SPC统计制程管制ppt课件.ppt

,SPC (Statistical Process Control)统计制程管制,一 、对管制图之基本认识,管制图是用统计方法，将收集的资料计算出两管制界限，也就是我们所能做到的制程能力水准。随时将样本记录计算点入管制图内，以提醒操作人员之注意，如发现有超出限外之点或异常现象时，立即设法改善工作，以免发生意外，在制造过程中所用管制图，就如同以下几项东西：1.医院中医师对病人所用的体温记录表； 2.汽车上表示速度之路码表,一 、对管制图之基本认识,经验挂帅时代的结束,如果工作经验对产品品质有举足轻重的影响（例如：手工裁缝），那么，SPC就没有太多发挥的空间。相反地，如果某一公司一始将经验加以整理，而纳入设备、制程或系统时；也就是说，该公司开始宣告经验持帅时代将要结束，那么SPC的导入时机也就自然成熟了。,一 、对管制图之基本认识,SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整制程，从而达到改进与保证质量的目的。 SPC强调预防，防患於未然是SPC的宗旨,制程（Process） 品质的源头、SPC的焦点,制程的起伏变化是造成品质变异（Variation）的主要根源，而品质变异的大小也才是决定产品优劣的关键。这种因果关系，可进一步表示如下：,制程条件起伏,品质变异,产品优劣,因,果,因,果,结论：制程是SPC的焦点,1.2、规格界限,在解释管制界限以前，最好先了解规格界限之性质，对工作人员是最有关系的，是用来说明品质特性之最大许可值，来保证各个单位产品之正确性能。规格界限是工厂使用者或购买者收受货时以之作为检验各个制品之根据。规格界限一个代表性例子:一根车轴外径之最大及最小界限。规格上限用“Su”代表；规格下限用“Sl”代表。,1.3、管制界限,管制图上所用之管制界限，其含义比规格限较宽，它不单是用来核对每个产品之品质，而且是用来判断样本与样本、批与批、时间与时间之间品质变异之显著性，它提供了一个决定制造过程是否受到值得加以鉴定之变异原因所干扰之准则。管制界限应用于一群单位产品集体之量度，这种量度是从一群中各单位产品所得之观测值所计算出来者。,1.4、管制图的用途,管制图最主要之用途为察觉制程有无产生变异之非机遇原因，所谓非机遇性原因就是引起产品品质大变动之原因。例如：生产条件设定错误或使用不合格之原材料加工。这种非机遇原因存在会显著影响产品品质，所以必须寻找原因，采取对策消除，并使以后不再发生。使用管制图去发现制程有无变异之非机遇原因存在，判断制程稳定与否，了解制程是否处于管制状态。,1.5、管制图的历史,管制图是于1924年由美国品管大师W.A.Shewhart(修华/哈特)博士发明。因为其用法通常简单且效果显著，人人能用，到处可用，因此成为实施品质管制时不可缺少之主要工具。,2.1.1、变异(机遇)及(非机遇)原因,每一个成品都不相同如果制程中，只有机遇原因之变异存在，则其成品将形成一个很稳定之分布，而且是可以预测的。,2.1.1、变异(偶然)及(异常) 因素,如果制程中,有异常原因之变异存在，则其成品将为不稳定，而且无法预测。,2.1.2、偶然因素,对生产过程一直起作用的因素。如材料成分、规格、硬度等的 微小变化;设备的微小震动;刃具的正常磨损；夹具的弹性变型及微小松动;工人操作的微 小不均匀性等;对质量波动的影响并不大,一般来说,并不超出工序规格范围；偶然因素的影响在经济上并不值得消除； 在技术上也是难以测量、难以避免的;由偶然因素造成的质量特性值分布状态不随时间的变化而变化。由偶然因素造成的质量波动称为正常的波动，这种波动一般通过公差加以反映，此时的工序处于稳定状态或受控状态。,2.1.3、,异常因素,在一定时间内对生产过程起作用的因素。如材料成份、规格、硬度的显著变化；设备、工夹具安装、调整不当或损坏；刃具的过度磨损；工人违反操作规程等； 因素造成较大的质量波动，常常超出了规格范围或存在超过规格范围的危险;因素的影响在经济上是必须消除的;在技术上是易于识别、测量并且是可以消除和避免的;由异常因素造成的质量特性值分布状态随时间的变化可能 发 生各种变化。