spc制程能力分析

SPC 概述Statistical Process Control

SPC Introduction

统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)? ?

Statistical ...

?统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。

Process ...

?反复性的事情或者阶段

(SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer)

Control ...

? Process正在变化的事实早期警报。

警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间

(管理图 : 随着时间工程散布的变化)

SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。

2

SPC 的发展历史

SPC 的特征：控制过程，防患于未然。

重点在于预防

?電視機彩色密度

投机?美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格?日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標

製程- 產品-顧客

產品

(Output)

Measurement

製程(過程)(Process)

展開

特性 特徵

顧客

滿意

Man

Machine Material Method Environmental

4M1E

製程，程序

影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作 結果之製造過程中所有活動的集合

管制，控制

確保達到要求標準,必要時採取矯正行動

何謂製程管制 (程序控制)

工作 結果

原材料 方法 環境

機器 人員

原因 手段

特性 目的

SPC 即。 .

自製程中蒐集資料，加以統計分析，並從分析中發覺異常原因，採取改正行動，使製程恢復正常，保持穩定，並持續不斷提昇製程能力的方法。

SPC 即。 .

製程 資料

異常 穩定製程 製程能力

好能力的製程 製程改善

製程解析及管制

收集資料 統計分析 採取措施 製程能力

分析

持續改善

SPC 的目的

維持正常的製程 (在统计的控制之下)

事先做好應該做的 (標準，系統) – ex ：检测，機台操作程序

製程異常發生能偵測出，並除去之，防止其再發

能力要足 (有能力的程序)

能力指標

提昇能力–持續改善 (廣義)

SPC 管理Tool的优点

?Process由于偶然原因(White Noise = Common Cause Variation)和

异常原因(Black Noise = Special Cause Variation)受影响一直变化。

?偶然原因和异常原因是取适当的Subgroup的Sample，可以看到变动。

- 由于偶然原因产生的变动， Process持续维持安定的状态 : 由于Subgroup内的变动发生 - 异常原因的变动是Process由于外部要因引起变动 :由于Subgroup之间的变发生。

? Process由于外部异常原因持续受到影响, SPC Chart是表示异常原因。

?偶然原因 : 从总体抽出Sample的散布出现类似的两向的原因

?异常原因 : 从总体得到的Sample Data的散布出现跟平时不同现象的原因。

Ex) 管理PCB 铲平厚度..

根据周围环境, 原材料 Lot间微小的物性变化, 作业者熟练度的要因等管理的特性值的散布 Lot别发生时，其称为存在偶然原因(一般为 Accept)

在积层上不知道什么原因压力在特定Lot上比规定使用得多，如果发生了两个特性值的变化，把这称为

异常原因.(要改善的事项)

10

SPC 的好處於公

減少變異,提升產品品質

降低報廢,增加良率

縮短循环时间，提高產能

增強製造技術能力

提高市場競爭力

穩定就有客戶,吸引新顧客

於私

提高品質觀念,跟的上潮流

增強技術能力

提升解決問題之能力

熟悉統計方法,提高自己能力

SPC 活動流程

PROMIS / POSEIDON & SPCPRO 資料庫

分析製程能力 Cp/Cpk

抽樣量測 晶片並收 集資料

當發生單點超出 spec 或計算值(平均值,全距…)違返 SPC rule

判讀數據有無超出spec 或違返SPC rule

分析out of spec 和 out of SPC 的次數 有無OCAP checking card 或flow?

執行系統

有

通知工程師

通知 工程師

無

依照OCAP checking card 或flow 的指示正確填寫 checking card 或在POSEIDON

中選擇正確的 lot note candidate

檢討系統

OCAP 發生率及 執行率分析月報 在SPC 月會中

被檢討

什麼是 OCAP

OCAP 是由控制行动计划的縮寫，中文稱為製程異常處理程序

OCAP 是由製造部，製程, 設備一同來製定及檢討。

OCAP 須不斷的修訂，以符合生產線實際的需要。

變異种类：

1.共同原因的變異

2.特殊原因的變異

製程能力分析 (程序能力分析)目的︰

提升產品品質，降低成本，符合顧客出貨及品質要求。

至今为止 ,,,

Spec

LSL

USL

我们合格

Spec-in 就合格

I am Data

(我活着)

