工程科技sixsigma六西格玛-DAY课件

项目生命周期中的质量控制计划

验证测量系统

贯彻过程控制

制订审核计划与过程所有人的交接定义测量分析改进控制

关注正确的CTQ

量化问题Y=f(X)找到核心变量

明确必须的改变实现改变

制订/修改质量控制计划

>过程文档管理>过程控制

确定过程能力

项目生命周期中的质量控制计划验证测量系统贯彻过程控制定1QualityPlanning

质量控制计划QualityPlanning

质量控制计划2质量控制计划：学习目的定义质量控制计划和内容明确质量控制计划是书面文件说明过程控制计划的必要性描述监督和审核的必要性和主要考虑的问题回顾过程管理图质量控制计划：学习目的3什么是质量控制计划？质量控制计划是一种书面文件，目的是为了保证每一产品的特性或过程的要求保持一致质量控制计划包括：过程的书面文件和标准>

遵循的过程

>容差和其它规范过程控制>需要监督和审核的项目>对过程失控的响应计划ISO9000对建立和维护质量控制计划有严格的要求

对于非生产领域，其它过程标准会提供更好的建立和维护质量控制计划结构什么是质量控制计划？质量控制计划是一种书面文件，目的是为了保4质量控制计划-书面文件描述过程的流程过程的流程流程展开：显示每个过程步骤的责任人描述标准的操作程序明确：清晰准确地描述采取的行动和时间、地点说明浅显易懂，没有经过系统培训的人员也能很好执行描述怎么预防产品或过程偏差--包括原因和结果的关系提供容差和其它规范提供清晰、明确的指导检验质量控制计划的有益提示检验程序检验包含的所有步骤强调程序的重要性提供更新的方法质量控制计划-书面文件描述过程的流程5质量控制计划--过程控制

监测持续测量过程的偏差和/或能力在非随机原因偏差和/或能力不佳时采取措施.频率视过程能力、成本、资源等而定由与系统最接近的人员进行

保持过程受控需要…审核对整个过程全面的回顾保证控制存在和有效当前的文件和标准与程序大体一致验证测量系统适当的监测和响应由离系统较远的人员进行过程控制的关键是...质量控制计划--过程控制监测6过程控制--监测1.为何监测？

因为内部的查证不够2.需要监测什么

监测可以在引起客户不满意之前帮助发现和矫正偏差3.

需要收集多少数据？4.怎样发现过程偏差和能力的变化？5.发现变化该怎么办？6.如果过程受控且有能力，客户仍然满意吗？关键问题过程控制--监测1.为何监测？关键问题7监测--充分的评估ImportanceofRequirement需求的重要性

Production/ProcessMethod生产/过程的方法ProcessCapability工程能力MethodofPrimaryControl主要控制方法Appraisal评估ComputerNumeric

Control/DirectNC电脑数控/网络TapeControlNCMillingPresetTooling网络预先控制SPCMonitorSPC监测1of50HandBench手工

(Handpolishing,fitting手工抛光设备)OperatorControlled操作者控制WordProcessing文字处理Experienced经验Reviewer校对Training培训OperatorCoding操作者代码Drop-down分解list记录training培训SamplingPlanInspection抽样检验SPCMonitorSPC监测1of10FrequentInspection经常检查High高Low低High高(Financial/LegalDocs财务/法律文件)Medium中(PastDueRootCauseCodes过期订单主要原因代码)ZST=2.5ZST=6.0ZST=2.0ZST>4.0监测--充分的评估ImportanceofProduc8标准化和文档化监测过程

过程管理过程管理图是帮助概略管理过程的流程和矩阵

过程步骤是什么

何人何时进行哪里可以找到更详细的工作指导何处收集过程和产品的数据谁收集数据怎样测量和记录结果何时收集数据(频率)谁根据数据采取行动何处可以找到解决问题的程序在过程失效时采取什么行动响应计划标准化和文档化过程管理过程管理图是帮助概略管理过程的流程和9

控制计划的类型

1.设备控制计划2.电脑/录音带/模板/工具控制3.连续数据控制图SPC4.特性控制计划5.过程控制计划6.装配线控制计划7.机器/测量中心控制计划

控制计划的类型10StatisticalProcessControl

统计过程控制StatisticalProcessControl

统计11统计过程控制:学习目的描述两种类型的控制图

学习使用连续和逻辑数据的控制图

根据数据类型为给定的过程选择适当的控制图

定义控制限,明确其与规范限的区别

说明SPC中的决策错误说明判定过程是否失控的规则(MiniTab规则及WestElectric规则)描述和练习在Minitab中画IM,U,C,P和NP图统计过程控制:学习目的描述两种类型的控制图12两种类型的控制图使用测量的数值

