《过程能力分析》PPT课件

1、过程能力分析,目的,了解过程能力评价的概况 掌握计数型数据过程能力评价指标 掌握计量型数据过程能力评价指标,计量型数据,数据的种类还记得吗,计数型数据,从 10,000 米高空看过程能力,你有何种数据,计量型数据,计数型数据,在过程中 收集数据,在过程中 收集数据,使用 Minitab 分析数据,使用 Excel/Minitab 分析数据,能力指数 Cp, Cpk, Pp, Ppk 或等,能力指数 ,DPPM, DPU, DPMO, Sigma level,计数型数据,寻找计量型数据 太困难了,Defective&Defect,什么是缺陷品 defective？ 至少含有一个缺陷的产品 什么是

2、缺陷 defect？ 过程的输出不符合所定义的规格（长度、颜色、光泽,外观等）的不符合点,多少个Defective? 多少个Defect,A 公司,B 公司,Defective&Defect,DPPM（Defective Parts Per Million）-每百万产品中的缺陷品数 DPU 单位产品缺陷数 Defects Per Unit,计数型过程能力衡量指标 DPPM&DPU,DPPM与DPU,不良,不良,不良,不良,良品,缺陷(Defect,DPPM =? DPU = ,A 过程,B 过程,C 过程,D 过程,单位 (Unit,不良,不良,不良,不良,良品,缺陷(Defect,A 过程,

3、B 过程,C 过程,D 过程,单位 (Unit,DPPM =? DPU = ,DPPM与DPU,DPU (Defects Per Unit)-单位产品缺陷数 DPMO（Defect Per Million Opportunities）- 每百万次缺陷机会中的缺陷数,计数型过程能力衡量指标 DPU&DPMO,DPPM与DPU与DPMO,董事长指责B公司的总经理没有管理能力，请对两个公司的质量进行比较，评价 董事长是否做出了公平的论断.他们的DPPM, DPU ,DPMO各为多少,A 公司,B 公司,DPU与DPMO的计算例题,例】已知某电路板共8个焊点。现抽取1000块该型单板，经过测试发现焊点

4、的总缺陷数为50个。则：DPU和DPMO等于,DPU与DPMO的计算练习,每张表格共100个数据,例】试计算如下数据报表的缺陷率：已知某类报表每张共100个数据点，只对其中的右边4列数据即40个数据进行评价。现抽取100张该类报表，经过检查发现右边4列数据的总缺陷数为30个。则DPU和DPMO等于,西格玛 水平表,能力工具计数型数据,能力工具计数型数据,打开文件：“18_M_过程能力分析Capability Analysis-计数型数据过程能力计算表 v01.Exl,计数型练习：制造业,1 不良发动机 这间工厂刚完成制作 1291 个发动机。其中有 104 个被检验为不良发动机 #2 不良的接

5、管装配 在三月份， 12,412个TypeA的接管被装配在发动机內。每个接管有两个被错误连接的机会(接管两端各一个机会)。在此装配过程中，发现有 203 个不良的连接 #3 不良发动机 这个工厂刚制造完成 1472 个发动机，(每个发动机有723 个零件)，其中有 312 个不良零件,计量型 数据,计量型数据等于. 力量,了解计量型数据过程能力,LSL(下限,USL(上限,缺陷,如何减少不良/缺陷 ,了解计量型数据过程能力,LSL(下限,USL(上限,缺陷,Variation,目标,你需决定用那一个飞行员飞行？ 飞行员A还是飞行员B? 飞行员A在跑道边界内连续降落了10次(达到了标准)。 飞行

6、员B也在跑道边界内连续降落了10次,竞争的质量,过程能力构成因素,过程的声音,过程能力构成因素,客户的声音,LSL(下限,USL(上限,过程能力构成因素,客户的声音,过程的声音,问题：通常我们希望Cp越大越好还是越小越好,虽然两个分布中心不一样, Cp都为1.33，但对于这个工程的分布是 在中心还是不在中心我们不知道,Cp的不足,Step 1：居 中 把过程置于目标上,Step 2：离散度 减少变异,过程能力 改进策略,40,50,60,70,80,90,100,LSL,USL,Cpk：当分布不是处在两侧规格的中心位置时,Cpk更能表现过程的能力,Cpu和Cpl两个比较后选择小的即为Cpk,过

7、程能力指数 - Cpk,Cpk = min Cpu,Cpl,Min(,Min(,6s,3s,6s,3s,Min(,USL,LSL,3s,3s,3s,3s,4.5s,3s,分别计算以下四种情况下的Cp与Cpk,7.5s,3s,测量误差对过程能力指数的影响 Cp,我们知道 因此,其中,问题：测量系统的误差增加时，对Cp 有什么影响,哪一个更需要关注 - 测量系统还是过程改善,过程 %测量系统变异比Cp观察值我们先做那项工作? 110%0.5 240%1.0 360%1.5 470%5.5,过程,测量系统,问题：过程 4中：如果改善 %R&R实际上有必要吗,测量系统,测量系统,测量系统变异比与过程能

