SPC连续-第二部分解析.ppt

连续变量SPC第二部分,Pg2,控制图的解释,控制图是探测特殊原因偏差的有力工具.如果发现了特殊原因:如果失控条件是一个趋势的一部分,把该趋势的起点和终点都标出来对流程进行分析以确定引起失控条件的原因对该条件纠正并防止再发生去掉失控的点后重新计算控制限根据新控制限重新评估控制图只有在造成失控条件的原因得到确认并纠正后才重新计算控制限,Pg3,极差图的解释,应先解释极差图在极差图中,单个失控点常由计算错误,作图错误或测量错误引起.这时应首先验证该图的准确性.在极差图中的趋势可能有以下原因造成:流程的偏差确实发生变化测量系统发生变化识别造成失控原因,除去失控点并重新计算控制限如果把一个点从极差图中去掉,也应从X-杠图中去掉.,为何要先解释极差图?,?,Pg4,X-杠图的解释,基于某个特定特征发生的机率(或由随机变化引起的机率)大小可以解释控制图.所有检验都要识别其由随机发生引起的机率低于0.3%的事件(这些事件在3s区或3s限以外)控制图在平均线上下被分为不同的sigma区间区间C距平均值3s下列规则取自1984年10月的质量技术杂志，并由Minitab采用。,作控制图是为了解释而不是作墙纸.,Pg5,Tests1&2,检验1基本检验.由流程中的一个大的改变引起.要求马上采取行动.,检验2由流程平均值改变引起,还有什么不能通过检验2吗？,?,Pg6,检验1&2演示,规则#1,规则#2,你如何计算几率?该几率有多大?,?,Pg7,检验3和4,检验3向上或向下的趋势有下列原因造成机械磨损化学成分减少污染增大等.,检验4上下波动过度调节班次间偏差机器间偏差,检验3.有六个点连续上升或下降,检验4.连续十四个点交替上升和下降,Pg8,检验3演示,Rule#3,Pg9,检验4演示,Rule#4,Pg10,检验5和6,检验5第二个基本检验在3s限内高度变动主要的特殊偏差原因之一,检验6另一个检验偏移的规则检验1,5,6相互关联并显示出某个特殊原因引起的流程高度变化状态,x,x,为什么不把所有的检验包含在内?,?,Pg11,检验5&6演示,Rule#5,Rule#6,您如何计算几率？有多大?,?,Pg12,检验7和8,检验7白色空间检验当组内偏差大于组间偏差时发生,或陈旧的或算错的控制限,检验8平均值波动有混合现象过度控制同一个图上有两个流程在进行,如果不能通过检验7，是否意味着有好事？为何？,?,Pg13,检验7&8演示,Rule#7,Rule#8,您如何计算几率？有多大？,?,Pg14,练习解释控制图第1页,有失控条件吗?违背了哪个规则?,按前面列出的八个规则解释下列控制图.,Pg15,练习解释控制图第2页,Pg16,采取行动针对特殊原因,作控制图是为了采取适当行动.否则只是浪费时间和金钱如果要求采取行动但从来没有,那么控制图只是让人感到舒服的墙纸.“看,我们有SPC!”所采取的行动应基于对流程不断加深的理解识别引起偏差的根本原因并加以改正在控制图上记载问题所在及如何改正的把问题和措施记录到故障排除指南中从而可以当场采取行动只有在确认并消除特殊原因后才重新计算控制限,对特殊原因采取行动是头等大事,Pg17,采取行动针对常见原因,比较流程的自然控制限和规格限.由控制限确定过程能力并与规格限比较.流程是否有足够能力?目的是减少流程的自然偏差.常见原因引起的偏差应很好地落在规格限里面.除非已知的流程改变能解释短期偏移,否则不要重新计算控制限,控制限和过程能力的关系是什么?,?,Pg18,总结平均图和极差图,多用于机器控制的流程当数据可以合理编组时使用区分特殊原因和一般原因引起的偏差的有力工具其有效性来自于连续数据与离散数据的区别能力的差别.易于显示趋势,流程偏移和其它非随机偏差有助于迅速估计过程能力,有了OCAP（失控行动计划），X-杠图提供了简单有力的控制方法,Pg19,实例用Minitab建控制图,在Minitab中,打开文件Proctime.mtw.由菜单中选StatControlChartsVariableChartsforSubgroupsXbar-R选用列C-C.,Minitab可以自动建立控制图,Proctime.mtw,Pg20,实例:控制图的检验,按Xbar-ROptions钮，然后选择Tests标号选则要进行的检验.检验1和5在寻找大的特殊原因时最好.按Help钮可以找到关于各个检验的解释,Pg21,X-杠和R图Minitab输出,这与前面手工计算的控制限一样吗?,?,Pg22,X-bar&R图Minitab计算,Minitab默认不用平均值去估计标准差，但是为每个子组明确的计算标准差这些组内的s值用来计算得到“平均”值平均标准差用来代替Rbar去计算控制限和中心线,Pg23,X-bar&R图Minitab计算,Minitab计算平均标准差，然后由此估计Rbar，如果我们用上述模型的等式，可用稍有不同的Rbar计算Minitab的控制限。