过程能力分析

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1、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 10,000 米高空看过程能力你有何种数据?计量型数据计数型数据在过程中 收集数据在过程中 收集数据使用 Minitab 分析数据使用 Excel/Minitab 分析数据能力指数 Cp, Cpk, Pp, Ppk 或等能力指数 ,DPPM, DPU, DPMO, Sigma level计数型数据寻寻找计量型找计量型数据数据 太困太困难难了了! !Defective&Defectu什么是缺陷品 defective？-至少含有一个缺陷的产品u什么是缺

2、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B 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不良不良不良不良良品缺陷 (Defect)DPPM =? DPU = ?A 过过程B 过过程 C 过过程D 过过程单单位 (Unit)不良不良不良不良良品缺陷 (Defect)A 过过程B 过过程 C 过过

3、程D 过过程单单位 (Unit)DPPM =? DPU = ?DPPM与DPUuDPU (Defects Per Unit)-单位产品缺陷数uDPMO（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 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B 公司共共8 8个焊点个焊点DPU与DPMO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

4、陷数为50个。则：DPU和DPMO等于？DPU与DPMO的计算练习每张表格共每张表格共100100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 水平表能力工具计数型数据能力工具计数型数据打开文件：“18_M_过程能力分析Capability Analysis-计数型数据过程能力计算表 v01.Exl”计数型练习：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#

5、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 数据计量型计量型数据等于数据等于力量力量!了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷如何减少不良/缺陷 ?了解计量型数据过程能力LSL(下限)USL(上限)缺陷Variation目标u你需决定用那一个飞行员飞行？ 飞行员A还是飞行员B? u飞行员A在跑道边界内连续降落了10次(达

6、到了标准)。u飞行员B也在跑道边界内连续降落了10次。A6A1A10A8A4A7A3A5A9A2B6B1B10B8B4B7B3B5B9B2竞争的质量过程能力构成因素过程的声音过程能力构成因素客户的声音LSL(下限)USL(上限)过程能力构成因素客户的声音过程的声音USLLSL问题：通常我们希望Cp越大越好还是越小越好？LSLUSL6USL - LSLCp 1.33(8/6)LSLUSL6USL - 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Step 1：居 中 把过程置于目标上Step 2：离散度 减

7、少变异过程能力 改进策略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 =USLm 3 -Cpl =mLSL 3 -Cpu和Cpl两个比较后选择小的即为Cpk过程能力指数 - CpkCpk = min Cpu,Cpl =Min( )=Min( )6s 3s6s 3s，=Min( )USLLSL 6s 6s=8s 6s=12s 6s=12s 6s=3s 3s3s 3s，4s 3s=Min( )4s 3s，4.5s 3s，分别计算以下四种情况下的Cp与Cpk7.5s 3s测量误差对过程能力指数的影响 Cpu我们知道u因此:其中

8、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 - 测量系统还是过程改善?过程 %测量系统变异比Cp观察值我们先做那项工作?110%0.5240%1.0360%1.5470%5.5过程测量系统*问题：过程 4中：如果改善 %R&R实际上有必要吗？ 测量系统*测量系统%测量系统变异比与过程能力 问题. . . Cp 与 Cpk 值可能相等吗?Cpl与 Cpu值可能相等吗?Cpk 有负值吗?何为有争议但简单的方法来增加 Cp 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

9、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:取样批次批次测量值 112 114 115 116 222 223 224 225 226 332 334 335 请通过Minitab计算Cpk与Ppk打开文件：“18_M_过程能力分析Capability Analysis-过程能力分析 v01”工作表：“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！案例：过程能力的Minitab分析短期变异与长期变异 包括移动和漂移的 总变异(Pp & Ppk

10、)只包含随机和短期的 变异 (Cp & Cpk)动态的过程LSLShort-Term Capability长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u 只存在偶然原因的影响u 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长期

11、数据短期数据与长期数据只是相对的！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

12、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短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：“18_M_过程能力分析Capability Analysis-过程能力分析 v01”工作表：“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

13、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Minit

14、ab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=0.231，表示操作稳定性，锅炉运行波动大，蒸汽保障能力低案例：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：2

15、0072007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：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：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：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 例这个例子显示第一个KPOV缺少过程能力数据, 第二个KPOV缺少好的过程能力，第 三个KPOV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 u测量系统适当吗？ u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？u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u过程变量的基线是什么？ -平