SPC培训讲义(第二版).ppt

1 汽车行业质量体系系列培训教材 统计过程控制 第二版 StatisticalProcessControl 2 第一章持续改进及统计过程控制 预防与检测过程控制系统变差 普通原因及特殊原因局部措施和对系统采取措施过程控制和过程能力过程改进循环及过程控制控制图 过程控制工具控制图的益处 3 持续改进及统计过程控制之一预防与检测 过程控制的需要检测 容忍浪费预防 避免浪费 4 持续改进及统计过程控制之二过程控制系统 我们工作的方式资源的融合 产品或服务 顾客 识别不断变化的需求和期望 顾客的声音 人 设备 材料 方法 环境 输入 过程 系统 输出 过程的声音 统计方法 有反馈的过程控制系统模型 5 持续改进及统计过程控制之三变差的普通原因及特殊原因 变差 一个数据组对于目标值有不同的差异 变差的普通原因 指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重复的分布作用在过程的许多变差的原因 即常规的 连续的 不可避免的影响产品特性不一致的原因 如操作技能 设备精度 工艺方法 环境条件 变差的特殊原因 指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因 当原因出现时 将造成过程的分布的改变 即特殊的 偶然的 断续的 可以避免的影响产品特性不一致的原因 如 刀具不一致 模具不一致 材料不一致 设备故障 人员情绪等 特点 不是始终作用在每一个零件上 随着时间的推移分布改变 6 普通原因和特殊原因变差的分析 当过程仅存在变差的普通原因时 过程处于受控状态 这个过程处于稳定过程 产品特性服从正态分布 当过程存在变差的特殊原因时 这时输出的产品特性不稳定 过程处于非受控状态或不稳定状态 7 8 持续改进及统计过程控制之四局部措施和对系统采取措施 局部措施消除变差的特殊原因 局部措施 属于纠正和预防措施 统一刀具 稳定情绪 统一材料 修复设备 操作者可以解决 解决15 问题 系统措施减少变差的普通原因 采用系统的方法 属于持续改进 人员培训 工艺改进 提高设备精度 管理层解决 解决 问题 9 持续改进及统计过程控制之五过程控制和过程能力 简言之 首先应通过检查并消除过程的特殊原因 使过程处于受控状态 那么其性能是可预测的 这样就可评定满足顾客期望的能力 10 11 过程能力 12 持续改进及统计过程控制之六过程改进循环及过程控制 13 上控制限中心限下控制限1 收集收集数据并画在图上2 控制根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并采取措施3 分析及改进确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施重复这三个阶段从而不断改进过程 持续改进及统计过程控制之七控制图 过程控制工具 14 持续改进及统计过程控制之八控制图的益处 合理使用控制图能 供正在进行过程控制的操作者使用 有利于过程持续稳定 可预测地保持下去 提高产品质量 生产能力 降低成本 为讨论过程的性能提供共同的语言 为过程分析提供依据 区分变差的特殊原因和普通原因 作为采取局部措施或对系统采取措施的指南 15 第二章控制图 概述控制图建立定义 失控 信号控制图的公式 16 控制图概述 17 SPC基础 大规模生产的出现产生一个突出问题 如何控制大批量产品质量 英 美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法 1924年 美国休哈特 W A Shewhart 博士提出将3 原理运用于生产过程当中 首创过程控制理论并发表了控制图法 形成SPC的基础 控制图 ControlChart 对过程质量特性记录评估 以监察过程是否处于受控状态的一种统计方法图 18 控制图原理 3 原则不论 