制程能力知识分析讲.docx
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制程能力知识分析讲.docx
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制程能力知识分析讲
1999年对公司来说,可定义为OEM品质年,此话怎讲?
因为从去年HP的PIGLET开始生产后,陆陆续续接到OEM客户的订单,诸如NEC、PANASONIC、广宇、以及最近的通用、INTEL等等;我们可以从过去的经验与事实,去观察与分析OEM客户非常重视产品的品质管制,认为供货商是产品生产系统的源头或重要的一部份,足以影响产品是否能及时推上市,获得好评的重要关键之一。
因此对于品质管制手法的使用,一直是OEM客户注意的焦点。
尤其是制程能力分析(AnalysisforProcessCapability)的应用,大家都视为是一新开发产品导入量产阶段的指针,所以本文的主题将针对制程能力分析来进行研讨。
接下来将透过下列几个问题,来切入正题
、制程能力是个什么东西?
二、制程能力分析在什么时候实施是正确的?
三、执行制程能力分析前有那些步骤?
四、制程能力分析的数据要如何评价?
五、制程能力分析的数据要如何应用?
六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk?
七、Cpk是否能监测连续生产之制程?
、制程能力是个什么东西?
所谓『制程能力』就是一个制程在固定的生产因素(条件)及稳定管制下所展现的品质能力。
那些是「固定的生产因素(条件)」;如设计的品质、模治具、机器设备、作业方法与作业者的训练、作业照明与环境、检验设备、检验方法与检验者的训练….等等皆属之。
什么是「稳定管制」;就是以上因素加以标准化设定后,并彻底实施后,且该制程之测定值,都是
在稳定的管制状态之下,此时的品质能力才可说是该制程的制程能力。
制程能力如何表示:
1.制程准确度Ca(Capabilityofaccuracy)
2.制程精确度Cp(Capabilityofprecision)
3.综合评价(不良率p)
4.制程能力指数Cpk
以上最常用的是Cpk、Cp、Ca,而p比较少有人使用。
1.制程准确度Ca(Capabilityofaccuracy)
凡从制程中所获得之数据(实绩),其平均值—
(x)与
规格中心值(卩)之间偏差的程度,称为制程准确
度Ca
X—11
Ca=(X—1)/(T/2)
T=Su—Sl=规格上线一规格下
线
※如系单边公差时,则不适用
由上述可知:
1.平均值(x)愈接近规格中心值(1愈好(尽量趋
近或相等)
2.所以Ca值愈小愈好(尽量趋近于0)
2.惟群体呈左右对称之常态分布时,才能使用Ca做制程能力
分析。
(单边公差时,Ca为0)
4.正值(+)时表示偏高;负值(—)时表示偏低。
2.制程精确度Cp(Capabilityofprecision)
从制程中全数检验或随机抽样(一般样本n须在50
个以上)所计算出来之样本标准差(ox),再乘以
V(n/(n—1)),以推定实绩群体标准差
Cp=规格容许差/3(T
=规格公差/6t=(T/2)/3T
由上述可知:
1.若T>6t时,Cp值愈大。
(离散趋势都在规
Tn/(n—1))
格内)
2.Cp值愈大愈好(尽量大于1以上)
3.若Tv6t时,Cp值愈小。
(表示目前的生产条件,
不适合此精密度之产品)
4.Cp与Ca成反比。
(Cp愈大愈好,Ca则反之)
3.综合评价(不良率p)
当有些制程的生产实绩为了达成规格之要求,
必须Ca
值与Cp值两者都要很好的情况下,而对整个制程
品质之综
合评价,计算出不良率p
SU
X
SL
Z1
Z2
Zi=
3Cp(1+
Ca)…
•.由Zi查常态分配表得
P1%
f
t
Z2=
T
3Cp(1+
Ca)…
]
•.由Z2查常态分配表得
P2%
P%=P1%+P2%
由上述可知:
生产实绩如不能达成客户要求之
(允收批内)不良率,
则必须立即处理,
避免遭遇到退货的危险!
!
