西格玛C阶段绿带教材.ppt

6Sigma绿带培训 分析阶段 目录一 控制概述二 控制计划三 5S概述 略四 统计过程控制介绍五 计量型SPC六 SPC控制图的理解七 计数型SPC八 6sigma设计 DFSS 概述 略九 营运 服务性行业的6sigma工具简介 略十 C阶段路径 IntroductiontoControl控制概述 Tounderstandcurrentmanagementtoolsandphilosophies介绍当前的管理工具和管理哲学Tounderstandtheconceptofstandardization 了解标准化的概念Tounderstandtheconceptofmistake proofing简单介绍防错措施 问题及解决思路 问题一个完成的6sigma项目是基于当前的数据和目前成就的效果报告如何将项目移交给流程负责人并确信项目收益能得以维持解决思路 课堂练习 写出三种具体措施确保项目收益会一直维持下去 如何确保这些措施会一直解决问题 与大家分享一项措施 控制方法的种类 用于产品监控 对Y s采用SPCXbar R S 或X MRP图与nP图C图与U图预控制图用于过程控制 对X s采用SPCXbar R或Xbar SEWMA 指数加权移动平均控制图 CUSUM 累积和控制图 其它控制方法 控制计划标准化作业防呆措施 防错措施5S 简易化现实公差用过这些工具吗 注重对输入或是输出的控制 这些工具有效吗 为什么 StandardizedWork标准化作业 Nospec Nowork Whenyoubuyaplugofanybrandfromanyshop youcanfititintoasocket Thisisbecausethespecificationsfortheplugandsockethavebeenestablishedandfollowedbymanufacturers Ifproductsareproduceddifferentlybydifferentmanufacturers theconsequencecanbedisastrous 不管到哪家商店 买哪家公司的插头 都可以放进同一插座中使用 这是因为插头和插座的规格都是规定好的 厂家按照规格生产就行了 如果每个人都按照自己的意愿和方式去生产 其结果不难想象 Similarly theremustbestandardsforcomputerparts socialbehavior etc tocreateconvenienceforourlife 同样 电脑配件 社会规则等都必须具备标准 才能给生活带来更大的便利 WhyDoWeNeedStandards为什么要有标准 Status Signalfor STOP Redlight状况 主停信号灯 红灯Signalfor GO Greenlight放行信号灯 绿灯 Whoisresponsible 是谁的责任 Whatdoyouthink 你的想法是 Trafficaccident汽车事故 TheNeedForStandardization标准化的必要性 眼睫式学习曲线问题 没有组织记忆 使员工不能从前任离开的地方开始不能抓住新的或改进的方法 通过保留所经历的教训 组织持续地增长其知识快速学习 更少的浪费 更简单 更高的客户价值 更少的成本 眼睫式学习曲线问题 续 ABILITYTODOJOB工作能力 TIME时间 NewEmployeeComesOnAndPicksUpAlmostWherePreviousEmployeeLeftOff新员工几乎可以从前人放手的地方开始 制作标准的4大原则 1 解决问题后 制定或改正的新方法必须制作成标准2 标准的内容应该准确 作业者容易看懂3 标准制定 改正时 必须尽可能通知相关部门4 问题发生时 如果是标准有问题 必要时对标准作出修改 为了维持各部门遵守标准 有必要通过审核来监督 审核应该包括 应有的标准有没有 标准是否正确 是否遵守标准并进一步的改善 审核是 站在第3者的角度找出问题并改善的活动J是监督 不是指责 标准审核的主要内容 Mistake Proofing防误措施 WhydowedoMistakeProofing 为什么我们要采用防误措施 两条蓝线平行吗 耳听为虚 眼见为实 WhydowedoMistakeProofing 为什么我们要采用防误措施 耳听为虚 眼见为实 WhydowedoMistakeProofing 为什么我们要采用防误措施 WhydowedoMistakeProofing 为什么我们要采用防误措施 为什么我们要采取防误措施 为防止缺陷和客户流失情况再次发生 因为问题发现得越晚所花的费用就会迅速增加 缺陷发现场所 我的工序 下一工序 最后工序 出厂检查 顾客 Lossincurred公司的损失费用 例 挑战者 号航天飞机的密封圈 三菱帕杰罗越野车的制动油管等 防误措施概念 傻瓜也可以防止失误的方法谁作了也不会错的构造错误发生前可以防止 发生后可以发现的构造确保没有漏检异常发生时能及时反馈和纠正 差错与缺陷 绝大部分缺陷是由于差错造成的 而差错可能来源于 设计差错 由于设计人员的失误造成的差错会导致产品缺少应有的功能或参数不合理 这类差错会导致产品固有缺陷 制造差错 由于人 机 料 法 环等生产要素的偶然变化引起的差错 