SPC实用统计手法ppt课件

1、fpc98SPC适用统计手法质量部：秦德群2第一篇管 理 统 计.3管理统计这里不象过去一样下雪！ 赞同 _ 不赞同 _.4让我们看看数据.5描画数据(Plot The Data)Year.6由数据可知，年降雪量没有变化的迹象为什么会有人以为年降雪量变少呢?我们正在提出正确的问题吗?降雪量如何?每场雪平均多少英寸厚?降雪的时间分布?降雪的地理分布?地面平均降雪厚度 (温度和云层覆盖的作用)?降雪的密度?积雪的程度?管理统计.7他的朋友休假回来说：“我上周体重添加了5磅。他的这位朋友几天后又来说：“我实行了新的饮食控制，曾经减掉了5磅了。他对这些话的最好反响是什么呢? 坚持沉默。 _ 同情和感到

2、高兴。 _ 要求查看数据。 _案例研讨 # 1:.8过程模型每一件事情都是一个过程水 蒸气食物空气水丈量新陈代谢过程活力安康.9POUNDSBeforeVacationAfterVacationAfterDiet212216220224228RS DAILY WEIGHTS“现实.10212216220224228RS DAILY WEIGHTSJan 1998POUNDS前后相关的数据.11PLUNGE 跳下SOAR 高涨PLUMMET 重落TUMBLE 跌倒THESE VERBS WOULD NORMALLY BE USED TO DESCRIBE ACTION IN. 这些词语通常用来描

3、画这些行动ACAPULCO CLIFF DIVING 悬崖跳水MUD WRESTLING 摔跤AERIAL WARFARE 空战NEW YORK STOCK EXCHANGE 股市买卖行情带剧烈感情颜色的词.12统计思索统计思索能为他的团队做什么:把现实与虚拟分开防止混淆鼓励、促进思索适当集中留意提高目的一致性奉献于改善.13记忆要点:经过思索定义问题查明/了解/量化数据固有的动摇(普遍缘由引起的变异, common cause variation)描画数据并图示化数据固有的动摇描画数据!Managerial Statistics管理统计.14第二篇统计思索.15 统计的思索Recognize

4、s all activities as _Recognizes that processes have inherent _Uses _ to understand variation and to drive _ to improve these processes一个通常用来对待任务的方法指：视各活动为 _过程_视过程有天然的变量 _动摇及变异_用 _数据_ 来了解变异而且用_数据_来改善这些过程。.16统计思索这是什么?过 程变 异数 据行 动.17统计思索例子餐馆报告:食物浪费在 50 % 以上! 他该这么办? 处分厨师? 解雇效力生? .18统计思索如何去思索任务一切的任务是一个过程

5、 任务如何完成? 浪费的时机是什么?一切的过程是变化的 浪费是在周与周之间是如何典型变化的？ 根据数据来做决议 我们如何衡量浪费? 数据为何量? 是猜测还是实践资料?D VP.19流程图浪费上升 !否Yes是接订单好吗 ?执行订单得到食物烹调供应好吗 ?新颖?开场停顿废弃废弃是否否D VP.20运转图浪费上升 !变异04812162024285075100125周Pounds每周食物浪费推移图+50% !D VP.21变异普通缘由 变异特殊缘由 改动.22直方图浪费上升 !5060708090100110120130024681012每周食物浪费直方图(磅) 范围平均 = 99.5最频繁周次D

6、 VP.23柏拉图01020304050Percent浪费比例柏拉图留在盘中订单错误盘掉地 供应商其他食物口味不好浪费上升 !5个为什么问题D VP.24对任务如何思索一切任务都是一流程任务如何做？那些时机消费错误？一切流程都是可变的错误率每月是怎样样典型地变化的？ 依数据作决议如何丈量错误？数目多少？是本人的了解还是实践数据?.25一切产品的借贷调整报告.26业务部门98至99年借贷调整报告，错误类型柏拉图.27业务部门的借贷调整报告排除“问题产品.28统计思索一种习惯性的对待任务的方法是：把一切的活动看作是过程 以为过程有固有的变异 用数据来了解变异，以此作决议来改良制程。.29第三篇过程

