SPC作业指导书.doc

SPC作业指导书

20
2020年4月19日
文档仅供参考
文件类型
Document Type
□ 手册 ■程序 □作业文件
□ 操作指导书 □检验指导书 □工艺指导书 □控制计划 □FMEA □流程图
□ 其它：

更改史(REVISION HISTORY)
版本
REV.
发起日期
INITIATE DATE
发起人
ORIGINATOR
更改史
REVISION HISTORY

编制Originator： 审核Auditor： 批准Approval：

1. 目的：
以控制图作为控制制造工程的重要工具，其目的如下：
1.1 调查制造工程是否安全。
1.2 分析制造能力。
1.3 保持工程在安定状态。
1.4 作为工程改进之比较。
1.5 经过过程之变化加以改进进而提高质量并降低管理成本。

2. 范围：
使用于Dell较精密的和客户有要求的产品控制图及过程能力分析。
3. 定义：
3.1 计量值控制图：重要控制项目，如尺寸、平面度等的控制图。
3.2 计数值控制图：如不良数、不良率缺点数的控制图。
4. 作业内容：
4.1 质量部负责控制之分析及使用方法之辅导。
4.2 各相关单位负责控制图之执行及会同有关单位作异常排除。
4.3 使用时机：
4.3.1 先期品质规划阶段。
4.3.2 过程控制中使用。
4.4 制定控制界限的步骤：
4.4.1 取样方法：依[控制计划]内设计（定时或定量）取样3～5件作为组，样品相互间之差距愈小愈好。
4.4.2 测定并记录：依控制特性、方法执行量测及记录。
4.4.3 计算每组的X（平均值）及R（全距）记录在于表内。
4.4.4 计算：
（1）收集最近且与今后制程相似的数据100个。
（2）依测定时间顺序排列。
（3）数据分组：
a）组内的数据为样本数以n表示。
b）组的个数为组数以k表示，k=20～25为宜。
c）组内样本数以3～5个。
（4）将数据依组别填入控制图中。
（5）计算平均值（比测定值多求一位数）。

（6）计算各组全距R。
R=Xmax-Xmin
（7）计算总平均X（比测定值多求两位数）。

（8）计算全距平均R。
组的大小
A2
D3
D4
2
1.88
0
3.27
3
1.02
0
2.57
4
0.73
0
2.28
5
0.58
0
2.11
6
0.48
0
2.00
（9）计算控制上下界限控制界限。
X 控制图
UCL= +A2R
CL=
LCL= -A2R
R控制图
UCL=D4
CL=
LCL=D3
（10）绘制控制界限
a）控制上下限(UCL，LCL)以红色虚线表示之。
b）控制中心线（CL）用蓝色或黑色实线表示之。
c）R图下控制界限在样本小于6时为免值，以0为代表，并以控制图的底线为零线。
d） 图控制上下限距离一般约为30mm，约占篇幅的2/3为最恰当。
（11）点图
a）在控制界限以内的点以〖.〗表示之。
b）在控制界限以外的点则以〖⊙〗表示。
c）将各点以实线连接成折线图形。
4.5 记入取样资料：品名、质量特性、测定单位、测定者、抽样方法。规格及控制图编号。
4.6 定期核算：
4.6.1 依实际控制图状况，无异常情况每六个月核算一次控制线。
.6.2 控制图每填满25点由该单位转送质量部核算，但发生能力不足或是异常点发生时，必须立即采取对策。
4.7 控制图的研判：
4.7.1 正常控制图之判识法：
正常的控制图，大多数的点集中在中心线之附近，且为随机散布，同时在控制界限
附近之点甚少。亦即三分之二的点落在C区间内，三分之一的点落在A和B区间内。
+3σ
A区
+2σ
B区
+1σ
C区
-1σ
C区
-2σ
B区
-3σ
A区
UCL

CL

LCL
4.7.2 不正常控制图之判识法:不正常控制图之判识乃根据统计学的原理，当发现各样本的频数不呈随机性，或有点落在控制界限外时，即判定过程具有非机遇变异之原因，宜寻找出原因之所在，并剔除之。以下是几种常见的不正常控制：
UCL

LCL
A
B
C
控制图异常判读（ -R）

（1）异常现象：落点位置超出上下控制界限。
判读：有特殊原因发生，导致过程不在控制状态下。
发生原因：
a）点超出上控制界限。
1-控制界限或是绘点错误。
2-制品之间变异增大或是散布太广。
3-使用不同的量具或不同量测人员。
b）点超出下控制界限。
1-控制界限或是绘点错误。
2-组内变异（制品之间）变小，及变好。
3-量测方法变异（包括数据填写方法变异）。
（2）异常现象：连续七点在中心线的单侧出现。