如漏加工 错加工 缺件 错配 反装等 用户使用差错 一是缺少使用说明或未对用户提供培训 另一种是由于使用者粗心 未能按要求正确使用产品 操作 差错 缺陷 因为不知道而产生的失误不注意的失误 集中力不够 注意力散漫 疲倦 误解的失误识别上的失误 不正确的观察 距离太远 因不熟练的失误藐视规定 标准的失误反应慢引起的失误 判断延迟 没有标准发生的失误不可预测的失误 机械的性能下降 机械异常动作 过多业务失误有计划性的或故意造成的失误 不普遍 失误的原因 对失误的两种对策 Beforethemistakes发生错误前 Defectsmayoccur 预测 可能会发生缺陷 predict WarningAlarm警告信号 Control feedback控制 反馈 Stopproduction operation停机 作业中断 Defectshaveoccurred Detect 发生了缺陷 探测 Prevention预防 Detection探测 纠正 PreventionisbetterthanDetection 预防比纠正更有价值 Stopproduction停机 WarningAlarm警告信号 Control feedback控制 反馈 Whenthemistakesoccurs发生错误时 MaximumrepertoryGreen PlaceorderYellow MinimumrepertoryRed Mistake ProofingExample Production Mistake Proofing事例 生产 Mistake ProofingExample Production Mistake Proofing事例 生产 Mistake ProofingExample DailyLife Mistake Proofing事例 日常生活 家庭电熨斗的自动关闭系统药物上的防儿童打开盖电饭煲停止加热装置手机的电源提示电视机的定时关机 事例 日常生活 办公室文字处理软件中的拼写检查在你的计算机上按 删除 钮后提问 你想删除吗 电脑的电源指示电脑的屏保和密码自动锁的门 事例 日常生活 零售防损害包装结算处的条码工厂设备上的双重手掌按钮和其他安全装置封锁 挂牌警示 如高压电房 光传感器 事例 日常生活 交通减速带隔离栏杆红绿灯电子眼 事例 日常生活 火车站行李检查机地铁站自动检票机站名指示灯车门感应器 创建防误措施 头脑风暴让合适的人参与检验程序并获得事实不要只是坐在哪儿想解决问题的方法 去尝试 用 恶作剧的试验 来验证防误措施 恶作剧的试验 对 解决方法 当你认为你已找到最佳解决方法时 试着去让它失败让所有使用者参与在处理某一错误时防误设备必须100 有效如果不能 就应放弃确保防误措施不会引起其它问题 防误措施的三个等级 防误措施有三个基于有效性和速度的等级 等级一 防止 等级二 警告 等级三 发现 更好的方案 等级三 发现 在已经发生之后发现错误检查表电脑提醒手工拼写检查等级二 警告 当错误正在发生时提醒你传感器 闹钟 控制图计数器自动拼写检查等级一 防止 防止你犯错误消除犯错条件自动控制拼写 自动更正器 防误措施的三个等级 1 接触法根据检测装置是否与产品接触来发现产品形状 尺寸位置是否异常 常见的有限位销 干涉装置 触发开关等 用于防止漏加工和装配的错位或设备动作的失控 防误装置的基本类型 例 2 定值法在某操作需要重复一定次数或零件须累计一定数量时 检查所设定的次数或数量是否得到满足 例 车门内板保护层喷蜡 原工艺规定由人工控制喷涂时间 而作业人员对技术要求掌握不一致 往往造成用料不均匀 涂层不是太厚就是太薄 防差错系统在喷枪上安装了定时器 自动控制开启和关闭时间后 涂层厚度得到了保证 例 某仪表板按钮的装配过程 面板上共有6只按钮 装配时在每只按钮下面需先放1只弹簧 弹簧漏装的现象时有发生 而有时不易觉察 经常造成整批零件返工 重新检查 防错装置采用了定量提供的方式 一次6只 如果忘记安装 盒内就会有多余的弹簧 3 运动步调法当操作必须按预定顺序进行时 采用连锁或互锁装置以保证一旦某一动作失误 其后序动作即自动停止 例 采用脚踏开关的冲压机床 操作工时常由于手脚动作不协调 误踏开关而冲掉自己的手指 造成终身伤残 为了根除这一安全隐患 设计人员进行了设备改造 改脚踏开关为左 右两个联动的双手开关 只有当双手同时按下时 机床才能启动 冲头才能下行 例 为了防止电梯事故 在轿厢门尚未关闭时 电梯不能升降运行 而在电梯运动未停稳时 轿厢门同样不能开启 轿厢门的开关电路与电梯升降启动按钮实现互锁 保证了电梯乘员的安全 例 某产品的最终检验台 当发现不合格时 红灯闪烁报警 试验台的机械装置将其 锁定 只有授权人员使用专门钥匙才能开锁 卸下不良品进行分析和处理 常见的防误装置 定位销 报警器 限位开关 计数器 检查表 限制式 定位销 限位开关 异形接口 当差错即将发生时 用停止操作的方式及时制止或用强制导向的方式加以纠正 敬告式 报警器 采用蜂鸣或灯光预报差错 提请操作者采取措施 助记式 计数器 检查表属于此类方式 当你前往超市购物时 为避免遗忘 最简单的方法就是先列一张购物表 逐项核对 现场应用的防差错装置形式多样 各有千秋 应鼓励各种防错装置形式的组合应用 总结 错误不是不可避免的防误措施是设备能防止错误发生 它应该是 