SPC & Control Chart

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1、楊宗祐RobertYangStatisticalProcessControl统计制程管制&ControlCharts管制图品质管制的演进费根堡博士(Dr.Feigenbaum)五階段:1901年

2、1918年领班品管WWⅠ1919年

3、1937年检验品管WWⅡ1938年

4、1960年统计品管SQC1961年以後全面品质管制TQC1900年以前作业员品管2SPC应用步骤Step1:确立制造流程Step2:决定管制之品质特性Step3:作业标准化Step4:管制图运用Step5:制程能力解析Step6:问题分析与解决3常态(Normal)分布

5、常态分布又称为高斯(Gaussian)分布宇宙万物和工业产品大部份成常态分布-3-2-02368.27%95.45%99.73%4常态分布-6-5-4-3-2-10123456:平均值(Meanvalue):标准差(Standarddeviation)f(x)=EXP(-()2)11x-225常态分布kP[-k

6、布右边机率值...0.0000000010.0000000010.000000001...5.985.996.00...0.0000000210.000000020...5.485.49...0.0000003180.000000302...4.984.990.0000033980.0000032410.000003092...4.504.514.52...0.0000316710.0000303590.000029099...4.004.014.02...0.0002326290.0002240530.000215773...3.

7、503.513.52...0.0013498980.0013062380.001263873...3.003.013.02...0.0668072010.0655217120.064255488...1.501.511.52...0.5000000000.4960106440.492021686...0.000.010.02...ZZZ0z=P[Z>z]7常态分布与管制图的关系--3-2+3+2+UCLB区C区C区B区A区LCLCL規格范圍A区8制程能力分析Ca:制程准确度(Capabilityof

8、Accuracy)衡量制程之平均值与规格中心值之一致性Cp:制程精密度(CapabilityofPrecision)衡量制程之变异宽度与规格公差范围相差之情形Cpk:制程能力指数(CapabilityofProcess)Ca与Cp之合并9制程能力分析CaxCpxCaxCpCaCpx10制程準確度Ca規格下限規格上限T=公差xx-Ca=制程平均值-規格中心值規格公差之一半=X-T=USL–LSL=規格公差=規格上限-規格下限(单边規格无法计算Ca值)T/2X100%X100%11制程精密度CpCp=規格公差6个标准差=(双边

9、規格)T=或(单边規格)6

10、LSL–X

11、

12、USL–X

13、33Cp=1.0=>2,700DPPMCp=1.33Cp=0.67-´-´規格下限規格上限T=公差12制程能力指标CpkCpk=(1-

14、Ca

15、)Cp(双边規格)=Cp(单边規格)13管制图计量值管制图(Variables)X-RChart(平均值与全距管制图)X-σChart(平均值与标准差管制图)X-RChart(中位值与全距管制图)X-RmChart(个别值与移动全距管制图)计数值管制图(Attributes)pChart(不良率管制图)pnChart(不良数管

16、制图)cChart(缺点数管制图)uChart(单位缺点数管制图)~14管制图选定资料性质计数资料样本大小中心线性质取样nX-RChartX-RmChart取样n一定否单位大小一定否pnChartpChartcChartuChart计量值计数值不良数缺点数n=1n≧110

17、RChartX1X2ExampleCLR=d2UCLR=(d2+3d3)LCLR=(d2-3d3)CLR=RUCLR=D4RLCLR=D3R全距R管制图CL=UCL=+3/nLCL=–3/nCL=UCL=