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    188宝金博页面版: [精品]品质异常统计与分析管理

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    内容提示： 品质统计与制程分析 一、 前言 统计质量管理(Statistical Quality Control, SQC) 是一项维持与改善产品质量的技术， 而统计制程管制(Statistical Process Control, SPC) 则是其中一项主要的工具， 它着重于制造过程中数据的分析， 以判定产品发生变异的原因。 统计质量管理与统计制程管制常常让人感到迷惑， 分不太清楚两者的差别， 简单地来说， 统计质量管理包含两个主要部分， 统计制程管制与抽样允收标准。 而统计制程管制则包括 QC 七大手法和机率与统计学的基本理论及其应用。 SPC 是利用制程操作变量对生产变量或产品的...

    文档格式：DOC | 页数：6 | 浏览次数：30 | 上传日期：2014-09-29 12:57:26 | 文档星级：
    品质统计与制程分析 一、 前言 统计质量管理(Statistical Quality Control, SQC) 是一项维持与改善产品质量的技术， 而统计制程管制(Statistical Process Control, SPC) 则是其中一项主要的工具， 它着重于制造过程中数据的分析， 以判定产品发生变异的原因。 统计质量管理与统计制程管制常常让人感到迷惑， 分不太清楚两者的差别， 简单地来说， 统计质量管理包含两个主要部分， 统计制程管制与抽样允收标准。 而统计制程管制则包括 QC 七大手法和机率与统计学的基本理论及其应用。 SPC 是利用制程操作变量对生产变量或产品的质量变量进行预测性监控， 而从制程操作变量发生变化到安全/质量出现问题的过程中， 有一定的时间落后存在， 故如何能在最短的时间内预测出质量变量的问题， 是评估 SPC 相关方法优劣时需考虑的重要因素之一。 在确定异常侦测的制程为 SPC 技术所可以掌握的状况下， 往后的工作就是合适地应用 SPC 技术。 二、 统计制程管制相关工具及其目的 SPC 最早是以管制图(Control Chart) 之型式， 由贝尔电话实验室的 Shewhart 博士于 1924 年开始发展， 利用统计与非统计的工具来有系统地分析所量测的制程变量， 找出使系统发生变异(Variation) 的原因， 进而加以消除以增进制程产物的质量与产量。 许多参考书籍在讨论 SPC时， 皆着重于管制图的介绍， 而忽略其它方法的使用， 让人有将 SPC 与管制图画上等号的疑虑。 管制图虽然是目前 SPC 工具中最常使用的， 但也只是众多手法之一， 还是需要相互的配合才能达到真正的效果。 传统 QC 七大手法的制作原理与应用是 SPC 的重心， 也是产品与服务质量改进最有效的工具之一。 从过去的质量是依靠检查出来的到今日的全面质量控制(Total Quality Control, TQC) 、全面质量管理(Total Quality Management, TQM) ， QC 七大手法都不至于落伍或不适用。 QC七大手法包括： (1) 检查表(Check Sheets) (2) 要因分析图(Cause-effect Diagram) (3) 柏拉图(Pareto Analysis) (4) 直方图(Histogram) (5) 管制图(Control Charts) (6) 层别法/流程图(Stratification Analysis/Flowchart) (7) 散布图(Scatter Diagram) 这七种手法个别来看虽然简单， 但是只要运用得当， 根据日 本品管大师石川馨博士(Kaoru Ishikawa) 的经验显示， 一个公司内部 95％以上的质量问题是可以利用七大手法加以解决的。换句话说， SPC 所有的技巧， 不但能够管制制程， 使制程处于稳定状态下， 而且也有改进制程及产品质量的能力。 到目前为止， QC 七大手法还是被公认为改进质量之非常有用的工具， 质量实务方面几乎离不开这七种手法。 当品管制度如在线或线外品管判定之后， 除了 要能够反映制程的现况与未来的发展趋势， 让工作人员能够采取相对应的矫正行动与预防措施之外， 应该进一步评估所使用的品管制度之绩效与得失， 并且考虑经济成本再精简之品管制度， 使质量由检验而得提升到质量决定于现场的制造管制， 把质量做进产品中。 表一汇整上述七种手法的目的， 以供读者参考。 表一 QC 手法与目的一览表 手法 目的

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