統計製程管制
【SPC(統計製程管制,Statistical Process Control】是現代化工業必備的品質知識之一,不管你在學校學的是什麼,只要你的工作跟工業脫不了關係,你就應該了解它。
統計製程是利用實際數據及統計的手法,用科學的角度來幫助生產線找出(歸納)產品的品質問題出在哪裡,使用得當,而且還可以預測產品的品質軌跡,將可能偏移軌道的品質重新拉回以維持正常的水準,更甚者,在設計時就可以用來評估可能產品品質風險狀況。
所以統計製程如果運用得好,就可以提昇並維持產品的品質在一定的程度以上,如此一來也可以達到降低成本的功效,因為報廢減少了。
下面的資料雖然還沒有完整,但大部分已經夠用了,日後工作熊有機會的話再慢慢補起來。
何謂製程能力:
關於統計製程管制(SPC):
- 為何要執行Cpk?
- 製程能力介紹─製程能力的三種表示法
- 製程能力介紹 ─ Cp之製程能力解釋
- 製程能力介紹 ─ Ck之製程能力解釋
- 製程能力介紹 ─ Cpk之製程能力解釋
- 製程能力介紹 ─ 製程能力的評估與改善對策
- Cpk要求管控1.33的數字是怎麼來的呢?
- 為什麼統計的樣本標準差計算要除(n-1)而母體標準差則除n?
常態分佈與標準差:
統計工具:
- 柏拉圖分析 (Pareto Chart)介紹
- 特性要因分析圖(Cause & effect Analysis)介紹
- 運用實驗設計法尋找SMT錫膏印刷厚度的管控條件
- 品管七大工具-層別法的介紹與使用
- 品管七大工具-直方圖(Histogram)介紹
- 品管七大工具-直方圖之次數分佈圖表結果判讀
- 品管七大工具-管制圖(control chart)介紹
- 品管七大工具-管制圖繪製及建立的步驟與方法
- 管制圖樣本點分佈之研讀及不良判別方法與注意事項
- 管制圖的製程在控時的特徵及利益與好處
- 統計製程中的「機遇變異」與「非機遇變異」原因
- 到底管制圖中CPK與PPK意義上的有何不同?如何計算?
- 管制圖Cpk、Cp與Ppk、Pp的計算實例演練
- 抽樣檢驗 (Sampling Plan)
- 檢定與推定 (Test Presumption)
- 相關與迴歸分析
- 抽樣方法
- 實驗計畫
- 介紹【Gage R&R】的重複性(Repeatability)與再現性(Reproducibility)
運用Excel工具來幫助統計製程管理:
其他SPC相關:
訪客留言內容(Comments)
// Begin Comments & Trackbacks ?>首先要先看您所謂的出貨檢驗是在最終端產品驗證
還是製程上品質驗證
如果是製程上驗證 需根據實驗數據
可利用管制圖及QC手法作解決
如果是最終端驗證 其實只要達到客戶要求即可
(附上出貨報告與產品符合證書)
實務上要看您的出貨驗證選項 外觀、尺寸、產品特性
基本上會根據 目視化、NO-GO檢查、儀器設備分析
———————————————————————
比較認真工作的人會做檢驗數量與符合出貨標準數量
的統計報告做附加說明
請較工作熊:
要針對某產品每一次生產的直通率作管制線,每是lot量接近有時落差大,我用p-chart可以嗎?但這好像是抽樣在用的?所以我的sample size是每張lot的總量那我該用什麼來做管制圖呢?謝謝
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