何謂 SPC?  S  P  C   Statistic Process Control 統計  制程  管制
SPC
統計觀點 : 1, 變異性 2, 變異原因 :4M1E 3, 變異性質分類 :   a>. 機遇原因 ( 偶然性 , 不可避免 )   b>. 非機遇原因 ( 系統性 , 可避免 )
統計觀點 4>. 統計數據類型 : 計量 ; 計數 5>. 品質變異之統計規律 :   正態分布   6>. 正態分布兩個參數 :   6-1  平均值  : 描述品質特性    值之集中位置   6-2  標準差  : 描述品質特性    值...
制 程 控 制 系 統 1. 制程  The process. 2. 制程回饋資訊  Information about performance. 3. 制程之改善行動  Action on the process. 4. 制程結果之改善行動 ...
一般之製程控制模式
數 據 的 種 類 <ul><li>數據可分為三種 : </li></ul><ul><li>1. 現有數據 </li></ul><ul><li>是工廠的制程因不同機器 , 原料 , 操作員 , 生產線 , 時間等所記錄 </li></ul><u...
變異 : Common and Special Causes
為何要制程管制 ? <ul><li>Detection------Tolerates Waste </li></ul><ul><li>Prevention----Avoids Waste </li></ul>
<ul><li>*  傳統 </li></ul><ul><li>* Quality through screening </li></ul><ul><li>*  允許  waste 產生 </li></ul><ul><li>* Less Sen...
如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>*   建立一個環境 , 適合做改進之動作 . </li></ul><ul><li>*   鑑別適當之制程 . </li></ul><ul><li>*  鑑別和決定管制參數 . </li></ul>...
如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>可分為四種 . </li></ul><ul><li>a) P-CHART  FOR % DEFECTIVES </li></ul><ul><li>b) nP-CHART  FOR # OF DEFE...
如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>3.  中心線 , 上下限計算公式 . </li></ul><ul><li>( 如附表 ) </li></ul>
<ul><li>Attribute SPC 圖之計算公式 </li></ul>
<ul><li>Attribute SPC 圖之計算公式 </li></ul>
如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>4.  實例 (p-chart 之建立 )   描 述  注意重點 </li></ul><ul><li>STEP1: 管制參數決定 ․該制程之穩定性․客戶需求 ․變因考慮 </li></ul><ul...
如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>STEP3: 計算管制圖上下限 </li></ul>計算 計算 UCL 及 LCL 劃線及標示 重新計算管制界限 STEP4: 分析管制圖 FIND & CORRECT 特殊變因 分析管制圖各點之情...
如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>STEP5: 分析制程能力 </li></ul>計算 Process Capability 評估 Process Capability 改善制程能力 5.Control Charts for var...
如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>6. Variable Control Chart  之中心線 , 上下限計算公式 </li></ul><ul><li>( 如附表 ) </li></ul><ul><li>7. Median Cha...
如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>8.X-MR  Charts  之常數 </li></ul>
數 據 的 性 質 <ul><ul><li>1. 計量性的  (Variable data) </li></ul></ul><ul><ul><li>例如 :  溫度 ,  溫度 ,  厚度等 . </li></ul></ul><ul><li>2...
區域性行動及系統性行動 LOCAL ACTION & ACTION ON SYSTEM 區域性行動 : 系統性行動 : 1. 需要現場人員擬訂 . 2. 用來消除特殊之變異 . 3. 可矯正大約 15% 之制程問題 . 1. 用來減少變異 ( ...
使用 SPC 容易犯的十項錯誤 <ul><li>1. 選擇不適當之控制參數 . </li></ul><ul><li>2. 非即時結果及判定 . </li></ul><ul><li>3. 不適當之樣品數 . </li></ul><ul><li>4...
有關統計品管之制程控制問題 <ul><li>1. 什么是制程控制系統 ? </li></ul><ul><li>2. 變異如何影響制程結果 ? </li></ul><ul><li>3. 統計技巧如何告訴我們問題是屬于區域性或 </li></ul>...
應用統計管制圖的好處 <ul><li>1. 制程之持續管制 . </li></ul><ul><li>2. 幫助制程表現穩定 , 可預測 . </li></ul><ul><li>3. 幫助制程達到 : </li></ul><ul><li>高品質 ...
<ul><li>Variable SPC 圖之計算公式 </li></ul>
<ul><li>Variable SPC 圖之計算公式 </li></ul>
<ul><li>SPC CHARTS </li></ul>1. 數據收集  COLLECTION 2. 管制  CONTROLS *  訂定初期管制界限 *  鑒別和清除特殊變因 3. 分析與改善 *  量化一般變因  ( COMMON CAU...
SPC 管制圖選擇流程
持續改善周期 <ul><ul><li>1. 制程分析 - • what should the  process be doing </li></ul></ul><ul><ul><li>•  what can go wrong </li></ul...
持續改善周期 <ul><ul><li>3. 改善制程 - • change the process to better understand </li></ul></ul><ul><ul><li>common cause variation <...
