Sigma工具培训教材之CPKSPC课件

1、6Sigma工具培训教材之CPKSPC6Sigma工具培训教材之CPKSPC目录过程能力分析Cp, CpkPp, PpkZ值DPPM控制图基本概念控制图的建立HDD Online SPC控制计划2目录过程能力分析2过程能力分析什么叫过程能力过程能力以往也称为工序能力，指过程加工质量方面的能力，它是衡量过程加工内在一致的，稳态的最小波动。过程处于稳态时，有99.73%的产品计量质量特性值落在u3的范围内（u-质量特性值的均值，质量特性值的标准差） 一般用Cpk(Process Capability Index)，Cp来表示-3 +3 过程宽度包含99.7%的值LSLUSL3过程能力分析什么叫过程

2、能力-3 +3 过程宽度包含99.过程能力分析研究过程能力的目的：评估当前的过程表现预测产品的真实的品质水准量化管理寻找改善机会比较改善前后效果过程能力指数Cp,Cpk (Process Capability Index)Pp,Ppk (Process Performance Index )Z值（Sigma 水平）DPPM (Defect Parts Per Million)通常情况下常用Cpk来衡量过程能力的表现。4过程能力分析研究过程能力的目的：4Cpk的使用前提条件Cpk的使用前提条件数据的总体来自某一正态分布；制程已经稳定，不存在特殊变异；如何判定制程是否稳定？要控制图连续25点都在控

3、制界限内；如果不能连续25点都在控制界限内，则只能用Ppk,，否则会 高估制程能力而造成误判；常常和控制图一起来分析制程的表现；5Cpk的使用前提条件Cpk的使用前提条件5我们期望的过程改善一切品质都具有它的目标值（target value）,品质是与目标值的偏差越小越优秀从统计的角度看过程的表现，只有两个问题：中心偏移（过程中心值不在目标值上）离散-（过程偏差太大）LSLUSLTarget中心值偏移目标值离散变大LSLTargetUSLMeanTargetLSLUSL1 2 6我们期望的过程改善一切品质都具有它的目标值（target v我们期望的过程改善7我们期望的过程改善7过程能力指数我们

4、用什么表示过程能力的好坏？过程能力指数Cp,Cpk (Process Capability Index)Pp,Ppk (Process Performance Index )Z值（Sigma 水平）DPPM (Defect Parts Per Million)8过程能力指数我们用什么表示过程能力的好坏？8过程能力中数据类型数据类型离散数据收集过程中数据用Minitab进行分析过程能力Sigma水平，DPPM，Z值连续型数据收集过程中数据用Minitab进行分析过程能力Sigma水平,Cpk,Ppk，Z值9过程能力中数据类型数据类型离散数据收集过程中数据用Minit长期/短期过程能力长期能力LS

5、LLSLNormal短期能力经验上，长期过程与短期过程存在1.5sigma左右的偏移10长期/短期过程能力长期能力LSLLSLNormal短期能力经长期过程能力和短期过程能力指数有偏移长期过程能力指数 Ppk无偏移下单侧长期过程能力指数 Ppl无偏移上单侧长期过程能力指数 Ppu无偏移长期过程能力指数 Pp有偏移短期过程能力指数 Cpk无偏移下单侧短期过程能力指数 Cpl无偏移上单侧短期过程能力指数 Cpu无偏移短期过程能力指数 Cp 计算公式名称符号：分别表示产品的上、下规格：分别表示短期过程标准差，长期过程标准差11长期过程能力和短期过程能力指数有偏移长期过程能力指数 PpkCpk 和Pp

6、k的差别Cpk是短期过程能力的计算，仅仅包括普通原因引起的过程变异； Ppk是长期过程能力，包括普通原因和特殊原因引起的过程变异Cpk的计算是假设过程处于受控制状态的，因此用于对过程能力的预测： Ppk的计算是过程没有处于受控制状态的，是过程能力的实际表现。计算Cpk中的sigma是组内差异， Ppk中的sigma总的差异（组内和组间差异）12Cpk 和Ppk的差别Cpk是短期过程能力的计算，仅仅包括普过程能力指数_Cp-3 +3 过程宽度包含99.7%的值LSLUSL这里的 是“组内变异”，短期过程变异or13过程能力指数_Cp-3 +3 过程宽度包含99.7%的值过程能力指数_Cp哪一个流

