SPC教育訓練教材(chin0515)(1)

2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.1SPC教育訓練:管制圖2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.2綱要1.統計製程管制(SPC)基本概念3.管制圖管制圖原理管制圖繪製P管制圖管制圖之種類管制圖之判讀2.製程能力分析2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.32.加上數據“拉力強度平均為5kg/cm2”，請問這算不算有意義的資訊？1.“拉力強度很好”算不算是有意義的資訊？3.再加上範圍“大多數產品的拉力強度在5kg±0.6kg之內”如何？』4.最好修改成“99.73%的產品拉力強度在5kg±0.6kg/cm2之內”2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.4前述5kg代表集中趨勢±0.6kg代表離中趨勢99.73%是指含蓋在5±0.6kg這個範圍之內的機率其實就統計學而言，任何有意義的情報都有三個構成要素，分別是：～版權所有『尋智專業顧問有限公司』～1.集中趨勢（通常以x作代表）2.離中趨勢（通常以作代表）3.被含蓋在特定範圍內的機率』xxx公司男生的身高平均值（X）是167cm，標準差（）是8cm，那麼請問大約有多少男生的身高在159至175cm之間？』問1.2基本統計參數2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.5*基本統計概念:SPC基本概念掌握所收集數據間之差異性及規律性,而進行對未知系統之預測及判斷。母體(欲分析的對象)樣本(母體的代表)統計抽樣分析推估敍述統計推論統計從數據分析中有效掌握數據間的規律性及差異性(1)統計:2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.6*基本統計概念:SPC基本概念(3)常用名詞:•:平均值X›代表分配的集中趨勢或其位置的量值，決定製程是否偏離目標值。(人為可控制作業改善)(設備所造成加強管理)NXiXNI1•2:變異數S2›均勻度,即表示分配中的離散,分散或變異情形，用來測量觀測值均值變動的情形:標準差S2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.7*基本統計概念:分布3要素:1.中心位置2.散佈3.曲線形狀(4)常態分配(機率分配圖形):68.27%95.45%99.73%99.994%+1+2+3-3-2-1+4-4SPC基本概念管制圖是以3個標準差為基礎，換言之，只要群體是常態分配，從此群體抽樣時，每10000個當中即有27個會跑出3之外。以x~N(,2)表示x服從平均數為和變異數為2的常態分配。2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.8*基本統計概念:(6)說明:如上圖所示,有68.26%的值落在平均數加減一個標準差(±)的界限內有95.46%的值落在平均數加減二個標準差(±2)的界限內有99.73%的值落在平均數加減三個標準差(±3)的界限內(P.4)因此,常態分配之標準差是衡量在水平尺度上的距離與68.26%,95.46%和99.73%界限的關係,常態分配的圖形通常為對稱的鐘形曲線。(5)常態分配的特性:A.群体平均值()之次數最多。B.兩邊對稱。C.曲線與橫軸不相交。D.曲線之反曲點在±1處。E.曲線與橫軸所圍之面積為1。SPC基本概念2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.9SPC之意義:SPC基本概念SPC之效益:(1)有效應用抽樣計劃進行管制,具有經濟性。(2)可即時發現製程異常,預防不良發生。(3)掌握製程能力,做為改善之提示。SPC（StatisticalProcessControl；統計製程管制）是指在製造工程中去搜集資料，並利用統計分析，管制圖，及製程能力分析等技巧，從分析中去發覺製程異常原因，立即採取改善措施，使製程恢復穩定狀態，避免及減少不良品的發生。2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.10(2)所取樣本涵蓋多個群體而造成看不出趨勢或誤判(DATA需做層別)(3)對某一統計方法稍了解但不透徹而誤用誤判(可由實務練習中多研究瞭解)(4)對基本統計應用方法毫無概念,無法由數據中獲得有利情報(只好用功點!)SPC基本概念SPC應注意之事項:(1)所取樣本不足以代表群體(數量需夠或為長時間累積DATA)2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.11製程能力分析*分析製程能力之方法(2)圖示法•次數分配圖樣(直方圖)•機率分佈圖•管制圖(1)數值法•Ca•Cp•Cpk2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.12製程能力數值方法(1)Ca(製程準確度)(CapabilityofAccuracy)衡量製程實績平均值與規格中心值之偏差程度A:｜Ca｜≦12.5%B:12.5%＜｜Ca｜≦25.0%C:25.0%＜｜Ca｜≦50.0%D:50.0%＜｜Ca｜+1+2+3-3-2-1A:有遵守作業標準操作並達規格要求,須續維持現狀B:有必要儘可能提升至A級C:作業標準可能未被遵守或有必要檢討所訂之規格及作業標準D:應採取緊急措施,全面檢討可能影響之因素,必要時須停線Ca=(X-μ)/(T/2)*100%T=USL-LSL(規格寬度)單邊規格因沒有規格中心值,故不能算Ca。=Ca值越小越好,表示偏離小2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.13+1+2+3-3-2-1製程能力數值方法(2)Cp(製程精密度)(CapabilityofPrecision)A:此製程甚為穩定,可將規格公差縮小或勝任更精密之工作B:有發生不良率偏高之危險,須加以注意並努力維持不再變壞C:檢討所訂規格及作業標準,可能本製程無法勝任如此精密之工作D:應採取緊急措施,全面檢討可能影響之因素,必要時須停線:A:1.33≦CpB:1.00≦Cp＜1.33C:0.83≦Cp＜1.00D:Cp＜0.83Cp=T/6σ---雙邊規格衡量製程變異程度與規格公差之差異程度Cp=(USL-X)/3σ或(X-LSL)/3σ---單邊規格=Cp值越大越好,表示製程佳與規格中心無關2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.14製程能力評價方法(3)Cpk(製程能力指數)(CapabilityofProcess)A:製程能力足夠B:製程能力尚可,但仍須再努力C:製程應加以改善A:1.33≦CpkB:1.00≦Cpk＜1.33C:Cpk＜1.00Cpk=(1-｜Ca｜)Cp綜合Ca與Cp之總合指數=(製程能力)(1－偏移率)當Ca=0時,Cpk=Cp單邊規格時,Cpk即以Cp值計算2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.15Pp與Ppk(Performance)群體標準差:之估計(1)R/d2Cp&Cpk(2)sPp&Ppk製程能力分析●CPK是過程能力指数，反應的是只有隨機因素的情况下的指數(只有组内）●PPK是性能指数，不但包括隨機因素還包括系统因素的指數。