CMMIHM-02.统计思想和控制图.ppt

CMMI高成熟度实践 统计思想和控制图 Renaitao HPPQS 2 2020年3月27日星期五 3 2020年3月27日星期五 4 2020年3月27日星期五 5 2020年3月27日星期五 6 2020年3月27日星期五 7 2020年3月27日星期五 8 2020年3月27日星期五 9 2020年3月27日星期五 什么是SPC 你认为你知道 但是你真的知道吗 统计介绍 11 2020年3月27日星期五 改善 再发防止 标准制定 改正 维持 统计性技法应用 1 品质控制 QC QualityControl 为了确保顾客获得期望的品质 合理且经济地执行的所有控制活动 2 统计质量控制 SQC StatisticalQualityControl 主动展开品质控制活动 应用统计学的手法的系统化的控制活动 目标 品质控制 QC 和统计性品质控制 SQC 12 SPCIntroduction 统计过程控制 SPC StatisticalProcessControl Statistical 统计学的方法是用Sampling的Data去跟踪 分析过程的异动Process 反复性的事情或者阶段 SIPOC Supplier Input Process Output Customer Control Process正在变化的事实早期警报 警报是指最终Output出来之前要纠正问题 能够具有充分的时间 控制图 随着时间分布的变化 SPC 对某个Process掌握品质规格和过程能力状态 利用统计资料和分析技法 在期望的状态下一直能控制和控制下去 13 SPCIntroduction SPC控制Tool的优点 1920年Bell研究所的Dr WalterShewhart开发 随着时间推移 可以通过控制界限区分变动的2种要因 控制界限是为了控制Process变动 作为一种可能性来控制 对Process采取对策的决定 控制图总是成双出现 一个是Subgroup的平均值 Xbar 一个是Subgroup的分布 R Sigma基本上为了检出影响Process平均值或者分布异常原因而使用的 控制图可以了解分布的原因 变化规律 趋势 间接的找到原因 14 SPCIntroduction 特殊原因引起的变异约占过程问题的15 由统计分析发现 如SPC 由过程控制人员解决 普通原因引起的变异约占过程问题的85 由过程能力分析发现 由控制层努力消除 SPC控制Tool的优点Process由于普通原因 WhiteNoise CommonCauseVariation 和异常原因 BlackNoise SpecialCauseVariation 受影响一直变化 普通原因和异常原因可以通过选取适当的Subgroup的Sample 可以看到变动 普通原因产生的变动Process持续维持安定的状态 由于Subgroup内的变动发生 异常原因的变动是Process由于外部要因引起变动 由于Subgroup之间的变发生 Process由于外部异常原因持续受到影响 SPCChart是表示异常原因 统计控制图介绍 ControlChart Renaitao HPPQS 16 2020年3月27日星期五 什么是控制图 控制图是通过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应 随机 变动的自然界限的控制上限和下限 这些界限不应与客户规格界限相比较 17 2020年3月27日星期五 SPC控制图的目标 所有的控制图只有一个共同的目标 检测出引起过程重要变异的可归属变异原因 从而 在过程产生大量不合格品之前采取调查和纠正行动以消除引起过程变异的可归属原因 换句话说 保持过程处于统计控制状态 18 2020年3月27日星期五 两类基本变异的原因 偶然原因不可避免的原因可归属原因可被控制的原因 19 2020年3月27日星期五 两类基本变异原因 变异的偶然原因归因于许多微小的不可避免的变异来源的累积影响也被称为 共有变异随机变异固有变异当一个过程运行于只存在偶然原因变异的情况下 称其处于受控状态 是由系统决定 而非个人行为 20 2020年3月27日星期五 两类变异的基本原因 变异的可归属原因与偶然变异不同的过程变异 它会扰乱一个过程 使其输出失常 这类变异的例子有 错误的调整机器过多的工具磨损有缺陷的原材料当一个过程运行于存在的特殊原因的状态下时 称为该过程失控 21 2020年3月27日星期五 中心极限定理和正态分布 计量数据控制图基于以下两个重要原理 中心极限定理正态分布休哈特发现当把来自同一总体的子组均值作成直方图时 分布成正态分布中心极限定理总体不一定会服从正态分布 其分布可能是偏斜 呈矩形或倒三角形只要样本容量足够大 子组均值将显示出集中趋势 变异将服从正态分布该发现意味着可以通过测量子组均值来监控过程随时间所发生的变化如果过程是一个恒定原因系统 子组均值将服从正态分布 其变异将完全归因于随机原因当存在可归属原因时 其将影响图上的点 这些均值将不在正态曲线内 22 2020年3月27日星期五 23 2020年3月27日星期五 24 2020年3月27日星期五 25 2020年3月27日星期五 26 2020年3月27日星期五 27 2020年3月27日星期五 28 2020年3月27日星期五 29 2020年3月27日星期五 PREDICTABLE可预测 UNPREDICTABLE不可预测 Predicablevs UnpredictableProcesses 过程稳定性决定预测性 SpecialCauses CommonCauses 30 2020年3月27日星期五 EvaluatingProcesses 15 Becausetheprocessisunstable thereisnoguaranteethatitwillbeacceptableinthefuture 31 控制图 ControlChart 控制图 由时间的推移 Performance的变动以Graph形式表现 控制图Logic 可信的Output 掌握工程能力 控制状态 Controller Process Input Output UCL LCL X 制作控制图 Sampling 持续维持工序最佳化条件的保证 Process是始终由于偶然原因 CommonCause 和特殊原因 SpecialCause 引起变动的 使用控制图 能分离统计性的控制上 下限的使用 解释控制图 就知道Process是否在安定状态 按照Process上发生特殊原因Monitoring后 可以采取指定对策 使用控制图有什么优点 32 