spc管制图与制程管制

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1、SPC管制图与制程管制1、SPC兴起的背景SPC兴起是宣告「经验挂帅时代」的结束，SPC兴起是宣告「质量公共认证时代」的来临，因为「质量公共认证」的制度与机构非常重视，产品生产的「过程」与「系统」，然而，如何检核此一贯「过程」与「系统」仍然稳定的存在呢？这又必须仰赖SPC来发挥功能。2、SPC与传统SQC的最大不同点，就在于由Q至P的这两个字转换。在传统的SQC中强调的是Quality，是指产品的质量。换言之，它是着重买卖双方可共同评断与鉴定的一种「既成事实」。而在SPC的想法上，则是希望将努力的方向更进一步的放在质量的源头――制程（Process）上

2、。因为制程的起伏变化才是造成质量变异（Variation）的主要根源，而质量变异的大小也才是决定产品优劣的关键3、QS9000之精髓透过持续改善消除Waste降低CostSPC的焦点――制程（Process）4、步骤一：深入掌握因果模式如何找出因果模式呢？原则上要视产品质量的复杂度而订，如果，复杂度低，用传统的索检表（Checklist)及层制法来加以分析即可。反之，如果遇到复杂度高的个案，那可能就不得不借助实验计划法(D.O.E)的更高阶分析工具了。步骤二：设定主要参数的控制范围需要进一步地借助相关与回归分析等统计工具来合理地推测出控制范围。步骤三：

3、建立制程控制方法控制频率样本抽取方法样本量测方法步骤四：抽取成品来印证原始系统是否仍然正常运转SPC的步骤6SPC能使管理更合逻辑从上述“步骤一／步骤二／步骤三／步骤四”来看，做好SPC的过程，其实也就是脱离直觉式管理而进入逻辑管理的过程，中国人常说「物有本末，事有始终，知所先后，则近道矣」，这岂不正是SPC的写照？SPC能使管理掌握先机因为SPC是从产品之质量特性，回溯到源头从制程参数上着手之管理。这种「源流管理」的想法从消极方面讲，可以防止损失于事先；从积极方面讲，更可创造质量于源头，因此「掌握先机」自然也成为SPC的精髓。SPC能使管理更加省事6

4、SPC是从容易控制的制程参数下手，来掌握不容易控制的成品质量。因此，是一种相当省事的管理。SPC使制造成本更低越早发现恢复成本越低来自多个制程与参数，SPC的精髓SPC管制图与制程管制直方图之制作分布的定量表示法：位置量数：1.算术平均数2.中位数：直方图的面积左右等分的那个数值或数据按大小排序，则位居正中的那个数据。（偶数个数据，则中间两个值的平均数）3.众数：出现最多的数值4.中全距数：最大与最小值之平均值，但因受异常值﹙极端值﹚影响，故多不使用。离散量数：1.变异数2.不偏变异数：依统计学研究，不偏变异数值之期望值与真值一致。3.标准差4.全距：

5、全距易受异常值影响，适用n>10之场合。分布之定量表示69次数分布图之目的：1.了解分布状态2.调查制程能力3.制程的分析与管理4.求分布的平均数标准差6次数分布图之缺点：1.未包括时间性变化2.统计内容不足3.作次数分布所需数据多直方图目的与缺点直方图的判读折齿型:由于次数分布分组不当或是测定的方法有问题造成。分立小岛型:表示制程有异常,需要查出原因,采取措施加以消除。左曳尾型:将理论值或规格值做为上限时常呈现之分布,例如良率接近100%,纯度接近100%右曳尾型:不良率或不纯度接近零这种下限受限制的情况。6峭壁型:由于制程能力不足,为符合规格而进行

6、全数检查,剔除了不良品而做成的直方图常呈现此状态,下限左侧有少数不良品是检查错误造成的。二个检验员检查标准样品将两人数据合并做成直方图,峰顶似乎过于平坦。将两人数据分别做直方图,则两图离散程度差不多,而平均数则有明显差别。常态分配曲线，其形状如钟，平均数μ恰为最高点引下来X轴上之垂直点。注：1.曲线左右两尾与X轴渐渐靠近，但不与横轴相交。2.曲线下，横轴上之面积等于1常态分配与管制图1.计量值管制图因假设其群体为常态分配，其样本大小n较小即已足够，n=3~62.计数值管制图为以二项分布为基础﹙n管制图﹚或以分布为基础﹙μ管制图﹚。所以n值应较大，例如n

7、pchart之n取100~200，μ管制图以单位面积、体积长度为衡量基础，n为无穷大。平均值移动“β”值常态分配于管制图之应用管制图的用途?经济性—有效抽样﹐降低成本?预警性—趋势判定﹐预防不良?时效性—及时矫正﹐降低风险?分辨共同原因与特殊原因?善用机器设备—安排适当机台?改善评估的依据—制程提升的有效信息管制图的优点?作业时用以监控制程。?协助制程稳定，对质量和成功可供预测。?促使制程达到---较高质量---较低成本---更高效率?提供检讨制程表现的共同语言。?可分辨常因与特因，让现场人员得自行对策。管制图种类(依用途分)解析用管制图?决定方针用、

8、制程解析用、制程能力研究用、制程管制准备用管制用管制图?追查不正常原因、迅速消除此项原因、并且