简单的不昂贵的在防止错误或提供及时反馈时是可靠的防误措施对过程改善很重要 改善的方法不要太复杂 应该便于操作 也就是说应该尽可能应用到防误码措施 使作业者即使想犯错误也没有办法 该工具适用于我目前的项目吗 为什么 对于该工具在项目中运用的方法与计划 可能会遇到的问题与解决方案 二 控制计划 控制计划是过程控制系统的书面描述控制计划描述了为维持过程 期望状态 以及减少产品 过程变异所需的行动控制计划是活的文件 随过程 产品要求变更而修订 学习目的 结束对本模块的学习后 学员将能够 描述 什么是控制计划为何使用控制计划说明一个控制计划的构成 控制计划的工具 建立 实施控制计划需要使用 控制图防呆措施标准操作程序测量系统分析预防性维护 为何使用控制计划 控制计划指明 如何操作当前过程 以持续稳定地满足客户要求 客户需求 产品特性 过程特性 过程控制 减少过程所受的干扰 过度调整 使过程在目标值以最小的变异运行提供过程改善的基础描述关于标准操作程序的培训需求描述维护计划要求 控制计划结构 此控制计划格式只是作为控制计划结构的例子 可以使用其他格式 只要包含相同的内容就行 为便于文件查找而制定的文件编号 如有多页 应制订页码 所控制的系统 子系统或部件的编号 所需控制的产品 过程的名称和描述 制定控制计划的公司 分部 工厂或部门的名称 控制计划结构 控制计划结构 指控制计划的主要负责人的姓名和联络电话 指控制计划最后版本的负责人姓名和电话 指 若必要 获得负责制造商的批准 指 若必要 获得其他方的批准 指控制计划初版制定的日期 指控制计划最新版制定的日期 获得负责工程部门的批准 若必要 获得负责品质部门的批准 若必要 同第 条 指参考流程图 若有多个产品编号 应列出每个产品编号及其过程 流程图上的过程或工序的名称 对于每一个作业 识别所需的设备 刀具 夹具等 相关文件 如流程图 FMEA 蓝图等 上的参考编号 一个产品 零件的特性和特征 与产品特性有因累关系的过程变量 或输入变量 对安全 法规 产品功能 适用性等有影响的特性 可按需要分为关键 重要 安全 显著等 21 来自各种工程文件中公差 22 识别须用的测量系统 应用MSA审查量规的适宜性 23 若需抽样 应确定样本量 24 若需抽样 应确定抽样频率 25 关于如何控制的简短描述 必要时应包含程序编号 控制方法包括 但不限于 控制图 防呆措施 检验 手动或自动 和抽样计划 26 为避免产生不良品或失控操作所需的纠正措施 控制计划结构 例子 例子 例子 分组练习 三 5S介绍 目标 定义5S工作组织结构并解释其影响增值的机会 5S过程图活动本身经常可以识别许多改善的机会不必要的材料 工具和活动缺乏组织人员和材料的过度移动明显的浪费有许多工具可用来作这些改善在这里我们会介绍 通过使用这些工具可以促进以后实施6Sigma 5S标准是改善低效 不一致 组织混乱的关键工具 在6Sigma的各阶段可起到杠杆的作用6Sigma生产系统的第一步是提供清洁和安全的工作环境它的作用取决于员工的参与和持续维持 车间生产组织 5S 什么是5S原则 1 整理 把需要和不需要的物件分开 2 整顿 给所有必要的物件规定划线的区域或贴上标签 3 清扫 所有的油脂 垃圾必须清除 4 清洁 定义并文件化工作地组织和过程 5 素养 个人参与维持5S标准 这是5S标准中最困难的一部分 5S 不仅仅是清扫房屋废弃物减少的开端建立在纪律的基础之上为什么开展5S运动设置标准发扬纪律消除废弃 5S Storage 存放 Standardize标准化 Sustain 维持 整理 定义 整理出必要和不必要的东西将经常使用的物件放置在工作地 不经常使用的物件远离工作地 抛弃不使用的物件收益 移除废弃安全的工作地点腾出空间过程更直观去除分心物 必须记住从一处开始 然后对所有物件分类与涉及到的所有人员讨论物件的移除不能立即移除的物件挂上标签 整顿 定义 安排所有必要的物件 所有的物件有指定的地点 所有的物件归位 收益 直观地显示出必要的和没有归位的 更有效地找到文件和物件 对日常事物不必要花时间去寻找 缩短移动距离 必须记住 同时使用的东西摆放在同一位置 使用标签 纸带 地面标记 外形等 共同使用的东西摆放在中心地带 消除过度 清扫 清除各种污秽寻求保持工作地清洁的方法采用清洁度作为一类检查的标准让清洁成为每日工作的一部分 定义 维持工作地的清洁 收益 清洁的工作地代表了高质量的产品和过程 灰尘和垃圾玷污产品且可能损害健康 清洁的工作地有助于识别异常情况 必须记住 所有东西归位 有助于清洁 用车间布置图标明个人清洁责任区 消除 无人负责的区域 清洁工作区域就象沐浴 它能舒解压力和紧张 去除汗和污垢 给你带来美好的明天 清洁 第4和第5个S 标准化维持在控制阶段具有非常强的杠杆作用 将在控制阶段学习 5S的作用 整理 整顿 清扫 标准化 维持 管理要与不要的东西 减少时间上的浪费 提高机器设备效率 维持工作场所的整洁 养成良好的工作习惯 减少空间上的浪费 提高物品架子柜子的利用率 降低材料半成品成品的库存 做好生产前的准备工作 缩短换线时间 提高生产线的作业效率 减少机器设备的故障率 落实机器设备维修保养计划 消除品质异常事故的发生 提高产品品位及公司形象 消除各种污染源 提升人员的工作效能 消除各种管理上的突发状况 介高尚 养成人员的自主管理 