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品管七大工具-管制圖(control chart)介紹
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,隨著時間的推移,品質分佈會有時候會特別「集中」,有時候有會呈現「分散」,中心偏移規格中心的情形更是時常發生,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(control chart)」就是為了找出這種非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,持續地的針對流程中指定的重要品質特性進行測定、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出規格界限成為不良品前就提早預警並採取預防措施,以避免不良品的出現而造成品質損失。
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等,使得產品品質發生大變動之原因。
管制圖有何限制?
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管制圖只能管制可以被量化的製程。所以舉凡壓力、溫度、速度、重量、不良率、不良數等都可以使用管製圖,但只能憑感覺的製程則不行,比如菜色好不好吃就無法管制。
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請注意:管制圖的繪製與管控不一定需要規格的上、下限,因為管制界限的繪製基本上是使用前面所量測出來的數據來計算中心值與管制上下界的。當然,實際使用上還是要留意管制中心是否偏移規格中心,管制上下界線是否已經超出了規格邊界。
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,而製程只要超出了管制界限,依據管制圖的規定,工程師就得檢討真因,重新調整製程,豈不是整天都在調製程。
而且,如果到時候管制界線比規格邊界還要寬,或是某一邊的管制界線超出了規格邊界,你是要依據管制圖的規矩還是依照規格?(當然是依照規格,但這樣就失去了管制圖的意義了,不是嗎?)
之所以要求製程能力最好達到+/-4σ才開始執行管制圖,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,這樣也就失去了管制的意義。要記住管制圖是為了維持產品的良品率並排除不良品而生的。
管制圖的種類與用途
管制圖基本上可以分成計數值與計量值兩大類,
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。下列管制圖屬之:
- X-bar(x̄)-R Chart:平均值與全距管制圖
- X-bar(x̄)-σ Chart:平均值與標準差管制圖
- X-R Chart:中位值與全距管制圖
- -Rm Chart:個別值與移動全距管制圖
計數值管制圖:可以用「數數(ㄕㄨˇ ㄕㄨˋ)」得到的數據,比如說不良品數、曠課人數…等。下列管制圖屬之:
- 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 計量值管制圖
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。 能即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)
計數值管制圖
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。 方便了解工廠整體品質狀況。只靠此種管制圖有時無法尋得不良之真正原因,可能需要再經過層別,不能即時採取處理措施,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:
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「管制界限」不同於「規格界限」。很多人把「規格界限」當「管制界限」來用是不對的。「管制界限」應該是由實際生產的抽樣樣本中量測數據並計算+/-3σ而得。
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管制圖並非萬能,它只能維持產品的品質水準,預測品質趨勢,而無法提昇品質。
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不是所有的品質特性都可以使用管制圖的。管制圖的應用時機應該在品質已經穩定的情況下才執行,否則未享品質管制之效,徒增工程人員疲於奔命的困擾而已。
延伸閱讀:
柏拉圖分析 (Pareto Chart)介紹
標準差與常態分佈的關係(six sigma)
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
如何使用Excel2007建立常態分布曲線圖表
如何使用Excel2007製作柏拉圖(Pareto chart)
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訪客留言內容(Comments)
// Begin Comments & Trackbacks ?>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?
工作熊您好
我有個地方有點混亂想請您幫我梳理一下!
文末的管制圖常見錯誤提到了管制界限應該是由實際生產的抽樣樣本中量測數據並計算+/-3σ而得。但繪製管制圖(X-R)的上下限有其應用的公式(X +/- A2*R)
這裡的+/-3σ和X +/- A2*R所設立的管制界限有關聯嗎?還是只要確定製程能力是在+/-4σ,用(X-R)管制圖公式算出來的上下限就是+/-3σ的管制上下限
我曾經在開發的時候用規格中心值+/-3σ的值跟設計師討論他設定的規格值。當時已經試量產很多次.(很簡單就是螺絲的扭力值設定),最後他同意放寬一點點規格值,不知道操做對不對。這樣操作會是您說的管制界限用+/-3σ計算嗎?因為時間有點久了所以我不確定當時製程CPK是不是已經1.33了.還是跟設計師討論完他調整完管制界線就進1.33。但可以確定的是電動螺絲起子已經被我們換到最精密的了!沒辦法再找到更好的了
感謝您寶貴的時間以及指教
版主您好:
敝公司是生產汽車零件,時常遇到客戶要求提供製程相關的數據,目前有幾個問題如下:
1.品保會提供給我”i chart”的數據,這個i chart是包含在計數值管制圖的哪個部份呢?
舉例: 品保提供八月每天的生產量,以及列出不良原因(碰傷、數據超差…),然後算出ppm趨勢,這個感覺很像版主描述的p chart,我想問的是實際上有沒有所謂的i chart這個管制圖的存在?或是我可以理解成i chart=p chart?
2.X-bar(x̄)-R Chart跟X-bar(x̄)-σ Chart是只有差在n的大小嗎?我看我們品保給我的X-bar(x̄)-R Chart數據動輒3、40筆或以上,是否應該要用X-bar(x̄)-σ Chart呢?
3.請問版主有其他篇文章在說明I MR chart嗎?
I MR chart跟X-bar(x̄)-R Chart的差異是在於一個是個別數據與全距,另一個是平均數與全距嗎?
再麻煩版主回覆,謝謝您!
版主 日安!
請教您:
若因為疫情關係,資料蒐集日(或月)沒有數據(空值),是否仍可以以管制圖繪製,該日(或月)要用0呈現嗎?還是以不連續的區段呈現?
同上,繪製折線圖時,遇到空值,正確畫圖方法應該怎麼呈現?
同上,繪製推移圖時,遇到空值,正確畫圖方法應該怎麼呈現?
煩請撥冗指導,謝謝您。
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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