周期,长度,直径,体积,等等通常每张图描述一种特性

需要更多的资源,但所含信息量更多

合格/不合格,好/坏,通过/不通过等信息一张图可以同时描述许多特性

需要较少的资源，所含信息量亦较少连续数据控制图逻辑数据控制图两种类型的控制图使用测量的数值合格/不合格,好/坏,13选择适当的控制图VariableorAttributeData?连续/逻辑数据？Defectsor%Defective缺陷数/缺陷百比ConstantLotSize?样本数不变？upNo否Yes是DefectsorDefective缺陷数/缺陷百比cnpHighorLowVolume数据量大小Low少High多Individuals&MovingRange个体和移动极差图X-Bar&RangeXbar-R图Variable连续数据Attribute逻辑数据选择适当的控制图VariableorAttributeD14VariableControlCharts连续数据控制图

X-barRChart平均值和极差图

(Xbar-R图)VariableControlCharts连续数据控制图15SelectingtheAppropriateControlChart选择适当的控制图VariableorAttributeData?连续/逻辑数据？Defectsor%Defective缺陷数/缺陷百比ConstantLotSize?样本数不变？upNo否Yes是DefectsorDefective缺陷数/缺陷百分比cnpHighorLowVolume数据量大小Low少High多Individuals&MovingRange个体和移动极差图X-Bar&RangeXbar-R图Variable连续数据Attribute逻辑数据SelectingtheAppropriateCont16AValidVariableControlChartHas…有效的连续数据控制图包括...Dataintimeorproductionsequence以时间或生产顺序排序的数据toshowstability,time-to-timevariation表示稳定性，随时间的波动Ameasureofcentraltendency对居中趋势的测量toportraybehaviorofprocesscenter描述过程的居中Ameasureofvariability对离散程度的测量Controllimits控制极限toallowseparatingcommoncausefromassignablecause可用来区分通常原因和特殊原因(可归因原因)

X-Bar-Rcharts(Xbar-R图)XBarChart:aplotofthesamplemeansovertime.

Xbar图：反映样本平均值随时间的变化RChart:aplotoftherange(differencebetweenhighestandlowestvalues)ofasampleovertime.

R图：反映样本的极差(样本中最大值和最小值的差)随时间的变化AValidVariableControlChart17XBar&RChartExampleXbar-R图实例

MinitabFile:Xbar_r.mtwcontainsmeasureddataforamainshaftO.D.—seecolumn1(C1)=NC_Lathe.Thedataisinsubgroupsofsize3.Minitab文件:Xbar_r.mtw

包含主轴的测量数据，数据见C1栏(NC_Lathe).数据子样为3.TheO.D.specificationsare.060+/-.003.产品的规范是.060+/-.003.=============1.Checkstabilitywitharunchart.用趋势图检验过程的稳定性2.Checkfornormality.检验过程是否是正态分布3.UsingMinitab,createanXbarandRChart—whatareyourobservations?

用Minitab画出Xbar-R图，你得出什么观察结论?4.Dothegivenspecifications(specs)“relate”totheControlLimitsontheXbarChart?Ifso,how?

给出的产品规范与Xbar图的控制极限相关吗？如果是的话，如何相关？5.HowdoesProcessControl“relate”toProcessCapability?

过程控制如何与过程能力相关？XBar&RChartExampleXbar18XBar&RChartExample(cont.)Xbar-R图实例(续)MINITABFILE:Xbar_r.mtwMINITAB文件:Xbar_r.mtwXBar&RChartExample(cont.19XBar&RChart-OutputXbar-R图结果1.DoubleClick“C1.”双击“C1.”2.Typeina3forSubgroupsize.子样大小为3.3.Click“OK.”

点击“OK.”Notethat3.0SLdenotesa3sigmalimit=ControlLimit注意3.0SL表示控制极限=3sigma水平Donotconfusethiswithspecificationlimits.不要将控制极限与规范极限混淆XBar&RChart-OutputXbar20ControlLimitsvs.SpecificationLimits控制极限和规范极限Thecontrollimitsareforaverages,notindividualvalues.控制极限是根据平均值计算得出的Mostspecificationsareforindividualvalues.大多数规范是关于个体数值的USLUCLLCLLSLControlLimitsvs.Specificati21TypesofErrorsinControlCharts控制图中的错误类型

3s-levelControlLimits3s-水平控制极限CreatedbyShewharttominimizetwotypesofmistakes由Shewhart创立，使两种类型的错误最小化Placedempiricallybecausetheyminimizethetwotypesofmistakes

经验证明，使两种类型的错误最小化Arenotprobabilitylimits不是可能性极限TwotypesofMistakes:Callingaspecialcauseofvariationacommoncauseofvariation(Missingachancetoidentifyachangeintheprocess)将特殊原因引起的偏差误作为通常原因引起的偏差

Callingacommoncauseofvariationaspecialcauseofvariation(Interferingwithastableprocess,wastingresourceslookingforspecialcausesofvariationthatdonotexist.将通常原因引起的偏差误作为特殊原因引起的偏差Controllimitsvs.Specificationlimits控制极限和规范极限