管理合理化 开展5S活动程序 决定 成立组织 设定目标 制定计划 培训 检查评价 试点 建议评价标准 推广 再培训 调整 再计划 总结 再计划 再总结 再检查 评价 四 统计过程控制 SPC 介绍 学习目的了解SPC的功能及推行条件 了解SPC的历史与发展 了解什么是SPC 了解自然变异和非自然变异 了解普通原因和特殊原因 成功推行SPC的条件最高管理层的大力支持 中层干部有能力分析各种SPC图形 在有良好品质观念的基础上及时分析图形 做一份详尽 全面 系统的SPC系统规划 建议用专业软件来做 数据收集要真实 适时 SPC的功能 看清品质状况 提前发现问题 找出问题根源 少花钱办好事 减少报表麻烦 满足客户要求 提升生产效力 降低品质成本 一 SPC的功能及推行条件 SPC 控制图的历史 控制图是1924年由美国品管大师W A Shewhart博士发明 因其用法简单且效果显著 人人能用 到处可用 遂成为实施品质控制时不可缺少的主要工具 当时称为 StatisticalQualityControl 二 SPC的历史与发展 W A Shewhart 控制图在英国及日本的历史 英国在1932年 邀请W A Shewhart博士到伦敦 主讲统计品质控制 而提高了英国人将统计方法应用到工业方面之气氛 就控制图在工厂中实施来说 英国比美国为早 日本在1950年由W E Deming博士引到日本 同年日本规格协会成立了品质控制委员会 制定了相关的JIS标准 三 什么是SPC 是通过随着时间的推移来统计跟踪过程和产品参数的方法 控制图具体表现出反映 随机 变动的自然界限的控制上限与下限 这些界限不应与客户规格界限相比较 控制界限基于对X或Y设立 3S平均界限 一个控制图的构成成分 中心线模型 对于变量图表的控制上限 下限 UpperControlLimit控制上限 LowerControlLimit控制下限 CenterLine 中心线 UCL m k1sCenterLine mLCL m k2s Becausewemustuseestimatesfromsamples 因为我们必须从样本中估算m x themeanofthesamplemeans样本平均值的均值s s thestandarddeviationderivedfromthesamples得自样本的标准差k1 k2 constantsimplyingunusualobservations often 3 表示不同寻常的观测值的常数 通常 3 为什么使用统计过程控制 判断制程是否稳定的 处于统计过程控制 发现产生变异的特殊原因 并采取措施以改善制程 根据SPC提供的信息 对制程采取预防措施 事先消除产生变异的特殊原因 以保证制程处于统计过程控制状态 简单扼要的来说 用控制图能让我们更加容易发现造成非自然变异的特殊原因并且最小化对自然变异的过敏反应 预防与检测的价值 不要等产品做出来后再去看它好不好而是在制造的时候就要把它控制好 预防 避免浪费检测 容忍浪费 我们工作的方式 资源的整合 人设备材料方法环境 PRODUCTORSERVICE CUSTOMER 顾客的声音 统计方法 过程的声音 INPUT PROCESS SYSTEM OUTPUT 识别不断变化的需求和期望 有反馈的过程控制系统模型 四 自然变异和非自然变异 在生产过程中 产品的加工尺寸的变异是不可避免的 它是由人 机器 材料 方法和环境等基本因素的变异影响所致 变异分为两种 自然变异和非自然变异自然变异是偶然性原因 不可避免因素 造成 它对产品质量影响较小 在技术上难以消除 在经济上也不值得消除 非自然变异是由系统原因 异常因素 造成的 它对产品质量影响很大 但能采取措施避免和消除 SPC的目的就是消除 避免非自然变异 使过程处于自然状态 会有自然变异 普通原因在过程中稳定的和随时间随机引起变异的原因 是稳定过程中的偶然原因 若过程中只有普通原因 其输出范围是可预测的 这时的过程处于统计控制状态 简称 受控 特殊原因在过程中不常发生的变异的原因 它们难以预料 发生时会引起整个过程的变化 若过程内存在特殊原因 其输出将不稳定 特殊原因引起变异的过程称为 非受控 五 普通原因与特殊原因 特殊原因 明天的质量不稳定 如果存在特殊原因 过程输出是随时间不稳定的 Ifonlycommoncausesofvariabilityexist thentheprocessoutputisconstantandpredictableovertime如果只存在变异的普通原因 那麽过程输出随着时间推移是连续不变的和可预测的 Ifspecialcausesofvariabilityexist theprocessoutputisneitherconstantnorpredictable如果存在变异的特殊要因 那麽过程输出既不是连续不变的 又不是可预测的 CommonCausesVs SpecialCauses普通原因与特殊原因 控制图 基于时间 控制图的一个优点是其随着时间推移来跟踪过程的能力 这种随着时间的跟踪意味着某些趋势或模式可能表示出特殊原因正随着时间的推移出现 time TheTimeElementofControlCharts控制图的时间要素 SPC TimeSequence时序 UCL LCL 在何处使用SPC控制图 