為何要執行Cpk的統計製程管制?

Cpk進行製造工廠稽合的時候,工作熊總喜歡問這些工廠的品管人員一個問題:「工廠內有沒有執行統計品管或Cpk?」,有些工廠會語帶抱歉口吻的回答說:「沒有」,因為他們不知道如何執行或因為產品太過於簡單而沒有計劃執行,有些工廠則會理直氣壯的質疑執行Cpk有何用處?少數有執行Cpk的工廠請他們拿出資料檢核,發現他們的資料或許整理的很漂亮,可是所選定管控的項目卻沒有多大的用處,甚至於白作工,為什麼?

比如說某電路板組裝代工廠,幫客戶組裝一手機電路板,客戶要求製作Cpk的製程管控,而代工廠也照做了,不過送給客戶的量測資料卻是電路板的長度、寬度、與厚度而已,可是客戶明明就有在圖紙上面標明屏蔽框打件的位置是重點尺寸(critical dimension),因為這個屏蔽框需要與後段的機殼組裝互相配合,如果打件偏差太多將會造成組裝干涉。詢問代工廠為何不以屏蔽框的打件位置來作為Cpk管控的尺寸,代工廠的工程師竟然回答,他們其他客戶也有做Cpk,可是都只量測板子的長、寬與厚度而已,而且從以前到現在,客戶也都沒有反應問題,Cpk也都在1.33以上啊?為什麼要再管控屏蔽框的打件位置?無言!







其實,執行統計品管或Cpk製程管控明明有很多的好處,對製造工廠的製程改善也有顯著的幫助,不過似乎大部分的朋友都只知道如何計算Cpk,也知道如何判斷Cpk的好壞,有些人甚至還可以將Cpk講得頭頭是道,可是卻不太了解如何選取一個正確的管控對像?

個人覺得Cpk管控對像的選取至少應該要具備下列幾個的條件,這些只是個人的淺見,僅供參考:

1. Cpk管控項目必須是影響製程的重要因子

如果花了一大堆的心血,只是為了做Cpk而做Cpk,卻不能反饋到生產產品的品改善,只能說在做虛功而已。

切記不要因為Cpk的要求來自客戶或是老闆的要求,就隨便找個因子來做Cpk,如果客戶或老闆沒有要求管控的對象,就得自己找個足以影響製程的因子,而不是看別人做什麼就跟著做什麼,就如同上面所舉的例子,電路板的長度、寬度與厚度並不是製程中的重要因子,客戶也許所能容許的誤差值非常的寬,根本不需要控管,而且電路板的厚度也不是組裝廠所能管控的項目,Cpk變低了還得花一堆功夫去改善,如果花了一堆功夫把把這些項目管控的很好,可是實際上卻可能一點用處也沒有,這不是白作工是什麼。

所以人家說打蛇打七吋,這Cpk的管控項目不用多,建議三個以下,一個也可以,但要真的是影響製程的重要因子,花點時間瞭解一下產品,好好選個管控的項目吧。

2. Cpk管控因子必須是可以數字化的項目

前面說Cpk管控的項目必須是影響製程的重要因子,但不論這個因子再重要,如果不能將其評量轉化為「數字」,就不能拿來作為Cpk的管控項目。

因為所有的統計製程及Cpk所採用的控管方法都是透過數字來執行的,所以任何想要管控的項目都要轉換成數字刻度,或是找到其它可以數字化的相關因子來管控。

建議可以參考六個標準差(six sigma)運用於日常生活一文。

3. 應該要找到真正需要控管的要因,而不是問題的表象或是產品的價值

就如同前面篇幅提及的,如果我們想管控的只是問題的表象或是產品的價值,比如說我們想改善產品的良率或是降低產品生產的成本,可是這些表面的數字是無法用Cpk來衡量其是否得到管控與否,好像還沒有聽過某某良率的Cpk在1.33以上的吧!