由异常因素造成的波动称为不正常的波动。此时的工序处于不稳定状态或非受控状态。对这样的工序必须严加控制。,2.2、管制图与常态分布,管制图之种类虽然很多，但都是以同样之统计原理为出发点。设有群体，其平均值为u，标准差为 ，图1抽取一个样本X时，此X值会小于u-3 或大于u+3 之机会为0.27%，X值在u-k 与u+k 之间的或然率或机率如图2。,群体平均值=u标准差=,抽取一个,u-k,u,u+k,2.2、管制图与常态分布,当一分配证实为一常态分配时，则算出此常态分配之标准差及平均值后，其特性可用下列表二和表三来说明,2.2、管制图与常态分布,表3,2.3、管制界限之构成,管制图之管制界限是将分配图形90度转向，在平均值处作管制中心线(CL)，在平均值处加三个标准差处作成管制上限(UCL)，在平均值减三个标准差处作成管制下限(LCL)如图所示：,2.3、管制界限之构成,管制图采用平均值加减三个标准差作为管制界限，以判断生产过程中是否有问题发生，此是由修华哈特博士研究之结果，所以也叫修华管制图其最能符合经济原则，在下面各节中我们将以两种错误及其经济平衡点，对采用加减三个标准差管制界限之理由，加以说明。,2.4、第一种错误,如果因抽样关系有点子落在三个标准差之外，即判断为不正常，而事实并非不正常，仅属于0.27%之情况，因为机遇原因而落到外面而已。也就是制造工序未在本质上变化，样本因为机遇原因而落到管制界限外，因而使检验人员判断错误，认为有不正常情况发生，致将制造程序予以改变，造成人力、物力、材力等浪费。此时所犯的错误称为第一种错误。,2.4、第二种错误,相反地，如图，原来之群体平均为U1，标准差为,现因为某种原因其平均已由U1转变为U2即群体已改变,平均值已经移动,尽管没变。凡是属于U2这一部分都是非我们需要的，可是因为U2这一部份(斜线部分)仍然在U1这一边的+/-3 范围之内，如从这一部分抽检，我们会误判U2情况为正常，也就是制造本质已生本质上之改变，而样本因波动落在管制界限内，因而使检验人员判断错误，认为仍正常，致失去寻找非机遇原因之机会，造成不良品增加，此时就是所犯之错误称为第二种错误。,2.4、第二种错误,2.5、管制界限与两种错误之关系,管制界限之宽度变窄时，犯第一种错误机会变大；犯第二种错误机会变小。管制界限之宽度变宽时，犯第一种错误机会变小；犯第二种错误机会变大。我们无法使犯第一种错误之机会及犯第二种错误之机会同时变小，但我们可使犯两种错误之机会之总和变为最小。可用经济平衡点方法求得。见下图。,2.5、管制界限与两种错误之关系,3.1、管制图之种类,3.1.1计量值管制图所谓计量值管制图就是管制图所依据数据，均是由量具实际量测而得。如长度、重量、成份等特性均为连续性者。如： 1.平均值与全距管制图(X-R) 2.平均值与标准差管制图(X- ) 3.中位值与全距管制图(X-R) 4.个别值与移动全距管制图(X-MR),3.1、管制图之种类,3.1.2计数值管制图所谓计数值管制图就是管制图所依据数据均属于以单位计数者。如不良数、缺点数等间断数据均属于此类。如： 1.不良率管制图(P) 2.不良数管制图(pn) 3.缺点数管制图(C) 4.单位缺点数管制图(u),4.1、管制图之绘制原则,4.1.1管制图之选定原则,4.2、平均值与全距管制图,在计量值管制图中，平均值与全距管制图系最实用的，所谓平均值与全距管制图，就是平均值管制图(X-Chart)和全距管制图(R-Chart)二者合并使用，平均值管制图就是管制平均值之变化，即分配之集中趋势之变化，全距管制图则管制变异之程度，即分配之散布状况。,X-R管制图可用以管制分组之计量数据即每次同时取到几个数据之地方，如长度、重量、阻抗、零件厚度、内外径等等。,4.2、平均值与全距管制图,4.1.4取样方法管制图是由样本之数据,推测制造工程是否在稳定之管制状况中,因此选取之样本必须具有代表性,所以原则上在工作线上按不同之机器,不同之操作人员等分别取样，这样可避免机器、操作人员等因素之变异而发生非机遇原因.X-R管制图之样本,为了合理、经济及有效,大多取4或5.