7、才干丈量.30评定过程才干问:我的过程是如何执行 ?问:稳定吗 ?问:它满足规格有多好?工具直方图运转图统计表工具控制图工具CpCpkSigma 等级.31谁的才干更好?射手 1射手 2.32取决于.射手 1射手 2目的.33消费者需求.34如今谁的才干更好?射手 1射手 2.35规范思索他领域内的一个过程如今思索一个过程丈量规范是什么 ?它们如何设定?它们应该如何设定?.36客户要求客户需求什么:规范下限规范上限客户规范(VOC).37过程要求过程完成如下:过程分布(VOP).38Cp: 过程才干指数将客户规范与过程分布进展对比问: “过程符合规范吗?客户要求 对 过程要求 过程分布(VOP

8、)客户规范(VOC).39定义CpCp = ( 规范上限 规范下限 ) / 6s客户规范 (VOC)规范下限过程分布 (VOP)-3s+3s规范上限.40解释 Cp最大才干Cp 约为 1 过程刚好满足规范 意味着移位将导致超出产品规范 规范下限规范上限规范下限规范上限规范下限规范上限Cp 约为 1.33过程满足规范小的均值平均将不会导致产品超出规范 Cp 小于 1无法满足规范意味着移位将导致更加超出产品规范 .41规范居中的过程Cp = 1.00.000.00 0.655.00%50,0001.000.27%2,7001.330.0063%63Cp规范以外的部件百分比每一百万中规范以外的部件数

9、2.000.00000020.002Cp 和缺陷.42由 Cp 他能知道什么?Cp=_Cp=_Cp=_Cp=_Cp=_Cp=_.43Cpk阐明过程平均距规范界限有多远Cpk= 过程均值到最底的规范过程分布的一半过程分布的一半过程均值到最底的规范 .44Cpk 阐明实践才干.过程能否满足规范Cpk= Min ( USL -m) , ( m - LSL )3s3s过程均值到最近的规范 (过程分布的一半)规范下限规范上限过程均值 .45解释 Cpk Cpk 小于 1Cpk 小于 0Cpk=0Cpk=1Cpk 大于 1.46Cp 和 CpkCp 和 Cpk能否: 等于 1? 大于 1? 小于 1?规范

10、下限规范上限Cp _Cpk_Cp _Cpk_Cp _Cpk_Cp _Cpk_Cp _Cpk_Cp _Cpk_.47同时需求 Cp 和 CpkLSLAimUSLLSLAimUSLCp 阐明过程能否符合规范.他的过程可以做得更好Cpk 阐明他的当前过程所在.48才干回想Cp它是什么?他为什么需求它?Cpk它是什么?我们为什么需求它?它通知他什么?.49留意仅当存在普通缘由变异时才计算Cp 和 Cpk. 为什么?普通性缘由变异特殊缘由 .50Cp 定义回想 客户规范 (VOC)规范下限过程分布 -3s+3s规范上限 Cp=规范上限-规范下限6s(VOP) .51计算 Cp例子:均值: 106规范差:

11、 1.5客户规范: 目的 = 100 +/- 12计算Cp 和 Cpk的步骤 : 1. 绘出图形规范下限UpperSpec9410010611288过程分布 .52计算 Cp步骤 2.计算客户规范. VOC 为:规范上限 规范下限 = 112 88 = 24步骤 3.计算过程分布, VOP 为:6 x 规范差 = 6 x 1.5 = 9步骤 4. 计算 Cp:Cp= (USL - LSL)6 *s = (112 - 88)6 * 1.5 = 2.66Cp= VOCVOP= 客户规范 过程分布.53计算 Cp例子均值: 102规范差: 1客户规范: 98 to 1041. 绘出图形2. 计算客户

12、规范 (VOC)3. 计算过程分布 (VOP) 4. Cp = .54Cpk 定义回想3sLSLUSL=MIN (USL - ), ( - LSL)3sCpk = 均值到最近规范的间隔3s到规范的间隔.55计算 Cpk例子均值: 106规范差: 1.5客户规范: 88 to 112计算步骤 1. 绘出图形到规范上限的间隔规范下限UpperSpec94100到规范下限的间隔过程分布的一半11210688.56计算 Cpk步骤:2. 计算过程分布的一半:3 x 规范差 = 3 x 1.5 = 4.53. 计算到规范上限的间隔:USL m = 112 106 = 6 4. 计算到规范下限的间隔:m

