【品質工程】統計製程管制Statistical Process Control SPC的 ... | 台灣之美
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2019年4月13日—這個SPC小遊戲主要是藉由5顆骰子所骰出的點數來說明骰子平均數的分配狀況,5顆骰子的點數預設值是6,代表骰子點數從1點到6點。但這個骰子點數是可以調動的 ...
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原文請參考Jeff的google blog[1]
統計製程管制Statistical Process Control的發展及樣貌統計製程管制原文為Statistical Process Control 源自於蕭華特博士的發明,這項發明的意義重大,為現在的工業界建立了品質管控的基礎,徹底提升業界管控變異的能力。這項發明同時也受益於戴明博士的繼承與推廣,協助日本在戰後成為高品質的代名詞,於是目前我們所熟知的SPC成為了工業界及管理界的利器。SPC後來甚至在車用領域的品質系統IATF16949中被定義成核心五項工具之一,可見得SPC在品質工程領域佔了一席之地。但即便在戴明博士的年代,他也已經注意到SPC被視為僅能用於工業界製造業的工具,他提醒這樣的觀點與觀念是不對的,SPC同樣也能大量用於管理學上。
SPC特別強調共同原因Common Cause及特殊原因Special Cause,也就是說共同原因使得SPC產生一般性的隨機波動,而這種波動是極難去除的,當SPC維持這種狀態,我們就說它處於穩定狀態;相反的,假如有特殊原因產生 SPC就會產生不隨機的波動,因而超出管制界限或者呈現某種趨勢。所以如果我們若想要找出某項參數是否在過程中出現變化,就能夠使用SPC作為監測的工具。一般常見的SPC有X-bar R chart、X-bar S chart、p- chart、np-chart等等,近年來由於不同的生產特性,傳統的SPC不符合使用需求,因此陸續發展出其他SPC,不過彼此的原理大致相同。因此在本文中只會介紹到X-bar R chart、P- chart、np-chart 並不會提及更多其他管制圖。而SPC主要由管制中心、管制上限和管制下限所組成 其計算方式依循統計原理,我們將在下方一一介紹。
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