1、-LONG金寶電子工業股份有限公司課程大綱 品質管制的意義? 統計制程管制: 制程能力分析: 制程能力分析最重要的三個參數 CPK 精神及做法品質管制的意義管制在管理活動中是指為了確保目標的達成.所采取一切活動.在工廠內品質管制是指達成品質目標的程序, 使結果能令客戶滿意, 管制通常利用戴明循環圖. 如下頁圖一所示.利用計劃.實施.查核. 處置等觀念執行, 再透過不斷的改進來改善品質. 進而建立高品質的形象.品質管制是工程和管理的活動,藉此衡量產品的品質特性,以規格和需求來比較品質特性, 一旦發現實際功能與標準間有差異時,就采取適當的補救措施.所有的行動都是為了達成目標, 在管理體制中不斷地運
2、作,改進 ,品質也就不斷地改善 ,達成.由于品質的全面改善可滿足顧客的要求,進而可達工業技術與經營管理績效的提升.品質的提升當然有賴于各種品質管制. 品質保證方法的實施以及全面品質管理(TQM)之執行.品質管制的意義目標 圖一 戴明循環圖p:選擇管制的主題衡量的單位, 進而建立各項管制項目的標準及目標.D:準備檢驗的儀器,以測定產品的品質特性.C:尋求測定值和標準值發生的變異原因 ,并與原定的計劃比較其差程度.Action Plan 處置 計劃 Check Do查核 實施 A:采取矯正措施,督導改善不完善之標準,以消除異常原因.統計制程管制的理念統計制程管制(Statistical Proce
3、ss Control)的基本假設是穩定且在管制狀態的制程,才能生產出合乎品質要求的產品, 所以統計制程管制是在生產過程中檢查產品品質并辨認其形成不良產品的原因.其目標是管制制程, 區分變異 ,并在不良品生產前,將問題予以解決.對制程作最佳控制是利用統計方法來管制制程變異,其原因如下:1. 統計:搜集, 整理,分析,解釋數據,以小看大, 并做成結論.2. 統計制程管制:依計划收集制程連續數據資料,提供各種統計分析及管制圖之處理,計算,圖示與列表,以達成以預防 ,避免不良的管制要求 .3. 統計方法:設計抽樣計劃,由樣本推測母體.統計制程管制的用途1. 經濟性:有效的抽樣管制不用全數檢驗,預估不良
4、率得以控制成本,使制程穩定生產,可以預測而能掌握品質, 成本 ,交期.2. 預警性/時效性: 制程的異常趨勢可即時對策,預防整批不良,以減少浪費.及決定何時應該采取對策,何時可以不必采取任何措施.3. 分辨共同原因與特殊原因:作為局部問題對策或管理階層系統改進之參考.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:制程能力可作為改善前后比較之簡單指標,作為制程檢討的共同語言.常態分配常態分配是所有統計分配中最重要的分配,這是因為:1. 很多社會現象,自然界以及日常生活上之資料均可用常態分配來解釋,如成年人的身高, 體重,味全236cc 弇裝鮮奶的容量等.2.
5、 很多分配以常態分配為漸進分配,在樣本夠大的情況下都趨近于常態分配.評估一個在統計制程管制狀態下制程的制程能力,是假設制品之分配是呈鐘形的常態分配.99.73%95.45% 68.26%- +-3 -2 -1 U +1 +2 +3 平均數與標準差1. 從理論上觀點:平均數是代表一群數值的一個數值,標準差則表示該數值間差異大小的數值.2. 平均數與標準差的用途: 當有兩類燈泡單價一樣,如果 A 牌燈泡平均壽命 800 小時,B 牌燈泡平均壽命 700 小時,可能會購買 A 牌燈泡, 但是如果 A 牌燈泡壽命有長達 1200 小時,有短至 200 小時;B 牌燈泡壽命最長為 900 小時, 最短為
6、 600 小時,這時候就不一定要買牌燈泡 ,因為 A 牌燈泡的品質差異太大了.因此表示品質的好壞, 常須同時考慮平均數的大小與變異的大小. 制程能力分析所謂制程能力是指制程的均一性,而制程受到許多因素的影響會有所變動,由統計的觀點而言, 就是一切為正常變動的機遇原因下,制程所能表現的能力,制程能力研究, 就是逐步設法減少制程中的變異, 使制程能符合我們的要求或規格.而制程能力分析的用途是能解決制程中所發生的問題,進而穩定制程,避免及減少不良品的發生.名詞介紹USL:產品之規格上限LSL:產品之規格下限U:規格中心值N樣本算術平均(平均值):X Xi/Ni=1N :母體標準差: (Xi- X)2
7、/Ni=1nS:樣本標準差: = (Xi- X)2/n-1i=1T:規格公差=規格上限- 規格下限制性 (USL-LSL)平衡公差:18.00.5不平衡公差: 18.00.5/-0.2 or 18.0+0.3-0.5PPM(Parts Per Million):每百萬個單位的不合格數制程能力分析最重要的三個參數Ca 制程準確度(Capability of Accuracy )Cp 制程精密度 (Capability of Precision )Cpk 制程能力指數(Capability of Process ). . . + . . . . . . +. . . . . . . . . +.
