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    制程能力分析PPT课件.ppt

    • 资源ID:60857       资源大小:1.30MB        全文页数:24页
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    制程能力分析PPT课件.ppt

    1、製程能力分析製程能力分析(Process Capability Analysis)2製程能力分析(Process Capability Analysis)簡述簡述所謂製程能力乃指製程的實力藉由統計分析的手法來所謂製程能力乃指製程的實力藉由統計分析的手法來衡量製程是否具備一致性衡量製程是否具備一致性其目的在於其目的在於評估產品品質是否具備符合規格的能力評估產品品質是否具備符合規格的能力在工業界常以製程能力指標來作為衡量製程能力的工在工業界常以製程能力指標來作為衡量製程能力的工具具製程分析的應用有製程分析的應用有在競爭廠商之中作一選擇在競爭廠商之中作一選擇降低製程的變異降低製程的變異預測製程是否符

    2、合公差預測製程是否符合公差協助產品設計人員選擇或是更改製程協助產品設計人員選擇或是更改製程設立新生產設備之規格設立新生產設備之規格3製程能力分析(Process Capability Analysis)製程能力與公差製程能力與公差一般而言,配合管制圖的使用,而以一般而言,配合管制圖的使用,而以6s的寬度的寬度來表示其生產的製程能力來表示其生產的製程能力製程能力製程能力6s與公差()之間有與公差()之間有三種關係三種關係個案一個案一 6s 個案二個案二 6s 個案三個案三 6s 4製程能力分析(Process Capability Analysis)管制界限管制界限 v.s.規格界限規格界限管制

    3、界線管制界線由所收集的資料彙整後之平均值的函數,是對平均而言由所收集的資料彙整後之平均值的函數,是對平均而言規格界限規格界限為衡量個別產品的成效為衡量個別產品的成效通常而言是由通常而言是由管理人員管理人員、製程工程師製程工程師、客戶客戶或是或是產品設計師產品設計師所決定所決定其寬度定義為公差其寬度定義為公差管制界限與規格界限並無直接的關係,製程在管制內並不表示產管制界限與規格界限並無直接的關係,製程在管制內並不表示產品符合規格,也就是說製程在管制內仍會產生不合格品品符合規格,也就是說製程在管制內仍會產生不合格品5製程能力分析(Process Capability Analysis)製程能力小於

    4、公差製程能力小於公差此種為最好的情況此種為最好的情況由於公差大於製程能力所以即使當製程有偏差以不會由於公差大於製程能力所以即使當製程有偏差以不會產生太大問題如圖(),雖然製程不在管制內但其產生太大問題如圖(),雖然製程不在管制內但其並無產生不良品並無產生不良品6製程能力分析(Process Capability Analysis)製程能力等於公差製程能力等於公差此種情況此種情況當製程平均偏移時即會超出規格當製程平均偏移時即會超出規格。也就是說。也就是說只要製程在管制內就不會有不良品產生,但若製程不只要製程在管制內就不會有不良品產生,但若製程不在管制內不良品就會生產出來,這時就會產生所謂非在管制

    5、內不良品就會生產出來,這時就會產生所謂非機遇原因的變異必須立即採取修正方案機遇原因的變異必須立即採取修正方案7製程能力分析(Process Capability Analysis)製程能力大於公差製程能力大於公差這種是屬於最遭的情況,即使製程在管制內依然會有不良品產生這種是屬於最遭的情況,即使製程在管制內依然會有不良品產生也就是也就是製程並無能力製造出符合此規格的產品製程並無能力製造出符合此規格的產品解決方案解決方案100%全撿全撿提高公差提高公差改變製程的變異改變製程的變異移動製程平均使所有不良品發生在同一邊。以鑽孔來說,若是發生在規格移動製程平均使所有不良品發生在同一邊。以鑽孔來說,若是發

    6、生在規格之上則會形成廢品,反之,若是在規格下則必須再加工即所謂的重工。此之上則會形成廢品,反之,若是在規格下則必須再加工即所謂的重工。此時若是移動製程平均至規格下則可以減少報廢但增加重工時若是移動製程平均至規格下則可以減少報廢但增加重工8製程能力分析(Process Capability Analysis)製程能力的計算製程能力的計算當製程在統計管制內時其製程能力等於當製程在統計管制內時其製程能力等於6s在統計製程管制內可利用下列步驟計算製程能力在統計製程管制內可利用下列步驟計算製程能力Step 1:取取25組,每組內有組,每組內有4個樣本總共個樣本總共100筆資料筆資料Step 2:計算每組

