1、2019/6/27,立得內部品質教育訓練,1,立得公司內部品管訓練課程,品質概念課程,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,2,品質概念課程大綱 (3HR),品質觀念簡介PDCA 循環及QC STORY簡介SPC 基本概念常用統計量製程能力 (CPK)實際演練,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,3,品質觀念,顧客的滿意程度公司內部建立全員品質共識，團隊合作，製造出顧客滿意的產品誰是你的顧客呢?顧客有分為: 外部顧客 v.s 內部顧客上工程要對下工程 (接收上工程半製品或服務者) 負品質責任,品質的定義：,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,4,高品質造就低成本,高品質一定會增
2、加生產成本嗎？符合成本 + 不符合成本 = 實際總成本符合成本：產品符合於規格的成本，包含生產成本、檢驗成本、預防成本等。不符合成本：產品不符合規格的成本 ，包含再製、客戶抱怨、再處理等費用的失效 成本，及賠償、丟掉顧客、商譽損失等隱藏成本。不可諱言的，高品質一定經過 QP (品質規劃)、QC (品質管制)、QI (品質改善) 而達成，其符合成本絕對高於低品質成本，然而當產品品質經過一連串的改善之後，其產品特性、產品可靠度、及品質一致性都會增加。,故品質應第一次就做好!,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,5,品質改善是永無止盡.,品質改善是永無止盡. .,可應用戴明循環-PDCA 循環
3、 / QC Story / SPC / QC 七工具進行持續不斷改善.,P: Plan D: Do C: Check A: Action,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,6,品質改善七大步驟 (QC story),1.定義問題 2.問題解析 3.確定要因 4.擬定對策 5.對策實施 6.效果確認 7.標準化,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,7,SPC是- 依據統計的邏輯，來判斷製程是否正常及應採取改善對策的一套管制系統。,統計(STATISTICAL):”數據”透過”計算”產生出”有意義的情報”什麼是有意義的情報?它需要包含哪些要素呢？製程(PROCESS)任何活動都是一個
4、過程，在工作現場，它是生產零件或裝配產品時的方 法，也是人員、物料、環境及設備等的組合。管制(CONTROL): 規劃、預測以及可預期的改進通常在管制狀態下可免除救火行動。管制什麼？ 何者是必要的管制項目？,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,8,SPC的重點製程(process),製程條件起伏品質變異產品優劣 不良品的產生乃是源自製程中各種變異的發生。變異的本質可分為自然變異及異常變異。自然變異(機遇原因(chance causes)造成)在任何生產過程中，儘管設計的多周密，及如何小心的維護，總會存在某些自然變異。這些自然變異(natural variablility)的產生是源自於一
5、些小的及不可避免的潛在變因，當這些雜訊(background noise)非常小時，我們視它為可接受的製程水準。在SPC的架構中，自然變異稱為機遇原因的穩定系統(stable system of chance causes)。當一製程只出現機遇原因產生的變異，我們稱此製程在統計管制中，換句話說，機遇原因是製程的一部份。,PROCESS,4M1E,產品,投入,產出,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,9,SPC的重點製程(process),異常變異:非機遇原因(assignable causes)造成。這些變異是源自於重要的品質特性，其主要來源有三:不當調整的生產機器(improperly
6、 adjusted machines)、作業者的失誤(operator errors)、不良的原物料(defective raw materials)。這樣的變異通常會造常很大的製程異常，造成不可接受的製程水準。當此非機遇原因(assignable causes)發生時，稱此製程不在管制狀態。,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,10,異常=不良?,PROCESS異常與產品不良有何不同?異常:指PROCESS的狀況與管制界限作比較,呈不穩定狀態不良:指產品與顧客規格界限作比較，超出規格界限稱為”不良”故”異常不一定是不良！”,異常還有好的異常與壞的異常喔!,2019/6/27,立得內部品
7、質教育訓練,11,執行SPC 必要之基本工具簡介,基礎統計-* 簡單統計量* 常態分配 & 標準常態分配製程能力(CPK) 簡介 -QC 七工具 (第二階段課程),2019/6/27,立得內部品質教育訓練,12,基礎統計- (簡單常用統計量),為蒐集.整理.陳示.分析.解釋資料.並可由樣品(sample)推論母體(population).使能在不確定情況下作成決策的科學方法.統計基本術語 母體:具有共同特性個體所組織之群體群體可為整個製程之所有製品或半製品之集合體，亦可為一大批貨品，一小批貨品，通常以” N “ 表示。 母數:由此群體所求算之表徵數 樣品(樣本):由母體中抽取部分個體組成之小群
