制程能力分析控制程序
制程能力分析与工序质量控制
制程能力分析与工序质量控制制程能力分析和工序质量控制是现代制造业中非常重要的质量管理方法。
通过对制程能力的分析和工序质量的控制，可以有效地提高产品的质量稳定性和一致性，减少制造过程中的变异和缺陷，从而提高生产效率和客户满意度。
首先，制程能力分析是通过统计数据和数学模型对制造过程进行定量分析，从而评估该过程的稳定性和能力。
其主要目的是确定过程的能力指标，如过程的平均值、标准差、偏离标准等，以及确定过程的能力指数，如Cp、Cpk等。
通过对制程能力的分析，可以判断制造过程是否稳定，是否满足产品质量要求，进而采取相应的改进措施。
例如，如果制造过程的能力指数低于要求，则可以通过优化工艺参数、改进设备或提高操作技能来提高过程的能力。
其次，工序质量控制是通过各种手段和方法对制造过程中的每个工序进行质量监控和控制，确保产品在各个工序中符合质量标准。
常用的方法包括质量检测、过程监控、工艺改进等。
其中，质量检测是通过对产品进行测量、测试和检查等手段，检验产品是否达到质量要求。
过程监控是通过对生产过程中各个关键参数的监控和分析，及时发现和纠正过程中的异常情况，确保产品质量稳定。
工艺改进是通过对工艺参数的优化和调整，提高工艺的稳定性和一致性，从而提高产品质量。
制程能力分析和工序质量控制的关系可以概括为“分析-控制-分析-控制”的循环过程。
首先，通过制程能力分析，确定制造过程的能力指标，并与产品质量要求进行对比。
然后，根据分析结果，确定工序质量控制的重点和目标。
接下来，通过各种控制手段和方法，对每个工序进行质量控制，确保产品质量的稳定和一致。
同时，通过持续监控和分析制造过程的数据，及时发现过程中的异常情况和问题，进一步改进工序质量控制措施。
通过不断循环分析和控制的过程，实现制造过程的持续改进和提高。
总结起来，制程能力分析和工序质量控制是现代制造业中重要的质量管理方法。
通过对制程能力的分析和工序质量的控制，可以提高产品质量的稳定性和一致性，减少制造过程中的变异和缺陷，从而提高生产效率和客户满意度。
第二章MINITAB之制程能力分析
第二章MINITAB之制程能力分析制程能力分析是通过对生产过程进行统计分析，识别和评估生产过程偏离目标值的能力。
MINITAB是一种常用的统计分析软件，可以帮助我们进行制程能力分析。
本文将介绍MINITAB在制程能力分析中的应用，包括测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等。
首先，我们需要进行测量系统的分析，以确保测量系统具有良好的稳定性和准确性。
MINITAB提供了一系列测量系统分析工具，包括平均值图、范围图、方差分析等。
通过这些工具，我们可以评估测量系统的可靠性，进而确定测量系统是否适合用于制程能力分析。
接下来是过程稳定性分析，主要应用MINITAB中的控制图工具。
控制图可以帮助我们监控过程的稳定性，及时发现和纠正过程中的异常情况。
MINITAB提供了许多不同类型的控制图，例如X-控制图、R-控制图、P-控制图等。
我们可以根据数据类型和分布情况选择合适的控制图，分析过程是否稳定，并识别特殊原因的存在。
最后是过程能力指数的计算。
过程能力指数是衡量过程能力的一个重要指标。
MINITAB提供了能力分析工具，可以帮助我们计算过程的CP、CPK、Pp和Ppk等指数。
通过这些指标，我们可以评估过程是否能够满足要求，并进行相应的改进。
在使用MINITAB进行制程能力分析时，有一些注意事项需要注意。
首先，要选择合适的样本大小和采样方案，以确保分析结果具有一定的可信度。
其次，要确保数据的质量，包括数据的准确性和完整性。
如果数据存在异常值或缺失值，应进行相应的处理。
最后，要结合实际情况对分析结果进行解释和应用，提出相应的改进措施。
综上所述，MINITAB是一种功能强大的统计分析软件，在制程能力分析中有着广泛的应用。
通过MINITAB的测量系统分析、过程稳定性分析和过程能力指数计算等功能，我们可以全面评估和改进生产过程，提高产品质量和生产效率。
制程能力分析概述
制程能力分析概述导言制程能力分析是一种用于评估和监控生产过程的质量控制方法。
它可以帮助企业了解其生产过程的稳定性和可靠性，并提供改进过程的指导。
本文将对制程能力分析进行概述，介绍其基本原理、方法和应用，并探讨其在质量管理中的重要性。
什么是制程能力分析？制程能力分析是一种统计技术，用于评估和监控生产过程的稳定性和变异性。
它通过收集样本数据并进行统计分析，帮助企业监测过程的性能，并确定其是否满足预定的质量要求。
制程能力分析通常涉及计算过程的能力指标，如过程能力指数（Cp）、过程能力指数修正版（Cpk）等。
制程能力分析的基本原理制程能力分析的基本原理是基于正态分布假设和过程稳定性假设。
它假设生产过程符合正态分布，且过程的变异性是常数的。
基于这些假设，制程能力分析使用统计工具来评估过程的能力，以及过程的中心性和变异性。
制程能力分析的基本步骤制程能力分析的基本步骤通常包括以下几个方面：1.数据收集：收集生产过程的样本数据。
样本数据应该代表整个生产过程，并且在收集过程中应注意数据的准确性和可靠性。
