利用控制图来稳定和改进过程()

1、l姓名：张守真l1、山东大学研究生导师、山东大学质量研究中心研究员 l2、中国认可协会（CCAA）注册审核员面试考官l3、全国质量经理推进委员会专家委员会委员l4、全国6SIGMA推进委员会专家委员会委员（6SIGMA黑带）l5、中国质量协会学术和培训委员会委员l6、国家注册质量工程师培训教师l7、国家注册工业产品生产许可证审查员培训教师l8、国家注册工业产品生产许可证高级审查员l9、质量管理体系国家注册高级（验证）审核员l10、国家注册环境管理体系、职业安全卫生体系审核员l11、上海朱兰学院、天津质量研究中心研究员l12、中国质量检验协会专家委员会委员lZ 130650466970Subgr

2、oup51015202523456789101112Sample Mean222Mean=7UCL=11.24LCL=2.757012345678Sample StDev222 22222S=3.860UCL=7.006LCL=0.7145Xbar/S Chart for C1-C8学习目标学习目标n1、论述即使质量特性已经在允许的范围之内时，继续持续减少变异的必要性；n2、讨论和阐述如何使用控制图去稳定与改进一个过程；n3、讨论对一个过程调整不足和调整过度所带来的后果；n4、阐述对失控行为的监测；n5、阐述属性控制图是如何进行缺陷预防的；n6、描述变量控制图是如何进行永无止境的改进的；n7、

3、讨论学习控制图的目的。引引 言言n一个定义和证实了的过程是可以在稳定下来之后进一步得到改进的。基本上，可以通过统计控制图来实现。n没有合理的测量，过程改进不是不可能的，但将是很困难的，而且测量过程绩效最好的方式可能就是控制图了。引引 言言n我们描述的控制图和其他的一些工具和方法必须在一定的环境下使用，这个环境为过程改进提供了积极的氛围。n高层管理者必须真正需要过程改进，过程改进才会有成效。第一节第一节过程变异过程变异 过程变异过程变异n在第一章中，我们把过程变异分为一般变异和特殊变异。一般变异是每一个过程内在的变异，它包括无数在过程中总是出现并影响过程所有要素的小的来源。n管理层不应该让员工为

4、这样的系统问题负责；系统是管理层的责任。如果管理层对系统中一般变异的程度感到不满，就应该采取措施减少或者消除这些变异。过程变异过程变异n特殊变异是由系统外部的原因引起的。介入过程的人们的责任是对特殊变异进行检测、消除和矫正，但是有时候管理层必须找出这些特殊变异源。n发现之后，要制定对策来处理，如果特殊变异是不需要的，就不能让它们再次发生；如果特殊变异是适当的，必须制定对策来促使它们再次发生。5.1.1 控制图和变异控制图和变异n在本章中，我们知道控制图是用来确认区分一般变异和特殊变异的。n当过程不再显示特殊变异而显示一般变异时，我们称这个过程是稳定的。5.1.1 控制图和变异控制图和变异n当过

5、程中只存在一般变异时，管理层必须采取措施来减少顾客需求和过程绩效减少顾客需求和过程绩效之间的差距之间的差距，努力使过程的中心线靠近一个可按受的水平（标称值），或者减少一般变异的程度。n这些类型的改变会给永无止境改进的需求提供帮助。过程的过程的4种情况种情况n一个过程可以表述为以下4种情况之一：n1、混乱；n2、混乱边缘；n3、临界状态；n4、理想状态。n|m-|1.5混乱状态混乱状态n当一个过程处于混乱状态时会产生很多不合格产品，过程不在统计控制状态，也就是说，存在特殊变异源，在这种状态下无法知道和预测过程会产生多少不合格品。混乱边缘混乱边缘n在混乱边缘的过程会产生100的合格品，然而这个过程

6、却是不稳定的：存在特殊变异源。n因此，无法保证这个过程会持续产生100%的合格品。n因为是不稳定的，这个过程会徘徊，产品特征随时都会发生改变而使过程进入混乱状态。临界状态临界状态n临界状态描述的是生产一些不合格产品的稳定过程；过程变异来自于系统内部的一般变异源。n减少这种变异的唯一办法就是改进过程本身。理想状态理想状态n理想状态描述的是生产100的合格品的稳定状态，这是过程设计和过程控制的结果，它不是一个自然形成的状态，外力的存在会把过程从理想状态推出来。过程会自动向混乱转化过程会自动向混乱转化n惠勒和钱伯把这种现象比做熵（熵是一个物理概念，以日常语言来说，往往就是失序），在熵中类似地存在一个

