2016第章流程波动与西格玛水平.ppt

统计过程控制(SPC)内容 第1章 流程波动与西格玛水平 第2章 SPC与控制图 第3章 常规质量控制图 第4章 过程能力指数的理论与实践 第5章 流程缺陷与西格玛水平 课 程 目 标 通过学习学员可以达到: 1、了解流程波动与西格玛水平的基本原理 2、理解SPC与控制图的发展和原理 3、掌握常规质量控制图的运用 4、掌握过程能力指数的理论与计算 5、了解流程缺陷与西格玛水平的理论及方法 本章目标 流程、规格与变异的关系如下图所示： 1.2 量测变异的统计指标 1.2 量测变异的统计指标 1.2 量测变异的统计指标 1.2 量测变异的统计指标 1.2 量测变异的统计指标 1.2 量测变异的统计指标 1.2 量测变异的统计指标 1.2 量测变异的统计指标 1.2 量测变异的统计指标 三、统计指标的Minitab实现 1.2 量测变异的统计指标 1.2 量测变异的统计指标 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 三、过程偏移 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 1.3 过程偏移分析 美国两个学者Bender和Gilson花了近30年的时间独立研究生产流程中的漂移，获得的结果是1.49个标准差(σ)，为了方便，人们把这种漂移看成1.5个σ的位移。因此，六西格玛质量水准是对流程能力减去1.5σ后所得，即6σ-1.5σ=4.5σ。在正态分布的4.5分位处，我们查得的概率值正好是3.4ppm（即百万分之3.4的缺陷率）。 1.3 过程偏移分析 1.4 ZBench的计算 对应于规格上限或规格下限的Z值，都会把过程的缺陷忽略一部分，都不能代表过程的实际能力，这就需要计算同时考虑了规格上下限的ZBench。 1.4 ZBench的计算 1.4 ZBench的计算 1.4 ZBench的计算 1.4 ZBench的计算 1.4 ZBench的计算 1.4 ZBench的计算 1.4 ZBench的计算 1.4 ZBench的计算 1.5 基准分析 1.5 基准分析 1.5 基准分析 1.5 基准分析 1.5 基准分析 1.5 基准分析 把数据录入MINITAB软件，打开six sigma模块的six sigma process report对话框。 1.5 基准分析 1.5 基准分析 由以上两图就可分析轿车漆膜厚度的差异影响和质量水平。 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 二、过程短期能力与长期能力 过程能力是指过程加工质量方面的能力高低，是反映过程变异性的数值，也可以说是衡量过程加工内在一致性的数值。这里的过程能力也称为西格玛水平。 1、短期能力 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile . Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 [案例1.1] 某送餐公司为某幼儿园送午餐，学校希望在中午12:00送到，但考虑到实际情况，送餐公司几乎无法保证正好12：00点送到，同时考虑到不能送餐太早影响饭菜质量，也不能送餐太晚影响小朋友们的午休时间，因而提出送餐的时间限定在11:55至12:05之间，即：LSL为11:55，USL为12:05。过去一个星期来，该送餐公司同一名员工将午餐送达的时间为11:50，11:55，12:00，12:05，12:10，求该公司准时送餐的西格玛水平。 Evaluation only. Created with Aspose.Slid