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QM-039-何謂SPC

  1. 1. 何謂 SPC? S P C Statistic Process Control 統計 制程 管制
  2. 2. SPC
  3. 3. 統計觀點 : 1, 變異性 2, 變異原因 :4M1E 3, 變異性質分類 : a>. 機遇原因 ( 偶然性 , 不可避免 ) b>. 非機遇原因 ( 系統性 , 可避免 )
  4. 4. 統計觀點 4>. 統計數據類型 : 計量 ; 計數 5>. 品質變異之統計規律 : 正態分布 6>. 正態分布兩個參數 : 6-1 平均值 : 描述品質特性 值之集中位置 6-2 標準差 : 描述品質特性 值之集中位置 6-3 3‘ ’ 原則
  5. 5. 制 程 控 制 系 統 1. 制程 The process. 2. 制程回饋資訊 Information about performance. 3. 制程之改善行動 Action on the process. 4. 制程結果之改善行動 Action on the output .
  6. 6. 一般之製程控制模式
  7. 7. 數 據 的 種 類 <ul><li>數據可分為三種 : </li></ul><ul><li>1. 現有數據 </li></ul><ul><li>是工廠的制程因不同機器 , 原料 , 操作員 , 生產線 , 時間等所記錄 </li></ul><ul><li>下來的數據 . 此種數據稱為現有數據 . </li></ul><ul><li>2. 即時數據 </li></ul><ul><li>在制程中 , 為維持其穩定 , 防止異常原因之再發生 , 依管制圖作 </li></ul><ul><li>為制程管制 , 隨時自制程中抽取樣品以點繪管制圖 , 此種隨時隨 </li></ul><ul><li>地而搜集之數據稱即時數據 . </li></ul><ul><li>3. 新搜集數據 </li></ul><ul><li>為了某種目的 , 在實驗室或制造現場設計實驗而得的數據稱為新搜集數據 . </li></ul>
  8. 8. 變異 : Common and Special Causes
  9. 9. 為何要制程管制 ? <ul><li>Detection------Tolerates Waste </li></ul><ul><li>Prevention----Avoids Waste </li></ul>
  10. 10. <ul><li>* 傳統 </li></ul><ul><li>* Quality through screening </li></ul><ul><li>* 允許 waste 產生 </li></ul><ul><li>* Less Sensitive </li></ul><ul><li>* Meet Spec </li></ul><ul><li>* 個人認知 </li></ul>Detection Prevention * 非傳統 * Built-in Quality * 防止 waste 產生 * More Sensitive * Meet target * 客觀判斷
  11. 11. 如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>* 建立一個環境 , 適合做改進之動作 . </li></ul><ul><li>* 鑑別適當之制程 . </li></ul><ul><li>* 鑑別和決定管制參數 . </li></ul><ul><li>注意 : 有關 </li></ul><ul><li>• 客戶需求 •現有問題點 •參數之間相關性 </li></ul><ul><li>* 定義出量測方法與系統 . </li></ul><ul><li>* 減少不必要之變異 . </li></ul>1. 預備事項 ( PREPARATION FOR USE OF CONTROL CHARTS)
  12. 12. 如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>可分為四種 . </li></ul><ul><li>a) P-CHART FOR % DEFECTIVES </li></ul><ul><li>b) nP-CHART FOR # OF DEFECTIVES </li></ul><ul><li>c) C-CHART FOR DEFECTS </li></ul><ul><li>d) u-CHART FOR 平均缺點數 </li></ul><ul><li>定義 :Defectives 例如 : 兩個不良 PCB 板 . 一個電性不良之 PCA </li></ul><ul><li>%DEF S/S=100 DEFECTIVES=1PCS </li></ul><ul><li>%DEF=1% 或 10000PPM </li></ul><ul><li>DEFECTS 例 : 一個不良 PCB 板有三個 Defects: </li></ul><ul><li>※ 金手指刮痕 </li></ul><ul><li>※ 開路 </li></ul><ul><li>※ 綠漆覆蓋 </li></ul>2. ATTRIBUTES CONTROL CHARTS
  13. 13. 如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>3. 中心線 , 上下限計算公式 . </li></ul><ul><li>( 如附表 ) </li></ul>
  14. 14. <ul><li>Attribute SPC 圖之計算公式 </li></ul>
  15. 15. <ul><li>Attribute SPC 圖之計算公式 </li></ul>
  16. 16. 如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>4. 實例 (p-chart 之建立 ) 描 述 注意重點 </li></ul><ul><li>STEP1: 管制參數決定 ․該制程之穩定性․客戶需求 ․變因考慮 </li></ul><ul><li>․ 現有問題 ? ․ 定義量測方法 </li></ul><ul><li>STEP2: 數據收集 </li></ul>* SUBGROUP 大小 ( n=?) * 抽樣頻率 . * # OF SUBGROUP 方法 之 選擇 P= 計算每一個小組之 P 值 選擇適當之繪圖比例 繪制管制圖
  17. 17. 如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>STEP3: 計算管制圖上下限 </li></ul>計算 計算 UCL 及 LCL 劃線及標示 重新計算管制界限 STEP4: 分析管制圖 FIND & CORRECT 特殊變因 分析管制圖各點之情況 OUT RUN ON ONE SIDE
