精编六西格玛教材40-11(Unit-3测量-3课件.ppt

1、测量测量(Measure)阶段阶段554943373125191371120100806040观观测测值值单单独独值值_X =91.6UCL=124.9LCL=58.3beforeafter尺尺寸寸 按按 改改善善 的的单单值值控控制制图图q 基本基本统计统计q 统计过统计过程控制程控制q 测测量系量系统统分析分析q 流程能力流程能力研研究究q SPC的概要q SPC的必要性q Data 收集及分析方法q Data的GRAPH化 q Data种类别管理图制作q SPC 使用例子q 管理图使用方法q Sub groupingq 计数型管理图q 6 的因果关系q SPC SPC的历史的历史- 19

2、24- 1924年年 Bell Bell 研究所研究所 W. A. Shewhart W. A. Shewhart创始创始. .- - 为了把握可管理的变动和不可管理的变动而使用为了把握可管理的变动和不可管理的变动而使用. .- 常规原因常规原因(Chance Cause, Common Cause). (Chance Cause, Common Cause). - 特殊原因特殊原因(Assignable Cause, Special Cause).(Assignable Cause, Special Cause).- - 在所有噪音存在下找流程的异常信号在所有噪音存在下找流程的异常信号. .

3、- - 主要的工具使用管理图主要的工具使用管理图 (Control Chart).(Control Chart).- - 今天的今天的 SPC SPC 的意义的意义Statistical = 为了调查流程变动使用的统计方法.Process = 流程, 意味着所有的流程.Control = 通过积极的管理，管理流程.常规原因常规原因 ( (噪音噪音) )存在于所有工程存在于所有工程. (. (工程在管理状态下工程在管理状态下) )根据工程本身根据工程本身( (我们做事的方法我们做事的方法) )发生发生. .排除也可以减少为此要求工程上的根本性变化排除也可以减少为此要求工程上的根本性变化. .异常

4、原因异常原因 ( (信号信号) )大部分存在于运转大部分存在于运转/ /工程上工程上. (. (因管理不足发生的散布因管理不足发生的散布) )根据一连独特的变动引起根据一连独特的变动引起. .基本性工程管理和通过监测排除或能减少基本性工程管理和通过监测排除或能减少. .散布的要因散布的要因ProblemSymptomOff-targetProcessSymptomInstabilityVariationOff-targetProblemDefinitionY通过通过SPCSPC诊断问题的症状诊断问题的症状. .漏斗效果漏斗效果 (Funneling Effect) -SPC是管理图以外的工程测

5、量是管理图以外的工程测量,分析分析,改善的作用改善的作用. 重要重要 X选定选定重要重要 X 管理管理所有所有X1次变数次变数LIST选别选别LIST测量测量分析分析改善改善管理管理*检查表检查表l检查表是所有品质工具中最有用的诊断方法中的一个检查表是所有品质工具中最有用的诊断方法中的一个. l检查表是收集数据迅速分析的工具检查表是收集数据迅速分析的工具,有如下好处有如下好处. - 在生产现场中收集数据圆滑在生产现场中收集数据圆滑, - 帮助帮助 六西格六西格玛项玛项目目队长队长分析迅速分析迅速 l实际制作的检查表点检实际制作的检查表点检.Concentration Diagrams - 表面

6、缺陷哪个部位发生的最多时记录的检查表例子表面缺陷哪个部位发生的最多时记录的检查表例子制定改善目标优先顺序时的有用工具制定改善目标优先顺序时的有用工具.帕累图是引起不好影响的帕累图是引起不好影响的 80%问题用问题用 20%集中起来集中起来. 帕累图帕累图DefectsCountsMissing Screws274Missing Clips59Defective Housi19Leaky Gasket43Scrap4Unconnected Wir8Missing Studs6Incomplete Part10Counts27459431910864百分比64.813.910.24.52.41.9

7、1.40.9累积 %64.878.788.993.495.797.699.1100.0DefectsScrapMissing StudsUnconnected WirIncomplete PartDefective HousiLeaky GasketMissing ClipsMissing Screws4003002001000100806040200C Co ou un nt ts s百百分分比比D De ef fe ec ct ts s 的的 P Pa ar re et to o 图图图的使用目的图的使用目的l图表帮助我们理解散布的本性图表帮助我们理解散布的本性 l图表使数据的本性更容易被

