PCA-过程能力(CPK)分析.ppt

* PCA 目 录 过程能力分析的目的和步骤 如何进行合理抽样 过程稳定性分析 过程数据正态性分析 CP/CPK的计算方法和应用方法 属性型数据质量统计指标 课程目标 理解过程能力分析的目的 掌握过程能力分析的步骤 会计算 Cp 和 Cpk 会计算DPU 和 DPMO 能够将 DPMO转化为 Sigma水平 过程能力分析的基本概念 过程能力是指过程的一致性，显然，过程的变 异是衡量过程质量特征值的一致性的指标 过程能力指数（CPK）：指过程的加工质量满 足技术标准的程度。 两种变异: 特定时点的本质或内在变异 一段时间内的变异 影响过程质量的6个因素（6M） —人员 —设备 —材料 —方法 —测量 —环境 6M导致的变异有两种 —随机性变异 —系统性变异 如果过程仅受随机性因素的影响，那么一般情况 下,过程质量特征值服从正态分布 过程能力分析的基本概念 99.73% 过程能力=B= = 过程能力分析的基本概念 过程能力分析的目的 预测过程质量特征值的变异对公差的符合程度 帮助产品开发和过程开发者选择和设计产品/过程 对新设备提出要求 评价并选择供应商 过程公差有交互作用时制定工艺规划 找出影响过程质量的瓶颈因素 减少制造过程的变异 过程能力分析的目的 过程能力分析的步骤 确定过程质量特征值 计量值数据? 定义变异来源 测量系统分析 能力是否充足? 改进测量系统 制定抽样计划 过程是否稳定? 剔除系统性原因 数据服从正态分布? 是否能转换? 正态性转换 计算 Cp , Cpk 计算Cp(q),Cpk(q) 定义缺陷和缺陷机会 抽样 过程是否稳定? 剔除根本影响因素 计算 DPU 计算 DPMO 评价过程能力，确定瓶颈过程 是 否 是 是 是 是 是 否 否 否 否 否 讨 论 你如何评价过程能力? 它是否稳定? 过程能力分析能够为你做些什么? 测量系统能力是否合格？ 样本抽取是否有代表性？ 数据是否呈正态分布？ 目 录 过程能力分析的目的和步骤 如何进行合理抽样 过程稳定性分析 过程数据正态性分析 CP/CPK的计算方法和应用方法 属性型数据质量统计指标 合理抽样 合理抽样是指 它能捕捉过程的随机性变异 它不包含系统性变异 合理抽样的目的是使抽取的样本具有代表性，能代表过 程变化 抽样时重点注意以下几点: 谁测量的数据？ 测量仪器是否被校准？ 搜集数据之后过程是否发生变化？ 对影响过程输出的关键影响因素所发生的变化是否做了 记录? 数据搜集的时间、过程、目的和抽样方式 多变异分析案例 为了分析轴的直径变异并确定变异来源, 质量工程师选择了3个时间点, 8：00 AM、10：00 AM、12：00 AM，在每个时间点上选取3根轴，每根轴选取3个位置进行测量 时间 8AM 10AM 12AM 单位 位置 1 2 3 1 2 3 1 2 3 左 中 右 18.5 18.6 18.4 18.2 18.3 18.3 18.4 18.4 18.3 18.3 18.1 18.3 18.4 18.5 18.6 18.2 18.4 18.5 18.2 18.2 18.1 18.4 18.3 18.2 18.3 18.4 18.5 均值 18.50 18.27 18.43 18.23 18.50 18.37 18.17 18.30 18.40 组均值 18.40 18.37 18.29 多变异分析（MVA） 多变异分析（MVA） 变异按来源可分为 —产品内变异 —产品间变异 —时间变异 MVA的目的-确定过程的主要变异来源从而进行 合理的抽样 多变异分析图 多变异分析（MVA） 根据 MVA确定合理的抽样方案 产品内的测量点的个数（n）：如果产品内部存在变异，那么至少应选择两个位置。如果产品内的变异很大，应增加产品内位置选择的个数。当不知道产品内是否存在变异时，通常选取 3-5 个点。 一次抽取的产品个数（b）：至少 3个；如果产品间变异很大，就增加个数。通常选5-10 个。 时间点的数量(a): 至少 3个; 如果时间变异很大，应增加时间点选取的个数。 目 录 过程能力分析的目的和步骤 如何进行合理抽样 过程稳定性分析 过程数据正态性分析 CP/CPK的计算方法和应用方法 属性型数据质量统计指标 过程稳定的意义 一个稳定的过程仅存在随机性变异 通过稳定性可以检验是否存在系统性变异,如果存在系统性变异,在进行PCA之前应剔除 不要对不稳定的过程计算Cp 和