4.制程能力指数Cpk
Cpk是综合Ca和Cp两者之指数,其计算公
式:
Ca=(X—卩)/(T/2)
Cp=规格容许差/3(T
=规格公差/6a=(T/2)/3a
Cpk=(1—|Ca|)xCp
由上述可知:
1.当Ca=0,Cpk=Cp
2.单边规格时,Cpk=Cp
二、制程能力分析在什么时候实施是正确的?
正如前面所提到,制程能力的评估必须要在
制程稳定
后,才能实施,也就是X-R管制图已显示制
程在稳定
的统计管制状态下(非机遇原因已经被发现,并
经过分析
与矫正,以及防止再发),而且继续保持在统计
管制状态
问题:
因此回忆过去我们所做的,可以发现到一些
1.未先执行管制图以确认制程的稳定性,就径行将所算得Cpk当做『真正』的制程能力。
2.不探讨非机遇原因,只是一味要求算Cpk,而制程并不会随着时间长而稳定。
3.为达成客户要求,只好修改数据,『表面』的Cpk非常『良好』,却冒着被退货的高风险。
4.制程不良率『变异』起伏太大时,只好用人海战术来克服,不断重工,现场人仰马翻。
5.没有因为Cpk不好,而针对『共同因』或『特殊因』,采取矫正措施。
6.只要算得(尺寸)多,就愈接近事实(群体),就愈能符合客
户的要求?
?
6.客户有要求算Cpk,才去做?
1.确定制造流程:
确定流程(图),订定QC工程表,列
出管制之生产条件、品质特性…等。
2.制造流程解析:
利用5W1H手法,将制程各作业单元
的变异因素加以掌握,并可
得知制程
所处的状态
性、制程
4.实施标准化
员实施各
现况来决定管制项目。
:
订定各项标准,并对相关人
项标准之教育与训练。
5.管制图的运用:
应先建立解析用管制图,评估管制界
限,再实施管制用管制图,
持续观察
制程的稳定性与异常矫正。
6.制程能力分析解是否符
:
收集数据,进行分析,以了合规格或客户要求,如不能
符合,立
即采取矫正行动。
7.制程之持续管制:
除非有证据显示制程平均值或全距
原管制界
值发生变化,否则仍然使用
限,不能随意修改。
四、制程能力分析的数据要如何评价?
1.制程准确度Ca(Capabilityofaccuracy)
评价
等级
分级基准
处置原则
A
|Ca戶12.5%
作业员遵守SOP操作并达到
规格之要求,所以持续维持。
B
12.5%v|Ca|兰25%
如有必要时,尽可能改进为A级。
C
25%v|Ca|兰50%
作业员可能看错规格不按
SOP操作或检讨规格及作业标准。
D
50%<|Ca|
应采取紧急措施,全面检讨有可能影响之因素,必要时得停止牛产。
对策方法是以制造单位为主、技术/品管单位
为辅
2.制程精确度Cp(Capabilityofprecision)
评价
等级
分级基准
处置原则
A
仁33兰Cp
甚为稳定,可考虑将规格公差
缩小或此制程可胜任更精密之工作。
B
1.00兰Cpv1.33
有发生不良品的危险,必须加以注意,并设法维持不要使其变坏及迅速追查。
C
0.83乞Cpv1.00
检讨规格及作业标准,可能本
制程不能胜任如此精密的工作。
D
Cpv0.83
应采取紧急措施,全面检讨有可能影响之因素,必要时应停止生产。
*对策方法是以技术单位为主、制造/品管单位为辅。
3.综合评价(不良率p)
评价
等级
总评(不良率p%)
A
P兰0.44%
B
0.44%VP兰1.22%
C
1.22%VP兰6.68%
D
6.68%VP
注意;
(1)其等级B、C、D须照Ca及Cp来处理(
(2)由于总评是根据Ca及Cp推定不良,其处置是要视
下一工程或客户之要求
(3)如不符合客户要求,一定要立即处理,避
免遭遇到
退货的危险
4.制程能力指数Cpk
评价
等级
Cpk值
处置原则
A
1.33兰Cpk
制程能力已足够
B
1.00兰Cpkv1.33
尚可,应再努力
C
Cpkv1.0
应加以改善
五、制程能力分析的数据要如何应用?