所以,比較好的方法是往下展開其下面的關鍵因子,這樣才能針對這些因子採取對策並改善Cpk,進而提昇產品的良率或降低其成本。

假設我們是一家橡膠按鍵的供應商,我們想要管控按鍵產品的良率,可是良率是由很多的缺點所累積出來的,這時候我們就必須要先用層別法柏拉圖方法來層別出那些缺點的不良率佔了大部分的貢獻。

假設是按鍵的作動力,我們就可以針對它來管控其Cpk,只是當我們發現作動力的Cpk低於1.33或1.0以下時,我們是否可以做什麼措施來改善它呢?又是什麼影響了按鍵的作動力?是按鍵的web厚度?還是橡膠的硬度?還是按鍵的行程距離?假設按鍵的web厚度是影響按鍵作動力的最重要因子,那是不是可以直接管控按鍵的web厚度會比管控按鍵的作動力來得有效呢?

如果我們再繼續往下展開,就可以想看看,又是什麼參數影響了按鍵的web厚度?是成型時的壓力、溫度、時間?還是橡膠的重量?或是橡膠的硬度?或是橡膠與硬化劑的比率?假設成型時的壓力及橡膠的硬度皆是影響按鍵web厚度的最重要因子,那我們是不是就應該直接定義並管制這兩個項目來取代管制按鍵web厚度就可以了?如果最後並沒有任何最主要的因子可以嚴重影響到web的厚度,而是有中多的參數集合在一起影響了Web的厚度,那我們就可以退而求其次只管控到web厚度的Cpk就可以了。

這樣是不是就可以找到可以管控的項目?


看過了工作熊的論調之後,你自己是否也有些想法呢?來填一下問卷發表一下 Cpk可以幫我們做什麼


延伸閱讀:
標準差與常態分佈的關係(six sigma)
製程能力介紹 ─ 製程能力的評估與改善對策
如何使用Excel2007製作柏拉圖(Pareto chart)




訪客留言內容(Comments)

知其然,更要知其所以然,工程师们都以这样的意识来工作,相信许多问题会迎刃而解。

知易行難ㄚ!

在某些情況之下,客戶會要求提高Cpk允收標準,但受限於機台或物理限制,提高後的Cpk供應商根本無法達到,結果就開始…

Cpk的優點是可以幫忙釐清產品生產的品質,如果客戶堅持,但製程又作不到,其結果通常是100%挑選好的產品,然後增加價錢。
比較好的方法是與客戶溝通目前的規格及製程能力確實如此。
只是有時候客戶並不在乎什麼工程問題,而只會像個小孩子一樣撒野,這就比較頭痛了。

追本朔源.我認為Cpk,(或說六標準差)中心目標是成本管制.
因此要用成本管制的觀念去思考,才夠能斷言導入是不是具價值.
OEM廠追求的大多是如何降低生產成本.Cpk高,代表投入原料少,機台稼動率高(ps.生產不合格的廢料一樣要消耗工作天).
換言之,Cpk就是管理財.
從品牌商的角度. 進行品質管制就是提升客戶滿意度,代表的是商品上架後具有較低的reject rate.換句話說就是較低的客服/物流/備料甚至隱性的法務成本.
然而,Cpk的是小量樣本推估常態分布大量的統計學觀點
以台灣中小企業的規模來看,是不是每個project不論大小都值得去作就需要審慎思考.特別是少量多樣的製造策略下,若是project出貨量不高.以塑件housing為例,如果又是簡單的上下蓋組裝無機構動件.則導入Cpk去統計良率的必要性就會有爭議.