  18. 18. 如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>STEP5: 分析制程能力 </li></ul>計算 Process Capability 評估 Process Capability 改善制程能力 5.Control Charts for variables data 最常見之 variable control chart 有 a) chart for but n<10 b) chart for single measurement c) chart for 而 S 容易計算 d) chart Median chart, Subgroup Ave. 不易計算 STEP6: 認証改善后之制程能力
  19. 19. 如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>6. Variable Control Chart 之中心線 , 上下限計算公式 </li></ul><ul><li>( 如附表 ) </li></ul><ul><li>7. Median Charts 之常數 </li></ul>
  20. 20. 如何建立一個 SPC 管制圖 <ul><li>8.X-MR Charts 之常數 </li></ul>
  21. 21. 數 據 的 性 質 <ul><ul><li>1. 計量性的 (Variable data) </li></ul></ul><ul><ul><li>例如 : 溫度 , 溫度 , 厚度等 . </li></ul></ul><ul><li>2. 計數性的 (Attribute data) </li></ul><ul><ul><li>例如 : 一個人 , 一張床 , 一條魚等 . </li></ul></ul>數據的性質可分為兩類 :
  22. 22. 區域性行動及系統性行動 LOCAL ACTION & ACTION ON SYSTEM 區域性行動 : 系統性行動 : 1. 需要現場人員擬訂 . 2. 用來消除特殊之變異 . 3. 可矯正大約 15% 之制程問題 . 1. 用來減少變異 ( 因 common causes 造成 ). 2. 需管理人員 ( 甚至高層管理人員 ) 之支持 . 3. 可矯正大約 80% 之制程問題 .
  23. 23. 使用 SPC 容易犯的十項錯誤 <ul><li>1. 選擇不適當之控制參數 . </li></ul><ul><li>2. 非即時結果及判定 . </li></ul><ul><li>3. 不適當之樣品數 . </li></ul><ul><li>4. 不良率為 LOW PPM LEVEL 時 . </li></ul><ul><li>5. 用錯 SPC CHART. </li></ul><ul><li>6.SPEC LIMIT 及 SPC LIMIT 混淆 . </li></ul><ul><li>7. 錯誤之改正行動時機 . </li></ul><ul><li>8. 變更沒有記錄與評估 . </li></ul><ul><li>9. 不適當之分析 . </li></ul><ul><li>10. 重算 CONTROL LIMITS 時 , 沒有剔除特殊變因 . </li></ul>
  24. 24. 有關統計品管之制程控制問題 <ul><li>1. 什么是制程控制系統 ? </li></ul><ul><li>2. 變異如何影響制程結果 ? </li></ul><ul><li>3. 統計技巧如何告訴我們問題是屬于區域性或 </li></ul><ul><li>系統性 ? </li></ul><ul><li>4. 怎么知道制程為控制制程 ? 怎么知道制程能力 ? </li></ul><ul><li>5. 什么是“持續改善周期” , 與制程控制有何關系 ? </li></ul><ul><li>6. 什么是統計管制圖 ? 其用法如何 ? </li></ul><ul><li>7. 應用統計管制圖有何好處 ? </li></ul>
  25. 25. 應用統計管制圖的好處 <ul><li>1. 制程之持續管制 . </li></ul><ul><li>2. 幫助制程表現穩定 , 可預測 . </li></ul><ul><li>3. 幫助制程達到 : </li></ul><ul><li>高品質 • 低成本 • 高效率 </li></ul><ul><li>4. 對制程之表現判定有一致性 . </li></ul><ul><li>5. 很清楚了解變因是否屬於特殊原因 . </li></ul>
  26. 26. <ul><li>Variable SPC 圖之計算公式 </li></ul>
  27. 27. <ul><li>Variable SPC 圖之計算公式 </li></ul>
  28. 28. <ul><li>SPC CHARTS </li></ul>1. 數據收集 COLLECTION 2. 管制 CONTROLS * 訂定初期管制界限 * 鑒別和清除特殊變因 3. 分析與改善 * 量化一般變因 ( COMMON CAUSE) * 訂定改善行動以減少變異
  29. 29. SPC 管制圖選擇流程
  30. 30. 持續改善周期 <ul><ul><li>1. 制程分析 - • what should the process be doing </li></ul></ul><ul><ul><li>• what can go wrong </li></ul></ul><ul><ul><li>• what is the process doing </li></ul></ul><ul><ul><li>• Achieve a state of statistical control </li></ul></ul><ul><ul><li>• Determine Capability </li></ul></ul><ul><ul><li>2. 維持制程穩定 - • Monitor Process Performance </li></ul></ul><ul><ul><li>• Detect special causes variation and </li></ul></ul><ul><ul><li>act upon it </li></ul></ul>
  31. 31. 持續改善周期 <ul><ul><li>3. 改善制程 - • change the process to better understand </li></ul></ul><ul><ul><li>common cause variation </li></ul></ul><ul><ul><li>• Reduce the common cause variation </li></ul></ul><ul><ul><li>• Management support & commitment </li></ul></ul>

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