工序能力分析

1、工序能力分析1. 工序能力2. 短期与长期工序能力3. 有理数子集4. 工序能力分析5. 变量要素的检查6. 工序能力分析过程1. 1. 工序能力工序能力 ? ? 工序能力是“指工序的加工质量满足技术标准的能力”。也就是说，在所控工序中制品表现的散布的范围。 所有品质特性目标值的偏差 越小越好。 计算工程不良率. 建立改善目标. 提供与其他设备相比较的标准.了解工序能力了解工序能力.尽可能减少标准偏差尽可能减少标准偏差使工序平均值接近目标值使工序平均值接近目标值工序设计生产工序设计生产高品质的产品高品质的产品工序能力改进LSLLSLUSLUSL好的制品好的制品目标值目标值传统意义传统意义LSL

2、LSLUSLUSL好的制品好的制品Target valueTarget value新的意义新的意义losslosslossloss品质与损失品质与损失如果品质特性与目标值不一致时，损失随时发生如果品质特性与目标值不一致时，损失随时发生. .A A 工序工序B B 工序工序工序比较工序比较在在A A工序中会发生不良，但工序中会发生不良，但B B工序中不会发生。但是工序中不会发生。但是A A工序的工序的能力比能力比B B好好. .而且而且A A的品质损失比的品质损失比B B少少. .EGEG）SONYSONY在日本和在日本和USUS的工厂的工厂. . 2. 2. 短期与长期工程能力短期与长期工程能

3、力 长期工程能力 长期变动是由各种因素造成的，这些因素可以清晰得预见到相对长的时期相对长的时期 （如：兴起，月份）（如：兴起，月份） 考虑长期噪声变动的效果考虑长期噪声变动的效果 （例：设备磨损，季节影响）（例：设备磨损，季节影响）要求约要求约100-200100-200个数据个数据 技术+工程管理 普通条件下的结果 短期工序能力 短期变动由偶然因素引起相对比较短的时期相对比较短的时期 ( (如：星期，月份如：星期，月份 ) )考虑短期噪声变动的效果考虑短期噪声变动的效果 ( ( 例：白天和夜晚例：白天和夜晚 ) )要求约要求约30-5030-50个数据个数据 技术 最佳条件下的工序能力工序能

4、力因素工序能力因素 决定工序能力的要素 : 在工程平均值和标准值之间的一致性程度. 散步大小 通过控制工序而使标准中心与工序平均值一致是非常困难的，事实上长期来自标准的中心移动为 。 时间时间1 1时间时间2 2时间时间3 3时间时间4 4短期长期5 . 1长期长期短期短期工序能力工序能力LSLUSLst6lt5 . 4LSLUSL1.5至于工序长期的平均变动，它是以长期至于工序长期的平均变动，它是以长期与标准中心值有与标准中心值有1.51.5的移动为基准的。的移动为基准的。能力指数假定工序特性服从正态分布，短期能力指数计算公式如下：6sigma 水平 Cp 为 2.0. 3sigma 水平C

5、p 为 1.0长期能力指数考虑工序平均有“1.5 ”的移动，通过从短期能力减少0.5 计算得到.LSLUSL6LSLUSLCP 6 工序 : Cpk = 1.5 3 工序 : Cpk = 0.5考虑到工序平均变动时的能力指数考虑到工序平均变动时的能力指数 0 1.5-6+6NominalLSLUSLCp = 2.0Cpk = 2.0Cp = 2.0Cpk = 1.51.5 3)5 . 1()6( 3+targettargetaverageUSLCpk计算工序能力时注意事项计算工序能力时注意事项 工序能力的测定只在以下条件下有意义.变量变量 ( (不属于特性数值不属于特性数值.).)速度，重量，

6、吸盘大小速度，重量，吸盘大小. .控制中的工序，也就是说，消除异常原因后的状态控制中的工序，也就是说，消除异常原因后的状态. .数据散布：正态分布（或近似）数据散布：正态分布（或近似） 系统变动决定工序能力，不同的因素决定系统变动 set-up set-up 流程流程 产品和工序 维护过程 分层原理 完全相同的调剂那，系统或设备变动已掌握时收集的DATA 。 子集构成原理 使子集内的偏差变小 使子集间的偏差变大 3. 3. 有理数子集有理数子集通过有理数子集的建立，能够掌握潜在工序能力。通过有理数子集的建立，能够掌握潜在工序能力。组合标准偏差和全标准偏差组合标准偏差组合标准偏差 minitab

7、 的基本选择. 子集中由各偏差的平均 值计算出来的数值. 有理数子集中，可以用来计算最佳短期工序能力. 全标准偏差全标准偏差 以全部数据为基准计算出 来的数值. 估计实际能力时，用全标准偏差. 在minitab中，Pp 或Ppk是以全标准偏差为基准的工序能力. 意义意义 如果在组合标准偏差和全如果在组合标准偏差和全 标准偏差之间有差异，就标准偏差之间有差异，就 说工序平均值或标准说工序平均值或标准 偏差偏差 按时间改变按时间改变 集团的组合标准偏差是在集团的组合标准偏差是在 最佳状态下估算的最佳状态下估算的. .有理数子集的用法和意义有理数子集的用法和意义 用法用法 以下条件造成每道工序变以下

