Wk4-BB-C-07 SPC-对控制图的响应0909

响应控制图普通原因与特殊原因的适当管理措施是大不相同的。解释控制图

稳定吗？

特殊原因策略普通原因策略

不稳定稳定针对控制图反映采取措施的结果消除变化的特殊原因的策略我们的目标是消除特定的特殊原因或使不稳定的过程变得稳定。获得及时的数据以迅速显示特殊原因。立即采取措施补救任何损失。立即搜索与该特殊点相关的原因。找出该情况的不同之处。隔离影响最深的原因。制定一个较长期的补救方案，以防止特殊原因再次发生。或者，如果结果很好，则保留该方案。减少变化的普通原因的策略如果过程在统计控制下，试图通过解释个别点之间的差异来减少变化的普通原因几乎是不可能的。所有数据是相关的。不要只注重高点或低点。不要注重您喜欢或不喜欢的点。进行根本改变以便改进。对数据分层或解集以寻找线索来帮助搜索解决方案。进行实验以查看不同的变量对过程有什么影响。为复杂情况作准备。改进稳定的过程比确定特殊原因要复杂得多－需要更多的时间和资源，通常还需要管理阶层的领导。练习1：解释单值图目的：练习解释单值图并确定适当的措施或结论。时间：25分钟指示：下面4页提供了四个案例。1. 自己单独做，阅读每个案例并研究控制图。2. 分成小组回答每个案例后的问题。3. 准备与全组学员一起讨论。案例#1—培训成本人力资源部主任复查了过去两年来的培训费用。根据过去12个月的费用数据，她列出每个月的平均预算成本为$98,000，但上一个月的费用却为$105,000。她想知道上一个月有什么不同，因此要求下属查明原因，以便将来可避免该问题。

a.上一个月的数据是特殊原因还是普通原因的结果？为什么？b.人力资源部主任是否采取了适当的措施？c.她应该预期的月培训成本是多少？850009000095000100000105000110000费用($$)1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月月培训费用单值图过去两年平均值=97700UCL=107400LCL=88000练习1：解释单值图（续）案例#2—停工时间一条包装线在3月8日到8月23日之间平均每周停工4小时。由于很多问题与电路开关有关，技术人员怀疑电涌保护装置发生故障。他们在8月23日这一周更换了它，并连续再收集了8周的数据。*a.新的电涌装置有用吗？b.如果有用，技术人员从哪一周获得了第一个信号？是否有过程偏移的任何其它信号？01234567停工时间（小时）

3月8日3月22日4月5日4月19日5月3日5月17日5月31日6月14日6月28日7月12日7月26日8月9日8月23日9月6日9月20日10月4日10月18日日期停工时间单值图（3月–10月）UCL=6.1平均值=4.2LCL=2.2更换电涌设备练习1：单值图（续）案例#3—服务中心容量生活消费品供应商跟踪通过

EDI获得的订单。它希望使用此数据为新年度作预算。如果过程是稳定的，则经理们可预测平均每天可收到的订单数。但他们需要知道过程中是否存在任何特殊原因的迹象。

a. 数据是否表示存在特殊原因或者变化是所有普通原因的结果？为什么？b. 他们应预计每天收到的平均订单数是多少？c. 他们应预计每天收到的最大订单数是多少？练习1：单值图（续）0100200300400订单数1月30日1月31日2月1日2月2日2月3日2月4日2月5日2月6日2月7日2月8日2月9日2月10日2月11日2月12日2月13日2月14日2月15日2月16日2月17日2月18日2月19日2月20日2月21日2月22日通过EDI收到的订单的单值图1月30日-2月22日

UCL=369.1X=208.7LCL=48.3练习1：单值图（续）案例#4—水纯净度一个生产塑胶卡片（信用卡、医疗保险

ID卡、行李标签等等）的工厂使用附近溪流中的水来冷却加热过程中使用的装置。只要排放水的杂质不超过50毫克，该公司就可以将这些水直接排放到溪流中。技术人员每天抽样监控杂质量。a. 数据是否表示存在特殊原因或者变化是所有普通原因的结果？b. 如果存在特殊原因，哪个样品最先显现出来？c. 一些适当的措施是什么？杂质单值图5/1–6/23

