
过程能力分析PPT课件.ppt
57页过程能力分析目的p了解过程能力评价的概况p掌握计数型数据过程能力评价指标p掌握计量型数据过程能力评价指标计量型数据数据的种类-还记得吗?计数型数据从从 1 10,000 0,000 米米高高空空看看过程过程能力能力你有何你有何种数据种数据? ?计量型计量型数据数据计数型数据计数型数据在在过程过程中中收集收集数据数据在在过程过程中中收集收集数据数据使用使用 Minitab分析分析数据数据使用使用 Excel/Minitab分析分析数据数据能力能力指数指数Cp, Cpk, Pp, Ppk或%等或%等能力能力指数指数%%,DPPM, DPU, DPMO, Sigma level计数型计数型数据数据寻寻寻寻找计量型找计量型找计量型找计量型数据数据数据数据太困太困太困太困难难难难了了了了! ! ! !Defective&Defect•什么是缺陷品 — defective?–至少含有一个缺陷的产品•什么是缺陷 — defect?–过程的输出不符合所定义的规格(长度、颜色、光泽,外观等)的不符合点.多少个Defective? 多少个Defect?A 公司公司B 公司公司Defective&DefectuDPPM(Defective Parts Per Million)--每百万产品中的缺陷品数uDPU 单位产品缺陷数— Defects Per Unit计数型过程能力衡量指标– DPPM&DPUDPPM与DPU不良不良不良不良不良不良不良不良良品良品缺陷缺陷(Defect)DPPM =? DPU = ?A 过程程B 过程程C 过程程D 过程程单位位(Unit)不良不良不良不良不良不良不良不良良品良品缺陷缺陷(Defect)A 过程程B 过程程C 过程程D 过程程单位位(Unit)DPPM =? DPU = ?DPPM与DPU•DPU (Defects Per Unit)--单位产品缺陷数•DPMO(Defect Per Million Opportunities)- 每百万次缺陷机会中的缺陷数计数型过程能力衡量指标计数型过程能力衡量指标–– DPU&DPMODPPM与DPU与DPMO董事长指责B公司的总经理没有管理能力,请对两个公司的质量进行比较,评价董事长是否做出了公平的论断.他们的DPPM, DPU ,DPMO各为多少?A 公司公司B 公司公司 共共共共8 8个焊点个焊点个焊点个焊点DPU与与DPMO的计算例题的计算例题【例】已知某电路板共8个焊点。
现抽取1000块该型单板,经过测试发现焊点的总缺陷数为50个则:DPU和DPMO等于?DPU与与DPMO的计算练习的计算练习每张表格共每张表格共每张表格共每张表格共100100个数据个数据个数据个数据【例】试计算如下数据报表的缺陷率:已知某类报表每张共100个数据点,只对其中的右边4列数据即40个数据进行评价现抽取100张该类报表,经过检查发现右边4列数据的总缺陷数为30个则DPU和DPMO等于?西格玛西格玛 水平表水平表能力工具能力工具––计数型计数型数据数据能力工具能力工具––计数型计数型数据数据打开文件:打开文件:““18_18_M_ _过程能力分析过程能力分析Capability Analysis-计数型数据过程能力计算表计数型数据过程能力计算表 v01.Exl””计数型计数型练习:制造业练习:制造业#1 不良发动机这间工厂刚完成制作 1291 个发动机其中有 104 个被检验为不良发动机#2 不良的接管装配在三月份, 12,412个TypeA的接管被装配在发动机內每个接管有两个被错误连接的机会(接管两端各一个机会)在此装配过程中,发现有 203 个不良的连接#3 不良发动机这个工厂刚制造完成 1472 个发动机,(每个发动机有723 个零件),其中有 312 个不良零件计量型计量型 数据数据计量型计量型计量型计量型数据等于数据等于数据等于数据等于........力量力量力量力量!!!!!!!!了解计量型数据过程能力LSL( (下限下限) )USL( (上限上限) )缺陷缺陷如何减少如何减少不良不良/ /缺陷缺陷 ? ?了解计量型数据过程能力LSL( (下限下限) )USL( (上限上限) )缺陷缺陷Variation目标目标•你需决定用那一个飞行员飞行? 飞行员A还是飞行员B? •飞行员A在跑道边界内连续降落了10次(达到了标准)。
