品管基础教程0612

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1、品管大師的話戴明-EdwardsDeming品質是製造出來的。品質是散佈在生產系統的所有層面。停止末端大量的檢驗行為，而應力求改善，由根本做起。他認為末端檢驗絕不可能獲得有競爭力的品質。不斷研究和改善品管制度，是所有階層的責任。裘蘭-JosephJuran品管的目的在於預防不良的發生。而非剔除不良。品質改進涉及長期性的問題，而品質應是公司整體策略的核心。費根堡-ArmandFeigenbaum全面品質管制TQM。一種有效的系統能結合公司內部各部門在品質開發，品質維護，以及品質改善下最大的努力，使產品及服務皆能在經濟的水準上，獵取顧客的完成滿意。品管的核

2、心在預防，而非補救。更堅持主張不改善每一層面的作業品質，則無法協同作用，故整個系統品質難以改善。石川馨-KaoruIshikawa以良好的人力資源，建立工作品質。全公司品管(CWQC)由董事會，至全公司員工，都必須在各自的任務分擔下，主動積極參與，品質是每一員工的責任。克勞斯比-PhilipCrosby第一次就作對。(DoItRightTheFirstTime)。他曾說要靠檢驗來消除品質問題，無異將牙膏擠回袋中。品質是大家的事，品管部門是負責協助、教育、培養、與激勵大家追求品質。工作的唯一標準就是零缺點，不是差不多。每一員工都要徹底反省覺悟，嚴格要求自

3、己的工作完美無缺。SPC的基本觀念世上沒有任何兩件事.人員.產品是完全一樣製造過程中所產生之變異是可以衡量的事情.產品的變異通常根據一定的模式而產生宇宙萬物及工業產品大都呈常態分配例如:身高.體重.智力.考試成績.所得分配變異的原因可分為機遇及非機遇原因機遇原因屬管理系統的範圍非機遇原因卻是作業人員本身就能解決的應用SPC可以確保作業人員的自尊應用SPC可以指出製程最需要改善的地方常態分配的基本特性在中心線或平均值兩側呈現對稱之分佈常態曲線左右兩尾與橫軸漸漸靠近但不相交曲線下的面積總和為1曲線左右兩個反曲點位於+/-1個標準差處常態隨機變數的任何線型函

4、數仍為常態分配互相獨立之任何常態分配組合仍為常態分配常態分配曲線下的面積u1σ2σ3σ68.27%95.45%99.73%常態分配與管製圖μ+1σ中心線管制上限管制下限μ+2σμ+3σ●●●●●●●●A區B區A區B區C區C區規格範圍不同的常態分配(a)μ1≠μ2，σ1=σ2χμ1μ2不同的常態分配(b)μ1=μ2，σ1<σ2σ2σ1μ1=μ2σ2σ1χ不同的常態分配(c)μ1≠μ2，σ1<σ2σ2σ1μ1μ2χStatisticalProcessControl-SPC乃是一些使製程穩定和經由降低變異性以改善製程能力的強力工具的結合-SPC可應用在任何製

5、程上.其七大工具為:何謂SPC統計製程管制1.直方圖histogram2.查檢表checkSheet3.柏拉圖paretochart4.因果圖causeandeffectivediagram5.層別法stratification6.散佈圖scatterdiagram7.管制圖controlchartSPC應用/QC七大工具-此QCseventools又以管制圖是最具理論基礎的技術.-它是由貝爾電話實驗室之特斯華特博士WalteA.Shewhart於1920年所提出何謂SPC統計製程管制統計Statistic數據透過計算產生出有意義的情報統計Statis

6、ticalI統計OP數據計算有意義的情報=++計數值計量值Xσ什麼是有意義的情報?例1:插拔力很好例2:插拔力平均為1.5Kg例3:大部份Jack產品的插拔力在1.5±0.3Kg之內例4:99.73%的Jack產品的插拔力在1.5±0.3Kg之內統計製程控制StatisticalProcessControlSPC就是依據統計的邏輯來判斷製程是否異常控制系統及應否採取改善對策的一套統計製程控制StatisticalProcessControl過程100分品質零缺點製程管制的必要性檢測-忍受浪費預防-避免浪費*離散趨勢**全距:Xmax-Xmin**變異數

7、與標準差的意義管制圖的統計基礎u=(1.0+2.0+2.7+3.0+3.3+4.0+5.0)/7=3.0Sumof(X-u)^2=(1.0-3.0)^2+(2.0-3.0)^2+(2.7-3.0)^2+(3.0-3.0)^2+(3.3-3.0)^2+(4.0-3.0)^2+(5.0-3.0)^2=10.18^2=10.18/7=1.4543=(10.18/7)^0.5=1.20591.02.02.73.03.34.05.01.02.02.73.03.34.05.06-PPM品質管理366803ppm46200ppm5233ppm63.

8、4ppm6-PPM品質管理如何實施6-PPM品質管理1)為求原物料之最高品質,供應商亦須實