绿带CO固化改进结果课件

第九步

固化改进结果(Control)第九步

固化改进结果1控制阶段MeasureDefineImprove

ControlAnalyze9.实施过程控制10.项目总结输出:开发及实施过程控制计划控制概述控制计划控制图Mistakeproofing控制阶段MeasureDefineIm2目录控制概述控制计划SPC目录控制概述3第一部分控制概述第一部分控制概述4控制概述控制目的是什么？－控制阶段确保对过程的改进结果能够维持下去。－除此之外，控制阶段还提供一种信息共享的方式，帮助加速在其它区域的进行类似的改进。控制阶段为何重要?我们不希望今后重新调整过程。想从改进措施中不断获益。如果不及时进行过程控制,过程会随着时间的流逝逐步退化，改进成果会也之丢失。控制阶段是六西格玛项目中最为重要的阶段！控制概述控制目的是什么？控制阶段为何重要?控制阶段是六西格玛5Xs控制控制的思路：为确保“Y”值保持优化状态，需确保“X”值保持受控状态X’s为何会不受控？要取得好的结果,我们应该注重的是行为的输入,还是行为的结果?f(X1,X2…)Y=结果

原因Xs控制控制的思路：X’s为何会不受控？要取得好的结果,我6波动的存在

偶然原因的波动-自然的-随机的-过程固有的

异常原因的波动-可能由于操作员的失误、指令干涉影响或信息缺陷等导致-与偶然原因的波动相比，一般幅度较大-过程绩效水平表现为不可接受

异常原因会导致过程向失控方向移动，使得过程输出偏离期望的绩效标准波动始终存在只能减小、不能彻底消除！波动的存在偶然原因的波动波动始终存在7促进创新性的的有附加价值的的行为不良绝对不能到顾客手中想从改进措施中不断获益。Mistakeproofing的好处—基于实时数据、显示过程变化的图表运行新过程并收集数据维持与监控改进结果。一时失误：因一时忘记造成的失误确认缺陷的各个类型的根本原因和发生缺陷的PROCESS阶段例子：李工很关心他汽车燃料的节省．工作日他开车上下班，他想弄明白他汽车耗油情况好不好．每次他给汽车加油时，都把信息记在下面这张表中．规格限由客户的要求决定当问题发生时能够提供即时的应对措施.什么是：统计过程控制（SPC）因规定次数设定引起的异常分析控制极限是根据样本数据计算得出的;是过程的内部特征Xbar图：反映样本平均值随时间的变化反映所期望的数据波动的范围合理化建议处于受控状态政策通过上图可以看到：A点超乎寻常的好，而B点超乎寻常地差．A和B都是由于异常原因造成的波动控制计划将一个长期计划编写成文档，该长期计划的目的是使对特定过程或CTQ的改进得以持续。稳定性概念

过程稳定性或称处于统计控制状态，是指仅包括一般原因变差时，测量的过程分布特征参数（位置，分布，形状）随时间的变化维持恒定。稳定的过程使我们可以预测该过程未来的变化趋势。促进创新性的的有附加价值的的行为稳定性概念过程稳定性或8开发过程控制的关键步骤

完善实施计划开发控制每一个关键X或重要波动来源的方法定义控制过程X所要求采取行动的各个领域，并决定各种行动的相应规范

完善数据收集计划建立必要的实时测量系统来测量项目Y，并制订一个应急响应计划来规定过程表现低于绩效标准时应采取的措施开发过程控制的关键步骤完善实施计划9开发过程控制的关键步骤保持沟通使过程及控制计划形成文件体系，从而确保过程的标准化和项目改进的持续收益

人员培训运行新过程并收集数据维持与监控改进结果。开发过程控制的关键步骤保持沟通10

控制工具书面程序工作描述

政策修改SPC

统计过程控制

培训ISO国际标准化

组织

报告控制计划工具箱(新员工和进修员工)Mistakeproofing/Foolproofing风险管理控制工具书面控制计划(新员工和Mistakep11第二部分控制计划第二部分控制计划12控制计划目的控制计划将一个长期计划编写成文档，该长期计划的目的是使对特定过程或CTQ的改进得以持续。6σ控制计划必须融入质量计划才能发挥其效用。

控制计划应当符合该领域的质量计划控制计划目的控制计划将一个长期计划编写成文档，该长期计划的目13控制计划的组成部分过程流程图过程输出变量Y（KPOV）、目标或规格过程输入变量X（KPIV）、规格或管理界限重要的噪音变量（不可控制的输入变量）短期和长期的过程能力指明控制的方法、工具和体系

SPC抽样或检测自动化的过程控制MSAChecklist培训资料失误预防体系S.O.P应急计划或程序工艺标准控制计划的组成部分过程流程图14控制计划的要点What什么？是建立控制质量计划的基础Why为什么？要对它（X,Y)实施监控Who谁？由谁负责对它们进行监控How方法？通过什么样的方法实施When何时？什么时候对控制计划进行更新Where何地？对那一个过程进行控制

