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計量值管理制圖

計量值管理制圖. 變異與來源 4.1 管制 圖 基本概念 4.2 平均數 與 全距管制 圖 Extra: 管制圖判讀 4.3 平均數 與 標準差 管制圖 4.4 個別值 與 移動全距 管制圖 4.5 其他 計量值管制 圖. 戴明觀點. 戴明將品質改善的觀念由「檢驗」拉至「流程管制」。此概念說明品質是 製造出來 的，而 非檢驗 出來的。 SPC 進一步主張利用 統計方法 來管制流程並預防缺失的發生。

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計量值管理制圖

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Presentation Transcript

  1. 計量值管理制圖 • 變異與來源 • 4.1 管制圖基本概念 • 4.2 平均數與全距管制圖 • Extra: 管制圖判讀 • 4.3 平均數與標準差管制圖 • 4.4 個別值與移動全距管制圖 • 4.5 其他計量值管制圖

  2. 戴明觀點 • 戴明將品質改善的觀念由「檢驗」拉至「流程管制」。此概念說明品質是製造出來的，而非檢驗出來的。 • SPC進一步主張利用統計方法來管制流程並預防缺失的發生。 • SPC是一線上(on-line)流程品質改善手法，主要利用分析抽樣樣本資料，以判斷流程是否處於穩定狀態，當發現流程存在異常時，能適時採取矯正行動將異常原因排除掉，目的為使流程平均值能符合目標值，並持續降低流程變異。

  3. 變異來源 • 變異 • Within-piece variation: 單一組件下之變異。例如同一塊鈑金不同位置上之粗糙度、噴漆厚度不全然相同。 • Piece-to-piece variation: 同一時間內所生產的數個產品之間變異。例如同時間充填數瓶飲料，充填量的水準不可能都一樣。 • Time-to-time variation: 產品在不同時間下生產所造成之變異。例如刀具磨損造成切削深度不ㄧ。 • 流程上的變異係來自於設備、原物料、環境及操作員所造成的差異

  4. 管制圖基本概念 1/7 圖 4.1 管制圖基本結構

  5. 管制圖基本概念 2/7 圖 4.2 管制圖之設計原理

  6. 管制圖基本概念 • 品質變異之原因 ： • 機遇原因 (Change variation/Common cause) • 為自然現象，不需特別處理 • 非機遇原因 (Assignable / Special cause) • 要特別注意並採取行動。常以5M1E分析原因： 1.Man 2.Machine 3.Material • 4.Method • 5.Measurement • 6. Environment

  7. 可歸屬原因(Assignable Causes) • 當可歸屬原因存在於流程時，將造成流程產生較大變異，進而導致產品品質不能達到需要水準。可歸屬原因之發生通常是由某一特殊原因所造成的，譬如不當參數調整、操作員失誤或不良原物料等。 • 當一個流程操作中存在可歸屬原因時，可認定此流程是處於失控（out-of-control）之狀態。若要排除可歸屬原因，通常可由第一線管理者進行局部的調整，例如更換機台零件、調整機器參數等，因此不需花費昂貴之成本。

  8. 機遇原因(Chance Causes) • 機遇原因的變異係指原本即已存在於流程上之自然變異，這些自然變異或背景干擾是由許多微小的、不可避免的原因所累積造成的。 • 當一流程只存在機遇原因所造成的自然變異，則可認定此流程是處於一穩定（in-control）狀態。 • 若要減少機遇原因產生的變異，通常需要對系統作一改變，所以只能從管理者角度來指定及進行改變行動，譬如更換機台設備、更換原物料供應商、重新產品設計等。這些改變活動通常都需花費較昂貴之成本。

  9. 機遇vs非機遇原因 • 機遇原因的變異係指原本即已存在於流程上之自然變異，這些自然變異或背景干擾是由許多微小的、不可避免的原因所累積造成的。當一流程只存在機遇原因所造成的自然變異，則認定此流程是處於一穩定（in-control）狀態。 • 當可歸屬原因存在於流程時，將造成流程產生較大變異，進而導致產品品質不能達到想要的水準。可歸屬原因之發生通常是由某一特殊原因所造成，當一個流程操作中存在可歸屬原因時，則認定此流程是處於失控（out-of-control）之狀態。

