统计过程控制PPT课件.ppt

质量流程控制图 2010年10月11 15日 机密和专有未经麦肯锡许可 任何对此资料的使用严格禁止 抚铝项目启动培训营 2019 12 29 0 1 目标 解释波动和统计过程控制指什么示范控制图的系统使用方法练习在车间使用控制图解释如何运用控制图满足顾客需求 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 2 内容 理解波动什么是统计过程控制 SPC 控制图介绍 2019 12 29 3 相互搜集数据点所反映出的不同 偏离 实际表现与目标的差异 波动 相互搜集数据点所反映出的不同 波动是在实际表现中反映出的不同 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 4 提高准确度 缩小离目标的偏差 提高精确度 减少波动 中标并且波动最小 1是任何工序的目标 资料来源 麦肯锡 1GenichiTaguchi博士 1960年9月 2019 12 29 5 内部环境原因 外部环境原因 波动产生的原因可能是内部的或是外部的 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 6 变化大难以预测将来的情况 有外部环境因素 持续并稳定分布可预测 只有内部环境因素 产品尺寸 每种尺寸的频率 时间 产品尺寸 每种尺寸的频率 时间 如果只有内部环境变化 一个工序应是稳定 可预测并受控的 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 7 内容 理解波动什么是统计过程控制 SPC SPC的历史什么是SPC控制图介绍 2019 12 29 8 以检验为导向的质量控制和以过程控制为导向的质量控制 检验为导向的质量控制 过程控制为导向的质量控制 特点 应用 产生于工业化大生产检验员和操作工的分工检验是作为质量控制的主要手段反应延迟 一般等批量完成后发现问题难以进行有效的原因分析 目的提高产品质量 减低单位成本及时作出预警信息统计工具的应用有效部位设立控制点 而非在最后进行控制 大部分公司采用 50年代起在日本的一些公司使用现在欧美和日本的一些公司使用越来越多的企业开始考虑采用此方法 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 9 为了缩小业绩差异 美国公司从1980年代开始接受统计过程控制 1981 福特汽车公司第一个使用统计质量控制的美国公司 很多日本公司在1980年代做得比美国竞争者好美国公司急于通过成本降低和质量改进获得竞争优势摩托罗拉 通用电气和福特等在运用统计质量控制方面获得了成功 1931 Dr WShewhart发展了统计质量控制理论 1945 Dr WDeming 戴明 在他两个月的访问中介绍了统计质量控制 1950s 60s DrKaoruIshikawa更新了全面质量管理并发展了7种统计工具 在美国 在日本 在美国和其他国家 1970 1988 美国消费电子产品市场份额从100 降到5 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 10 内容 理解波动什么是统计过程控制 SPC SPC的历史什么是SPC控制图介绍 2019 12 29 11 统计 基于概率的决策方法 过程 所有重复性的工作或步骤 控制 监控工序运行 基于与 ttest 假设检验相同的概念进行分析 能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前 就作出有关工序失控的决定 采取行动 解决问题 当处于稳定状态的工序偏差 已经被外界某种原因所影响时 SPC发出信号 当过程失控时 SPC将发出信号 你的任务是找出失控的原因 然后进行修正 确保问题不再发生 什么是 统计过程控制 SPC 2019 12 29 12 分离出特殊原因偏差和普通原因偏差 循环反馈过程 以确定为了控制偏差和中心偏移需要采取的行动 反映过程的历史情况 使过程负责人能够看到 材料 操作者 工具等方面的变化随着时间对过程产生的影响 KPIV或KPOV 时间 KPIV或KPOV随时间的变化图 统计过程控制 SPC 分离普通原因和特殊原因的偏差 2019 12 29 13 统计过程控制是一种优化哲学 需使用一系列统计质量控制工具 质量控制工具 统计工具 统计过程控制 资料来源 麦肯锡 控制图流程图检查表帕累托图鱼骨图直方图散布图 抽样方案制程能力度量能力分析田口方法 2019 12 29 14 内容 理解波动什么是统计过程控制 SPC 控制图介绍什么是控制图控制图的系统使用方法运用控制图满足顾客需求 2019 12 29 15 一张控制图是运行图 控制线和中心线的结合体 时间 时间 表现 下限 上限 运行图 控制线和中心线 控制图 下限 上限 中心线 表现 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 16 提供对工序的实时控制并为讨论工序表现提供一种共同语言作为一种监控系统 在需要对外部环境原因变化作出反应时提出预警以及时采取补救办法弥补损失 控制图举例 通常它是手工绘制 靠近工序以便迅速对工序发生的异常情况作出反应由专人负责把数据填入表中小组共同努力通过寻找根本原因制定对策消除外部环境原因 控制图在车间广泛运用 以监控工序表现 举例 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 18 内容 理解波动什么是统计过程控制 SPC 