5W1H控制计划的要点What什么？是建立控制质量15控制计划的重要性唯一的理由是：控制计划的存在可以保证我们在任何时候都能满足客户的需求顾客需求产品或服务的特性过程要求过程控制过程控制计划通过控制计划保证改善措施的持续，形成一个质量控制体系！控制计划的重要性唯一的理由是：控制计划的存在可以保证我们在任16控制计划文件的样式对于KPIV和KPOV的测量系统和测量系统的能力要进行识别对于KPIV和KPOV的目标和规格管理界限的范围要进行记录对于连续型数据，要对KPIV和KPOV的CP/CPK进行计算，并记录短期的过程能力；对于离散型数据要记录其缺陷数详细的样本收集计划和应急计划要列出来控制计划应该和FMEA分析的结果对应起来控制计划文件的样式对于KPIV和KPOV的测量系统和测量系17FMEAvs.控制计划FMEAControlplanFMEAvs.控制计划FMEAControlplan18Stat>controlcharts>Xbar-schart在worksheet输入数据在worksheet输入数据连续型数据的控制图(续)-测量体系的故障Mistakeproofing是能够减少和消除检查的最好的工具防置失误：没有作业标准，完全靠作业者把握标准引起的失误-作业者疲劳考虑程序工作连续14个点交替上升和下降指明控制的方法、工具和体系政策Mistakeproofing的目的Date合理化建议没有处理连续6个点同时上升或下降下列是总务部每天入库的打印纸的不良品数据,对此作成nP管理图.利用Minitab制作步骤Xbar-S图用来描述样本的平均值和标准偏差随时间的变化四、失误防止(MP/FP)Stat>controlcharts>Xbar-schart利用Minitab制作步骤控制计划例Stat>controlcharts>Xbar-19商业/生产控制计划订单满足率例子:商业/生产控制计划订单满足率例子:20练习一结合自己的项目，思考控制计划的内容。练习一结合自己的项目，思考控制计划的内容。21三、统计过程控制SPC三、统计过程控制SPC22在管理过程中，我们往往忽视历史数据并缺乏对现有数据的跟踪。如果没有数据的跟踪，我们如何去控制它？而SPC是一个跟踪、监测过程的好工具。通过实施SPC，我们就可随时监测现有业务情况，采取及时的控制活动。SPC的目的统计过程控制图是由贝尔实验室的Waltershewhart在1920年开发的，用以跟踪一个过程的测量值或过程的统计量随时间变化的趋势图。在管理过程中，我们往往忽视历史数据并缺乏对现有数据的跟23什么是：统计过程控制（SPC）统计

–基于概率的决策方法。过程

--所有重复性的工作或步骤。 控制

--监控过程运行。基于与“ttest”假设检验相同的概念进行分析，能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前，就作出有关过程的决定、采取行动、解决问题。。当处于稳定状态的过程变差已经被外界可指定原因所影响时，SPC发出信号。当过程失控时，SPC将发出信号，你的任务是找出失控的原因，然后进行修正，确保问题不再发生。什么是：统计过程控制（SPC）统计–基于概率的决策方法。24什么时候使用SPC？1、希望获悉什么信息？ —关键过程变量（X或Y）在随时间变化吗？（即该过程稳定吗？）2、如何观察输出变量？—基于实时数据、显示过程变化的图表SPC是一个严密的过程，它要求操作小组积极参与数据的采集和分析。什么时候使用SPC？1、希望获悉什么信息？SPC是一个严密的25控制图的结构控制图和趋势图的区别在于，控制图是特定统计量随时间的趋势，横轴是时间。图上出现控制限和中心线。图上的每一个点是在某一时间点的一次测量或测量的统计量，如平均值或标准差。控制下限总平均中心线控制上限控制图的结构控制图和趋势图的区别在于，控制图是特定统计量随时26控制限和规格限USLUCLLCLLSL控制限由过程能力决定规格限由客户的要求决定控制上限控制下限规格上限规格下限控制限≠规格限控制限和规格限USLUCLLCLLSL控制限由过程能力决定控27使用控制图的注意事项及时将数据绘图

确认“失控”状态，并对其作出反应控制极限范围外的点

查找造成“失控”的根本原因

实施永久的解决方案

如果过程并未“失控”，那么就不要做调整使用控制图的注意事项及时将数据绘图28不需要公式化的训练程序-ShigeoShingo-程序工作What什么？是建立控制质量计划的基础平均和范围都在管理状态促进创新性的的有附加价值的的行为初步者失误：初学者经常发生的问题图上的每一个点是在某一时间点的一次测量想从改进措施中不断获益。详细的样本收集计划和应急计划要列出来Date缺陷数把作业者从重复的作业中解放出来MSAChecklist培训资料评价现程序的妥当性,评价是否正确履行P应急计划或程序LEVEL3:缺陷发生以后探知缺陷“第一次作正确的确是好,但更好的是将每一个有可能发生的错误变为不可能.开发过程控制的关键步骤过程稳定性或称处于统计控制状态，是指仅包括一般原因变差时，测量的过程分布特征参数（位置，分布，形状）随时间的变化维持恒定。他的一个朋友学过SPC，在他的帮助下，李工做出了控制图，他的朋友告诉他，只要每加仑汽油走的路程在控制界限范围之内，他就不用担心，而超出界限范围之外时，他就应该查找原因．在worksheet输入数据P应急计划或程序样本的变化引起的控制限不恒定2、如何观察输出变量？Mistakeproofing的种类和功能“第一次作正确的确是好,但更好的是将每一个有可能发生的错误变为不可能.在管理过程中，我们往往忽视历史数据并缺乏对现有数据的跟踪。除子样大小n恒定外，原理同P图Stat>controlcharts>Pchart减少作业者的负担,容易按照标准作业重要的噪音变量（不可控制的输入变量）AunitthatcontainsoneormoreDEFECTS-过程绩效水平表现为不可接受详细的样本收集计划和应急计划要列出来功能失误：因为技术不足造成的失误Mistakeproofing是能够减少和消除检查的最好的工具-ShigeoShingo-利用Minitab制作步骤例子：李工很关心他汽车燃料的节省．工作日他开车上下班，他想弄明白他汽车耗油情况好不好．每次他给汽车加油时，都把信息记在下面这张表中．工艺标准如何构建C、Uchart异常原因会导致过程向失控方向移动，使得过程输出偏离期望的绩效标准控制图的使用步骤选定要监控的变量搜集数据过程稳定性判断计算控制线及时绘点监控不需要公式化的训练程序P29控制图的类型平均值与极差Xbar&RN<10,典型3-5平均值与标准偏差Xbar与Sn≥10存在两种控制图表类型:连续变量控制图－用于监控连续变量值X，如:一个直径或消费者满意度评分。