13、LSL= 106 88 = 185. 最小间隔 MIN (USL - m), (m - LSL) = MIN(18,6) = 66. 6 6Cpk = = = 1.33 3s 4.5.57例子均值: 102规范差: 1客户规范: 98 到 104计算步骤 1. 绘出图形计算 Cpk.58计算 Cpk步骤:2. 计算过程分布的一半:3 x 规范差 = 3. 计算到规范上限的间隔:USL m = 4. 计算到规范下限的间隔:m LSL= 5. MIN(USL - m), (m - LSL) = 6. Cpk = .59练习计算指定的 Cp 和 Cpk在flipchart上给出图和结果客户需求过程C

14、pCpk过程客户需求Salt delivery to city (1)1,9402,060 kgs.m = 2,000s = 5 m = 31.5s = 0.1长度35 - 37 cm. m = 36s = 0.5 过滤瓶31.832.2 mls.过程要求kgs. Salt delivery to city (2)1,9402,060 m = 2,050s = 5.60“现实世界 的含义01.02.0方差减少的普通缘由规范 或 主要过程变化1.5过程产品的Cpk分布为到达6 Sigma战略提供了普通的了解CpkOK战略:.61第四篇SPC统计概要.控制图什么是控制图?具有_ 限制的运转图 Pr

15、ocess X from 10/1-10/10 .选择控制图EWMAEWMA开场数据类型？计算具有属性的工程数或计算事件发生次数？ 相等的样品大小？相等的 时机？p chartp 图np chart np 图IndividualschartX-MR图 图延续是否是有理子组离散是否否u chartu 图c chart c 图界限看上去适宜吗？需求快速检测小的变化吗？个别点测量或子组？界限看上去适宜吗？是否选二者之一否是个别点 丈量 事件发生次数X, R chartX, R 图具有某种属性的工程 尝试变换使数据呈正态 尝试单值控制图.内容1. 概要: 运用控制图2. 带着大样本容量子组的过程控制图

16、 : Xbar-R 图3. 单值控制图： X-MR4. 离散数据的控制图: p，np，c, 和u 图.控制图的用途针对特定过程的某数据点值确定适当的管理措施。察看高点或低点能否由特殊缘由产生了解和预测过程才干未来值的预期极差以便方案。经过区分数据变化的特殊缘由和普通缘由来确定变化的根本缘由关键的几个 X。察看过程中的有意更改能否产生了期望的结果。监控关键过程并快速确定变化以协助维持从改良工程中获取的收益。.普通缘由变化定义普通缘由是导致过程中定时和日常变化的过程输入和条件。普通缘由是过程的一部分。由于它们本身在变化，所以它们导致了输出变化。每个普通缘由构成总变化的一小部分。经过察看一段时间的过

17、程变化，我们可以预期普通缘由可产生多大的变化。当一切变化是由普通缘由引起时，该过程是稳定的或者是可预测的。.普通缘由变化续开车上班：普通缘由变化的例如变化的普通缘由是过程的一个正常部分。 一切缘由合并在一同就产生了我们预期遇到的变化。 例如，开车上班所需时间取决于：是红灯还是绿灯。交通流量。过街道的行人。等待左转的时间。.特殊缘由变化定义特殊缘由是过程中不常存在但在特定环境下却又出现的要素。特殊缘由并不经常存在。它们能够偶尔地出现又消逝，能够是暂时或长期的。 特殊缘由是特定的，并对过程有显著影响。我们无法预测特殊缘由何时发生或者如何影响过程。当特殊缘由导致变化时，过程是不稳定的或者是不可预测的

