SPC初阶

StatisticalProcessControl統計製程管制課程大綱數據蒐集基本統計製程管制管制圖繪製管制圖檢定2數據的蒐集與統計基本概念1統計製程管制基本概念3計量/計數值管制圖-Short-Run管制圖4管制圖的檢定規則管制圖範例異常處理流程製程數據蒐集與基本統計觀念(DataCollectionandBasicStatistics)製程數據蒐集製程數據蒐集的目的是為了監測1.產品品質特性是否達到客戶的要求2.製程是否穩定製程數據可分成兩種型態：計量值數據與計數值數據簡單的說，計量值數據是量出來的，而計數值數據是數出來的。a.線寬是□計數□計量d.銅厚是□計數□計量b.導線斷路數是□計數□計量e.線距是□計數□計量c.針孔凹陷數是□計數□計量客戶滿意製程數據的統計對於蒐集到的眾多製程數據，可以用以下兩種指標來代表數據的整體特性：1.集中趨勢指標–大部份的數據集中在哪裏?2.離散趨勢指標–數據的分散程度如何?平均值(Mean)：將一組數據加總後，除以總個數之數值中位數(Median)：將一組數據由小至大排序後，最中間的那一個數值眾數(Mode)：在一組數據中，出現次數最多之數值全距(Range)：將數據中的最大值減去最小值標準差(StandardDeviation)：σ=變異數(Variance)：標準差的平方NxNii2為平均值N為數據個數製程數據的統計集中趨勢指標(CentralTendency)請以下面的數據計算相關指標：平均值為：中位數為：眾數為：12334445567離散趨勢指標(Dispersion)全距為：標準差為：變異數為：(1+2+3+3+….+5+5+6+7)/11=412334445567中間位置為第六個數→44共出現3次，所以眾數為“4”7-1=6最小值最大值R=67654321DotplotofC2σ=σ2=〔(1-4)2+(2-4)2+…+(6-4)2+(7-4)2〕/11=2.727平均值μ65.1727.2趨勢指標的差異比較上述的數據若新增一筆“11”，請問指標會如何變化？1233444556711指標類別指標差異比較集中趨勢指標平均值用到全部的數據資訊，統計的代表性較佳，但對離群值(outliers)非常敏感中位數對離群值較不敏感眾數對離群值較不敏感離散趨勢指標全距容易計算，但沒有考慮到數據次數分配的問題標準差&變異數考慮到每個數據相對於平均值的距離，以及次數分配的情況，較能代表全體數據的變異程度，是比較好的離散趨勢指標平均值為：中位數為：眾數為：全距為：標準差為：變異數為：常態分佈數據在分組之後，按照各組次數的分配，可以出現不同的分佈圖型。而最常見的即是常態分佈(NormalDistribution)註:常態分佈又稱高斯分佈機率分佈常態分佈四項特點：1.左右對稱2.平均數=中位數=眾數3.機率曲線加總為14.曲線永不與兩軸相交常態分佈的特性數據若呈現常態分佈，則會有以下的特性：如果全部有1000個數據，大約只有3個數據會落在平均值正負三個標準差以外的範圍！智190185180165160010μ-σμ+σμμ+2σμ-2σμ+3σμ-3σ68.3%95.5%99.7%68.3%的數據在±範圍內95.5%的數據在±2範圍內99.7%的數據在±3範圍內175170身高常態分佈的特性範例：全校男同學身高假設一所學校共有500位男同學，這些同學的身高呈現常態分佈。而全體男同學的平均身高為175公分，標準差為5公分。那麼請問：(1)身高介於165~185公分的男同學約有幾位？(2)身高在180公分以上的男同學約有幾位？(3)有沒有可能有身高在150公分以下的男同學？統計製程管制基本概念(BasicSPCConcept)何謂統計製程管制統計製程管制(StatisticalProcessControl,簡稱SPC)，是利用抽樣所得之樣本資料(樣本統計量)來監視製程之狀態，統計製程管制為預防性之品質管制手段，其主要目的在儘快偵測出可歸屬原因之發生或製程之跳動(偏移)，以便在製造出更多不合格品之前，就能發現製程之變異並進行改善工作：第一時間就做對(Doitrightthefirsttime)原因的分類任何的生產程序一定存在變異，我們將造成變異的原因分為兩類：1.機遇原因–自然之變異，這些變異是由一些小量不可控制原因累積而成，且會一直存在。又稱為：例如：同種原料內的變化、機器的振動所引起的變化等，當這些變異之量極小時，製程仍可被接受。*當製程在只有機遇原因出現下操作，則稱其在管制中(incontrol)！一般原因不可歸屬原因原因的分類2.非機遇原因–變異的幅度通常較機遇原因之變異為大，且應可被排除。又稱為：例如：機器的不適當調整、操作員之錯誤、原料之不良、機器故障或損壞等，當這些變異出現時，代表製程不可接受。*製程若在非機遇原因變異下操作，則稱其為製程失控(outofcontrol)！特殊原因可歸屬原因「非機遇原因」或「特殊原因」就是我們進行統計製程管制所要找到的重點。管制圖簡介1924年休哈特(W.A.Shewhart)提出了管制圖(ControlChart)的概念與方法。管制圖是一種關於品質的圖解記錄，操作人員利用所收集的資料計算出兩個管制界限(上限及下限)，且畫出這兩個管制界限，在產品製造過程中隨時將樣本資訊點入管制圖內，以提醒操作人員。如發現有超出管制界限外之點或是出現特殊圖樣(異常現象)時，應立即由人員、機械設備、材料、方法(4M)或環境(1E)等方向進行層別以追查原因，進而改善製程。SPC可以改善製程嗎？管制圖基本原理管制圖為一種圖形表示工具，用以顯示從樣本中量測或計算所得之品質特性。典型之管制圖包含一中心線(CenterLine,CL)，用以代表製程處於統計管制內時品質特性之平均值。此圖同時包含兩條水平線，稱為管制上限(UpperControlLimit,UCL)及管制下限(LowerControlLimit,LCL)，用來表示製程或品質變異的容許範圍或均勻性。