离散变量控制图－用于监控离散变量值X，如:合格产品/次品数量，或存货水平。

中间值与极差X与Rn<10典型3-5单个数据点和移动极差XmRn=1监控连续变量X图表缺陷比例p图表典型n>50跟踪dpu/dpo次品数量nP图表n≥50(常量)跟踪次品数量缺陷数量c图表c>5缺陷数/单元U图表N变量监控离散变量X的图表控制图表类型控制图的类型平均值与标准存在两种控制图表类型:中间值与极差单30控制图绘图指南离散型泊松分布连续型nP管理图二项分布NOYES数据的多少数据类型P管理图C管理图U管理图I-MR样本大小样本大小一定一定不一定不一定-R管理图-s管理图XX控制图绘图指南离散型泊松分布连续型nP管理图二项分布NOYE31连续型数据的控制图Xbar-R图：描述样本的平均值和极差随时间的变化

Xbar图：反映样本平均值随时间的变化R图：反映样本的极差(样本中最大值和最小值的差)随时间的变化IR图：描述个体的数值和移动极差随时间的变化I图：反映个体数值随时间的变化MR图：反映反映两个连续样本的移动极差随时间的变化连续型数据的控制图Xbar-R图：描述样本的平均值和极差32例题:下列资料是焊接直通率项目组为了分析A类单板的焊锡过程是否受控?每天针对A类单板的焊膏厚度收集10个数据,收集了8天,请用控制图进行分析.数据如下表：日期11/211/311/411/511/611/711/811/90.1300.1340.1290.1320.1280.1300.1290.1310.1270.1310.1310.1270.1310.1310.1280.1300.1300.1300.1270.1290.1320.1320.1290.1290.1320.1270.1310.1300.1300.1280.1310.1280.1290.1300.1300.1310.1290.1290.1300.1290.1290.1310.1320.1300.1290.1310.1320.1320.1320.1300.1300.1310.1300.1320.1320.1300.1300.1280.1300.1320.1310.1300.1310.1290.1290.1330.1280.1280.1320.1340.1300.1320.1310.1300.1310.1290.1290.1300.1280.131利用Minitab制作步骤RX-例题:下列资料是焊接直通率项目组为了分析A类单板的焊锡过33Step1.在

worksheet输入数据利用Minitab制作步骤Step1.在worksheet输入数据利用Mini34Step2.Stat>controlcharts>Xbar-Rchart利用Minitab制作步骤Step2.Stat>controlchart35控制界限=3sigma水平不要将控制极限与规范极限混淆利用Minitab制作步骤Step3.结果确认平均和范围都在管理状态控制界限=3sigma水平利用Minitab制作步骤Ste36利用上面的例子制作Step1.Stat>controlcharts>Xbar-s

chart管理图)s(X-利用Minitab制作步骤利用上面的例子制作Step1.Stat>cont37Step2.结果确认平均和标准偏差都在管理状态利用Minitab制作步骤Step2.结果确认平均和标准偏差都在管理状态利用Min38X-barR管理图和

X-bars管理图的差异是什么?问题X-S图在有下列情况之一时优先采用：1子样本组容量足够大，n>102子样本量可变。当分组的样本够大时，S统计量是一个更有效的估计器。控制图画出来了，怎么使用呢？X-barR管理图和X-bars管理图的差异是什么?39采用过程控制的原则数据随机平均值随时间常数变异随时间一致没有趋势、周期、漂移和上下错误；没有在控制线以外的点；多数点在中心线附近；少数点靠近控制线稳定过程的特点采用过程控制的原则数据随机稳定过程的特点401.一个点在中心线3Sigma范围之外2.连续9个点在中心线的一测或1Sigma范围以外3.连续6个点同时上升或下降4.连续14个点交替上升和下降5.连续3个点中有2个点在2Sigma范围之外6.连续5个点中有4个在1Sigma范围之外7.连续15个点在中心线两侧的1Sigma范围内8.连续8个点在中心线两侧的1Sigma范围外-3s-2s+2s+3s-1s+1sMinitab中过程判稳的原则1.一个点在中心线3Sigma范围之外-3s-2s+2s+41例子：李工很关心他汽车燃料的节省．工作日他开车上下班，他想弄明白他汽车耗油情况好不好．每次他给汽车加油时，都把信息记在下面这张表中．星期自上周加满油以来走过路程需要加油的量每公里平均用油12556.94236.732280.48.19034.243234.69.54635.054309.88.75735.385350.59.40637.266320.49.04935.417319.59.61133.248305.17.68539.709293.59.12131.0810347.110.12234.2911343.29.99034.3512353.48.22542.9713167.85.54030.2914307.89.10533.8115293.49.06732.3616262.37.28236.0217310.88.67135.8418312.98.67336.0819337.39.57535.2320335.19.57535.0021318.88.63136.9422270.69.42028.73例例子：李工很关心他汽车燃料的节省．工作日他开车上下班，他想弄42李工的表格提供了每加仑汽油可以走多少里的信息，但对于每星期里程数的变化仍未给出一个清楚的图表．他决定作一个趋势图，在视觉上有所帮助．他在纵轴上记录每加仑所走的路程．横轴上记录星期李工汽车耗油趋势图：现在李工可以清楚地看到每周耗油量的变化．他的下一个问题是：变化中的那一周是异常因素，他能控制吗？例李工的表格提供了每加仑汽油可以走多少里的信息，但对于每星期里43对于连续型数据，要对KPIV和KPOV的CP/CPK进行计算，并记当处于稳定状态的过程变差已经被外界可指定原因所影响时，SPC发出信号。在worksheet输入数据利用Minitab制作步骤合理化建议处于受控状态培训ISO一时失误：因一时忘记造成的失误存在失误是理所当然的连续数据控制图可以用来区分过程状态:1子样本组容量足够大，n>10SPC抽样或检测自动化的过程控制如抛硬币就是一个二项式分布的例子。没有在控制线以外的点；连续6个点同时上升或下降1、希望获悉什么信息？－控制阶段确保对过程的改进结果能够维持下去。Mistakeproofing的目的自上周加满油以来走过路程国际标准化在worksheet输入数据过程输入变量X（KPIV）、规格或管理界限控制计划将一个长期计划编写成文档，该长期计划的目的是使对特定过程或CTQ的改进得以持续。他的一个朋友学过SPC，在他的帮助下，李工做出了控制图，他的朋友告诉他，只要每加仑汽油走的路程在控制界限范围之内，他就不用担心，而超出界限范围之外时，他就应该查找原因．通过上图可以看到：A点超乎寻常的好，而B点超乎寻常地差．A和B都是由于异常原因造成的波动AB例对于连续型数据，要对KPIV和KPOV的CP/CPK进行计算44I-MR图：描述个体的数值和移动极差随时间的变化I图：反映个体数值随时间的变化MR图：反映反映两个连续样本的移动极差随时间的变化过程的特性值的数据很少,每次只能得到一个数据时过程速度过慢,很难形成两个以上的数据群测定费用过高,非经济时连续型数据的控制图(续)I-MR图：描述个体的数值和移动极差随时间的变化连续型数据45下面资料是为了系统部为了了解记录设计方案的评审时间收集的数据.请用I-MR管理图分析评审过程是否稳定?此作成I-MR管理图,求UCL和LCL.顺序时间顺序时间123456789101112136.55.85.67.45.75.77.47.86.06.27.05.75.81415161718192021222324255.75.86.05.85.05.64.95.16.07.96.06.1例下面资料是为了系统部为了了解记录设计方案的评审时间收集的数据46STEP1:在worksheet中输入数据利用Minitab制作步骤STEP1:在worksheet中输入数据利用Minitab47Step2：Stat>controlcharts>I-MR

