制程能力分析方法介绍共22页文档
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單元目的在瞭解何謂「統計管制狀態」後,製程能力分析的目的是進一步使製程能符合顧客的需求,因為製程能力是指製程的一致性,而製程的變異可以用來衡量製程輸出之一致性,它可以用來協助製造前之開發活動﹑找出問題﹑設定標準與降低成本。
產品規格來自顧客的需求或設計者個人的專業學養,因此製程必須具有產出符合工程規零件的能力。
研究製程能力的意義在於決定製程的自然公差、協助設定製程標準和規格、以及確定和消除「非自然變異」。
單元大綱製程能力分析製程能力的評價製程能力的改善製程能力分析何謂製程能力製程能力是指「各種能力均標準化,製程在管制狀態下所呈現之質與量的能力」。
故製程能力可以產量、效率表示,也可以成品、半成品、零件等之品質特性來表示,也可以不良率或缺點數來表示。
製程能力可為一部機器或一設備在一定條件下操作的能力,前者一般稱為「機器能力」,可為一項預定的產品之全部製程,包括人、材料機器及方法在長時間內所程現的能力。
前者一般稱為「機器能力」,而後者則稱為「綜合製造能力」,後者經常包括了工具損耗之正長影響,材料的微些變化及其它的微小變化。
在此我們所討論之製程能力即以後者為主。
製程能力與規格當考量製程績效之前,必須先討論兩個重要的問題:1.製程是否有維持良好”統計管制狀態”的能力。
2.是否具有產出符合工程規格零件的製程能力。
只有當製程處於”統計管制狀態”下,估計製程能力才合理,因為當製程處於”統計管制狀態”下,製程沒有可歸咎的非自然因素存在,此時才可以顯示製程真正的變異。
此部份已於管制圖介紹中詳細介紹過。
製程是否具有產出符合工程規格零件的能力,在於製程變異範圍是否介於工程規格之內,一邊而言可能有下列三種情況:1.製程變異小於規格間差異。
2.製程變異等於規格間差異。
3.製程變異大於規格間差異。
第一種情況:6<USL-LSL當製程變異(6)小於規格間之差(USL-LSL)時,這是最理想情況,如圖個別值分布A和規格的關係最佳,因為規格比製程變異大很多,即使製程平均值有很大的移動,也不易超出規格界線;分佈B的變異比分佈A大,但所有個別值仍在規格之內分佈C所顯示的變異更大,但仍在規格之內。
制程能力分析緒言在產品生產周期內統計技朮可用來協助制造前之開發活動、制程變異性之數量化、制程變性相對于產品規格之分析及協助降低制程內之變異性。
這些工作一般稱為制程能力分析(process capability analysis)。
制程能力是指制程之一致性,制程之變異性可用來衡量制程輸出之一致性。
我們一般是將產品品質特性之6個標准差范圍當做是制程能力之量測。
此范圍稱為自然允差界限(natural tolerance limits)或稱為制程能力界限(process capability limits)。
圖9-1顯示品質特性符合常態分配且平均值為μ,標准差為σ之制程。
制程之上、下自然允差界限為UNTL=μ+3σ上自然允差界限LNTL=μ-3σ下自然允差界限對于一常態分配,自然允差界限將包含99.73%之品質數據,或者可說是0.27%之制程輸出將落在自然允差界限外。
如果制程數據之分配不為常態,則落在μ±3σ外之機率將不為0.27%。
(例) 產品外徑之規格為5±0.015cm,由樣本資料得知X=4.99cm,σ=0.004cm,試計算制程之自然允差界限。
(解): UNTL=4.99+3(0.004)=5.002LNTL=4.99-3(0.004)=4.978制程能力分析可定議為估計制程能力之工程研究。
制程能力分析通常是量測產品之功能參數而非制程本身。
當分析者可直接觀察制程及控制制程數據之收集時,此種分析可視為一種真的制程能力分析。
因為經由數據收集之控制及了解數據之時間次序性,可推論制程之穩定性。
若當只有品質數據而無法直接觀測制程時,這種研究稱為產品特性分析(product characterization)。
產品特性分析只可估計產品品質特性之分布,或者是制程之輸出(不合格率),對于制程之動態行為或者是制程是否在管制內則無法估計。
