基本品管统计知识.docVIP

基本品管统计知识（Ca/Cp/Cpk概念介绍） Edited by Alex Chen on Aug. 11th,2002 统计的基本原料是？ 数据 何谓『统计』？ 何谓『有意义的情报』？ 至少应包括：『集中趋势 + 离中趋势 + 含盖在特定范围内的机率』 什么是平均值？à集中趋势 什么是标准差σ？à离中趋势 （标准差与全距有关） 平均值 ±n倍标准差 à 数据分布范围 数据如何分布？ 规格描述：规格中心（SC），规格界限(USL, LSL) 规格界限分类： 双边规格：同时存在上下规格界限(USL, LSL)；单边界限：只有规格上限(USL)或只有规格下限(LSL)时 平均值和规格中心值SC的比较 （偏离规格中心）  规格上下界限范围和数据分布的比较 数据分布全数落在规格界限内 部份数据落在一边或两边规格界限外 平均值 ±3倍标准差为何 ？ 此为现有统计品管理论的基本依据，其信赖区间达到99.73% 何为制程能力(Cp) ： 制程精密度，其值越高表示制程实际值间的离散程度越小，亦即表示制程稳定而变异小（离中趋势，与σ有关）。可用于比较公差（规格上限-规格下限）与制程分布的比值，（亦即，当公差范围内能纳入愈多的σ个数，则此制程表现愈好），其本身是一种制程固有的（已决定的）特性值，代表一种潜在的能力 其公式为：；按：6σ就是2*(3σ)，亦即以3σ制程为分界点，以评估制程能力的好坏。 何为制程准确度(Ca)？ 制程准确度，代表制程平均值偏离规格中心值之程度。若其值越小，表示制程平均值越接近规格中心值，亦即质量越接近规格要求之水平（集中趋势，与有关），制程平均值愈偏离规格中心值，所造成的不良率将愈大） 其公式为：，其中，Ca 的值将介于0 ~ 1 何为综合制程能力指数(Cpk)？ 理想的制程应同时要求较高的精密度与准确度，其计算公式有两种： 公式一： 双边公差时：Cpk=Cp*(1-Ca)， 其中， 当Ca =0（不偏时），Cpk=Cp（有最大值） 当Ca =1（制程平均值=规格上限或规格下限时），Cpk=0（其值最小有最大值） 当Ca 1（制程平均值超出规格上限或规格下限时），Cpk已经变得没有意义了。 单边公差时：由于没有规格中心值，故Ca =N/A，故定义Cpk=Cp 公式二： 双边公差时：Cpk=min(,) 两者取小值， 当制程平均值与规格中心完全一致时， Cpk=Cpu=Cpl =（直接将公差与6σ直接相除即可） 单边公差时：由于没有规格中心值，故Ca =N/A，故定义Cpk=Cp 一个sigma(σ)所在的位置  3σ制程与6σ制程之比较 标准差的两种估计值： - 从管制图分析得出的每个分组全距R图的平均值（）以及管制图表中得到的d2值（如下所示），计算其值： - 总的标准差，可用计算器计算出来（一般在计算器上可以标为s或是σn-1） （按：以图解法显示一个sigma(σ)所在的位置 ） 制程能力评估之用途？ 提供分析数据给设计部门，使其能尽量利用目前的制程能力，以设计新产品， 决定一项新设备或翻修之设备是否能满足要求， 利用机械之能力，安排适当工作，使其能得到最佳应用， 选择适当的作业员、材料、与作业方法， 用作建立机器之调整界限， 作为接受客户订单时的衡量与参考。 制程能力的评估时机？ 初期 -- 新产品量产前 -- 重大的产品或制程变更导入前 量产阶段 --重大的产品或制程变更导入前 制程能力的评估的对象？ 所有的管制特性（Special Characteristic） 在管制计划/QC工程表中所定义者 QS9000中的应用的两种方法： 制程能力指数：Cpk=min(,) 初期制程能力指数：Cpk=min(,) 制程能力判定准则？ Ppk ≧1.67, Cpk≧1.33 计算Cpk或Ppk至少需要多少的数据？ 如何提升制程能力？  Cp与Ca的等级设定？ Cp Ca 等级 处置 1.33≦Cp |Ca|≦12.5% A 维持 1.00≦Cp＜1.33 12.5%＜|Ca|≦25% B 尽可能改进 0.83≦Cp＜1.00 25%＜|Ca|≦50% C 检讨规格或作业标准 Cp＜0.83 50%＜|Ca| D 采取紧急措施，全面检讨，必要时停止生产 持续改善的制程能力？ 讨论：有何具体措施可以尽可能提升Cp或降低Ca？ ……………