6Sigma工具培训教材之CPKSPC(PPT 71页).ppt

Page1,6Sigma工具培训教材之CPK&SPC,Page2,目录,过程能力分析Cp,CpkPp,PpkZ值DPPM控制图基本概念控制图的建立HDDOnlineSPC控制计划,Page3,过程能力分析,什么叫过程能力过程能力以往也称为工序能力，指过程加工质量方面的能力，它是衡量过程加工内在一致的，稳态的最小波动。过程处于稳态时，有99.73%的产品计量质量特性值落在u3的范围内（u-质量特性值的均值，质量特性值的标准差）一般用Cpk(ProcessCapabilityIndex)，Cp来表示,Page4,过程能力分析,研究过程能力的目的：评估当前的过程表现预测产品的真实的品质水准量化管理寻找改善机会比较改善前后效果过程能力指数Cp,Cpk(ProcessCapabilityIndex)Pp,Ppk(ProcessPerformanceIndex)Z值（Sigma水平）DPPM(DefectPartsPerMillion)通常情况下常用Cpk来衡量过程能力的表现。,Page5,Cpk的使用前提条件,Cpk的使用前提条件数据的总体来自某一正态分布；制程已经稳定，不存在特殊变异；如何判定制程是否稳定？要控制图连续25点都在控制界限内；如果不能连续25点都在控制界限内，则只能用Ppk,，否则会高估制程能力而造成误判；常常和控制图一起来分析制程的表现；,Page6,我们期望的过程改善,一切品质都具有它的目标值（targetvalue）,品质是与目标值的偏差越小越优秀从统计的角度看过程的表现，只有两个问题：中心偏移（过程中心值不在目标值上）离散-（过程偏差太大）,中心值偏移目标值,离散变大,Page7,我们期望的过程改善,Page8,过程能力指数,我们用什么表示过程能力的好坏？过程能力指数Cp,Cpk(ProcessCapabilityIndex)Pp,Ppk(ProcessPerformanceIndex)Z值（Sigma水平）DPPM(DefectPartsPerMillion),Page9,过程能力中数据类型,Page10,长期/短期过程能力,经验上，长期过程与短期过程存在1.5sigma左右的偏移,Page11,长期过程能力和短期过程能力指数,有偏移长期过程能力指数,Ppk,无偏移下单侧长期过程能力指数,Ppl,无偏移上单侧长期过程能力指数,Ppu,无偏移长期过程能力指数,Pp,有偏移短期过程能力指数,Cpk,无偏移下单侧短期过程能力指数,Cpl,无偏移上单侧短期过程能力指数,Cpu,无偏移短期过程能力指数,Cp,计算公式,名称,符号,Page12,Cpk和Ppk的差别,Cpk是短期过程能力的计算，仅仅包括普通原因引起的过程变异；Ppk是长期过程能力，包括普通原因和特殊原因引起的过程变异Cpk的计算是假设过程处于受控制状态的，因此用于对过程能力的预测：Ppk的计算是过程没有处于受控制状态的，是过程能力的实际表现。计算Cpk中的sigma是组内差异，Ppk中的sigma总的差异（组内和组间差异）,Page13,过程能力指数_Cp,这里的是“组内变异”，短期过程变异,or,Page14,过程能力指数_Cp,哪一个流程更好？两个流程的Cp是一样的吗？Cp能代表我们的流程吗？,Page15,短期过程能力指数_Cpl,Cpu,Cpk,一般pk目标值要大于.,Page16,不合格率，DPPM,sigma水平与Cp的关系,Page17,长期过程能力指数_Ppl,Ppu,Ppk,Page18,不合格率,Z值的关系,P1+p2,假定Z=1.52，在正态曲线下超过1.52的部分就是缺陷产生的概率Z值是过程能力的量度，经常被称为过程的sigma(不要与过程的标准偏差混淆),缺陷概率p=0.0643,Z值=1.52,u=0,z,=1,Page19,Minitab能力分布计算,操作路径：StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Normal),选择数据列,输入分组大小,如果数据分布在各个行中，则选择各行,上规格界限下规格限历史平均值（可选）历史标准差（可选）,Page20,Minitab能力分布计算,StDev(Within)是每个子组的平均标准差StDev(Overall)是所有数据的标准差,Page21,Pp,Cp,Cpk值的判定原则,Cpk值的判定原则-CPK1.00：工序能力严重不足-1.00CPK1.33,工序能力稍显不足-1.33CPK1.67：工序能力足够-1.67CPK2.00：工序能力充足-CPK2.00：工序能力过剩,Page22,脑力,Cp,Cpk的计算有什么不同？Cp,Cpk,Pp,Ppk有什么不同？怎样评估短期和长期过程能力？