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1、CPK培訓教材,jankywolf,教材編號 : QC-009版 本 : 1.0,【电子工程培訓教材】,SPC(Statistical Process Control)統計制程管制,統計過程控制 是應用統計的方法對過程中的各個環節進行監控與診斷,從而達到改進與保證產品品質的目的 .,SPC的發展進程,a. 1924年由美國的休哈特(W.A.Shewhart)提出. b. 第二次世界大戰后期, 1940年美國開始將SPC導入武器製造商的製程中,取得了良好的效果,但世界大戰結束后由于美國內商業缺乏競爭,SPC在19501980有有逐漸從美國工業消失. c.戰敗的日本為了復興經濟1950年從美國邀請
2、休哈特的同事戴明(W.Edwards Deming)博士到日本輔導SPC的應用,經過30年努力,取得了輝煌的成就.從而日本濟入世界工業強國之列. d.在日本的強大競爭之下, 80年代美國在SPC作為一種高科技技術來推廣, SPC在美國得到全面的復興,經過15年的努力到1995年左右美國與日本在產品質量方面的差距才基本保持平.,何謂統計？,統計的基本原料是？,有數據就是統計嗎？,經過計算后得什麼？,數 據,計算,有意義的情報,統計基礎,何謂統計？,統計 -收集的數據經過計算從而得到有意義的情報的活動,何謂有意義的情報？,至少應包括： 集中趨勢 + 離中趨勢 + 含蓋在特定範圍內的機率,集中趨勢,
3、 平均值 中位数,平均值,概念: 表示数据集中位置，數據算術平均數， 常用符号 表示。 N:表示樣本數 例:有统计数据2,3,4,5,6五个数据，则其平均数据为： 2+3+4+5+6 X = =4,_,5,中位數,概念: 把收集到的統計資料按大小順序重新排列，排在正中間的那個數就叫作中位數，常用符号 表示。 例: 试找出3、5、6、7、11五个样本数据和3、5、6、8、 9、11六个样本数据的中 位数。 解：3、5、6、7、11的中位数为6； 3、5、6、8、9、11的中位数为,當n爲奇數時-正中間的數只有一個， 當n爲偶數時-正中位置有兩個數，此時，爲 正中間兩個數的算術平均值。,6+8,2
4、,=,7,離中趨勢, 全距&极差 R 標準差 ,全距（極差）,概念: 將樣本資料按大小順序排列，數列中最大值Xmax與最小資料Xmin之差 稱爲樣本的極差。常用符號 R 表示，其計算公式爲：式中 Xmax 一組數據中的最大值， Xmin 一組數據中的最小值例如：有3，6，7，8，10五個資料組成一組，則極差R=10-3=7,R=Xmax Xmin,(7),(1),(3),(5),A槍手,b槍手,什么是標準差?,C槍手,流程之聲,飛標圖解,A 槍手,B 槍手,A,B,C 槍手,A,B,C,A 槍手,M,LCL,UCL,B 槍手,M,LCL,UCL,C 槍手,M,LCL,UCL,9,11,10,S
5、igma (标准偏差) ,由此可見 Sigma ()即是-變異,學術名詞叫标准偏差,Sigma ()表示數據的离散程度,依照射擊擊中環次的頻率進行排列,可得以下的圖表:,因為標準差是用數據整體計算，所以當數據量大太時，就不便以操作,而且不符合現場需要。所以一般情況下, 會用樣本標準差S來代替,S,樣本標準差 S,樣本:從總體中隨機抽取的若干個個體的總和稱爲樣本。 組成樣本的每個個體稱爲樣品。,标准差的4种计算公式,标准差的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2，Sbar/C4和Minitab中的Pooled standard deviationhttp:/www.pinzhi.org/th
6、read-5226-1-1.htmlMinitab教程：Minitab培训资料.rarhttp:/www.pinzhi.org/thread-4063-1-1.html Excel模板自动生成CPK, SPC, Run Chart结果和曲线图:125个样品http:/www.pinzhi.org/thread-456-1-1.html 不同sigma情况下的不良率：1sigma,2sigma,3sigma,4sigma,5sigma,6sigmahttp:/www.pinzhi.org/thread-2129-1-1.html,品質,品質,3 品質與6品質的差距,數據分析,Cp、 Ca、 Cp