8、条件造成每道工序变 动构成数据集动构成数据集 开关设备开关设备 机器，产品，操作者机器，产品，操作者 预防维护预防维护 由每一个集团分析同一工由每一个集团分析同一工 序能力序能力在在minitabminitab中，中，PpPp，PpkPpk是在全标准偏差基础上计算出来的是在全标准偏差基础上计算出来的，CpCp，CpkCpk是在组合标准偏差的基础上计算出来的是在组合标准偏差的基础上计算出来的70605040302010Upper SpecLower SpecsMean-3sMean+3sMeannkLSLUSLTargCpmPpkPPLPPUPp20000 0 0 02.000.000.000.

9、00 ObsPPMUSL Exp Obs %USL Exp 8.913217.320470.799644.060050.0000 0.037620.000070.0000 * *0.900.900.970.93Process Capability Analysis for yield85756555453525Upper SpecLower SpecsMean-3sMean+3sMeannkLSLUSLTargCpmCpkCPLCPUCp 0 0100000 0 0.00 0.0010.00 0.00 ObsPPMUSL Exp Obs %USL Exp 8.501034.036985.043

10、159.540050.0000 0.581620.000070.0000 * *0.411.550.410.98Process Capability Analysis for yield 哪一个有较好的工序能力 ? 为什么？ 工序能力工序能力 Boxplot : - X 变量 :“machine” - 产量 注意“集团间变动”和“集团内变动”. 21908070605040302010mach iney ield集团间的集团间的BoxplotsBoxplots通过检验集团间的差别，我们能预测如果没有附加投资，通过检验集团间的差别，我们能预测如果没有附加投资，如何改进我们当前的工序，我们能找到的

11、改进的方法。如何改进我们当前的工序，我们能找到的改进的方法。 10102020outputoutputindexindex2.52.53.53.51.51.53030 利用Time Series Plot得到Ex) Ex) 有理数子集的用法有理数子集的用法 比较集团内变动导致的标准偏差和全标准偏差.76543210232221201918171615141312111098765432103.52.51.5H ourOutputDemonstation of Rational SubgroupsShift is the Grouping Variable由平均值移动造由平均值移动造成的变动成的

12、变动集团内的变动集团内的变动全变动全变动=+ 变动和有理数子集的构成变动和有理数子集的构成1501005001514131211109Observation NumberIndividual ValueLong-term Process Data for Co2X =12.64UCL=14.18LCL=11.10短期能力分析要求相关短期的数据（20-50）长期能力分析要求相对长期的数据 (周间, 月间. 约 100-200个数据)1501005001514131211109Observation NumberIndividual ValueLong-term Process Data for

13、Co2X =12.64UCL=14.18LCL=11.104. 工序能力分析工序能力分析使用使用minitabminitab, , 工程分析工程分析 打开 process capability.mpj 文件. Stat Quality Tools Capability Analysis(Normal)输入规格集团的大小, etc输入数据89101112LSLUSLProcess Capability Analysis for USLTargetLSLMeanSample NStDev (ST)StDev (LT)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM Total

14、PPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total11.000 * 9.000 9.699500.1009280.7020443.304.302.312.31 *0.470.620.330.33220000.00 0.00220000.00 0.00 0.00 0.00159706.64 31929.67191636.31Process DataPotential (ST) CapabilityOverall (LT) CapabilityObserved PerformanceExpected ST PerformanceExpected LT PerformanceSTLTF

15、ill-up 在有理数子集的调条件下，我们得到如下在有理数子集的调条件下，我们得到如下结论结论. . 短期标准偏差是短期标准偏差是 0.100928. 0.100928. 长期标准偏差是长期标准偏差是 0.702044. 0.702044. 潜在工序能力是潜在工序能力是 3.30. 3.30. 可以说，经过不断的饿改进，可能达到可以说，经过不断的饿改进，可能达到3.303.30。 此工序的当前能力是此工序的当前能力是 0.33.0.33. 此工序的不良率是此工序的不良率是 191636 191636PPMPPM. . 工序能力分析用于消除潜在的方差（variation）. 消除变动，能够改进工

16、序. 通过形成有理数子集，改进工序.5. 5. 方差（方差（variationvariation）分析分析考虑具体 工程时 Y Y 方差（方差（variationvariation）由由 引起引起. . 方差（方差（variationvariation）产生的原因产生的原因, , 每个每个 的类型是不同的的类型是不同的 在在 中，一部分方差变动（中，一部分方差变动（variationvariation）是短期的，一部分是短期的，一部分 是长期的。是长期的。 所以，从长远观点看，一个工序有不同的方差变动所以，从长远观点看，一个工序有不同的方差变动 （variationvariation）类型。类

