QKC20170310：陳文魁_MSA 實務到理論漫談

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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

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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！