7、程更好？两个流程的Cp是一样的吗？Cp能代表我们的流程吗？LSLUSLLSLUSL14过程能力指数_Cp哪一个流程更好？LSLUSLLSLUSL1短期过程能力指数_Cpl, Cpu, CpkLSLTargetUSLshift 表示短期标准差，在MINITAB中以StDev(Within)规定过程中心与规格中心一致时过程中心与规格中心不一致时只有规格下侧只有规格上侧具有规格双侧一般pk目标值要大于.15短期过程能力指数_Cpl, Cpu, CpkLSLTarge不合格率，DPPM,sigma水平与Cp的关系16不合格率，DPPM,sigma水平与Cp的关系16长期过程能力指数_Ppl, Ppu,

8、 Ppk长期能力LSLLSL短期能力Time 1Time 2Time 3Time 4 表示长期标准差，在MINITAB中以StDev(Overall)规定过程中心与规格中心一致时过程中心与规格中心不一致时只有规格下侧只有规格上侧具有规格双侧17长期过程能力指数_Ppl, Ppu, Ppk长期能力LSLL不合格率,Z值的关系LSLUSLp1p2P1+p2Z值假定Z=1.52，在正态曲线下超过1.52的 部分就是缺陷产生的概率Z值是过程能力的量度，经常被称为过 程的sigma(不要与过程的标准偏差混淆)缺陷概率p=0.0643Z值=1.52u=0z =118不合格率,Z值的关系LSLUSLp1p2

9、P1+p2Z值假定ZMinitab能力分布计算操作路径：Stat Quality Tools Capability Analysis(Normal)选择数据列输入分组大小如果数据分布在各个行中，则选择各行上规格界限下规格限历史平均值（可选）历史标准差（可选）19Minitab能力分布计算操作路径：Stat QualitMinitab能力分布计算StDev(Within)是每 个子组 的平均标准差StDev(Overall)是所有数据的 标准差20Minitab能力分布计算StDev(Within)是每 个Pp,Cp,Cpk值的判定原则 Cpk 值的判定原则 -CPK1.00：工序能力严重不足

10、-1.00CPK1.33,工序能力稍显不足 -1.33CPK1.67：工序能力足够 -1.67CPK2.00：工序能力充足 -CPK2.00：工序能力过剩6 Sigma: 在6里, 我们首先解决中心偏移问题21Pp,Cp,Cpk值的判定原则 Cpk 值的判定原则 -脑力Cp, Cpk的计算有什么不同？Cp,Cpk,Pp,Ppk有什么不同？怎样评估短期和长期过程能力？计算下列数据的Cp,Cpk,Cpu,CplGalaxy 3x 的关键参数GL的标准是1.92.9g,收集一些数据计算出均值Xbar=2.52,Sigma=0.1，计算以下过程能力指标的值Cp= ,Cpu= ,Cpl= ,Cpk= ,

11、22脑力Cp, Cpk的计算有什么不同？Galaxy 3x 的关统计过程控制SPC(Statistical Process Control)统计过程控制23统计过程控制SPC(Statistical Process 目录关于SPC的基本概念：过程普通原因和特殊原因SPC基本原理X-S图的绘制与使用SPC样本计算24目录关于SPC的基本概念：24SPC的基本概念SPC（Statistical Process Control） 用统计的方法去分析制程中的特性，来控制制程的变异，基于控制图原理（3原理）：数据来自正态分布 N(u, 2)SPC的目的 控制制程达到受控制的状，做到预防问题的发生，减少浪

12、费。SPC的来源 控制图于1924年由美国品管大师W.A. Shewhart博士发明。因为其用法简单而且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质制程管制时不可缺少的主要工具。数据来自正态分布25SPC的基本概念SPC（Statistical ProcesSPC的基本概念SPC的对象-过程，不是产品过程输入处理输出过程指标（材料，人员，机器，操作方法，环境等）过程的特点过程一直处于变化中过程中变差的两个趋势集中趋势：平均值离散趋势：sigma过程中变差的两个原因普通原因： 它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除特殊原因 系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，

13、但能够采取措 施避免和消除。26SPC的基本概念SPC的对象-过程，不是产品26过程的分布分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度形状SPC的基本概念27过程的分布分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度形状普通原因和特殊原因的区别28普通原因和特殊原因的区别28普通原因和特殊原因范围时间范围时间仅存在变差的普通原因，随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定29普通原因和特殊原因范围时间范围时间仅存在变差的普通原因，随着过程变化的两种状态及变异原因正常变异(普通变异)普通原因1,不可以排除(过程固有)2,可接受3,在控制中异常

