品质管理全套资料qm04.docx
《品质管理全套资料qm04.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《品质管理全套资料qm04.docx（19页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
品质管理全套资料qm04
授課目錄
第1章品質管理概說
第2章統計學概論
第3章機率概論及機率分配
第4章統計製程管制與管制圖
第5章計量值管制圖
第6章計數值管制圖
第7章製程能力分析
第8章允收抽樣的基本方法
第9章計數值抽樣計畫
第10章計量值抽樣計畫
第11章量具之再現度與再生度
第12章品質管理之新七大手法
第四章統計製程管制與管制圖
第一節產品品質的統計觀點與管制圖
產品品質具有變異
◎同一人、同方法、同材料、同機器、同量測、與同環境，生產出產品品質仍具有變異。
（5M1E,Man,Method,Material,Machine,Measurement,Environment）。
產品品質的變異具有統計規律性
◎產品品質的變異具有統計規律性，但它不是通常的確定性（Determinate）規律，而是隨機現象的統計規律。
確定性現象確定性規律
隨機現象統計規律
◎所謂確定性現象就是在一定條件下，必然發生或不可能發生的事件。
隨機現象即在一定條件下，事件可能發生可能亦可能不發生的現象。
◎對於隨機現象，通常應用統計分配來描述，並瞭解變異大小、機率大小，此即是統計規律。
※計量值（Variables）常用常態分配
※計數值（Attributes）常用二項分配（合格與不合格）；卜氏分配（缺點數）
◎掌握數據的統計規律可以保證和提高產品品質。
而扮演此重要角色者即（統計）管制圖是也。
什麼是管制圖
◎掌握數據的統計規律可以保證和提高產品品質。
而扮演此重要角色者即（統計）管制圖是也。
管制圖是製（過）程（Process）品質加以測定、記錄，並從而進行管（控）制管理的一種用統計方法設計的圖。
◎管制圖中有中心線（CentralLine,CL）、上管制界限（UpperControlLimit,UCL）與下管制界限（LowerControlLimit,LCL），。
UCL、CL與LCL統稱為管制線。
◎
世界上第一張控制圖是謝華特博士在1924年5月16日提出的不合品率（p）管制圖（SPC-StatisticalProcessControl）
管制圖的重要性
（1）是品質管理七手法的核心。
（2）是預防性的重要工具。
第二節管制圖原理
直方圖作法
（1）從數據中，找出最大值（max）與最小值（min）。
（2）計算全距（Range）。
R=max-min。
（1）確定所須組數並決定組數
SturgesFormula
k（組數）=1+3.32log（n），n=樣本數
Whenn=40k=1+3.32log（40）=6.36-7組數
或依下列原則分組
n
50-100
100-250
250以上
k
6-10
7-12
10-20
並求出組距C=全距/組數
（6）求出各組的邊界（組下限與組上限）
（7）確定各組的頻數
（8）作直方圖
例題：
某技術員用車床車制螺絲，要求其直徑為10mm。
為了了解該技術員的加工品質，抽查其加工的100個螺絲，分別測得其直徑數據100個。
螺絲直徑數據（100個）
10.24
9.94
10
9.99
9.85
9.94
10.42
10.3
10.36
10.09
10.21
9.79
9.7
10.04
9.98
9.81
10.13
10.21
9.84
9.55
10.01
10.36
9.88
9.22
10.01
9.85
9.61
10.03
10.41
10.12
10.15
9.76
10.57
9.76
10.15
10.11
10.03
10.15
10.21
10.05
9.73
9.82
9.82
10.06
10.42
10.24
10.6
9.58
10.06
9.98
10.12
9.97
10.3
10.12
10.14
10.17
10
10.09
10.11
9.7
9.49
9.97
10.18
9.99
9.89
9.83
9.55
9.87
10.19
10.39
10.27
10.18
10.01
9.77
9.58
10.33
10.15
9.91
9.67
10.1
10.09
10.33
10.06
9.53