chart利用Minitab制作步骤Step2：Stat>controlcharts>48Step3.Stat>controlcharts>I-MR

chart>Tests…此菜单是使用于连续型CHART,MINITAB在离散型时也使用类似的验证.利用Minitab制作步骤Step3.Stat>controlchart49Step4.结果确认个别值没有超出管理状态,移动范围在管理状态.连续9个点在中心线的同一侧,要找原因分析.利用Minitab制作步骤Step4.结果确认个别值没有超出管理状态,移动范围50连续数据控制图可以用来区分过程状态:过程只包含偶然原因引起的偏差，处于受控状态过程包含异常原因引起的偏差，需要采取纠正行动控制图:描绘数据随时间的变化反映所期望的数据波动的范围识别何时特殊原因出现，影响数据分布Xbar-R图用来描述样本的平均值和极差随时间的变化

Xbar-S图用来描述样本的平均值和标准偏差随时间的变化I-MR图用来描述个体的数值和移动极差随时间的变化控制极限一般是按过程中心值+/-3个标准偏差计算出来的控制极限和规范极限是不一样的控制极限是根据样本数据计算得出的;是过程的内部特征规范极限是由执行的标准决定的;是过程的外部特征知道过程何时失控:控制图和采取的纠正行动共同使过程保持受控连续数据控制图小结连续数据控制图可以用来区分过程状态:连续数据控制图小结51离散变量控制图重要定义ADefect(缺陷)Asinglecharacteristicthatdoesnotmeetrequirements不满足要求的单一特性ADefective(缺陷率)AunitthatcontainsoneormoreDEFECTS包含单个或多个缺陷的单位根据所选择的控制图类型，离散变量控制图可以考虑两者之一的情形。离散变量控制图重要定义ADefect(缺陷)根据所选择52离散变量控制图ConstantLot/UnitSize样本数不变VariableLot/UnitSize样本数变化Defects缺陷数Poisson泊松分布Binomial二项分布Defective次品cunpp离散变量控制图ConstantVariableDefects53二项分布(BinomialDistribution)：当某事物出现的概率不很小，样本的数量又不十分大。如抛硬币就是一个二项式分布的例子。泊松分布(PoissonDistribution)：当某事物出现的概率很小，即P很小，而取样的数量很大，如N>50，NP的乘积保持常数。实际中，如设备发生事故的次数，纸张上的尘埃个数等。二种分布的简单判定二项分布(BinomialDistribution)：当某54例：使用MINITAB软件构建NP、P控制图案例：合理化问题处理关闭的控制图

目的：质企中心为了及时跟踪合理化建议反馈关闭情况，连续抽取20个周的合理化建议问题反馈数据，建立反馈关闭的控制图，以监控合理化问题关闭情况。

例：使用MINITAB软件构建NP、P控制图案例：合理化问题55事例下面是质企中心针对每周处理合理化建议的统计记录表,为了分析处理过程是否受控,请做出P管理图

Date合理化建议没有处理123456789101112139054506546536907309827623949424504608721495134814757211762679524579

Date合理化建议没有处理14151617181920212223242556421522837214647411043245881432189示例：P管理图事例下面是质企中心针对每周处理合理化建议的统计记录表,为了分56Step1.在

worksheet输入数据利用Minitab制作步骤Step1.在worksheet输入数据利用Mini57Step2.Stat>controlcharts>P

chart输入缺陷数据输入变量样品大小利用Minitab制作步骤Step2.Stat>controlchart58合理化建议处于受控状态样本的变化引起的控制限不恒定利用Minitab制作步骤Step3.确认结果合理化建议处于受控状态样本的变化引起的控制限不恒定利用Min59np-chart:样本大小一致除子样大小n恒定外，原理同P图np管理图np-chart:样本大小一致np管理图60下列是总务部每天入库的打印纸的不良品数据,对此作成

nP管理图.

