TQM导入-統計製程管制.ppt

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1、統計製程管制StatisticalProcessControl目錄一、SPC概念介紹1.SPC之精義2.SPC之涵蓋範圍3.SPC之功能二、基本統計概念1.數據的性質2.母集團與樣本3.母數及統計量三、管制圖的概念1.製程能力被管制的條件2.管制圖的功效3.管制圖的種類四、管制圖的作法與看法1.計量值管制圖(X－Rchart)2.計數值管制圖(Xchart)3.管制狀態之判斷與看法五、直方圖分析1.直方圖的特徵2.直方圖的作法3.直方圖的應用六、製程能力分析1.製程能力的定義2.製程能力分析的用途3.精密度(Cp)與精確度(Ca)4.製程綜合判斷5.SPC實例應用SPC概念介紹一

2、、SPC之精義(一)它是持續改善的工具(二)〝S〞代表著統計的資料與統計分析方法(三)〝P〞代表著產品規劃與現階段之製程能力(四)〝C〞代表著控制產品品質在要求之規格公差內(五)它的意圖在縮小變異與降低成本(六)SPC持續改善活動的四個要因：1.教育和訓練2.全員參與和標準化3.品質改善團隊4.使用統計手法SPC之目標與主要因素SPC概念介紹創造客戶世界品牌產品百分百可靠度零缺點生產力與品質的持續改善SPC→降低變異教育訓練全員參與和標準化品質改善團隊使用統計手法SPC概念介紹SPC之涵蓋範圍(一)整個作程之掌握(三)分析和發現品質變異原因(二)作程績效之情報取得(四)調整與改善

3、在作程上作程量測方法人力機器材料環境製程品質設計品質調整改善品質衡量與鑑定分析品質變異之原因一般原因異常原因SPC概念介紹SPC之功能使用SPC之流程掌控品質之平均值與變異發現資料分析與問題源發現實驗設計尋找最適條件主要統計手法管制圖、製程能力值、各種圖形平均值與變異之檢定與推定QC七工具、相關與迴歸分析可靠度分析、多變量解析統計檢定與推定變異數分析、回應圖分析、迴歸和預測製程技術與設備、改良之研究規劃與執行是否解決了變異？是否解決了變異？是否發生品質變異？NoYesYesNoYesNo一、基本統計概念品質管制是以統計學為基礎而發展的一種學問，所以要做品質管制時，必須充分理解的對

4、統計學的基本觀念及其方法，否則所做出的品質管制，必定會流於形式及不合實際的東西。1-1數據的性質所收集的任何數據，一定不可能得到全部都相同的數值。必定多少帶有差異，假如所得到的數據，其數值都完全相同，一點差異都沒有，這很可能是假的數據，或經過修改的數據，所以像這種沒有差異的數據，對我們來說，用處很少的。檢討數據時，我們最好是根據一種任何人都可同意的規則，然後依照這種規則來處理數據，統計學就是以或然率為基礎，規定一種合理的規則來處理數據。1-1數據的性質(續I)一般我們所得到的數據為：測定值﹦真值＋誤差誤差發生的原因：(1)雖用同一測定器，同一測定者重覆測定同一　　樣本，也會發生重

5、覆誤差。(2)如果不同測定器測定同一樣本時，會發生測　　定器間的誤差。(3)如果用不同測定人員測定同一樣本時，會發　　生測定者間的誤差。(4)雖然同樣一批物品，因所抽樣本的不同而發　　生抽樣誤差。1-1數據的性質（續II）所以我們所獲得的數據中，一定包括各種不同原因所引起的誤差。測定值﹦真值＋同一測定器同一測定者因重覆　　　　測定的誤差＋測定器間的誤差＋測定者間的誤差＋抽樣誤差(1)、(2)、(3)合起來總謂之測定誤差，可簡寫為測定值﹦真值＋測定誤差＋抽樣誤差1-1數據的性質（續III）因為我們能力有限，所以不管如何嚴密的測定，都無法在同一條件下重覆測定。換言之，我們總在不同條件

6、下測定，所以希望得到完全帶有再現性的測定值是不可能的。我們應該承認──(1)我們不可能得到完全相同的數據，所以數據帶有差異是當然的。(2)我們所獲得的數據，只不過是從可以想像得到的無限次重覆測定的數據群之中的幾次例子而已。1-2母集團與樣本以樣本數據為根據而希望加以處置的對象，謂之母集團（Population）。為某種目的而由母集團抽取的一部份，謂之樣本（Sample）。1-2母集團與樣本(續I)圖1-1抽樣檢驗推定群體的品質以群體批為母集團時，這群體的組成個數是有限的，所以我們稱這種群體批為有限母集團（FinitePopulation）。1-2母集團與樣本(續II)圖1-2製程

7、管制製程解析實驗計畫因自同一條件下可生產無限個製品，所以這種集團我們稱之無限母集團（InfinitePopulation）1-3母數及統計量表示母集團特性的定數，謂之母數（Parameter），現在一般所使用的母數有：母平均──母集團的平均值，以符號μ表示。母變異──母集團的變異，以符號σ2表示。母標準差─母集團的標準差，以符號σ表示。1-3母數及統計量(續I)測定樣本所得的測定值，我們謂之統計量（Statistic）常使用的統計量一般有：樣本平均（或平均）樣本的平均值，以符號表