•飞行员B也在跑道边界内连续降落了10次A6A1A10A8A4A7A3A5A9A2B6B1B10B8B4B7B3B5B9B2竞争的质量竞争的质量过程能力构成因素过程能力构成因素过程的声音过程的声音过程能力构成因素过程能力构成因素客客户户的的声声音音LSL( (下限下限) )USL( (上限上限) )过程能力构成因素过程能力构成因素客客户户的的声声音音过程过程的的声声音音USLLSL问题:通常我们希望Cp越大越好还是越小越好?LSLUSL6σUSL - LSLCp ≒ 1.33(8/6)LSLUSL6σUSL - LSLCp ≒ 1.33(8/6) 虽然两个分布中心不一样, Cp都为1.33,但对于这个工程的分布是在中心还是不在中心我们不知道Cp的不足的不足Step 1::居居 中中– 把过程置于目标上把过程置于目标上Step 2::离散度离散度– 减减少少变异变异过程能力过程能力 –– 改进改进策略策略405060708090100LSLUSLCpk:当分布不是处在两侧规格的中心位置时,Cpk更能表现过程的能力.Cpu =USLm3 -Cpl =mLSL3 -Cpu和Cpl两个比较后选择小的即为Cpk过程能力指数过程能力指数 - CpkCpk = min{ Cpu,Cpl }=Min( )=Min( )6s s3s s6s s3s s ,,=Min( )USLLSL6s s6 6s s=8s s6s s=12s s6s s=12s s6s s=3s s3s s3s s3s s ,,4s s3s s=Min( )4s s3s s ,,4.5s s3 3s s ,,分别计算以下四种情况下的分别计算以下四种情况下的CpCp与与CpkCpk7.5s s3s s测量误差对过程能力指数的影响 Cp•我们知道•因此:其中问题:测量系统的误差增加时,对Cp 有什么影响? 哪一个更需要关注哪一个更需要关注 - 测量系统还是过程改善测量系统还是过程改善? 过程过程 %测量系统变异比测量系统变异比Cp观察值观察值我们先做那项工作我们先做那项工作?110%0.5240%1.0360%1.5470%5.5过程过程测量系统测量系统*问题:过程问题:过程 4中:如果改善中:如果改善 %R&R实际上有必要吗?实际上有必要吗? 测量系统测量系统*测量系统测量系统%测量系统变异比与过程能力 问题问题. . . . . . Cp 与与 Cpk 值可能相等值可能相等吗吗? ?Cpl与与 Cpu值可能相等值可能相等吗吗? ?Cpk 有有负负值值吗吗? ?何何为为有有争议争议但但简单的简单的方法方法来来增加增加 Cp 值值? ?案例:过程能力的Minitab分析352515值测量Sample123LSLUSL【例】在某化学产品三个连续的批次中进行抽样。
测量指标为粘度由于批次大小及抽样程序,所以抽样数目是随着批次而变化的粘度规格界限为15到35这些结果如下:取样批次批次批次测量值测量值 112114115116222223224225226332334335请通过Minitab计算Cpk与Ppk打开文件:打开文件:““18_18_M_ _过程能力分析过程能力分析Capability Analysis-过程能力分析过程能力分析 v01””工作表:工作表:““计量型数据过程能力分析计量型数据过程能力分析. . . .Mtw””案例:过程能力的Minitab分析注:对属于计量型数据的因变量注:对属于计量型数据的因变量Y,在进行过程能力分析前确保其分布的正态性是非常必要的!,在进行过程能力分析前确保其分布的正态性是非常必要的!案例:过程能力的案例:过程能力的Minitab分析分析短期变异与长期变异 包括移动和漂移的包括移动和漂移的总变异总变异(Pp & Ppk) 只包含随机和短期的只包含随机和短期的变异变异 (Cp & Cpk)动态的过程动态的过程LSLShort-Term Capability长期过程能力长期过程能力短期过程能力短期过程能力USL•收集短期和长期数据:•通常在近似的条件下收集到的数据视为短期数据•在长期的条件下收集到的数据视为长期数据LSLLSLUSLUSL组间变异组内变异组内变异Time 2Time 3Time 4Time 1Time 5TimeOutput整体变异短期变异和长期变异• 只存在偶然原因的影响• 通过狭窄的范围收集–从属于一批的原材料–用一个机器–以一名操作者为对象q 不但存在偶然原因,也存在异常原因q 通过广泛的范围收集–在多批原材料–用多个机器–以多数操作者为对象•短期数据与长期数据只是相对的!短期数据与长期数据只是相对的!短期变异和长期变异短期变异和长期变异 LSL 平均 USLTime 1Time 2Time 3Time 4短期过程能力长期过程能力长期过程能力(Long Term)短期过程能力(Short Term)(Cp, Cpk,)(Pp, Ppk,)短期变异和长期变异短期变异和长期变异合理的子群12354366259:3010:30子组1子组2我们把近似相同的条件下收集到的数据当成短期数据;包含更多变异来源的数据当成长期数据。