DateSampleSIZEDefictive10/110/210/310/410/510/610/710/810/910/1010/1110/12144144144144144144144144144144144144221421431106DateSampleSIZEDefictive10/1310/1410/1510/1610/1710/1810/1910/2010/2110/2210/2310/24144144144144144144144144144144144144447114743311打印不良示例示例：np管理图下列是总务部每天入库的打印纸的不良品数据,对此作成nP管理61Step1.在worksheet输入数据利用Minitab制作步骤Step1.在worksheet输入数据利用Mini62Step2.Stat>controlcharts>NP

chart输入缺陷数据输入一定的样品大小(直接输入144或输入“列”)利用Minitab制作步骤Step2.Stat>controlchart63Step3.确认结果11号数据几乎超过下限管理状态利用Minitab制作步骤Step3.确认结果11号数据几乎超过下限管理状态利用64例：系统方案评审小组为了对提交的系统方案审查发现的缺陷进行控制，统计了每一份系统方案评审时发现的缺陷数。如何构建C、Uchart例：系统方案评审小组为了对提交的系统方案审查发现的缺陷进行控65MR图：反映反映两个连续样本的移动极差随时间的变化结合自己的项目，思考控制计划的内容。控制计划将一个长期计划编写成文档，该长期计划的目的是使对特定过程或CTQ的改进得以持续。重要的噪音变量（不可控制的输入变量）What什么？是建立控制质量计划的基础利用Minitab制作步骤Mistakeproofing的好处使过程及控制计划形成文件体系，从而确保过程的标准化和项目改进的持续收益利用Minitab制作步骤－控制阶段确保对过程的改进结果能够维持下去。－控制阶段确保对过程的改进结果能够维持下去。通过上图可以看到：A点超乎寻常的好，而B点超乎寻常地差．A和B都是由于异常原因造成的波动利用Minitab制作步骤输入一定的样品大小(直接输入144或输入“列”)不遵守规定工程内的作业者的失误预防体系S.工艺标准2、如何观察输出变量？Month方案缺陷数利用Minitab制作步骤报告下面的资料是每一份系统方案出现的陷数数据,请作成C管理图,以判断过程是否稳定?

Date缺陷数

Date缺陷数

123456789101112135753448364357141516171819202122232425322245677532示例：C管理图MR图：反映反映两个连续样本的移动极差随时间的变化下面的资料66Step1.在worksheet输入数据利用Minitab制作步骤Step1.在worksheet输入数据利用Mini67Step2.Stat>controlcharts>C

chart输入缺陷数据利用Minitab制作步骤Step2.Stat>controlchart68Step3.确认结果在管理状态利用Minitab制作步骤Step3.确认结果在管理状态利用Minitab制作步69例：系统方案评审小组为了对提交的系统方案审查发现的缺陷进行控制，统计了每月系统方案评审时发现的缺陷数。示例：U管理图例：系统方案评审小组为了对提交的系统方案审查发现的缺陷进行控70下面的资料是每月系统方案评审发现的陷数数据,请作成U管理图,以判断过程是否稳定?

Month方案缺陷数

Month方案缺陷数123456789101112135753448364357141516171819202122232425322245677532例162510917191216191714182316169141820241817201413下面的资料是每月系统方案评审发现的陷数数据,请作成U管理图,71Step1.在worksheet输入数据利用Minitab制作步骤Step1.在worksheet输入数据利用Mini72Step2.Stat>controlcharts>U

chart输入缺陷数据输入变量样品大小利用Minitab制作步骤Step2.Stat>controlchart73Step3.确认结果过程处于受控状态利用Minitab制作步骤Step3.确认结果过程处于受控状态利用Minitab74练习三思考练习：控制图作出后如何运用与连续的过程监控？练习三思考练习：控制图作出后如何运用与连续的过程监控？75四、失误防止(MP/FP)四、失误防止(MP/FP)76有关失误防止是Poka-yoke技术的一种分类（Mistakeproofing/Foolproofing）由ShigeoShingo新江滋生(丰田公司生产体系创建人)发明poka=inadvertentError指不注意的失误,yoke=prevent指预防发展成为两种形式的机制Promotestwotypesofmechanisms预防机制软盘采用直角方式(不至于侧面插入驱动器)检测机制警告用户出现问题安全带警告音乐主要应用于生产体系与errorproofing的联系和区别???有关失误防止是Poka-yoke技术的一种分类（Mistak77Mistakeproofing的目的对由人来进行的所有作业,消除所有失误是不可能的,不注意的失误是可能的,无法避免的.但是如果在故障发生前采取反馈和措施时失误不会转变为缺陷.

-ShigeoShingo-

保证“不制造不良”排除、防止作业者容易犯的失误和错误减少作业者的负担,容易按照标准作业保证100%良品是Mistakeproofing真正的目的Mistakeproofing的目的对由人来进行的所有作业78Mistakeproofing的好处不需要公式化的训练程序消除大部分的检查作业把作业者从重复的作业中解放出来促进创新性的的有附加价值的的行为形成无缺陷的作业当问题发生时能够提供即时的应对措施.Mistakeproofing的好处不需要公式化的训练程序79“第一次作正确的确是好,但更好的是将每一个有可能发生的错误变为不可能.”-ShigeoShingo-Process过份的变动原材料过份的变动测量系统不准确因人本身固有的误差……为何会发生失误“第一次作正确的确是好,但更好的是将每一个有可能发生的错误变80对人为失误的思考一般观点是人总会有失误存在失误是理所当然的不良将会在最终检查时发现部分不良也可以到顾客手中失误是不可避免的6SIGMA的观点构造可以消除不良的环境追溯不良发生的根源防止Process内的失误采用失误防止不良绝对不能到顾客手中失误是可以通过某些方式消除的对人为失误的思考一般观点是人总会有失误失误是不可避免的6S81抽样检查不可能100%有效抽样检查对制造确实有帮助,但顾客并不关心全数检查也不能说100%有效-测量体系的故障-作业者疲劳考虑顾客才是最佳的检查者Mistakeproofing是能够减少和消除检查的最好的工具