0

10

20

30

40

50

杂质（毫克）

135791113151719212325样品号UCL=39.8X=19.8LCL=无练习1：答案案例1答案a. 变化全部是由于普通原因。所有的点都在控制界限内，没有其它测试表示存在特殊原因。b. 主任没有采取适当的措施。让下属查找为何最后一个数据点高是浪费人员时间的特殊原因措施。最后一个点的变化原因与所有其它点的变化原因并无不同。c. 平均每月花费在培训上的金额是$98,000左右。但是，个别月份从大约$88,000到$107,000之间的变化是正常的。如果减少平均值或减小变化范围对这家公司很重要，则主任需要采取普通原因措施以改进过程。练习1：答案（续）案例2答案a. 是，设备有用。控制图显示停工时间（小时数）下降了。b. 第一个信号是9月6日那一周，当时的数据值低于下控界限。8月30日那一周的数据点低于其它值，但它仍在控制界限内。到10月18日止仍有8个数据点低于中线。这也是过程变化的信号，但在本案例中下面那个点是一个更明显的信号。练习1：答案（续）案例3答案a. 变化全部是由于普通原因。所有的点都在控制界限内，没有其它测试表示存在特殊原因。b. 每天收到的订单平均值是209。只要过程稳定，公司可在预算中使用此数字。c. 每天的订单数从48左右到370之间的变化是正常的。经理们应该预计使用EDI每天最多可收到370个订单，最少可收到48个订单。练习1：答案（续）案例4答案a. 最后8个数据点指示存在特殊原因。样品26也位于控制界限外。b. “连续6个增加或减小”法则表示“样品24”存在特殊原因问题。需要再加两个样品才能观察到控制界限以外的点。c. 适当的措施是只要杂质过高就立即停止排水。然后排除特殊原因：观察过程中有什么发生了变化—什么不同—并且找出一个长期的补救方案。此情况是控制界限外的点没有更快地显现出特殊原因。本图中没有下控界限，因为它将低于0毫克，而数据值低于0毫克是不可能的。规格界限与控制界限规格界限 来自工程或客户要求

表示某人希望过程做什么

有时可通过更改产品或服务的要求来更改控制界限

-来自对过程数据的计算

-表示过程可实际做什么

-只能通过更改过程来更改

控制界限与规格界限的示例杂质单值图5/1–6/23

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20

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杂质（毫克）

135791113151719212325样品号UCL=39.8X=19.8LCL=无案例4中的问题：如果根据50毫克的规格界限而不是使用控制图来决定是否采取措施您会在什么时候开始解决水杂质增多的问题？2. 假设规格界限是35而不是50。该过程可满足此规格吗？控制界限与规格界限的示例（续）案例4答案：1. 尚不用采取措施。所有数据点都在规格内。如果上升趋势持续，那么在几个样品之后您可能会看到某个数据点高于规格界限。2. 否，上控界限为40。但是如果过程稳定，则可预测出位于规格外的样品百分比，在您努力改进过程（或提高规格界限）时对这种情况制定出改进计划（而不是因它的出现而感到惊讶）。讨论：规格界限与控制界限10152025303540455055600123456789101112131415161718192021UCL=50.0LCL=20.2X=35.1客户的规格上限=40客户的规格下限=30满足这些客户规格可使用一些什么方法？讨论：答案通过减小普通原因变化来改进过程。检查每一项并剔除可预测的量。与客户协议将规格从“30与40之间”扩大到“20与50之间”。比较规格界限和控制界限不稳定（不受控制）

稳定（受控制）在规格界限内规格上限规格下限规格上限规格上限UCLLCLUCLLCL在规格界限外规格上限规格下限规格上限规格下限UCLLCLUCLLCL何时计算新的控制界限出现下列情况时，应计算新的控制界限根据下列情况，知道过程中有一个变化：统计证据，如8个数据点高于或低于中线。已确定变化发生的原因（基于您的过程知识）。您确信过程将保持变化。变化不是临时性的。变化已成为过程的标准部分。当您有足够的数据点可以看到变化时计算新的界限。称新的界限为临时性直到您获得至少24个新数据点为止。

如果航空公司看到一个新雇佣的行李搬运员老是遗失行李并且遗失的数量越来越多，他们是否应该重新计算控制极限值？02581012#丢失量

7-Feb9-Feb11-Feb13-Feb15-Feb17-Feb19-Feb21-Feb23-Feb25-Feb27-Feb1-Mar3-Mar5-Mar7-Mar9-Mar11-Mar13-Mar日期春季航班上报告丢失行李的单值图7二月份 3三月份暴风雪

UCL=9.5平均值=3.2LCL=none新雇佣员工

on2/11举例:确定是否计算控制极限举例:确定是否计算控制极限答案他们知道二月十一日左右流程有所变化，因为它们既是统计证据（中心线上八个点），也是流程知识（新的行李搬运员）。他们希望变化只是暂时的，并且不会变成标准流程的一部分。他们不是重新计算控制极限值，而是采取措施，防止特殊原因继续发生影响。原控制界限下面是一个临床实验中测得的有关血样测试周期的单值图2030405060CycleTime(hrs)254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277278279280281282283284血样测试周期单值图

