西格玛教材40-10Unit-3测量33工程能力研究CPKPPK.ppt

《西格玛教材40-10Unit-3测量33工程能力研究CPKPPK.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《西格玛教材40-10Unit-3测量33工程能力研究CPKPPK.ppt（72页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、测量(Measure)阶段,流程能力研究(Capability Study),Define,Measure,Analyze,Improve,Control,Step 4-确定项目Ys,Step 5-确认Y的现水准,Step 6-发掘潜在的原因 变量(X),基础统计学 Minitab简介 测量系统分析 Y的表现水平 及目标 确定改进目标,路径位置,目 录,流程能力介绍计数型流程能力 计量型流程能力 流程能力指数 短期/长期流程能力分析流程能力练习,2,308,537,3,66,807,4,6,210,5,233,6,3.4,s,PPM,流程能力,每百万机会的缺陷数,流程能力介绍,当我们继续收集该

2、流程的数据时,我们会有如下疑问：“这个流程有能力不产生不良吗?”要求数据收集分析.“流程能力研究”,流程能力是?,流程在管理状态时所表现出的产品或服务的品质变动程度,流程能力研究,研究流程的能力-流程可以充分满足目标吗?-流程是处于可接受的散布水平吗?使用可能的工具-流程能力分析 主要考虑事项-要求流程是在可控制状态.-合理的子群(Rational Subgroup)最终结果物-明确反映当前Process的短期及长期流程能力的报告书,什么导致缺陷?,额外的散布源于：制造流程和测量系统 供给的材料散布 不合理的过窄的规格(为了强化的设计，比顾客的要求更窄),不适当的设计容限,不稳定的部件和材料,

3、不充分的流程能力,不良,流程能力,多少材料脱离了规格？短期的/长期的?,不适当的设计容限,不适当的流程能力,供应材料的散布,不适当的测量能力,流程能力解剖,流程能力路径,你的数据是什么类型的,计量型,记数型,从流程里收集数据,从流程里收集数据,用 Minitab分析数据,用 Excel 分析数据,流程能力表述DPU,PPMCp,Cpk,Pp,Ppk,流程能力表述DPU,PPM,“缺陷”(x4),1 2 3 4 5 6 7 错误数,“缺陷”(x 130 Min),“无缺陷”(x 130 Min),15 110 115 120 125 130 135 140 装配时间(Min),“无缺陷”(x3)

4、,顾客的要求,顾客的要求,记数型,计量型,数据分类,寻找计量型数据太难了！,计数值流程能力,计算产品的-水平,计算单位产品缺陷数(DPU):,翻到Sigma表,然后估计Sigma水平,计算每百万机会的缺陷数(DPMO):,示 例,计算单位产品缺陷数(DPU):,计算每百万机会的缺陷数(DPMO):,或=normsinv(1-750/1000000)+1.5,流程能力的工具-记数型,Attribute Sigma Calculator.XLS,或=normsinv(1-40000/1000000)+1.5,记数型练习:制造部门,#1 不良的洗衣机工厂刚生产完一批共40,000台洗衣机,其中发现1

5、00台洗衣机有缺陷。#2 不良性批号 在3月份,有12,412台A型电机被组装到干燥机中,每台电机有3个被正确制造的机会(分别是功率、振动和总重)。在本月中，发现了200个不良发生。#3 不良性批量工厂刚生产出一批共400台冰箱（每台冰箱有134个部件）。在生产中，发现了12,312个不良（错组装或损坏）部件。,DPU=0.0025 DPMO=2500 Sigma=4.31,DPU=0.0161 DPMO=5371 Sigma=4.05,DPU=30.078 DPMO=229,701 Sigma=2.24,DPU,DPMO,和 Sigma 是多少?,记数型练习：非制造部门,#1 有缺陷的购买定