18、。.特殊缘由变化续 开车上班：特殊缘由变化的例如变化的特殊缘由并不经常发生。它们经常是过程中的某些变化的结果。 它们经常使变化超出我们通常预期的极差。 能够呵斥开车时间变化或有变化趋势的特殊缘由有：有几天或几周必需绕道行驶。上班途中送孩子去学游泳。 能够呵斥开车时间出现单个高点或单个低点的特殊缘由有：车祸。只需某一天绕道行驶。车胎漏气。由于大多数人正在休假，从而使交通畅通。.70普通缘由特殊缘由过程和平常一样运作过程曾经变化系统的一部分不寻常，不是系统的一部分很多，琐碎数量少, 重要难以探测和识别容易探测和识别长期上可以预测不可预测过程内在的特殊事件不断坚持到系统发生变化不稳定地出现和消逝也称

19、为 “偶尔缘由 也称为 “可分配缘由.71第五篇 Xbar-R图.何时运用 Xbar-R图虽然用在管理和制造业运用中，它也是很多制造业运用的首选工具。与其它图相比，其优点在于：子组允许更准确地估计部分可变性。可将过程可变性的改动与过程平均值的改动区别开来。可检测到过程平均值的小偏移。.子组抽样 10实心圆表示子组平均值XXXXXX XXXXXX XXXXXX XXX . . . 9:00子组9:00a.m.10:0011:0012:001:00过程样本数据9:3010:00:30.在子组之间有变化，该变化产生子组平均值的平均值 (X)子组数据的关键特性 子组平均值标志为 X 子组内的范围 R子

20、组平均值的平均值标志为X 双线即 X 数据子组数据123456722112.8013.5012.4012.6011.009.4010.8010.40213.8011.4011.4010.609.6011.1012.809.40311.8013.2011.4510.4011.8011.6010.9010.20412.8012.7011.7511.2010.8010.7011.5010.00合计51.2050.8047.0044.8043.2042.8046.0040.00X12.8012.7011.7511.2010.8010.7011.5010.0011.20R2.002.101.002.20

21、2.202.202.001.00在组内有变化、该变化产生：子组平均值 (X)子组内的范围 (R).Xbar、R 样本图.Xbar、 R 图特性8101214UCL =13.1LCL = 9.3X = 11.212345678910111213141516171819202122X, R 图数据点 = X中线 = X 的平均值024612345678910111213141516171819202122UCL = 5.9R = 2.6数据点 =子组范围 中线 = 子组范围的平均值 子组平均值 (X) 图显示在上部；子组范围图紧接在下面显示.子组和抽样20131021134023101200分子组

22、抽样否是否是搜集每个工程的数据X = 1.520131021134023101200X = 1.5X = 1.75X = 1X = 1将各工程组的读数加以合计或平均定期搜集数据22110定期搜集子组数据X = 1.520131312X = 1.75.构造 Xbar-R 图的控制图-子组内的变化 ( R ) 用于建立子组平均值的控制界限。由于子组包含短期变化，可以以为“理想过程的长期表现与短期一样。因此，假设子组内的普通缘由变化等于子组之间的普通缘由变化。-A2 因数参与了基于“中心极限定理的调整，这样可获得平均值的界限，而不是个别点的界限。-我们将运用 Minitab 生成这些图X 图的控制界

23、限R 图的 LCLR A X2RD3RD4R 图的 UCL.Xbar-R 图UCL =13.1LCL = 9.3X = 11.2X, R 图8.09.010.011.012.013.014.0123456789101112131415161718192021222324平均买卖时间每 4 个样品分钟子组内的范围分钟01234567123456789101112131415161718192021222324UCL = 5.9R = 2.6上图中的每个数据点表示一个子组的平均值。以下图中的每个对应点表示该子组内的范围。.Xbar-R 图在搜集子组中的延续数据时运用 X, R 图。它是二合一的图：子组平均值图Xbar 图。每个子组内的范围最大值和最小值之间的差别图R 图。可将过程可变性的改动与过程平均值的改动区别开来。在上面例如中，买卖时间表示每小时抽样的四个买卖的平均值。四个样品的范围绘制在下面的图中。在范围图中显示出一个特殊缘由，表示一个或两个样品与该子组中的其它样品不同即使它们的平均值是正常的。 .提示:长期与短期变异 短期数据更能反映流程的常规缘由变异；长期数据那么容易受特殊缘由的影响。当然， 他最希望他的分组只包括短期常规缘由变异，由于此时可以从中计算