-ShigeoShingo-对检查的思考抽样检查不可能100%有效Mistakeproofing是82人为的失误类型功能失误：因为技术不足造成的失误错觉失误：因心情急噪有可能产生错觉的失误一时失误：因一时忘记造成的失误不细心失误:500元看成5000。初步者失误：初学者经常发生的问题随意失误：无视标准意外失误：在自已不知道原因时发生的失误迟钝失误：判断或反应慢造成的失误防置失误：没有作业标准，完全靠作业者把握标准引起的失误“啊？”失误：机器的误动作人为的失误类型功能失误：因为技术不足造成的失误83Mistakeproofing的基本构造Mistakeproofing不良异常停止停止正常动作的功能失误管制想失误也不能的管制预知警报告知异常或失误的警报不良停止停止正常稼动的机能流程管制不良品不流入后工程的管制发生警报出现不良品发生警报停止管制警报好象出现了(检知)有可能出现(预知)Mistakeproofing的基本构造Mistake不84Mistakeproofing的三水平LEVEL1:预防误差的发生LEVEL2:误差发生的原因探知LEVEL3:缺陷发生以后探知缺陷Mistakeproofing的三水平LEVEL1:85Mistakeproofing的种类和功能管制式:异常发生时停止或管制其SYSTEM

注意式:异常发生时发出警报以引起注意

未接收到警报时不良会持续发生1.根据目的规定功能接触式:产品外观的差异,尺寸的差异等引起的检查装置异常的了解定数式:因规定次数设定引起的异常分析一定动作反复时有用作业的STEP式标准动作,水平设定引起的异常分析应用范围非常多2.根据手段设定功能Mistakeproofing的种类和功能1.根据目的86Mistakeproofing的考虑依据1.利用产品的特征利用孔，弯曲等的产品外观来确定判断标准利用外观以良品的重量基准，以及重量散布来确定判断标准利用重量方式利用高度，厚度等尺寸设定基准，区别不良品利用尺寸Mistakeproofing的考虑依据1.利用产品的特87Mistakeproofing的考虑依据2.利用作业的流程不遵守规定工程内的作业者的动作与机器的联合动作的顺序时，不可以作业一系列的工程不遵守正规工程顺序，存在工程遗漏时，不可以作业Sequence方式Mistakeproofing的考虑依据2.利用作业的流883.利用作业的次数Counter方式通过加工的次数，部品的次数确认异常状态测量方式感知压力，电流，温度时间等随时间变化的数值，以确认异常状态剩余的数量方式准备必要的部品，完成作业后，根据部品的数量确认异常状态Mistakeproofing的考虑依据3.利用作业的次数Counter方式通过加工的次数，测量方89Mistakeproofing的考虑步骤作成PROCESSMAP,确认发现缺陷,制造缺陷的位置评价现程序的妥当性,评价是否正确履行确认各PROCESS阶段引发缺陷的条件确认缺陷的各个类型的根本原因和发生缺陷的PROCESS阶段确认要求的Mistakeproofing种类制作装置,进行实验测定有效性Mistakeproofing的考虑步骤作成PROCES90Mistakeproofing示例说明：计算机用3.5寸软盘的制作，盘角制作成斜角，可以防止软盘被插反。Mistakeproofing示例说明：计算机用3.5寸软91Mistakeproofing示例说明：进油口设置成漏斗形加油时不能启动汽车说明：1.汽车档位放在驾驶员前，防止其他人乱动2.钥匙在行使过程中不能拔出Mistakeproofing示例说明：说明：92Mistakeproofing示例说明：ABS(AntilockBrakingSystems)指在刹车时即使踩死刹车也不会完全抱死说明：车门没有锁上时提示超过一定时速时自动上锁Mistakeproofing示例说明：说明：93Mistakeproofing示例说明：洗手池在上端设置一个小孔，可以防止水溢出说明：小便器设置lightsensor，以确保水能够及时关掉Mistakeproofing示例说明：说明：94绿带CO固化改进结果课件95第九步

固化改进结果(Control)第九步

固化改进结果96控制阶段MeasureDefineImprove

ControlAnalyze9.实施过程控制10.项目总结输出:开发及实施过程控制计划控制概述控制计划控制图Mistakeproofing控制阶段MeasureDefineIm97目录控制概述控制计划SPC目录控制概述98第一部分控制概述第一部分控制概述99控制概述控制目的是什么？－控制阶段确保对过程的改进结果能够维持下去。－除此之外，控制阶段还提供一种信息共享的方式，帮助加速在其它区域的进行类似的改进。控制阶段为何重要?我们不希望今后重新调整过程。想从改进措施中不断获益。如果不及时进行过程控制,过程会随着时间的流逝逐步退化，改进成果会也之丢失。控制阶段是六西格玛项目中最为重要的阶段！控制概述控制目的是什么？控制阶段为何重要?控制阶段是六西格玛100Xs控制控制的思路：为确保“Y”值保持优化状态，需确保“X”值保持受控状态X’s为何会不受控？要取得好的结果,我们应该注重的是行为的输入,还是行为的结果?f(X1,X2…)Y=结果

原因Xs控制控制的思路：X’s为何会不受控？要取得好的结果,我101波动的存在

偶然原因的波动-自然的-随机的-过程固有的

异常原因的波动-可能由于操作员的失误、指令干涉影响或信息缺陷等导致-与偶然原因的波动相比，一般幅度较大-过程绩效水平表现为不可接受

异常原因会导致过程向失控方向移动，使得过程输出偏离期望的绩效标准波动始终存在只能减小、不能彻底消除！波动的存在偶然原因的波动波动始终存在102促进创新性的的有附加价值的的行为不良绝对不能到顾客手中想从改进措施中不断获益。Mistakeproofing的好处—基于实时数据、显示过程变化的图表运行新过程并收集数据维持与监控改进结果。一时失误：因一时忘记造成的失误确认缺陷的各个类型的根本原因和发生缺陷的PROCESS阶段例子：李工很关心他汽车燃料的节省．工作日他开车上下班，他想弄明白他汽车耗油情况好不好．每次他给汽车加油时，都把信息记在下面这张表中．规格限由客户的要求决定当问题发生时能够提供即时的应对措施.什么是：统计过程控制（SPC）因规定次数设定引起的异常分析控制极限是根据样本数据计算得出的;是过程的内部特征Xbar图：反映样本平均值随时间的变化反映所期望的数据波动的范围合理化建议处于受控状态政策通过上图可以看到：A点超乎寻常的好，而B点超乎寻常地差．A和B都是由于异常原因造成的波动控制计划将一个长期计划编写成文档，该长期计划的目的是使对特定过程或CTQ的改进得以持续。稳定性概念