6、单 在3月中,共有764份购买定单交付,其中321份有缺陷。#2 迟到的出货在2000年,共出货42,100 批更换部件,其中有4,100批晚到#3 不正确购买单据在3月份,交付了764份购买单据,每份单据要填8处信息,共发现1234处不正确信息。,DPU=0.4202 DPMO=420,157 Sigma=1.70,DPU=0.0974 DPMO=97,387 Sigma=2.80,DPU=1.615 DPMO=201,897 Sigma=2.33,计量型数据等于.力量!,计量值流程能力,一般形式:这个变换产生的值来自一个平均值=0 和=1的分布。这个值以标准偏差为单位显示了原来的数值离平均

7、值有多远。例如,如果 Z=2,说明问题中的数值偏离平均值2个标准偏差 用这种方法，我们能在那个产品的输出平均值和的基础上计算产品脱离规格的比例。,Z-变换,估计不良率,为了估计流程的良品率,我们用规格下限(LSL)和规格上限(USL)替代x,这个结果将告诉我们流程的平均值以sigma为单位离规格限有多远,Avg,平均=50标准偏差=10,正态分布,Z 值,SL,SL z=2.5=2.5,尾部面积是多少？,SL,我们从Z表获得尾部的面积.或者我们可以使用Minitab!,Z 表,.00621or 6210 ppm,MINITAB 分析方法,用Minitab,到计算概率分布正态 然后点 累积概率把

8、Z-值填入输入常量 选项,然后 Minitab 会算出概率。,MINITAB 结果,1-.9938=.0062或 6200 ppm,累积分布函数 正态分布，平均值=0 和标准差=1 x P(X=x)2.5 0.993790,如果某个流程的规格限是1.030，流程的平均值是0.995，标准偏差是0.010，尾部面积将是多少？SL z=1.0300.995=3.5 0.010,Z变换练习 1,Z 表,.00023or 230 ppm,MINITAB 方法,.9998,.0002,尾部概率=1-.9998尾部概率=.0002 or 200 ppm,累积分布函数 正态分布，平均值=0.995 和标准差

9、=0.01 x P(X=x)1.03 0.999767,Z-变换示例,请看下面的150个熔化指数的测量值 平均值=10=0.5 假设:LSL=9USL=11,问题:本分布脱离规格的百分比约是多少？,平均值和 Sigma,规格下限,用Minitab估计规格下限外部的比例,Minitab的输出,累积分布函数 正态分布，平均值=10 和标准差=0.5x P(X=x)9 0.0227501,LSL,用Minitab估计规格上限外部的比例,平均值和 Sigma,规格上限,USL,1-.9772=.0228,LSL,1,2,1,1,1,0,9,8,4,0,0,3,0,0,2,0,0,1,0,0,0,母集团

10、,F,r,e,q,u,e,n,c,y,USL,Minitab 的输出,累积分布函数 正态分布，平均值=10 和标准差=0.5 x P(X=x)11 0.977250,LSL,4,0,0,3,0,0,2,0,0,F,r,e,q,u,e,n,c,y,USL,示例,Pr(x,9),+,Pr(x,11),=,Pr(Z,-2,),+,Pr(Z,2,),=,2.28%,+,2.28%,4.56%,.,.,00,00,规格限外部的比例可使用 Minitab 来计算,问题1,假设从我们的某个流程中取得下列数据：平均值=37.5标准偏差=7.83规格:30 15估计本流程总的不良率,问题2,假设某班数学成绩(正

11、态分布)如下：-平均=64分-标准偏差=8问数学分数在5070分之间的学生比率是多少位于前5%的位置,要考多少分?,流程能力指数,顾 客 之 声,工 程 之 声,流程能力指数,流程能力指数(Process Capability Index)是-流程能力指数是表现流程制造的产品有多均一的能力,即,把流程能力定量化评价的尺度.-流程能力指数是品质特性分布是正态分布的假设下,规格公差 和流程的自然散布(标准偏差的6倍)的相对大小比较计算的指标在Minitab中-短期流程能力指数用Cp,Cpk;长期流程能力指数用Pp,Ppk表示.-这里 Pp,Cp表示流程平均和规格中心一致时的流程能力指数,Ppk,C