7、趋向宇宙中混乱的趋势。n可以把理想状态的过程形象地看做是完全清扫过的草坪，会因风的存在而把树叶、树枝或其他碎片吹过来破坏这个完美状态。保持草坪的完美清扫是一个永无止境的挑战。n同样地，努力达到过程的理想状态需要在管理上进行持续关注。5 . 1m使用控制图防止过程退化使用控制图防止过程退化n控制图是区分一般变异源和特殊变异源的统计工具，控制图要求管理毫不松懈地追求过程变异的无止境减少并努力达到过程的理想状态。第二节第二节控制图的结构控制图的结构 控制上限控制上限控制下限控制下限中心线中心线0123456图图5-1 控制图的结构控制图的结构控制图的结构控制图的结构n一般来说，控制图的中心线使用过程

8、的平均值估计来代替；控制上限使用平均值加上3倍的标准差估计值；控制下限使用平均值减去3倍的标准差估计值。n这些计算来自于过程产出，并假设这个过程的产出不存在特殊变异。n关于它们的控制限，非随机波动的子组均值就是指特殊变异源的指示点。第三节第三节利用控制图稳定过程利用控制图稳定过程 用例子说明问题用例子说明问题n把一个每天进行大量数据录入的数据输入过程作为例子，考察使用控制图检测特殊变异。在连续24天内每天抽取一个子组，每个子组有200个检测值。n原始数据见表5-l(数据见附件：正文5-1)。表5-l中指示在5日、6日、10日、20日有不同寻常的好事发生(零缺陷)，而在8日和22日有不同寻常的坏

9、事发生。n一个简单的控制图会帮助我们确定这些点是由一般变异引起还是由特殊变异引起的。表表5-1 数据录入操作表数据录入操作表日期日期原始数据原始数据日期日期原始数据原始数据录入数录入数缺陷数缺陷数缺陷率缺陷率录入数录入数缺陷数缺陷数缺陷率缺陷率12345678910111213200200200200200200200200200200200200200666500614401820.0300.0300.0300.0250.0000.0000.0300.0700.0200.0000.0050.0400.0201415161718192021222324总计总计20020020020020020

10、020020020020020048004713140415411020.0200.0350.0050.0150.0050.0200.0000.0200.0750.0200.0050.02125控制图的好处控制图的好处n以上的图示，难以分析过程到底发生了什么问题？n是特殊原因？还是正常原因？n使用控制图就比较清晰了。n由于这里的数据是计件数据，所以使用p控制图。n当然，验证改进后的效果仍然需要使用控制图。图图5-3 数据录入的数据录入的p控制图控制图23211917151311975310.080.070.060.050.040.030.020.010.00样样本本比比率率_P=0.02125

11、UCL=0.05184LCL=011图图5 5- -3 3 数数据据录录入入的的p p控控制制图图图图5-4 过程改进后数据录入的过程改进后数据录入的p控制图控制图4641363126211611610.050.040.030.020.010.00样样本本比比率率_P=0.01698UCL=0.04439LCL=0图图5 5- -4 4 过过程程改改进进后后数数据据录录入入的的p p控控制制图图第四节第四节稳定过程的优点稳定过程的优点 稳定过程的优点稳定过程的优点 n一个稳定的过程是指仅仅包括一般变异或者说只包括由系统内部的限制而产生的变异的过程。达到稳定的过程有如下优点：n1、管理者知道过程

12、的能力，能够预测绩效、成本以及质量水平。稳定过程的优点稳定过程的优点 n2、能够获得最大的生产力，实现最小的成本。n3、管理者能够度量系统中快速而稳固变化的影响。n4、如果管理者想改变规则，他可以获得数据支持自己的决策。n稳定过程是过程改进的基本要求。第五节第五节利用控制图改进过程利用控制图改进过程 顾客需求与过程绩效之间的差异顾客需求与过程绩效之间的差异n过程一旦稳定，就具有可知的能力。尽管如此，一个稳定的过程可能会产生超过临界点、无法接受的失误，并且，如果系统不变，这种失误可能会一直继续下去。n管理者拥有这个系统并且懂得改变系统的最大责任是为了减少一般变异和缩小顾客需求与过程绩效之间的差异