取样时最重要是合理样组,欲尽量使样组内之变异小,样组与样组间之变异大.管制图才易生效。要使样组内之变异小，必须使样本在相同条件下制造，一般情况下，包含100或更多单值读数的25或更多个子组可以很好地用来检验稳定性。,4.2、平均值与全距管制图,4.2、平均值与全距管制图,4.2、平均值与全距管制图,4.2、平均值与全距管制图,建立此项管制图之步骤A选定管制项目B收集数据(100个以上)C按产品生产之顺序或测定顺序,排列数据.D数据之分组E将分组之数据记入数据记录表F计算平均值XG计算全距RH计算总平均值XI计算全距之平均值RJ查系数A2、D4、D3K计算管制界限L绘管制界限M点图N管制界限检讨,4.2、平均值与全距管制图,与规格比较A如产品界限(制程分配范围)在规格界限内，且在中心规格附近，可认为制程能力能满足规格要求，可以作为管制用管制图。B如产品界限之宽度比规格界限宽度为窄，但由于中心离开规格中心偏向一方，致使产品上限或下限超过规格界限，此时宜调整制程平均值。C如产品界限之宽度比规格界限宽度宽时，表示制程能力不足。这时应检讨，找出变异较大之处，应用工程与技术知识加以改善。,4.2、平均值与全距管制图,例1某工厂承制一批紫铜管应用X-R管制图来控制内径，尺寸单位为mm，利用下列数据表之资料，求得管制界限并绘图。,4.2、平均值与全距管制图,4.2、平均值与全距管制图,4.2、平均值与全距管制图,4.2、平均值与全距管制图,4.2、案例分析,4.2、案例分析,请计算出上表的X-R控制图的控制限?请判定过程是否稳定？如果制程假设已稳定，但想将抽样数自n=5调为n=4时，那么其新控制限为何？,4.3平均值与标准差管制图(X-),X 管制图与XR管制图之使用地方大致相同，唯一区别在每组内样本大小多少不同，因当样本增多时，测定值亦增多。以R值代表其变异已不够准确，故必须改用标准差替代全距R。规定每组样本在10个时，则必须用XR管制图，若超过10个时，同必须用X 管制图。,4.3平均值与标准差管制图(X-),平均值管制图CLx=XUCLx=X+A3SLCLx=X-A3S标准差管制图CLs=SUCLs=B4SLCLs=B3S,S代表为标准差的平均值，相当于R,4.4中位值与全距管制图,利用中位值与全距管制图控制产品之品质特性与利用平均值与全距管制图大致相同。X-R管制图须计算各样组之平均值(X)。而 管制图则利用各样组中之中位值( )代替样组中之平均值(X)。 管制图格式完全与X-R管制图一样，只需将“X”字改为( )字即可，至于 之决定方法如下：,4.4中位值与全距管制图,当n=5，且为下列5个数据时， 36,42,28,50,30先将此5个数据,依大小次序排成一列如： 28,30,36,42,50然后取中央数据 =36当n=4，且为下列4个数据时， 6,8,7,9先将此4个数据,依大小次序排成一列如： 6,7,8,9然后取中央数据 =7+8/2=7.5,4.4中位值与全距管制图,管制图,m3，A2为系数，可查表求得,4.4平均值与单值管制图,应用范围：它适用于质量特性值不易取得的情况。如抽取的 样本是一种混合均匀的液体、或质量特性值的取 得要花费较长时间、较高费用(如破坏性检查)、 产品加工周期长等场合。x图可不通过计算直接 在图上打点并能及时发现异常，但不易发现工序 分布中心的变化。 例4 某化工厂决定对某化工产品中的甲醇含量采用x-Rs控制图进行控制.每天取一 个样本,样本容量n=1，共抽取样本22个,测得的预备数据如表7所示。试作x-MR分析用控制图。,4.4平均值与单值管制图,A收集数据 收集各组数据 计算单值间的移动极差。通常最好是记录每对连续读数间的差值(例如第一和第二个读数点的差，第二和第三读数间的差等)。移动极差的个数会比单值读数少一个(25个读值可得24个移动极差)，在很少的情况下，可在较大的移动组(例如3或4个)或固定的子组(例如所有的读数均在一个班上读取)的基础上计算极差。