2.过程稳定性分析：通过绘制控制图、计算过程的平均数和标准差等统计方法来评估过程的稳定性。
过程应该在统计控制下，并且无特殊因素的影响。
3.过程能力指数计算：通过计算过程的能力指数（如Cp和Cpk）来评估过程的能力。
能力指数可以告诉我们过程的“容量”，即过程是否能够在规定的公差范围内生产出合格产品。
4.制程改进：根据制程能力分析的结果，进行必要的改进措施。
这可能包括调整生产参数、改进工艺流程、优化设备等，以提高生产过程的能力。
5.监控和持续改进：制程能力分析不仅是一次性的评估，而且应该是一个持续的过程。
企业应该建立起监控和评估制程能力的系统，并持续改进过程。
制程能力分析的应用制程能力分析在质量管理中有广泛的应用。
它可以帮助企业提前发现生产过程中的问题，并及时采取措施进行纠正。
以下是一些制程能力分析的应用场景：1.检验新产品：在生产新产品之前，进行制程能力分析可以评估生产过程的稳定性和变异性，判断是否满足产品质量要求。
FQ-TS-SPC-005制程控制统计分析程序
制程统计分析控制程序制程统计分析控制程序1 目的为了解和改善过程，通过对过程能力的分析/评估使其有量化资料，为设计、制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考。
2 范围本程序适用于富庆有限公司顾客要求和需做统计过程控制（PP K、CPK、CmK 、PPM）的所有产品。
3 引用文件《文件和资料控制程序》《开发设计管理程序》《过程控制程序》《失效模式及后果分析程序》《质量管理体系程序》《控制计划管理程序》《质量记录控制程序》《生产件批准程序》4 术语和定义SPC：指统计过程控制。
CpK：稳定过程的能力指数。
它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。
PpK：初期过程的能力指数。
它是一项类似于CPK的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。
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。
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。
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。
Cmk：设备能力指数：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 职责品质部负责统计过程控制的监督、管理工作。
制程统计分析控制程序工程部门、生产部门、品质部门负责统计过程控制的数据搜集和分析。
6 工作流程和内容制程统计分析控制程序制程统计分析控制程序制程统计分析控制程序7 附件附件一： PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法附件二：控制图的判定方法附件三：抽样检验作业指导书附件四：机械和工装设备能力计算作业规范附件一：PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法1．质量水准PPM的过程能力计算及评值方法：当产品和/或过程特性的数据为计数值时，制造过程能力的计算及等级评价方法如下：（1）计算公式：不良品数PPM = × 1000000检验总数（2）等级评价及处理方法：制程统计分析控制程序2．稳定过程的能力指数Cp、Cpk计算及评价方法：（1）计算公式：A）Ca = （x-U） / （T / 2）×100%注： U = 规格中心值T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值σ= 产品和/或过程特性之数据分配的群体标准差的估计值x = 产品和/或过程特性之数据分配的平均值B）Cp = T / 6σ（当产品和/或过程特性为双边规格时）或CPU（上稳定过程的能力指数）= （SU-x）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时）CPL（下稳定过程的能力指数）= （x-SL）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时）Z1 = 3Cp（1+Ca）……根据Z1数值查常（正）态分配表得P1%；Z2 = 3Cp（1-Ca）……根据Z2数值查常（正）态分配表得P2%不合格率P% = P1% + P2%注：σ = R / d2（ R 为全距之平均值，d2为系数，与抽样的样本大小n有关，当n = 4时，d2=2.059；当n = 5时，d2= 2.3267）C）Cpk = （1-∣Ca∣）× Cp当Ca = 0时，Cpk = Cp。
制程能力分析程序(含表格)
制程能力分析程序1.目的：为使产品的制程能力能够正常且稳定的受到控制，既使有异常出现亦能在问题出现初期就被相关人员了解并设法解决，使得质量系统能适切、有效的运作，进一步能提升制程能力。
2.范围：凡本公司各生产制程为生产条件、成品、半成品所做的资料收集以任何形式的控制图做管控、归档、保存与处理均在本程序的规范之列。