管制圖可用來判斷品質變異之顯著性，以測知製程是否在正常狀態。管制圖基本原理UCLLCLCL時間軸數據軸管制圖與一般的統計圖不同，除了能將數值以曲線表示出來，觀其數據的變異趨勢，以提醒人員去確認製程是否出現異常，採取適當之措施。而且管制圖同時可展示時間順序的資料。何謂統計製程管制我們為何要學統計製程管制？品質並不是某一個人或是某一部門的責任，如果要生產的產品能達到顧客所要求的「品質」，公司裡每一個人包括生產線上的作業員、打字員、採購員、工程師以及公司的總經理等對產品的品質都有責任。而製程管制即是品管的一種技巧，凡與製程有關之人員均需具備製程管制的相關知識或技巧，盡到自己的品質責任。品質計量/計數值管制圖(Variable/AttributeControlChart)管制圖繪製流程決定管制特性決定抽樣計劃蒐集數據並分析製程能力繪製解析用管制圖探討、並去除可歸屬原因執行管制用管制圖安定狀態?(長度、厚度、光學點-光學點、成型尺寸…等)(n=1、n1、ByLot、班別…等)(是否有OOC/OOS或其他異常狀況?)OKNG管制圖分類管制圖依蒐集數據的型態可分為：1)解析用管制圖–目的在於研究製程能力同時解析製程以進行製程管制之準備。2)管制用管制圖–偵測可歸屬原因是否發生同時追查並迅速消除此原因。1)計量值管制圖(VariableControlChart)2)計數值管制圖(AttributeControlChart)依用途目的可分為：計量值管制圖的種類計量值管制圖依抽樣方式或數據特性的不同可分為：1)平均值與全距管制圖(X-RChart)-適用於小樣本n10，建議在n=2~5時使用2)平均值與標準差管制圖(X-SChart)-適用於大樣本，建議在n≧5時使用3)中位值與全距管制圖(X-RChart)–不常用4)個別值與移動全距管制圖(X-RmChart)-適用每次抽樣數為1__~(如使用自動化檢測每件產品、資料不易取得、取得資料耗時成本高或是樣本的品質極為均勻，均適用此管制圖)計數值管制圖的種類計數值管制圖依偵測目的不同可分為：1)不良率管制圖(PChart)-製品可分為合格與不合格之數目，並以不良率來監測其品質。2)不良數管制圖(NPChart)-與P管制圖相同，但每次的檢驗數量要一樣。若不良率的值過小時(以ppm計)，圖形會不易區別，用NP圖較佳。3)缺點數管制圖(CChart)-適用於產品雖有缺點，但不致於不合格，用此圖來表示品質之高低。但每次的檢測單位大小要一致。如壓合針孔凹陷數，不同料號板面大小不同，此圖就不適用。4)單位缺點數管制圖(UChart)-與C管制圖相同，但檢測單位大小可不一致。計量值管制圖則有兩個圖，而計數值管制圖皆只有一個圖！短製程管制圖(ShortRunControlChart)ShortRun源起但Short-Run管制圖在使用上必須滿足下列的前提假設：(1)所管制的產品源於相同作業員、機器設備、材料、方法，與量測系統。(2)每種料號(製程)的抽樣樣本大小一致。工廠生產型態漸趨向於少量多樣，在製造流程中通常因為產品的生命週期過短，而無足夠的數據資料可供製程管制分析。為符合實際效益，Short-Run管制圖可以將屬於不同料號（製程規格）的數據蒐集在同一張管制圖裡，以同一管制圖加以管制。且對連續生產的生產線而言，能夠每隔一段時間（例如2小時）就能取得樣本數據，免除傳統管制圖所遇到的困擾。傳統管制圖料號A料號B料號C平均值管制圖(X-Bar)0.4780.4880.4980.5080.518123456789料號A平均值管制圖(X-Bar)0.2850.2950.3050.31512345料號B平均值管制圖(X-Bar)0.7630.7830.8030.823123456料號C管制圖的數量過多且抽樣頻率不固定傳統管制方法，3個料號要用3個管制圖監控!!!設計理念標準化平均值管制圖(X-Bar)0.4780.4880.4980.5080.518123456789料號A平均值管制圖(X-Bar)0.2850.2950.3050.31512345料號B平均值管制圖(X-Bar)0.7630.7830.8030.823123456料號C將不同料號(規格)的管制圖整合成一張圖X-BarShortRunControlChart-1.500-1.000-0.5000.0000.5001.0001.500AAABBBCCCCAAABBACCAAX-BarCLUCLLCLiisRXxx組平均值:isRRR組全距值:ShortRun範例標準化B樣本編號料號數據一數據二數據三XibarR1A0.520.510.490.50670.0302A0.510.480.520.50330.0403A0.510.480.520.50330.0404B0.310.320.310.31330.0105B0.280.290.310.29330.0306B0.310.320.310.31330.0107C0.820.830.820.82330.0108C0.780.790.770.78000.0209C0.770.810.790.79000.04010C0.780.810.810.80000.03011A0.510.510.520.51330.01012A0.510.510.520.51330.01013A0.480.490.490.48670.01014B0.310.310.320.31330.01015B0.290.280.290.28670.01016A0.510.510.520.51330.01017C0.830.770.780.79330.06018C0.820.810.790.80670.03019A0.510.520.510.51330.01020A0.480.490.470.48000.020量測值樣本編號料號數據一數據二數據三XibarRA1/