,4.4平均值与单值管制图,收集单次测量的实际值 计算出移动变差 MRi = | Xi - Xi-1 | 在控制图上描出和，重复步骤到知道第 I个数据. 为和计算出中心线 计算出图控制线 计算出图控制线 UCL (MR) = 3.267 MR LCL (MR) = 0 MR,4.4平均值与单值管制图,4.4平均值与单值管制图,4.5、不良率管制图（Chart),制品如无法直接测定其特性值时，可以分别其良品与不良品之数目，并以不良率表示其品质，有时虽然可以测定其特性仅以通(GO)与不通(NO GO)量规分为合格与不合格之两种，并以不合格之比率来表示其品质。例如：电灯泡工厂将灯泡分为亮与不亮,食品工厂将罐头分为漏气与不漏气,电阻工厂将电阻分为合规格与不合规格等。,4.5、不良率管制图（Chart),像这种表示产品品质之方法，在n不定时以不良率管制图来和管制，在n一定时以不良数管制图(pn-Chart)来管制其特性。不良率是不良品个数(d或np)与检查个数n之比例： P=不良品个数/检查个数=d/n有时以百分数来表示不良率，即px100% 计算管制界限略有不同。,4.5、不良率管制图（Chart),不良率管制图可适用下列各种情况： A、仅能以不良品表示之品质特性 B、将产品依规格分为合格品与不合格 C、产品用“通”与“不通”量规或自动测 试机分为良品或不良品时 D、研究某制造工程有多少废品时 E、不良率管制图之样本大小可以一定 或不一定。,4.5、不良率管制图（Chart),不良率管制图之平均值(p)与标准差p分别为： (1)以不良率表示时 (2)以不良个数表示时：,4.5、不良率管制图（Chart),P管制图与X-R管制图一样，需要合理分组。P管制图每组样本大小比X-R管制图大得多。如果P管制图之样本n太小时，可能抽不到不良品，因此管制图上P=0之点子太多，以误认为制品是100%为良品，则无法判断群体(制程与批)之情况。故需依平均不良率P来决定每组样本n之大小，并使每组样本内含有1-5个之不良品为佳，则 n=1/P-5/P 若P=4%，则样本大小n为： n=1/4%-5/4%=25-125。,4.5、不良率管制图（Chart),计算不良率P 将数据填入记录内，并计算每组不良率P P=不良品个数/每组之检查个数=d/n因为P管制图内之各组样本大小n常不相等，故其不良率之平均值P不能以各组不良率之总和除以组数K。需以各组不良品个数总和除以全部检查个数，即：,4.5、不良率管制图（Chart),管制界限之计算 A各组样本大小n相等时： a、中心线 B、上下界限,4.5、不良率管制图（Chart),管制界限之计算 B、各组样本大小n1、n2、等不相等时(相差不大于20%时)： a、中心线 B、上下界限,4.5、不良率管制图（Chart),管制界限之计算 C、各组样本大小n1、n2、不相等时且相差大于20%时，则取用平均样本大小n，来计算上下界限： a、中心线 B、上下界限,4.5、不良率管制图（Chart),管制界限之计算 D、平均不良率P为小数时： a、中心线 b、上下界限,4.5、不良率管制图（Chart),管制界限之计算 E、平均不良率P为百分比时： a、中心线 B、上下界限,4.5、不良率管制图（Chart),例某工厂制造外销衣服，每2小时抽取100条来检查，将检查不良品数据列于下表，试利用此项资料，采用不良率管制图，对其品质加以管制。(样本大小相同),4.5、不良率管制图（Chart),计算管制界限,点绘管制图,4.5、不良率管制图（Chart),例某工厂生产电视机,用P管制图制成其品质,每天抽查一次,并以每天全部产品为样本大小,现将25天的检查记录如表,绘制一张P管制图。(各组样本大小不相同),4.5、不良率管制图（Chart),4.5、不良率管制图（Chart),4.5、不良率管制图（Chart),4.6、不良数管制图(pn-Chart),不良数管制图即一般所称之pn管制图，应用这种管制图，样本大小(n)必须相等通常使用不良数管制图，样本大小总是较多，如n=50,100或200以上。