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統計製程管制（SPC） Statistical Process Control 黃漢青 06/20/2011 The Evolution of SPC 1910 Sir Ronald Fisher Theories of Statistics 1930 Walter Shewhart Economic Control of Quality of Manufactured Product 1939 Edwards Deming Statistical Method from the viewpoint of Quality Control 1950 Edwards Deming Statistical Quality Control 1980 3 Car Company Statistical Process Control 美國防部供應商協會四日課程 第一天：變異與SPC SPC是一個方法、系統；從統計評估的資料中得以管制製程並加以改善。 第二天：問題解決 田口方法的概念 損失函數 線外的品質管制 第三天：品質機能展開（QFD） 第四天：品質工具的運用 QC七大手法 日本生產力為何會高？ 推動SPC的結果 SPC可顯示製程的現況，並可在製程中即時控制品質 可以顯示製程中的變異 可以反應製程調整的結果 可以指出製程最需要改善的地方 SPC可對工廠組織結構產生改變 日本勞工生產力高的主因 SPC的未來 傳統工廠 泰勒式科學管理 現代工廠 SPC JIT 員工參與式自主管理 後現代工廠 SPC改變工廠的組織 新式製造業會計 製造流程的模組化 系統的觀念 SPC讓傳統兩大理論同時實現 確保高品質與高生產力 品質是製造出來，不是檢驗出來的。 檢修人員可以解決問題，但是不能消除問題。 確保作業者的尊嚴 SPC是將製程品管的責任，交由現場作業者負責的方法；此即謂工作的人性化。 品質與變異 變異可區分為 機遇原因（普通原因） 原來就存在製程中的原因，是屬於製程的一部分。大約有85-94%的品質問題是屬於此類，其改善須管理階層的努力方可解決。 非機遇原因（特殊原因） 原不存在製程中的原因。有6-15%的品質問題是屬於此類，其改善可由基層作業者的努力得到解決。 組內變異、組間變異、時間變異 什麼是良好的品質？ 變異性低 耐用度 經過一段時間與適用後仍維持一定的性能 吸引力 流行、感覺、易用額外的功能…等 合理的價格 良好的品質 顧客對良好品質的需求 銷售量增加 良好的品質可消除浪費 成本降低 利潤 ＝ 銷售收入 － 成本 SPC的理論與應用範圍 SPC觀念的來源 沒有兩件事情、產品、人員是完全一樣的。 製程的變異是可以衡量的。 宇宙的事務與工業產品都是呈常態分配的。 變異的原因可以分為機遇原因與非機遇原因。 最常見的統計學代號 μ ：常態分配的中心值（Mean） σ2 ：常態分配的變異數（Variance） σ ：常態分配的標準差（Standard Deviation） 常態分配 生產過程的品保作業 生產開始前 進料品管 (Incoming Quality Control) 生產過程中 製程品管 (In-Process Quality Control) 統計製程管制—Statistical Process Control 生產完成後 出貨品管 (Outgoing Quality Control) 統計製程品管的定義 於製程中收集資料，並且加以統計分析；從分析的結果得以發掘製程的異常，經由問題分析而找出異常原因，以採取改善措施，使製程恢復正常。並且透過製程能力解析與標準化，不斷提升製程能力。 SPC的應用步驟 建立統計製程管制的步驟 製程能力的定義 使製程標準化， 除去異常因素， 當製程維持在穩定狀態， 所呈現的品質程度。 製程能力調查流程 製程準確度－Ca Ca (Capability of Accuracy)在衡量製程之實績平均值與規格中心值的一致性。 ※單邊規格無規格中心值，故不能算Ca 製程準確度－Ca計算例題 某鋼管切削規格為750 ±10㎜。五月份之切削實績為 ±3σ＝748 ±8㎜；六月份為749 ±8㎜。求Ca值。 【解】 五月份Ca值 (748-750) ÷10 ×100%＝－20% ….(B級) 六月份Ca值 (749-750) ÷10 ×100%＝－10% ….(A級) 製程精密度－Cp Cp (Capability of Precision)在衡量製程之變異與規格公差範圍的相差情形。 雙邊規格時 單邊規格時 製程精密度－Cp計算例題 某電鍍品之膜後規格為50 ±2.0㎜。昨日之實績為 ±3σ＝53 ±1.5㎜；今天為51 ±2.3㎜。求C