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2023年5月8日星期一

【統計製程管制(SPC)】— 五大核心工具之一。為什麼一定要用統計來監控生產的製程?單憑SOP或是感覺不行嗎?

【統治製程管制(SPC)】— 為什麼一定要用統計來監控生產的製程?單憑SOP或是感覺不行嗎?-variation

我們在生產產品的過程中,會有人員產線上,投入了材料,操作著機械,一個步驟接著一個步驟,直到產品生產完成。但有沒有想過,人員有每天情緒的變動,材料雖然符合規格,但每一個同樣的材料其實也都會有些微的差異,機械、方法、環境、測試也都會有波動。過程中的每個因素都有各自的波動,產出的結果就會有波動。

如果這些波動的集合體加加減減之後的結果,還是在公司的內部規格(Inner Specification),那就沒有問題;但如果結果超出了內部規格,表示有什麼事情發生了,這時候我們製程人員就要去看是什麼問題。

當然,我們不可能可以隨時監控每一種元素(人員、材料、機械等等)的波動,但我們可以藉由觀察來看波動的結果。這就是SPC(Statistic Process Control,統計製程管制)在製造產業的目的。


統計學中的抽樣(Sampling)概念

如何觀察波動,就實際操作面而言,就是透過抽取樣本的方式來檢驗結果,然後也藉由抽取樣本來觀看背後的總體。

如果你有接觸過統計學,你會聽過平均值、變異數、標準差等等名詞。在統計中,通常從母體中抽取的樣本數量越多,平均值的變化會隨抽樣數量越多而變小,變異數也會越小。但抽取樣本數量越多,代表的是我們付出的成本也會越大,而這些成本來自於耗費的時間、人力、檢測消耗的材料等等,所以實際上我們不可能無限制的一直大量抽取樣本。

基於此,聰明的統計學家給了我們抽樣的結論:抽取樣本數樣最好 ≧ 50,因為可以得到50個以上的數據所產生的結果,信賴區間變動就不大。也就是說,抽樣數量 ≧ 50的平均值和變異數就會足夠接近母體的樣貌,得出的結果就有足夠的參考價值。


那麼,怎麼抽樣比較好呢?

我們繼續用波動這樣的假說來表示生產結果,你可以想像成一段海浪的切面。

在這樣的前提下,有三個可能的抽樣方法:

一次性連續抽樣

比方說你開始抽樣,就連續拿50個樣本,或是你每隔10分鐘,就連續拿5個樣本,總共拿10次次。這樣的結果,因為抽樣的時間上過於靠近,樣本本身的訊息過於靠近,反而在製作控制圖的時候因為樣本上下限的R值太小,會導致管制上下限太靠近平均值,稍微一個高一點點的數值就以為超過管制界線,反而造成不必要的困擾。

管制上下限(UCL / LCL)

記得這不是規格上下限(USL / LSL)喔,管制上下限會隨樣品量測結果動態調整的,而且會落在規格上下限內喔。這樣才能確保產品輸出的穩定。

間隔一段時間再抽

比方說你開始抽樣,每2分鐘抽一個樣品,花100分鐘抽完50個樣品。

這樣的結果,反而會因為抽樣的時間過於疏遠,我們可能看不到製程過程中可能出現的異常,而是因為樣品本身訊息過於疏遠,樣本上下限的R值太大導致管制上下限也變得很大,觀察控制圖的人員就會永遠覺得製程管制的非常完美。

一次性連續抽樣,但間隔樣品(建議的方式)

比方說你開始抽樣,每10分鐘做一次抽樣動作,動作是每抽 1 個樣品之後等 3 個經過,再抽一個樣品,然後再等 3 個經過,抽完 5 個樣品(等於產線製作了 (1+3) * 5 = 20個產品了)算是完成一個抽樣的動作。總共花類將近100分鐘,抽取了50個樣本。

這樣抽樣的好處,就是你既可以看到連續的變化,可足以時間長到可以看到夠寬的變化,產生出來的SPC控制圖就很有參考性了。


SPC監控的是普通的變異原因,還是特殊的變異原因?

控制圖的中心點,理論上而言,是我們希望這個產品特性的規格值,比方說我們製造電子元件,端子的電鍍厚度要求是 6um。我們的研發人員和製程人員會透過調配藥水、控制浸泡時間等等實驗設計出可以讓電鍍厚度非常接近 6um的製程。這個例子舉的很好(一種自誇的概念),因為調配的藥水本身就不可能100%穩定,藥水也會隨著電鍍的過程而被稀釋(或是被濃縮),因此人員需要不定時的確認作動態調整。但在這樣的案例下,我們可以保證的是,電鍍厚度結果必須是 6um的管制上下限範圍內,不然就是有異常。

然而,當我們看到管制圖出現異常,是否就需要馬上出手調整呢?答案是不一定喔。

如果我們從管制圖的樣品抽樣結果,看到結果出現穩定的異常,比如持續偏高,那是屬於生產普通原因,通常是可以控制的,也是最常會在SPC管制圖會看到的結果。如果是這樣的穩定性異常,可以透過管理,調整流程等等方式來嘗試降低,這是屬於 Six-Sigma 的範圍,精益求精的概念。

如果我們從管制圖的樣品抽樣結果,看到結果出現偶爾的不穩定異常,沒有規律性的異常,無法被控制的,就是屬於特殊原因,比方說電鍍槽內金屬塊的耗損程度。對於碰到特殊原因就需生產現場人員的機靈判斷來排除問題。好家在的是,特殊問題在生產的比例上佔很少數,但這也是SPC控制圖最大的功能。

因此答案是:SPC控制圖需要抓住的是特殊原因。


SPC這麼重要,想提升品質一定要做SPC嗎?

完全不是,也就是因為SPC需要你的公司有足夠能力才能做,因此我這一篇不會直接教你怎麼做SPC。會使用到SPC通常是你生產的流程已經有足夠的穩定性,然後因為有安全法規需求、客戶指定的要求、或是因為你在於車用供應鏈,產品研發階段製作PFMEA時有討論到才會有製作的需求。

就以前我在電子產業,我們通常都是會產品的關鍵特性會討論是否要做,比方說,車燈的光、鋼板的結合處、電子元件的焊錫端子厚度等等。

如果你公司沒有資源人力足以去應付SPC,我們其實還是可以用文章上面同樣的邏輯,比方用單值圖(individual value plot)看樣本抽樣的結果。


其他的其他

你可能想知道更多關於異常規範的標準(連續7點同方向、連續3點超過2標準差等等),或是如何畫控制圖、或是如何算UCL / LCL…這對於一般行業而言實在太深入,請興趣請再跟我說。


誰來做SPC

品質人員……不負責做SPC,品質部門是計畫和確認製程、設備、工程人員有沒有執行的單位喔所以當工廠的不管是誰,發現SPC控制圖超過管制上下限,你不需要追著品質部門問,請你去追製程、設備、工程那些負責執行的單位喔!

這部分需要澄清一下,為我們廣大的品質同仁發聲平反 : )


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