日立6Sigma绿带培训_离散SPC_中文版（PPT39页).ppt

SPC,模块目标,制定选择控制图的路径图学习建立及解释下列控制图p和np图U和c图,DMAIC路径图,优化和审视解决方案,控制Xs和监视Ys,项目关闭和转移,控制,重新审视项目,流程图和流程图简化,因果关系分析筛选变量,过程能力,测量,失效模式和效果分析,明确变量：图形分析,规划实验设计,分析,设计和实行实验,定义Y=f(x),推荐改善计划,改善,项目范围和问题的确认,问题陈述,项目指标,团队成员,定义,测量能力,明确变量：统计性分析,目标陈述,数据收集系统,控制阶段输出,描述项目目标陈述Metrics.xls表回顾有效的预测优化输出和审视解决方案实施建议的改变措施控制Xs,监视Ys制定控制计划监视项目衡量指标项目关闭和移交执行移交计划验证最后财务预测完成最终报告,优化和审视解决方案,控制Xs&监视Ys,项目关闭和移交,控制,SPC任何场合下使用的控制图,连续性数据?,合理分组?,I和MR图,%次品率或缺陷数?,分组样本8?,易于比较标准差?,X-杠和R图,X-杠和S图,恒定的样本量?,恒定的样本量?,是,是,是,是,是,是,不是,不是,不是,不是,缺陷,%次品,不是,不是,一个流程控制系统是6Sigma项目的成果,离散数据的控制图,次品型数据封装有/没有泄漏电灯亮/不亮量规测量数据的通过/不通过正确/不正确发货p和np图p图用于控制不合规定的单元的比率,样本量不必不变np图用于控制不合规定的单元的数量,样本量不变,缺陷数据工具箱里遗忘的零件漏掉的合同义务发票上的错误数漏接顾客的电话数c和u图u图用于控制每检验单元中缺陷的数量,样本量不必不变c图用于控制缺陷的数量,样本量不变,P图用于控制不符合的比率,何时使用p图当进行数值测量不便或不经济时当需要把不同类型的缺陷组合在一起作为总体比率时当已有数据是离散的当数据来自符合二项式分布的流程时管理总结报告许多管理总结报告取离散数据的形式因而能从控制图分析中受益.例如:报废率,质量审计,一次成品率,等.,你愿意教领导去解释从他们的图上看到的趋势吗?,?,收集p图的数据,满足二项式分布流程的条件各样本(分组)都取n个不同样本各单元都检查其某个属性,并记录各分组内具有该属性的项(单元)的个数.各样本的每个项具有该属性的可能性相同.其可能性记为p样本内任一项出现该属性的可能性与任何其它项是否出现该属性的事件无关(事件独立）二项式分布流程的例子每月审计100个财务交易报告,报告分为正确或不正确的,并记录下来不正确的数量每个100ml瓶子的批次中抽取一个样本并记录下来有泄漏的瓶子的数量医院里的状态为“门诊病人”的人员要求在23小时内被处理好。记录每个星期的在规定时间内处理好的病人数,分组样本量和采样频率,分组的样本量分组的样本量通常很大(50到200或更多!)理想情况下个各组内应至少有5个不合要求的单元最低要求:90%的分组必须至少有一个不合要求的单元分组的样本量不必固定但宜在平均样本量的25%之内不合要求单元的数量越少,需要的分组样本量越大一般地说,离散控制图要比相应连续控制图的分组样本量大的多.采样频率取决于在失控状态操作的成本短的时间间隔允许快一些的反馈,但生产量可能达不到分组样本量要求,计算p图控制限,对各分组记录:n被检验单元数k样本组数r每个样本里不符合要求的单元数计算p不合要求单元的比率计算控制限:,P图控制限注意事项,LCL当平均次品数比率较低时,LCL可能是个负数.这时没有LCL且p=0仍旧在控制限内选择合适样本量以建立一个控制下限有好处,获得的改进可以探测到.分组样本量前面的公式假设n是固定的.如果分组样本量都在平均尺寸的25%内,作为近似处理,则用n杠代替控制限公式中的n.只要可能最好取固定样本量以免混淆Minitab用各分组的样本量计算各组的p图控制限,Minitab例子,外科病人在手术前需做预先测试来判断他们是否已经做好手术准备。因为各种各样的因素，只有少数的“病人”能完成这测试，这样导致在病人到达、器件准备好以及医疗团队组成后手术仍然推迟。由于没有完成测试而导致手术推迟的比例每个月都有报告。为推迟的病例建立一个p图并评估流程是否得到控制。,Pat.mtw,在Minitab中建立P图,打开Minitab文件pat.mtw在菜单中选择StatControlChartsAttributesChartsP在Variables中输入Passed在SubgroupsSizes中输入Cases,Pat.mtw,解释p-图,由于离散数据包含较少信息,其控制图作较少的特殊原因失控检验超过3s限的点被假设为由特殊原因造成的.当npControlChartsAttributesChartsC在Variable:选择CFU点击CChartOptions和SLimits标记,cfu.mtw,在Minitab中建立c-图(续),在Thesemultiplesofthestandarddeviation输入123.检查Lowerstandarddeviationlimitbound然后在方框中输入0点击OK.,把sigma线加入到控制图中能帮助解释.,Minitab输出,C图和u图的解释规则和p图和np图的一样.因为所有点都随机落在3s流程线内,可以作流程在正常运行的结论（？）,评估班次之间的不同,整理数据DataSort,评估班次之间的不同,在StatControlChartsCEstimate,省略所有第二班的数据点,评估班次之间的不同,结果:,决定特定班次的控制限,选择Stages在Definestages选择Shift不要忘记把所有第二班的数据点全部包含进去,决定特定班次的控制限,结果:,u-图,何时当数据来自符合泊松分布的流程当数据是不同样本量下的发生频率时计算控制限计算流程不合要求的平均值:计算控制限:,u图是分组样本量可变时的c图,缺陷的控制图总结,作缺陷控制图朝理想的6Sigma观念更进一步,但这些图的焦点依旧是输出而不是输入c和u图也仍是离散数据的控制图故仍有p图和np图的缺点由于样本量固定计算c图比u图容易当样本量足够大且缺陷数量也较大时,离散数据的行为和正态分布的连续数据相似,c和u图-