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1、SPC培训讲义SPC系統教育訓練Statistical Process Control Trainning製作: 國興企管顧問有限公司 Hansen REV:3.0 編號:C-016第一章 讓大家參與品質1、 與品質有關的幾個觀念1. 可能出問題的地方一定會出問題2. 不可能出問題的地方, 也可能出問題3. 不要認為所有產品都符合規格就一定品質很好了4. 品質目標永遠都會是零缺點5. 品質不是靠“製造”、檢驗、設計出來的, 而是靠全體成員在一個良好的體系下面, 並擁用良好和完備的方法與工具, 形成了一個良好的習慣並得到了客戶認同而出來的.6. 做了管製圖和cpk並不代表就做了spc7. 好的品

2、質並不代表一定是高成本8. 對自身各環節要多多注意任何一點的改善9. 認識同仁, 建立團隊默契10. 成本觀念11. 管製觀念12. PDCAS觀念.13. 系統思考14. 品質實際運作的流程概念:有無協商溝通觀看品質狀況分析品質狀況繼續運作有無問題分析原因解決與改善檢查狀況處置運作結果記錄形成標準2、 SPC之功效1. 單純從SPC理論上分析對企業之益處有:(1).經濟性：有效的抽樣管，製不用全檢驗，預估不良率，得以控製成本，使製程穩定，生產可以預測，而能掌握品質、成本、交期(2).預警性時效性：製程的異常趨勢可即時對策，預防整批不良，以減少浪費，直接由作業人員繪製管製圖，提供一個可靠的資料

3、，以決定何時應該采取對策，何時可以不必采取任何措施(3). 善用機器設備：估計機器能力，可妥善安排適當機器, 生產適當零件2. 從製程上分析對製程功效有:(1).分辨共同原因與特殊原因(2). 改善的評估：製程能力可作為改善前后比較之簡單指標，作為製程檢討的共同語言(3).減少報表處理工作量(4).找出最大品質問題原因, 以便工作更有積效(5).減少數據在人員傳遞的過程中變異(6).分辨數據的真實性(7).從宏觀到微觀地全面真實地了解品質狀況(8).建立一個工程、品管、製造等三個與品質有直接關系部門的溝通平台與管道3. 理想地運作SPC可達到之功效為(3W2H): (1).找出什么時候會發生異

4、常 (WHEN)(2).找出發生什么具體異常 (WHAT)(3).分析出異常的原因 (WHY)(4).得出解決異常的方法 (HOW)(5).建立起預防方案 (HOW)4. 通俗地說明SPC功效看清品質狀況 提前發現問題找出問題根源 少花錢辦好事減少報表麻煩 滿足客戶要求提升生產效力 降低品質成本5. SPC軟體之功效:簡單明了在描述為: 利用日常收集的最基本的數據, 通過電腦做複雜而有效的大量計算, 以最簡單明了的形式表現出品質狀況.3、 SPC與相關人員之權責1. 製造部門一線主管: 及時觀看本部門生產之品質狀況, 便于自行及時發現和解決問題, 提前解決和預防問題發生2. QC或自檢人員:

5、負責收集真實有效數據, 做成一線最原始數據3. 文員: 負責把原始數據正確無誤地輸入電腦4. QA或QE人員: 負責及時監控各生產線品質狀況, 以便于製造部門一線主管製看不出問題時能更準確有效; 同時定期分析狀況, 提出不斷提升的改善意見5. 品管主管: 負責安排整個品質問題的界定與權責, 定期觀看各部門和總體品質狀況, 開周會提出再次提升的目標和要求; 提供專案改善方案6. 專項產品負責人: 監控產品整體品質狀況和各環節品質狀況7. 高層主管人員: 了解整體生產品質狀況4、 SPC運作成功的條件1. 高層管理者有決心做好品質2. 中層干部有能力應用SPC3. 公司在品質部份做一個製程分析的規

