SPC教材PP2T.ppt

參加SPC訓練的好處 TheProcessSpeaktous SPC 从整体的品质改善过程中 使用各种图表工具解决问题了解各种图表的使用时机及用途理解基本的SPC概念及主要内容选择合适得控制图 应用于工作中了解解决问题的步骤 課程大綱 统计控制基本概念数据分布描述图茎叶图直方图正态分布及其检验离散个别极端点盒形图四分盒形图 其它重要工具实施管理表干特图树形图检查表脑风暴法力场分析参量相关矩阵因果图流程图控制图简介 用图表展示数据条形图雷达图趋势图散点图饼图排列图层比图 什么是统计过程控制 SPC 下面按字面意思来解释一下什么是统计过程控制 StatisticalProcessControl 统计学 Statistics 是数学的一个分支 1 从所有同类项目 总体 population 中抽取一些项目 样本 samples 2 计算集中特征 centraltendency 如算术平均数 average或mean 中位数 median 和众数 mode 以及离散特征 dispersion 如级差 range 方差 variance 和标准差 standarddeviation 3 对于总体分布 通过对抽样分布做假定 便可提供对总体采取措施的基础 例如 根据经验 接受抽样样本的品质去推断应否接受或拒收整批货物 统计学中利用变异 variation 的概念衡量产品或过程抽样分布围绕着平均值波动及在可接受的范围以内或以外波动的趋势 变异可能是随机 random 由于偶然因素造成 或非随机的 assignable 由于机械 方法 物料与 或人事引起 统计学有助我们分辨随机与非随机因素 过程 process 是指生产产品 服务的一系列行动或操作 也指支持产品 服务的过程如管理 财务 采购与工艺 控制 control 的意思是通过过程控制成功地控制产品服务 控制是指通过经预先设计的实验及采用统计技巧成功地 1 过程进行控制 2 维持或改善控制 目标是使品质维持不变 把统计 过程及控制三个名词的英文字头起来就是SPC 什么是统计过程控制 SPC 续1 SPC就是利用统计方法去 1 分析过程的输出并指出其特性 2 使过程在统计控制情况下成功地进行和维持 3 有系统地减少该过程主要输出特性的变异 SPC几个重要概念 第一个 也是最重要的是你能否确定过程的输入和输出并把它们定量化 然后才开始控制该过程 不是先行控制 SPC是以预防代替检验 制业与其他行业一样 预防发生错误永远比事后矫正为好 而且简单得多 什么是统计过程控制 SPC 续2 簡單來說 SPC是透過運用統計學上的技巧如控制圖分析過程或其輸出 從而作出適當的行動以達至及保持統計控制狀況及改善過程能力 SPC解釋為 運用統計方法於過程控制上 SPC SPC簡介 SPC 控制改善的工具 统计学在生产中应用的目的 1 x s 了解产品总体性能2 Eliminateoutlierduetoassignablecause 取消人为特殊因素造成的极端值以稳定制程3 Hittarget 规格趋向目标值4 Reducevariance s 减小差异5 SpecReviewforfeasibility 審核規格 看看是否適用 统计知识的层次 针对一制程 仅有经验 没有数據数據采集 看看数據整合数據 图 表描述统计 平均值 方差特征统计 Cp Cpk 曲 直线拟合控制统计 SPC控制图预示统计 变量分析 实验设计线性或多元回归 SPC的步驟 1 提供統計方法的教育 基礎的SPC方法 因子实验设计 腦力激盪法及QFD 品質工具 2 確定商業機會 推動者 3 把主要的生產特性與過程變差達到商業機會 推動者 4 理解制程输出变量 产品特性 与输入独立变量的关系5 確定最好的主要過程及主要產品參數 SPC的步驟 續 6 確定主要參數上的公差 7 確定測量系統及進行测量系统研究 8 為主要參數建立控制系統 9 為主要參數選擇合適的統計工具 如事前控制 制圖 檢查表等 10 收集數據及繪制控制圖 若可行 11 計算過程能力12 使過程最好13 以最好的結果檢討控制系統 14 保持控制系統 ContinuousImprovementRoadmap ProcessCharacterizationFlowchart PrioritizeOpportunitiesforimprovement Selectteam ProcessMapping Definethecriticalcharacteristic PerformGaugeR R Capable Improvementmeasurement Performaprocesscapabilitystudy Stable capable ControlOptimization Implementtotalprocesscontrol