8、體，通常以 “n “表示。其構成必須最能夠代表該群體為原則 統計量:由此小群體所求算之表徵數.亦稱統計量,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,13,基礎統計- (簡單常用統計量),集中趨勢量數平均數( , )：同一群體之個體的某一特性，似乎參差不齊，事實上有共同的趨勢存在，表示此種共同趨勢的量數，即稱為集中趨勢量數。因它是代表該特性的平均水準，故通常稱為平均數。中位數( , Md )：一群數值依大小順序排列，位於中間位置的數值。若為偶數個數值，則取中間二個數值的平均。眾數 (Mo) ：指資料中出現次數最多的數值，通常以 Mo 表示。 離勢量數 全距(R):全距是表示一群體全部數值的變動範
9、圍。 R=量測之最大數值-最小值 變異數( , s2):一群數值與其算術平均數之差異平方和的平均數，即為變異數(Variance)標準差( ,s)：變異數的平方根即為標準差。標準差小:資料變異小(製程精度較好)標準差大:資料變異大(製程精度較不好),2019/6/27,立得內部品質教育訓練,14,簡單統計量公式,取n個數據由小到大排列分別為: x1 ，x2，x3，x4，x5,，Xn,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,15,統計演練,求數據 : 7, 5 , 5 , 9 , 4 之1.平均數 2.中位數3.眾數4.全距5.變異數6.標準差,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,16,
10、常態分配,P( 1 )=68.26% P( 1.645 )=90% P( 1.96 )=95% P( 2 )=95.44% P( 3 )=99.73%,此分配之重要性質: 1.曲線不與橫軸相交 2.為左右對稱.常態峰分配 3.曲線下橫軸上之面積=1 4.常態分配之平均數= 中位數 = 眾數,機率函數與變域:,變域: - x 母數: & 2 e=2.71828 =3.14159,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,17,標準常態分配,為何要標準化？ 當母數不同.分配就不同.其求算之機率將無法客觀比較.故需標準化標準化之作法一般常態隨機變數X:標準常態隨機變數Z:變數變換: Z=(X-) /
11、 則 Z 為標準常態分配,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,18,標準常態分配演練題,已知某產品之重量分配為常態分配，其平均數為62 g ，標準差為2.4g，試問：設X表示隨機抽測之產品重量值，則此產品重量小於57.2g之機率? 【解】N(62,(2.4)2), 則,故有 2.28% 的機率小於 57.2 g,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,19,綜合製程能力指標 (CPK),何謂綜合製程能力 製程能力是指各種條件均充分標準化，製程在統計之管制狀態下所呈現之品質能力綜合製程能力指標包含：1.製程準確度 (Ca) :所謂製程準確度Ca (Capability of Accura
12、cy ) ，即各工程之規格中心值設定的目的，乃是希望製造出來之各產品之實績值，能以規格中心為中心，呈左右對稱之常態分配，亦即以規格中心值為目標。 2.製程精密度(Cp) :所謂製程精密度Cp (Capability of Precision )，即各工程規格上限之設定為目的，乃是希望製造出來的各個產品，其品質水準均能在規格上下限之範圍內。,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,20,綜合製程能力指標 (CPK),Ca(準確度) Cp(精確度) Cp= CPK(綜合指標)=(1-Ca)CpCa好但Cp不好 Ca不好但Cp好 Ca好且Cp好(最佳情況),注意: 若是單邊規格的產品，則無所謂的C
13、a此時的Cp=Cpk且Cp= 或,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,21,綜合製程能力指標 (CPK),Ca評價等級,Cp評價等級,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,22,Cpk 演練1,某產品之袋裝重量為常態分配，其重量規格為 450g +- 10g，今抽測生產線50包之包裝重量，得 平均值 449 g ，標準差為2g請問其製程能力如何？解:,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,23,Cpk 演練2,某產品最大切割道寬度之上限規格75um(單邊規格) 今收集短期製程資料得,=60，樣本標準差S為3.1，則此製程能力CPK=？解:,2019/6/27,立得內部品質教育訓練,24,HAPPY ENDIND !,以上你(妳)都學會了嗎？ 有不清楚的要問老師喔!別忘了將它應用在你的工作中，甚至生活中喔!請記得: 學習是永無止盡的喔!,