Spec-out 不合格

检出不良

以后 ,,,

Spec

LSL

USL

集中在中心 才合格

散就死

Spec-in 但没有达到水准 就不合格

潜在的不良 事前预测

呀 ! 有吃的 (不良)

定義︰

所謂製程能力是指製程的一致性 ?(一致性) 製程的變異性可用來衡量製程輸出的一致性。

精密对Accuracy

X XX XXXX XXX X X

XX XX X XX XXXX XXX X X

X X

XX Off-Target Unpredictabl e On-Target X X X X X X X

X X X X X

X

Off-Target Unpredictabl e

On-Target Target

LSL USL

Target

LSL USL

Target

LSL USL

SPC管理办法

名SPC 管理办

法称 版编A/1 本号 号 发行生效日（发行担当填写） ■文件□表格 NO.修订日期章节号修订摘要作成审核批准12 2 3 4 5

6修订记 录

文件编号文件名称 制定日期页次制定部门版本 1.目的： 1.1 在整个生产活动中，针对影响产品证量有关数据，应用统计技术方法、收集、分析 以作为质量改善之依据。 1.2 针对新机种量试后完成初期评估，提供有效且及时的数据，作为研发单位决策的参 考，以决定制程是否达到预期的性能，或尚有可改善空间。 1.3 了解制程是否在统计管制状况下，并分析其制程变异来源，提供不良预防的主要工具。 2.范围： 适用于本公司统计技术：制程及成品和其它之管制之需求进行统计技术作业。

3.权责： 技术部3.1 应客户要求和FMEA制定量试《管制计划》, 对量试制程能力研究。3.1.1 、对SPC管制中质量异常应客户要求和量试《管制计划》制订量产《管制计划》3.1.2 进行原因分析及改善对策的拟定，量产制程能力的研究。 3.2品证部 负责管制图的应用( 主要对特殊特性进行控制) 、管制图原始数据的收集、绘制、分 析和异常判定，异常时发出《品证异常改善处理单》 （SQA4332A0）给相关部门改善，并追踪改善效果。 3.3生产部 负责管理失效导致过程质量异常的改善措施拟定与实施，执行制造、技术、品证拟定的改善对策，使过程恢复稳定受制状态。

3.4 SPC 委员会 由制造、品证、技术联合组成，设SPC委员会负责推动SPC进行，对异常对策有效 ; 各单位主管负责审核统性的确认及最终结案;SPC 月总结、季评审、年审核的主导 计分析资料, 制程能力分析数据及异常追踪进度跟催工作。 4.作业内容： 4.1 作业说明： 4.1.1 SPC 管制图的种类： 4.1.1.1 计量型管制图 此类数据需经实际量测而得到之连续数据，如长度、重量、温度、时间等特性。 计数型管制图4.1.1.2