与 取值为何 只要上下限距中心值 平均值 的距离各为3 则产品质量特征值落在范围内的为99 73 产品质量特征值落在 3 3 之外的概率为0 27 其中单侧的概率分别为0 135 休哈特正是据此发明了控制图 19 产品质量波动及其统计描述 20 计量型数据 计量型控制图 计量型数据是由过程特性决定的 来自过程的数据是连续的 如直径 长度 是一个量化的数据 是实际生产过程的过程现象的反映 计量型控制图利用过程变差和过程均值来解释和控制过程 它们成对使用和分析 X R图是最常用的控制图 但并不一定在所有的情况下都最适用 过程均值常用 均值 中位数 单值表示过程变差常用 极差 标准差 移动极差表示 21 计数型数据 计数型控制图 计数型数据是由过程特性决定的 来自过程的数据是间断的 不连续的 如合格 不合格 通 止等 是一个分级的数据 是实际生产过程的过程结果的反映 计数型控制图利用过程结果来解释和控制过程 例如 不合格品率 不合格品数 不合格项率和不合格项率等 22 常规休哈特控制图 23 控制图的要素 控制图的表现形式没有 批准的 唯一形式 然而应牢记拥有控制图的原因 包含以下内容的任何形式都是可接受的 适当的刻度 确保分辨出过程变差 控制限 UCL LCL 分析过程的出界点 中心线 分析过程的非随机图形的特殊原因 失控值的标识 从整体角度上分析过程 事件日志 记录过程变化 确定纠正措施 24 第一节控制图的建立 25 控制图的建立 收集数据 计算控制限 确定项目 26 建立控制图的准备 定义过程建立适宜实施的环境确定过程特性定义测量系统使不要的变差最小确保抽样计划对于探测预期的特殊原因是合适的 基于以下内容确定控制的特性或特征 顾客的需求现存和潜在的问题区域特性之间的相互关系 27 控制图的建立 收集数据 建立控制图 选择子组大小 频率和数据 子组大小 子组频率 子组数大小 建立控制图及记录原始数据 计算每个子组的均值和极差R 选择控制图的刻度 将均值和极差画到控制图上 确定项目 明确分析的目的 28 确定项目 明确分析的目的 确定项目 确定类型分析过程特性 依据过程本身的要求确定控制图的类型 明确控制目的确定控制的特性 确保控制的特性是可操作的 包括详细说明收集什么信息 在哪收集 如何收集和在什么条件收集 消除不必要变差在开始研究之前消除不必要的变差的外部原因 目的是避免那些不用控制图就能纠正的明显问题 这包括过程调整或过程控制 29 选择子组大小 频率和数据 子组大小使各样本之间出现变差的机会小在过程的初期研究中 子组一般由连续生产的产品的组合 仅代表一个单一的过程流 子组频率在过程的初期研究中 通常是连续进行分组或很短的时间间隔进行分组过程稳定后 子组间的时间间隔可以增加 子组数的大小一般 100个单值读数 25个子组 30 31 建立控制图 控制图包含以下部分 过程描述和抽样计划的标题信息 记录和现实收集的实际数据值 包括 数据 时间或其他的子组标识 和根据数据进行的控制统计量的计算 将分析的每一个统计量进行描点 按时间顺序将控制统计量的值在垂直和水平刻度上描点 控制统计量的数值和描的点应当垂直对应 事件的记录 包含详细的事件记录 如过程调整 工装更换 材料更换或其他可能影响过程变差的事件 32 记录原始数据 记录每个子组的单值和标识 记录任何观察到的相关事件 33 计算每个子组的样本控制统计量 根据测量的数据进行描点和计算控制统计量 这些统计量可以是样本均值 中位数 极差 标准差 不合格率等 按照所用控制图类型的公式来计算这些统计量 34 35 选择控制图的刻度 坐标上的刻度值的最大值与最小值之差应至少为子组统计值的最大值与最小值差的2倍 将控制统计量画在图上 确保相对应的统计量的点是垂直的 用直线将各点连接起来观察图形和趋势 为了识别潜在的问题 应当在数据收集以后进行评审 如果有的点比别的点高很多或低很多 需确认计算及画图是否正确 