SPC是用于观测变异并使用统计信号来监控和 或进行改善的基本工具 该工具几乎可应用于任何领域 如 设备性能特性记帐作业的出错率损耗分析中的报废率物料管理系统中的中转时间当一个防错装置不可行时从FMEA中得出具有高危风险系数 RPNs 的过程从DOE得出的关键变量客户要求管理层承诺 控制系统层级 没有经过适当的培训就实施SPC 墙纸对操作员充分培训后才实施SPC 操作员能够理解这些信号 但是管理层不会授权给他们停止生产进行调查以检验作为纠正措施的SPC 短期控制行动等同于审核或100 检查以停机作为纠正措施的SPC 过程停止或设备自动停机 使缺陷不会进入下道工序以改善对策作为纠正措施的SPC 做出改善使故障缺陷不会再发生 SPC的优点与缺点 优点已证实的改善生产力的技术方法预防缺陷的有效方法防止不必要的过程调整提供诊断信息提供过程能力信息可用于计数型和计量型两种数据类型 缺点必须提供充分的培训必须正确收集数据必须正确的计算和标绘所需的统计量 例如 均值 极差 标准差 必须正确分析图表所采取的纠正措施必须适当 控制限与规格限 对于过程 有两个指标来描述 规格限 设计规定的过程 产品的接收范围 来源于要求 控制限 过程 产品的表现范围 来源于过程本身的能力 注意 控制图中的控制限与规格限常常是不一样的 每个过程可按是否满足过程 或产品 规格和是否受控分成4类 过程控制和过程能力关系 最理想的是第一类 过程受控 过程或产品符合要求 第二类虽然受控 但普通原因的变化大 第三类过程或产品符合要求 但不受控 必须找出特殊原因 第四类不受控 过程或产品也不符合要求 普通原因和特殊原因都存在 既有合格产品 实际变异必须少于设计的规格公差 且过程必须处于统计控制状态 才能令永远挑剔的顾客满意 当过程能力Cpk 2 达到了6Sigma水平时 制造过程的品质保证能力可以放心了 控制图的种类 有很多控制图表 但主要可分为两大类 1 计量型数据控制图对一个过程特性 计量型数据 进行测量 如温度 时间 尺寸 用测量结果制作的控制图 通常有以下几种图表可以选用 单值 移动极差图 I MR 中值 极差图 R 均值 极差图 Xbar R 均值 标准差图 Xbar S 计量型控制图比较费时 因为要分析和计算每个数据 但计量型控制图比较有作用和有价值 2 计数值控制图对一个过程特性 计数型数据 进行检查 如不合格品数量 客户投诉次数 缺勤次数 或三者的比率 用检查结果制作的控制图 通常有以下几种图表可以选用 不合格品率控制图 P 不合格品数 nP 控制图缺陷数控制图 u 缺陷率控制图 c 控制图的种类 成功利用SPC的关键 我们对特殊原因所采取的行动是成功使用SPC的关键 SPC代表统计过程控制 不幸的是 大多数公司将其应用于成品 Y s 而不是过程特性 X s 只有当过程输入因子成为我们努力的焦点时 SPC方法在改善品质 提高生产力 以及降低成本费用等方面的充分能力才得以实现 控制图选择 该工具适用于我目前的项目吗 为什么 五 计量型统计过程控制 学习目标 掌握建立下列控制图的方法I MR 单值与移动极差图Xbar R 均值与极差图Xbar S 均值与标准差图 n每组样本数量X单个样本数据X每组样本的数据平均值X所有X的平均值R每组样本中数据的极差 最大减最小 R所有R的平均数UCL控制上限 是确保整体数据中有99 73 的数据在界内的上限 不是规格上限 LCL控制下限 是确保整体数据中有99 73 的数据在界内的下限 不是规格下限 计量型控制图有关符号规定 I MR图 个体与移动极差图 也叫X MR图 子群由单一的测量值组成 例子 Exh qc mtw I MR MTW 用minitab创建I MR图 用minitab创建I MR图 创建I MR图 1 为每个子组记录个体的测量值 2 从子组2开始为每个子群计算变动范围 MR等于子组和前一子组值的变动范围 MR2 8 5 8 0 5MR3 8 5 7 4 1 1MR4 10 5 7 4 3 13 计算X 所有个体值的平均值 X将会给去I图的中心线 X 9 314 计算R 所有MR的平均值 R给出MR图的中心线 R 1 4 I MR图控制限计算公式 在I MR图中 E2 2 66 公式中其它常熟见下表 I MR图常数 I MR图取n 2 即子组样本量为2 历史背景 当休哈特在1920年开发这些控制图时 没有简单的方法来计算出标准差 因此 极差方法就成为SPC应用中根深蒂固的方法 极差or标准差 5 计算控制限I图 UCL X E2R 9 31 2 659 1 4 13 033LCL X E2R 9 31 2 659 1 4 5 587MR图 UCL D4R 3 267 1 4 4 574LCL D3R 0 1 4 0 创建I MR图 6 画出两个图的中心线和控制线 画出I图和MR图 创建I MR图 Minitab软件中I MR图控制限计算公式 Minitab软件中控制限计算公式稍有不同 如下 Xbar R控制图画出均值和极差 Xbar R控制图使过程所有者使用子群体能够估计中心趋势和稳定性变化 计量型控制图涉及连续型变量 其中所关注的统计量是中心趋势和变异 散布 Xbar图随时测量变量的中心趋势 它使用来自大小为n的样本的平均值 或Xbar Xbar R图 图的中心线由平均值的长期水平或X doublebar描绘出来 控制界限定了范围在 