Institutionalization What Why Toworkoncriticalbusinessissues Toselectacrossfunctionteam Tomaptheprocess asis shouldbe Toidentify definemajorproduct processandmachineparameters Toquantifythemeasurementerror Toassessprocessstability estimateprocessmean variation Tocompareprocessperformancetocustomerrequirements Toidentifycause effectrelationships Toimplementpreventiveprocedures stepstoassureastable highperformanceprocess Toimplementbestpractices standards Toleverageresources Toexpandknowledge creativity Togetavisualpictureoftheprocess Touse80 20principle 80 oftheperformancewillbecontrolledby20 oftheparameters Toverifythemeasurementvariationislessthan10 oftheprocessvariationorspec Toverifytheprocessisstable Toestimatetheprocessmean variation Tocomparetheprocessperformancetospec Tofindimportantinputvariables Toassureproactive preventivethinkingisimplemented Toassureestprocessmonitoring TolayoutC Aprocedureupfront ToimplementwhatwaslearnedacrossBU 统计術语 過程是人 設備 方法 材料及環境的組合 它能有助產品或服務的發展過程能力 一個穩定過程的固有變差的總範圍 可參閱估計sigma的控制圖 過程性能 一個過程總變差的總範圍 6S 統計控制 描述一個過程的狀態 這個過程中所有的特殊原因變差都已排除 並且只賸餘普通原因普通原因 造成變差的一個原因 它影響被研究過程輸出的所有單值特殊原因 一種間斷性的 不可預計的 不穩定的變差根源 存在超過控制限的點或其他非隨機性的圖形變差 過程的單個輸出之間不可避免的差別 DescriptiveStatistics描述统计 概率分布 未知母体 抽样 样本 样本统计值 推定 鉴定母体 x s Stdev 以小 样本 看大 母体 N n 數據種類 計量型數據 數據是可量度的 獨立 1 2 3 4 5 6 馬達 電阻 連續的 8 61 8 88 8 0volts amp 計數型數據 性質數據並不能以量化去演譯 即他們只可以類別分類 Go NoGoPass FailYes NoEffective NoEffective 基本統計概念 參數 以數字來描述所測量的總體 根據總體值的truevalue 統計 從樣本數據中運算出來的數字 數值是根據樣本數據 若數據是從另一個樣本出來 數值會隨之而改變 統計的基本術語 總體 一組數據包含某現象所有構想的觀察 或假設可能發生的 簡單而言 這是一組我們有興趣知道的數據 樣本 一組只包含部份總體的數據 簡單而言 這是總體中選出的數據 正态分布的函数表达 描述统计 目的1 決定數據的趋中程度2 以數理表達分散的程度3 決定樣本頻率分佈的形狀 中心趋向 分佈形狀 分散 趋中的量度 平均 所有值總和除以樣本容量中位數 順序 由小至大或由大至小 數列中心項的數值眾數 在樣本中出現次數最多的值 平均數 中位數 123344445555556668889 眾數 分散的量度 標準差 SD 過程輸出的分佈寬度 距離或每平均值的偏差 S X i m 2 S X i X 2 N n 1 s 分散的量度 续 極差 一個子組 樣本或總體中最大值與最小值之差 R 最高值 最低值 機會分配形狀 偏斜 0 5to0 5 峰態2 5to3 5 正態分佈 分布的描述 偏斜 集中於某邊分佈的尾部峰態 量度分佈的峰或闊度 S X j xbar 3 s 3 偏斜 1 n S X j xbar 4 s 4 1 n 峰態 0 5to 0 5 2 5to3 5 问题的识别 问题的分析 流程图 检查表 脑风暴法 匿名小组图 排列图 因果图 趋势图 层比图 直方图 