8、力,问题. .,Cp 与 Cpk 值可能相等吗? Cpl与 Cpu值可能相等吗? Cpk 有负值吗? 何为有争议但简单的方法来增加 Cp 值,案例：过程能力的Minitab分析,3,5,2,5,1,5,值,测量,S,a,m,p,l,e,1,2,3,L,S,L,U,S,L,例】在某化学产品三个连续的批次中进行抽样。测量指标为粘度。 由于批次大小及抽样程序，所以抽样数目是随着批次而变化的。粘度 规格界限为15到35。这些结果如下,取样批次,批次,测量值,1,12,1,14,1,15,1,16,2,22,2,23,2,24,2,25,2,26,3,32,3,34,3,35,请通过Minitab计算C

9、pk与Ppk,打开文件：“18_M_过程能力分析Capability Analysis-过程能力分析 v01” 工作表：“计量型数据过程能力分析.Mtw,案例：过程能力的Minitab分析,注：对属于计量型数据的因变量Y，在进行过程能力分析前确保其分布的正态性是非常必要的,案例：过程能力的Minitab分析,短期变异与长期变异,包括移动和漂移的总变异(Pp & Ppk,只包含随机和短期的变异 (Cp & Cpk,动态的过程,LSL,Short-Term Capability,长期过程能力,短期过程能力,USL,收集短期和长期数据： 通常在近似的条件下收集到的数据视为短期数据 在长期的条件下收集

10、到的数据视为长期数据,LSL,USL,组间变异,组内变异,Time 2,Time 3,Time 4,Time 1,Time 5,Time,Output,整体变异,短期变异和长期变异,只存在偶然原因的影响 通过狭窄的范围收集 从属于一批的原材料 用一个机器 以一名操作者为对象,不但存在偶然原因，也存在异常原因 通过广泛的范围收集 在多批原材料 用多个机器 以多数操作者为对象,短期数据,长期数据,短期数据与长期数据只是相对的,短期变异和长期变异,LSL 平均 USL,Time 1,Time 2,Time 3,Time 4,短期过程能力,长期过程能力,长期过程能力 (Long Term,短期过程能力

11、 (Short Term,Cp, Cpk,Pp, Ppk,短期变异和长期变异,合理的子群,子组1,子组2,我们把近似相同的条件下收集到的数据当成短期数据； 包含更多变异来源的数据当成长期数据,过程潜在 Process Potential,过程实际 Process Actual,Cp PP Cpk PPK,长期整体标准差 不受控,短期共有标准差受控,和公差与标准差有关,和公差与平均值，标准差有关,过程性能指数,预估短期与长期表现,短期能力指数,长期能力指数,练习：过程能力的Minitab分析,例】在某汽车零件25个连续的批次中进行抽样。测量指标为长度。 每批次样本大小为5个，规格界限为72到88

12、cm。请计算Cpk与Ppk,打开文件：“18_M_过程能力分析Capability Analysis-过程能力分析 v01” 工作表：“计量型数据过程能力分析.Mtw,过程能力等级评定表,练习：过程能力的Minitab分析：另一种方法,练习：过程能力的Minitab分析,看流程是否稳定,看数据是否正态,流程稳定，数据正态，才看这里数据,通过4月16日至5月13日数据进行Cpk 统计分析如下,结论: Cpk=0.231，表示操作稳定性，锅炉运行波动大，蒸汽保障能力低,案例：6#锅炉炉膛温度过程能力分析,警告,过程能力研究中所作假设 1. 测量系统合格 2. 数据来自稳定受控的过程 否则得先要消除

13、特殊原因导致的变异 3. 正态分布 否则，进行数据变换或其他非正态数据的处理办法 (黑带中的主题) 如果不满足条款 #1 、 #2和#3 ，结果将有误导,结论： 从左图可以 看出COD值基本 上处于可控状 态,数据来源：2007年6月到08年3月分析数据,案例：COD值的过程能力分析,第一步：利用控制图判断数据的稳定性,结论： 从左图可以看出 COD值为正态分 布,数据来源：2007年6月到08年3月分析数据,案例：COD值的过程能力分析,第二步：判断数据的正态性,结论： 从左图的分析 数据可以看出 有59的COD 值超过上限值,数据来源：2007年6月到08年3月分析数据,总结论： 从流程能

14、力分析 中可以看出目前 COD的过程能力 不能满足客户的 要求,案例：COD值的过程能力分析,第三步：计算过程能力指数,过程能力概要表,很多情况下你会对不止一个的关键输出或关键输入 变量的过程能力感兴趣。 用过程能力概要表对感兴趣的变量进行跟踪。这个表可在Excel 电子数据表中找到： Outputs.xls,范 例,这个例子显示第一个KPOV缺少过程能力数据, 第二个KPOV缺少好的过程能力，第三个KPOV缺少测量系统的评价,案例：提高脱高塔DMC一次产出率,关于输出变量的提问,测量系统适当吗？ 对于关键过程输出变量： 最好是正态分布, 越大越好？越小越好？ 还是目标值居中？ 关心的是 过程居中 过程变异 两个都是,关于输出变量的提问,过程变量的基线是什么？ 平均值 标准差 现在输出受统计控制吗？ 输出受时间影响吗? 这里有你所关心的多重响应吗？ 哪个优先,给 BB 的提示,经常执行过程能力研究 将过程能力分析视为你过程的温度计 若你的过程不可控且不是正态分布，别相信过程能力