    7、之全距或是標準差計算每組之全距或是標準差Step 3:計算平均全距或是平均標準差計算平均全距或是平均標準差Step 4:估計母體標準差估計母體標準差Step 5:估計製程能力估計製程能力9製程能力分析(Process Capability Analysis)製程能力指標製程能力指標將製程符合規格的程度以簡潔數量化的指標來將製程符合規格的程度以簡潔數量化的指標來表示表示常用的指標有常用的指標有10製程能力分析(Process Capability Analysis)精確度精確度 vs.準確度準確度低精確度低準確度高精確度低準確度低精確度高準確度高精確度高準確度11製程能力分析(Process C

    8、apability Analysis)製程能力指標製程能力指標 CpkCpk可分為可分為Ca(精準度)與精準度)與Cp(精確度)精確度)準確度(Capability of Accuracy)精確度(Capability of Precision)XmUSLLSL其中是製程平均數、m為規格中心、T 為目標值12製程能力分析(Process Capability Analysis)指標指標Ca 為製程平均值與規格中心或目標值差距之之為製程平均值與規格中心或目標值差距之之衡量指標。衡量指標。Ca 數值越小表示製程平均值越接近規格中心。數值越小表示製程平均值越接近規格中心。其中是製程平均數、m為規格中

    9、心、T 為目標值13製程能力分析(Process Capability Analysis)指標指標定義為定義為製程能力製程能力Cp 指標指標大於表示為製程能力大於公差即為希望的製程大於表示為製程能力大於公差即為希望的製程等於表示為製程能力等於公差等於表示為製程能力等於公差小於表示為製程能力小於公差即為最不希望的製程小於表示為製程能力小於公差即為最不希望的製程製程能力指標愈大愈好,在實務應用上要求製程能力指標至少要為製程能力指標愈大愈好,在實務應用上要求製程能力指標至少要為1.33其倒數稱之為製程能力比表示製程被公差所佔用的百分比其倒數稱之為製程能力比表示製程被公差所佔用的百分比14製程能力分析

    10、Process Capability Analysis)不同的不同的 與規格之間的差別與規格之間的差別15製程能力分析(Process Capability Analysis)指標與不良率的關係指標與不良率的關係16製程能力分析(Process Capability Analysis)指標指標由於由於 Cp 並無考慮製程平均值所在的位置並無考慮製程平均值所在的位置,因此只要標準差相同因此只要標準差相同不同的平均值製程亦會有相同的不同的平均值製程亦會有相同的 Cp修正修正 Cp 的缺點所提出另一指標,的缺點所提出另一指標,其主要為衡量製程之實際成效其主要為衡量製程之實際成效CP與CPK的關係1

    11、7製程能力分析(Process Capability Analysis)Example18製程能力分析(Process Capability Analysis)Example19製程能力分析(Process Capability Analysis)指標指標20製程能力分析(Process Capability Analysis)指標之定義指標之定義21製程能力分析(Process Capability Analysis)製程能力之評價製程能力之評價22製程能力分析(Process Capability Analysis)製程能力指標製程能力指標 的衡量標準的衡量標準23製程能力分析(Proce

    12、ss Capability Analysis)製程能力指標製程能力指標 、的衡量標準的衡量標準24製程能力分析(Process Capability Analysis)製程能力指標所要注意事項製程能力指標所要注意事項統計管制狀態統計管制狀態不可在製程未處於管制內前,估計製程能力。不可在製程未處於管制內前,估計製程能力。抽樣計畫抽樣計畫用以估計製程標準差之全距平均或標準差平均與抽樣計畫有關。加用以估計製程標準差之全距平均或標準差平均與抽樣計畫有關。加大樣本組內觀測值之抽樣間隔,則由於引進不同來源之變異,將使大樣本組內觀測值之抽樣間隔,則由於引進不同來源之變異,將使平均全距增加。平均全距增加後將使

    13、管制界限變寬,也較容易達到平均全距增加。平均全距增加後將使管制界限變寬,也較容易達到統計管制狀態內。但是較大之平均全距將造成較低之製程能力。相統計管制狀態內。但是較大之平均全距將造成較低之製程能力。相反地,連續抽樣將使平均全距較小,其結果有較高之製程能力估計。反地,連續抽樣將使平均全距較小,其結果有較高之製程能力估計。但較小之平均全距將使管制界限窄,不容易達到統計管制狀態。但較小之平均全距將使管制界限窄,不容易達到統計管制狀態。常態分配常態分配在利用製程能力指標估計不合格率時,假設數據符合常態分配之要求,在利用製程能力指標估計不合格率時,假設數據符合常態分配之要求,但如果數據不符合常態分配,則估計之不合格率將不可信但如果數據不符合常態分配,則估計之不合格率將不可信


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