6、劃4. 必須用專業軟件來做5. 數據收集要真實、即時5、 SPC通常失敗的原因很多公司都推行過SPC, 但失敗的公司占多數, 歸納起來有以下幾種狀況:序號失敗原因失敗原因分析01采用EXCEL來做SPC1. EXCEL只能采用文檔的形式, 不能形成數據共享2. 不能現實各層次多角度數據關聯分析3. 只能由一個人從始到終完成, 工程和生產全不知情02數據收集不即時1. 所有問題分析都只是事后檢討, 不能預防品質, 成效大打折扣, 就更不能得到其它部門的配合2. 分工不合理, 沒有專門人員負責此事, 或負責人員身兼多職, 對此事意識不強, 時間一長便逐步放棄3. 多半只是為了應付客戶或應付報表03

7、規劃不健全1. 在后面的實際運作中, 發現很多不足, 逐漸對SPC失去信心2. 分析的問題出現偏差, 導致對SPC認識的誤解3. 抽樣計劃未訂好, 導致抽樣出來的數據不能反應真實狀況4. 初期導入時, 領導者沒有思想準備品質問題的實際狀況, 導致一開始推行時, 發現品質問題嚴重就抓人罵, 最后大家開始做假數據5. 導入時未讓工程和生產一起參與, 得不相關人員配合, 達不到效果6. 檢驗工作站和管製特性等重要參數出現偏差, 導致不能真正改善04未做相應的教育訓練1. 所有相關人員對SPC誤解, 得不到配合2. 相關人員不會分析, 做出圖形只是一種擺設05相關人員不會做分析1. 就不會產生SPC的

8、各種各樣的功能2. 大家得不結果不再參于六: SPC運作流程記錄納入標準化管製圖形判讀直方圖、柏拉圖分析不良率、不良數、缺點數CPK、PPM、CA、CP等管製圖、推移圖柏拉圖、直方圖等39種具體量測數值不良原因與個數無無立即采取其它措施或調整部份參數繼續生產和監控有注意實時監控改善前中后狀況有無效果或效果是否明顯有及時通知製造和工程采取措施有問題否專案處理(以最小代價得出最大效果)找出下一步可以的可能品質狀況從眾多原因中找出最大原因了解數據真實性、分析各種圖形實時監控各生產線、各產品的品質狀況SPC將數據轉換成各種直觀圖形收集各生產線、各產品原始數據進SPC第二章 SPC概論1、 SPC之來源

9、 SPC是三個英文單詞的縮寫(Statistical Process Conrtol), 即統計製程管製(台灣稱法), 也叫統計過程控製(大陸稱法). 簡單地說, 就是利用統計學的原理, 對製造企業在製程中的品質進行管製, 以達到盡可能第一次就把品質做好.(其實它是可以應用到任何一個有大量數據產生的地方, 如營銷分析、財務分析、人員分析等等) 是1924年美國休哈特(有稱休懷特)博士發明了管製圖(采用3倍)之后才產生的, 當時在美國並不流得, 自二戰期間美國軍方提出了一套抽樣計劃MIL-STD-105E和MIL-STD-414等之后, SPC才有所應用到軍工企業, 但應用還是不太廣泛。 二戰結

10、束后, 日本作為戰敗國, 百廢待興, 加上日本本身是一個小島國, 資源缺少, 相對比較適合做加工業, 日本就提出以品質為根本來提升競爭力, 所以就到美田請了戴明等人到日本指導品質. SPC在戴明的指導下, 功能發揮得很不錯, 在日本產生了很大的影響. 日本人為了勞記戴明的功勞, 就在日本設立了一年一度的品管界最高獎項-戴明品質獎, 后來美國和台灣等地也采用了日本的方式, 設立一年一度的-戴明獎.2、 共同原因和特殊原因 天下沒有人能製造兩件完全相同的東西,因爲制程中存有許多影響變異之原因存在.有些變異很明顯,但有些很難察覺.例如一個加工的軸其外徑這尺寸可能受許多因素影響,經由相同制程重復加工,