3.权责：品质部负责制定控制计划、制程能力分析的实施。
4.名词定义：无5.作业流程：（见附件）6.作业内容6.1 控制图的选用6.1.1 根据制程上的考虑选择需要的制程站别及管控项目。
6.1.2 依据管控项目及控制图特性选择适用的控制工具。
6.1.3 将控制项目及控制方法标示于《控制计划》上。
6.2 初期制程能力分析6.2.1 根据《控制计划》进行收集检验与量测的数据。
6.2.2 绘制直方图，判断产品是否在规格范围内，如不在规格范围内，则持续制程改善与数据收集至产品合于规格内。
6.2.3 若产品合于规格范围内，则正式将资料绘制成解析用的控制图。
6.2.4 计算解析用控制图之Ppk值并据此判断制程能力是否充足，若否，则持续制程改善与数据收集至产品制程能力充足。
6.3 统计制程控制6.3.1 若产品制程能力充足，则根据解析用控制图计算制定控制界限。
6.3.2 对欲控制的制程或产品进行检验并绘控制用控制图。
6.3.3 所有异常情形（如：点超出控制界限；连续七点上升或下降；连续七点位在中心线的上方或下方）皆须标注制程事件。
6.4 制程能力分析及改善行动：6.4.1 评估该制程稳定或正常否。
若正常，则计算Cpk值；若否，则计算Ppk 值。
6.4.2 根据前项计算所得评估制程能力符合否。
若Cpk或Ppk值大于等于1.67，则制程正常，可继续生产；若Cpk或Ppk值介于1.33至1.67之间，则可继续生产，但须订定改善目标及执行计划；若Cpk或Ppk值小于1.33，则须修改控制计划或抽样计划针对产品加严抽样或全检，以剔除不合格品。
制程能力分析
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。
制程能力分析(SPC)
P.4 一種系統性工作。這種工作包 括下列步驟: (1)確定能代表製程能力的品質特 性。 (2)由製程抽取樣本,測定其特定性 質,普通需搜集 30 個以上數据。 (3)點繪出統計的形態,計算平均值 与標準差(利用次數分配圖)。 (4)解釋此種形態,發掘異常現象, 確定在經濟上是否值得採取措 施。 (5)對異常現象採取措施。
P.18
5.3.綜合評價:
要製程能達到規格要求必須 K 与 C P 均好 方可,但有時 K 雖很好,但 C P 不好,結果 還會有不良品, 与 C P 兩者綜合起來評定等級。 5.3.1.CPK(CMK)計算:
CPK(CMK) = CP(1-K) = CP(1X-U T/2 X - LCL
P.15
5.2.工程能力數之評價:
設定工程上下限的目的,在於希望製造 出來的各個的各個產品之特性值,能在規格 上下限之容許範圍內,工程能力的評價之目 的就在於衡量產品分散寬度符合公差的程 度, 工程能力數又可稱為工程精密度指數 (Capablity Of Precision) .
規格公差 5.2.1.CP 之計算: CP = 6 個標準差 = 6σ T 或 CP = 6 v 容許差異
2.2. * 製程:指從事生產的机器、工具、 方法、材料与人員(指 5M)等的一些 獨立組合。 * 管制:指製程在統計管制狀態下亦 即是毫無時間性的移動或其他可追 溯的變異原因時,所得到產品均一性。
P.5
*能力:指根据測試的績效,用以獲得
可以測定的結果。我們請看以下圖形:
P.6
P.7
P.8
三〄製程能力分析之用途
製程能力分析之用途可分為以下几 點: 3.1.提供資料給設計部門,使其能盡量利 用目前之工程能力,以設計新產品。 3.2.決定一項新設備或翻修的設備能否 滿足要求。 3.3.利用机械之能力安排適當工作,使其 得到最佳應用。
制程能力分析方法培训教材
σ= R = 0.01435 = 0.00617
d2
2.326
UCL = X + 3 σ=0.8312 + 3 x 0.00617 = 0.8497
LCL = X - 3 σ= 0.8312 - 3 x 0.00617 = 0.8127
Z 分布
步骤 2. 计算出UCL / LCL 超出规格上下限所占之比率
制程不良趋势图
3.47%
规格下限=0.82
46.53%
规格上限=0.84
42.3%
7.7%
LCL=0.8127
X =0.8312
3σ
3σ
UCL=0.8497
制程不良趋势图
规 格 下 限 LCL
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
规 格 上 UCL 限
σ
3σ
3σ
σ
6σ
x
UCL及LCL都在规格上下限之内,且距离规格上下限皆有一个δ以
上,此种状况正表示制程能力很好,且非常稳定.
制程能力
制程能力值 CPK(U) =
规格上限值 - 实际平均值 3 σ(制程分布值)
本公式适用于规格只有设定 上限值 (max 值 ).
制程能力值 CPK(L) =
实际平均值 - 规格下限值 3 σ(制程分布值)
本公式适用于规格只有设定 下限值 (min 值 ).
计算方式如附件所示.
GO
Z 分布
Z (UCL) = 规格上限 - 0.8312 σ
0.84 - 0.8312
=
= 1.426
0.00617
由Z分布表查知 1.426 所占面积约 0.423 = 42.3%
超出规格上限的不良比率 : 50% - 42.3% = 7.7%