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1、CPK,SPC,GR&R&CorrelationregressionHowardLinMay,11,2005目錄1.封面………………………………………...(Page1)2.目錄………………………………………..(Page2)3.SPC基本概念…………………………….(Page3)4.SPC統計制程管制4.1Cpk……………………………………..(Page4~45)4.2QC舊七大手法………………………...(Page46~81)4.3管制圖………………………………….(Page82~94)5.相關回歸………………………………….(Page95~98)6.GR&R……
2、…………………………….(Page99~115)3.SPC---StatisticalProcessControl---統計制程管制1.SPC的焦點:制程2.制程變異:(變異並非全是壞事)2.1機遇原因(共同原因)2.2非機遇原因(特殊原因)3.數據:制程取得的有用信息.4.統計:數據通過計算產生有意義的情報.5.SPC所使用的主要工具:5.1Cpk5.2七大手法5.3管制圖6.計算:對數據進行處理的過程4.1Cpk制程能力分析常態分配通常寫為X~N(µ:σ2)其中µ:常態分配的中心值(Mean)σ2:常態分配的變異(Variance)σ:常態分配的標準差(Stand
3、ardDeviation)常態分配特性(1)曲線與橫軸所圍的面積為1;(2)以µ為中心呈對稱性分布;(3)變異σ2代表分配函數的離散程度如圖1所示,具有相同µ的二個常態分配(a)與(b),(a)的離散程度比(b)小,即σ2a<σ2b,所以常態分配(a)大多數的點傾向於集中µ的附近.μ圖1(a)σ2a(b)σ2bPercentagesOfTheNormalDistribution管制圖與常態分配μμ+kσ圖2X值在µ+kσ與µ-kσ之間之或然率(Probability)或稱機率如右圖.以圖中斜線部分表示,其公式為:群體平均值=µ標準差=σ抽取一個x圖1μ-kσσ群體(制
4、程)與樣本間之關系分配之期望值分配之標準差設為樣本平均,µ為群體平均S=S為樣本標準差為群體標準差在統計學上注:如可視為無限群體用式(3)為有限群體之修正系數設系有限數群體而則分配之標準差2143群體(制程)與樣本間之關系樣本平均值之分配群體平均值之分配µ(無限群體)CpkVsDefectiveYield我們常用產品品質特性的常態分配與規格相比較,以決定產品的不良率.如右圖所示產品品質特性的常態分配.規格上限:USL(UpperSpecificationLimit)規格下限:LSL(LowerSpecificationLimit)落在規格上,下限外的斜線面積即為產
5、品的不良率.μLSLUSLμ-3σ-2σ-1σ+3σ+2σ+1σ68.27%95.45%99.73%0.135%0.135%StandardDeviationfrommean目前在品管里常注重制程的分散寬度,故有定義制程能力為下式者:群體標準差每不易直接求得一般以樣本資料推定之,其推定方法有下列三式:(1)直接由樣本特性值計算時(2)由次數分配表計算時(3)管制圖計算時一般均采用公式(3)制程能力的數量表示法1..分散寬度以表示之.制程能力=(或)d2Cpk計算時用公式(1)管制界限損失第二種錯誤第一種錯誤兩種錯誤總和±1σ±3σ±4σ±5σ±6σ±2σ兩種錯誤之經濟
6、平衡點Breakevenpoint,BEP通常,在管制圖使中會有兩種錯(ERROR).第一種即是當制程仍屬管制狀態,但卻因隨機性原因點落於管制界限外時,為了尋找不存在之問題而導致成本增加.第二種即是當制程已失去管制,但數據點由於隨機問題仍落於管制界限內,因而誤判制程處於管制狀態,因而造成更大之損失.TheAccuracyofaninstrumentcanbeimprovedbyrecalibratingtoreduceitserror,butrecalibratinggenerallydoesnotimprovetheinstrument’sPrecision.(Re
7、peatabilityalsosometimesknownas“Precision”)Accuracy&PrecisionT/2Ca(制程準確度)Tux-Ca:(Capabilityofaccuracy)從生產過程中所獲得的資料其實際平均值()與規格中心值(µ)之間偏差的程度=12.50%25%50%100%A級B級C級D級X(實績)規格中心值規格上限或下限X(實績)X(實績)等級A≦12.5%B12.5%<≦25%C25%<≦50%D50%