品管七大工具-管制圖(control chart)介紹

左邊為「理想的品質分佈曲線」時間推移圖,但實際的品質狀況卻比較類似右圖的分佈推移圖,分佈有集中有分散,更有中心偏移的情形,這是因為品質分佈中包含了「機遇原因」與「非機遇原因」,而管制圖就是為了找出這種非機遇原因而設計。

上圖左邊為「理想的品質分佈曲線」的時間推移圖,但實際的品質狀況卻比較類似右圖的分佈推移圖,隨著時間推移分佈會有時集中有時分散,更有中心偏移的情形,這是因為品質分佈中包含了「機遇原因」與「非機遇原因」,而管制圖就是為了找出這種機遇原因而設計出來的一種手段。

何謂管制圖?管制圖係利用抽樣手法每隔一段時間間隔,持續地針對流程中重要的品質特性進行測定、紀錄、評估並監督檢查其製程是否處於管制狀態內的一種統計手法。







管制圖能幫我們做什麼?有何優點?因為凡走過必留下痕跡,所以只要用「持續取樣」的結果就可以了解過去的製程痕跡以及水準,而且還可以預測製程未來的可能變化,並可以在產品品質即將超過規格界限成為不良品前就及早採取預防措施,以避免不良品出現的損失。

管制圖的好處是可幫助我們發現變異開始的源頭,其製程數據的趨勢也可以用來預測未來製程品質的表現。

另外,生活中最常見的管制表應該就是健康檢查的血壓、體溫、血糖、體重的管控了,有機會可以自己試著將之繪製成管制圖來管控。

總的來說,管制圖最主要之用途是為了察覺製程中有無產生變異之非機遇原因存在。所謂「非機遇原因」指的是引起產品品質重大變動的原因,例如生產條件設定錯誤,或使用到不合格的原料加工,使得產品品質發生大變動之原因。

管制圖有何限制?

管制圖的使用條件

一般來說管制圖應該應用在品質已經處於穩定狀態下之製程管制,而且其製程能力最好要達到+/-4σ以上才比較有管制的意義,也就是生產的不良率最好在66ppm以下,否則只是徒增品管人員與工程師的困擾而已。因為如果製程能力不足,生產時製程動不動就會超出管制界線或規格界線,製程只要出了界限,以管制圖的規定,工程師就得檢討真因,重新調整製程,那不是整天調製程就好。

之所以要求製程能力最好達到+/-4σ才執行管制圖,是因為標準差與不良率ppm有對價關係(詳細可以參考【Cpk、Sigma與不良率PPM換算對照表】一文):

  • +/-4σ:不良率約66ppm (0.0066%)
  • +/-3σ:不良率約2700ppm (0.27%)
  • +/-2.58σ:不良率約10000ppm (1.0%)
  • +/-2σ:不良率約44500ppm (4.55%)

執行管制圖前最好將「管制界線」與「規格界限」重疊來看,原則上「管制界線」必須要在「規格界限」以內,如果不是,那表示生產品質就算超出了「規格界限」也不需要採取改正措施,這樣就失去了管制的意義了。要記住管制圖是為了維持產品的良品率並排除不良品。

管制圖的種類與用途

管制圖基本上可以分成計數值計量值兩大類,

計量值管制圖:必須用「量測」才可以得到的數據。如長度、重量、力量、能量、溫度、電流、速度…等。

  • X-bar()-R Chart:平均值與全距管制圖
  • X-bar()-σ Chart:平均值與標準差管制圖
  • X-R Chart:中位值與全距管制圖
  • X-Tilde-Rm Chart:個別值與移動全距管制圖

計數值管制圖:可以用「數數」得到的數據,比如說不良品數、曠課人數…等。

  • p Chart:不合格率管制圖
  • pn Chart:不合格數管制圖
  • C Chart:缺點數管制圖
  • u Chart:單位缺點數管制圖
計數與計量值管制圖之優缺點
優點 缺點
值管制圖
  1. 用於製程之管制甚靈敏。容易調查事故發生之原因,因此可以預測將發生之不良狀況。
  2. 能及時並正確地找出不良原因,可使品質穩定,為最優良之管制工具。
在製造過程中需要經常抽樣並予以測定及計算,且需點上管制圖,較為麻煩且費時。(現在有電腦的幫忙計算及繪圖,此缺點應該可以被克服,但需要在產線放置電腦)
值管制圖
  1. 只在生產完成後才抽取樣本並將其區分為合格品與不合格品,所需數據能以簡單的方法獲得。
  2. 方便了解工廠整體品質情況。
只靠此種管制圖有時無法尋求不良之真正原因,可能需要再經過層別,不能及時採取處理措施,而延誤時機。

 

管制圖類型之選定原則

管制圖類型之選定原則

管制圖的特性

管制圖一般會有中心線(平均值)及理想的上、下管制界線。前者表示產品的標準值或品質水準,後者表示其容許變動之範圍或其均勻性,用以判斷品質變異之顯著性,以測知製程是否在正常狀態。

若管制圖取樣到的數據變異不大,表示其製程穩定,不需要對製程控制參數進行修改。如果管制圖顯示數據變異大,或數值超出控制範圍,表示製程不穩定,需設法找出變異的來源,並設法改善系統。

 

管制圖常見的錯誤:

後續再談管制圖的繪製及建立的步驟與方法


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延伸閱讀:
柏拉圖分析 (Pareto Chart)介紹
如何使用Excel2007製作柏拉圖(Pareto chart)
標準差與常態分佈的關係(six sigma)
如何使用Excel2007建立常態分布曲線圖表
製程能力介紹 ─ Cpk之製程能力解釋
六個標準差(six sigma)運用於日常生活


訪客留言內容(Comments)

您好,我想問,一般製作管制圖都是抽樣,所以會有樣本數,但我每次來料都100%檢(一次都100多瓶),請問要如何製作呢

愛米粒,
既然都已經是全檢,那就不需要管制圖了,直接算Cpk就可以了。

您好, 我想請教管制界限的使用週期, 大部分提到若製程當中保持穩定, 4M沒有改變即可以持續使用, 但過一定期間仍可重新計算管制界限。不知道可不可以每30組樣本就重新計算一次管制界限?

spc生手,
其實我們家的管制圖都是畫完一張之後,下一張就拿錢一張的數據重新計算管制圖的上下界限的,一般來說就是收集了30組的資料,就重新計算。

非常謝謝您的回答((跪~~
所以說,若要做新的管制圖就要拿上30組資料來當管制界限。
因為我目前把公式都寫在excel裡了,但是沒有使用上30組的數據當管制界限,所以我在製程當中管制界限會跟著每組量測的尺寸變化。
依照您說的,我這個做法應該是錯的,對吧?還是說這樣子也可以?


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