14、变异(特殊变异)特殊原因1,可以排除2,不可接受3,不在控制中普通原因和特殊原因30过程变化的两种状态及变异原因正常变异普通原因1,不可以排除(控制图SPC应用的工具-控制图控制图的作用：监控普通变异，识别特殊变异最常用的控制图：Xbar-R Chart/ Xbar-S ChartXbar-R /S Chart的结构：由Xbar Chart, R /S chart 组成每个图上有：中心线（CL，Central Line）上控制界限（UCL， Upper Control Line）下控制界限（LCL， Lower Control Line） 按时间顺序排列的样本统计量的数据序列UCL/LCL/C

15、L是根据收集到的实际数据计算而得出的结果。公差界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分正常波动与异常波动31控制图SPC应用的工具-控制图31控制图32控制图32SPC的原理- 3 原则当质量特性的随机变量x服从正态分布时，则x落在3 的概率是99.73%。根据小概率事件可以“忽略”的原则：如果出现超出3 范围的x值，则认为过程存在异常。所以，在过程正常情况下约有99.73%的点落在在此控制线内。观察控制图的数据位置，可以了解过程情况有无改变。33SPC的原理- 3 原则当质量特性的随机变量x服从正态分布SPC的基本原理Xbar-R Chart 控制图原理：正态分布 N(u, 2)34SPC的

16、基本原理Xbar-R Chart 控制图原理：34SPC的基本原理Xbar-R Chart 控制图原理：正态分布3 原则CL: LCL:-3s 时间 1 2 3 4 5 699.73%95.4%68.3% -2s -1s 68.3%95.4%99.73% +1s +2s UCL:+3s 35SPC的基本原理Xbar-R Chart 控制图原理：CL:SPC的基本原理-两类错误两类错误第类错误（）：虚发警报，浪费人力物力第类错误（）：漏发警报，错过改正的机会两类风险漏发报警：过程异常但没有报警漏发报警的风险虚发报警：过程正常但出现报警虚发报警的风险减少两类风险增大样本数量36SPC的基本原理-两

17、类错误两类错误36SPC的基本原理虚发报警漏发报警正确报警过程异常过程变化中限制的两类报警37SPC的基本原理虚发报警漏发报警正确报警过程异常过程变化中限SPC判稳准则 -看过程是否处于稳定的状态 控制图的判异规则SPC判异准则适合sigma控制图的规则有rule 1rule 4适合均值控制图的规则有rule 1rule 838SPC判稳准则 -看过程是否处于稳定的状态 控制图 控制图的判异规则SPC判异规则对应的虚报警39 控制图的判异规则SPC判异规则对应的虚报警39控制图的判异规则1）点超出控制限2）连续9点在中心线同一侧；中心线同一侧的连续点 3）连续6点上升或下降4）连续14点间断上

18、升或下降5）连续3点中有2点超过2sigma线（中心线同一侧） 6）连续5点有4点在1sigma限外（同侧）40控制图的判异规则1）点超出控制限2）连续9点在中心线同一侧；控制图的判异规则7）连续15点在1sigma线内（双侧） 8）8点在1sigma线外（双侧） 9）控制图上的点同时满足几条判异准则时，按照判异准则的排列顺序，只取最前面的一条判异准则。 （第9点处应该以“连续9点在中心线同一侧”报警） 10）控制图上点的报警规则不受前一个点报警的影响。 （第7点处应该以“连续3点中有2点超过2sigma线”继续报警）41控制图的判异规则7）连续15点在1sigma线内（双侧） 8建立控制图建

19、立控制图的准备工作确定控制的参数；输入参数，输出参数产品参数，过程参数确定分组的方式，抽样频率-组内差异小 ；分线, 分供应尚,分工装, 1 hour, 2 hours, 4 hours, shift, day,确定抽样方法代表性，组内差异小 连续抽样， 随机抽样确定抽样数量子组大小(Subgroup Size)子组数量(2530组)确定测试方法和数据记录的方式42建立控制图建立控制图的准备工作42建立控制图初步建立控制图选择样本，测试并记录数据；计算统计量；初步确定控制限；画图；43建立控制图初步建立控制图43分析控制图分析控制图过程能力是否达到要求？过程是否处于稳定受控状态？过程不稳定的原