13、。改进的两个角度改进的两个角度n可以从两个角度入手减少顾客需求和过程绩效之间的差异。n第一，在通常情况下，采取行动以改变过程。这可能包括降低失误水平、过程变革以提高生产和服务的水平。n第二，管理者可以通过关注持续提升过程的能力来减少一般变异的水平。影响变革的角色影响变革的角色n过程和投入，如劳动力、培训、监管、原材料、生产工具和机器以及操作规范的组合等，都是管理者的责任。n工人只能够提出变革，但不能影响系统的变化。第六节第六节过程失控产生变异的原因过程失控产生变异的原因 过程失控产生变异的原因过程失控产生变异的原因n有时候过程中的工作人员发现过程中会有一些过程管理者无法控制的变异源。n这种情况

14、迟早会发生，一旦发生，过程中的工作人员应该寻找组织内部或者外部相似的过程，这些过程都曾成功地找到了产生变异的特殊原因。n如果他们能够找到这样一个过程，就可以从研究流程图入手，去修改他们的过程，也许这种相似的过程能够解释导致这种变化的特殊原因，而这种原因在所研究的过程中是有道理的。第七节第七节运用控制图时运用控制图时两类可能发生的错误两类可能发生的错误 5.7.1 调整过度调整过度n当过程中只有一般变异，而没有特殊变异时，控制图的使用者可能对过程的输出不满意，这时采取行动改变过程的时候，调整过度就可能发生。n因为这些输出结果的数据仅仅是一般变异的结果，比如说降低那些高于以往平均水平的过程或者提高

15、那些低于历史平均水平的数据等。5.7.1 调整过度调整过度n当过程被调整过度的时候，就像一个被过度转向的汽车，就会在高速公路上前后晃动。n总体而言，过程不应该依据时间的变化而变化，而是应该依据统计控制图提供的信息而做出相应的改变。 5.7.2 调整不足调整不足n当过程失去控制并且也没有做出应有的努力去制定必要的规则时，就会产生调整不足，或者说缺少关注。n过程会随着导致变化的一个或多个具体的原因上下变动，这种影响是十分复杂的。控制图用来减少两类错误控制图用来减少两类错误n持续地避免这两类错误是不可能的事情。也就是说，为避免调整过度的错误，从不改变过程，就会导致若干个调整不足的错误。n相反，如果我

16、们非常频繁改变过程去避免调整不足的错误，我们就可能犯调整过度的错误。控制图用来减少两类错误控制图用来减少两类错误n控制图提供了一个比较经济的方法，去实现这两类错误损失的最小化。n同时，控制图能够给管理者提供一个何时对过程采取行动或何时不闻不问的标准。第八节第八节一些失控迹象一些失控迹象 一些失控迹象一些失控迹象n我们都知道只要子组统计值落在了控制限之外，过程就是缺乏控制的。n但是有可能所有的子组统计值都在控制限之内，而同时还会有其他一些因素来显示过程是缺乏控制的。一些失控迹象一些失控迹象n稳定过程总是指示变异的随机模式，从而大多数点会扎堆地落在均值或者中心线附近，同时在均值的上边和下边会分布大

17、概相等数目的点，另外很少一部分点会落在接近控制限的地方，落在控制限外的点会非常稀少。n对很多子组来说，很少有向上或向下延长趋势的线。一些失控迹象一些失控迹象n在控制图中，如果违背了一个或者几个这样的情况，这个控制图就会指示缺乏控制。n因此，对于一个失控的过程来说，在所有点中，靠近中心线的点将会不存在，靠近控制限的点也会不存在，会有一个或者多个点落在控制限之外，或者会出现趋势或者非随机模式。失控的七个规则失控的七个规则n这七个规则是控制图判异准则的基础。n学习这七个规则，对于我们学习和理解控制图判异准则，会有帮助。图图5-10 控制图的控制图的ABC三个区域三个区域B区域区域A区域区域A区域区域