与p图不同，np图表示不合格品实际数量而不是与样本的比率。,4.6、不良数管制图(pn-Chart),图和np图适用的基本情况相同，当满足下列情况可选用np图：不合格品的实际数量比不合格品率更有意义或更容易报告。各阶段子组的样本容量相同。“np”图的详细说明与p图很相似，不同之处如下:,4.6、不良数管制图(pn-Chart),受检验样本的容量必须相等。分组的周期应按照生产间隔和反馈系统而定。样本容量应足够大使每个子组内都出现几个不合格品，在数据表上记录样本的容量。记录并描绘每个子组内的不合格品数(np)。,4.6、不良数管制图(pn-Chart),4.7、缺点数C图,“c”图用來测量一个检验批内的缺点的数量，c图要求样本的容量或受检材料的数量恒定，它主要用以下两类检验：不合格分布在连续的产品流上(例如每匹维尼龙上的瑕疪，玻璃上的气泡或电线上绝缘层薄的点)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每100平方米维尼龙上的瑕疪)。在单个的产品检验中可能发现许多不同潜在原因造成的不合格(例如：在一个修理部记录，每辆车或元件可能存在一个或多个不同的不合格)。,4.7、缺点数C图,A收集数据,检验样本的容量(零件的数量，织物的面积，电线的长度等)要求相等，这样描绘的c值将反映质量性能的变化(缺陷的发生率)而不是外观的变化(样本容量n)，在数据表中记录样本容量；记录并描绘每个子组内的缺点数(c),4.7、缺点数C图,B计算控制界,4.8、单位产品缺点数U图,“u”图用来测量具有容量不同的样本(受检材料的量不同)的子组内每检验单位产品之内的缺陷数量。除了缺陷量是按每单位产品为基本量表示以外，它是与c图相似的。“u”图和“c”图适用於相同的数据状况，但如果样本含有多於一个“单位产品”的量，为使报告值更有意义时，可以使用“u”图，並且在不同时期内样本容量不同时必须使用“u”图。“u”图的绘制和“p”图相似，不同之处如下：,4.8、单位产品缺点数U图,各子组样本的容量彼此不必都相同，尽管使它的容量保持在其平均值的正负25%以内可以简化控制限的计算。 记录并描绘每个子组内的单位产品缺点数 u=c/n式中c为发现的缺点数量，n为子组中样本容量(检验报告单位的数量)，c和n都应记录在数据表中。,A收集数据,4.8、单位产品缺点数U图,B计算控制界限,5、管制图的判读法,1,2,3,C区,B区,A区,有单独一个点子，出现在三个标准差之外者。（有一个点落在管制界限之外者）,CL,UCL,5、管制图的判读法,5、管制图的判读法,1,CL,2,3,連续五点中有四点落在B区甚至于B区以外者。（在中心线之同侧五个点中有四点超出一个标准差者）,C區,B區,A區,UCL,5、管制图的判读法,(3)倾向:点子连续上升或连续下降的现象称为倾向(图13)。 当出现7点连续上升或 7点 连续下降时，应判断工序 处于异常状态。 若将7点按其高低位置进行排列，排列种 类共有7! 种，而连续上升仅为其中一种，其发生的概率为,5、管制图的判读法,1.链:点子连续出现在中心线一侧的现象称为链(图11)。,当出现5点链时，应注意工序的发展；当出现6点链时；应开始作原因调查，当出现7点链时 ，判断工序为异常状态，须马上进行处理。 点子出现在中心线一侧的概率为0.5， 出现7点链的概率为,根据小概率事件原理，7点链出现的概率小于小概率事件标准0.01，因此在一次试验中是不易出现的。一旦出现，说明发生了异常。,5、管制图的判读法,复合链:点子较多地出现在中心线一侧的现象称为复合链 当连续11个点中至少有10点在中心线一侧；连续14个点 中至少有12个点在中心线一侧；连续17个点中至少有 14 点在中心线一侧；连续20个点中至少有16点在中心线一 侧，都说明工序处于异常状态。 上述情况发生的概率均小于小概率事件标准0.01。如11点 复合链的概率为,5、管制图的判读法,(5)周期性变动：点子的变动每隔一定的时间间隔出现明显重 复的现象称为点子的周期性变 动。