20、因是否已经查出并纠正？修正控制图剔除受异常因素影响的点，如有必要再收集一些数据；重新计算统计量，控制限，画图；重新分析控制图；过程能力指数Cpk公式：CPK=min(USL- , -LSL）/（3 ）Cpk的一般原则 CPK1.00：工序能力严重不足1.00CPK1.33：工序能力稍显不足 1.33CPK1.67：工序能力足够1.67CPK2.00：工序能力充足 CPK2.00：工序能力过剩44分析控制图分析控制图44分析控制图建立控制用控制图固化以上确定的控制限；按照以上设定的方式收集数据、计算、描点；判断过程是否失控/出现异常；如果出现异常，按照Reaction Plan的要求采取行动（确

21、认，纠正或改善）。45分析控制图建立控制用控制图45控制限的计算2）用系数计算Xbar- R ChartXbar- S Chart46控制限的计算2）用系数计算Xbar- R ChartXbar计算总的平均值和标准差的平均值；Xbar-S chart操作计算平均值的控制限计算极差的控制限A3=0.886, B3=0.354, B4=1.64647计算总的平均值和标准差的平均值；Xbar-S chart操作Xbar-S chart操作画图-标准差控制图画图-平均值控制图48Xbar-S chart操作画图-标准差控制图画图-Xbar-S chart的操作分析控制图在分析控制图时，先分析标准差控制

22、图，再分析平均值控制图；标准差控制图分析适合标准差控制图分析的判异准则有4条（Rule 1Rule 4）：标准差控制图分析。标准差控制图上所有点都在控制限内，没有异常排列。平均值控制图分析适合平均值控制图分析的判异准则有8条（Rule 1Rule 8）：平均值控制图上有一个点在控制限外。经分析那一个班次确实出现了问题，删除该点重新计算控制限，重新计算的结果如下，删除该点后过程处于受控状态。49Xbar-S chart的操作分析控制图49Xbar-S chart的操作过程能力分析Cpk=1.651.33, 所以过程能力满足要求。控制用控制图重新计算控制限50Xbar-S chart的操作过程能力

23、分析50系数表51系数表51控制限的另一种计算方法极差图平均值图注意：1，计算极差控制限的Sigma为各个子组极差的Sigma；2，计算平均值控制限的Sigma为各个子组平均值的Sigma ；3，K为样本组数1）+/-3Sigma方法52控制限的另一种计算方法极差图平均值图注意：1）+/-3Sig数据类型 样本大小（n） 适用的控制图计量型 n=1I chart，MA chartn10 Xbar-R chartn10Xbar-s chart计数型 /P chart（不合格率控制图）NP chart（不合格数控制图 ）尽量U0U chart（缺陷数控制图） 尽量C0C chart（平均缺陷数控制

24、图） 常用的控制图53数据类型 样本大小（n） 适用的控制图计量型 n=1I chFIS Online SPC的应用点击点击54FIS Online SPC的应用点击点击54SPC子组样本计算55SPC子组样本计算55脑力如何计算一个控制图的控制限制？56脑力如何计算一个控制图的控制限制？56控制计划 Process Control Plan过程控制计划57控制计划 Process Control Plan57控制计划 目录定义组成用途注意事项实例及分析如何组建一个流程控制计划58控制计划 控制计划用的格式59控制计划用的格式59 流程控制计划是在项目方案实施后针对改善因子的执行情况管理的工具

25、, 它让我们的流程拥有者在项目团队解散后还能按照要求执行改善行动,将改善行动标准化到日常的工作中,让执行和监督工作透明, 避免在人员更换或其他特殊情况出现后改善效果不能很好的保持, 它保证了改善成果的持续和稳定.常规情况下控制阶段方案实施后的控制三要素为: 改进过程文件化,如PI. SOP 等. 过程控制计划,如正确的过程图,行动报警,应急措施,持续改进计划等, 持续的过程测量和控制,如SPC,趋势图,直方图,散步图,走势图. 其他的用于控制的精益生产工具,如5S,目视管理,看板管理, 防错技术.三者缺一不可,而控制计划是其中很重要的一部分.定义60 流程控制计划是在项目方案实施后针对改善因子的组成 控制计划应体现的重要元素包括:文件名/版本号:,关键责任人/核心小组, 批准人/日期,流程描述,流程对应的客户,关键客户需求,流程图(步骤,流程涉及部门,流程的价值,主要设备),检查(关键参数/控制标准/检查项目/检查周期/责任人/异常处理行动/各类信息)等, 各类名称的填写及具体解释如下:文件名/版本号:XXXX流程控制系统/更改版本关键责任人/核心小组: 谁负责/小组名