SPC所有公式详细解释及分析

SPC所有公式详细解释及分析 SPC统计制程管制 计量值管制图： Xbar-R(平均-全距)、Xbar-S(平均-标准差)、X-MR(个别值-移动全距)、EWMA、CUSUM等管制图。 计数值管制图：不良率p、不良数np、良率1-p、缺点数c、单位缺点数u等管制图。 常用分析工具：直方图、柏拉图、散布图、推移图、%GRR...等。 公式解说 制程能力指数 制程能力分析 制程能力研究在于确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。制程能力研究的时机分短期制程能力研究及长期制程能力研究，短期着重在新产品及新制程的试作、初期生产、工程变更或制程设备改变等阶段；长期以量产期间为主。制程能力指针 Cp 或 Cpk 之值在一产品或制程特性分配为常态且在管制状态下时，可经由常态分配之机率计算，换算为该产品或制程特性的良率或不良率，同时亦可以几 Sigma 来对照。 计数值统计数据的数量表示 缺点及不良(Defects VS. Defectives) 缺点代表一单位产品不符要求的点数，一单位产品不良可能有一个缺点或多个缺点，此为计点的品质指针。例如描述一匹布或一铸件的品质，可用每公尺棉布有几个疵点，一铸件表面有几个气孔或砂眼来表达，无尘室中每立方公尺含微粒之个数，一片PCB有几个零件及几个焊点有缺点，一片按键有几个杂质、包风、印刷等缺点，这些都是以计点方式表示一单位产品的特性值。不良代表一单位产品有不符要求的缺点，可能有一个或一个以上，此将产品分类为好与坏、良与不良及合格与不合格等所谓的通过－不通过(Go-NoGo)的衡量方式称为计件的品质指针。例如单位产品必须以二分法来判定品质，不良的单位产品必须报废或重修，这是以计件方式来表示一单位产品的特值。 每单位缺点数及每百万机会缺点数(DPU VS. DPMO) 一单位产品或制程的复杂程度与其发生缺点的机会有直接的关系，越复杂容易出现缺点；反之越简单越不容易出现缺点。因此，以每单位缺点数(DPU)来比较复杂程度不同的产品或制程品质是不公平的，在管理上必须增加一个衡量产品或制程复杂程度的指针，Six Sigma 以发生缺点的机会(Opportunities)来衡量。DPU 是代表每件产品或制程平均有几个缺点，而DPMO 是每检查一百万个机会点平均有几个缺点。一个机会点代表一产品或制程可能会出现缺点的机会，它可能

SPC统计制程品管.doc

STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) (统计制程管制) 一、管制图之选用 不同单位之品质比较，使用Cv（变异系数）=S/X （或同一单位，但不同品质特性质）

以管制图进行制程能力分析 一组数据之变化情形，除了可以用图形法来表示外，数量化之描述亦以提供有用之情报。数据之量化表示有很多种，常用的有平均数（mean ）、中位数（median ）、众数（mode ）、变异数（variance ）、标准差（standard deviation ）。 1. 平均数 假设X1，X2，…，Xn 为样本中之观测值，样本数据之集中趋势可由样本平均数来衡量，样本平均数定义为 n Xi n Xn X X X n i ∑== +???++=1 21 2. 变异数 变异数是用来衡量数据之散布情形。样本变异数S 2为 S 2=1 )(1 ) (2 1 1 21 2 -- = --∑∑∑=-=n n Xi X n X Xi n i n i i n i

1．不良率管制图（p chart ） CLp=∑∑=n d p UCLp=n p p p ) 1(3 -+ LCLp=n p p p ) 1(3 -- 2. 不良数管制图(pn chart) CLpn=k d d p n ∑= = UCLpn=)1(3p p n p n -+ LCLpn=)1(3p p n p n -- (σpn=)1(p p n -) 3．缺点数管制图（c chart ），样本大小相同 CLc= C k C =∑ UCLc=C C 3+ LCLc=C C 3- 4．单位缺点数（u chart ），样本大小不相同 CLu=∑∑= n C u UCLu=n u u 3 + LCLu=n u u 3 -

spc制程能力分析

SPC 概述Statistical Process Control

SPC Introduction 统计性统计管理(SPC = Statistical Process Control)? ? Statistical ... ?统计性方法是用Sampling的Data Monitoring 、分析Process 变动时使用。 Process ... ?反复性的事情或者阶段 (SIPOC : Supplier → Input → Process → Output → Customer) Control ... ? Process正在变化的事实早期警报。 警报是指最终Output出来之前纠正问题，能够具有充分的时间 (管理图 : 随着时间工程散布的变化) SPC –对某个 Process掌握品质规格和工程能力状态, 利用统计性资料和分析技法, 在所愿的状态下一直能管理下去的技法。 2

SPC 的发展历史 SPC 的特征：控制过程，防患于未然。 重点在于预防

?電視機彩色密度 投机?美國：無不合規格產品出廠，注意力在符合規格?日本： 0.3% 超出產品規格，致力於命中目標

製程- 產品-顧客 產品 (Output) Measurement 製程(過程)(Process) 展開 特性 特徵 顧客 滿意 Man Machine Material Method Environmental 4M1E

