制程能力知识分析讲解

由上述可知:
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－μ)/ ( T / 2 )
Cp＝规格容许差/ 3σ
＝规格公差/ 6σ＝( T/ 2 ) /3σ
Cpk＝( 1－| Ca | )×Cp
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?
12.5％＜|Ca|25％
如有必要时，尽可能改进为A级。
25％＜|Ca |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。
50％＜|Ca|
应采取紧急措施，全面检讨有可能影响之因素，必要时得停止生产。
*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 (Capability ofprecision)
制程能力指数cpkcpk是综合cacp两者之指数其计算公式cp由上述可知单边规格时cpkcp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xr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因此回忆过去我们所做的可以发现到一些问题
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)。
制程能力如何表示：
1.制程准确度Ca (Capability of accuracy)
2.制程精确度Cp (Capability ofprecision)
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 (Capability of accuracy)
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
SUXSL
Z1Z2
Z1＝3 Cp ( 1＋Ca )….由Z1查常态分配表得P1％
Z2＝3 Cp ( 1＋Ca )….由Z2查常态分配表得P2％
p％＝P1％＋P2％
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
下。
因此回忆过去我们所做的，可以发现到一些问题：
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。
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。)
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(Analysis for Process Capability)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:
一、制程能力是个什么东西？
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
用3σ与规格容许公差做比较。
Cp＝规格容许差/ 3σ
＝规格公差/ 6σ＝( T/ 2 ) / 3σ
由上述可知：
1.若T＞6σ时，Cp值愈大。（离散趋势都在规格内）
2.Cp值愈大愈好（尽量大于1以上）
3.若T＜6σ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)
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。
3.制程精确度Cp (Capability ofprecision)
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(σx)，再乘以
√( n / ( n－1）)，以推定实绩群体标准差(σ)。
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பைடு நூலகம்之制程？
一、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。
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？
三、执行制程能力分析前有那些步骤?
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
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？
*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％)
P0.44％
0.44％＜P1.22％
1.22％＜P6.68％
6.68％＜P
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
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
值发生变化，否则仍然使用原管制界
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 (Capability of accuracy)
评价等级
分级基准
处置原则
|Ca|12.5％
作业员遵守SOP操作并达到规格之要求，所以持续维持。
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
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。
e
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。
退货的危险。
4.制程能力指数Cpk
评价等级
Cpk值
处置原则
1.33Cpk
制程能力已足够
1.00Cpk＜1.33
尚可，应再努力
Cpk＜1.0
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。
评价等级
分级基准
处置原则
1..33Cp
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。
1.00Cp＜1.33
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。
0.83Cp＜1.00
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。
Cp＜0.83