9.95
10.39
10.16
9.73
10.15
9.75
9.79
9.94
10.09
9.97
9.91
9.64
9.88
10.02
9.91
9.54
Max.=10.60；Min.=9.22；
Range=1.38；k=7（n=100）；
組距=1.38/7=0.192~0.2
為使得所有數據不會落在組界上，並保證最小值9.22落在第一組內，故取第一組的組下限等於最小值b減去最小量測單位的一半（本題即0.01/2=0.005）。
則
第一組的組下限=9.22–0.005=9.125
第一組的組上限=第一組的組下限+組距
=9.215–0.2=9.415
接著，確定各組的頻數
組別
頻數
第一組：
9.215~9.415
1
第二組：
9.415~9.615
8
第三組：
9.615~9.815
14
第四組：
9.815~10.015
29
第五組：
10.015~10.215
32
第六組：
10.215~10.415
12
第七組：
10.415~10.615
4
最後作直方圖
◎
◎ 直方圖可以種方式表示：
（1）Frequency
（2）CumulativeFrequency
（3）Percent（4）CumulativePercent
[（3-1）RelativeFequency（3-2）CumulativeRelativeFrequency]
（5）Density（6）CumulativeDensity
◎螺絲直徑落在直方圖的可能性大小是以其高度表示，由於各組的等組距，即直方的寬度是相等的，因此用直方面積表示與用直方的高度表示是相同的。
常態分配的基本概念
（1）若數據愈多，分組愈密，則上例之直方圖亦愈趨近一條光滑曲線。
它實質上即分配（布）。
連續值最常見的分配為常態分配（布）。
（2）常態分配具有以下各項特性：
（a）是一以平均值為中心線，呈左右對稱鐘狀圖形的分配。
愈大，分配偏離中心愈遠，曲線圖愈平緩。
與是相互獨立的。
（二項分配與卜松分配與是不獨立的）。
（b）母體的平均值、眾數、中位數均相同值。
（c）機率分配函數圖形向曲線中心的兩端延伸，該漸趨近橫軸（即機率函數值遞減），即左右對稱並延伸到無窮遠處。
◎常態分配有一個事實在品質管理中經常用到，即不論與為何值，產品品質特性值落在[-3，+3]範圍內的機率99.73%。
反之，落在[-3，+3]範圍外的機率1-99.73%=0.27%，而落大於+3一側的機率0.27%/2=0.135%。
謝華特依此發展管制圖。
◎管制圖的形成，係將上圖順時針方向轉90度後，再上下轉180度，如此可得到一張管制圖。
管制
圖的第一種解釋
◎上圖中第五點超出UCL，表示螺絲直徑過粗。
該點應作什麼判斷？
1、若製（過）程正常，即分配不變，則樣本（點子）超出UCL的機率只有1/1000左右。
2、小機率事件原理：
小機率事件實際上不發生，若發生即判斷異常。
管制圖的第二種解釋
◎引起製（過）程變異的原因為偶因和異因（ChanceCause&AssignCause）[戴明---製（過）程變異的原因分為共同原因和特殊原因（Common&SpecialCause）]兩大類。
偶因的變異是恆常系統（ConstantSystem）確實存在於自然中，而『異因對品質的影響甚大，20字箴言---疑難雜症、對症下藥、藥到病除、莫犯同症、標準化之』。
◎偶因是不可避免的，但對品質的影響微小，故可視其為背景噪音而聽之任之。
『異因對品質的影響甚大，執行20字箴言』。
◎管制圖上的管制界限是區分偶因與異因的科學界限。
第三節穩態
◎穩態，也稱統計管制狀態，是製（過）程中只有偶因造成的變異而沒有異因造成的變異之狀態。
◎穩態是生產追求的目標，因為穩態下，有下列好處：
（1）u
◎通過對製（過）程的不斷地調整，穩態總是可以達到的。
◎管制圖的第三種解釋：
品質變異雖不能完全清除，但實施管制圖與執行『20字箴言』是使品質變異成為最小的有效工具。
◎推行SPC為什麼能夠保證實現全過程的預防?
一道工序達到穩定稱為穩定序，道道工序都達到穩定稱為全穩生產線，SPC所以能保證實現全過程的預防靠的就是全穩生產線。
◎統計管制圖SPC既然稱為『管制』，就是要某個標準作為基準來『管理未來』，在SPC中，所選擇的標準就是穩態。
這是SPC的一個基本概念。
第四節兩種錯誤
◎管制圖對製（過）程的監控是通過抽樣來進行，很經濟。
但既是抽樣就不可能沒風險，不犯錯誤。
何謂兩種錯誤?
