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本課程的目的 使學員: 第○單元：統計學基本概念 The Central Limit Theorem (中央極限定律) 中央極限定律敘述,樣品平均值(通常用來估計母體的平均值)的分佈可以用常態分佈來表示,即使母體的分佈不一定是常態分佈. ? 常態分佈的曲線成“鐘型曲線”, 且具備下列特性: 68.3% 的數據在 μ± σ 範圍內 (μ: 平均值,σ: 標準差) 95.5% 的數據在 μ±2σ 範圍內 99.73% 的數據在 μ±3σ 範圍內 第一單元 總結 管制圖的選定 二、依用途分類： 1) 解析用管制圖 1. 決定方針用 2. 製程解析用 3. 研究製程能力用 4. 製程管制之準備用 管制圖之繪製流程 ▼基本原則 正常管制圖上的點，必須符合: (1)隨機分散（random fluctuation）與 (2)常態分佈 (normal distribution) 的原則，所以至少要滿足下面幾點要求： ▼ 區間測試(Zone Test)法則 區間法則(又稱為Western Electric rules)可適用於管制圖中心線之兩側。首先，將管制圖之兩側各分為三個區間，每個區間的寬度為一個標準差，如圖三所示： 區間測試法則 練習題 一個管制圖如下所示。請對此管制圖進行判讀，也就是說，判斷出這個管制圖是否有出現製程失控？ 1.連續八點落在管制中心的同一側。 2.連續十一點有十點落在管制中心的同一側。 3.連續十四點有十二點落在管制中心的同一側。 4.連續十七點有十四點落在管制中心的同一側。 5.連續二十點有十六點落在管制中心的同一側。 上述法則有一成立時，則判斷製程失控。 第二單元 總結 第二單元 總結 第三單元：常用管制圖之繪製 一、平均值-全距管制圖( Xbar-R 管制圖) 二、個別值與移動极差管制圖 (X-MR管制圖) ● 適用情況 1.使用自動化檢測技術,且每一件產品皆檢測 2.資料取得不易,一次只能蒐集到一個數據 3.所取的樣本屬品質極為均勻的產品，如藥液濃度 4.分析或測試一品之品質特性時,其過程相當費時或繁瑣 5.產品係貴重之物品或測試屬破壞性試驗, 測試成本相當高 六、管制圖分析 1.正常的管制圖型態 六、管制圖分析 2.趨勢型製程 六、管制圖分析 3.循環型製程 六、管制圖分析 4.偏移型製程 六、管制圖分析 5.混合型製程 六、管制圖分析 6.集中型製程 a.製程有不正常原因存在時，應即調查原因，加以處置。 b. X管制圖上有點超出管制界限時，則表示製程平均發生變化或 變異增大。 c. R管制圖上有點超出管制界限時，則表示製程變異增大。 d. 採取措施(對策)時，不但要消除當時之不正常現象，還要預 防再度發生，以符合品質之原則。 沒有點超出管制界限 量測點隨機出現 工具老化、磨耗 化學溶液濃度改變 環境變異(溫度、溼度、壓力...) 操作者或機器的疲勞或輪替 新的操作員、設備或材料 變更製程條件 多種機器或多位操作者 產品品質特性未層別 用錯管制圖 量具無法測出數據變異 第○單元：基本統計概念 第一單元：統計製程管制(SPC)之基本概念 第二單元：管制圖的介紹及其應用 第三單元：常用管制圖之繪製 統計製程管制(Statistical Process Control) 能運用SPC 於日常工作之中以進行製程管控,達到 有異常立即反應並做適當處理的目的. 能了解並說出統計製程管制之 A.基本概念, B.應用, C.繪製, D.判圖 Version 1.4 第○單元：基本統計概念 甚麼是統計學 (Statistics)？ 統計學：是將資料加以匯集、整理、展示、分析與解釋,是以樣本推論群體的現象，即是在不確定情況下運用統計的觀念來推定,是為一种作為決策的科學方法。 群體(Population)：由具有共同特性之個體所組成的整體。 例:競華所有人的身高 樣本(Sample)：群體之一部分。例:隨機抽取防焊組80人的身高 參數(Parameter)：由群體資料所計算出之群體特徵值。 例：競華電子全體員工平均身高。 統計量(Statistic)：由樣本資料所計算出之樣本特徵值。 例：競華防焊組人員的平均身高。 例：某 PCB 製造公司欲由100片隨機抽出之電路板來估計工廠所生產之電路板的厚度。請指出所欲研究之群體、樣本、參數及統計量。 群體: 樣本: 參數: 統計量: 工廠所生產之全部電路板 100片隨機抽出之電路板 全部電路板之平均厚度 100片