散点图 控制表 力场分析 方法选择指南 任务 方法 1 提出问题 流程图检查表排列图 脑风暴法匿名小组法 2 描述问题 内容 时间 地点 程度 检查表排列图趋势图 直方图饼图层比图 3 全面探索问题起因 检查表排列图脑风暴法 方法选择指南 任务 方法 1 提出问题 流程图检查表排列图 脑风暴法匿名小组法 2 描述问题 内容 时间 地点 程度 检查表排列图趋势图 直方图饼图层比图 3 全面探索问题起因 检查表排列图脑风暴法 方法选择指南 任务 方法 4 就问题的起因达成共识 检查表排列图散点图 脑风暴法匿名小组法 5 提出可行的解决方法和实施计划 脑风暴法力场分析实施管理 干特图饼图条形图 6 实施解决办法 建立必要得监督程序和图表 排列图直方图控制表 续 层比图 DragandDrop 建立流程图的计算机软件Tool VisioStandard 流程图的符号 操作物件经历形状或状态变化的全部工艺步骤运输转移在操作以外 物件从一个地方传到另一个位置的步骤存储物件处于静止不动 存储状态的步骤延误物件在一个操作 运输或检查前停止等待的步骤检查在操作过程以外 物件被检查完成情况 质量的步骤决定作判断 决定下一步动作的点 从线性的流程图收集信息 1 工艺的步骤 组成工艺的成果和活动是什么 2 步骤的流动 步骤进行的顺序是什么 一些步骤同时进行吗 他们每次都做吗 找出一个分支的决定点 1 找出决定点 这个步骤每次都发生吗 2 得到决定的条件 你如何决定是否作这一步 3 从决定分支得出不同的行动步骤 如果X为真做什么 如果为假呢 流程图的基本结构 Good Bad Bad 报废 库房 有多少操作步骤 有多少做决定点 有多少测量检查点 瓶颈在哪 有多少重新加工的环路 多少控制点 Good 流程图的版本 你认为的 实际的 你想要的 至少有三个 当输入 输出线相交时 多个决定情况 CheckTestA CheckTestB CheckTestC ExecutePlanA ExecutePlanB ExecutePlanC True True True Yes No Yes No Yes No etc Scrap LeakTest OK Pre age 典型的决定分支 在某些活动的层次 几乎每个行动都可跟一个决定步骤 Yes No Yes No Yes No Yes No 流程图的级别 宏观高级 总览将各主要工艺串在一起的整体工艺 鸟瞰 微观运作级 给出操作输入和输出 测量和控制步骤的实际链接情况超微观设计阶段 描操作人员具体的方法 输入的材料或信息准确和精密规格及系统的功用 通常一个工艺中的一步包含几个小步骤 它们被称作子工艺 将小步骤并入大步骤 宏观图 将大步骤分成小步骤 微观图 注 合适的流程图的级别选定取决于本图试图研究的主题或欲解决的问题 宏观 微观流程图 一般都是由宏观级别开始 如果需要再加入细节 这种方法帮助搞清复杂过程间的关系 并可定义出界限 这给出了细节可随后加入的结构 当涉及到不同部门时 需用跨部门的流程图 部门A 部门D 部门B 部门C Plansubmitted PlanReviewed OK Rework DesignPrototype 跨部门流程图 哪里错 检查表 检查表用来回答某些事情发生频率如何等问题它是把意见转化为事实的起点 是邏輯性的技巧 以收集過程全面及準確的資料 达成共识 每个人研究同样的问题设计清晰的表格 所有列要标识清楚 并有足够空间填写数据基于事实收集资料 保证有足够时间收集数据 条形图 InternalScrap ExternalScrap AppresialCost PreventioCost 饼图 排列图 Pareto 层层分列 标准图 柏拉圖是一種條形圖 透過由左至右順序排列有助找出問題 成因 情況 位置及錢的重要性或影響性可帮助我们确定要解决问题的次序20 80 原则最常发生的问题不总是造成损失最大的问题 一个团队使用的工具 而不能用于个人一个得到许多主意的方法众人的知识和智慧远多于一两个人为作鱼骨图作准备 在最短的时间内 扩展思想群策群力 集思广义 脑风暴法 结构化的每个人轮流发言 使每个人发表见解非结构化的有主意就说 气氛轻松 但可能被善言人垄断 会议准则 不许批评任何意见 记下所有意见 使大家一目了然 达成共识 记下大家一致的意见 记录原话 不重新表达 时间要短 5 15分钟 匿名小组法 使每个人有平等的发言权 步骤 小组的每个人写出他 她认为最重要得问题 放到大家都看得到的地方把重复的问题合并 放到一起将问题编号 投票打分 找出大家普遍认定的最重要的问题 A 2 5 2 4 1B 1 4 5 5 5C 4 1 3 3 4D 5 2 1 1 2E 3 3 4 2 3 总分 14 20 15 11 15 当有大量问题时 只要列出前10个问题的顺序 B为最重要得问题 