（1）第一種錯誤：
虛發警訊。
生產正常下而樣本（點子）偶而超出界限外，根據點子出界就判異，此乃犯了第一種錯誤。
以符號表示。
（2）第二種錯誤：
漏報警訊。
製（過）程已經異常，但仍有部份產品，其品質特性值的數值偶而落於管制界限內。
倘抽取此樣本（點子），描點會在界內，此乃犯了第二種錯誤。
以符號表示。
如何減少兩種錯誤所造成的損失
（1）管制圖之三條管制線，一般常態分配之CL居中不動，而且UCL與LCL互相平行，故只能移動UCL與LCL二者之間的間距。
（2）解決辦法是，使兩種錯誤『造成的總損失最小』之原則，依此來確定管制圖的最佳間距。
（此最佳間距是隨著不同產品與5M1E而變化的，不是『放之四海皆準』的管制圖最佳間距）。
經驗證明，謝華特提出3方式較好。
（1021B）
第五節3方式
◎謝華特所提出的3方式的公式為：
UCL=+3
CL=
LCL=-3
式中、3為母體參數
◎謝華特所提出的3方式的公式，應用時需經下列兩步驟
（1）將3方式的公式具體化到所用的具體管制圖；
（2）對母體參數進行估測推論。
◎母體參數與樣本（統計）參數不可混為一談，母體包括過去製成的產品、現在正在製造的產品、以及未來將要製造的產品的全體。
而樣本只是過去製成的產品的一部份。
故母體參數是不易精確知道，只能通過已知的樣本來加以估測推論，而樣本參數則是可知的。
第六節分析用與管制用之管制圖
◎眼睛是人的靈魂之窗，從一個人的眼睛可以看出人的內心世界。
管制圖是製（過）程的之窗，從管制圖可以看出製（過）處於何狀態。
◎倘一道工序從未應用過管制圖，則一開始建立管制圖對該道工序進行分析，稱為『分析用管制圖』，幾乎可肯定其不會處於穩態。
此時須執行『20字箴言---疑難離症、對症下藥、藥到病除、莫犯同症、標準化之』，進行改進，最終達到只有偶因而無異因的穩態，建立起『管制用管制圖』
分析用管制圖
分析用管制圖主要用以分析下列二點：
（1）所分析的製（過）程是否處於統計穩定。
（2）該製程的製程能力指數（ProcessCapabilityIndex）是否滿足要求。
荷蘭學者維爾達（S.L.Wierda）把製程能力指數滿足技術要求者稱之技術穩態。
統計穩態（先前所述者）與技術穩態二者是互相獨立的，其是否達到可分四種狀態：
統計穩態
技術穩態
統計穩態
Yes
No
技術穩態
Yes
No
※狀態最不理想，須調整使之逐步到達狀態；
※
到達狀態的途徑：
；
以具體的技術經濟分析決定。
為經濟寧可保持狀態。
管制用管制圖
◎只有當製（過）程達到所謂確定的狀態，才能將『分析用管制圖』的管制延長作為『管制用管制圖』。
其間要以『判穩與判異準則』為基礎及橋樑。
◎進入日常製程管理後，關鍵是保持所確定的狀態。
◎製程運作一段時日，可能又出現異常，則執行『20字箴言』使製程恢復所確定的狀態。
※由數學的角度視之，『分析用管制圖的階段』就是『製程參數未知的階段』，而『管制用管制圖的階段』則『製程參數已知的階段』。
第七節管制圖之設計思想
◎謝華特管制圖的設計思想是先確定，再看。
（1）按照3方式確定UCL和LCL就等於確定0=0.27%。
（2）通常統計上一般採用為1%，5%，10%等三值，而謝華特以經濟原則及為了增加使用者的信心，把其管制圖的取得特別小（0.27%），如此將變大，需要增加第二類判異準則『界內點排列不隨機判異』。
（=0則UCL與LCL之間隔將為無窮大，從而=1，即必有漏報）。
（檢定力（Power）=1-）。
第八節判穩準則
對於判異來說，『點子出界就判異』此準則雖不百發百中，也是千發九九七中，因此很可靠。
但管制圖上，若描一點子未出界，是否判穩?
