六西格玛统计过程控制及Minitab操作实例应用.pptx

六西格玛统计过程控制及Minitab操作实例应用统计过程控制统计 -- 基于概率的决策规则过程 -- 任何重复的工作或步骤 控制 -- 监察过程的表现，提供反馈 50403020100-102004006008001000流程波动的种类流程变差存在两种普遍原因的波动 波动是现有流程所固有的特殊原因的波动 波动是由于外来因素的影响而发生的普遍原因的波动此类波动存在于每一个流程之中利用现有技术是不能控制或减少这一类的波动只有这一类波动存在的时候的流程能力是流程最好的能力，也叫作短期能力，它反映了流程的技术能力。反映这一类波动大小的指标为σST 。抽样的技术：合理子组利用合理子组（Rational subgroup）技术抽取样本合理子组内为短期样本不受外来因素的影响组内波动仅仅是普遍原因的结果组内数据点连续抽取，时间相隔很短同一班次同一员工同一批次物料…抽样的技术：合理子组每个子组内的波动反映了普遍原因的波动练习计算以下数据的σST子组1子组2子组3子组4子组5子组67119810109129159988139612712141058109129710RTargetTargetLSLLSLUSLUSL流程能力指标Cp和CpkCp没有考虑流程中心的偏移Cpk考虑了流程中心的偏移TargetTargetTargetLSLLSLUSLUSLLSLUSL14 17 20 23 2614 17 20 23 2614 17 20 23 26流程能力指标的例子指标的说明：μσSTCpCPLCPUCPK18.5121.52.51.5μσSTCpCPLCPUCPK20122.02.02.0μσSTCpCPLCPUCPK21.5122.51.51.5过程能力指标讨论1. CP会小于CPK么?2. CP什么情况下等于CPK?3. 顾客为什么要求我们提供CP和CPK值呀?4. CP和CPK为什么必须成对分析?过程长期的波动Cp和Cpk反映了过程的潜在的能力，但是随着时间的进行，过程表现出来的波动往往要比普遍原因的波动要大。过程实际波动的大小σLT用来衡量。过程实际的表现称为过程绩效指标（Process Performance）过程长期的波动S： 所有数据的标准差TargetTargetLSLLSLUSLUSL过程绩效指标Pp和PpkPp没有考虑流程中心的偏移Ppk考虑了流程中心的偏移过程能力指标和过程绩效指标指标定义σ的定义何时使用改善方向Cp1. Cp和Cpk总是同时使用2. 确定过程是否有能力满足客户需求1. Cp和Cpk如果有较大差距可以通过调整中心提高过程能力2. Pp和Ppk如果有较大差距可以通过调整中心提高过程能力3. C和P有较大差距暗示特殊原因存在CpkPp1. Pp和Ppk总是同时使用2. 确定过程是否实际上满足客户需求Ppk如果过程没有特殊原因的影响,这四个指标将会很接近受控状态（In Control）和失控状态（Out of Control）如果流程仅受普遍原因的作用，那么其输出特征分布将是稳定的并且是可预测的。如果流程受特殊原因的作用，那么其输出特征是不稳定且不可预测的。利用假设检验探测特殊原因当流程只有普遍原因作用时，流程输出是稳定的且服从一定的分布，典型的分布为正态分布当子组的平均值落在控制图的界限外，它就以图表说明在样本均值和历史均值中存在差别Out of control Point上控制限Upper Control Limit下控制限Lower Control Limit中心线 Central Line3s2s1sm-1s-2sm-3sm-2sm-smm+sm+2sm+3s-3s68.3%95.4%99.7%控制图的组成控制图（Control Chart）控制图（Control chart）是在1924年，由美国贝尔实验室休哈特博士(Walter Shewhart) 发明的流程控制工具。控制把观测到的统计量与计算到的“控制界限”的在图标上作比较。控制图：用于监察流程的输入或输出（X or Y）用于识别流程是否处于失控状态用于探测流程中由特殊原因造成的波动不能告诉我们流程输出是否符合规范既不能识别也不能消除特殊原因控制图的种类为了选择合适的控制图表来监控流程，首先决定要监控流程的变量是连续（variable）的还是离散的（attribute）变量控制图的种类特殊原因可能影响连续型变量分布的中心位置或离散程度，因此有两类变量控制图：监控中心位置变化的平均值图 Xbar chart个体图 Individual chart（样本量n=1）中值图 median chart监控离散程度变化的极差图 range chart标准差图 standard deviat