  10. 變異原因/缺失或錯誤(Faults ) • Chance causes(機遇) Assignable causes(可歸屬) • Common causes(一般因) Special causes (特殊因) • System faults(系統錯誤) Local faults (區域性錯誤)

  11. 製程變異的來源

  12. 製程變異的來源

  13. 生活例子 • A同學每日上課皆搭車至學校，但若觀察校車抵達學校期間常具有變異。 • 特殊因：新司機路況不熟，車子故障，、、 • 共同因：塞車，氣候，紅綠燈、、、 • 清楚判定製程或流程之特殊因與共同因有助於正確地降低製程變異。

  14. 管制圖1/2 • 1924年，修華特博士發明管制圖 • 管制圖為SPC中最被廣泛使用之線上流程監控的工具。可用於尋找可歸屬原因、預防不必要之流程調整。可用於估計流程參數，決定流程能力及提供有用之流程相關資訊。 • SPC 可視為假設檢定: H0: 製程穩定 (in control) H1: 製程失控 (out of control)

  15. 管制圖2/2

  16. SPC用處 SPC是用來確認「局部錯誤」的存在，並指出適當的矯正行動 • 可用來尋找可歸屬變因(assignable causes) • 有助於瞭解何時應該採取改善行動 • 幫助評估公差 • 可改善供應商/顧客關係 • 可改善內外部之審核作業 • 可改善生產力 • 可預防缺失 • 可預防不必要的流程調整 • 提供製程診斷訊息 • 提供有關製程能力訊息

  17. 管制圖基本概念 • 計量值(variable control charts)與計數值(attribute control charts) • 計量值：可用量測儀器如遊標卡尺、微量器等實際度量其體積、厚度、抗拉強度、溫度、重量等，則此種品質特性之量測值為計量值。計量值之數據通常可以有小數點，且小數點位數可無限多。 • 計數值：品質特性值是依Go／No-Go來衡量時，則量測結果之資料即為計數值。如，有多少個產品符合、或一件產品有幾個缺點等。

  18. 管制圖基本概念 • 管制圖之種類 • 計量值管制圖 • 平均數與全距管制圖 • 平均數與標準差管制圖 • 個別值與移動全距管制圖 • 其他計量值管制圖（如中位數與全距管制圖、機率界限管制圖、趨勢管制圖、累和管制圖、指數平滑移動平均管制圖）

  19. 管制圖基本概念 • 計數值管制圖 • 不合格率管制圖 • 不合格數管制圖 • 缺點數管制圖 • 單位缺點數管制圖

  20. 管制圖基本概念 • 管制圖使用時機 • 製程必須符合下列兩種情況之一： • 大量生產或連續生產。 • 雖非大量生產或連續生產，但係重複性生產。

  21. 管制圖發展步驟 • Step 1.決定流程特性值 • Step 2.決定抽樣方法 • Step 3.數據收集 • Step 4.計算試用管制界限 • Step 5.畫出管制圖，決定管制狀態 • Step 6. 計算修正後的管制界限 • Step 7.進行流程管制，定期修正管制界限

  22. 集中趨勢與散布趨勢

  23. 平均數與全距管制圖（　　 圖） 1/7 • 管制圖即用以瞭解製程平均值之變化與用來偵測群組之間(between subgroup)的平均值變化，R管制圖用來瞭解製程變異之變化。 • 管制界限公式 : • 在製程 及 未知情況下 　管制圖： UCL= CL = LCL=

  24. 平均數與全距管制圖（　　 圖） 2/7 • 被當為R的期望值 (E(R))之估計值 • 相對全距(W=R/)之期望值為d2，d2值只與樣本大小n有關。故只要知道n大小，即可由附表查得。 • 若未知時，則以 估計之。