18、B区域区域C区域区域C区域区域中心线中心线上控制限上控制限下控制限下控制限规则规则1n如果有任何子组统计值落在控制限之外，那么过程则被指示为缺乏控制。正如我们看到的那样，这是第一个标准，也是最明显的一个。规则规则2n如果在中心线的同一侧有2/3的连续子组统计值落在A区域或者超出A区域，那么过程是被指示为缺乏控制的。n也就是说，如果连续的3个子组统计值中的任何2个落在了A区域或者超出A区域，那么当第二个点在A区域出现时就可断定过程是失控的。规则规则2n2个点必须在中心线的同一侧，并落在或者超出A区域，第3个点可以在任何地方。n图4-9阐述了由规则2确定的过程缺乏控制的2个点：观测值6（观测值5与

19、观测值6有关）和观测值21（观测值19和观测值21有关）。图图5-12 规则规则2寻找失控点的技巧寻找失控点的技巧n在应用规则2或者其他指示过程失控的规则时，最好是沿着控制图从右到左往后寻找说明系统缺乏控制的点。n这样可以更清楚地发现一些趋势或者模式，并很容易找到这些模式和趋势的源头。规则规则3n如果在中心线的同一侧中5个连续的子组统计值中的4个落入B区域之内或者超出B区域，那么过程被指示为非受控的。n也就是说，如果在中心线的同一侧有5个连续的子组统计值中的任意4个在B区域中或是超出B区域，而当第5个没有超出的时候，那么在B区域中或是超出B区域的第4个点被认为是提供缺乏控制的证据。这个点应用X

20、来标记。规则规则3规则规则4n如果8个或8个以上的连续的子组统计值落在中心线的同一侧，就表明过程是缺乏控制的。依据该规则，第8个和接下来的子组统计被认为是提供缺乏控制的证据。图5-14展示在这个规则下一个缺乏控制的过程。n注意在图5-14中，观测值10是在中心线同一侧一系列点中的第8个，所以可以被认为是缺乏控制的证据。规则规则4规则规则5n如果8个或8个以上的连续子组统计值向上运动或是向下运动，那么过程就是缺乏控制的。n第8个及其之后继续向上(向下)运动子组统计就被认为是提供缺乏控制的证据。n图5-15显示了在这种规则下缺乏控制的过程。规则规则5规则规则6n如果一些不寻常点在中心线上下来回跳动

21、(锯齿模式)，那么过程就是缺乏控制的。n图5-16显示在该规则下过程缺乏控制的现象。规则规则6规则规则7n如果连续的13个点都落在中心线任意一边的C区域里，过程就被指示为缺乏控制。依据这个规则，第13个和接下来的子组统计被认为是提供缺乏控制的证据。图5-17展示了这样一个过程。n应该指出的是规则6和规则7被用来决定一个过程是否是不寻常的噪声(高度变异性)，或是不寻常的平静(低度变异性)。规则规则7第九节第九节质量意识和控制图的种类质量意识和控制图的种类 质量意识和控制图的种类质量意识和控制图的种类n质量意识应该遵循一种逻辑方式，它通常开始于缺乏质量意识，其次是缺陷检测，接着是缺陷预防，然后是对

22、当前产品和服务的永无止境的改进，最后达到一种认识，即获得持续繁荣的唯一途径必须包括对未来产品和服务的创新。5.9.1 无质量意识无质量意识n5.9.1 无质量意识：毫无疑问地接受一切n质量意识的最低水平是毫无疑问地接受来自一个供应商的一切。n比如，大多数人不会通过逐盒查点的方式来检测盒子里是否有144支牙刷或者一个纸张包装袋里是否有500张纸，这种质量意识是人生来就缺乏对质量的关注，或者是过去的满意以及随之缺乏对低劣质量的关注。5.9.2 缺陷检测缺陷检测n5.9.2 缺陷检测：通过大量观察以区分符缺陷检测：通过大量观察以区分符合标准的产出和不符合标准的产出合标准的产出和不符合标准的产出n缺陷