Cause EffectDiagram 鱼骨图 方法 材料 机器 人力 质量 C N X C ControlFactorN NoisefactorX FactorforDOE c c c c c n n n n n 因 果 环境 测量 以圖表作為工具 以人 機器 物料 方法 測量及環境列出潛在問題的成因 Station1 Step1 Sation3 Step1 Station4 Step2 Step3 FinalMeasuremet 最终输出 Step2 Step3 Step4 Step5 型号1型号2型号3 1 2 3 etc 1 2 3 etc 1 2 3 etc 机器 1 2 3 etc 材料批次 Lot1Lot2Lot3etc 输入 输出变量分析 方法 ABC Station2 鱼骨图 流程图 QFD矩阵 FMEA 防错防误防呆 统计过程控制 工具的关系 Input I Input II Input III Input IV Input V Response FinalTestt Why 5 Why 4 Why 3 Why 2 Why 1 Phenomena Independentfactor Guessedcauses Observationduringprocess Machine 1 N 2 flowrate 1 Solderoxidization 1 Darksoldersurface Flowratemeter afterReflow 2 O 2 ppmlevel 2 Notcompletecureforsolder 2 Yellowfluxvestige O 2 detectingmeter Organiccontamination 3 Cureprofile a Beltspeed CureTTLtime b Tempset MaxTemp itsduration Supermode Man 1 Materialmix 2 Contaminationdue towronghandling Material 1 Solder Flux activatoramount 1 Solderfluxand activatorremained Soldermeltat 230C 2 X tal Authickness 2 Agmixedin DSCmeter X talshort X rayfluorescentmeter 3 Pbmixedin Electricshort 3 Cap 1 Ag Pbinterminal SEM 4 ToomuchAu Finaltester onbothPCB 2 Nilayerthickness Microscope X talpad Capshort 4 PCB 1 Authickness X rayfluorescentmeter 2 Masklayout thickness MicroUV meter 3 Maskcleanliness Solderhasfollowingpath 4 Maskadhesion De capvisualinspection 5 Moldingmaterial 1 Fillersize 2 Viscositywhenmelting Method 1 Stencilsize thickness 1 NotalignwithPCBelectrode Solderball 2 Moldprocess Notcompletedmold 3 Singulationprocess 3 Singulationcutterbluntdueto Toomuchbendingforce Crackduetosingulation diewareout Measurementtomeetspec Donotjumptoconclusion Allmeasurementsystemshouldbecalibratedandcorrelated TemplateofRootCauseIdentification Failureanalysis Measuretoknowfailuremechanism Measure Measureforincoming processcontroltoreducevariation 将正交相关矩阵表同问5个为什么结合起来的方法 Environ ment 1 Highhumidity2 Shockduringtransportation 1 Plasticabsorbmoisture2 Externalforceinteractwithinternalstress 2 Fillernotcompletelyfillthegap Linkwiththeoutput Plasticcrackwhenheating 