3 或在平均值上的99 7 内的置信区间CL s x 3 n 计量型控制图Xbar图 极差 或R图监控在子群体内部随时间的变动 R图的中心线由极差的长期平均水平或R bar所代表 控制界限定了范围在平均值上 3 内的置信区间CL s x 3 R 计量型控制图R图 使用文件CAMSHAFT MTW Xbar R MTW 用minitab创建Xbar R控制图 用minitab创建Xbar R控制图 如果所有的点只是显示出随机变化 使用计算出的控制界限来监控后续的大约75个子组 如果过程仍在控制之下 使用所有数据重新计算控制界限 然后保留控制界限 创建Xbar R控制图 如果图形样式显示出变异的特殊原因 1 如果存在可归因的原因若该原因与孤立的点有关系 移除这些点并重新计算 若存在较宽的图形样式 纠正可归因原因并采集另外一组数据 2 如果找不到可归因原因 则该过程是处于失控 统计上 状况如果连续证据显示过程是稳定的 则失控状况是一个假警报 除非图形样式是由某一批产品所导致的 否则该过程是不稳定的 并且必须采取措施来找出不稳定的根本原因 创建Xbar R控制图 Xbar R图控制界限是 Xbar R图控制界限 A2 D3和D4是取决于统计置信区间的常数 这些常数可以按样本量的大小查表获得 1 计算每一子组的平均值对于8 00的子组 X 10 1 4 9 8 5 6 42 子组内最大值减最小测量值 对于8 00的子组 R 10 1 9 建立Xbar R控制图 3 计算x的总平均值 平均值的平均 子组的平均值相加 除以子组数X 6 4 6 2 3 6 4 6 3 5 6 5 6 7 5 04 计算Rbar 极差的平均值 子组的所有极差相加 除以子组数R 9 8 4 8 5 6 7 7 6 7 建立Xbar R控制图 5 计算控制界限Xbar图 UCL X A2R 5 0 577x6 7 8 9LCL X A2R 5 0 577x6 7 1 1 建立Xbar R控制图 R图 UCL D4R 2 114x6 7 14 2LCL D3R 0 x6 7 0 练习 利用Xbar R MTW建立控制图 控制图是用于监控稳定性控制图的目的是监控目前过程处的状况 即使其不能达到规格要求 控制界限与规格界限绝对没有关系控制图监控一组产品的均值和变异 规格是针对个别数值 规格界限不应该放置于控制图之上 能力分析要分开进行 尽管稳定性是宣称过程是有能力的先决条件 个体图例外 控制图与规格界限 选定适当的子集大小对于一个最初研究的分析控制图 5是一个合理的选择至少取25个子集以栏 列 格式输入数据响应为一列 子集编号或名称可以放在另外一栏 列 中 但不必用相同的大小 建立Xbar S控制图 对于大小为2 3或4的子集 在精确度上几乎没有差异 当子集大小超过4时 标准差变得比极差更加精确 对于大于10的子集大小不应使用极差 Xbar S控制图 指引 使用标准差除非当 需要手动计算 需要理解控制图的人不了解标准差 极差vs标准差 使用文件XBar S MTW的数据做控制图 用大小为6的样本容量 评价该图 用Minitab创建Xbar S控制图 用Minitab创建Xbar S控制图 Xbar S控制图界限 在计量型控制图中可使用标准差而不使用极差 那麽Xbar S控制图界限为 XbarStdDev 对于不同的样本大小的Xbar S控制图常数 A3 B3 B4和c4 已登录列表 Forn 25 Xbar SChartConstants Xbar S控制图常数 什么是 失控 当一个过程显示出一种非随机模式时 该过程便是在统计上失控 小心留意失控的意思 因为该过程仍可能会生产出合格品 该非随机模式只是意味着有很强的统计上的证据证明过程已经发生变化 失控有八种情况 InterpretationofSPCCharts六 SPC控制图的理解 UCL LCL C C B A A B OnepointaboveUCL一点在控制上限之上 Twooutofthreesuccessivepointhereorabove连续3点中其中2点在此或以上区域 Fouroutoffivesuccessivepointhereorabove连续5点中其中4点在此或以上区域 Sevenoutofeightsuccessivepointhereorabove连续8点中其中7点在此或以上区域 OnepointaboveLCL一点在控制上限之下 Twooutofthreesuccessivepointhereorbellow连续3点中其中2点在此或以下区域 Fouroutoffivesuccessivepointhereorbellow连续5点中其中4点在此或以下区域 Sevenoutofeightsuccessivepointhereorbellow连续8点中其中7点在此或以下区域 3s 2s 1s 3s 2s 1s 0 34 1 13 6 34 1 13 6 2 2 2 2 0 1 0 1 TestsForOutOfControl控制图失控检验 Minitab对不稳定性的检测 过程不受控及检验方法 失控情况1 一个点距离中心线超过3 失控情况2 9个点在中心线的一侧排成连续一行 特殊原因检验 UCL LCL 3 3 2 1 1 2 x x UCL LCL 3 3 2 1 1 2 x 特殊原因检验 失控情况3 