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1、0,过程能力分析,机密,培训资料,二OO三年十二月,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?,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 ?,3,看过程能力指数 !,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,US
2、L,目标,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,5,实际过程表现指数 : 是过程平均值和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
3、 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,6,Cp CPK,潜力,总体标准偏差 不在控制中,过程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,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
4、ToolsCapability Six Pack (Normal),8,第 2 步,第 3 步,第 4 步,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,10,运用 Minitab 计算能力的另一个方法,第 1 步 StatQuality ToolsCapability Analysis Normal,11,第 2 步,第 3 步,第 4 步,12,记住: 1. 报告短期(ST) Sigma,2. 报告长期(LT) DPMO,13,那么 .
5、 . . 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:,14,CP,CPK,1.60 1.60 1.60 0.40 0.40 0.40 0.40 0.15,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,15,你对结果如何评价?, = 48.68 LSL = 46 = 1.11 USL = 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
6、程的能力指数 (Cp & Cpk).,16,练习: 回到上面, 打开 minitab 文件 2 Basic Stats. 计算 “供应商1” 和“供应商2”的 Cp/Pp & Cpk/Ppk. 同时报告DPMO 和 sigma 值. 解释结果. 该过程是否受控?,零件 供应商 1 供应商 2,17,为什么这么做?,为了回答 . . . 总体上讲, 过程 表现如何?,为了回答 . . . 过程可能有的 最好表现是什么?,长期: DPMO, Cpk , Ppk,短期: Sigma, Cp , Pp,18,Z值,19,Z-值的计算及缺陷概率,20,Z = 3,当偏差减小，缺陷 概率降低， 所以能力增
7、加,我们希望 小 Z大,用Z衡量能力,z,Z = 6,21,用Z-较换,6方法论用Z值作为衡量标尺 Z值是量制中的幅值，例如，当某一过程具有3 能力时 Z=3 对连续变量，这意昧着过程的平均值 和规范极限的间距为标准偏差的3 倍 对逻辑变量，Z值直接与缺陷率相关,如何比较不同的过程?,22,正态分布表规则,23,( 这里 = 1 and = 0 ),下页的正态分布表列出了 Z 值右边的“尾巴”面积.,表现极限,缺陷概率 = .0643,假定 Z = 1.52. 在正态曲线下超过1.52的部分就是缺陷产生的概率. Z 值是过程能力的量度, 经常被称做“过程的sigma” (不要与过程的标准偏差相
8、混淆).,Z,曲线下的总面积为 1, = 0,Z = 1.52,使用正态分布表,24,Z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.00 5.00e-001 4.96e-001 4.92e-001 4.88e-001 4.84e-001 4.80e-001 4.76e-001 4.72e-001 4.68e-001 4.64e-001 0.10 4.60e-001 4.56e-001 4.52e-001 4.48e-001 4.44e-001 4.40e-001 4.36e-001 4.33e-001 4.29e-001 4.25e
9、-001 0.20 4.21e-001 4.17e-001 4.13e-001 4.09e-001 4.05e-001 4.01e-001 3.97e-001 3.94e-001 3.90e-001 3.86e-001 0.30 3.82e-001 3.78e-001 3.74e-001 3.71e-001 3.67e-001 3.63e-001 3.59e-001 3.56e-001 3.52e-001 3.48e-001 0.40 3.45e-001 3.41e-001 3.37e-001 3.34e-001 3.30e-001 3.26e-001 3.23e-001 3.19e-001
10、3.16e-001 3.12e-001 0.50 3.09e-001 3.05e-001 3.02e-001 2.98e-001 2.95e-001 2.91e-001 2.88e-001 2.84e-001 2.81e-001 2.78e-001 0.60 2.74e-001 2.71e-001 2.68e-001 2.64e-001 2.61e-001 2.58e-001 2.55e-001 2.51e-001 2.48e-001 2.45e-001 0.70 2.42e-001 2.39e-001 2.36e-001 2.33e-001 2.30e-001 2.27e-001 2.24e
11、-001 2.21e-001 2.18e-001 2.15e-001 0.80 2.12e-001 2.09e-001 2.06e-001 2.03e-001 2.00e-001 1.98e-001 1.95e-001 1.92e-001 1.89e-001 1.87e-001 0.90 1.84e-001 1.81e-001 1.79e-001 1.76e-001 1.74e-001 1.71e-001 1.69e-001 1.66e-001 1.64e-001 1.61e-001 1.00 1.59e-001 1.56e-001 1.54e-001 1.52e-001 1.49e-001
12、1.47e-001 1.45e-001 1.42e-001 1.40e-001 1.38e-001 1.10 1.36e-001 1.33e-001 1.31e-001 1.29e-001 1.27e-001 1.25e-001 1.23e-001 1.21e-001 1.19e-001 1.17e-001 1.20 1.15e-001 1.13e-001 1.11e-001 1.09e-001 1.07e-001 1.06e-001 1.04e-001 1.02e-001 1.00e-001 9.85e-002 1.30 9.68e-002 9.51e-002 9.34e-002 9.18e
13、-002 9.01e-002 8.85e-002 8.69e-002 8.53e-002 8.38e-002 8.23e-002 1.40 8.08e-002 7.93e-002 7.78e-002 7.64e-002 7.49e-002 7.35e-002 7.21e-002 7.08e-002 6.94e-002 6.81e-002 1.50 6.68e-002 6.55e-002 6.43e-002 6.30e-002 6.18e-002 6.06e-002 5.94e-002 5.82e-002 5.71e-002 5.59e-002 1.60 5.48e-002 5.37e-002
14、5.26e-002 5.16e-002 5.05e-002 4.95e-002 4.85e-002 4.75e-002 4.65e-002 4.55e-002 1.70 4.46e-002 4.36e-002 4.27e-002 4.18e-002 4.09e-002 4.01e-002 3.92e-002 3.84e-002 3.75e-002 3.67e-002 1.80 3.59e-002 3.51e-002 3.44e-002 3.36e-002 3.29e-002 3.22e-002 3.14e-002 3.07e-002 3.01e-002 2.94e-002 1.90 2.87e
15、-002 2.81e-002 2.74e-002 2.68e-002 2.62e-002 2.56e-002 2.50e-002 2.44e-002 2.39e-002 2.33e-002 2.00 2.28e-002 2.22e-002 2.17e-002 2.12e-002 2.07e-002 2.02e-002 1.97e-002 1.92e-002 1.88e-002 1.83e-002 2.10 1.79e-002 1.74e-002 1.70e-002 1.66e-002 1.62e-002 1.58e-002 1.54e-002 1.50e-002 1.46e-002 1.43e-002 2.20 1.39e-002 1.36e-002 1.32e-002 1.29e-002 1.25e-002 1.22e-002 1.19e-002 1.16e-002 1.13e-002 1.10e-002 2.30 1.07e-002 1.04e-002 1