UCL

LCL
A
B
C

（3）异常现象：连续七点以上依次上升或下降。
UCL

LCL
A
B
C

发生原因：点连续的落在中心线上侧或是依次上升时。
a）制品间之差异变大，可能是由不正常原因造成（例如：设备故障）。
b）量测方法的改进，而造成错误的结果。
（4）异常现象：点的分布太接近中心线。
UCL

LCL
A
B
C

发生原因：
a）控制界限计算错误或是绘点错误。
b）过程或是抽样方法是经过加以层别挑选过，抽取之样原来自多种差 异很大的过程。
c）数据被修整过（例如：挑除太靠近控制界限的点或是将数据改过）。
（5）异常现象：点的分布太靠近上、下界限。
UCL

LCL
A
B
C

发生原因：
a）控制界限计算错误或是绘制点错误。
b）所抽取之样原来自两种极为不相同的群体。（例如：差异很大的尽量批次原料混合在一起使用）。
注：如果发现不同过程品混合在一起使用，必须将其分离并标明。
控制图异常判读
UCL

LCL
A
B
C
（6）异常现象：点落在上、下控制界限之外（特殊原因存在）。

发生原因：
a）控制界限计算或是绘点错误。
b）过程已经变动，可能是自该点开始（可能是偶发事件）或是为一不正常趋势的一部分。
c）量测方法不同（例如：不同的检查员或是不同量具）。
（7）异常现象：连续七点的串在中心线之上侧或下侧。
UCL

LCL
A
B
C

（8）异常现象：连续七个点以上的点依次上升或下降。

UCL

LCL
A
B
C

发生原因：
a）控制界限计算错误或是绘点错误，以及修正的控制界限计算错误。
b）过程件的抽样经过层别挑选过，也就是说不良品已经被挑选处理，或是样组内所包含的数据是从两个以上的不同过程中制品所取得。
c）数据被修整过（例如：挑除太靠近控制界限的点或是将数据改过）。
UCL

LCL
A
B
C
（10）异常现象：远少于2/3的点在B区间内。

发生原因：
a）控制界限计算或是绘点错误。
b）所抽取之样原来自两种极为不同的群体。（例如：差异很大的进料批次原料混合在一起使用）。
注：如果发现不同过程品混合在一起使用，必须将其分离并标明。
4.8 其它控制图制定办法
4.8.1 类别
（1）不良数（np）控制图：属于计数，在每次均检查一定数量的生产件，其不合格件之数量。
（2）缺点（c）控制图：属于计数，在每次均检查一定数量的生产件，其不合格件之数量。
（3）不良率（P）控制图：为计算检查后，不合格件数与合格件数之百分比率的控制图。
（4）单位缺点（u）控制图：为计算某一特定范围内不合格点数的百分率的控制图。
4.8.2 使用范围
（1）依[控制计划]制定的管理项目，可使用量规或目视检验者，如孔径、外观等。
（2）其它临时协调追加之管理项目。
4.8.3 不良率控制图（P-控制图）
（1）收集数据：收集过去已知之检查数n及不良品数d之数据20组以上。
（2）分组：依收集数据之时间，或以每批产品为一组，进行分组。
（3）将数据记入控制图表中，依分组次序记入。
（4）计算每组之不良率：
（5）计算平均不良率P及平均样本数n：

（6）计算控制界限：
a）各组样本数相等时

b）各组样本数不等时

（ni代表任一样组织样本数，i=1，2，3，4…k）
（7）绘制控制界限：
a）上、下控制界限以红色虚线表示之。
b）中心线以蓝色或黑色实线表示之。
（8）点图：将各组之不良率点入控制图之适当位置。
（9）记入其它事项：将品名、规格、控制特性、控制图编号、测定者，一一填入控制图内。
（10）用途：不良率控制图可适合下列各种情况：
a）仅能以不良品表示品质特性；
b）大量剔选将产品依规格分为合格或不合格品时。
c）产品用〖通〗与〖不通〗量规或自动挑选机分为两派良品或不良品时。
d）要研究某制造工程有多少废品等。
e）不良率管制图之样本数能够一定或不一定。
（11）不良率（P）控制图问题检讨：P控制图被使用一段时间后，过程虽稳定，但平均不良率（P）偏高，无法满足要求时，可经由下列两种方法加以改进。
a）更改设计：将原设计中某一零件以另外一种零件取代，使不良品减少。
b）更换工具或购置新设备以提高过程能力。
（12）不良率控制图抽样品之研究：不良率控制图样本数若过多浪费;检查数太少，判断则不准确。因此，在设定不良率控制图时，应考虑每天取样之次数，每次抽样n个样本，如何随机抽样等问题，样本数之大小，不应小至发现一个不良品时，在控制图上即表示有非机遇原因。同时，在计算不良率控制图时，常有控制下限小于零（系为负值）之情形，造成上下控制界限对中心线之距离，形成不对称，不符合平均值加减三个标准差σ之控制界限原理。为符合此项原理，所抽取之样本数，最好能使控制下限（LCL）必大于或等于零。
4.9 异常原因分析与处理：
4.9.1发生异常原因之种类：
（1）因管理不善而产生异常。
a）无作业标准化
b）作业人员训练不足。
c）不良材料混入过程中。
d）量具测试仪器未加校验与维护。

