文档介绍：2021/3/12
統計製程管制 （SPC） 講師：
2021/3/12
產品品質管理的六個基本觀念
沒有兩件事情是完全相像（即使雙胞胎兄弟）
產品或製程的變異是可以衡量
事情的改變是依據一定的模式
量測同類型的產品大多數的量測群會集中出現在中央附近
產品的製程，會決定其分配的曲線形狀
非機遇原因的變異會扭曲常態分配的傾向
2021/3/12
統計品管發展(SQC)
1939年,戴明(Edwards Deming)與休華特(Walter Shewhart)合著一本“由統計出發的品質管制”(Statistic Method from the Viewpoint of Quality Control),強調品質是製造出來的,而非檢驗出來的,主張將簡單而且單刀直入的統計方法運用在製程之中,才是預防品質滑落的最好方法,並能節省大量檢驗成本,達成品質的目標。
2021/3/12
SPC（Statistic Process Control）的功用
經由上線前(off line)及製程中(on line)去蒐集資料，透過統計分析或管制圖，加以分析中發掘製程的異常，並經由問題分析，以找異常原因立即採取改善措施，使製程恢復正常。並透過製程能力解析與標準化，不斷提昇製程能力。
2021/3/12
統計製程管制SPC
製程
設備
環境
人員
材料
生產參數
產品
母群體N
樣本n
n
n
統計處理
feedback
採取行動
Statistics Process Control
量產
試作
持續改善
線外
Off line
線上
On line
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統計名詞定義:
品質特性(Quality Characteristic):製程或產品所展現出的結果， (產品工程師or製程工程師設計的目標)
計量特性:管理者或工程人員可以進行量化描述，有其客觀的科學的量度與評估來描述或判斷品質特性。屬於物理量、化學量、幾何特性，其資料表現方式為『連續值』-連續型隨機變數
計數特性:管理者或工程人員較難進行量化描述，僅僅用五官來描述或判斷品質特性。用較為主觀認定辨別好壞、良不良或程度等級，其資料表現方式為『非連續值』-離散型隨機變數
製程參數(條件) (Parameter):構成製程且直接影響製程結果(品質特性 )的條件，Men、Material、Method、Machine、 Environment
2021/3/12
規格(Specification):製程或產品設計者所設定品質特性的範圍或該製程或產品之國家或國際性所規定的範圍值。
品質變異（Variation）:各產品間之差異，來自於製程條件無 法100%的一致性。
平均值(Average):群體(or 樣本)量測之之平均值
標準差σ(Standard deviation):衡量產品變異分佈之程度之一種數據，定量描述的方法，以σ表示
全距(Range)：表示一群體全部數據的組內變動範圍。
母體(Population):研究者所考慮的某種特性之全體集合
樣本(Sample):母體所選出的一個『部份集合』
抽樣(Sampling):自母體抽出樣本的過程與統計技術
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-1
﹪
﹪
1
2
3
-3
-2
u
﹪
常態分配
u：常態分配的中 心值-mean
σ：常態分配的標準差-Standard Deviation
σ2：常態分配的變異-Variance
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重要特徵：
常態曲線左右兩尾端和橫軸漸漸接近，但不會相交。
以u為中心成對稱分佈。
常態分配有兩個反曲點( Point of Inflection )分別在橫軸的一個標準偏差的位置。
由於其左右對稱，曲線與橫軸所圍的面積為1。
經驗法則：當分配形態接近為鐘型分配時
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%
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變異
為使變異的表示簡化，通常分成共同原因的變異（機遇性原因-Chance cause or system cause ），及特殊原因的變異（非機遇性原因-Assignable cause or special cause ）。
共同原因：製程中原因，其所造成的分配與時間的關係是穩定而可重複、可預測，如製程中之變異僅由一般原因所造成，則稱此製程是在統計的管制狀態中，因其產品之特性有固定的分配。
特殊原因：製程中不常發生但造成製程的變異，其所造成的分配與