随时间的趋势图 追踪趋势 为什么用它 用来观察数据的趋势或形态 了解工艺参数在一定时间内的变化 它用来做什么用 在一段时期内 监测工艺随时间变化的趋势和形态 当一个改善行动落实后 它能使我们看到改善的结果 注重于工艺的重要变化 追踪有用的信息 预测其变化情况 趋势图 控制图 为什么用它 通过研究变量随时间的变化及其差异来源 监测和控制工艺性能 它做什么用 着眼于监测和控制工艺参数随时间的变化 区分特殊变因和普通变因造成的差异 指导行动方案的采用 做为工艺实时控制的工具 帮助向更加一致性 可预测性行高品质 低成本和高效产能方向改进工艺 为讨论工艺性能提供了一个通用语言 UCL X LCL UCL X LCL 控制圖是以表達與時間有關或與批量表現有關的過程 並找出過程是否在統計控制範圍內操作 在眾多的控制圖類別中 控制圖 在繪圖控制前 必須進行MSA以確保量具的能力 控制圖是SPC的主要部份及靈魂 用以对進行中的過程控制 監察 確定問題 變差來源 在問題未發生前找出問題的趨勢 及判斷何時採取適當的行動為過程提供標準值確定過程能力 USL LSL 控制圖的種類 特征值控制圖的種類計量型數據X Rchart 平均值及極差 X schart 平均值及標準差 X MRchart 單值及移動極差 MD RChart 中值与极差 Pre controlchart 预控制图 計數型數據npchart 不良產品數 pchart 不良率 cchart 缺陷數 uchart 每個產品的缺陷數 Test1 OnePointBeyondZoneC Test2 NinePointsinaRowonOneSideoftheCenterLine Test3 SixPointsinaRowSteadilyIncreasingorDecreasing Test4 FourteenPointsinaRowAlternatingUpandDown x x x x x x 控制图失控检验 Test5 TwoOutofThreePointsinaRowinZoneCorBeyond Test6 FourOutofFivePointsinaRowinZoneBandBeyond Test7 FifteenPointsinaRowinZoneA AboveandBelowCenterline Test8 EightPointsinaRowonBothSidesofCenterlinewithNoneinZoneA x x x x x x x 控制图的失控检验 控制图失控检验 OnepointaboveUCL Twooutofthreesuccessivepointhereorabove Fouroutoffivesuccessivepointhereorabove Sevenoutofeightsuccessivepointhereorabove OnepointaboveLCL Twooutofthreesuccessivepointhereorbellow Fouroutoffivesuccessivepointhereorbellow Sevenoutofeightsuccessivepointhereorbellow 3s 2s 1s 3s 2s 1s 0 34 1 13 6 34 1 13 6 2 2 2 2 0 1 0 1 考察失控过程时常用的问题 测量精度和使用的仪器是否不同 不同操作者是否采用不同的方法 过程是否受环境 如温度 湿度 的影响 环境是否有重大改变 过程是否受工具磨损的影响 当时过程中是否有未经培训的工人参与 原料来源是否有变 过程是否受操作者疲劳的影响 保养程序中是否有变化 是否经常调节机器 样本是否来自不同机器 不同轮班时间和不同操作者 操作者是否不愿报告 坏消息 失控纠正措施记录的实例 树形图 过程决策项目图 目标 步骤1 步骤2 步骤3 步骤4 可能的问题 X S X S X S X S 可行的对策 X 困难 不可行的S 被选定的 把一个目标分成若干个必须完成的行动激励每个成员开动脑筋 找出解决问题的不同方法使计划团队从理论向实际执行迈进搞清为了达成目标的实际的复杂程度 使复杂的项目易于掌握 散点图 x x x x x x x x x x x x x x x x x X Y 明白两个变量特性的相互關係 以增強對過程控制及解決困難的能力 优点 帮助判断两个变量间的相关性给出可能对分析结果有强烈影响的点显示数据点分布呈现的形态以利于进一步分析 散点图 相关检验 层比图 它用来分析多个信息来源的数据 尤其是当统计数据蒙蔽了事实真相时 用它来做图分析 可找到改进得的机会层比图把简单的数字分成若干类进行分析 以揭示真实情况 Scrapppp Setupppm Inprocessppm 雷达图 70 80 90 100 A B C D