6个点排成一行有规律的持续增加或减少 失控情况4 14个点排成连续一行交替上升或下降 x UCL LCL 3 3 2 1 1 2 x x UCL LCL 3 3 2 1 1 2 特殊原因检验 失控情况5 连续排列的3个点中有两个距离中心超过2 同一侧 失控情况6 连续排列的5个点中有四个距离中心超过1 同一侧 x x x UCL LCL 3 3 2 1 1 2 UCL LCL 3 3 2 1 1 2 特殊原因检验 失控情况7 连续排列的15个点都位于距离中心线1 范围内 失控情况8 在中心线两侧连续排列的8个点距离中心线超过1 x x UCL LCL 3 3 2 1 1 2 UCL LCL 3 3 2 1 1 2 控制图的趋势规律 这些趋势可能由系统变化引起 如 操作员疲劳 温度 湿度 压力波动等等 SeasonalTrends周期性趋势 控制图的趋势规律 过度控制时当作业者频繁地调整过程并试图对由普通原因而不是特殊原因所造成的变异作出反应而出现 当在同一个图表上控制两个过程时 这种情况也会出现 Mixtures混合型 荡 当大多数的点接近控制界限和几乎没有点在中心线附近时 就会出现这种趋势 这些通常是由于低估过程变异或 过度控制 引起 过程均值的变化 偏 控制图的趋势规律 这些通常由新作业者 物料 机器 程序等等的导入引起 也会因过程改善而出现 控制图的趋势规律 在同一方向上的持续趋势 这些趋势通常由元件磨损引起 Upward DownwardTrends 向上 向下趋势 漂 UCL LCL 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 缩 控制图的趋势规律 所有点都聚集在均值周围 通常造成的原因为 1 不正确的控制界限 高估过程变异 2 持续改善得到成功 发现这种情况时应重新计算界限 UCL LCL 通常只将8个检验中的一部分应用到对控制图理解中 检验1和5应该普遍应用 检验2和检验6可灵活适用于较小的过程变化 持续的均值偏移最能够由检验4和8来侦测 检验2会揭示出过程的改善 若过程内存在漂移 应使用检验3 当一个点正好落在一条控制界线上时是不正常的 如果真的出现 不应将这个点计算在内 Minitab能对一个控制图的8种失控中的任何一个或组合进行检验 例 VariablesCC MTW 特殊原因检验 对一个失控信号作出反应 调查每一个由特殊原因导致变异的信号非常重要 若不注意控制图 这些信号可能被忽略 我们需要一个系统方法处理失控信号验证数据是否正确和有正确的输入 确定对特殊的原因有没有一个简单解释 如操作员是新到任的 找出根本原因通过一个更大的样本 20 来验证过程的变化 使用合适的样本大小来侦测关键变化若过程变化是真实存在的 评定过程的影响来确定下一步行动停止生产线根本原因调查 对控制图的理解 水平改变 一旦极差图显示只存在内在变异 则应为Xbar或个体图进行控制界限的计算当确定水平真的出现改变之前 应当观察极差图 看它是否受控 变异幅度改变 失控过程的常见原因 测量精度和使用的仪器是否不同 不同的操作者是否采用不同的方法 过程是否受环境 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过培训的工人参与 原料来源是否有变 过程是否受操作者疲劳的影响 设备保养是否有变化 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 该工具适应我们当前的项目吗 为什么 七 计数型数据SPC 学习目的 加固对计数型数据的理解掌握计数型数据的SPC做法 p图 np图 c图 u图 计数型数据术语 计数或离散型数据 数据由记数或分类产生 好 不好 合格 不合格 通过 不通过 数据的取值为有限个数 计数型术语 缺陷 一个不满足规格要求的质量特性 一个产品会具有一个或多个缺陷 它可能会也可能不会影响产品性能或对客户规格的符合性 不合格品 包含一个或多个影响产品性能或规格的缺陷产品 缺陷与不合格品 有多少缺陷 16有多少不合格品 5 缺陷 不合格品 A过程B过程C过程D过程 缺陷与不合格品 有多少缺陷 9 45有多少不合格品 9 9 计数型数据SPC图表的使用 计数型控制图是以展示检查结果 观察产品质量水平是否已经改变 它是用来监控质量水平并寻找改善机会 通过在一个计数型控制图上展示缺陷模式 它可以用来确定模式中的变化是由普遍原因引起或是由特殊原因引起 在技术和服务领域皆可应用 技术 用p和np图服务 用c和u图最大的困难是决定不合格品 计数型数据SPC图表的使用 计数型数据SPC的优 缺点 优点 收集数据不用花费太多的时间和成本 当对某一过程的关健输入变量不了解 但已确定客户要求及建立检验系统侦察缺陷的发生 可用计数型控制图对该过程的稳定性进行监控 缺点 一个产品可能包含多种缺陷 因此该图表 对于是什么缺陷导致失控 只提供很少信息或无信息 由于其它类型的缺陷水平高而会 掩饰 因一种类型缺陷引起的过程失控 与计量型SPC比较 需要大量样本 30 来有效地侦测出过程偏移 统计分布 计数型SPC是用来监控缺陷数 缺陷率 或不合格品率 或不合格品数 缺陷数遵循一个泊松分布不合格品率 或不合格品数 遵循一个二项式分布 合格率80 抽样50出现合格数量概率的二项式分布图 计数型控制图类型 