SPC 制程统计管制培训教程ppt课件.ppt

《SPC 制程统计管制培训教程ppt课件.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、StatisticalProcessControl製程統計管制FCN全康精密工業股份有限公司11924年蘇華特（W.A.Shewhart）博士繪製了第一張的SPC圖，並於1931年出版了「加工產品品質的經濟控制」（EconomicControlofQualityofManufacturedProducts）之後，SPC應用於各種製造過程改善便就此展開。起源SPC統計製程管制SPC是一種用來分析資料的科學方法，並且利用分析結果來解決實際的問題。只要問題能以數字表示，就可以應用SPC來分析。被量測出的產品品質特性均是由於某些偶然

2、因素所造成的結果。某些「偶然因素下的一致現象」，是任何製造和檢驗的架構下所固有的。在這固有之”一致現象”的狀態下的變動將無法找到原因。在該狀態外的變動原因，則是可被發現而加以改正的。SPC統計製程管制SPC基本原理SPC統計製程管制SPC管制圖統計理論認為母體參數可由隨機抽取的樣本來估計，SPC圖的統計基礎即在於此。不同製程管制對象有不同的資料，所有的資料都可歸類到下列其中一種：SPC統計製程管制管制圖基本原理-1－分類資料－將產品品質分為「好或不好」、「合格或不合格」等－計數資料－記錄某產品的某個特性發生次數，例如錯誤次數

3、﹑意外次數﹑銷售領先次數等－連續資料－某個品質特徵的量測值，例如尺寸﹑成本﹑時間等SPC統計製程管制管制圖基本原理-2利用品質特性的發生機率來判斷是否有異常的狀況發生管制上下限與中心線管制上下限為平均數上下3個標準差範圍內幾乎會涵蓋所有可能發生的狀況超出管制界限範圍之外的狀況被視為異常中心線---製程的平均品質水準。管制圖之應用有許多方式，在大多數之應用上，管制圖是用來做製程之線上(on-line)監視。管制圖也可以用來決定過去之製程數據是否在管制內，及末來之製程是否將在管制內。管制圖也可用來做為估計之工具，當製程是在管制內

4、時，則可預測一些製程參數，例如平均數、標準差、不合格率等。SPC統計製程管制管制圖的應用範圍計量值－平均值與全距管制圖X–RChart－中位數與全距管制圖X–RChart－個別值與移動全距管制圖X–RmChart－平均值與標準差管制圖X–SChartSPC統計製程管制管制圖的種類－～－計數值－不良率管制圖P–Chart－不良數管制圖nP–Chart－缺點數管制圖C–Chart－單位缺點數管制圖U–ChartSPC統計製程管制管制圖使用時機樹狀圖－選擇品質特性－決定管制圖之種類－決定樣本大小－抽樣頻率和抽樣方式SPC統計製程管

5、制管制圖實施步驟－收集數據－計算管制圖之參數，一般包含中心線和上下管制界限－收集數據，利用管制圖監視製程－管制圖是一改善生產力之有效工具－管制圖是預防不合格品之有效工具－管制圖可預防不需要之製程調整－管制圖可提供診斷之資訊－管制圖可提供有關製程能力之資訊SPC統計製程管制使用管制圖的原因SPC統計製程管制管制圖能夠解決之問題1.經濟性:有效的抽樣管制，不用全數檢驗，不合格率降低，得以控制成本。使製程穩定，能掌握品質、成本及交期。2.預警性:製程的異常趨勢可即時發現並對策，預防整批性不良，以減少浪費。3.分辦特殊原因:作為局部

6、問題對策或管理階層對系統改進之參考。4.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。5.改善的評估:製程能力可作為製程改善前後比較之指標。X：平均值R：全距Up(Su)：規格上限Std(u)：標準值(規格中心線)Low(Sl)：規格下限UCL：管制上限UCL(X)=X+ARUCL(R)=DRCL：實績中心線CL(X)=XCL(R)=RLCL：管制下限LCL(X)=X-ARLCL(R)=DRSPC統計製程管制FCN－＝－－24－－＝－－－＝23管制圖的判讀(1)判斷失控的規則樣本點落在管制界限之外連續9點在同側

7、的C區或C區之外ABCCBAUCLLCLCL管制圖的判讀(2)ABCCBAUCLLCLCLABCCBAUCLLCLCL連續6點持續地上升或下降連續11點交互一升一降管制圖的判讀(3)ABCCBAUCLLCLCLABCCBAUCLLCLCL相連3點中有2點在同側的A區或A區之外相連5點中有4點在同側的B區或B區之外管制圖的判讀(4)ABCCBAUCLLCLCLABCCBAUCLLCLCL連續15點在中心線上下兩側的C區有8點在中心線之兩側，但C區並無點子異常處理模式(1)異常處理模式(2)異常處理模式(3)SPC統計製程管制C

8、a值：製程準確度設定規格中心值(u)與管制上限(Su)或管制下限(Sl)的距離為100%，然後以製程實績平均值(X)距離規格中心值(u)的遠近作為評價的基準。當Ca值＝0時代表製程之實績平均值一致，故Ca值愈小愈好。實績平均值－規格中心值X－u規格公差／２T／2Ca＝X100%＝X100%