1.对设计单位提供基本资料:
使其了解制程能力,从设计
面解决问题。
2.分派工作到适当的机器上:
决定一项机器设备能否满
足要求。
3.用来验收全新或翻修调整过之设备:
利用机械之能力安排适当工
作,使其得到最佳之应用。
4.选用合格之作业员:
剔除不合格人员或再施予教育和训
练。
5.选择适当之工作方法:
建立标准化SOP
6.根据规格公差设定设备之管制界限:
为获得最经济、最
稳定之生产。
7.当制程能力超越公差时,决定最经济之作业水准:
(1)制程能力较公差为窄时,用于建立经济管制界
限。
(2)制程能力较公差为宽时,须调整一适当
中心值,
以获得最经济之生产。
8.找出最好的作业方式:
建立最具价值之技术情报资料。
六、究竟要量测多少个样品才能计算Cpk?
之前我们已经讨论到,制程能力的评估必
须要在制
程稳定后,才能实施,也就是X-R管制图已
显示制
程在稳定的统计管制状态下(非机遇原因已经被发,并
经过分析与矫正,以及防止再发),而且继续保持在统
计管制状态下。
要多少个样本数才能显示出制程的稳定
性?
理论
要求最好有25个以上的样组,才具代表性。
请大家注
意!
这里所提到的25个以上的样组数是针对管制图而言,并不是指Cpk。
所以只要能了解制程的稳定性,即使n
=2〜5
也能计算Cpk,但是唯一前提是必须先用计量值管制图,来持续观察制程稳定(必要时采取矫正行动)。
以上所探讨的角度,是从产品制程上出发,若是谈论到单一的模具、机器、设备….等等,个人建议是
连续取样100pcs来计算。
如果所有生产条件相同,为何第一次与
第二次的Cpk会有差异?
这就是我们接下来要讨论的重点….
七、Cpk是否能监测连续生产之制程?
请看下列的示意图,复习一下抽样的概
念:
假设同一量测员,采用随机抽样的手法,抽样区域可能落在群体上,不同的位置,自然会产生不同的结果,只要结果是在规格内我们都会允收。
当然以少数样本的成绩代表群体的真实面貌,会有风险;如好批误判坏批,坏批误判好批。
(如何避免风险?
这不是现在要谈的主题,所以不再深入探讨,回归正题。
)
这里所要表达的是,在制程稳定下,抽样实值有变化是属于正常现象,只是我们自己了不了解这个『变化』,究竟是属于系统(共同因变异)或是突发(特殊因变异)事件所产生的?
所以我们用某段时间的制程能力,并不足以代表整个制程是在稳定状态下。
只能了解某段时间的制程能力是否符合要求(规格),
无法了解到连续生产的制程有何变化?
最后大家为求速成,只计算Cpk(重视结果,这还是『某段时间』的结果),不做管制图(忽视过程,不良或然率蠢蠢欲动),稍一不慎不良品如洪水猛兽般,必须倾全厂之力去抵挡(重工),甚至要面临被退货的高风险!
最后我们可以做个结论:
1.任何的抽样都有误差的存在(随机问题)2.没有一个制程可以做到100%在统计管制状态之下(变异问题)
3.没有任何制造批为完全之常态分配(或是其它型态分
配,如果不是近似常态,Cpk就值得争议)
4.因此,所有制程能力分析的结果必须很小心考虑(而不是只是看一看就好),并且以很保守谨慎的态度去解析。
製程能力與改善方向關係圖
总结>>
1.以上仅探讨产品的制程能力分析,事
实上
制程能力的应用非常广泛(如同第13页所述)
可以单独针对机器设备、模具等来研究。
2.本文的目的是在做观念的沟通与交流,所以在这里不做习题或范例的详细解说。
3.希望透过这篇内容,能激起大家的共鸣,互相砥砺,让制程能力分析能真正落实到产品的制程上。
4.
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- 能力 知识 分析