三星全套六西格玛测量GBM工程能力

工程能力分析MeasureDefineAnalyzeImproveControl方法论

Measure概要

ProjectY

基础统计

测定System分析SixSigma测度

工程能力分析

ProcessMap&特性要因图

FDM工程能力分析

学习目标理解工程能力指数Cp,CpkPp,Ppk理解利用Minitab的工程能力分析方法理解利用工程能力分析结果的

水准计算方法

能生产均一品质制品的工程固有能力。什么叫工程能力？

工程被管理时，表示工程中生产的制品品质变动是什么程度的量。

一切品质特性都具有它的目标值(TargetValue)，

品质是与目标值的偏差越小越优秀。长期/短期工程能力Time1Time2Time3Time4(Xij-Xj)2Si=1nSj=1g

nXj-X2Sj=1g()

(Xij-X)2Si=1nSj=1g=SSW=SSBSST=

长期工程能力对比短期工程能力工程能力指数-短期工程能力指数用

CP,CPK

来表示，长期工程能力指数用

PP,PPK来表示。

-在这里CP

或

PP

是工程平均与规格中心一致时的工程能力指数，

CPK

或

PPK

是工程平均与规格中心不一致时的工程能力指数。

工程能力指数(ProcessCapabilityIndex)？

在Minitab

工程能力指数是工程能生产多么均匀品质产品的能力，即，评价工程能力的测度。

短期工程能力指数

工程平均和规格中心一致时工程平均和规格中心不一致时st表示短期标准偏差，在Minitab中以StDev(Within)

推定。工程能力指数단,

长期工程能力指数

工程平均和规格中心一致时工程平均和规格中心不一致时lt表示长期标准偏差，在Minitab中以

StDev(Overall)

推定。工程能力指数단,合理的部分群(RationalSubgroup)合理的部分群意味着根据部分群构成原则而构成的部分群，形成合理的部分群因此能准确地确认工程的固有能力。总变动群间变动总合群内变动总合文件名:Capability_Subgroup.mtw部分群组成原则

部分群内变动(VariationwithinGroups)为小

部分群间变动(VariationbetweenGroups)为大102030405091011Index充电量显示部分群内的变动小，部分群之间变动比较大。

分析点的排列Perform，容易找出工程改善的问题。

已形成合理的部分群时…合理的部分群(RationalSubgroup)合理理的的部部分分群群(RationalSubgroup)10203040508.59.510.511.5Index部分群内的变动大，