製程，程序 影響工作結果之所有原因的集合,亦即為達成工作 結果之製造過程中所有活動的集合 管制，控制 確保達到要求標準,必要時採取矯正行動 何謂製程管制 (程序控制) 工作 結果 原材料 方法 環境 機器 人員 原因 手段 特性 目的

SPC统计制程管制中PPK与CPK的区别与联系

SPC 统计制程管制中PPK 与CPK 的区别与联系 区别: 1.PPK 是指初期制程能力指数,即产品在试产阶段,尚未大批量生产,制程尚不稳定的情况下(人﹑机﹑料﹑法﹑环等因素变化较大)，反映当前的初期制程能力，在此种情况下，包括产品本身设计还尚不够成熟，如果计算出的PPK 值偏小，除检讨制程外，还可能变化产品规格．在制程初期，绘制出管制图，如果不能连续２５点都在控制界限内，则只能使用PPK ，否则会高估制程能力而成误判． 2.CPK 是批稳定制程能力指数，即产品在量产后一段时期，制程十分稳定的情况下(人﹑机﹑料﹑法﹑环等制程因素稳定，变化小 )，反映长期制程能力．并判定制程是否稳定，要控制图连续在 ２５点都在控制界限内，方可使用 CPK. 联系: PPK 与CPK 值计算的方式相同，即： PPK ﹑CPK=MIN 3X Su . 双边规格. PPK ﹑CPK=3 1S X 只有下规格. PPK ﹑CPK= 3X Su 只有上规格 . 31S X

针对不对称公差的议题,有非常多的研究发表刊出解决方法,但目前并没有一套标准来 规笵,主要原因乃计算CPK的条件,就是要符合常态分配,而常态分本配一定是对称的. 因此介绍三种业界常用的方式,解决此问题: (1)将不对称的设计规格,转成对称的制程规格: 这是执行SPC流程时,必要且正确的做法,一般我们的制程规格,通常要小于客户制定的设计规格,以降低产品无法符合客户需求的风险(一般约取设计规格的0.75倍,取4.5δ之处,公司可视制程状况与能力,取不同值). 因此可以在制定制程规格时,转成对称的公差,有时实际的产品平均值,不一定是设计规格的中心值,可以先量测产品的平均值落在哪里,再行订定制程规格. a. 如公差为0. 2013.113.1 200.30.1,若产品平均值落在20.5,则可以订定制程规格为5. 如制程的规格的上下限依照设计规格的上下限时,则可取较短的距离做为上下限.20.5离19之距离较短,订定的制程规格可为5. 205.15.1 b. 如产品特性一定要中心值落在20.0才会有好的performance时,则可以订定的制程规格为0. 200.10.1以2075.075.0同样,若制程规格上下限希望依照设计规格的上下限时,则制程规格可为0. 上为规格变动,Cpk之公式不变. (2)将制程的中心值改为设计规格上下限的平均值. 可将制程规格的中心值,设定-(设计规格上限+设计规格下限)/2,再依照设计规格上下限取 约0.75倍之处,做为制程规格.