其二可能性---製程穩定或是漏報，故一點子未出界不能立即判穩。
倘連續m個點均未出界，則情況不同矣，依小機率事件原理，則判定製程處於穩態。
如接連在管制界內點子更多，即使有個別點子偶而出界，製程仍視同穩態。
此判穩準則之思路。
判穩準則
在點子隨機排列的情況下，判穩條件如下：
（1）連續25點，界外點數d=0；
（2）連續35點，界外點數d1；
（3）連續100點，界外點數d2。
※為保險，往壞處想，點子出界亦須執行『20字箴言』。
判穩準則之分析
判穩準則用隨機現象進行判定
1=1-combin（25,0）*（0.9973）^25=0.0654；
2=1-[combin（35,0）*（0.9973）^35
+combin（35,1）*（0.9973）^34（0.0027）]=0.0041；
3=1-[combin（100,0）*（0.9973）^100
+combin（100,1）*（0.9973）^99*（0.0027）
+combin（100,2）*（0.9973）^98*（0.0027）^2]=0.0026
經上述推導結果，1太大，與2，3不相稱。
有些專家認為上述三條判穩準則中應取消第
（1）條，只保留第
（2）、（3）條。
但謝華特管制圖國際標準ISO8258:
1991（E）仍保留了上述三條判穩準則。
第九節判異準則
判異準則有二類：
（1）點子出界（包括壓線）就判異；
（2）界內點排列不隨機則判異。
（原則上有無窮多種）。
模式1點子屢屢接近管制界限
此模式中，『接近』係指距離管制界限在1範圍內（下圖為3點中有2點接近管制界限判異）。
此時屬下列情況的，點子排列不隨機判異：
（1）連續3點中，至少有2點接近管制界限；
（2）連續7點中，至少有3點接近管制界限；
（3）連續10點中，至少有4點接近管制界限。
模式2鍵
上圖表示品質特性值分布的平均值向出現鍵的一側偏移（7點鍵）。
（1）在管制圖中心線一側連續出現的點稱為鍵，其中包含的點子數目稱為鍵長。
當鍵長9，則判異。
（2）分析其，
P（中心線一側出現長為9的鍵）
=2*（0.9973/2）^9=0.0038=9
P（中心線一側出現長為7的鍵）
=2*（0.9973/2）^7=0.0153=7
7/9=4
過去採7點鍵判異。
目前多國改採9點鍵判異。
模式3間斷鍵
間斷鍵是指鍵中個別點子跳到中心線的另一側的鍵。
（1）連續11點中，至少有10點在一側；（下圖）
（2）連續14點中，至少有12點在一側；
（3）連續17點中，至少有14點在一側；
（4）
連續20點中，至少有16點在一側。
依機率計算，上述四條判異準則的顯著性水準分別為：
1=1.14%2=1.25%
3=1.22%4=1.12%
由判異準則知，其（四種狀況）分別均大於0.01，偏大，建議不予使用，除非增加判異準則中的點子數目。
模式4傾向
下圖示中出現有下降傾向（7點下降傾向），表下品質特性值分布的平均值隨時間而減少。
點子遞增或遞減的狀態稱之傾向或趨勢。
◎下降（上升）傾向，後面的點子一定要低（高）於或等於前面的點子，否則傾向中斷，須重新起算。
◎過去為7點傾向判異，即連續7點上升或下降則判異。
目前改為6點傾向判異。
證明：
P（n點傾向）=[2（0.9973）^n]/n!
P（5點傾向）=[2（0.9973）^5]/5!
=0.01644=5
P（6點傾向）=[2（0.9973）^6]/6!
=0.00273=6
P（7點傾向）=[2（0.9973）^7]/7!
=0.00039=7
由於6=0.00273，最接近謝華特的0=0.0027，故6點傾向判異是合適的。
模式5點子集中在中心線附近
◎『中心線附近』即指『中心線附近1的範圍內』。
◎下圖的現象表示品質特性值分布的標準差減小。
切記此現象亦可能異常，須檢查下列二種情況：
（1）是否應用了假數據，有弄虛作假現象；
（2）是否分層不夠。
依機率計算：
連續14、15、16個點集中在中心線附近的為
14=0.68268^14=0.00478
15=0.68268^15=0.00326
16=0.68268^16=0.00223
※模式5的取為15=0.00326，比較接近判異準則
（1）的0=0.0027。
模式6點子作周期性變化
◎下圖的現象表示點子呈周期性變化。
產生其原因有下列二種情況：
（1）操作人員疲勞；
（2）原材料發送有問題
（3）熱累積或應力累積。
※消除上述周期性變化可使產品品質更加穩定。
升级会员 