有4种计数型控制图类型 C U p np 固定批量 不定批量 缺陷泊松分布 不合格品百分比 分数二项式分布 计数型控制图的应用 选择适当的控制图 C Chart测量一个子集中的总缺陷数如果每一个产品会有大量缺陷 子集大小可以是1个单位产品要求一个固定的子集大小U Chart测量产品的单位缺陷数子集的大小可以不定 P Chart测量一个子集中的有缺陷单位的比例子集大小可以不定np Chart测量一个子集中有缺陷产品的数量要求一个固定的子集大小 选择适当的控制图 计数型控制图 p Chart P 不合格品率P Chart是画出一个样本中不合格品比例的计数型控制图 它是有最多用途也是被使用最多的计数型控制图 通常不需要特别的测量而且p Chart的测量成本通常比计量型控制图的成本要低 但是一般需要很大的样本容量 品质越好 需要找出失效状况的样本容量越大 例题1 用Minitab创建P图 打开文件ATC mtw1 选择图表类型 p Chart2 选择变量 不合格品数 问题 该过程受控吗 例题1 用Minitab创建P图 P Chart控制界限 中心线标准差控制上限UCL p 3 控制下限LCL p 3 WhereK是计算时指定的子集 K 1 2 3 nk是子集K的大小而Nk是子集K中的不合格品数量若子集大小变化 必须要对每一个子集计算出不同的控制界限 P Chart计算 创建P图 打开文件ATC mtw看结果建立中心线由题意知 n1 n2 n3 nk 50p 0 2907 计算控制界限 UCL 0 4834LCL 0 0981 OPEN P1 mtw P图练习1 选项及结果 P图练习2 OPEN P2 mtw 一个月的不良品情况如表 C1为每日检查数量 C2为不良品数量 请画出不良品率的情况 np Chart 不合格品数量控制图 np 不合格品数量np Chart是一种计数型控制图 其画出一个子集中的不良品数量 子集样本大小必须相等或充分近似到可当作相等 由于不需要计算就能画出过程性能图 np Chart在现场使用比较容易 npChart控制界限 中心线控制上限控制下限 例题 对于文件ATC mtw中的数据 我们可以使用一个不同的控制图来控制该过程吗 用Minitab创建np图 选项及结果 打开 np mtw 一个月的不良情况如表 C1为每日检查数量 C2为不良数量 请画出不良品数的情况 np图练习 c Chart 缺陷数量 C 缺陷数量c Chart是一种计数型控制图 其画出一个样本中的缺陷数量 当所有样本大小相同时它是一个实用的替代方法 当在一个产品上的可能的缺陷很多 而任何一个缺陷的百分比却小时 该图表最为有效 c Chart是基于泊松分布 c Chart控制界限 中心线C 控制上限UCL c 3c控制下限LCL c 3c 注意 Ck 子集K中的缺陷数m 子集数 Ck mK 1 m c图 练习1 OPEN C1 mtw 一个月的缺陷情况如表 C1为缺陷数量 请画出缺陷数的情况 选项及结果 打开 C2 mtw一个月的缺陷情况如表 C2为每日检查数量 C1为缺陷数量 请画出缺陷数的情况 c图 练习2 u Chart 每单位的缺陷数量 u 每单位的缺陷数量u Chart是一种画出一个样本中的每单位缺陷平均数的计数型控制图 当几个独立的缺陷可能在同一个产品出现时 该控制图非常有用 u Chart最常用于复杂装配产品 由于必须计算出每个样本的单位缺陷 其现场使用有些困难 与c Chart一样 u Chart是基于泊松分布 u Chart控制界限 中心线u 控制上限UCL u 3控制下限LCL u 3 Ck mK 1 nk mK 1 u nk u nk Where计算时指定的子集 K 1 2 3 m nk是子集K的大小 ck是每个子集的缺陷数量m 子集数 组数 若子集大小变化 必须要对每一个子集计算出不同的控制界限 u Chart计算 u图 练习1 打开 u1 mtw 一个月的缺陷情况如表 C2为每日检查数量 C1为缺陷数量 请画出每单位缺陷数的情况 选项及结果 u图 练习2操作同前 打开 u2 mtw 一个月的缺陷情况如表 C2为每日检查数量 C1为缺陷数量 请画出每单位缺陷数的情况 样本基数不同 上控制线有阶梯 样本基数虽不同 但下控制为负值取 0 建议 当每产品存在多种缺陷和有很高发生率的缺陷时 应该对那些缺陷使用不同的控制图 这种方法使了解和消除特殊原因更为容易 只有当有充分证据显示过程已得到改善时 才可重新计算控制界限 当收集新数据时不要重新计算控制界限 若缺陷水平上升不要重新计算控制界限 即使其在新的水平上显示出统计上受控 这将促使我们调查并找出导致更高缺陷水平的原因 最终目标是随着时间推移改善过程以致降低缺陷水平并缩小控制界限 当我们使用计数型控制图时两者会同时发生 十 6Sigma设计 DFSS 概述 学习目的 完成此章节后 学员将能够 为什么我们需要进行 6Sigma设计 描述 6Sigma设计 系统方法了解DFSS中用到的工具 为什么需要6Sigma设计 PlannedResourceLevel策划的资源水平 ActualResourceLevelNeeded实际需要的资源水平 ExpectedResourceLevelwithDesignForSixSigma6Sigma设计中期望的资源水平 时间 ResourceLev