并记录任何观察到的相关事件 36 将均值和极差画到控制图上 37 建立控制限 38 统计控制的解释 统计过程控制研究分两个阶段 第一阶段 识别和消除过程中变差的特殊原因 目的是使过程稳定 一个稳定的 可预测的过程被称为 统计受控的 第二阶段 关注对未来测量值的预测以验证过程的稳定性 在第二阶段实时进行数据分析并针对特殊原因采取措施 一旦稳定下来 就可以分析过程以确定过程是否有能力提供满足顾客期望的产品和服务 应当强调的是 解决问题才是最关键的一步 来自控制图的统计输出只是一个解决问题的开始点 排列图 因果图等提供了一些方法 39 3 D 4 21 88 3 27 31 02 2 57 4 73 2 28 5 58 2 11 6 48 2 00 7 42 081 92 8 37 141 86 9 34 181 82 10 31 221 78 对特殊原因采取措施的说明 w 任何超出控制限的点 w 连续7点全在中心线之上或 之下 w 连续7点上升或下降 w 任何其它明显非随机的图 形 采取措施的说明 1 不要对过程做不必要的改 变 2 在此表后注明在过程因素 人员 设备 材料 方 法 环境或测量系统 所 做的调整 X 读数数量 和 R 最高 最低 R 均值R UCL D 4 R LCL D 3 R X 均值X 716UCL X A 2 R 819LCL X A 2 R 极差 R图 均值 X图 工厂 XXX 机器编号 XXX 部门 XXX 日期 6 8 6 16 工序 弯曲夹片 特性 间隙 尺寸 A 计算控制限日期 工程规范 50 90mm 样本容量 频率 5 2h 零件号 XXX 零件名称 XXX 样本容量小于7时 没有极差的下控制限 X R控制图 初始研究 6 8 8 65 70 65 65 85 3 50 70 20 75 75 85 75 85 65 3 85 77 20 80 80 70 75 3 80 60 70 70 75 65 3 40 76 68 10 15 00 10 20 30 40 50 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 10 12 14 6 9 8 10 12 14 6 10 8 70 75 65 85 80 3 75 75 20 60 75 75 85 70 3 65 73 25 75 80 65 75 70 3 65 73 15 60 70 80 75 75 3 60 72 20 65 80 85 85 75 3 90 78 20 10 12 14 60 70 60 80 65 3 35 67 20 80 75 90 50 80 3 75 75 40 6 11 8 85 75 85 65 70 3 80 76 20 70 70 75 75 70 3 60 72 05 10 65 70 85 75 60 3 55 71 25 12 14 90 80 80 75 85 4 10 82 15 75 80 75 80 65 3 75 75 15 6 12 8 75 70 85 70 80 3 80 76 15 10 12 75 70 60 70 60 3 35 67 15 14 65 65 85 65 70 3 50 70 20 60 60 65 60 65 3 10 62 05 6 15 8 50 55 65 80 80 3 30 66 30 10 60 80 65 65 75 3 45 69 20 15 12 80 65 75 65 65 3 50 70 14 65 60 65 60 70 3 20 64 10 6 16 8 65 70 70 60 65 3 30 66 10 步骤B1 X 716 步骤B1 R 178 步骤B2 UCLX 819 LCLX 613 步骤B2 UCLR 376 LCLR NONE 步骤B3 40 延长控制限继续进行控制 计算新的控制限 估计过程标准偏差 