,Pg24,重新计算控制限,在确定了失控点的原因后就可以消除这些点以便计算控制限选择EstimateTab点击Xbar-ROptions对话框并输入所示数据.,何时应在计算控制限时不去掉失控点?,?,Pg25,修改后Minitab输出,请注意控制限的微小改变:,Pg26,用现有控制限作图,Minitab也可以在已有过往数据并验证其准确性后画出并评估数据在Xbar-ROptions对话框的Parameters标号下输入历史数据,Pg27,Minitab有过往数据时的结果,用过往控制限分析数据时,现在注意失控点的数量:,只有知道引起变化的原因有才重新计算控制限,Pg28,另一个图X-杠和S(标准差),X-杠和S图由组内标准差直接计算控制限当满足下列条件时使用数据由计算机记录和绘图,实时计算的s容易结合到图中各组的样本数较大(9).这在自动测量及报告数据的测量设备中常见.Minitab有一个自动建立X-杠和S图的程序.,Pg29,实例用Minitab作X-杠和S图,在Minitab选择StatControlChartsVariablesChartsforSubgroupsXbar-S比较X-杠/S图与X-杠/R图.看到什么差别了吗?,有自动数据采集及显示系统时用该图,Pg30,CartonExercise,假设你在一家用纸板箱包装材料的工厂工作.其中一个关键的尺寸是高度，高度的规格是23.5inches0.1inch，这样才能满足物料架的货盘高度。由于箱子的高度不符规格要求导致货盘高度不能满足搬运要求是一个长久以来的问题。你的主管要用X-杠和R图监控这个特征,所以你已经采集了一个月厂内用过的箱子的数据,共有100个测量结果(20个样本,每个有5个箱子)(列C1,Length),并采集了100个由每个供应商提供的箱子的数据(列C2和C3,Supp1和Supp2).首先你检查了Supplier2提供的箱子.打开Minitab数据档案中的文件CARTON.MTW.用Supp2数据建立一个X-杠和R图,每组5个数据.准备把你的结果与课堂上分享.与Supplier1的结果进行比较(Supp1数据).你的推荐是什么?,Carton.mtw,Pg31,关于合理分组的几句话,在X-杠图中,控制限由组内偏差决定.数据分组必须合理合理分组的例子:批量生产中同一批的部件一个短时期内生产的部件不合理分组的例子:同一部件的多次测量按测量次序而不是按流程次序分组.如果你不能用简单语言解释分组策略,该控制图可能价值不大.,要保证分组方法有助于回答你要了解的问题,Pg32,合理分组实例,一家大型郊区银行有四个排队通道，但是在周六营业时间还是很忙碌。每天四次，在上午10点、中午12点、下午1点和2点，出纳员会记录下5位顾客的处理时间。时间记录在特别的数据收集表上，每天结束时交给主管。主管把数据输入电脑。下面是数据的代表性样本：主管要用SPC分析数据,他必须选择如何把数据组织成适当的编组,以及如何把分组数据组织成控制图.,Pg33,合理分组,数据可以按三种方法组织:按行（通道）,按列（顾客）及按样本,让我们用Minitab分析数据.打开文件BankDriveup.mtw(为了方便数据已堆垛起来),各分组方法都试图解释什么呢?,BankDriveup.mtw,?,Pg34,偏差的分配,按通道分组:按顾客分组:按小时分组:,Pg35,X-bar&R图按小时分组,在Minitab中建立X-杠和R图以分析按小时分配的偏差如何有几个组?每组尺寸是多大?,Pg36,Minitab结果:,X-bar&R图按小时分组,你能得出什么结论?该图回答什么问题?,?,Pg37,按顾客分组,在Minitab中建立X-杠和R图以分析按顾客分配的偏差如何有几个组?每组样本量是多大?,Pg38,按顾客分组,Minitab结果:,你能得出什么结论?该图回答什么问题?,?,Pg39,按通道分组分析,整理数据，按通道分组:,Pg40,X-bar&R图按通道分组,建立Xbar-R图subgroup=5,Pg41,另外一种按通道分组,把数据按照通道、小时、顾客重新整理DataSort,Pg42,按通道分组代替方法2,建立Xbar-R图subgroup=5,again,你能得出什么结论?该图回答什么问题?,?,Pg43,代替方法2结果,重新作图，按通道分组在Xbar-ROptions对话框用Stages标号,Pg44,其它分析方法,箱体图ANOVA均值分析多变量分析其它?,对插座数据还可以试用其它什么类型的分析方法?,Pg45,如果没有合理分组怎么办?,个体(I和MR)图当没有合理分组或当