流程能力分析

能力分析-设定改进的基线度量如果无法测量，就不能对其改进。度量可以帮助我们理解现状。度量为我们指引正确的方向。对个人感情和理解而言，度量可以提供客观性。度量是一种通用的语言，帮助我们无主观性、变差和混淆地共享信息。度量帮助我们设定一个共同的目标。2基线当我们开始一个长途旅行时，我们会看一下里程标了解一下我们走了多远...然而，如果我们不清楚从哪里出发的，我们能知道走了多远吗？基线为我们的旅程设定了一个起点。它是首个测量，可以告诉我们现状。它也能帮助我们设定目标和项目范围。3我们为什么需要测量？我们需要测量对于项目而言重要的是什么？我们需要追踪以下度量指标Y商业度量指标Z值4我们需要测量什么－ＹＹ是我们需要关注的商业度量指标（CTQ/CTD/CTC）。例如ＰＰＭ，表格错误率，半径变差，功率因子等周期，交货周期，库存水平等维修费用，设备成本等5我们需要测量什么－Ｚ值Ｚ值是过程西格玛水平。它是常用的度量指标。用来测量改进的程度。帮助我们与世界水平相比较。世界水平或六西格玛过程是操作在六西格玛水平或Ｚ值＝６6Ｚ转化Ｚ转化用于正态分布过程。它表示Ｘ值距离中心值Ｘ的程度σ例如有一个正态分布，X=70并且σ=10，则X=30并且Z=(30-70)/10=-4换句话说，X=30偏离了–ve侧平均值4个σXXZσ7Ｚ值如果把Ｘ替换成容许限（规格上限和下限），Ｚ就表示在过程的容许限和中心间存在多少个σ。这就是Ｚ值的西格玛水平例如有一个正态分布，X=70并且σ=10，则X=30并且ZＬ=(30-70)/10=-4USL=100,Z=330704σ3σ1008且慢...每次当我们生产一批产品，我们都会得到相同的变差数量吗？为什么不同批次的过程出现变化？我们能否完全消除批与批的变差？这些批次中的哪些数据应当用来计算Ｚ值？多少数据足够？如果每次我计算采集数据得出的Ｚ值都不同，哪个是正确的？9于是...每次我们当生产一批产品时，我们不会得到相同的变差数量。批与批的过程变差是由于平均值随着时间的偏移。我们可以减少变差，但无法预防。这意味着与短期变差相比，过程在长期内具有更多的变差。当短期Ｚ值为６，过程就是六西格玛过程10观察过程变化过程的固有能力随着时间的推移，一个“典型的”过程会偏移和漂移大约1.5“短期能力”LSLUSLT时间1时间2时间3时间4过程不变的能力“长期能力”合并std.dev.总体std.dev.群内群间11理解过程变化打开文件Batches.mtw文件中包含了七月生产的4个批次的输出数据。分析这些批次的图像总结并计算平均值，是否有区别？现在分析整个七月的数据，我们需要合并数据。选择Data>Stack>Columns。选择列C1-C4选择当前工作薄列，选中C7并把注脚存入C6单击OK现在分析这些数据的图像总结。区别又在哪里？12理解过程变化统计数据说明：７月６日，７月9日，７月11日，７月19日变量 N平均值StDev最小最大极差７月６日10083.9375.01172.52996.37123.842７月9日20081.6305.06571.56196.57925.017７月11日50089.0835.02276.710102.02725.316７月19日15091.8655.52478.422109.15030.728