11、將每一工件之外徑加以量測而得到許多資料,經整理後會得到一定的分配;如(圖1.2)所示.人員 設備 環境材 料 方 法 在製程管製中, 我們主要的工作之一就是要掌控住可能影響品質變異的原因. 一般在製程中會有兩種狀況(也可說成是品質變異): 即共同原因(Common Cause,又叫非機遇性原因)和特殊原因(Specical Cause又叫機遇性原因)。共同原因：製程中變異因素是在統計的管製狀態下，其產品這特性有固定的分布 共同原因的變異可由製程能力分析去發現, 但其改善就須由管理當局參與執行, 一般為系統改善.特殊原因：製程中變異因素不在統計的管製狀態下，其產品之特性沒有固定的分配 特殊原因的

12、變異可由簡單的統計分析發現, 這些變異的原因本來就須由直接負責製程的人員去改善, 這一般稱為局部問題對策.3、 SPC之主要內容 因為SPC主要是應用在製造業中, 而根據製造業中製程品質的特性, 品質一般有良品與不良品的概念和重要特性分布狀況兩種, 所以SPC的主要內容分為計數值(Attribute)與計量值(Variable)兩種, 所涉及的內容有:抽樣檢驗、數據整理、各種圖形分析(狀況)、製程分析(原因)、改善監控等。1.計數值: 就是以計產品的件數或點數的表示方法. 計數值的數據在理論上有不連續的特質,故稱之為離型變數(Discrete Random Bariable) 描述一產品的品質

13、, 可有用一個或一批產品中的缺點數來表示, 如:電線, 可用表面有幾個污點, 有幾個地方標簽貼錯掉, 有幾根顏色不對, 有幾根有刮傷等等,這些都是以計點或個數方式表示產品的特性值有些單位產品必須以二分法來判定品質，如好與壞、良與不良、合格與不合格等所謂的通過不通過(GO-NOGO). 計數值的抽樣計劃一般采用每批抽取樣本來分析, 一般采用MIL-STD-105E, 如應用在IQC或OQC上, 理論上計數值是不連續的運作, 但是在應用到PQC上, 最好應用連續性, 更便于製程中不同原因的深入分析.2.計量值: 就是產品須經由實際量測或測試而行得的連續性數據，以表過單位產品特性值的方法計量值的數據

14、在數學上有連續的特質，故稱之為連續型隨機變數(Continuous Random Variable)描述一產品的品質，可有實際量測或測試而得得一連續性的數據，如零件的尺，雨電器產品的電流、電壓、耐壓值、電阻等，進而分析產品在這一特性中的品質狀況 計量值的抽樣計劃一般采用每固定時間抽取4-20個樣本數來進行量測, 常用的抽樣計劃有MIL-STD-414、GB6378等. 因量有連續性, 所以在PQC上應用比較多, 但單純從品質的角度來分析計量值, 在IQC及OQC上可采用一次性抽取50-150個樣本來量測做狀態分析(直方圖, 計算CPK等)產品資料設定產品類別設定缺點類別設定缺點代碼設定檢驗作站

15、設定連接儀器設定層別條件設定量測單位設定表尾資料設定4、 SPC之架構基本資料設定建立計量值數據輸入單品質特性圖多品質特性圖S計數值數據輸入PPM/不良推移普通管製分析P-Chart不良率管製圖NP-Chart不良數管製圖C-Chart缺點數管製圖U-Chart單位缺點數管製圖柏拉圖不良率推移圖PPM推移圖Xbar-R chart平均數全距管製圖Xbar-S chart平均數標準差管製圖X-Rm chart個別值與全距管製圖Median-R chart中位數全距管製圖Histogram chart 直方圖S Chart規格標準差分析圖a Chart製程標準差分析圖CPK推移圖製程能力分析圖綜合建議多品質特性圖5、 SPC運作之重點與難點1. 傳統spc運作之步驟1).相關人員