一般SPC圖提供三條製程資訊的管制線：上管制線(upper control limit, UCL)中心線(center line, CL)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，例如錯誤次數意外次數銷售領先次數等3.連續資料某個品質特徵的量測值，例如尺寸成本時間等前兩種資料為計數值資料，第三種為計量值資料。收集資料時，如果可能應該盡量收集定量資料，因為定量管制圖所需的比較性計算較少，

27、而且能提供較多的資訊。基本計算管制圖可用一通式來表示，假設y為量測品質特性之樣本統計量，y之平均數為y，標準差為y，則UCLyky中心線yLCL=yky其中ky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 (蘇華特)管制圖。應用範圍管制圖之應用有許多方式，在大多數之應用上，管制圖是用來做製程之線上(on-line)監視。亦即收集製程樣本數據用來設立管制圖，若樣本值落在管制界限內且沒有任何系統性之變化，則稱製程在管制內。管制圖也可以用來決定過去之製程數據是否在管制內，与末來之製程是否將在管制內

28、。管制圖也可用來做為估計之工具，當製程是在管制內時，則可預測一些製程參數，例如平均數、標準差、不合格率等。此種製程能力分析對於管理者之決策分析有相當大之影響，例如自製或外購之決策，工廠与製程之改善以降低變異，与與供應商或顧客間之合約。管制圖實施步驟1.選擇品質特性2.決定管制圖之種類3.決定樣本大小在設計管制圖時，我們必須決定樣本之大小(sample size)与抽樣之頻率。一般而言，大樣本可以很容易地偵測出製程內小量之變動。當選定樣本大小時，必須先決定所要偵測之製程變動的大小。當製程變動量相當大時，則適合使用小樣本，反之，若製程變動小時則使用大樣本。除了決定樣本大小外，我們同時須決定抽樣之頻

29、率。最理想之狀況是次數頻繁地抽取大樣本。但從經濟觀點而言，此並非最佳之抽樣方法。較可行之方法是在長時間間隔下取大樣本或短時間間隔下取小樣本。在大量生產下或有多種可歸屬原因出現下，較適合樣本小而次數多之抽樣。由於檢測器和自動量測技術之發展，目前之趨勢傾向100%檢驗。4.抽樣頻率和抽樣方式管制圖是利用合理樣本組之概念來收集樣本數據。合理樣本組之抽樣方式可讓可歸屬原因出現時，樣本組間發生差異之可能性最大，而樣本組內發生差異之可能性為最小。當管制圖應用到生產時，生產時間次序為一合乎邏輯之合理樣本組取樣方法。一般合理樣本組之抽樣有兩種方式進行。在第一種方式下，組內樣本儘可能在時間差距很短之情況下收集，

30、如右圖之(a)。這種抽樣方法將可使樣本組間之差異為最大而樣本組內之差異為最小。這種抽樣方式也是估計製程標準差之最好方法，一般稱之為瞬時法(instant time method)。第二種方式下，樣本組內之數據為來自於上次抽樣後具代表性之產品。在此種抽樣方式下，每一樣本可視為在抽樣間隔內之隨機樣本，如右圖之(b)。此種抽樣方式稱為分散式抽樣(distributed sampling)或稱為定時法(period of time method)。這種抽樣方法通常是用在決定自上次抽樣後之產品是否可接受時。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

31、管制圖之原因1.管制圖是一改善生產力之有效工具 管制圖之有效運用可降低報廢和重工。報廢和重工之降低代表生產力增加、成本降低和產能之增加。2.管制圖是預防不合格品之有效工具 管制圖為一預防性之管理工具，強調第一次就做對，它比事後之檢驗更能提昇產品之品質。3.管制圖可預防不需要之製程調整 由管制圖可獲知調整製程參數之最佳時機，以避免因過度調整，使製程變異增加，造成製程成效惡化。4.管制圖可提供診斷之資訊 管制圖上之非隨機性變化模型(nonrandom patterns)可以提供診斷製程異常之情報。一個非隨機性模型通常是由一組異常原因所造成。由管制圖上非隨機性模型可了解製程何時為異常，並可縮小尋找問題原因之範圍，降低診斷時間。5.管制圖可提供有關製程能力之資訊管制圖可提供製程參數、製程之穩定程度和製程能力等情報，這些資訊對於產品和製