2020年3月27日星期五 33 2020年3月27日星期五 34 异常原因 SpecialCause 的代表性类型 OutofControlPoints Patterns Shift Drift Patterns Cycles 控制图 ControlChart 的解释 35 2020年3月27日星期五 控制图异常状态检验方法 UCL LCL UCL R 控制脱离 点脱离控制界限时 在控制界限上的点看做是脱离控制界限 对策 在这里产生了特殊原因查出其原因 不让它再发 大于7个以上的连续点 在中心线的一边连续出现7个以上点的时候 对策 工程的平均或者散布有些变化查找其原因的话 能得到技术上有利的情报 安全状态 控制状态 观察控制图上的点 在连续25个点以上不出现 的这种现象的状态 对策 工程稳定 且满足规格不需采取对策 倾向和周期性频度 点一直往上或者往下的时候 看到周期性变动的时候 对策 工程上存在其倾向或者周期性变动原因 找出原因的话 可以得到工程控制上的有益条件 在界限附近的点 点在控制界限内 且2 和3 之间存在连续3个点中的2点 对策 在工程上散布增加 存在什么异常需要ACTION 36 2020年3月27日星期五 StableorCapableprocesses UpperLimitofVariation LowerLimitofVariation UpperSpecificationLimit LowerSpecificationLimit Isthisprocessstable Capable Whatqualitywilltheprocessproduce 2 37 2020年3月27日星期五 CapableorIncapableProcesses Isthisprocessstable Capable Whatqualitywilltheprocessproduce Isthisprocessstable Capable Whatqualitywilltheprocessproduce Isthisprocessstable Capable Whatqualitywilltheprocessproduce Whatarethecostimplicationsforaprocesslikethis UpperLimitofVariation LowerLimitofVariation LowerLimitofVariation LowerLimitofVariation UpperLimitofVariation UpperLimitofVariation UpperSpecificationLimit LowerSpecificationLimit UpperSpecificationLimit UpperSpecificationLimit LowerSpecificationLimit LowerSpecificationLimit 3 4 5 38 2020年3月27日星期五 1 DATA收集2 群区分n 3 k 10 3 DATA计算 4 是各列的总和 3936 4 1312 13 1 0 R k 0 1 5 控制图 ControlChart 的制作 XbarR控制图 39 2020年3月27日星期五 6 控制图界限的计算 CL UCL LCL A2 A2 CL UCL LCL D4 D3 控制图 控制图 R n 3 4 5 A2 D3 D4 1 023 0 73 0 58 2 575 2 28 2 11 7 控制线 中心线 直线 界限 波线 8 点 对应的值用点来标注 然后连线 点R值 画连其点的线 控制图 ControlChart 的制作 XbarR控制图 40 2020年3月27日星期五 利用如下Data画XbarR控制图 CaseStudy XbarR控制图 41 2020年3月27日星期五 XbarR控制图 附 控制图 ControlChart 计算公式 控制图系数表 42 2020年3月27日星期五 用下面的Data 制作Xbar S控制图 SubgroupSize 5 一般SubgroupSize 5以上时使用 利用Minitab的控制图实习 XbarS控制图 43 2020年3月27日星期五 利用以下Data制作P控制图 利用Minitab的控制图实习 P控制图 44 2020年3月27日星期五 利用以下Data制作NP控制图 Subgroup不良数sample数比率15130000 01723530000 01232130000 00743230000 01154830000 01661930000 00671230000 00483130000 01091830000 006103530000 012113330000 011124130000 014134530000 015142430000 008151930000 006162930000 010 利用Minitab的控制图实习 NP控制图 45 2020年3月27日星期五 利用以下Data制作C控制图 Subgroup缺点 1202183144165136297218149610611712713914515816917918101992010 利用Minitab的控制图实习 C控制图 46 2020年3月27日星期五 利用以下Data制作U控制图 subgroup缺点数单位1896821312163131004416110151410766159957131202810102892411841012992 利用Minitab的控制图实习 U控制图 47 UnderstandingStatistics QC SQC SPC和6Sigma Planning Design Manufacturing Sales SVC 测定System分析 工程能力诊断 工程能力控制 改善活动 D M A I C 工程活动相关的信息和数据 R D DfSS Manufacturing TQ Feedback SPC 6Sigma 48 2020年3月27日星期五 SystematicImprovement TakingtheprocesstoaNEWLEVELofperformance MultiplePDSACyclesappliedresultingincontinuous systematicimprovement 49 2020年3月27日星期五 6Sigma OriginatedbyMotorolainSchaumburg ILBasedoncompetitivepressuresin1980s Ourqualitystinks SixSigmaDefinedSixSi