41 有关控制的最后概念 用于进一步的考虑 在一个生产过程中 永远无法达到一种完美的控制状态 过程控制图的目的不是完美 而是一个合理 经济的控制状态 因此 在实践中 一个受控的过程并不是图上无任何失控之处的过程 如果一张控制图上从来不出现失控点 我们将认真地分析该过程是否应画图了 42 第二节定义 失控 信号 43 判异规则 一 点出界就判异若过程正常 则点子超出UCL的概率为0 135 若过程异常 值增大 分布曲线整体上移 则点子超出UCL的概率大大增加 可能是的几十倍 几百倍 在这两种可能性中选择一种 当然选择过程异常 虽然点均未出界 但界内点排列不随机就判异 第二条准则的具体模式理论上有无穷多种 但具有实际物理意义并被广泛使用的有少数几种 44 控制图的判断 超出控制限的点 出现一个或多个点超出任何一个控制限使该点处于失控状态的主要证据 45 控制图的判断 链 有下列现象之一表明过程已改变连续点位于平均值的一侧 连续点上升 后点等于或大于前点 或下降 46 控制图的判断 明显的非随机图形 应依正态分布来判定图形 正常应是有2 3的点落于中间的1 3区域 47 控制图的观察分析 判断准则汇总 一个点距中心线超过3个标准差 连续7点在中心线的统一侧 6点连续上升或下降 联续14点交替上升或下降 连续3点中有2点距中心线大于两个标准差 同侧 连续5点中有4点距中心线大于一个标准差 同侧 48 控制图的观察分析 判断准则汇总 连续15个点距中心线一个标准差之内 两侧 连续8个点距中心线大于一个标准差 两侧 49 判异规则 二 两种错误错发警报 一类错误 过程正常 但样本正好抽到0 135 处 根据判异规则判定过程异常 通常这种错误的概率记为 漏发警报 二类错误 过程异常 但样本正好抽到仍位于控制界限以内 根据判异规则判定过程正常 通常这种错误的概率为 50 平均运行长度 ARL 依据控制图作出的决定应平衡 一类错误 过度控制 错发警报 和二类错误 控制不足 漏发警报 的风险 平均运行长度 ARL 是期望的失控信号之间的子组数 是度量两类风险平衡关系的 受控的平均运行长度 ARL0 是期望的错发警报之间的子组数 ARL依赖于失控信号是如何定义的 真实目标值与估计值的偏差和真实变差与估计值间的关系 51 平均运行长度 ARL 下图是仅以超过 3标准差为失控信号的标准修哈特控制图的ARL 该表显示如果过程均值偏倚了1 5个标准差 那么 控制图在偏倚后的第15个子组显示出来 该表还表明在过程没有偏倚时 也就是过程保持统计受控 每间隔 平均 370个子组错发一次警报 52 第三节控制图公式 53 计量型控制图 X R图 54 计量型控制图 X S图 过程平均值 55 计量型控制图 X R图 收集数据一般情况下 中位数图用在样本容量小于10的情况 样本容量为奇数时更为方便 如果子组样本容量为偶数 中位数是中间两个数的均值 计算控制限 56 计量型控制图 X MR图 收集各组数据计算单值间的移动极差 MR 通常最好是记录每对连续读数间的差值 移动极差的个数会比单值读数少一个 在很少的情况下 可在较大的移动组或固定的子组的基础上计算极差 值控制图 极差控制图 57 计数型控制图 P图 58 计数型控制图 np图 限制条件 需要恒定的样本容量 n 59 计数型控制图 不合格项率u图 因为控制限根据近似的正态分布计算 所以样本容量应该足够大 以使c 0的自足数量非常少 60 计数型控制图 不合格项数c图 限制条件 需要恒定的样本容量 n 61 第三章其他类型控制图 62 概述以概率为基础的控制图小批量控制图探测微小改变的控制图非正态分布控制图多变量其他控制图 63 其他类型控制图 概述 前几章讨论的常规控制图是基于假设过程服从正态分布 对于一些特殊类型的情况 开发各种控制图 主要用于控制和改进特殊的过程状态和条件 在本章对这些稍普通的控制图进行摘要性说明 如果希望获得有关这些控制图更多的信息 