统计数据说明：C7变量N平均值StDev最小最大极差C795087.4126.24371.561109.15037.58913短期能力与长期能力过程的平均值随着时间偏移。根据经验，偏移为1.5所以 Zlt=Zst-1.5近似值并且 Zst=Zlt+1.5近似值当一个六西格玛过程具有 Zst=6所以该六西格玛过程具有 Zlt=4.5Z=4.5时，缺陷率是多少？LSLXstUSLZlt=4.5σ平均值偏移=1.5σZst=6σXlt14能力与绩效Zst表示过程能力，而Zlt和时间相关的绩效什么是能力？固有能力由于变差共有原因产生的什么是绩效？最终输出由于变差共有以及特殊原因产生的15变差原因变差共有原因是过程的固有部分产生不变的变差对每个数据点影响相同反映出单位至单位的变差变差特殊原因通常在过程外有时出现有时不出现对某些数据点的影响比其它的大反映出时间与时间的变差16变差原因－实例变差共有原因道路上的普通交通机器滑块的正常缝隙出席大量生产中的尺寸变差变差特殊原因道路上的事故磨损造成的滑块缝隙过大生病批次变化或供应商造成的变差17稳定性当变差只是由共有原因造成的，可以认为过程是稳定的。一个稳定的过程可以预测变差。特殊原因会破坏过程的稳定性，因为变差变得不可预测。一个稳定的过程也被称为“控制”中的过程18能力与稳定性只有当过程稳定时，能力才有意义。如果过程失控，我们需要首先稳定过程。只有当过程稳定时，才能对固有变差进行改进。使用控制图分析稳定性。六西格玛从业者的首要任务是识别和去除变差特殊原因。一旦过程变得可预测，下一步就是识别固有变差原因并去除。19计算能力能力可以定义为可容许的变差 过程变差LSLX±2σUSLX±3σX±1σ20计算能力边际能力 T=6σLSLX±2σUSLX±1σX±3σ21计算能力六西格玛能力 T=12σLSLX±6σUSLX±3σ3σ3σ22计算能力计算Ｃｐ024681012141618201.Ｃｐ=2.Ｃｐ=3.Ｃｐ=4.Ｃｐ=哪个过程有最好的Ｃｐ？哪个过程有最多的缺陷？23计算能力从上限和下限计算Cp02468101214161820哪一侧的风险较小？3σ3σX-LSLUSL-X24计算绩效从上限和下限计算Cp02468101214161820哪一侧的风险较小？3σ3σX-LSLUSL-X25能力与绩效如果公式相同，区别是什么？区别在于西格玛计算！能力中的西格玛包含了短期变差。绩效中的西格玛包含了长期变差。数据的采集为何会不同呢？26能力计算能力包含了短期变差。它要求短时间内的数据采集采用群数据（通常3-7样本量）。群中的数据点需要是连续输出。很多群数据在一段时间内采集。群内的平均变差可以表示固有变差。西格玛的计算可使用公式只有当过程稳定时，才能使用此公式27绩效计算绩效包含了长期变差。它要求长时间内的数据采集数据表示的不止一天，如有可能应是超过一个月的变差。如果数据点太多，可以用随机数据表示所有天数和批量。平均值的平方根可以表示所有变差西格玛的计算可使用公式只有当数据是在长期内采集时，才能使用此公式28使用Ｍｉｎｉｔａｂ进行计算打开文件Capability_OD.mtw文件包含了在10小时生产中５次采集的40个子群。LSL=36，USL=42分析这些批次的图像总结，检查常态。现在进行能力分析选择Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis>Normal.选择单列，选择C4为Column以及C3为SubgroupSize输入LowerSpec.

为36以及UpperSpec.

为42单击OK现在分析Cpk和Ppk值。为什么会有区别？29使用Ｍｉｎｉｔａｂ进行计算这是如何与Ｚ值相关的？30能力、绩效和Ｚ值如果过程稳定，使用子群采集短期数据，计算Cpk并且Zst=3xCpk。如果过程不稳定或稳定性未知，用随机采样采集长期数据，计算Ppk并且Zlt=3xPpk。转化成短期Ｚ值，Zst=Zlt+1.5所以以及31Ｚ值计算路线图Zst

是基线Ｚ值选择Y属性Y变量Y计算DPU计算Zlt正态特性非正态稳定过程不稳定过程/未知计算Zst非正态能力计算32计算基线Z值列C1-C2包含了加工过程中以秒为单位的长度数据。要求的最大长度为555。过程在过去的6个月中运行稳定。在最后的35个批次内的各前5件上采集数据。列C4-C6列出了油漆过程的最近1年的操作数据。数据列出了在最后62个批次内的油漆的件数和送去重新油漆的件数。列C8-C9包含了模制过程中以