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1、管制圖(ControlChart)報告內容管制圖簡介管制圖與常態分配管制圖的繪製製程能力指數統計製程管制(StatisticalProcessControl簡稱SPC)是利用抽樣所得之樣本資料,來監視製程之狀態,在必要時採取調整製程參數之行動.以降低產品品質之變異性.ThePurposeofSPC---successfulquality-improvementIncreaseproductivityEnhancemarketpenetrationAchievegreaterprofitabilityStrongcompetitiveadvantageQualityisonem
2、ajorbusinessstrategy為任何場所之計劃收集之數據,以各種統計分析及管制圖之處理,分析,計算,圖示及列表在製程管制系統中提供績效報告,已達成預先防止,避免浪費的管制目的.定義在生產中變異永遠存在.例如:同種原料內的變化,機械的振動,當這些變化量極小時,製程仍可被接受.這些稱為機遇原因(chancecause)或一般原因(commoncause),稱其在管制中(incontrol)非機遇原因(Assignablecauses)：又稱為可避免之原因,人為原因,特殊原因,異常原因,局部原因等此外,製程中可能有其他變因,如參數調整不當,原料不良,機器故障,這些變異稱為
3、可歸屬原因(assignablecause),或特殊原因(specialcause),稱為製程失控(outofcontrol).機遇原因(Chancecauses)：又稱為不可避免之原因,非人為原因,共同原因,偶然原因,一般原因等若能及早發現可歸屬原因,則可避免再製造出更多不合格的產品.因此有製程管制的一些方法,如:品管七大手法,管制圖,製程能力分析,這些有助於迅速偵測出製程發生變異及找出變異發生的原因.何謂變異性?原因分類出現次數影響結論機遇次數多微小不值得調查非機遇次數甚少顯著須徹底調查機遇原因與非機遇原因之辨別機遇原因之變異非機遇原因之變異(1).大量之微小原因所引起(
4、1).一個或少數幾個較大原因所引起(2).其個別之變異極為微小(2).可能發生大變異(3).幾個較為代表性;(3).幾個較為代表性;1.原料之微小異常1.原材群體不良2.機械之微小震動2.不完全之機械調整3.儀器測定時不十分精確之做法3.新手之作業員(4).要除去變異原因,是件非常(4).不但可找出原因,並且除去這些不經濟之處置原因之處置,在經濟觀點上是正確的(非)機遇原因之辨別群體與樣本(PopulationadSample)吾人自製程取樣檢查之目的係藉樣本來了解群體,吾人無法直接了解群體是何種狀態,除非把群體整個檢查,此為不可能之事.既是利用樣本來推定群體,則所取之樣本必
5、須何理可靠,否則即失去其意義.群體、樣本數據之間的關係N:群體n:樣本抽樣測試行動分析結論數據Nn數據的整理及分析,因數據型態之不同有不同的整理與分析方法,單位產品的品質特性及其衡量方式可歸納為1.計數值數據(AttributeData)數據均屬予以單位計算者,如PCB上的不良悍點數,每公尺棉布有幾個疵點等特性均為間斷性者2.計量值數據(VariableData)數據均屬由量具實際量測而得.如長度,重量,成分,厚度等特性均為連續性者數據的分類(ClassificationofData)管制圖種類計量值管制圖(ControlChartsforVariables)平均值與全距管制
6、圖(X-RChart)平均值標準差管制圖(X-σChart)中位數與全距管制圖(X-RChart)個別值與移動全距管制圖(X-RmChart)計量值管制圖(ControlChartsforAttribute)不良率管制圖(PChart)不良數管制圖(pnChart)缺點數管制圖(CChart)單位缺點數管制圖(uChart)~常態分配管制圖之種類雖然很多,但都是以同樣之統計原理為出發點.假設有群體,其平均值為μ,標準差為σ,如圖,抽取一個樣本x時,其值會小於μ-3σ或大於μ+3σ之機會為0.27%,x值在μ+kσ與μ-kσ之間稱為機率μμ+kσμ-kσ－３σ－２σ－１σ＋１σ
7、＋２σ＋３σ99.73%95.45%68.26%當一分配經證實為一常態分配時,則算出此常態分配之標準差σ及平均值μ後其特性可用下列圖表說明μ±kσ在內機率在外機率μ±0.67σ50.00%50.00%μ±1σ68.26%31.74%μ±1.96σ95.00%5.00%μ±2σ95.45%4.55%μ±2.58σ99.00%1.00%μ±3σ99.73%0.27%管制圖是以3個標準差為基礎,換言之,只要群體是常態分配,從群體中抽樣時,每10000個當中即有27個會跑出±3σ之外,亦即每1000次中約有3次