请参考注明的参考文件 内容包括 这些控制图的定义有关何时使用这些控制图的讨论这些控制图适用的公式 64 以概率为基础的控制图 基于概率的控制图属于利用分级的数据以及与分级相关的概率的一种控制图 这种控制图介绍两类 停止灯控制图 以控制过程为目的 预控图 以控制不合格为目的 65 以概率为基础控制图 停止灯控制图 停止灯控制图是把过程变差分为三部分 目标区 绿色 警告区 黄色 停止区 红色 停止灯控制图采用两次抽样的半计量型技术 停止灯控制图只适用于过程分布已知 不一定是正态分布 时 确信过程已经受控运行 在运行过程中探测过程的改变 即过程的特殊原因 停止灯控制图的假设 过程处于统计控制状态 过程性能 包括测量变差 时可接受的 过程对准目标值 66 以概率为基础控制图 停止灯控制图 一旦假设经利用计量型数据通过过程性能研究得以验证 那么过程分布可被分为 平均值的 1 5标准差内标识为绿色 过程分布内剩余的区域表示为黄色 任何过程分布以外表示为红色 67 以概率为基础控制图 停止灯控制图 停止灯控制图的使用 1 检验两个零件 如果都在绿色区域 继续运行 2 如果有一个或两个都在红色区 停止过程 通知指定的采取纠正措施的人员 当进行调整或采取其他措施时 重复步骤1 3 如果有一个或两个都在黄色区 再检验3个零件 如果有任何一个零件在红色区 则停止过程 通知指定的采取纠正措施的人员 当进行调整或采取其他措施时 重复步骤1 如果没有零件在红色区 但有3个或更多的零件在黄色区 则停止过程 通知指定的采取纠正措施的人员 当进行调整或采取其他措施时 重复步骤1 如果3个零件都在绿色区 并且其他的零件都在黄色区 继续运行过程 优点 适用于不具备深刻统计知识的操作人员 缺点 错发警报几率增大 不可计算过程能力 68 以概率为基础的控制图 预控图 预控图类似于停止灯控制图 它是基于规范而不是过程变差 预控图假设 过程拥有平坦的损失函数过程性能 包括测量系统变差 小于或等于公差如果满足上述假设 将公差划分为 名义公差的区域标识为绿色 规范内其他的区域标识为黄色 超出规范的区域标识为红色 对于过程均值与规范中值重合的正态分布过程 大约86 6 的零件在绿区 13 2 的零件在黄区 0 3 的零件在红区 如果过程的分布确定为非正态分布或更高的过程能力 可以进行类似的计算 69 以概率为基础的控制图 预控图 预控图的使用 预控图抽样使用的样本容量2个 但在抽样之前 过程必须连续生产5个在绿色区的零件 确保过程稳定 2个数据点都要画在图上 并根据准则进行评审 在适用预控图时 应用下列准则 2个数据点在绿色区域 继续运行过程 1个数据点在绿色区域 1个数据点在黄色区域 继续运行过程 连续2个黄色的点 同一区域 调整过程 连续2个黄色的点 相对区域 停止过程 进行研究 1个红色的点 停止过程 进行研究 70 以概率为基础的控制图 预控图 任何时候过程进行了调整 在抽样之前 过程必须连续生产了5个在绿色区域的零件 确保过程稳定受控 预控图的优点是 简单 预控图的缺点是 从图中无法获得在标准过程控制图中可以获得的过程潜在诊断 预控图不能评价或监视过程能力 预控图是基于遵守的工具 而不是过程控制和改进的工具 71 小批量控制图 标准控制图比较适用于大批量生产 但有些过程在一次生产中只生产很少数量的产品 此外 准时化 JIT 库存和精益制造方法越来越受到关注 促使生产批量日益减少 从经营的角度 为以后的销售每个月几次大批量的生产并作为库存进行储存 会带来不必要的 可以避免的成本 现在的制造生产更少的数量更多的频次 从而避免储存 在制品 和库存的成本 要实现小批量过程的功效 必须要使SPC方法能过验证过程真实的预测统计控制状态 如可预测 及能够监测小批量过程运行中的特殊原因变差 72 小批量控制图 有效的控制图能够使用少量的数据来完成 小批量控制图允许使用一张图来控制多种产品 