這種性形通常是發生在分析供應商提供之品質數據或者是進貨檢驗之品質資料。
製程能力製程能力是指「各種條件均充份標準化,製程在統計的管制狀態下群體所呈現之質與量的能力」。
故製程能力以產量、效率表示,也可用成品、半成品、零件等之品質特性來表示更可用不良率或缺點數來表示。
製程解析與製程管制製程能力係數C P 、K 、C PK符號意義首先將一些符號代表意義標示如下:◆ USL (上規格界限): upper specification limit ◆ LSL (下規格界限): lower specification limit ◆ m(規格中心):midpoint of the upper and the lower Specification limits ,2m LSLUSL +=T (目標值): Target指定雙邊規格時 (1)準確度k()LSLUSL μ-m 2k C -==a ,-1≦k ≦1, (2)精密度C p 指標σ6LSLUSL C p -=(3)C pk 指標C pk 指標主要是用以衡量製程之實際成效(process performance),而C pk 製程能力指標定義如下:⎭⎬⎫⎩⎨⎧--=σμσμ3,3USL LSL Min C pk ,或C pk =(1-k )C p指定單邊規格時T (目標值): Target ,如果沒有目標值時,則T=μ(1)準確度kTUSL Tk --=μ,或LSLT T k --=μ,(k 有時以Ca 符號代替,代表製程準確度)(2)精密度C p 指標C p 指標定義為:σ3T USL C p -=,或σ3LSLT C p -=(3) C pk 指標C pk = C p (1-k ) ,或σμ3-=USL C pk ,σμ3LSLC pk -= 如果如果),(LSL T T ->-μ則C pk =0; 如果),(T USL T ->-μ則C pk =0Cp 判定表參考例如果是以X -R Chart 之資料來進行製程能力分析,則製程之標準差σ可由2d R 來估計。
製程能力分析[ 定義| 製程能力與規格| 製程能力分析| 製程能力用途| 製程能力指標| 其它方法]何謂製程能力製程能力是指「各種能力均標準化,製程在管制狀態下所呈現之質與量的能力」。
故製程能力可以產量、效率表示,也可以成品、半成品、零件等之品質特性來表示,也可以不良率或缺點數來表示。
製程能力可為一部機器或一設備在一定條件下操作的能力,前者一般稱為「機器能力」,可為一項預定的產品之全部製程,包括人、材料機器及方法在長時間內所程現的能力。
前者一般稱為「機器能力」,而後者則稱為「綜合製造能力」,後者經常包括了工具損耗之正長影響,材料的微些變化及其它的微小變化。
在此我們所討論之製程能力即以後者為主。
製程能力與規格當考量製程績效之前,必須先討論兩個重要的問題:1.製程是否有維持良好”統計管制狀態”的能力。
2.是否具有產出符合工程規格零件的製程能力。
只有當製程處於”統計管制狀態”下,估計製程能力才合理,因為當製程處於”統計管制狀態”下,製程沒有可歸咎的非自然因素存在,此時才可以顯示製程真正的變異。
此部份已於管制圖介紹中詳細介紹過。
製程是否具有產出符合工程規格零件的能力,在於製程變異範圍是否介於工程規格之內,一邊而言可能有下列三種情況:1.製程變異小於規格間差異。
2.製程變異等於規格間差異。
3.製程變異大於規格間差異。
第一種情況:6<USL-LSL當製程變異(6)小於規格間之差(USL-LSL)時,這是最理想情況,如圖個別值分布A和規格的關係最佳,因為規格比製程變異大很多,即使製程帄均值有很大的移動,也不易超出規格界線;分佈B的變異比分佈A大,但所有個別值仍在規格之內分佈C所顯示的變異更大,但仍在規格之內。
此種情形具有經濟上的利益,因為即使超出管制界線,如分佈B和C,也布置產生不良品,所以不必時常調整機器或尋找非自然因素。
第二種情況:6=USL-LSL如圖,製程變異或製程能力等於規格間的差。
如果製程的次數分佈與A相同則有99.74%的產品符合規格;但是當製程帄均移動時(如分佈B)或變異增大時(如分佈C),則不良率可能遠大於0.06%。