8、人的思维所理解图表使数据的本性更容易被人的思维所理解 l数据帮助揭示数据的内在联系数据帮助揭示数据的内在联系 l在数据分析中，图表应该是第一种描述工具在数据分析中，图表应该是第一种描述工具 -如果你不能以图表来说明，你很可能得不到一个好的结论如果你不能以图表来说明，你很可能得不到一个好的结论 l图表帮助把信号从噪声中分离出来图表帮助把信号从噪声中分离出来 单值图单值图l个体图看上去像一个运行图，但现在它们为数据提供了一些工程控制限个体图看上去像一个运行图，但现在它们为数据提供了一些工程控制限 1514131211109876543212.01.91.81.71.61.51.41.31.21.1

9、观观测测值值单单独独值值_X =1.5928UCL=2.0204LCL=1.1652T Th hi ic ck kn ne es s 的的单单值值控控制制图图是/不是良好/不良营业所1,2,3交代组 1,2,3组能数 (文件里的错别字, 选定的商品数等)连续数据(小数点也用意义)时间 (秒)速度 (ft/min)长度 (inches)等等Types of Data计数值计数值/计量值计量值 ?(1)(1) 公司生产的每台洗衣机的公司生产的每台洗衣机的RPM RPM (2)(2) 一个班次生产的部品的平均一个班次生产的部品的平均RPM RPM (3)(3) 拖板标签上的打印缺陷数拖板标签上的打印

10、缺陷数 (4)(4) 每份销售合同的打字错误数每份销售合同的打字错误数 (5)(5) 月生产中脱离规格的部品数月生产中脱离规格的部品数 (6)(6) 月生产中脱离规格部品的月生产中脱离规格部品的% % (7)(7) 汇总一个应收款所花费的时间汇总一个应收款所花费的时间 (8)(8) 每生产每生产100100件部品中有缺陷部品的数量件部品中有缺陷部品的数量 计量型计量型计量型计量型计量型计量型计数型计数型计数型计数型计数型计数型计数型计数型计数型计数型计量型管理图计量型管理图Individual-X and Moving Range ChartX-Bar / R Chart 计数型管理图计数型管

11、理图np-Chartp-Chartc-Chartu-Chart(1)公司生产的每台洗衣机的公司生产的每台洗衣机的RPM (2)一个班次生产的部品的平均一个班次生产的部品的平均RPM (3)拖板标签上的打印缺陷数拖板标签上的打印缺陷数 (4)每份销售合同的打字错误数每份销售合同的打字错误数 (5)月生产中脱离规格的部品数月生产中脱离规格的部品数 (6)月生产中脱离规格部品的月生产中脱离规格部品的% (7)汇总一个应收款所花费的时间汇总一个应收款所花费的时间 (8)每生产每生产100件部品中有缺陷部品的数量件部品中有缺陷部品的数量 I-MRXbar Ru 或或c 图图u 或或 c 图图p 图图p

12、图图I-MRnp 图图计数型计数型计量型计量型什么类型的数据什么类型的数据 ?按群还是按个按群还是按个体收集的数据体收集的数据 ?数特定缺陷数特定缺陷或缺陷性项目或缺陷性项目?群群(平均值平均值)(n1)个体数值个体数值(n=1)X-Bar RX-Bar S个体移动范围个体移动范围（ I-MR ）特殊类型的特殊类型的“缺陷缺陷” 缺陷性项目缺陷性项目 缺陷的概率低吗缺陷的概率低吗? 如果你知道坏的数，如果你知道坏的数，你知道好的数吗？你知道好的数吗？泊松分布泊松分布二项分布二项分布个体移动范围个体移动范围（I-MR）否否是是是是每个样本数每个样本数的几率面积不变的几率面积不变 ? 是是否否c