May16–May27Sample#UCL=56.3Average=42.3LCL=28.3Switched

labs变更控制极限值举例变更控制极限值举例续流程中有变更发生的证据在平均值以下一行中有十个数据点（在中心线以下特殊原因信号有8个或8个以上的数据点）。有引起变更的流程知识。有很好的理由相信变更情况变成了流程的一个常规部分，并且将继续存在。

变更控制极限值举例

续新的控制极限值2030405060周期(小时)

254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277278279280281282283284血样测试周期单值图

五月16?五月27

Sample#

温度控制上限=45.8

TempAvg=35.8温度平均温度控制下限=25.8

UCL=61.2LCL=29.6X=45.4Switched

labs新的临时极限值只取决于更换实验室之后的数据(样本275-284).(在24个样本收集完毕之前，我们都可以认为控制极限值是临时性的)

练习

2:确定是否计算新的控制极限值目的:练习并确定是否需要计算新的极限值。时间：5分钟指令： 1. 研究下一页上的两个控制图，并确定是否需要修改这两个控制图。2. 接下来你将做什么?3. 准备与整个小组成员分享你们的讨论结果。练习

2:确定是否计算新的控制极限值

续01234567停机时间

(小时)

8-Mar22-Mar5-Apr19-Apr3-May17-May31-May14-Jun28-Jun12-Jul26-Jul9-Aug23-Aug6-Sep20-Sep4-Oct18-OctDate停机时间单值图(三月-十月)UCL=6.1Ave=4.2控制下限=2.2

代替p.s.设备

案例1

杂质单值图杂质样本数量5/1–6/23

0

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20

30

40

50

Impurities

(milligrams)135791113151719212325Sample#UCL=39.8X=19.8LCL=none案例2

练习2:确定是否计算新的控制极限值续练习2：答案案例1:

是否应该计算新的控制极限值？是的。

01234567停机时间(小时)

8-Mar22-Mar5-Apr19-Apr3-May17-May31-May14-Jun28-Jun12-Jul26-Jul9-Aug23-Aug6-Sep20-Sep4-Oct18-Oct日期停机时间单值图(三月?十月)TempAve=2.0TempLCL=0

代替p.s.设备

TempUCL=4.5该公司知道是什么原因引起了变化，而且他们有足够的理由确信这种变化相对而言是永久性的。有必要计算新的控制极限值(在用新的p.s.设备收集满至少24个数据点之前,都可认为是临时性的)

练习

2:答案

续.

案例2:他们是否应该计算新的控制极限值?不应该。该公司应该能够找到引起水中杂质增加的原因并解决问题。他们应该继续利用原来的控制极限来规划数据，以验证他们是否真的解决了问题。Minitab介绍:重新计算极限值目的:利用Minitab来生成停机时间一例中的单值图，并在设备变化之后重新计算控制限值。数据参考:[downtime.mtw]指令 1. 生成默认单值图： 统计

>控制图>单值变量控制图>单值…(选择“downtime”作为变量)Minitab介绍：重新计算极限值，

介绍2、对照案例1检查结果。重新计算极限值

续

3.设备变化之后重新计算控制限值：

a.检查电子表格的第三栏“Changes” 介绍：重新计算控制限值

续4.

对照案例1的答案检查结果

由于负值的停机时间没有意义，所以将控制下限设定为0或1

介绍：

重新计算控制限值

续5.

将控制下限设定为0：这意味着控制下限将不再是负值介绍：重新计算控制限值

续6.检查结果:日期该控制下限值将到达0的边界介绍：重新计算控制限值

续7.根据你的需要编辑标签:介绍：重新计算极限值

续8. 根据你的需要编辑分布图:

使用编辑器>使用调色板色彩或者双击图象按钮进行编辑。

3331292725232119171513119753分组时间176543210停机时间小时数

Oct-18Oct-4Sep-20Sep-6Aug-23Aug-9Jul-26Jul-12Jun-28Jun-14May-31May-17May-3Apr-19Apr-5Mar-22Mar-8计算机停机时间单值图Ave=2.0UCL=4.5LB=0.0代替p.s.设备

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名称4标准偏差提供的附加信号

线段1和2标准偏差上的零点（以及线段3标准偏差上的控制极限）另外也提供特殊原因引起的其它信号。试验5

三个连续数据点中的二个超出标准偏差（在同一侧）。*在流程中发出变化信号由标准偏差区域提供的四个附加信号

续。.

试验6

五个连续数据点中有四个超出一个标准偏差（在同一侧