（2）因环境、设备问题而产生异常：
a）机械精度不足。
b）工作环境不当（如：无空调设备）。
c）量测仪器不足。
（3）因有关人员因素而产生异常：
a）使用不当之抽样方式。
b）计算错误。
c）未按操作标准作业。
d）作业条件更改。
4.9.2 发生异常原因之追查：过程中发现异常现象时，应填写质量异常记录表，把异常现象及发生时间记上，作为改进的依据。
过程异常报告书填写要点：
（1）过程名称、质量特性、机械编号、机械名称、作业者及测定者等资料记入。
（2）异常现象：将异常内容或不良情形、发生时间等由发现者填写。
（3）原因调查：由品管会同相关之单位人员，将发生异常之原因共同调查后，同时将时间、日期记入。
（4）应急措施：记录已发生异常之产品，所作之暂时处理措施。（如：全数选别或是过程调查等）同时将处理时间、日期及相关单位决议事项人员等填入。
（5）永久对策：对根本原因所采取之改进对策、预计实施时间、实施单位、负责人等详细填写。
（6）效果确认：依其质量特性重新确认制品是否恢复到控制界限内，及其过程能力是否获得改进，同时将确认时间、人员记入。
（7）标准化：当缺点所采取之对策对其质量特性已获得改进，且过程能力足够，则需修订各有关的标准书：如：过程流程图、作业标准书。
4.9.3 修订控制界限：
（1）由于特殊原因而产生控制图上的异常点，在经过异常之数据剔除，而重新计算求出R控制图及X控制图之中心线及控制界限。
（2）分析重新计算及绘点之控制图是否有异常现象，必要时得在重复分析→改进→修正控制界限及中心线。
4.10 SPC异常之处理：
4.10.1 所有的点都在规格界限内，且没有异常分布或是异常趋势则：
（1）抽检之样品均合乎规格时：
a）过程能力高于4σ，即Cpk≥1.33时不必全检。
b）过程能力在±3σ至±4σ之间时，需自最后一次之合格批次起实施100%检。
c）寻求不良原因及改进对策。
（2）抽样品中有一个或一个以上超出规格时：
a）实施100%全检至最近一次之合格批。
b）寻求不良原因及改进对策。

4.11 过程能力分析
4.11.1 过程准确度（Ca）：各工程之规格中心值设定的目的就是希望各工程制造出来的各个产品之实际值，能以规格中心为中心，呈左右对称的常态分配，而制造时，也应以规格中心值为目标，而从生产过程中所获得的资料。

其实际平均值（ ）与规格中心值（u）之间偏差的程度，称为过程准确度。
（T为规格上限、规格下限）=（公差范围）
由上式可得知当u与 之差愈小时，Ca值也愈小，也就是品质愈接近规定要求的水准。
4.11.2 过程精密度（Cp）：各工程规格上下限之设定目的，乃是希望制造出来的各个产品之品质水准都能在规格上下限的容许范围内，而比较规格容许差与实际群体的〖估计标准差〗即为过程精密度。

由上式可知Cp愈大，则表示此过程愈精密。愈适合此产品之生产。
4.11.3 过程能力指数Cpk：用以衡量过程能力，以作为改进过程的参考，其计算式如下：（Ppk计算公式同Cpk计算公式）
（1）Cpk=Cp（1-Ca）

（2）

（3）：为估计标准差
SL ：为规格界限

：估计标准差
CL ：单边规格上限或下限
UCL：规格上限
LCL：规格下限
：过程平均值
Cpk：过程能力指数
D2 ：系数
Z
单边规格Z=
双边规格Zucl=

Cpk
Zmin
3(E取正数)
n
2
3
4
5
D2
1.33
1.69
2.06
2.33

4.12 过程能力指标：
4.12.1初期制品：Ppk≥1.67能力足够。
Ppk＜1.67能力不足需改进。
4.12.2量产制品：Cpk≥1.33能力足够。
Cpk＜1.33能力不足需改进。
4.13 过程能力不足之改进：
4.13.1采取包括全检在内之临时对策，以防不良品流出厂外。
4.13.2找出能力不足之原因，并以有效的对策加以改进。
4.13.3定期分析过程能力，以便判断品质水准，并提出改进对策。
4.14 建立过程能力履历：质量部应建立过程能力履历，由初期Ppk至量产Cpk持续不断，以反映不同时间之品质状况，作为改进过程，降低成本之依据。
5. 相关附件
无