13、图图u 图图不变的样本数不变的样本数 ? np 图图否否是是p 图图注注: X-Bar S 适合适合于群大小于群大小 (n) 10MINITABMINITAB管理图管理图当违反了一个规则时，我们用当违反了一个规则时，我们用“脱离控制脱离控制”来描述来描述管理图规则管理图规则我们将使用的规则我们将使用的规则:-规则规则 #1: 1点脱离UCL 或 LCL (3-sigma 限) -规则规则 #2: 3个连续点中2点脱离2-sigma限 -规则规则 #3: 5个连续点中4点脱离1- sigma限 -规则规则 #4: 8个连续点在中心线的一侧 -图案规则图案规则: 一个图案自我重复 这意味着某些这意

14、味着某些“非正常非正常”的情况发生了的情况发生了-探测控制不足探测控制不足我们将使用的规则我们将使用的规则:-规则规则 #1: 1点脱离UCL 或 LCL (3-sigma 限) -规则规则 #2: 3个连续点中2点脱离2-sigma限 -规则规则 #3: 5个连续点中4点脱离1- sigma限 -规则规则 #4: 8个连续点在中心线的一侧 -图案规则图案规则: 一个图案自我重复 UCLLCL1 Sigma (Zone C)2 Sigma (Zone B)3 Sigma (Zone A)1 Sigma (Zone C)2 Sigma (Zone B)3 Sigma (Zone A)我们在我们在

15、测量的测量的项目项目使用规则使用规则1 Sigma2 Sigma3 Sigma1 Sigma2 Sigma3 Sigma60-75%90-98%99-99.9% 数据点数据点 (%)UCLLCL我们在我们在测量的测量的项目项目标准偏差的规则标准偏差的规则问题 1 保尔是有名的最优秀的驾驶员之一保尔是有名的最优秀的驾驶员之一. 有一天有一天, 他在工作时间喝了他在工作时间喝了6 pack 的啤酒的啤酒,喝完之后他说还能沿喝完之后他说还能沿着一条直线驾驶卡车着一条直线驾驶卡车. 于是同事们就要求他证明给他们看于是同事们就要求他证明给他们看.直观直观 SPC 事例研究事例研究 证明他确实沿着一条直线

16、驾驶是一件困难的事情证明他确实沿着一条直线驾驶是一件困难的事情. . 这时有人想起他的卡车一向漏油这时有人想起他的卡车一向漏油. . 为了看他能否沿着一条直线驾驶为了看他能否沿着一条直线驾驶, , 到公路行使了到公路行使了1 1英里左右英里左右, , 调查了公路调查了公路上漏油的痕迹上漏油的痕迹. .由你做出决定由你做出决定:保尔的驾驶路径是一条直线吗保尔的驾驶路径是一条直线吗?请看从高处往下看的请看从高处往下看的(Birds-eye View) 公路的形象公路的形象. 如果卡车是静止的如果卡车是静止的 . . . . .油会滴到同一个点上吗油会滴到同一个点上吗? ?想想下一步想想下一步: 油

17、会如何滴下来油会如何滴下来?Pre-Chewed Charlies变动的原因PrPre e-Che-Chew wed ed ChaCharlirlie es s= 自然的 “油滴间的变动”如果有办法把因为保尔的驾驶引起的变动与如果有办法把因为保尔的驾驶引起的变动与, ,因为油滴间的变动分离的方法因为油滴间的变动分离的方法, , 会不会有所帮助呢会不会有所帮助呢? ?由你做出决定由你做出决定:保尔的驾驶路径是一条直线吗保尔的驾驶路径是一条直线吗?=自然的自然的 “ “油滴间的变动油滴间的变动” ”变动的原因变动的原因Pre-Chewed Charlies管理图理论管理图理论(Control Ch

18、art Theory )是利用因为是利用因为自然的常规原因引起的变动自然的常规原因引起的变动,作为作为 把握把握 由于保尔由于保尔驾驾驶引起的变动驶引起的变动的的方法方法.SPC 理论理论为了制定流程的基准性能为了制定流程的基准性能(baseline) ，形成了对，形成了对“常常规原因规原因”引起的变动的研究引起的变动的研究“ “. 在这种情况下在这种情况下, 我们认我们认为为 “ “油滴间变动油滴间变动” ” 是常规原因是常规原因.以基准性能（现在的水准）为基础以基准性能（现在的水准）为基础, 设定设定data的包含的包含99.7%的流程持续警戒范围的流程持续警戒范围. 我们把这个警戒叫做管