广泛描述的小批量控制图有 与名义特性不同或偏离的X R图标准化X R图标准化计数型控制图 73 小批量控制图 与名义特性不同或偏离的X R图 DNOM法 多品种小批量生产过程的特性可以通过将产品测量值和目标值的差异画在一张图上来得到 这种控制图可以用于单个的测量或成组数据 DNOM法架设产品之间存在相同的持续不变的变差 并通过一张图进行检测 标准化X R图当产品的变差实际是不同时 使用与过程目标值的变差就带来了问题 在这种情况下需要进行标准化来补偿不同产品的均值和变差 这种类型的控制图有时称为Z或Zed图 Z 74 小批量控制图 标准化计数型控制图计数型数据样本 包括不同样本容量时 可以通过标准化来是不同的产品类型画在一张控制图上 统计量标准化形式 Z 与均值的差 标准差例如 不合格频率U统计量可以标准化为 Z Ui U U N 1 2这种方法适用于NP P C U图有关小批量控制图的详细讨论和事例见farnum 1992 juranandgodfrey 1999 montgomery 1997 wheeler 1991 和wiseandfail 1998 75 探测微小改变的控制图 有些情况下过程均值的微小改变将带来问题 休哈特控制图不够敏感的有效探测这些变化 以下讨论两种控制图利用使用的累积的历史数据的信息 探测微小变查 累计和图 CUSUM图 指数加权移动平均图 EWMA图 这些方法的使用 更深的谈论以及对过程变化的探测准则见montgomery 1997 wheeler 1995 和grantandleavenworth 1996 等有关的文献 76 探测微小改变的控制图 累计和图 CUSUM图 利用图示出连续样本均值与规范目标之间的偏差的累计和 因此即使过程均值非常微小的变化 最终都将发出过程变化的信号 注 这中图最常用于监视连续的过程 如化工工艺 在那里微小的变化将带来严重的后果 77 探测微小改变的控制图 指数加权移动平均图 EWMA图 利用图示出经过加权后过去的数据和当前的数据之间的移动均值 从当前的数据到过去的数据权重随指数递减 指数加权移动平均由下列公式确定 Zt Xt 1 Xt 1其中 是加权常数 0 1由查相关表得到Xt是当前的样本值Zt是当前的加权移动平均 78 探测微小改变的控制图 指数加权移动平均图 EWMA图 优点 能够有效的探测微小的过程均值变化 并能够用于均值缓慢漂移的自相关过程 缺点 不能有效探测过程均值的较大的变化 在过程均值出现较大的变化的情况下 常规控制图时适用的 EWMA图普遍用于化工行业 那里普遍存在大量的日常波动且缺少过程预测而无法发现 79 非正态分布控制图 如果过程潜在的分布式非正态的 可利用以下几种方法 使用适当的样本容量的标准休哈特控制图使用调整因子修改控制限来反映非正态分布使用转换将数据转换为 接近 正态分布使用基于自身非正态分布的控制限使用何种方法依赖于过程分布与正态分布的偏离程度以及与过程有关的特定性质 注 对于以上介绍的方法 都应定期分析过程 来验证分布图形没有改变 任何分布的显著变化都表明过程受到了特殊原因的影响 80 非正态分布控制图 使用适当的样本容量的标准休哈特控制图对于许多非正态分布过程 可以利用中心及限定理来降低非正态分布的影响 也就是利用一个足够大的子组容量近似进行计算 具体子组容量大小的选择wheeler 1995 进行了详细论述 使用调整因子修改控制限来反映非正态分布当无法获得大的子组容量时 可以利用调整因子来补偿非正态分布的影响在本方法中 过程非正态分布图形的特性通过偏斜或峰值或两者来描述 BurrI W 1967 chanL Kandcuiheng J and 2003 pham H 2001 等人分别进行论述 并给出了相关的修正因子 81 非正态分布控制图 使用转换将数据转换为 接近 正态分布利用选择的方法将数据进行转化 转化方法必须适当 该方法需要足够大的样本容量来进行过程能力研究 