SPC分析管理方法

SPC分析管理方案 1、目的 为了解与改善过程,对过程进行控制,通过对过程能力的分析/评估使其有量化资料,以评价过程的能力与稳定,为设计、制造过程的改进,选择材料,操作人员及作业方法,提供依据与参考确保过程的符合性与实现持续改进 2.范围 本程序适用于顾客要求与需做统计过程控制(PPK、CPK、CmK 、PPM)的所有产品,对生产制造过程进行监测与测量。 3、权责 3、1各生产部门负责过程特性的监测与测量。 3、2品质部负责制程能力的监测、研究与控制。 3、3多功能小组负责制程能力的改进。 4、定义 4、1特殊特性:可能影响安全性或法规的符合性、配合、功能、性能或产品后续生产过程的产品特性或制造过 程参数。 4、2 SPC:指统计过程控制,通过使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出以便采取适应的措施来达到并 保持统计控制状态,从而提高过程能力。 4、3 特殊过程:就是指其结果不能完全通过对产品检验与测试进行验证的过程。 4、4 CpK:稳定过程的能力指数。它就是一项有关过程的指数,计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规 格界限的程度。 4、5 PpK:初期过程的能力指数。它就是一项类似于CPK的指数,但计算时就是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。 4、6 Ca:过程准确度。指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。 4、7 Cp:过程精密度。指从生产过程中全数抽样或随机抽样(一般样本在50个以上)所计算出来的样本标准差(σ×),以推定实际群体的标准差(σ)用3个标准差(3σ)与规格容许差比较。 4、8 PPM:质量水准,即每百万个零件不合格数。指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。PPM数据常用来优先制定纠正措施。 4、9 Cmk:设备能力指数:就是反映机械设备在受控条件下,当其人/料/法不变时的生产能力大小。 5、程序内容 5、1制造过程的监测与测量 5、1、1生产部必须根据控制计划、作业指导书中规定需控制的过程特性,如:时间、温度、压力等以及监测的时机、频次、接收准则、反应计划等。 5、1、2相关部门必须确保按控制计划与过程流程图实施,并按规定的频次对过程进行定期的监测,并保持相应的监测记录。 5、1、3针对产品或过程特殊特性必须运用SPC技术进行监控。 5、1、4当过程不能满足接收准则时必须启动相应的反应计划。 5、1、5对于特殊过程,品质人员在进行制程检验时,对抽取之样品的生产制程参数须进行确认,监测制程参数就是否符合控制计划的要求。 5、1、6当影响产品质量的过程要素变更时,生产部必须评审现有的过程控制就是否能够满足产品的质量要求。 5、1、7对于过程要素变更及现有过程条件不能满足产品要求时,生产单位必须会同工程、品质部对制程进行试验分析,以改进生产过程。 5、2制程能力的研究、控制; 5、2、1初期的制程能力研究;

SPC-统计制程控制

一. 为何要使用SPC (1) 什么是SPC SPC（Statistical Process Control）统计制程控制，是企业提高品质管理水准的有效方法。它利用数理统计原理，通过检测数据的收集和分析，可以达到“事前预防”的效果，从而有效控制生产过程，不断改进品质。 (2) 为何用SPC SPC能为您科学地区分生产过程中的正常变化与异常变化，及时地发现异常状况，以便采取措施消除异常，恢复制程的稳定，达到降低品质成本，提高产品品质的目的，它强调全过程的预防与管制，它会告诉您生产过程的变化状况，您是否应该对生产过程进行调整。 (3) SPC为您带来巨大效益 作为全球制造业所信赖和采用的品质改进工具，SPC能帮助您最终达到6 Sigma 品质水平，即3.4ppm，SPC还将为您带来巨大效益：品质稳定可以带来客户更大的满意度，增加订单，减少变异可以大大降低不良品重工和停工的损失，节省大量时间和金钱，高品质可以大大提升企业的竞争优势。 (4) SPC效果提升 ◆满足客户在制程质量问题上的各种要求 ◆实时查看某部门、某客户、某产品的质量走势 ◆实时监控各生产工序的质量波动 ◆全面掌控全厂的质量状况 ◆生产制程良好、稳定 ◆建立让全厂质量问题能够在还未出现时, 就能预防和采取措施体系, 以向6σ方向迈进 ◆制定完整运作模式, 避免因人员因素而波动 ◆建立对SPC的正确观念 ◆达到各部门与质量方面的沟通改善 二. 为何选择『品冠』SPC 1. 适应大中小型及不同性质企业 『品冠』SPC按使用方式分为单机版、网络版与授权版，按功能结构可分为简易版、标准版、专业版及自定义版本，同时适用于电子、塑料、五金、机械、化工等各种类型的行业，企业可根据实际情况自行选择； 2. 多层应用权限综合管理 『品冠』SPC不仅仅是工具，还是强大的管理平台，具有针对用户、工序、客户、产品类型等层阶式综合管理能力，使得集团化管理得心应手；