19、我们把这个警戒叫做管理限界（上限及下限）理限界（上限及下限）.UCLLCL在这个限界外分布的在这个限界外分布的data点被认为是因特殊原因造点被认为是因特殊原因造成的成的 (异常状态异常状态).SPC 理论理论- 理论理论 -管理限界周围的管理限界周围的data分布状态提供可能存分布状态提供可能存在异常状态的情报在异常状态的情报(出现其他变动要因出现其他变动要因)UCLLCL油滴间的变动油滴间的变动UCLLCL油滴间的变动油滴间的变动+风风UCLLCL油滴间的变动油滴间的变动 +风风 + 驾驶技能变动驾驶技能变动UCLLCLUCLLCL没有对卡车移动路径没有对卡车移动路径“中心值变动中心值变动

20、” (“centering”的变化的变化)的统计证据的统计证据. Data点的点的“在中心线上下的分布在中心线上下的分布 (wiggling)”是是 因为噪音因为噪音.由你做出决定由你做出决定:保尔的驾驶路径是一条直线吗保尔的驾驶路径是一条直线吗?管理上限管理上限 = UCL管理下限管理下限 = LCL根据你所学的知识判断时全部数据根据你所学的知识判断时全部数据 %在管理上下限中在管理上下限中? UCLLCLUCL 和和 LCL违反规则发现违反规则发现 Pattern有什么问题吗有什么问题吗?规则和模型规则和模型问题问题 4Scrap Level (%)J F M A 19961997part

21、y 举行举行 某工厂的某工厂的 scrap 量达到了本年度最低量达到了本年度最低2%. 经理经理 褒奖了那家工厂褒奖了那家工厂. 在食堂举行宴会在食堂举行宴会: 所有的劳动者都有吃到了比萨和糖果所有的劳动者都有吃到了比萨和糖果! “大家可以为自己的成就感到自豪大家可以为自己的成就感到自豪.”1996 4月月321J F M A M J J 19961997经理希望把奖品拿回来经理希望把奖品拿回来. scrap 量连续量连续3个月持续增加个月持续增加. 经理很想把奖品拿回来经理很想把奖品拿回来. “对成果的认可反而带来了反面效果对成果的认可反而带来了反面效果.”实现的的成果实现的的成果(改善改善

22、)没有维持下去没有维持下去, scrap量从新增加了量从新增加了. 于是于是 经理做出了这样的决定经理做出了这样的决定: “这个集团需要这个集团需要 强力的管理方式强力的管理方式!”Scrap Level (%)1996年年 6月月321J F M A M J J A S O N D19961997 中断中断“ “温柔的管理方式温柔的管理方式” ” Scrap量增加到了量增加到了 2.6%, 于是经理决定采取措施于是经理决定采取措施. 为了确实解决这个问题召开了为了确实解决这个问题召开了 “ “特别会议特别会议” ”, 强调完强调完Scrap的重要性后经理的重要性后经理便离开了便离开了. 但是

23、员工们都不知道应该做些什么但是员工们都不知道应该做些什么. 而且而且, 除此之外他们还有需要改善的除此之外他们还有需要改善的重要指标重要指标. 所以他们没有采取任何为了减少所以他们没有采取任何为了减少 scrap 量的措施量的措施.Scrap Level (%)1996年年 11月月321 经理了解到从去年年末开始经理了解到从去年年末开始, scrap量在减少量在减少. “情况正在好转情况正在好转!” (实际上没有为变化系统采取任何措施实际上没有为变化系统采取任何措施.) 经理的结论经理的结论: “强力的管理方式能带来好的结果强力的管理方式能带来好的结果!”经理的结论经理的结论: “强力的管理