8、. . . 準備 精密 既準確又精密Ca 制程準確度Ca:制程準確度:表示制程特性中心位置的偏移程度 .制程平均值 - 規格中心值Ca = 100% 規格公差的一半X - = 100% T2 UXLSL USL-3 -2 -1 TARGET +1 +2 +3CP 制程精密度Cp:制程精密度:表示制程特性的一致程度,值越大越集中規格上限 規格下限Cp = 6 標準差T USL - LSL = = 6 6 U2LSL USL 1- + -3 -2 -1 TARGET +1 +2 +3 CPK 制程能力指數CPK: 制程能力指數:即同時考慮偏移及一致程度CPK = Min ( Cpku , cpkl
9、 ) = Cp ( 1 - Ca )Cpku = USL - X pkl = X - LSL 3 X U 3 LSL USL - 3 -2 -1 TARGET +1 +2 +3 Ca/Cp/Cpk 等級判定等級 Ca Cp CpkA 0 Ca 0.0625 1.67Cp 1.67CpkB 0.0625 Ca 0.125 1.33Cp 1.67 1.33Cpk1.67C 0.125 Ca 0.25 1.00Cp 1.33 1.00Cpk1.33D 0.25 Ca 0. 5 0.67Cp 1.00 0.67Cpk1.00E 0. 50 Ca Cp0.67 CpK0.67制程能力指標的應用不同的 C
10、pk 值不同的做法:Cpk2.0 制程能力太高 ,有進可以利用此能力尋求降低成本的方法,或可縮小規格.1.67 Cpk 2.0 理想狀況,保持.1.33 Cpk 1.67 須進行工作及品質改善,以求降低變異,提高品質. 1.0 Cpk 1.33 確實做到工作站管理, 并做必要的處理及回餽改善工作.Cpk 1.0 采取積極除錯工作 ,有時須全檢 .將全檢所得之資料分析原因,找出問題來源,防止再發生,并徹底解決改善.CPK 精神制程能力分析是一種有效的品管方法之一,透過訊息的回餽,找出差異點, 再利用改善,將制程提升且維持穩定,并可經由電腦的計算, 繪圖,使人明白品質水准為何,而重要的是“ 人”,
11、需依據結果擬定對策 ,采取措施, 付諸實行 ,驗証結果 ,持續有效改善,才能提升品質 .所以企業應多利用此品管技巧,將公司品質更向前邁進.現行 CPK 做法 1. Cpk 管制尺寸: ( Cpk 管制點 ) * 模 * 穴 * 30PCS2. 重點管制尺寸: ( 重點管制點 ) * 模 * 穴 * 500 PCS3. 取樣: 隨機抽樣4. MP: 出貨附 30PCS Cpk 報告,5 PCS 重點尺寸報告Cp , Cpk , PPM 對照表SPEC.LIMIT 精密度指標 綜合能力指標 Cp PPM Cpk PPM 0.5 0.17 617100 -0.33 864100 1.0 0.33 3
12、17310 -0.17 6976701.5 0.50 133614 0.00 5013502.0 0.67 45500 0.17 3087702.5 0.83 12419 0.33 1586873.0 1.00 2700 0.50 668103.5 1.17 465 0.67 227504.0 1.33 63 0.83 62104.5 1.50 7 1.00 13505.0 1.67 0.6 1.17 2335.5 1.83 0.04 1.33 326.0 2.00 0.002 1.50 3.4練習題(1)某物件產品規格為 180.5m/m,抽樣之測量值如下:求 Ca , Cp ,Cpk 各值
13、?18.4, 17.9 , 18.3 , 18.2 , 17.1 , 18.5 , 18.0 , 18.1 , 18.3 18.4+ 17.9 +18.3+ 18.2+17.1+ 18.5+18.0+18.1+18.3X = = 18.110 = (18.4 18.1)2 +(17.6 18.1)2 + (17.9 18.1)2 +(18.3 18.1)2 = 0.29819 T = 18.5 17.5 = 1Ca = (18.1 18.0) / 0.5 = 0.2 B 級 Cp = 1/(6 0.2981) = 0.559 D 級 Cpk = 0.559 ( 1 0.2 ) = 0.4472 D 級 結論: 此產品須大大的改善才可符合現代化的要求.練習題 (2)某種塑膠其長度規格為 65 2.0 m/m , 一月份之生產實績為 X 3=64 1.4 m/m , 求 Cp ,Ca , CPK?4Cp = = 1.431. 4 2 64 65 Ca = 100% = - 50% 2CPK = 1.43 ( 1- - 0.5 ) = 0.715
