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1、SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),CPK-某公司的西格码教材,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),1,= 0.04,= 0.41,= 0.81,为什么?,过程A,过程B,过程 C, =标准偏差,过程表现如何？ 什么是最佳的过程？ 什么是最差的过程？,你是否想知道：,哪一个过程最佳?,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),2,使中心靠拢目标值,降低离散,从统计的角度看,只有两个问题,中心偏移 过程中心值不在目标值上.,离散 过程偏差太大.,过程能力怎么做才可以减小 DPMO ?,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),3,看过程
2、能力指数 !,比较 客户要求的产品 和 我们生产的产品,两个指数: 1. 过程潜力Cp 2. 实际过程表现Cpk,那么, 如何确定过程是否存在中心偏移或离散问题?,我们生产的产品,LSL,USL,目标,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),4,过程潜力指数: 是规范范围与6倍的所测量的过程标准偏差的比值. 反映过程离散情况.,当过程处于用标准控制图所定义的统计控制状态时, 使用Cp.,能力 = 3 x Cp,当过程没有处于用标准控制图所定义的统计控制状态时, 使用Pp.,过程潜力指数,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),5,实际过程表现指数 : 是过程平均值和
3、靠近的规范极限之差的绝对值与3倍的所测量的过程标准偏差的比值. 反映过程中心偏移和离散问题.,客户要求的产品,我们生产的产品,LSL,USL,目标值,CPK = Min CPL, CPU,CPL = X-LSL 3P,CPU = USL-X 3P,PPL = X-LSL 3T,PPU = USL-X 3T,PPK = Min PPL, PPU,当过程没有处于用标准控制图所定义的统计控制状态时, 使用Ppk.,当过程处于用标准控制图所定义的统计控制状态时, 使用Cpk.,实际过程表现指数,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),6,Cp CPK,潜力,总体标准偏差 不在控制中,过程
4、潜力和实际表现指数,子群标准偏差 在控制中,表现,3xCP 代表 “能力”!,把标准偏差与规范的公差联系起来,把中心值和标准偏差与规范联系起来,短期,长期,PP PPK,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),7,运用 Minitab 计算能力,打开 8 Stats Capability.mtw 规范: 85 +/- 5运用 Minitab 分析数据:,第 1 步 StatQuality ToolsCapability Six Pack (Normal),SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),8,第 2 步,第 3 步,第 4 步,SHSVA/031210/SH-
5、GL(2000GB),9,该过程是否受控? 不受控 - 看控制图 2. 现在可以得到 Pp 和 Ppk 的数值, 但需要使过程受控后再看它的能力. Pp = 0.34 Ppk = 0.27,在找什么呢?,3. 求 DPMO,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),10,运用 Minitab 计算能力的另一个方法,第 1 步 StatQuality ToolsCapability Analysis Normal,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),11,第 2 步,第 3 步,第 4 步,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),12,记住: 1. 报
6、告短期(ST) Sigma,2. 报告长期(LT) DPMO,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),13,那么 . . . 什么是 “好” 和 “不怎么好”?,红 (坏的) 黄 (还行) 绿 (好的),_Pp _Cp,1.33 1.33,6 Sigma:,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),14,CP,CPK,1.601.60 1.600.40 0.400.40 0.400.15,解释,在6里, 我们首先解决中心偏移问题, 然后解决产生偏差的原因.,Cp = Cpk过程居中 能力好偏差小 过程中心偏移 偏差小 过程居中 偏差大 过程中心偏移 偏差大,SHSVA
7、/031210/SH-GL(2000GB),15,你对结果如何评价?, = 48.68LSL = 46 = 1.11USL = 50,例子: 我们的原材料团队收集了某彩管交货时间(小时). 我们来评估一下该过程的表现. 求该过程的能力指数 (Cp 1 批人 -1 个“设置”,-3 到 4 堆原材料 -所有的班次; 所有的人 -几个 “设置”,商业 例子 (反应时间):,-“最好的” 客户服务代表 -1 个客户 (如 Grainger) -夏季的1 个月,-所有的客户服务代表 -所有的客户 -包括12月份和1月份的 几个月,拇指规则:,穷人的 - “最好的 2 周”,历史数据,过程:,像设计或预
8、计的那样运行!,像实际情况运行!,只有通常原因,分类,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),54,长期 / 短期 转换,Z 转换,ZLT = ZST-ZSH=dpmo 4.561.53.4 3.551.5233 2.541.56,210 1.531.566,807 0.521.5308,538,ZSTdpmo 63.4 5233 46,210 366,807 2308,538,或, 膨胀了,所有这些的关键是: 1. 一贯应用 1.5 转换 2. 报告短期 值和长期 DPM,我们报告短期 sigma 值 ( Z 值 ) & 长期 DPMO,SHSVA/031210/SH-GL(2
9、000GB),55,根据 _, 我们对总体作出估计.,_代表t一列数据从低到高排列后的中间50%处的数.,我们报告 _ _ Sigma (Z) 值and_ _DPMO 值.,_ 等于DPU除以机会数 x 106.,统计学关注的2个问题是 _ 和_. Cp和 Pp 反映 _ 和规范的关系. Cpk和 Ppk 反映中心值和标准偏差与 _的关系. Cp 和Cpk 用于过程统计 _时. 在给定的风险等级下， _ 显示了将包含总体中心值的围绕样本中心值的数据范围.,基本统计学回顾概要,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,SHSVA/031210/SH-GL(2000GB),56,alueriohng,Unit of measure,* 资料来源：,Text,Legend Legend Legend,Text,Text,+,Text Text Text Text,Title,Title,Text,Text,Text,Text,Text,CAGR = xxxx,Text,Text,1,2,3,4,5,举例,示意,供讨论,初步,