过程稳定性或称处于统计控制状态，是指仅包括一般原因变差时，测量的过程分布特征参数（位置，分布，形状）随时间的变化维持恒定。稳定的过程使我们可以预测该过程未来的变化趋势。促进创新性的的有附加价值的的行为稳定性概念过程稳定性或103开发过程控制的关键步骤

完善实施计划开发控制每一个关键X或重要波动来源的方法定义控制过程X所要求采取行动的各个领域，并决定各种行动的相应规范

完善数据收集计划建立必要的实时测量系统来测量项目Y，并制订一个应急响应计划来规定过程表现低于绩效标准时应采取的措施开发过程控制的关键步骤完善实施计划104开发过程控制的关键步骤保持沟通使过程及控制计划形成文件体系，从而确保过程的标准化和项目改进的持续收益

人员培训运行新过程并收集数据维持与监控改进结果。开发过程控制的关键步骤保持沟通105

控制工具书面程序工作描述

政策修改SPC

统计过程控制

培训ISO国际标准化

组织

报告控制计划工具箱(新员工和进修员工)Mistakeproofing/Foolproofing风险管理控制工具书面控制计划(新员工和Mistakep106第二部分控制计划第二部分控制计划107控制计划目的控制计划将一个长期计划编写成文档，该长期计划的目的是使对特定过程或CTQ的改进得以持续。6σ控制计划必须融入质量计划才能发挥其效用。

控制计划应当符合该领域的质量计划控制计划目的控制计划将一个长期计划编写成文档，该长期计划的目108控制计划的组成部分过程流程图过程输出变量Y（KPOV）、目标或规格过程输入变量X（KPIV）、规格或管理界限重要的噪音变量（不可控制的输入变量）短期和长期的过程能力指明控制的方法、工具和体系

SPC抽样或检测自动化的过程控制MSAChecklist培训资料失误预防体系S.O.P应急计划或程序工艺标准控制计划的组成部分过程流程图109控制计划的要点What什么？是建立控制质量计划的基础Why为什么？要对它（X,Y)实施监控Who谁？由谁负责对它们进行监控How方法？通过什么样的方法实施When何时？什么时候对控制计划进行更新Where何地？对那一个过程进行控制

5W1H控制计划的要点What什么？是建立控制质量110控制计划的重要性唯一的理由是：控制计划的存在可以保证我们在任何时候都能满足客户的需求顾客需求产品或服务的特性过程要求过程控制过程控制计划通过控制计划保证改善措施的持续，形成一个质量控制体系！控制计划的重要性唯一的理由是：控制计划的存在可以保证我们在任111控制计划文件的样式对于KPIV和KPOV的测量系统和测量系统的能力要进行识别对于KPIV和KPOV的目标和规格管理界限的范围要进行记录对于连续型数据，要对KPIV和KPOV的CP/CPK进行计算，并记录短期的过程能力；对于离散型数据要记录其缺陷数详细的样本收集计划和应急计划要列出来控制计划应该和FMEA分析的结果对应起来控制计划文件的样式对于KPIV和KPOV的测量系统和测量系112FMEAvs.控制计划FMEAControlplanFMEAvs.控制计划FMEAControlplan113Stat>controlcharts>Xbar-schart在worksheet输入数据在worksheet输入数据连续型数据的控制图(续)-测量体系的故障Mistakeproofing是能够减少和消除检查的最好的工具防置失误：没有作业标准，完全靠作业者把握标准引起的失误-作业者疲劳考虑程序工作连续14个点交替上升和下降指明控制的方法、工具和体系政策Mistakeproofing的目的Date合理化建议没有处理连续6个点同时上升或下降下列是总务部每天入库的打印纸的不良品数据,对此作成nP管理图.利用Minitab制作步骤Xbar-S图用来描述样本的平均值和标准偏差随时间的变化四、失误防止(MP/FP)Stat>controlcharts>Xbar-schart利用Minitab制作步骤控制计划例Stat>controlcharts>Xbar-114商业/生产控制计划订单满足率例子:商业/生产控制计划订单满足率例子:115练习一结合自己的项目，思考控制计划的内容。练习一结合自己的项目，思考控制计划的内容。116三、统计过程控制SPC三、统计过程控制SPC117在管理过程中，我们往往忽视历史数据并缺乏对现有数据的跟踪。如果没有数据的跟踪，我们如何去控制它？而SPC是一个跟踪、监测过程的好工具。通过实施SPC，我们就可随时监测现有业务情况，采取及时的控制活动。SPC的目的统计过程控制图是由贝尔实验室的Waltershewhart在1920年开发的，用以跟踪一个过程的测量值或过程的统计量随时间变化的趋势图。在管理过程中，我们往往忽视历史数据并缺乏对现有数据的跟118什么是：统计过程控制（SPC）统计