E 正态分布 直方圖以圖表形式表達對某數值或量度範圍中出現的測量次數 直方图 工艺的中心 分布及形状 为什么用它 总结一个时间以来的工艺数据 在一个条形图中画出它的频率分布 用它做什么 给出各种数据值出现的相对频率 给出数据组的中心 变异和分布形状 可用于预测工艺的未来性能 有助于发现工艺中的变化 有助于回答 工艺能否满足顾客要求 这样的问题 能展示表格难以描述的含有大量数值的数据组 正態分佈及正态测试 正態分佈是一種用於計量型數據的 連續的 對稱的鐘形頻率分佈 茎叶图 Stem Leaf 2 1 1 5 7 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 2 2 2 4 4 4 5 5 5 5 5 5 6 6 8 8 8 8 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 9 9 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 2 1 2 2 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 8 8 8 9 9 3 5 6 6 9 9 9 4 7 8 Count 4 29 69 64 26 6 2 直方图的另一种形式 正态检验图 四分图参量 四分 离散个别极端点盒形图 1 正态单对数坐标曲线若所有點均在图纸上上幾乎繪成一條直線 數據的分佈是屬於正態的 maximum quartile median quartile minimum 100 0 99 5 97 5 90 0 75 0 50 0 25 0 10 0 2 5 0 5 0 0 2 7108 2 7097 1 7863 1 3539 0 6658 0 0336 0 7418 1 4843 2 3878 3 3150 3 3158 正态分布及其检验离散个别极端点盒形图 盒子图 为什么用它 l 对数据组给出一个图形的总结 以帮助找出具有极端值的数据 用它做什么 它包括 l 包括数据中间区域50 的数据的盒子 l 线或 whiskers 从盒子的两端伸出来代表整个数据组的范围 l 标出远离整体数据分布的数据点 盒子图分析 极端值 75th ThirdQuartile 最小的观测值 观测的最大值 25th FirstQuartile 中值 50th 平均值 极端值 远离期待结果的点通常指3 5to4s以外的点极端点需要特殊关注那些得知是特殊原因造成点可被剔除 这就是为什么要保留历史记录的原因 否则 最理想得行动为 将极端点作为特殊的 分别的分布 这些点将在X 的时间内出现 必须这样报告 将其他的分布象通常那样计算平均值 标准差和概率图 并将此作为基础分布来解释不要将极端点包括在总结统计计算中 除非极端点占有相当百分比的数量 力场分析 个人或组织的变化怎样发生的 A状态 B状态 能量 驱动力 抑制力 各种努力斗争的结果 力场分析怎样促进变化发生的 1 帮助人们把产生的改变的各方面因素考虑完全 因此需要创造性的思维2 它促使人们就平衡表每侧的因素的相对优先顺序达成共识 匿名小组法 3 为行动的实施提供一个起点 驱动力抑制力 例子 减肥 健康受到危害对瘦的执著要求胖的窘迫自身形象不好缺乏诱惑衣服不合身对锻炼的热衷 没有时间属遗传特性缺乏他人鼓励支持每钱锻练听信了不好的建议不良的饮食习惯喜食甜食 增强驱使力常会意想不到地增加抑制力 因此要对有效的抑制力下手 行动计划表 实施管理一览表 确定谁是关键的决策者邀请决策者到场安排会议室大小适当环境明亮 安静 清洁安排音像设备 A V 决定现场用那种图表最合适准备图表和AV资料分派任务AV资料数量要少 形式要简单分派现场工作进行中 发言要清晰缓慢认真听问题 从中得知要强调的地方简单清楚地做总结 评价 什么是解决问题策略的步骤 用统计方法去解决问题是以我们从工作方面得到的知识为基础的 每一个问题都是随机变异 因统计数字的随意波动而引起的变异 及非随机变异 因有特殊的成因而引起的变异 的结果 这种变异可以被确认和加以定量 并可将可能的原因范围缩小 以经验协助我们寻找解决方法 这种解决问题方法的目标是找出问题原因 以系统的方法减少可能的原因数目 从而减少整个问题的类别和变异原因 我们每个人都要对整个解决问题策略有概括的认识 详细了解策略中你个人负责的那些部分 现在就让我们逐一看看解决问题的八个步骤 步骤一 第一步骤是确认 identify 搜集 collect 和展示 display 数据 使变异显示出来 你的目的是描述你的过程 这是统计学上的一个分支 称为描述统计 descriptive 步骤二 下一步骤是筛选 screening 数据 这个步骤是利用简单实验前统计工具 statistical