东莞酒店spc统计制程管理的概念与步骤

2004年4月19日SPC研討會 東莞宏遠酒店 目錄 壹、統計制程治理（SPC）概念的導入貳、品質管制的意義 參、制程管制 一、制程管制的意義 二、制造階段品質保證觀念 三、現場實施制程管制的作法

四、實施統計制程管制（SPC）的步驟 五、管制圖介紹 六、管制圖之判讀 七、制程能力分析 肆、演練 伍、結論 壹、統計制程管制（SPC）概念導入 一、SPC之演進 1.什麼是SPC（STATISTICAL PROCESS CONTROL） 利用統計各種方法來管制製造程序，使產品一次做好。 SPC＝SQC＋QUALITY PLANNING AND DESIGN 2.什麼是SQC（STATISTICAL QUALITY CONTROL）？ 由SHEWHART在1937年提出“以統計方法協助分 析品質問題，進而找出解決問題方案的品管方 法”。 這些方法要紧有： ＊管制圖 ＊直方圖 ＊柏拉圖 ＊查檢表 ＊制程能力分析 ＊實驗計劃法

＊可靠度方法 3.SQC的精神 ——制程能力的穩定維持 ——事後制程（AFTER PROCESS）之品質改善分析——阻擋不良品進入/流出（IQC/OUTGOING CONTROL）

4.演進史（參見附圖一） SPC之演進 史 1950 1970 1980

二、差不多統計概念 1.數據的性質 (1)數據的差異 因為沒有兩個產品（或制成品）是完全一樣的，就确实是同一條 生產線上用同樣的原料，同樣的方法做出來的，還是會有變動因 素所構成的差異。因此，對於製造者而言，每一零件之各品質規 格特性，所能做的是：a.瞭解差異一定存在；b.找出差異的可能 缘故（原料、儀器、設備、隨機、人為，亦或是「不適當」之組 織機能營運下所潛藏的因素），因此，必須將隨機誤差保持在一 可容忍的範圍里，統計品管便由此誕生。 (2)可靠度、周密度、正確度 檢討數據時，應先考慮是否具備a.可靠度；b.周密度；c.正確 度等三個要素。 (3)數據的次數分配 上節我們明白測定任何東西都必有誤差，不可能得到同一的數 據，這種現象謂之數據帶有差異。數據帶有差異确实是表示數據 帶有分配。變異形成之缘故，可分為機遇缘故及非機遇缘故兩類： A.機遇缘故（Chance causes） 又稱為：不可幸免之缘故、非人為缘故、共同缘故、偶然缘 故、一般缘故等等。 a.例如某人量身高，用同一量測器，由同一人量測該人之身高數，在短 時間內，所得量測值有差異存在，造成此種差異之缘故，即屬於機遇缘故。 b.在生產工作中，雖然訂有操作標準，但在操作條件容許之範圍內必有 變化。 例如：自不同方向及不同位置測量軸徑、車床之轉速、吃刀之深度、刀具上所受之壓力、潤滑油、冷卻液、地面之震動、工作物與量

SPC统计制程技术管理规范

文件名称SPC统计制程技术作业规范发行版本：A/0 页次：1/6 修订记录 文件版别修订 日期 修订 页次 修订摘要（增、减、改项目） 发行日期核准审核拟案2012.07.25

文件名称SPC统计制程技术作业规范发行版本：A/0 页次：2/6 1. 目的: 为确保制程的稳定性，及时发现制程的变异并进行预防，特制定本程序。 2. 范围: 2.1汽车产品规定之特殊特性管制。 2.2客户有要求时。 3. 权責: 3.1质检科：制程能力的统计、分析及记录的保存。 3.2生产技术科：负责管制图填写、绘制、记录，并作制程改善。 4. 定义: 4.1 SPC：Statistical Process Control统计制程管制。 4.2 机遇原因（Chance cause）：不可避免、非人为、共同、偶然状况发 生。 4.3 非机遇原因（Assignable cause）：可避免的机器、材料、人为、操 作疏忽等原因。 4.4 UCL：管制上限。 4.5 LCL：管制下限。 4.6 Cpk：制程能力（短期），量试阶段之制程能力。 4.7 Ppk：制程能力（长期），量产阶段之制程能力。 5. 流程内容: 5.1 计量值管制图（X-R ）： 5.1.1客户要求之特殊特性或依据本公司经验所挑订之特殊特性（重要尺 寸）需建立管制图管制。 5.1.2收集资料： (1)组间数据：5组数据 (2)组数：至少25组 (3)检测数据记录于X-R管制图 (4)计算平均值（X）与全距（R）