（组间和组内）Cp、Cpk分佈和規格的關係好品率製程能力±6σCp≧299.9999998%過分充足±5σ2＞Cp≧1.6799.99943%過分充足±4σ1.67＞Cp≧1.3399.99%充足,維持理想狀態±3σ1.33＞Cp≧1.099.73%避免不良發生,製程需改善±2σ1.0＞Cp≧0.6795.45%不足,發生不良全數選別,製程立即改善±1σ0.67＞Cp≧0.3368.27%非常不足,品質改善,追究原因,採取緊急措施LSLUSLLSLUSL2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.17ProcessControl:ThreeTypesofProcessOutputs製程管制的三種顯示型態FrequencyLowercontrollimitSizeWeight,length,speed,etc.Uppercontrollimit(b)Instatisticalcontrol,butnotcapableofproducingwithincontrollimits.Aprocessincontrol(onlynaturalcausesofvariationarepresent)butnotcapableofproducingwithinthespecifiedcontrollimits;共同原因變異and(c)Outofcontrol.Aprocessoutofcontrolhavingassignablecausesofvariation.特殊原因變異(a)Instatisticalcontrolandcapableofproducingwithincontrollimits.Aprocesswithonlynaturalcausesofvariationandcapableofproducingwithinthespecifiedcontrollimits.正常型2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.18Anyprocessthatisnotstableiscalledanunstableorout-of-controlprocess.Prediction?Time??UnstableProcess如果存在非機遇原因，隨著時間的推移，製程的輸出不穩定2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.19StableProcessNormaldistributionatalltimesPredictionTime如果僅存在機遇原因，隨著時間的推移，製程的輸出可以形成一個穩定分布並預測2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.20管制圖*製程管制狀態管制狀態非管制狀態製程變因多為機率性原因多為非機率性原因製程狀態穩定不穩定進行管理有辦法預測有辦法管制可使用管制圖無法預測無法管制無法使用管制圖*管制圖之目的判斷製程之變化:若出現非機率性原因,則加以改善:若否,則不用對策2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.21機遇原因之變異非機遇原因之變異1大量之微小原因所引起1一個或少數幾個較大原因所引起2不管發生何種機遇之原因,其個別之變異極為微小2任何一個非機遇原因,都可能發生大之變異3幾個較為代表性之機遇原因如下:(1)原料之微小變異(2)機械之微小變動(3)儀器測定時不十分精確之作法3幾個較為代表性之非機遇原因如下:(1)原料群體之不良(2)不完全之機械調整(3)新手之操作人員4實際上要去除製程上之機遇變異原因是非常不經濟的事2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.22管制圖•樣本與群體之關係製程母群體所得樣本之集中特性與變異特性皆不同*抽樣方法與計算方法不同樣本1樣本2樣本32019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.23OriginalPopulationSamplesn=2n=4n=25Asthesamplesizeincreases,thedistributionofthesamplemeanapproachesanormaldistribution.XXSamplingDistributions樣本分配TheCentralLimitTheorem中央極限定理2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.24管制圖規格上限規格下限製程寬度±3管制界限±3xULCL=UCLLCL平均數分配個別值分配(群體分配)平均數X=UCL=+3xNUCLNLCL中央極限定理2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.25管制圖原理常態分佈，産品品質特性值落在μ±3σ之間的概率爲99.73，於是落在μ±3σ之外的概率爲100%一99.73%=0.27%，而超過一側，即大於μ-3σ或小於μ+3σ的概率爲0.27%/2=0.135%≈1‰2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.26翻轉90度翻轉180度管制圖的演變根據常態分佈的結論，在生産正常的條件下，點子超出上管制界限的機率只有1‰左右，用數學語言來說，即根據小機率事件原理，小機率事件實際上不發生，若發生則判斷異常。管制圖原理2019/8/20TFT品保部邱欽鴻P.27ControlLimitsandErrors3ControlLimits3LCLProcessMean3UCLTypeIerror:ProbabilityofsearchingforacausewhennoneexistsTyp