hlperng 發表於 2017-3-10 15:14:13

QKC20170310:陳文魁_MSA 實務到理論漫談

本帖最後由 hlperng 於 2017-10-27 18:41 編輯

品質學會品質知識社群(QKC)研討會
專題:MSA實務到理論漫談
時間:2017年03月10日(星期五) 19:00 - 21:00
地點:品質學會九樓教室(台北市羅斯福路2段75號)
主講:陳文魁會友





hlperng 發表於 2017-3-10 18:06:56

研討會場記

本帖最後由 官生平 於 2017-3-11 19:33 編輯

陳文魁教授:開講前測驗,投石問路,實務簡單、理論未必。推廣簡單不能複雜,SPC 精神,
X-bar,全距簡單可推動。C_gk,
1983 迄今30 年,來自通用汽車,QS 9000,五大冊,強制工具,ISO 改版,稽核員考試到芝加哥,轉成 ISO/TS 16949,IATF (Task Force),
MSA 傳統變異數分析,創新厲害,數學笨,難推動品管方法。數學工具、演算簡單。常態分佈之外的次序統計量
品質實務測驗,顧問多。飛利浦建元廠顧問,封裝測試15年,MSA AI (美國儀器)楠梓廠,溫度變化大。IC 產品測試,A機台語B機台的能力比較,三批相關度超過七成,環境不存在,方法與手冊所述不同,創造出獨門方法。
後續(下周)提供測驗題答案。量測系統分困難在於品質特性為何?
Mystery Spot 舊金山附近,地磁關係,量測受環境影響。
2016 Q4 日程計畫。電視機支撐 bracket,經過 12 道工序。(佳士達代工、Dell)
1. GRR 分析、2. 質量掌握、3. 要因解析、4. 製程改進、5. 抽樣計畫
精度與準度 (GR&R)
EV (設備)、再現度、
AV 重現度(人員)
(自動化,南茂經驗,經理能幹,自動化設備,機台與機台差異,屬於重現)
品質活動多,常見樹不見林。
準度=偏度 + 線度 (實驗室) 較次要,缺口不大,現場 MSA 少用。
中心量測,輪廓找中心,2.5 D 回歸分析找到圓心。裝備組合不當,鎖合不良,將無法抓住螢幕,
n=10, r=3, a=3
同一個零件,三個測手每一個人冊三回,尋找測手同現度。計算全距,三個測手平均值一樣,全距法(通用汽車表單),D2 表格查表。與SPC D2 樣本只有一個不同。
變異來源、變異跟因、如何改進。(MSA 黑帶、綠帶 30 % 以內,系統 OK,但是此一結論不好)。
AV =0.000,有改進空間,0 是公式計算得到,變異數沒有負的,所以取 0。
幾組、幾樣,MSA D2* 表。d2(g, n) (Duncan version 4.0, 含 DOF)
Short Method (每個零件指量一次,無法切開) vs. Long Method
EV (equipment variation),設備再現性,同人、同器,同件,量數回,(盲測是理論,時間短),少了同法,一般沒保證同法。
穩定製程?只看數據會有問題,拆成六張圖。
2.5 D 量測,螢幕對準,工件安置方式(同法),環境控制,光線、光害。
同法沒有被保證,規範要求設法做到,EV 被放大。EV = 0,人、法有問題。縮小 EV,數學讓 AV 的問題移到設備。
人禍未出現在報表。
EV 計算,須確定同法是否正確。改進同法可改進 EV。
GR&R 改進都是在於人。過度相信 AV=0,
\sigma_RPD,\sigma_RPT
EV: 校正、
AV: 訓練 (AV = 0)
PV: 另挑零件
不一定要從製程隨機抽樣,先確定量測準不準,
平均值會縮小管制圖的變異範圍!

扁塌數組 (Chunky Data),做生意就是法匠!(客戶,第二方稽核)
NDC 不夠,量測儀器太粗慥!刻度不夠細。儀器能力不夠。
刷卡系統,信用卡讀卡機。家裡下單,modem,過-不過,只有 0 與 1,管制界線,顯示異常,真正是沒事。但是卻相信管制圖。
技術脫離現實,不夠實際。
確定量測能力夠,在看管制圖。不是要看 30 %,GR&R,綠帶改進,量測系統分析看有沒有改進的機會!
ndc: \sqrt {2} x PV /GRR < 5
改進後再評價 GRR,AV <> 0,
灌頂、開悟,活在人間!
Indutrial Quality Control
D2, D2*,reference 有說明!
MSA V3,K1、K2,MSA 自己加,V4 是六標準差。
教材共筆(官邀陳)全距是組 (g)、樣本(n)
K1、K2 是倒數,
!陳教授是國際有名 MSA 稽核專家!

1.9 目檢能力
缺失項目 (defects)
CAPA 0.90 可接受?
管線生鏽,洩漏議題,包材(會呼吸)氣膠體。監工驗收,50 分鐘後再測,盲測,同一照片兩次都過,進入認知。兩次不一樣,表示認知不穩定,問題出在學習不用心,事實可能是題目不好。檢討題目,答案模糊!
標準答案,過不過矯正即可。顧問指導沒有經歷過的事,master,不適匠!
IQC 製程抽樣檢驗,拆箱拿上層抽驗通過。組裝線還是有問題,品項與數目清點即可。
目視訓練,靜態品項不能抽檢,讓它動起來。
飛利浦做 QS 9000 全廠走過,樓層震動,量測結果不好。不要迷信功能,不符合品管、統計原則。
目檢可看出問題(客戶要求50個,只要 20 個以下即可)
Overkill or underkill?

6.6.2 能力倍比
Process Capability Ratio
C_p = (USL - LSL) / {6 \sigma}

製程穩定,管制圖不好,三個標準差,超標永遠千分之三,
標準差最好如此獲得,R-bar/D2 = \sigma

如何抽樣 4 個,依規定時間,組間與祖內樣本要有差異,consecutively,同一個條件,連續抽取樣本,同樣的條件、同樣的方法抽取樣本,接續抽樣一次抽完,不是要隨機抽取樣本。
統計是自修!






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