講的真好,具宏觀思維。

感謝熊大的讚美
就我的觀察,對於一些工作多年的老師傅而言,因為經驗老道的關係,即使不存在任何Cpk管制的狀態下,將產品做到3sigma水準內都可以說是毫不困難的.
因此,他們認為自己做事不需要多一個Cpk來管,也說得上是情有可原
特別是在產品結構簡單,出貨量少(即使低Cpk也損失輕微)的狀態下更會放大這種看法.
我對Cpk的理解是,我們可以把Cpk(包含Ca/Cp)看成是一種將製程以”數據化”呈現的一種方式,是一種顯性分析工具
然而,圖表呈現的僅是結果,跟指出哪裡有問題需要改善.
真正能改善製程到定位,師傅的經驗(或說Know-How)才是重大要因,這卻是十足隱性不可見的
也就是說,不管是品管七大工具或是六標準差,能告訴你的只有What
但只有人,跟他所擁有的正確經驗.才能告訴你How.
計算標準差會用常態分布做為分析的前提
但是如果是不對的人去做對的事,常態分布會表現的一點都”不常態”
這種狀況即使所有的品管工具全用上,我們會發現製程怎樣嘔心瀝血就是改善不了.
明明就是不熟悉的新領域,然而為什麼郭董所創立的新事業群卻大多都能成功?
就在於他非常喜歡去挖角現成的團隊.
(以Notebook事業為例,就大舉挖走廣達的team投入到A/H/D客戶上)
概念其實很簡單,讓對的人做對的事,品管工具highlight出來的issue就會減到最少.因為對的人最知道甚麼事該做,甚麼事不該做或者…根本不用作.
這也是為什麼鴻海總是能以最快速度達成出貨目標的原因.
另以熊大談到的重點尺寸(critical dimension)為例
雖然Cpk是廠端的製程能力指標,但RD卻可以很大程度左右這個製程能力數值的高低
更明白一點說,以公差分析為例,以WorstCase方法標註的2D圖面
可能工廠的Cpk算下來都爛到可以拿去埋,但如果RD考量了GD&T標註加上RSS方法修改了圖面公差.
那工廠的Cpk飆到1.5或是2.0都是有可能的
一樣的工廠,一樣的模具,一樣的師傅.甚麼都沒變,製程能力卻有了截然不同的解讀.
本來得判報廢的尺寸NG料,可以瞬間變成OK的可用料!
這說明了”對的人”所擁有的決定性影響力是如何巨大.
以我對H客戶的經驗來說,重點尺寸還可以細分為FCD(功能敏感)/PCD(製程敏感)/ACD(人工組裝敏感)/AutoCD(自動化組裝敏感)等多種屬性的尺寸給不同的製造單位去管制各自的SPC.
人的所知所行越正確,管制就越有條理,問題逐漸越少,成本逐漸越低,製造業所謂的賺管理財,我想也就是這麼被實現的吧.

foxer;
老師傅的經驗的確是寶,但如何將老師傅的knowhow變成可以控制的製程,就需要工程師多花點精力了。
另外,使用Cpk應該也可以給老師傅知道他作出來的產品有多好?因為有數據,而不是單純的憑感覺,或是只知道產品有沒有合格而已。
「人」當然是產品成敗最重要的關鍵,郭董當然也深知其道理,但除了經驗之外,「知識」更重要,還要知道如何善用「知識」來化成武器,打敗敵人。
R&D的確是規格的制定者,就可惜很多RD都只是便宜行事,造成還多後段的組裝品管問題不斷。如果RD可以善盡尺寸公差的檢討,相信整個產線會更順暢。不過不管怎麼樣Cpk在製造上還是起了一定的作用。
僅是個人意見!

熊大
非常同意你的看法,小企業或許對Cpk可以充耳不聞
但企業要成長,非得把隱性的東西顯性化不可
這不僅是品質管理,同時也是知識管理

拜讀各位討論,重新整理一次自己的經驗,有一種全新的感覺,獲益良多,感恩!

熊大,有時間可否講解下Ppk與Cpk的區別呢?兩者的應用時機?謝謝……

benson;
其實我想不太出來什麼情況下要用到Ppk?
Ppk屬於長期指標,Cpk屬於短期指標。短期指標穩定了長期指標不是就會跟著穩定?

謝謝熊大回復。
Ppk,製程長期性能指數,可在製程處於非管制狀態下使用。
Cpk,製程短期能力指數,需在製程管制狀態下使用。
兩者主要在於標準差的計算方式不同,Ppk強調整體變異(抽樣數據不用分組)
Cpk強調組間差異(抽樣數據需分組)
長期生產過程中中心值會有1.5個標準差的偏移。

故一般試產階段多用Ppk,待製程處於管制狀態后可用Cpk。

以上為個人學習過程中的理解,如有錯漏,還望斧正。謝謝……


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