  25. 平均數與全距管制圖（　　 圖） • 若製程參數  和 是未知，則　管制圖的架構為：

  26. 平均數與全距管制圖（　　 圖） • 為簡化計算，通常令常數 ， 而A2值只與樣本大小 n 有關，可由附表1查得。因此 管制圖的架構為：

  27. 平均數與全距管制圖（ 　圖） 2/6 • 管制界限公式 • 在製程 及 未知情況下 R管制圖： UCL= CL = LCL=

  28. 全距管制圖 • R管制圖用以管制製程變異數之變化，其架構可表示成：

  29. 全距管制圖 • 若製程參數 R和 R是未知的，用 • 同樣的，為了簡化計算，通常會令常數

  30. 平均數與全距管制圖（ 　圖） 3/6 • 管制界限公式 • 在製程 及 已知情況下 　管制圖： UCL=  +A CL =  LCL=  –A

  31. 平均數與全距管制圖（　　 圖） 4/6 • 管制界限公式 • 在製程 及 已知情況下 R管制圖： UCL=D2σ CL =d2σ LCL=D1σ

  32. 平均數與全距管制圖（　　圖） 5/6 範例1：某公司為管制其生產之材料硬度，自2/1日起連續四天每天抽取五組樣本，每組樣本均含四個樣本之測定值，資料如表4.2，請計算管制界限並繪製管制圖。

  33. 平均數與全距管制圖（　　圖） 6/6 解：試用管制界限： 　　圖：CL=78.6 UCL=78.6+0.729(1.665) =79.81 LCL=78.6-0.728(1.665)=77.39 R圖：CL=1.665 UCL=2.282(1.665)=3.80 LCL=0(1.665)=0

  34. 圖 4.3 範例4.1　　　之管制圖 範例1：試用管制圖—X Bar 圖 原始資料之平均數管制圖

  35. 圖 4.3 範例4.1　　　之管制圖 範例1：試用管制圖—R 圖 原始資料之全距管制圖

  36. 圖 4.4 修正後　　　之管制圖 範例1：修正試用管制圖—X Bar 圖 刪除異常資料後之修正界限平均數管制圖

  37. 圖 4.4 修正後　　　之管制圖 範例1：修正試用管制圖—R 圖 刪除異常資料後之修正界限全距管制圖

  38. 範例1：正式管制界限 試用管制界限試用一段期間無誤，且累積製程數據，得=78.50，=0.72，則 正式管制界限： 　　　圖：CL==78.50 UCL=78.50+1.500(0.72) =79.58 LCL =78.50-1.500(0.72)=77.42 R圖： CL=2.059(0.72)=1.48 UCL=4.698(0.72)=3.38 LCL==0(0.72)=0

  39. 管制圖判讀

  40. 判讀準則 • 樣本點超出管制界限，則表示失控，若點都落於管制界限內卻呈現系統性或非隨機性的情形，則流程可能也為仍為一失控狀況。 • 若符合以下任一項，則為失控狀態 • 一點超出 3s 界限 • 連續兩點超出 2s 界限 • 連續5點中的4點落於 1s 之界限外 • 連續8點的上升或下降 • 資料呈現不尋常或非隨機型式

  41. 非隨機變異-循環 可能原因 • 溫度或其他定期環境因素的效果 • 操作員疲勞 • 量測設備使用順序不同 • 定期機器或作業員輪作 • 規劃中的預防保養(R chart) • 工具磨損(R chart)

  42. 非隨機變異-混合

  43. 非隨機變異:層別與趨勢

  44. 非隨機變異：製程水準跳躍 可能的原因 • 新供應商 • 新操作員 • 新設備 • 新技術 • 方法或程序的改變 • 檢驗儀器或方法改變

  45. 平均數與標準差管制圖

  46. 平均數與標準差管制圖 1/5 • 使用時機為當樣本大小 n ≥ 10 及欲偵測小幅度流程變動時 • 全距估計流程標準差之相對效率 • 管制界限公式 • 在製程 及 未知情況下 　管制圖： UCL= CL = LCL=

  47. 平均數與標準差管制圖 2/5 • 管制界限公式 • 在製程 及 未知情況下 S管制圖： UCL= CL = LCL=

  48. 平均數與標準差管制圖 3/5 • 管制界限公式 • 在製程 及 已知情況下 　　管制圖： UCL=  +A CL =  LCL=  –A

  49. 平均數與標準差管制圖 4/5 • 管制界限公式 • 在製程 及 已知情況下  管制圖： UCL= CL = LCL=

  50. 其他計量值管制圖 1/3 • 中位數與全距管制圖（ 圖） 　圖：CL= UCL= LCL= R圖： CL= UCL= LCL=

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