24、和经营方式能促进工作强力的管理和经营方式能促进工作.”J F M A M J J A S O N D19961997J F M A M JScrap Level (%)1997年年 6月月321J F M A M J J A S O N D19961997UCLJ F M M J J A S OLCLScrap Level (%)321SPC 导出了不同的结论导出了不同的结论. 经理经理 “ “ 我是根据我是根据data做出决定的做出决定的.-但是我怎么可能错了呢但是我怎么可能错了呢?” Black Belt“你的决定是看到了高点和低点做出的你的决定是看到了高点和低点做出的. 但是，实际上是因

25、为噪音造成的但是，实际上是因为噪音造成的. 观察观察data, 在流程上没有大的变化在流程上没有大的变化.”经理得出的结论是 “强力的管理能带来好的结果”.J F M M J J A S OScrap Level (%)J F M A M J J A S O N D19961997举行Party经理希望把奖品拿回来.中断稳健的管理方式UCLLCL321SPC导出了不同的结论导出了不同的结论 - 但是但是 理由是什么理由是什么?管理上限管理上限 = UCL管理下限管理下限 = LCL规格上限规格上限 = USL规格下限规格下限 = LSL一个数据要处在管理上限或管理下限时是在制造不良吗一个数据要

26、处在管理上限或管理下限时是在制造不良吗? UCLLCLUCL 和和LCL vs. USL 和和 LSL管理上限管理上限 = UCL管理下限管理下限 = LCL规格上限规格上限 = USL规格下限规格下限 = LSL下列工程在制造不良吗下列工程在制造不良吗?UCLLCLUSLLSL管理上限管理上限 = UCL管理下限管理下限 = LCL规格上限规格上限 = USL规格下限规格下限 = LSLUCLLCLUSLLSL下列工程在制造不良吗下列工程在制造不良吗? #1) 管理图上制定规格界限管理图上制定规格界限. #2) UCL和和 LCL看作规格界限看作规格界限. 你把上述管理图只用于单纯检查的话那

27、这不是管理图你把上述管理图只用于单纯检查的话那这不是管理图 UCL / LCL是跟顾客不良没有直接性联系是跟顾客不良没有直接性联系 !管理图的管理图的2个错误个错误我们的工程满足顾客要求的水准怎样那才是最重要的我们的工程满足顾客要求的水准怎样那才是最重要的.但是但是,为了决定此项分析工程能力的其他研究为了决定此项分析工程能力的其他研究.l基于缺陷性数或缺陷数基于缺陷性数或缺陷数 l可以能被应用到几乎每个收集数据的作业可以能被应用到几乎每个收集数据的作业 l应用于质量特性：不能产生计量型数据，或测量费用应用于质量特性：不能产生计量型数据，或测量费用太高，或难以测量太高，或难以测量 l不象计量型管

28、理图，计数型管理图可以用于一个质量不象计量型管理图，计数型管理图可以用于一个质量特性或多个质量特性（但当把相异的特性合计时应谨特性或多个质量特性（但当把相异的特性合计时应谨慎使用慎使用-易产生误导）易产生误导） 是与指定的标准相比较，在一个样品中有是与指定的标准相比较，在一个样品中有1 1个个或多个不一致的项目或多个不一致的项目 l缺陷缺陷 是与指定接受的标准相比较，每一个不一致是与指定接受的标准相比较，每一个不一致 缺陷与缺陷性缺陷与缺陷性l缺陷性缺陷性- np画不合格个体的数画不合格个体的数 - p 画不合格个体的百分数画不合格个体的百分数 l缺陷缺陷- c 画缺陷数画缺陷数 - u 画画

29、“每检查个体每检查个体”的缺陷数的缺陷数 l监视缺陷性项目最简单的方式监视缺陷性项目最简单的方式 l需要恒定的样品大小需要恒定的样品大小 l画每个样品缺陷性项目数画每个样品缺陷性项目数 (np = (np = 缺陷性数缺陷性数; k = ; k = 子群数子群数) )knp = np_p)-np(1 3 + np =UCL npp)-np(1 3 - np =LCL np_2 5 4 3 3 6 5 0 7 5 4 1 2 3 6 3 8 4 4 4 6 4 2 3 7每天缺陷性单位数每天缺陷性单位数时间时间l假设我们有一套数据假设我们有一套数据 (工作表工作表 ) ，描述一周，描述一周的的6