7、k,A: 每件産品的尺寸與別的都不同,數據的分布,B:但它們形成一個模型，若穩定，可以描述爲一個分佈,C:數據會有不同的分布型態，正態分布為 鐘型,CP Capability of Precision,精確度： 是衡量工序能力對産品規格要求滿足程度的數量值，記爲Cp。通常以規格範圍T與工序能力 6* 的比值來表示。即：,不精密,精密,精密度表示什麼,1. 製程精密度，其值越高表示製程實際值間的離散程度越小，亦即表示製程穩定而變異小（離中趨勢，與有關）。 2. 當公差範圍內能納入愈多的個數，則此製程表現愈好，其本身是一種製程固有的（已決定的）特性值，代表一種潛在的能力,Cp=T/6=規格公差/6
8、*標準差規格公差=USL-LSL=規格上線-規格下線,精密度評價,CaCapability of Accuracy,準確度: 代表製程平均值偏離規格中心值之程度。若其值越小，表示製程平均值越接近規格中心值，亦即品質越接近規格要求之水準（集中趨勢，與有關），值越大，表示製程平均值愈偏離規格中心值，所造成的不良率將愈大）,準確度好,準確度差,SL Su,M,SL Su,M,Su= 規格上限 SL= 規格下限 = 規格中心,CaCapability of Accuracy,準確度,Su= 規格上限 SL= 規格下限 T= 規格允差. ，T =Su - Sl,制程平均值-規格中心值,規格允差之半,=,
9、Ca =,* 100%,即偏移系數( k ) =,偏移係數,Su= 規格上限 SL= 規格下限 T= 規格允差. ，T =Su - SL,Su,SL,T =Su SL=Tu-TL,K,偏移量=,M,=,T/2,偏移係數 K,Ca 等級評定后處理原則:,A: 作業員依作業標準.繼續維持.B: 有必要時.盡可能改為A級C: 作業員可能看錯規格或未照作業標準操作,應加強訓練, 檢討規格及作業標準.D: 應采取緊急措施.全面檢討可能影響因素.必要時停產.,等级之解说,讓我們回憶下 Cp與 Ca 的關係,不精密,精密,準確,不準確,CPK製程能力指數,一種用以量度某一特性的變化趨勢及概率的統計指標.,C
10、PK=CP*(1- Ca ) =T/6*【1- 2(M-X)/T 】,: 標準差 M : 規格中心,公式一,公式二,Cpk=min( ， ),即取兩者最小值，但不管采用那種方式，結果都是一樣的。,僅給出規格上限Su,各種規格型態下的Cpk,f（x）,SL,x,- SL,f（x）,SU,x,僅給出規格下限SL ,Su -,單邊公差時：由於沒有規格中心值，故Ca =N/A，故定義Cpk=Cp,Cpk制程能力指数,等级评定后處置原则（Cpk等级之处置）级：制程能力足够级：制程能力尚可，应再努力级：制程应加以改善,Meanings of Cpk Measures Cpk 量測之意義,Cpk = neg
11、ative number,Cpk = zero,Cpk = between 0 and 1,Cpk = 1,Cpk 1,Cp与Cpk所代表的合格品率,Cpk,CPK形象比喻,Cpk如同開車過小橋,1.車身的太小如同Cp好壞(固有的品質特性)2.橋如同工程規格大小2.開車的技術如同Ca好壞,TIME,公差上限,公差下限,公差上限,公差下限,公差上限,公差下限,公差上限,公差下限,生产过程的几种状态,图a 穩定可預計的,图b 不穩定不可預計的,图c 不穩定不可預計的,图d 趨向穩定,TIME,Cpk的改善的方向,Ca 準確度差,Cp 精確度差,Statistical Process Control
12、 Identify and Reduce Process Variability統計製程管制-確認並降低製程變異,Cpk的應用,工程 製程,Cpk在工廠應用,Cpk迷思,1.如何將cpk活用於工廠2.如何將cpk在品質活動中發生作用。3.有了cpk就等於有了spc嗎?,Spc的焦點: 制程(process),著火啦,工程: 材料:承認作業要求Cpk達到B級1.00 Cpk 1.33才承認。從源頭進行品質管理，承認時就確保材料的制程能力，改變過去有了問題再來分析的扑火做法，從預防入手。新機種導入亦然。,Spc的焦點: 制程(process),Cpk在工程工作中的應用,工程先期了解制程能力對品質的意義,預先了解材料及產品的制程能力，可確保產品的良率，持續改進產品品質。,時間,大小,預 測,?,制程應用Cpk,制程應用Cpk，監控及預測製程能力的發展趨勢，及時修正異常，控制產品品質的變化。,可預測的未來,關注 制程(process),祝: 大家工作愉快,