文件名称SPC统计制程技术作业规范发行版本：A/0 页次：3/6 X1 + X2 +…… + X n X ＝ n R ＝ X max - X min (5)将平均值与全距画于管制图上 5.1.3计算管制界限： (1)计算全距平均值及各组平均值 R1 + R2 +…… + R k R ＝ k X1 + X2 +…… + X k X ＝ k (2)计算管制界限UCLR LCLR UCLX、 LCLX UCLR＝ D4xRbar LCLR ＝ D3xRbar UCLX＝ X + A2R LCLX ＝X +– A2R (3)n=5时，D4=2.11，D3=0，A2=0.58 (4)画管制界限于管制图上 5.1.4 R管制图分析 (1)超出管制界限点，需分析异常。 (2)趋势：7点于平均值一边，或连续7点持续升高或降低，需分 析异常。

SPC统计制程管制中PPK与CPK的区别与联系

SPC 统计制程管制中PPK 与CPK 的区别与联系 区别: 1.PPK 是指初期制程能力指数,即产品在试产阶段,尚未大批量生产,制程尚不稳定的情况下(人﹑机﹑料﹑法﹑环等因素变化较大)，反映当前的初期制程能力，在此种情况下，包括产品本身设计还尚不够成熟，如果计算出的PPK 值偏小，除检讨制程外，还可能变化产品规格．在制程初期，绘制出管制图，如果不能连续２５点都在控制界限内，则只能使用PPK ，否则会高估制程能力而成误判． 2.CPK 是批稳定制程能力指数，即产品在量产后一段时期，制程十分稳定的情况下(人﹑机﹑料﹑法﹑环等制程因素稳定，变化小)，反映长期制程能力．并判定制程是否稳定，要控制图连续在２５点都在控制界限内，方可使用CPK. 联系: PPK 与CPK 值计算的方式相同，即： PPK ﹑CPK=MIN δ3X Su - . 双边规格. PPK ﹑CPK= δ31S X - 只有下规格. PPK ﹑CPK= δ 3X Su - 只有上规格 . δ31S X -

针对不对称公差的议题,有非常多的研究发表刊出解决方法,但目前并没有一套标准来规笵,主要原因乃计算CPK的条件,就是要符合常态分配,而常态分本配一定是对称的. 因此介绍三种业界常用的方式,解决此问题: (1)将不对称的设计规格,转成对称的制程规格: 这是执行SPC流程时,必要且正确的做法,一般我们的制程规格,通常要小于客户制定的设计规格,以降低产品无法符合客户需求的风险(一般约取设计规格的0.75倍,取4.5δ之处,公司可视制程状况与能力,取不同值). 因此可以在制定制程规格时,转成对称的公差,有时实际的产品平均值,不一定是设计规格的中心值,可以先量测产品的平均值落在哪里,再行订定制程规格. a. 如公差为0. 2013.113.1+- 200.30.1+-,若产品平均值落在20.5,则可以订定制程规格为5. 如制程的规格的上下限依照设计规格的上下限时,则可取较短的距离做为上下限.20.5离19之距离较短,订定的制程规格可为5. 205.15.1+- b. 如产品特性一定要中心值落在20.0才会有好的performance时,则可以订定的制程规格为0. 200.10.1+-以2075.075.0+-同样,若制程规格上下限希望依照设计规格的上下限时,则制程规格可为0. 上为规格变动,Cpk之公式不变. (2)将制程的中心值改为设计规格上下限的平均值. 可将制程规格的中心值,设定-(设计规格上限+设计规格下限)/2,再依照设计规格上下限取约0.75倍之处,做为制程规格.