12、pk表示流程平均与规格中心不一致时的流程能力指数.,流程能力改进战略,中心(centering)流程目标值或中心值散布程度-缩小散布,USL,C,-,LSL,6,p,C,Min(,X,-,LSL,3,USL,-,X,3,pk,),统计学为测量流程能力发展了2个关键的方法,流程能力指数(Cp),USL,C,-,LSL,6,p,总公差,C,流程的散布程度(散布),p,顾客的声音,C,流程的声音,p,LSL,USL,u=30 英尺=1,27 英尺,33 英尺,3”,3”,C,USL,-,LSL,6,p,Cp=_,Z=_,流程能力指数-Cp,C,USL,-,LSL,6,p,Cp=_,Z=_,LSL,U

13、SL,u=30 英尺=1,29 英尺,31 英尺,3”,3”,流程能力指数-Cp,C,USL,-,LSL,6,p,Cp=_,Z=_,LSL,USL,u=30 英尺=.333,28 英尺,32 英尺,3”,3”,流程能力指数-Cp,C,USL,-,LSL,6,p,Cp=_,Z=_,LSL,USL,28 英尺,32 英尺,u=33 英尺=0.333,3”,3”,流程能力指数-Cp,流程能力指数-Cpk,C,Min(,X,-,LSL,3,USL,-,X,3,pk,),-为了反映流程 Shift,CpU=_,CpL=_,Cpk=_,LSL,USL,28 英尺,32 英尺,u=33 英尺=.333,3”

14、,3”,5.0,-1.0,-1.0,流程能力指数-Cpk,提 问.,Cp 和 Cpk 在数值上能相等吗？CpL 和 CpU 能相等吗?Cpk 能是负值吗?,流程能力分析,短期数据,只存在偶然原因的影响 在狭窄的推论空间里收集-在一个轮班里-使用一台机器-使用一名作业者-一个批量的原材料 只有极少数流程有可能 提供真正的短期样本,长期数据,不只是偶然原因存在,异常原因也存在在广泛的推论空间里收集-几个倒班内-使用多台机器-多名作业者-多个批量的原材料从大部分流程中收集的数据 都是长期的,短期/长期数据,短期流程能力,流程不受外部影响(ex:温度 作业者,原材料,LOT等)的 短期间内的流程能力

15、Zst 技术定义 在最佳条件下流程管理能力 6SIGMA流程 Zst=6.0,Cp=2.0,Zst=技术,长期流程能力,流程受外部影响充分长时间内 的流程能力 ppm,数率一般是长期流程能力 Zlt 技术和流程管理定义 在日常条件下的流程管理能力 6SIGMA流程 Zlt=4.5,Ppk=1.5,Zlt=技术+流程管理,流程能力分析,短期/长期流程能力,短期流程能力,短期流程能力研究只涉及到一个相对较短的时间间隔(数天,数周),一般由30到40个数据点组成,实际的数量取决于所研究的项目,这个流程受控吗？它在生产不良品吗？,长期流程能力研究涉及到一个相对较长的时间间隔（数周，数月），一般由100

16、到200个数据点组成。同样，实际的数量取决于所研究的项目,长期流程能力,这个流程受控吗?它在生产不良品吗,短期数据和长期数据有什么差异？这给流程能力研究提供了什么提示?,Descriptive Statistics变数 个数 平均 中央值 标准偏差短期 30-0.069-0.034 1.108 长期 180 0.014 0.235 3.064,进一步看流程能力,比较从短期和长期的数据进行流程散布的估计,长期/短期流程能力的概念,LSL,长期流程能力,在时间上，流程趋向于大约1.5 的漂移,短期流程能力,USL,时间4,时间3,时间2,时间1,群内/群间变动,Time 1,Time 2,Time