过程潜在Process Potential过程实际Process ActualCP 代表“极限目标”!Cp PPCpk PPK长期整体标准差不受控短期共有标准差受控和公差与标准差有关和公差与平均值,标准差有关过程性能指数预估短期与长期表现预估短期与长期表现短期能力指数短期能力指数长期能力指数长期能力指数练习:过程能力的Minitab分析【例】在某汽车零件25个连续的批次中进行抽样测量指标为长度每批次样本大小为5个,规格界限为72到88cm请计算Cpk与Ppk打开文件:打开文件:““18_18_M_ _过程能力分析过程能力分析Capability Analysis-过程能力分析过程能力分析 v01””工作表:工作表:““计量型数据过程能力分析计量型数据过程能力分析. . . .Mtw””过程能力等级评定表范围等级判断措施CP ≥ 1.67特级过程能力过剩为提高产品质量,对关键或主要项目再次缩小公差范围;或为提高效率、降低成本而放宽波动幅度,降低设备精度等级等1.67> CP≥ 1.331级过程能力充分当不是关键或主要项目时,放宽波动幅度;降低对原材料的要求;简化质量检验,采用抽样检验或减少检验频次。
1.33> CP≥ 12级过程能力尚可必须用控制图或其他方法对工序进行控制和监督,以便及时发现异常波动;对产品按正常规定进行检验1> CP≥ 0.673级过程能力不足分析离散程度大的原因,制定措施加以改进,在不影响产品质量的情况下,放宽公差范围,加强质量检验,全数检验或增加检验频次0.67> CP4级过程能力严重不足一般应停止继续加工,找出原因,改进工艺,提高CP值,否则全数检验,挑出不合格品练习:过程能力的Minitab分析:另一种方法练习:过程能力的Minitab分析看流程是否稳定看数据是否正态流程稳定,数据正态,才看这里数据通过4月16日至5月13日数据进行Cpk 统计分析如下:结论: Cpk=0.23<1,表示操作稳定性,锅炉运行波动大,蒸汽保障能力低案例:案例:6#锅炉炉膛温度过程能力分析警告!!!过程能力研究中所作假设 1. 测量系统合格测量系统合格 2. 数据来自稳定受控的过程数据来自稳定受控的过程 –否则得先要消除特殊原因导致的变异3. 正态分布正态分布否则,进行数据变换或其他非正态数据的处理办法 (黑带中的主题)如果不满足条款 #1 、 #2和#3 ,结果将有误导 结论: 从左图可以看出COD值基本上处于可控状态。
数据来源:数据来源:20072007年年6 6月到月到0808年年3 3月分析数据月分析数据案例:案例:COD值的过程能力分析第一步:利用控制图判断数据的稳定性结论:从左图可以看出COD值为正态分布数据来源:数据来源:20072007年年6 6月到月到0808年年3 3月分析数据月分析数据案例:案例:COD值的过程能力分析第二步:判断数据的正态性 结论:从左图的分析数据可以看出有59%的COD值超过上限值数据来源:数据来源:20072007年年6 6月到月到0808年年3 3月分析数据月分析数据 总结论:从流程能力分析中可以看出目前COD的过程能力不能满足客户的要求案例:案例:COD值的过程能力分析第三步:计算过程能力指数过程能力概要表很多情况下你会对不止一个的关键输出或关键输入 变量的过程能力感兴趣 用过程能力概要表对感兴趣的变量进行跟踪这个表可在Excel 电子数据表中找到: Outputs.xlsOutputs.xls 范范 例例这个例子显示第一个这个例子显示第一个KPOV缺少过程能力数据缺少过程能力数据, 第二个第二个KPOV缺少好的过程能力,第缺少好的过程能力,第三个三个KPOV缺少测量系统的评价。
缺少测量系统的评价 案例:提高脱高塔DMC一次产出率关于输出变量的提问 •测量系统适当吗? •对于关键过程输出变量: –最好是正态分布,–越大越好?越小越好? 还是目标值居中?•关心的是 –过程居中 –过程变异–两个都是?关于输出变量的提问•过程变量的基线是什么? –平均值–标准差•现在输出受统计控制吗? •输出受时间影响吗?•这里有你所关心的多重响应吗? –哪个优先? 给给 BB 的提示的提示•经常执行过程能力研究 •将过程能力分析视为你过程的温度计•若你的过程不可控且不是正态分布,别相信过程能力指标•若你的过程不可控且不是正态分布,你可借助基本统计图表来 分析过程____________________________________________________________________________要点回顾ü了解过程能力评价的概况:分为计数型和计量型数据ü掌握计数型数据过程能力评价指标 计数型数据可以使用% DPPM,DPU,DPMO 西格玛水平等指标衡量ü掌握计量型数据过程能力评价指标 计量型数据可以使用Cp,Cpk,Pp,Ppk等指标 计量型数据要求数据正态以及数据稳定 可以对Y做过程能力分析,也可以针对X进行过程能力分析 做过程能力分析前一定要保证测量系统稳定可靠。
