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1、CPK解讀及改善對策,SPC 管制圖使用,統計製程管理SPC（statistical process control),統計製程管制乃是在生產過程中管制品質產出的主要管技術，運用統計資可以協助企業即時發現過程中的問題，能迅速地偵測出製程中可歸屬原因的發生或製程參數的改變，以便在更多不良品被製造出來之前，就能針對製程進行診斷並採取修正的措施。,何謂製程精密度Cp與製程準確度Ca?,Cp指的是集中度(精密度),Ca指的是準確度(準確度),製程準確度Ca(Capability of accuracy),何謂製程準確度-以規格標準為目標，自生產中所得到的資料與規格中心值之間的偏差程度，在衡量製程平均數
2、與規格中心的一致性簡單的說可以把規格標準想像成靶心，產品平均的數據與靶心之間的距離，Ca越小表示產品的平均規格越趨近於規格標準，Ca越大代表產品的平均規格離規格標準越遠公式範例 規格標準 規格中心,製程精密度Cp(Capability of precision),何謂製程精密度-一種衡量規格公差範圍與製程變異寬度兩者間相差的程度簡單的說Cp愈小，則產品落在規格界限外之件數愈多；Cp愈大，表示製程變異越小，精密度越高，品質越佳，則產品落在規格界限外之件數愈少。公式範例 雙邊公差 單邊公差,綜合製程能力指數 Cpk,Cpk值是將Ca與Cp值兩者合併起來，作為製程能力的指標。;Cp值是衡量製程變異滿
3、足產品品質標準之程度。換言之，Cpk值同時考慮製程平均偏離規格中心的程度(Ca)以及製程變異的大小(Cp)，因而比Ca值或Cp值更能合理的衡量製程的能力。公式範例:Cpk(1|Ca|)*Cp 單邊公差：Min Cpu,Cpl,綜合製程能力指數 Cpk評等,管制圖功用,用於確認製程是否在穩定狀態下，或者維持製造程序在穩定狀態上所用之圖。從製程中蒐集資料，並加以統計分析，進而從分析中發掘製程的異常。以便能立即採取矯正行動，使製程恢復正常的工具,管制圖功用,任何生產過程中，影響品質差異的原因不外是機遇原因與非機遇原因兩種。機遇原因：存在製程中，在產品品質的變異原因中，其比例約有85%的問題應由管理人
4、員來處理，在追求變異來源時應由機器、材料、方法、人員、環境等著手改善。EX:工作環境變化、原料來源不同等.非機遇原因：原不存在製程中的原因，約有15%的問題屬於此類，改善此類原因較為困難。EX:錯誤的工具、操作員之疏失等.,管制圖類別,計量值管制圖 用於製造工程之管制，於生產中可以調查異常發生之原 並預測不良之狀況。1.能及時找出異常原因，提高品質。2.能給予數據較多解釋。缺點 1.在生產過程中需經常抽樣，較浪費成本與時間 2.計算較為複雜。,管制圖類別,計數值管制圖 只在生產完成後，抽取樣本，並檢測良品與不良品，所需數據能以較簡單方式取得。1.對於工廠品質情況瞭解非常方便。2.計算較計量值簡
5、易。缺點 1.由於是檢測完成品，故無法及時處理異常。2.有時此管制圖無法發現異常真正原因。,管制圖使用,以一模四穴為例:可設樣本為四，並預設XBar-R圖，先看組內變異，再看組間變異。組內變異:了解此模具各模穴的差異。組間變異:了解人機料法環之間的變異。降低組內變異，放大組間變異。,計量值XBar-R圖,組間變異,組內變異,計數管制圖(樣本相同),計數管制圖(樣本大小不一),計量值管制圖判讀,A(2.14%),A(2.14%),B(13.59%),C(34.14%),C(34.14%),B(13.59%),UCL,LCL,CL,正常的管制圖，大多數的點會集中在中心線的附近，向上下管制界線分佈，
6、再接近管制界線之點最少，其管制圖之上下界包含全部機率的99.73%,A,B,C,C,B,A,計量值管制圖判讀,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,CL,規則:樣本點落在管制界限之外,此現象表示現階段在製程上有異常原因，須緊急追查原因必免不良品持續產出，可由人機料法環等方式查明,調查原因,調查原因,計量值管制圖判讀(異常原因),循環現象,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,CL,影響管制圖產生循環現象的原因:1.工作環境的週期變化，如溫度、機台壓力2.定期的作業員或設備輪調3.定期保養,計量值管制圖判讀(異常處理),循環現象,圖A,圖B,計量值管制圖判讀(異常原因),趨勢現象,影響管制圖
7、產生趨勢現象的原因:1.設備之緩慢磨損 2.工作者疲勞3.工作環境之改變4.原料成份之緩慢改變,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,CL,設備或刀具磨損,圖A,趨勢現象,圖B,更換刀具,計量值管制圖判讀(異常原因),不穩定跳動現象,影響管制圖產生不穩定跳動現象的原因:1.大規模機器重新調整 2.夾治具位置不正確 3.不同批的原料混合使用,A,A,B,C,C,B,UCL,LCL,CL,直方圖判讀(一),製程能力佳:數據集中，所有數據包括在規格範圍內，且平均值接近標準值,USL,LSL,直方圖判讀(一),Ca精確且Cp精準，Cpk已達到1.66,直方圖判讀(三),製程能力差:數據偏下限，應立即
8、調整相關參數，使製程往規格中心移動。,USL,LSL,直方圖判讀(四),製程能力差:數據緊靠規格上下限，應立即調整相關參數，使製程集中。,USL,LSL,直方圖判讀(四),雖然數據都在公差內且Ca非常精準，但Cpk仍然不高,直方圖判讀(斷崖型),原因:可能在抽樣的過程中，發生人為故意篩選的情況，造成某一邊的數據被抽掉。,USL,LSL,直方圖判讀(斷崖型),數據明顯人為刪減導致規格1012mm之間無數據顯示,直方圖判讀(雙峰型),原因:可能在製程中，存在兩種不同性質之數據混合，例如混料的情形，或是人員、機台的調整。,USL,LSL,柏拉圖判讀,定義 1.又稱重點管理圖，根據所蒐集的數據，以不同 區分標準加以整理、分類，計算出各分類項目 所佔的比例而按照大小順序排列，再加上累積 值的圖形。2.一般而言，柏拉圖是以80/20法則作為圖形的參 考，80/20法則其定義為，80%的原因可以用20%的資源進行改善，其餘20%的原因則需要80%的 資源方可改善。,柏拉圖判讀,由此柏拉圖可知，80%的不良集中在毛邊與彎曲，因此在改善品質的過程中，必須優先針對此兩類不良進行改善，即可大幅改善廠內的品質狀況。,柏拉圖判讀,由上圖顯示，不良發生的原因多數集中在機台未調整，因此改善品質的優先步驟，則是矯正機台的相關參數。,QA,若還有其他的問題，歡迎提問,