部分群之间的差不太明显。

不易找出工程改善问题。

如果没形成合理的部分群...充电量利用用Minitab的工工程程能能力力分分析析CapabilityAnalysis(Normal)CapabilityAnalysis(Between/Within)CapabilityAnalysis(Weibull)CapabilitySixpack(Normal)CapabilitySixpack(Between/Within)CapabilitySixpack(Weibull)计量值数据计数值数据CapabilityAnalysis(Binomial)CapabilityAnalysis(Poisson)对正正态态分分布布数数据据的的工工程程能能力力分分析析例题题1为了了工工程程能能力力分分析析，，20天各各选选5个核核心心部部品品特特性性值值的的长长度度(mm)的测测定定DATA如下下。。通过过正正态态性性检检定定(NormalityTest)确认认DATA是正正态态分分布布，，核核心心部部品品的的规规格格是是按顾客要求求600mm2mm.通过以下DATA做工程能力力分析。598.0599.8600.0599.8600.0600.0598.8598.2599.4599.6599.4599.4600.0598.8599.2599.4599.6599.0599.2600.6598.8598.8599.8599.2599.4600.0600.2600.2599.6599.0599.0599.8600.8598.8598.2600.0599.2599.8601.2600.4600.2599.6599.6599.6600.2599.2599.0599.6600.4600.0599.0599.6599.4599.2597.8600.4599.6600.0600.8600.4599.4599.0598.4599.0599.6598.8599.2599.6598.6599.8599.6599.2599.6600.2599.8599.6600.0599.6599.2598.6599.6601.2599.6600.2600.0600.0599.4599.8599.2599.6599.4600.0600.0599.2599.4599.6599.8599.0599.6599.41234567891011121314151617181920把计量型数数据的正态态分布数据据的工程能能力通过Minitab分析。CapabilityAnalysis(Normal)(ProcessCapability.mtw)Worksheet里DATA输入Step1CapabilityAnalysis(Normal)Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis(Normal)Step2输入规格的的上限和下下限Boundary是DATA不能测定规格外时Check选择变量列列部分群的大大小或列输输入CapabilityAnalysis(Normal)非正态DATA时，为了Box-Cox变换而选择择输入规格中心值时用Cp,Pp或Z值来决定要输输出的决定用ppm或%输出OptionsCapabilityAnalysis(Normal)Step3确认结果规格上限Target规格下限平均样品数短期标准偏偏差长期标准偏偏差Process数据潜在的执行曲线实际的正态曲线潜在的工程程能力指数Cp考虑倾斜的的潜在工程能能力指数Cpk潜在的工程程能力只用工程的的群内变动动评价执行行能力的指指数。即，，意味着Cp改善可能最最大限度是是1.16为至。CapabilityAnalysis(Normal)实际性工程程能力指数Pp考虑倾倾斜的的实际性性工程程能力力指数Ppk实际性性工程程能力力根据所所有DATA的变动动值评评价执执行能能力的的指数数CapabilityAnalysis(Normal)现在执行能力用ppm表示实实际DATA脱离规规格的的程度度。CapabilityAnalysis(Normal)潜在的的预想想执行行能力力只考虑虑工程程的群群内变变动显显示正正态分分布时时，数数据表表现为为脱离规规格的的预想想ppmCapabilityAnalysis(Normal)实际预预想完完成能能力对所有有DATA的变动动值来来显示示正态态分布布时，，DATA表现脱脱离规规格的的预测测ppm因工程程平均均以规规格中中心为为基准准往LSL方向倾倾斜，，所以以需要要与工工程变变动的的减少一一起能与规规格中中心一一致的的工程程平均均的移移动。。CapabilityAnalysis(Normal)算出Z值观察利利用Minitab输出Z值的过过程。。:良品的的比率率,:工程不不良率率算出公公式是标准准正态态分布布函数数的逆逆函数数，利利用Minitab可以求求。还记得得在基基础统统计的的概率率分布中中求逆逆累计计概率率值的的方法法吧?Z(Calc>ProbabilityDistribution>Normal)CapabilityAnalysis(Normal)从例题题1的Session结果中中确认认ppmTotal后，通通过Minitab算出Z值。Step1良品率率(r)计算良品率率(r)=1-0.00636735=0.993632在例题题1的结果果中“Overall”ppmTotal为6367.35，按不良良率换算是是0.00636735，，良品率率如下下。Step2Calc>ProbabilityDistribution>Normal选择逆逆累计计概率率因为是是标准准正态态分布布函数数，所以输输入平平均0,标准偏偏差1输入常常数CapabilityAnalysis(Normal)Step3确认结结果通过以以上结结果，，能确确认Z值是2.4911.Z=2.4911CapabilityAnalysis(Normal)能知道道这工工程的的水准是是ZLT=2.4911ZST=2.4911+1.5=3.9911程度。。CapabilityAnalysis(Binomial)下列数数据表表示某某二次次电池池生产产业体体焊接接后因因Leakage所发生生的不不良品品数，，并计算算了工工程能能力。。样品品大小小是20.120110119391185831717216162152541454213333122211131不良品数部分群不良品数部分群对二项项分布布DATA的工程程能力力分析析通过Minitab分析计计数型型DATA的二项项分布布DATA工程能能力。。例题2工程能能力分分析Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis(Binomial)选择样品大大小同同样时时样品大大小不不同时时，选选择输入样样品大大小的的列指定目目标不不良率率知道母母集团团的不不良率时时，输输入其值。。CapabilityAnalysis(Binomial)Step1click(Capability_binomial.mtw)CapabilityAnalysis(Binomial)在Pchart中没有有脱离离管理理界线线的点点，所所有点都都在管管理界界限内内任意意地分分布，，因此此工程处处于稳稳定状状态。。累积不不良率率CHART(Cumulative%Defective)是确认数数据是是否具具备对对不良良率提提供稳稳定推推定值值，在图中中样品品10开始累累积不不良率率没有有大的的变动动而连接接，并并越来来越接接近于于平均均，因因此可可以判断对对不良良率的的推定定确保保了充充分的的数据据。这工程程的不不良率率是115,000ppm(DPMO).可以知知道此此工程程的Sigma水准为为115,000DPMO相应的的ZLT=1.2ZST=1.2+1.5=2.7结果解解释Step2对二项项分布布DATA的工程程能力力分析析通过Minitab分析计计数型型DATA的泊松松分布布DATA的工程程能力力。CapabilityAnalysis(Poisson)下面数数据是是某PVC地面材材料的的每单单位面面积表表面所所发生生的气气泡不不良率率，按按照抽样顺顺序表表示，，计算算了工工程能能力。。120310419293181851737416464151561414213234124201151气泡不良数样品气泡不良数样品例题3选择Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis(Poisson)样品大大小相同时时样品大大小不不同时时，选择输输入样样品大大小的列。。指定对对每单单位缺陷数数的目目标值值知道对对母集集团缺缺陷数数平均时时，输输入其其值。。CapabilityAnalysis(Poisson)Step1工程能能力分分析(Capability_Poisson.mtw)在UChart中没有有脱离离管理理界线线的点点，并并所有有的点任任意地地分布布，因因此工工程处处于稳稳定状状态。。在累积积计DPUCHART(CumulativeDPU)中可以以确认DATA是否具具备对对DPU提供稳稳定推推定值值。因为样样品18开始累累积DPU没有大大的变变动接接近于于平均，，所以以根据据这些些DATA推定的的DPU是正确确。平均DPU是2.95个，每单单位面积积平均发发生3个左右气泡泡不良。。不良率为为1-(e-DPU)=1-(e-2.95)=1-0.0523397=0.9