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如何運用SPC做好不良預防工作
統計製程管制(SPC Statistical Process Control),其顧名思義就是『運用統計的方法來管制製程』在工作中依計劃蒐集數據資料,提供各種統計分析及管制圖之處理,以達成『預先防止﹑避免浪費』的管制要求。
SPC為何成為熱門話題
1950年戴明博士(Dr. Deming)受邀前往日本參加研討會後,影響日本企業對品質的重視與追求,其中SPC的預防效果更深植於日本人心中,使得日本人不斷努力地追求『零缺點』(Zero Defect),認識了『預防勝於解決』的道理,也讓日本在當今世界上贏得了『品質第一』的美譽。
而1987年國際標準組織(ISO)發行了ISO 9000品質制度標準後,全世界掀起了一波『品質革命』的熱潮,企業紛紛以通過ISO 9000認證為首要任務;然而美國三大汽車製造公司亦針對ISO 9000 對製造業之缺陷,於1994年出版了QS 9000汽車業品質制度標準,目前QS 9000已然成為製造業追求品質制度的『最高境界』。而在推動QS 9000時,最令企業頭疼的問題之一就是『SPC』。
SPC實施的困難點
依筆者輔導企業的粗淺經驗﹐認為企業實施SPC的困難點或缺點有幾項﹕
不知找哪些管制特性來實施SPC
企業對SPC大多有一個心理障礙,那就是『又期待、又怕受傷害』,期待利用SPC做到不良預防、減少浪費、提昇製程能力;但又怕管制特性太多,SPC做不完又不能落實。
製程中找不出重要管制特性
使用者之人命傷亡,且客戶亦未特別指定,所以乾脆認為『SPC不適用本公司』。
不瞭解管制圖的用法
企業對於製程變異之『共同原因』與『特殊原因』不知如何分辨,所以在使用管制圖與計算管制界限時,甚至在計算製程能力時,大多不知道將特殊原因剔除,使得管制界限虛張、製程能力虛減。
抽樣不合乎連續製程之統計原理
企業實施SPC時,往往利用首末各n件來繪製管制圖,殊不知如此僅是對製程開始與結束生產前之品質確認罷了,完全沒有測知製程狀態與能力之功能。
抽樣數不恰當
企業往往僅盲目跟從,而採行XR管制圖,不知選用適當之管制圖,造成成本上的浪費(如破壞檢測)或失去管制圖意義(如溶劑比重)。
管制界限與規格界限混淆
對某管制特性,其實只有單邊規格,但如偏向另一象界太多,又可能造成品質成本之增加,故索性自訂另一象界之規格以防止成本之浪費,成為雙邊規格。因此,在使用SPC時經常偏向自設規格之象界,使得製程能力誤以為不符要求。其實該自設之規格界限充其量僅能稱為『管制界限』罷了﹗例如:某一特性規格為9 Kg以上,但如製品高達13 Kg以上時﹐則相對必須有較精良之設備,且設備壽命亦將縮短,甚至過高時還可能會適得其反,造成品質不良,因此就將15 Kg訂為規格上限。如此一來幾乎所有的測試數據都臨屆在規格上限,造成管制圖異常、計算之管制上限比規格上限還高、製程能力指數出奇的低,然後還一臉莫名的問:『奇怪﹗每一件都合格,為什麼製程能力指數仍然達不到1.0呢﹖』
點繪管制圖的人員不瞭解如何判讀變異
企業常發現管制圖異常是幾天前的事,甚至於沒有人發現,直到可能的不良件已交入客戶手中後,全體品保人員開始『祈禱客戶不要發現,而且問題也不要在我任職期間爆發﹗﹗﹗』
久久生產一次,如何做管制圖
企業以為某一產品許久才生產一次,做管制圖是無效益且不經濟的,其實只要特性、規格一樣,製程條件也一樣,雖然是不同產品亦可以依特性別同繪於一張管制圖,因為『SPC是用於管制製程產出良品的能力,並非管制產品的品質趨勢。』
SPC真可以是預防的工具嗎?
