提升產品良率的關鍵：生產良率計算及JMP規格設定3技巧

JMP_Taiwan · Mar 2, 2023 12:56 AM

當客戶給定規格，工廠試產產品時或是研發人員設計產品，常使用公式去計算良率，當產品特性或是工廠機器監測參數很多，不僅費時費力要確認不良品外，規格每次的調整都會牽扯到公式的修改，只要有相關專案都需要大費周章地把前置作業重複地做一次。所以這次主題針對良率的計算以及相關規格的設置，包含如何針對後續的規格做出適當的修改進行說明。

如何在JMP設定良率規格?

首先談到良率，第一個一定要有的就是規格，本篇一開始先介紹如何設定規格，JMP規格設定可以針對單一參數或是多個參數設定，設定過後可以添加成column property，底下就兩種情形跟大家說明：

情況一、單一參數設定規格
如圖1與圖2所示，在任一參數欄位右鍵點選Column Properties下的Spec Limits，就可以加入規格並且在圖形上顯示。
圖1

圖2

情況二、多參數設定規格

在Analyze>Quality and Process>Manage Spec Limits下(圖3)，可以一次將多個參數設定規格並且加入Column Properties(Save to Column Properties)，也可以將規格另存成資料表方便未來讀取(圖4)，除了手動輸入外也可以依次複製多個參數的上限或下限貼上。

圖3

圖4

如何計算良率? 輕鬆設置不良率匯總表

第二個部分要跟大家說明的是如何計算良率，使用Analyze>Distribution，如果已經設定好規格，在Nonconformance下(圖5)可以自動顯示出不良率為多少以及估計的不良率期望值為多少，不過一般情況下，如何將眾多參數的不良率結果彙整起來，也是使用者常遇到的問題，這裡JMP提供了一個有用的小技巧，在Nonconformance的表格上點選右鍵，選擇Make Combined Data Table(圖6)，就可以直接生成不良率的匯總表(圖7)

圖5

圖6

圖7

如果遇到外觀判斷Pass/Fail名目型資料型態(圖如何計算不良率呢？這裡介紹另外一個JMP功能，Analyze>Tabulate(圖9)，將相關的變量拖曳到相關欄位，並且搭配紅色下拉式選單下Make Into Data Table(圖10)，生成不良率及良率統計表(圖11)

圖8

圖9

圖10

圖11

判斷調整規格對不良率的影響

第3個部分要來談根據現有資料分布，調整規格界線或是了解規格調整對不良率影響，第一步先要確認資料分布，如果是連續型變量，在該參數下點選紅色下拉式選單的Continuous Fit，接著選Fit All，讓JMP自動擬合最適合的分布(圖12)，如果資料屬於常態分配，可以選擇Interactive Capability Plot(圖13)動態性調整上下限，了解常態分佈下期望不良率的變化(圖14)，

圖12

圖13

圖14

此外在擬合常態分配的下拉式選單裡，可以選擇Process Capability (圖15)，可根據資料分布輸入上下分界點的機率值或是根據標準差計算規格(圖16)，這裡需注意某些分布無法使用，如Cauchy, Student t 或是離散型的機率分布。

圖15

圖16-1 根據分位數機率計算規格

(圖16-2)根據標準差倍數計算規格

規格計算出來後，會顯示相關的製程能力，直方圖以及不良率的資料(圖17)，並且可將調整後的規格儲存成Column Property(圖18)

圖17

圖18

以上為建立規格以及調整規格確認不良率的操作過程，使用者多使用到前半段規格設定功能，而後續想要根據收集的樣本及其分布進一步調整規格，同時了解不良率變化較少使用者了解，藉這一篇文章說明，讓有需要的使用者能夠更節省時間且有效率的控管及設計產品。歡迎試用JMP30天，協助您快速完成您的日常分析工作。