30、2批缺陷性工资支票数批缺陷性工资支票数 打开工作表 : NP ChartNP Chart统计 控制图 属性控制图 NP控制图变量：Number 子组大小：62注意到控制限有那些特殊吗注意到控制限有那些特殊吗 ?2523211917151311975311086420样样本本样样本本计计数数_NP=4.04UCL=9.87LCL=0N Nu um mb be er r 的的 N NP P 控控制制图图l作缺陷性图时使用作缺陷性图时使用l即可用于恒定的也可用于变化的样品大小即可用于恒定的也可用于变化的样品大小 l基于二项分布基于二项分布 l既可以画分数式也可以画百分数式缺陷性既可以画分数式也可以画

31、百分数式缺陷性 (np = 缺陷性数缺陷性数 n = 子群内样品大小子群内样品大小 )UCL = p + 3 p(1- p) np LCL = p - 3 p(1- p) np p = np nMinitab 练习练习 - p Charts 例题例题l假设有这样的日管理图假设有这样的日管理图数数据据 (打打开开工作表工作表 )统计 控制图 属性控制图 P控制图变量：Number 子组大小：Sample违反了那条规则？违反了那条规则？2523211917151311975310.060.050.040.030.020.01样样本本比比率率_P=0.0324UCL=0.05616LCL=0.008

32、641N Nu um mb be er r 的的 P P 控控制制图图l是监视是监视缺陷缺陷的最简单的形式的最简单的形式 l基于泊松分布基于泊松分布 l需要恒定的样品大小需要恒定的样品大小 l画每个样品每个检查个体的缺陷数画每个样品每个检查个体的缺陷数 ( c = 缺陷数缺陷数 ; k = 子群数子群数 )c = c kLCL = c - 3 cc UCL = c + 3 cc 9 15 11 8 17 11 5 11 13 7 10 12 4 3 7 2 3 3 6 2 7 9 1 5 8 没有完全装满的瓶子数没有完全装满的瓶子数时间时间l试想我们有一套数据试想我们有一套数据 (工作表工作表

33、 ) 描述一个用视描述一个用视力检查每个运输批号的瓶子，批号的大小为力检查每个运输批号的瓶子，批号的大小为2000个瓶个瓶子子 l此数据描述观察到的没有完全装满的瓶子数此数据描述观察到的没有完全装满的瓶子数 l动起手来，动起手来，打打开开工作表工作表 )统计 控制图 属性控制图 C控制图变量：Number关于工程，管理图告诉我们了什么？关于工程，管理图告诉我们了什么？252321191715131197531181614121086420样样本本样样本本计计数数_C=7.56UCL=15.81LCL=01n nu um mb be er r 的的 C C 控控制制图图LCL = u - 3 u

34、 nu u = c nUCL = u + 3 u nu l用来监视用来监视 缺陷缺陷 l既可用于恒定也可用于变化的样品大小既可用于恒定也可用于变化的样品大小 ( c = 缺陷数缺陷数 ; n = 群内样品大小群内样品大小) 8 17 18 15 23 9 19 6 14 17 13 15 16 22 时间时间 在所有的在所有的8个单位发现的缺陷数个单位发现的缺陷数 缺陷比例缺陷比例1.0 2.1 2.3 1.9 2.9 1.1 2.4 .8 1.8 2.1 1.6 1.9 2 2.8l假设我们有一套数据假设我们有一套数据 (工作表工作表 ) 描述在运输码描述在运输码头进行的检查头进行的检查 l每天为检查损坏情况取样每天为检查损坏情况取样8个单位个单位 统计 控制图 属性控制图 C控制图变量：Number 子组大小：8关于工程关于工程,管理图告诉了我们什么？管理图告诉了我们什么？14131211109876543213.53.02.52.01.51.00.50.0样样本本每每单单位位样样本本计计数数_U=1.893UCL=3.352LCL=0.434n nu um mb be er r 的的 U U 控控制制图图