–基于概率的决策方法。过程

--所有重复性的工作或步骤。 控制

--监控过程运行。基于与“ttest”假设检验相同的概念进行分析，能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前，就作出有关过程的决定、采取行动、解决问题。。当处于稳定状态的过程变差已经被外界可指定原因所影响时，SPC发出信号。当过程失控时，SPC将发出信号，你的任务是找出失控的原因，然后进行修正，确保问题不再发生。什么是：统计过程控制（SPC）统计–基于概率的决策方法。119什么时候使用SPC？1、希望获悉什么信息？ —关键过程变量（X或Y）在随时间变化吗？（即该过程稳定吗？）2、如何观察输出变量？—基于实时数据、显示过程变化的图表SPC是一个严密的过程，它要求操作小组积极参与数据的采集和分析。什么时候使用SPC？1、希望获悉什么信息？SPC是一个严密的120控制图的结构控制图和趋势图的区别在于，控制图是特定统计量随时间的趋势，横轴是时间。图上出现控制限和中心线。图上的每一个点是在某一时间点的一次测量或测量的统计量，如平均值或标准差。控制下限总平均中心线控制上限控制图的结构控制图和趋势图的区别在于，控制图是特定统计量随时121控制限和规格限USLUCLLCLLSL控制限由过程能力决定规格限由客户的要求决定控制上限控制下限规格上限规格下限控制限≠规格限控制限和规格限USLUCLLCLLSL控制限由过程能力决定控122使用控制图的注意事项及时将数据绘图

确认“失控”状态，并对其作出反应控制极限范围外的点

查找造成“失控”的根本原因

实施永久的解决方案

如果过程并未“失控”，那么就不要做调整使用控制图的注意事项及时将数据绘图123不需要公式化的训练程序-ShigeoShingo-程序工作What什么？是建立控制质量计划的基础平均和范围都在管理状态促进创新性的的有附加价值的的行为初步者失误：初学者经常发生的问题图上的每一个点是在某一时间点的一次测量想从改进措施中不断获益。详细的样本收集计划和应急计划要列出来Date缺陷数把作业者从重复的作业中解放出来MSAChecklist培训资料评价现程序的妥当性,评价是否正确履行P应急计划或程序LEVEL3:缺陷发生以后探知缺陷“第一次作正确的确是好,但更好的是将每一个有可能发生的错误变为不可能.开发过程控制的关键步骤过程稳定性或称处于统计控制状态，是指仅包括一般原因变差时，测量的过程分布特征参数（位置，分布，形状）随时间的变化维持恒定。他的一个朋友学过SPC，在他的帮助下，李工做出了控制图，他的朋友告诉他，只要每加仑汽油走的路程在控制界限范围之内，他就不用担心，而超出界限范围之外时，他就应该查找原因．在worksheet输入数据P应急计划或程序样本的变化引起的控制限不恒定2、如何观察输出变量？Mistakeproofing的种类和功能“第一次作正确的确是好,但更好的是将每一个有可能发生的错误变为不可能.在管理过程中，我们往往忽视历史数据并缺乏对现有数据的跟踪。除子样大小n恒定外，原理同P图Stat>controlcharts>Pchart减少作业者的负担,容易按照标准作业重要的噪音变量（不可控制的输入变量）AunitthatcontainsoneormoreDEFECTS-过程绩效水平表现为不可接受详细的样本收集计划和应急计划要列出来功能失误：因为技术不足造成的失误Mistakeproofing是能够减少和消除检查的最好的工具-ShigeoShingo-利用Minitab制作步骤例子：李工很关心他汽车燃料的节省．工作日他开车上下班，他想弄明白他汽车耗油情况好不好．每次他给汽车加油时，都把信息记在下面这张表中．工艺标准如何构建C、Uchart异常原因会导致过程向失控方向移动，使得过程输出偏离期望的绩效标准控制图的使用步骤选定要监控的变量搜集数据过程稳定性判断计算控制线及时绘点监控不需要公式化的训练程序P124控制图的类型平均值与极差Xbar&RN<10,典型3-5平均值与标准偏差Xbar与Sn≥10存在两种控制图表类型:连续变量控制图－用于监控连续变量值X，如:一个直径或消费者满意度评分。

离散变量控制图－用于监控离散变量值X，如:合格产品/次品数量，或存货水平。

中间值与极差X与Rn<10典型3-5单个数据点和移动极差XmRn=1监控连续变量X图表缺陷比例p图表典型n>50跟踪dpu/dpo次品数量nP图表n≥50(常量)跟踪次品数量缺陷数量c图表c>5缺陷数/单元U图表N变量监控离散变量X的图表控制图表类型控制图的类型平均值与标准存在两种控制图表类型:中间值与极差单125控制图绘图指南离散型泊松分布连续型nP管理图二项分布NOYES数据的多少数据类型P管理图C管理图U管理图I-MR样本大小样本大小一定一定不一定不一定-R管理图-s管理图XX控制图绘图指南离散型泊松分布连续型nP管理图二项分布NOYE126连续型数据的控制图Xbar-R图：描述样本的平均值和极差随时间的变化

Xbar图：反映样本平均值随时间的变化R图：反映样本的极差(样本中最大值和最小值的差)随时间的变化IR图：描述个体的数值和移动极差随时间的变化I图：反映个体数值随时间的变化MR图：反映反映两个连续样本的移动极差随时间的变化连续型数据的控制图Xbar-R图：描述样本的平均值和极差127例题:下列资料是焊接直通率项目组为了分析A类单板的焊锡过程是否受控?每天针对A类单板的焊膏厚度收集10个数据,收集了8天,请用控制图进行分析.数据如下表：日期11/211/311/411/511/611/711/811/90.1300.1340.1290.1320.1280.1300.1290.1310.1270.1310.1310.1270.1310.1310.1280.1300.1300.1300.1270.1290.1320.1320.1290.1290.1320.1270.1310.1300.1300.1280.1310.1280.1290.1300.1300.1310.1290.1290.1300.1290.1290.1310.1320.1300.1290.1310.1320.1320.1320.1300.1300.1310.1300.1320.1320.1300.1300.1280.1300.1320.1310.1300.1310.1290.1290.1330.1280.1280.1320.1340.1300.1320.1310.1300.1310.1290.1290.1300.1280.1