17、 3,Time 4,群 内,群 间,把 叫短期(st)显示我们的潜力-我们最好的可能 所有的6 sigma 公司都报告 普通多数（The trivial many）,st+shift=total,A,D,B,C,1 2 3 4 5 6,1.5,1.0,0.5,2.0,2.5,管 理,不好,好,shift,st,好,不好,技 术,A-管理水平不好，技术也不好 B-技术很好,但流程管理需要加强C-管理水平很好，但技术水平不好 D-世界级,具有竞争力,MINITAB流程能力分析,6 Sigma 方法论要求在测量阶段进行短期流程能力研究以建立流程基线 在这个领域 Minitab 具有很多工具能帮助你

18、例：能力分析,Capability Sixpack(s),Capability Analysis,Capability 6 Pack,子群数据,个体样本,-是Minitab的基本选项-把群内变动平均,即可求出Sp.-使用合理的子群化时,可以获得最佳的短期流程能力.-设定极限目标时,该选项使用(Cp&Cpk).,Pooled Standard Deviation(共有标准偏差Sp),Total Standard Deviation(总体标准偏差S),-从整体数据的变动求出S-为了推测实际流程能力时使用-MINITAB为了显示总标准偏差的流程能力,则使用 Pp 和 Ppk,流程能力(Capabil

19、ity)vs 实绩(Performance),流程实绩:包括移动和漂移的总散布(Pp&Ppk),流程能力:只包含随机和短期的散布(Cp&Cpk),流程实绩 vs.流程能力,这些数据显示，如果管理好，本流程可以比现在表现得好的多,流程实绩 vs.流程能力,我们将讨论关于流程实绩和流程能力的指数 流程能力是流程的“潜力”(Cp and Cpk)流程实绩是流程的“真实”表现(Pp and Ppk),关于Capability Sixpack,它是正态分布吗？,和规格限比起来流程的散布怎么样？,它是正态分布吗？,最后25个子群象什么？,它受控吗?,它受控吗?,Capability Sixpack,这儿发

20、生了什么？_,打开Capability.MPJ 文件的 Rational subgroups worksheet,Capability Analysis,打开Capability.MPJ 文件的 CARBAT2 worksheet,1.,2.,对CO2-Long流程能力结果,观测到不良率,群内(短期,潜在)预想不良率,全体(长期,实际)预想不良率,全体流程能力,群内流程能力,流程实绩 vs.流程能力,Cp是 经验交流极限水准.Ppk与 Cp越近似越好.,散布,可能的最好,实际(总体),流程平均值的位置,规格范围的中点,实际位置,Cp,Ppk,Cpk,Pp,流程是否处于相对稳定的流程测量系统充分

21、吗?样本抽样是否遵循合理子群化,并随机化,样本大小是否充分数据是否具备正态分布或Weibull分布等假定的分布,流程能力分析时注意事项,流程能力练习,现在让我们做4个流程能力研究，以实践我们所学的知识 使用在CAPABILITY.MPJ 中的工作表 Diag 1,Diag 2,Diag 3,Diag 4流程目标:70流程USL:100流程LSL:40使用这些数据集。然后完成下页上的对应的练习表 每个数据集以150个数点描述长期流程能力研究,用早些时候讨论过的结果矩阵加上从流程能力Six Pack的诊断结果，提出行动方针,在MINITAB中参考“Cp or Cpk值”参考“短期分布”,流程能力研

22、究,Time Series Plot,In MinitabSubgroup size=1,合理的子群化,合理的子群化,In MinitabSubgroup size 1,In MinitabSubgroup size 1,In MinitabSubgroup size=1,在MINITAB中参考“Pp or Ppk值”参照“长期分布”,计算Cp=Ppk+0.5,长期,短期,不是,是,是,不是,最佳的短期能力,短期能力的近似值,短期能力推测,短期能力推测,长期能力推测值,长期能力,确认流程 是否受控!,确认长期(Long-Term)数据的指南数据反映所有shift,material 散布,作业者,Fixture,mold,环境的变动3个月以上的数据数据点有100个以上,确认短期(Short-Term)数据的指南3个月以下的数据所有群间变动不考虑.,StatQualityToolsCapability Analysis,GraphTime Series Plot,流程能力分析,长期能力推测值,