23、检测的目的是通过大量观察以区分符合标准的产品和不符合标准的产品或服务(戴明的14点中的第3点，见第2章)。缺陷检测假设缺陷是会产生的，它们可以被预测。5.9.2 缺陷检测缺陷检测n在质量意识的这个阶段，没有反馈链或工具可以用来纠正在第一现场导致缺陷的因素。n一旦缺陷产生，除了将其从生产过程中移出之外，做其他任何事都为时已晚。n与生产、分配，尤其是员工道德和良好商誉相关的成本往往是无法弥补的。n更糟糕的是，如果这种产品或服务已经提供给外部或内部的消费者了，那么供应商就会名誉扫地。5.9.3 缺陷预防缺陷预防n5.9.3 缺陷预防：属性控制图缺陷预防：属性控制图n缺陷预防的目的是达到零缺陷。n这个

24、阶段的质量意识假设，如果所有产品和服务都限制在规定范围内，那么所有产出都会满足消费者的需求。n这是在第1章已经讨论过的质量临界定义的观点。n缺陷预防的主要因素一般包括利用基于属性数据的控制图，如有关某种规格限制的符合标准以及相对的不符合标准。5.9.3 缺陷预防缺陷预防n最常见的属性控制图有：np控制图：用于检测具有某些特征的单位的比重(如不合格品率)；nnp控制图：用于研究具有某些特征的单位的数量(如每批货中次品数量)；nc控制图：用于检测某些固定机会领域(如一个单位)中的事件(如缺陷)数量；nu控制图：用于检测一个可变的机会领域(如从一台运行的造纸机中抽选若干平方米的纸张)中的事件(如缺陷

25、)数量。5.9.3 缺陷预防缺陷预防n对于属性控制图的应用，有助于实现零缺陷率。n但是，它们不能提供关于缺陷产生原因的特定信息。n更进一步来说，一旦缺陷率达到零，就需要选取更大规模的样本以检测产出的缺陷。5.9.3 缺陷预防缺陷预防n由于产出缺陷率为零，因此属性控制图也就没有效用了。n控制图必须进行下去，但是当面临属性控制图的局限性时，就需要一种更好的过程改进和评估方法，这就会促使管理者达到下一个质量意识水平无止境改进。5.9.4 无止境改进无止境改进n5.9.4 无止境改进：变量控制图无止境改进：变量控制图n无止境改进的目的是改造当前产品的生产过程，从而不断减少消费者需求和生不断减少消费者需

26、求和生产过程绩效之间的差异产过程绩效之间的差异。n这就是在第l章已经讨论过的质量的田口损失函数观点。实行无止境改进有必要利用基于变量数据（计量数据）的控制图。5.9.4 无止境改进无止境改进n这些形式的控制图允许一个单位一个单位地不断减少变异，即使所有产出都严格处于规格限制内。n所有程序都可能是一个稳定的过程，都可能满足规格要求；一个属性控制图几乎在每个样本中所展示的缺陷率都为零。但是，通过使用计量值控制图就可以收集到更多的信息，以不断驱使一个单位一个单位地减小变异。n由此，我们可以看出零缺陷的局限性！5.9.4 无止境改进无止境改进n最常见的变量控制图有：n1、均值控制图：用于控制两个或更多

27、数据点子组的过程的平均值。n2、I(单值)控制图：用于控制每个子组中一个数据点的过程的平均值。n3、R控制图：用于控制每个子组中210个之间数据点时的过程的极差。5.9.4 无止境改进无止境改进n4、MR(移动极差)控制图：用于控制每个子组只有一个数据点时的过程的极差。n5、S控制图：当一个子组有超过l 0个数据点时，使用过程标准差可以比极差（R）控制图更加有效；当然只要n2，研究过程的变异性时，使用S控制图总是有效的。n通过运用变量控制图，管理者能够不断减少变异，将一个过程集中在均值附近，同时减少消费者需求和生产过程绩效之间的差异。5.9.5 创新创新(质量创造质量创造)n创新一般被认为有两个主要目的：n一是产生一个激进的突破以减少消费者需求和生产过程绩效之间的差异；n二是发掘消费者的未来需求。5.9.5 创新创新(质量创造质量创造)n与消费者需求有关的创新思想通常不是来自对消费者的直接询问，相反，它们一定来自于生产者。n这样看来，研究消费者只是向后观察，即询问消费者想要什么只能帮助生产者提升现有产品或服务的质量它不能帮助生产者预测消费者的未来需求。5.9.5 创新创新(质量创造质量创造)n一般来说，消费者无法知道自己在将来到底需要何种创新。n生产者在研究消费者使用产品和服务时的难题上必须发现这