同时转化方法趋于复杂的数学运算 只有在计算机编程条件下才能有效益应用 比较好的转化方法在Johnson 1949 和BoxandCox 1964 的专著中论述 使用基于自身非正态分布的控制限本方法根据过程特性直接选择过程分布在0 135 和99 865 的数据点为控制限 优点 数据无须经过复杂的计算 但应定期分析过程分布的变化 82 多变量控制图 在希望同时控制两个或更多个影响过程和产品特性时 使用多变量控制图 优点 通过统计量的监测所有的组合影响 缺点 其结果的分析不能指出是那个变量引起的变化 有关多变量控制图详细讨论见 Montgomery 1997 Wheeler 1995 和最近的文献Masonandyong 2001 等 83 其他控制图 在不受控但可接受的过程 第3类过程 中 如果过程存在特殊原因引起的变差 变差的根源是已知的和可预测的 但由于经济上的原因不能或不易消除 但是 可预测的特殊原因要求被监视和控制 回归控制图残差控制图自回归控制图 84 区域控制图 标准控制图的运行和分析产生了区域控制图 在判断过程失控信号时 有一些准则不能通过目测迅速判断 可以通过将控制图划分为距离中心线1 2和3个标准差的不同区域来帮助判断 每一个区域分配一个份数 85 区域控制图 判断准则 它分析及与区域的累积分数 累计和是点出现区域的分数和的绝对值 如果累计和大于或等于8 就判断过程失控 任何时候 只要中心线被穿过 累计和就重新等于0 优点 不需要向标准控制图一样识别非随机分布的图形 同时可以修改区域控制图来消除描点的过程 把点画在区域内而不是相应的刻度上简化作图 86 第四章理解计量型数据的过程能力和过程性能 87 概述 一个稳定过程的输出可以用它的统计分布来描述 预测过程的未来结果 起到提前预防和控制过程的作用 本章主要提出一些相对于产品规范评价过程能力和过程性能的方法 与规范有关的 仅反映过程变差的指数Cp和Pp与规范有关的 综合反映过程变差及其趋中情况的指数Cpk和Ppk注 被评价的过程必须是稳定的 统计受控的 对于不稳定的过程讨论其过程的变差和相关的能力指数是没有意义的 88 条件描述 过程变差的过程对中是两个不同的过程特性 需要分别理解每个特性 为了便于分析 可以分析这两个特性合成的指数 例如Cp Cpk或Pp Ppk 这些指数可用于 用随时间变化的趋势来测量持续改进 确定过程优先改进的顺序 过程能力指数Cpk 还可用于确定一个过程是否有能力满足顾客的要求 这是能力指数最初的目的 性能指数Ppk 显示的是过程性能实际上是否能满足顾客的要求 为了有效地使用这些指数 必须理解它们的过程 如果不能满足这些条件 这些度量将几乎或没有意义 甚至对过程的理解还会产生误导 89 条件描述 下列三个条件是所有能力度量指数应满足的必备条件 1 数据源于统计稳定的过程 也就是 不违反通常已接受的SPC准则 2 过程数据中的单个测量数据近似地服从正态分布 3 规范是基于顾客的要求 通常 将计算的指数 或比值 看成为 真实 的指数 比值 也就是 不考虑抽样变差对计算值的影响 例如 计算的指数 Ppk 1 30和1 39可能来自同一个稳定过程 只是因为抽样变差不同 90 第一节 过程术语的定义和正态分布过程能力指数的计算 91 过程术语的定义 过程能力 指过程要素 人 机 料 法 环 已充分标准化 也就是在受控状态下 实现过程目标的能力 过程能力指数 是过程能力与过程目标相比较 定量描绘的数值 过程能力指数表示的方法 Cp 过程均值X与规范中值一致时的过程能力指数 Cpk 过程均值X与规范中值不一致时的过程能力指数 过程能力指数表述仅存在普通原因变差时的过程能力 Pp 过程均值X与规范中值一致时的过程性能指数 Ppk 过程均值X与规范中值不一致时的过程性能指数 过程性能指数表述 存在普通原因变差和特殊原因变差 92 正态分布过程能力指数计算 过程的标准差 正态分布存在两