控制图介绍什么是控制图控制图的系统使用方法运用控制图满足顾客需求 2019 12 29 19 寻找根本原因的对策 数据收集 更新控制界限 选择图表 轨迹测试和规格界限设定 数据收集和制图 分六步实施控制图 了解数据类型确定子数据群的规模设计适用的图表 收集数据计算控制界限将数据填入图中 收集数据并绘制 根据规则决定是否采用统计控制根本原因分析消除可归属原因通过PDSA周期减少共同原因的变化 收集数据并绘制于图表中 新图形建立后应立即计算新的控制界限将新的控制界限加入图表 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 20 依据四项指标选择适当的控制图 数据类型 子数据群规模 变量子数据群规模的一致性 缺陷或缺陷数量 根据具体情况选择适当的控制图 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 21 在2001年世界田径锦标赛女子100米决赛中 有3名运动员的成绩低于11 00秒 变量数据能比属性数据提供更多的信息 资料来源 麦肯锡 2019 12 29 22 存在两种控制图表类型 变量图表 用于监控连续变量值X 如 一个直径或消费者满意度评分 属性图表 用于监控离散变量值X 如 合格产品 次品数量 或存货水平 为了选择合适的控制图监控你的过程 首先要决定重要的过程变量 X 是连续的还是离散的 如何选择正确的控制图表类型 监控离散X的分布图表 监控连续X的变量图表 控制图表类型 平均值与极差Xbar RN 10 典型3 5 平均值与标准偏差Xbar与Sn 10 中间值与极差X与Rn 10典型3 5 单个数据点和移动极差XmRn 1 缺陷比例 p图表典型n 50跟踪dpu dpo 次品数量 nP图表n 50 常量 跟踪次品数量 缺陷数量c图表c 5 缺陷数 单元U图表N变量 2019 12 29 23 内容 理解波动什么是统计过程控制 SPC 控制图介绍什么是控制图控制图的系统使用方法运用控制图满足顾客需求 2019 12 29 24 过程控制应该满足客户要求 控制上限 控制下限 中心线 规格上限1 规格下限1 控制界限反映过程的要求 规格界限反映客户的要求 业绩的分布 为了满足客户要求 所有的数据 见数据分布 应该落在规格界限之内过程控制界限决定将出现何种分布为确保过程满足客户要求 控制界限应该在规格界限之内 资料来源 麦肯锡 1USL 规格上限LSL 规格下限 2019 12 29 25 传统的合规方法在 优良 和 不佳 之间阶跃变化若产品落在规格界限内 则认为损失为零 规格下限 规格上限 田口损失函数越远离中心线则损失将沿着抛物线增大 说明只要产品不在某一规格的中间 就可以改善 优良 在规格方面 不佳 不佳 最佳 一般 一般 不佳 不佳 差 差 中心线 即使分布落在客户规格范围之内 仍应力图实现最佳业绩 从 到 资料来源 麦肯锡 1USL 规格上限LSL 规格下限 2019 12 29 26 在控制图中 通过减少波动过程对中来最大程度地满足客户要求 目标 过程对中 过程在控制之中分布区间较小 控制界限间隔小 通过系统调整使中心线发生移动 控制上限 控制下限 中心线 规格下限 规格上限 减少变化 过程在控制之中控制界限很大减少共同原因引起的变化是工作重点 资料来源 DrGenichiTaguchi 1960 2019 12 29 27 控制图表可以在测量和分析阶段用于跟踪过程的变化 分析显著的变化并记录 控制图的使用 什么原因导致这种现象发生 控制图在控制过程中用于保持改进的结果 用图进行监控并记录输入变量 X 分析X的变化并进行控制 2019 12 29 28 与随每次观测而变化的极限相比 控制图最好使用历史的稳定过程的极限 历史极限决定了所 期望 的数据范围或 零假设 H0 使用Minita中的历史设置值 改变控制限范围 当 一个过程有了改变 且此改变被认为具有统计显著性时 即Ha 当完成了一个规定的实际过程改变 不断变化的控制限 2019 12 29 29 控制图说明 对图表的解释与说明是在确定过程能力之前 是以持续进行的过程控制为基础首先解释Sigma图表 在初始能力分析期间 如果你能够识别那些造成 失控 情况的特殊原因偏差 那么 在计算控制极限范围时 可以将这些数据点删除 2019 12 29 30 这个图表代表一个可预测的过程 在该过程中偏差仅受随机偏差的支配 图中各点的上下跳动是不可预测的 但是它们都趋向于围绕着中心线 然而 不是非常接近 并且保持在控制极限范围之内 这种型态是任何控制图的目标 它不一定表明过程的最佳能力 也不一定表明工序能满足规格要求 但是 它显示该工序是稳定的 一般过程偏差 乏味 2019 12 29 31 在偶然情况下 某个因素进入过程并引起一个突发性的短暂改变 这个原因可在XBar图中表现为失控的一束点集 而S图通常并不会因为这些移动点而受到影响 一些典型原因 引入了一批不合规格的材料测量系统的暂时间的偏移不同的检验员不同类型的工具 特定原因改变 发生了什么 2019 12 29 32 有时过程会产生异常现象 其结果是偶然出现一些 奇异点 它们很明显并不属于基本过程分布的一部分 一个异常点产生过后 该过程恢复正常状态 直到下一个异常点出现 奇异点 奇异点 奇异点 过程之外 一些典型原因 测量中产生的错误置于一堆的底层 或顶层 的原材料条棒 线圈等的末端污垢或进口材料 啊哈 现在出现一些有趣的现象 2019 12 29 33 现象 连续九个数据点位于中心线的一边 这种变化发生后 该过程会产生零件尺寸的平均值增大 产出增加或硬度增强等现象 该过程的基本偏差并未改变 极差也未显示变化的出现 过程突然移动 一些