SPC起源
  1910年代費雪(Sir Ronald Fisher) 發展出的統計理論經1924年修華特(Dr. W.A.Shewhart)博士於貝爾實驗室繪製了第一張的SPC圖,並於1931年出版了「製造品質的經濟控制」(Economic Control of Quality of Manufactured Products)之後,SPC應用於各種製造過程改善便就此展開。

SPC基本原理
  SPC是一種用來分析資料的科學方法,並且利用分析結果來解決實際的問題。只要問題能以數字表示,就可以應用SPC來分析。一般收集的資料都會有變動的現象,將這些資料畫在圖上,抽樣值在某個範圍中上下變動,為何會有這些波動發生?其原因可能是原料、機台、人員、生產方法以及生產環境不同所造成。而
SPC的基本原理如下:
  1.被量測出的產品品質特性均是由於某些因素所造成的結果。
  2.這些「因素下的一致現象」,是任何製造和檢驗的架構下所固有的。
  3.在這固有之”一致現象”的狀態下的變動將無法找到原因。(即常態變異)
  4.在該狀態外的變動原因,則是可被發現而加以改正的。
由此可知,修華特博士將影響產品品質的變異分為不可歸咎變異和可歸咎變異等兩類因素:
   •不可歸咎變異因素是在製程中隨時都會影響到產品。(但需在控制內)
   •可歸咎變異因素則是在某種特定條件下的製程中才會影響到產品。
  如果某一製程只受到不可歸咎變異因素影響,則該製程稱為穩定製程,即是產品品質特性的變異是在可預測的統計控制範圍之內;另一方面,如果某一製程同時被不可歸咎與可歸咎兩個變異因素所影響,則該製程是不穩定的,此時產品品質特性的變異將無法以統計方法來預測。SPC圖(SPC Charts)正是為了判斷製程是否穩定,或是區分製程究竟是被不可歸咎變異因素或可歸咎變異因素所影響的一種統計技術。下圖繪製了標準的SPC圖,從圖中可看出SPC主要是用於量測和分析任何製程的產出、處理產品或零件的正常與否,及監督整個或部份的製造過程。

SPC的優點
  根據品管大師戴明Dr. Deming 對SPC應用於製造過程改善的說明有以下幾個重點 :
  1. SPC 是一個方法 , 也是一個系統 , 從統計評估的資料中以管制製程並改善之。
  2. SPC 可以減少變異並控制成本。
  3. SPC 可以增加產品的壽命。
  4. 在討論製程績效時 , SPC 提供了一個共同的語言。
另管理大師彼得. 杜拉克 (Peter F . Drucker) 在其所述1999後工廠的四個特質中第一個特質就是SQC(SPC) , 除了SPC 可以顯示製程與生產力的現狀 , 並可藉其系統在製程中即時控制品質與生產力以外 , 另一最重要的是SPC 對工廠組織結構的改變 , 因為導入SPC 的初期雖然會增加一些操作的人員 , 但也會減少一些非操作性的人員 , 如檢驗人員 、維修人員及處理客訴的人員等。如此工廠總人數會減少 , 而生產力的公式為
勞動生產力 = 總產值(生產總量 - 不良數) ÷員工總數
當不良數減少且員工總數減少時生產力自然增加。

SPC理論與應用範圍
  SPC是一種用來統計分析資料的科學方法,大家不要聽到 “ 統計理論 “ 就心中發毛不已 , 實際上 SPC 所應用的統計理論只有一個就是常態分配 ,而常態分配此一觀念非常重要且容易 , 因為宇宙大多數事物都符合常態分配。
arrow
arrow
    全站熱搜

    pen2 發表在 痞客邦 留言(4) 人氣()