计算下列数据的Cp,Cpk,Cpu,Cpl,Galaxy3x的关键参数GL的标准是1.92.9g,收集一些数据计算出均值Xbar=2.52,Sigma=0.1，计算以下过程能力指标的值Cp=,Cpu=,Cpl=,Cpk=,Page23,统计过程控制,SPC(StatisticalProcessControl)统计过程控制,Page24,目录,关于SPC的基本概念：过程普通原因和特殊原因SPC基本原理X-S图的绘制与使用SPC样本计算,Page25,SPC的基本概念,SPC（StatisticalProcessControl）用统计的方法去分析制程中的特性，来控制制程的变异，基于控制图原理（3原理）：数据来自正态分布N(u,2)SPC的目的控制制程达到受控制的状，做到预防问题的发生，减少浪费。SPC的来源控制图于1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。因为其用法简单而且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质制程管制时不可缺少的主要工具。数据来自正态分布,Page26,SPC的基本概念,SPC的对象-过程，不是产品过程输入处理输出过程指标（材料，人员，机器，操作方法，环境等）过程的特点过程一直处于变化中过程中变差的两个趋势集中趋势：平均值离散趋势：sigma过程中变差的两个原因普通原因：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特殊原因系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。,Page27,过程的分布分布可以通过以下因素来加以区分,位置,分布宽度,形状,SPC的基本概念,Page28,普通原因和特殊原因的区别,Page29,普通原因和特殊原因,范围,仅存在变差的普通原因，随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布,存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定,Page30,过程变化的两种状态及变异原因,正常变异(普通变异),普通原因,1,不可以排除(过程固有)2,可接受3,在控制中,异常变异(特殊变异),特殊原因,1,可以排除2,不可接受3,不在控制中,普通原因和特殊原因,Page31,控制图,SPC应用的工具-控制图控制图的作用：监控普通变异，识别特殊变异最常用的控制图：Xbar-RChart/Xbar-SChartXbar-R/SChart的结构：由XbarChart,R/Schart组成每个图上有：中心线（CL，CentralLine）上控制界限（UCL，UpperControlLine）下控制界限（LCL，LowerControlLine）按时间顺序排列的样本统计量的数据序列UCL/LCL/CL是根据收集到的实际数据计算而得出的结果。公差界限：区分合格品与不合格品控制界限：区分正常波动与异常波动,Page32,控制图,Page33,SPC的原理-3原则,当质量特性的随机变量x服从正态分布时，则x落在3的概率是99.73%。根据小概率事件可以“忽略”的原则：如果出现超出3范围的x值，则认为过程存在异常。,所以，在过程正常情况下约有99.73%的点落在在此控制线内。观察控制图的数据位置，可以了解过程情况有无改变。,Page34,SPC的基本原理,Xbar-RChart控制图原理：正态分布N(u,2),Page35,SPC的基本原理,Xbar-RChart控制图原理：正态分布3原则,Page36,SPC的基本原理-两类错误,两类错误第类错误（）：虚发警报，浪费人力物力第类错误（）：漏发警报，错过改正的机会两类风险漏发报警：过程异常但没有报警漏发报警的风险虚发报警：过程正常但出现报警虚发报警的风险减少两类风险增大样本数量,Page37,SPC的基本原理,过程变化中限制的两类报警,Page38,SPC判稳准则-看过程是否处于稳定的状态,控制图的判异规则,SPC判异准则,适合sigma控制图的规则有rule1rule4适合均值控制图的规则有rule1rule8,Page39,控制图的判异规则,SPC判异规则对应的虚报警,Page40,控制图的判异规则,1）点超出控制限,2）连续9点在中心线同一侧；中心线同一侧的连续点,3）连续6点上升或下降,4）连续14点间断上升或下降,5）连续3点中有2点超过2sigma线（中心线同一侧）,6）连续5点有4点在1sigma限外（同侧）,Page41,控制图的判异规则,7）连续15点在1sigma线内（双侧）,8）8点在1sigma线外（双侧）,9）控制图上的点同时满足几条判异准则时，按照判异准则的排列顺序，只取最前面的一条判异准则。