点的周期性变动有种种形式，较难把握，一般需较长时间才能看出。对待这 种情况，必须在通过专业技术弄清原因的基础上，慎重判断是否出现异常,6.1、制程能力分析,前言：即使我们已经知道制程是在统计管制状态下，仍然有一个问题还未澄清，就是制程能力是否足够？为了解制程以及改善制程，我们必须具备一个概念：制程能力所代表之制程系统中机遇原因之变异程度，而制程改善通常需要管理阶层对于制程系统中有关问题之解决。制程能力之评估必须要在制程稳定后才能实施，也就是X-R管制图显示制程已在统计管制状态下。(最好有25个以上之样组才能代表其已在统计状态之下。),6.2、制程能力评价,以前我们常将各工程实绩作成直方图，再与规格比 校其实绩中心值有否接近规格中心值或实绩之分布有否在规格界限内，还有若不在界限内时，超出界限之多少，为了使这些比较之结果，能使各有关人员迅速领会，用简单数字及评定等级之方式来评价实绩，再运用此评价来改善品质，使之合理化是为制程能 力评价最主要目的。,6.2、制程能力评价,所谓制程能力就是一个制程在固定之生产因素及在稳定管制下之品质能力，所谓制程能力应包括下列各项：A、一个制造工程之能力是由许多因素所造成，从品质之设计开始，包括原材料、机器设备、作业方法、检验设备、作业者技能、检验方法等因素，这许多因素有任何变化即可变化即可影响其制程能力，所以要讨论一制程能力必须先固定这些因素为前提。B、以上因素标准化后，并完全实施，且该制程之测定值均在稳定之管制状态下，此时制程能力才可谓制程之制程能力。,6.3、制程能力评价与分级标准,6.4、制程能力评价方法,制程准确度Ca (Capability of accuracy)各制程之规格中心值设定之目的，就是希望各工程制造出来之各个产品之实绩值，能以规格中心为中心，呈左右对称之常态分配而制造量，也应以规格中心值为目标。若从生产过程中所获得之资料其实绩平均值(X)与规格中心值(u)之间偏差之程度，称为制程准确度Ca。,Ca=,实绩中心值-规格中心值,规格容许差,%=,(X-U),T/2,%,T=SuSL=规格上限规格下限,6.4、制程能力评价方法,12.5%,25%,50%,100%,A级,B级,C级,D级,规格中心值,规格上限或下限,X实绩,X实绩,X实绩,X实绩,规格许容差,6.4、制程能力评价方法,计算举例：在押出工程中某种类之胎面其规格为560+-10mm，一月份押出实绩经求出X+-3为561+-9mm，则Ca= =10% (A级)二月份之押出实绩为557+-8mm则Ca=,561-560,10,557-560,10,=-30%,(C级),6.5、等级评定后之处置原则,A级：作业员遵守作业标准操作并达到规格 之要求须继续维持。B级：有必要尽可能将其改进为A级。C级: 作业员可能不按作业标准操作或须 检讨规格或作业标准。D级：应采取紧急措施，全面检讨所有可能 影响之因素，必要时停止生产。,6.6、制程精密度Cp,Cp (Capability of precision)，设定目的乃是希望制造出来之各个产品之品质水准都能在规格上下限容许范围，从制造过程中全数抽样或隨机抽样(一般样本须在50个以上)所计算出来之样本标准差(x)再乘以 以推定群体之标准差()，用3与规格许容差比较或是以6与规格公差比较。,n,n-1,Cp=,规格容许差,规格容许差,3,6,=,6.6、制程精密度Cp,A级：此制程很稳定，可以将规格容许差 缩小或胜任更精密之工作。B级：有发生不良品之危险，必须加以注 意，维持不要使其变坏。C级: 检讨规格或作业标准，可能此制程 不能胜任如此精密之工作。D级：应采取紧急措施，全面检讨所有可 能影响之因素，必要时应停止生产。,6.7、Cpk制程能力指数,6.7、Cpk制程能力指数,等级 Cpk值A Cpk=1.67B 1.67 Cpk=1.33C 1.33Cpk=1.00D 1.00Cpk=0.67 E Cpk0.67,A级：制程能力非常充足。B级：制程能力充足。C级: 制程能力尚可。D级： 制程能力不足。E级： 制程能力严重不足。,