制程能力研究-cpk与ppk课件
72页1、测量(Measure)阶段,流程能力研究 (Capability Study ),Define,Measure,Analyze,Improve,Control,Step 4- 确定项目Ys,Step 5- 确认Y的现水准,Step 6-发掘潜在的原因 变量(X),基础统计学 Minitab简介 测量系统分析 Y的表现水平 及目标 确定改进目标,路径位置,目 录,流程能力介绍 计数型流程能力 计量型流程能力 流程能力指数 短期/长期流程能力分析 流程能力练习,2,308,537,3,66,807,4,6,210,5,233,6,3.4,s,PPM,流程能力,每百万机会的 缺陷数,流程能力介绍,当我们继续收集该流程的数据时,我们会有如下疑问: “这个流程有能力不产生不良吗?” 要求数据收集分析. “流程能力研究”,流程能力是 ?,流程在管理状态时所表现出的产品或服务的品质变动程度,流程能力研究,研究流程的能力 - 流程可以充分满足目标吗 ? - 流程是处于可接受的散布水平吗 ? 使用可能的工具 - 流程能力分析 主要考虑事项 - 要求流程是在可控制状态. - 合理的子群 (Rational
2、 Subgroup) 最终结果物 -明确反映当前Process的短期及长期流程能力的报告书,什么导致缺陷?,额外的散布源于: 制造流程和测量系统 供给的材料散布 不合理的过窄的规格 (为了强化的设计,比顾客的要求更窄),不适当的设计容限,不稳定的部件和材料,不充分的流程能力,不良,流程能力,多少材料脱离了规格? 短期的/长期的?,不适当的设计容限,不适当的流程能力,供应材料的散布,不适当的测量能力,流程能力解剖,流程能力路径,你的数据是 什么类型的,计量型,记数型,从流程里 收集数据,从流程里 收集数据,用 Minitab 分析数据,用 Excel 分析数据,流程能力表述 DPU, PPM Cp, Cpk, Pp, Ppk,流程能力表述 DPU, PPM,“缺陷” (x4),1 2 3 4 5 6 7 错误数,“缺陷” (x 130 Min),“无缺陷” (x 130 Min),15 110 115 120 125 130 135 140 装配时间 (Min),“无缺陷” (x3),顾客的要求,顾客的要求,记数型,计量型,数据分类,寻找计量型数据 太难了!,计数值流程能力,计算产品的-
3、水平,计算单位产品缺陷数(DPU):,翻到Sigma表, 然后估计Sigma水平,计算每百万机会的缺陷数(DPMO):,示 例,计算单位产品缺陷数(DPU):,计算每百万机会的缺陷数(DPMO):,或=normsinv(1- 750/1000000)+1.5,流程能力的工具 - 记数型,Attribute Sigma Calculator.XLS,或=normsinv(1- 40000/1000000)+1.5,记数型练习: 制造部门,#1 不良的洗衣机 工厂刚生产完一批共40,000台洗衣机,其中发现100台洗衣机有缺陷。 #2 不良性批号 在3月份,有12,412台A型电机被组装到干燥机中,每台电机有3个被正确制造的机会(分别是功率、振动和总重)。在本月中,发现了200个不良发生。 #3 不良性批量 工厂刚生产出一批共400台冰箱(每台冰箱有134个部件)。在生产中,发现了12,312个不良(错组装或损坏)部件。,DPU = 0.0025 DPMO = 2500 Sigma = 4.31,DPU = 0.0161 DPMO = 5371 Sigma = 4.05,DPU = 30.
4、078 DPMO = 229,701 Sigma = 2.24,DPU, DPMO, 和 Sigma 是多少?,记数型练习:非制造部门,#1 有缺陷的购买定单 在3月中,共有764份购买定单交付,其中321份有缺陷。 #2 迟到的出货 在2000年,共出货42,100 批更换部件,其中有4,100批晚到 #3 不正确购买单据 在3月份,交付了764份购买单据,每份单据要填8处信息,共发现1234处不正确信息。,DPU = 0.4202 DPMO = 420,157 Sigma = 1.70,DPU = 0.0974 DPMO = 97,387 Sigma = 2.80,DPU = 1.615 DPMO = 201,897 Sigma = 2.33,计量型数据等于 力量!,计量值流程能力,一般形式: 这个变换产生的值来自一个平均值=0 和= 1的分布 。这个值以标准偏差为单位显示了原来的数值离平均值有多远。 例如, 如果 Z = 2, 说明问题中的数值偏离平均值2个标准偏差 用这种方法,我们能在那个产品的输出平均值和的基础上计算产品脱离规格的比例。,Z-变换,估计不良率,为了估计流程的良
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