17、型。 nxxxfY,.,21x xxn , , 12,x ix i品质的方差变动（品质的方差变动（VariationVariation） 偶然原因偶然原因 ( ( 一般原因一般原因 ) ) 发生在比较严格的制造业管理中，是不可避免的. ex) 操作条件，操作者技术差别等。 异常原因异常原因 ( ( 特殊原因特殊原因 ) ) 使用不良资材，制造设备故障，操作者疏忽等等。 注意注意 工序能力分析在稳定条件下是可行的，也就是说，没有特殊原因的变动（variation）。有理数子集的形成有理数子集的形成 在集团中只有偶然原因产生的偏差（variation） 由特殊原因产生的偏差（ variation）

18、在集团间是不同的. 利用组合标准偏差，确定最佳工序，可以估计潜在工序能力. 在集合里，偶然原因和特殊原因的变动同时发生. 不注意不稳定的工序，子集间的差距没有区别.形成错误有理数子形成错误有理数子集的原因集的原因如果有理数子集形成如果有理数子集形成. Graph Time Series PlotFill-up102030405091011Index面傈樊子集内的变动子集内的变动（variationvariation）变小，变小，而子集间的变动变大。而子集间的变动变大。 通过分析点的类型，通过分析点的类型，容易找到改善的途径。容易找到改善的途径。Fill-up89101112LSLUSLProc

19、ess Capability Analysis for 面 傈 樊USLTargetLSLMeanSample NStDev (ST)StDev (LT)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM TotalPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total11.000 * 9.000 9.699500.1009280.7020443.304.302.312.31 *0.470.620.330.33220000.00 0.00220000.00 0.00 0.00 0.00159706.64 31929.67191636.31Process DataP

20、otential (ST) CapabilityOverall (LT) CapabilityObserved PerformanceExpected ST PerformanceExpected LT PerformanceSTLT长期和短期的标准偏差的差距变大潜在工序能力比较清楚Fill-up如果有理数子集没有形成如果有理数子集没有形成. 打开 Minitab 文件 process capability.mpj. Graph Time Series PlotRegarding “fill-up1”, Time Series PlotFill-up 110203040508.59.510.5

21、11.5Index面傈穛子集内的变动变大，但集团间的变动不一定明显。改进的途径不易发现。78910111213LSLUSLProcess Capability Analysis for 面 傈 穛USLTargetLSLMeanSample NStDev (ST)StDev (LT)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM TotalPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total11.0000 * 9.000010.0882500.9075540.9620380.370.330.400.33 *0.350.320.380.32160000.002

22、20000.00380000.00115254.87157525.89272780.77128997.94171620.76300618.70Process DataPotential (ST) CapabilityOverall (LT) CapabilityObserved PerformanceExpected ST PerformanceExpected LT PerformanceSTLTThe gap of standard deviationsbetween long-term and short-term appears small.The potential capabili

23、tycan be underestimated. Fill-up用用 MinitabMinitab Capability Capability Sixpack Sixpack 分析分析 StatQuality Tools Capability Sixpack(Normal)2.82.42.0Capability Histogram10090807060504030201003.02.62.21.8Individual and MR ChartObser.Individual ValueMU=2.348UCL=2.880LCL=1.8170.60.40.20.0Mov.RangeR=0.1998

24、UCL=0.6528LCL=0.000908070Last 25 Observations2.72.52.32.1Observation NumberValues2.82.02.879591.81679 Pp: 0.75 PPU: 0.85 PPL: 0.66 Ppk: 0.66Capability PlotProcess ToleranceSpecificationsStDev: 0.177133IIIIII2.82.42.0Normal Prob PlotCapability Six-pack - Overall Standard Deviation工序能力的测定值Is there any

25、 pattern by special cause?Is there any pattern by special cause?检查规律性 利用 Minitab Capability Sixpack,数据的控制状态和规律性 很容易发现。 ( Capability Capability Sixpack Sixpack 分析分析 选择输出变量. step 建立工序，主要输入变量值。 step 决定潜在变量，形成有理数子集. 收集短期数据，使特殊原因造成的影响最小化. 密切注意工序，找出不同点.6. 6. 工序能力过程分析工序能力过程分析 测定和记录主要工序输出变量. step 运行 Capabil

26、ity Six-pack, 然后检验： - 正态 - 稳定性 - 控制 利用“组合标准偏差”和“全标准偏差”进行能力分析 检查移动平均数和方差变动（variation） 的增加. 根据调查结果，制定改善计划.0123456789108.59.310.110.9Xbar and R ChartSubgrMeans11111111X=9.6993.0SL=9.834-3.0SL=9.5640.00.20.40.6RangesR=0.23483.0SL=0.4964-3.0SL=0.00E+00012345678910Last 10 Subgroups8.59.310.110.9Subgroup NumberValues 911Ppk: 0.33Pp: 0.47StDev: 0.702044Overall (LT)Cpk: 2.31Cp: 3.30StDev: 0.100928Potential (ST)Capability PlotProce