本资料来源,Process Capability Analysis 製程能力分析,編制：品保部 程鈞尉,主 要 內 容,何謂製程能力分析？ 製程能力分析所用的指標為何？ 製程能力指標的假設前提 抽樣 MIL-STD-105E 案例討論,何謂製程能力分析？,一個製程在穩定或管制狀況下進行研究，透過蒐集足夠的量測資料及計算製程能力指標，來達成監控製程之品質，使得產品符合客戶的規格。,製程能力分析所用的指標為何？,名詞解釋： Cpk (Ppk) : 製程能力指標 Cp (Pp) : 製程能力比 Process Capability Ratio - 精密度 Ca (Pa) : 準確度,製程能力指標的假設前提,一般在計算Cpk指標時，均假設品質特性之量測值呈常態分佈。若對於其資料是否符合常態分佈假設及指標之正確性使用均未詳加求證時，Cpk指標是否能真正反應一個製程之表現值得商榷。 當量測值呈非常態分佈，卻將其視為常態分佈去計算其製程能力指標時，會有高估或低估的現象。,常態分佈特性：1.單峰且鐘型 2.兩邊對稱 3.平均數雨中位數重疊,精密度 vs. 準確度,準確度(Accuracy),精密度(Precision),Yes,No,Yes,No,Yes,Cpk,Ca,Cp,100、 90、110、120、80 100、110、110、 90、90,Whats the meaning of Sigma ?,How to measure the data? Which one is better?,(s),準確度：,精密度：,製程能力指標：,計算方式 :,計算方式 :,+(X-T),* Cpm : 1988 Chan, Cheng and Spring 提出,單邊規格，無目標值,單邊規格，有目標值,USL,荷重,300g,LSL,拉力測試,2kg,T,4kg,T,250g,3.4 5.4 8.5 13 21 32 48 72 108 159 233 337 483 687 968 1,350 1,866 2,555 3,467 4,661 6,210 8,198 10,724 13,903 17,864 22,750 28,716 35,930 44,565 66,807,93.3% 91.9% 90.3% 88.5% 86.4% 84.1% 81.6% 78.8% 75.8% 72.6% 69.1% 65.5% 61.8% 57.9% 54.0% 50.0% 46.0% 42.1% 38.2% 34.5% 30.9% 27.4% 24.2% 21.2% 18.4% 15.9% 13.6% 11.5% 9.7% 8.1%,1.5 1.47 1.44 1.40 1.37 1.34 1.30 1.27 1.24 1.20 1.17 1.14 1.10 1.07 1.04 1.00 0.97 0.94 0.90 0.87 0.84 0.80 0.77 0.73 0.70 0.67 0.63 0.60 0.57 0.53,0.50 0.47 0.43 0.40 0.37 0.33 0.30 0.27 0.23 0.20 0.17 0.13 0.10 0.07 0.03 0.00 -0.03 -0.07 -0.10 -0.13 -0.17 -0.20 -0.23 -0.27 -0.30 -0.33 -0.37 -0.40 -0.43 -0.47,Sigma Level (ZST) vs. DPPM Table (1.5s Shift),1.00 0.97 0.93 0.90 0.87 0.83 0.80 0.77 0.73 0.70 0.67 0.63 0.60 0.57 0.53 0.50 0.47 0.43 0.40 0.37 0.33 0.30 0.27 0.23 0.20 0.17 0.13 0.10 0.07 0.03,2.00 1.98 1.95 1.90 1.87 1.85 0.80 1.77 1.75 1.70 1.67 1.65 1.60 1.57 1.54 1.5 1.47 1.44 1.40 1.37 1.34 1.30 1.27 1.23 1.20 1.17 1.13 1.10 1.07 1.03,99.99966% 99.99946% 99.99915% 99.99866% 99.9979% 99.9968% 99.9952% 99.9928% 99.9892% 99.984% 99.977% 99.966% 99.952% 99.931% 99.90% 99.87% 99.81% 99.74% 99.65% 99.53% 99.38% 99.18% 98.9% 98.6% 98.2% 97.7% 97.1% 96.4% 95.5% 94.5%,6.0 5.9 5.8 5.7 5.6 5.5 5.4 5.3 5.2 5.1 5.0 4.9 4.8 4.7 4.6 4.5 4.4 4.3 4.2 4.1 4.0 3.9 3.8 3.7 3.6 3.5 3.4 3.3 3.2 3.1,3.0 2.9 2.8 2.7 2.6 2.5 2.4 2.3 2.2 2.1 2.0 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1,66,807 80,757 96,801 115,070 135,666 158,655 184,060 211,855 241,964 274,253 308,538 344,578 382,089 420,740 460,172 500,000 539,828 579,260 617,911 655,422 691,462 725,747 758,036 788,145 815,940 841,345 864,334 884,930 903,199 919,243,ZST CpST DPPMLT YieldLT CpkLT ZST CpST DPPMLT YieldLT CpkLT,Sample Size 需要多少?,母體,樣本,中央極限定理：,從任何大群體中抽出之樣本平均數X的分配，當樣本大小n增加時會接近常態分配。,抽樣檢驗(Sampling Inspection),係指送驗批(母群體)隨機抽取預先規定的樣本大小，然後對樣本中的每一樣本個體，進行測試或檢定，並將其結果與標準相比較，從而判定該送驗批是否允收或拒收。 目前使用抽樣檢驗的單位有IQC(外包IQC)、IPQC、FQC等。,名詞解釋：,美軍標準105E(MIL-STD-105E),開始,正常檢驗,減量檢驗,嚴格檢驗,連續10批均允收，且 最近連續10批中所抽取的樣本總數中之不良 品總數小於某特定值，且 生產穩定，無機器故障，且 消費者(或買方)之管理當局認為減量檢驗較為 適當者。,有一批送驗被拒收，或 生產不穩定停滯，或 減量檢驗未達允收規定，或 消費者(或買方)之管理當局認為正常檢驗較為 恰當。,連續5批被允收,連續5批以下有2批被拒收,連續10批均維持在嚴格檢驗,終止檢驗,* 採箭頭下方第一個抽樣計畫。當樣本大小超過批量大小，則進行100%全檢,