（第9点处应该以“连续9点在中心线同一侧”报警）,10）控制图上点的报警规则不受前一个点报警的影响。（第7点处应该以“连续3点中有2点超过2sigma线”继续报警）,Page42,建立控制图,建立控制图的准备工作确定控制的参数；输入参数，输出参数产品参数，过程参数确定分组的方式，抽样频率-组内差异小；分线,分供应尚,分工装,1hour,2hours,4hours,shift,day,确定抽样方法代表性，组内差异小连续抽样，随机抽样确定抽样数量子组大小(SubgroupSize)子组数量(2530组)确定测试方法和数据记录的方式,Page43,建立控制图,初步建立控制图选择样本，测试并记录数据；计算统计量；初步确定控制限；画图；,Page44,分析控制图,分析控制图过程能力是否达到要求？过程是否处于稳定受控状态？过程不稳定的原因是否已经查出并纠正？修正控制图剔除受异常因素影响的点，如有必要再收集一些数据；重新计算统计量，控制限，画图；重新分析控制图；过程能力指数Cpk公式：CPK=min(USL-,-LSL）/（3）Cpk的一般原则CPK1.00：工序能力严重不足1.00CPK1.33：工序能力稍显不足1.33CPK1.67：工序能力足够1.67CPK2.00：工序能力充足CPK2.00：工序能力过剩,Page45,分析控制图,建立控制用控制图固化以上确定的控制限；按照以上设定的方式收集数据、计算、描点；判断过程是否失控/出现异常；如果出现异常，按照ReactionPlan的要求采取行动（确认，纠正或改善）。,Page46,控制限的计算,2）用系数计算,Xbar-RChart,Xbar-SChart,Page47,计算总的平均值和标准差的平均值；,Xbar-Schart操作,计算平均值的控制限,计算极差的控制限,A3=0.886,B3=0.354,B4=1.646,Page48,Xbar-Schart操作,画图-标准差控制图,画图-平均值控制图,Page49,Xbar-Schart的操作,分析控制图在分析控制图时，先分析标准差控制图，再分析平均值控制图；标准差控制图分析适合标准差控制图分析的判异准则有4条（Rule1Rule4）：标准差控制图分析。标准差控制图上所有点都在控制限内，没有异常排列。平均值控制图分析适合平均值控制图分析的判异准则有8条（Rule1Rule8）：平均值控制图上有一个点在控制限外。经分析那一个班次确实出现了问题，删除该点重新计算控制限，重新计算的结果如下，删除该点后过程处于受控状态。,Page50,Xbar-Schart的操作,过程能力分析Cpk=1.651.33,所以过程能力满足要求。控制用控制图重新计算控制限,Page51,系数表,Page52,控制限的另一种计算方法,注意：1，计算极差控制限的Sigma为各个子组极差的Sigma；2，计算平均值控制限的Sigma为各个子组平均值的Sigma；3，K为样本组数,1）+/-3Sigma方法,Page53,常用的控制图,Page54,FISOnlineSPC的应用,点击,点击,Page55,SPC子组样本计算,Page56,脑力,如何计算一个控制图的控制限制？,Page57,控制计划,ProcessControlPlan过程控制计划,Page58,控制计划,目录定义组成用途注意事项实例及分析如何组建一个流程控制计划,Page59,控制计划用的格式,Page60,流程控制计划是在项目方案实施后针对改善因子的执行情况管理的工具,它让我们的流程拥有者在项目团队解散后还能按照要求执行改善行动,将改善行动标准化到日常的工作中,让执行和监督工作透明,避免在人员更换或其他特殊情况出现后改善效果不能很好的保持,它保证了改善成果的持续和稳定.常规情况下控制阶段方案实施后的控制三要素为:改进过程文件化,如PI.SOP等.过程控制计划,如正确的过程图,行动报警,应急措施,持续改进计划等,持续的过程测量和控制,如SPC,趋势图,直方图,散步图,走势图.其他的用于控制的精益生产工具,如5S,目视管理,看板管理,防错技术.三者缺一不可,而控制计划是其中很重要的一部分.,定义,Page61,组成,控制计划应体现的重要元素包括:文件名/版本号:,关键责任人/核心小组,批准人/日期,流程描述,流程对应的客户,关键客户需求,流程图(步骤,流程涉及部门,流程的价值,主要设备),检查(关键参数/控制标准/检查项目/检查周期/责任人/异常处理行动/各类信息)等,各类名称的填写及具体解释如下:文件名/版本号:XXXX流程控制系统/更改版本关键责任人/核心小组:谁负责/小组名称批准人/日期:流程描述:流程名称流程对应的客户:客户名称关键客户需求:客户要求指标流程图(步骤,流程涉及部门,流程的价值,主要设备):检查(关键参数/控制标准/检查项目/检查周期/责任人/异常处理行动/各