管制圖分為計量值與計數值兩大類,其中每一類又各有四種方法可運用,簡單表列如下:
計量值管制圖(最常被企業採用)
種類
名稱
優點
缺點
*X-R Chart 平均數與全距管制圖 ○計算不困難
○較能推定製程
製程推定比 X-s Chart差
X-R Chart 中位數與全距管制圖 ○計算簡單 製程推定比 X-R Chart差
X-s Chart 平均數與標差管制圖 ○最能推定製程 計算繁瑣
X-Rm Chart 個別值與移動全距管制圖 ○計算簡單
○適用於破壞性、溶劑比重檢驗或量測不易等之製品 抽樣數少,最不能推定製程
計數值管制圖
種類 名稱 優點 缺點
p Chart 不良率管制圖 ○檢查數不同時採用
○可直接檢視不良率趨勢
管制界限計算繁瑣,且每點皆須計算。
np Chart 不良數管制圖
○檢查數相同時採用
○可直接檢視不良數趨勢 如刻意規定相同之檢查數,可能造成不良漏檢。
u Chart
單位缺點數管制圖
○檢查數不同時採用
○可直接檢視單位缺點發生之趨勢
管制界限計算繁瑣,且每點皆須計算。
c Chart 缺點數管制圖
○檢查數相同時採用
○可直接檢視缺點發生之趨勢
如刻意規定相同之檢查數,可能造成不良件漏檢。
如今以預防的眼光來看,並不建議使用計數值管制圖,因為它們都是在不良或缺點發生後的管制,無法做到預防,與其採用繁瑣的計數值管制圖,不如採用簡易的管理圖表或其他可行之統計方法,再配合目標比較,既簡單又省事。
然而計量值管制圖卻不同,它們不但可以幫助我們在發現管制圖異常時及時實施製程管制,也可以在製程能力不足時採取製程改善行動,以防止不良品的產出,所以它們的確是可用而且有效的預防工具。
如何善用SPC
之前筆者以經驗法則舉出8項企業實施SPC之困難及常犯的缺失,當然在此也必須提出解決方法,否則本文將形同廢紙,既佔版面又不符合ISO 14000的精神,欺騙看官。
使用SPC之流程
實施說明
依據客戶圖面、規範、政府法規或客戶書面指定之保安特性(CC Critical Characteristics),如為自我設計之產品,則由品質機能展開(QFD Quality Function Deployment)及設計失效模式與效應分析(D FMEA Design Failure Mode&Effects Analysis)所探討出的保安特性,再依過去的失敗經驗與預測未來可能發之失敗進行製程失效模式與效應分析(P FMEA Process FMEA),研討出重要特性(SC Significant Characteristics)。假如製品之任何管制特性失效,無論如何都不致危及使用者之人身安全者﹐此時應以產品之功能或機能喪失為重要特性選定之考量。
由P FMEA中列舉出CC&SC清單。
依據已舉出之CC&SC先考慮是否可採取防誤法(Mistake Proofing),否則依『管制圖選用流程』及計量值管制圖選擇合適的SPC方法。
依據P FMEA認為無法完全防誤之特性,皆須列入管制計劃(或稱QC工程表)加以管制,且CC&SC之管制特性則應根據前段所說明之方法明文規定在管制計劃中實施。而抽樣頻度之規定應能推定製程能產出良品之能力(如首末件或全檢),如需運用計量值管制圖者,更應規劃生產中之隨機連續抽樣(如5pcs/2hrs或5pcs/500pcs),重要的是『實施管制圖之抽樣頻度規定,必須合理可行,否則必然失敗。』
SPC實施前必先對使用者及相關人員、幹部等施以必要之SPC教育訓練。例如:如何蒐集數據、如何量測、如何點繪、如何判圖等?而幹部更應教育如何計算製程能力、製程能力指數又代表何意義等?另外,甚麼叫『共同原因』、甚麼叫『特殊原因』﹐務必令其瞭解,才不致將製程管制與製程改善混淆,而採取錯誤之行動,造成『型I誤差』與『型II誤差』之反效果﹒(型I誤差:該改善而未改善;型II誤差:不該改善而改之)
如果SPC已落實實施,且製程能力相當高時(QS 9000建議:當Cpk/Ppk≧3時),應可考慮適當改變管制計劃﹐跨入持續不斷改善的領域,期使總製程能力及製程品質不斷提昇。
結論
SPC是一種預防的工具已無庸置疑,但是企業如欲享受SPC的貢獻,就必須實施SPC;要實施SPC,就應先掃除SPC的障礙;要掃除SPC的障礙,就得要瞭解SPC。最後,筆者提出一個簡單的論點讓大家共同來省思,如能參透這個論點的含意者,那麼您將可以開始實施SPC。這個簡單的論點就是:『SPC的功能是在管制一個製程,而一個製程又必須在管制狀態下才能實施SPC。』
各位看官,這句話有矛盾嗎﹖﹖﹖
資料來源: http://www.aheadmaster.com/knowledge/200004-1.htm
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