Controllimitsaredeterminedbyprocesscapability.控制极限是由过程能力决定的

Specificationlimitsaredeterminedbycustomerneeds规范极限是由客户的要求决定的

TypesofErrorsinControlCha22MinitabRulesMinitab规则1.OnepointbeyondzoneA.(WesternElectric)一个点在A区外(WesternElectric规则)2.NinepointsinarowinzoneCorbeyond.(Allononeside.)(WesternElectric)

连续9个点在C区或以外(在控制图同一边)(WesternElectric规则)3.Sixpointsinarow,allincreasingordecreasing.连续6个点同时上升或下降

4.Fourteenpointsinarow,alternatingupanddown.连续14个点交替上升和下降5.TwooutofthreepointsinarowinzoneAorbeyond.(WesternElectric)

连续3个点中有2个在A区或以外(WesternElectric规则)6.FouroutoffivepointsinarowinzoneBorbeyond.(WesternElectric)

连续5个点中有4个在B区或以外(WesternElectric规则)7.FifteenpointsinarowinzoneC,aboveorbelowcenter.连续15个点在中心线两侧的C区内

8.EightpointsinarowbeyondzoneC,aboveorbelowcenter.连续8个点在中心线两侧的C区外-3s-2s+2s+3s-1s+1sCCBBAAMinitabRulesMinitab规则1.One23VariableControlCharts：I&MRChart

连续数据控制图：I-MR图VariableControlCharts：I&MR24SelectingtheAppropriateControlChart选择适当的控制图VariableorAttributeData?连续/逻辑数据？Defectsor%Defective缺陷数/缺陷百比ConstantLotSize?样本数不变？upNo否Yes是DefectsorDefective缺陷数/缺陷百比cnpHighorLowVolume数据量大小Low少High多Individuals&MovingRange个体和移动极差图X-Bar&RangeXbar-R图Variable连续数据Attribute逻辑数据SelectingtheAppropriateCont25Individuals&MovingRangeChartsI-MR图Moreusefulinlowvolume,intermittentoperations

在数据量较少，间歇性操作时更有用SimilartoXbar&RCharts,Except…除以下几点外，与Xbar-R图相似SingleValues,NotSubgroups单个数值，不是子样平均值RangeValuesMustBeArtificiallyConstructed极差值需要人工计算Somewhat“Noisier”BecauseOfLossOf“Damping”由于使用个体数值，与Xbar-R图比较更易受干扰

IMChartsIM图IndividualsChart:aplotoftheindividualvaluesovertime.

个体图(I图)：反映个体数值随时间的变化MovingRangeChart:aplotofthemovingrange(fortwosamples|Xi-Xi-1|)overtime.

移动极差图(MR图)：反映两个连续样本的移动极差随时间的变化

Individuals&MovingRangeCha26BuildinganIndividualsandMovingRangeChart建立I-MR图IndividualData个体数据

MovingRange移动极差55 N/A56 ABS(55-56)=159 ABS(56-59)=355 ABS(59-55)=4605958575655Individuals个体43210MovingRange移动极差BuildinganIndividualsandMo27Example:Individuals&MovingRangeChartI-MR图实例:

Datafromashaftdiameterturningoperationareenteredonthecontrolchartformonthenextpagefor25consecutivepiecesofproduct,inproductionsequence.

数据是按照生产次序排列的25个连续的转轴产品的直径ThedataisinMinitabFile:Imr.mtw,columnshaft_OD.UsingMinitab,createtheI-MRchart.数据在Minitab文件:Imr.mtw的shaft_OD.栏中，用Minitab画I-MR图Analyzeyourresults.Arethereout-of-controlindications?Listtheindications,ifany,bytypeandbyplotpointnumbers.分析结果，过程是否有失控的征兆?根据征兆类型及其编号，列出失控征兆

Whatishappeningintheprocess?过程出现了什么情况?Example:Individuals&MovingR28Example:Individuals&MovingRangeChartI-MR图实例:MINITABFILE:Imr.mtwMINITAB文件:Imr.mtwExample:Individuals&MovingR29Input:Individuals&MovingRangeChartI-MR图输入:1.Doubleclickon“Shaft_OD.”

双击“Shaft_OD.”2.Click“Tests.”

点击“Tests.”3.Clickon“Performalleighttests.”

点击“Performalleighttests.”Input:Individuals&MovingRan30Output:Individuals&MovingRangeChartI-MR图结果:Output:Individuals&MovingRa31TakeAways—VariableControlCharts连续数据控制图小结Variablecontrolchartscanbeusedwithcontinuousdatatotellwhenaprocessis:连续数据控制图可以用来区分过程状态:experiencingonlycommoncausevariationandworkingatitsintendedbest过程只包含通常原因引起的偏差，处于受控状态

whentheprocessisdisturbedandneedscorrectiveaction过程受到干扰，需要采取纠正行动控制图:timeorderedplotofdata描绘数据随时间的变化reflecttheexpectedrangeofvariationofthedata反映所期望的数据波动的范围

identifieswhenaspecialcauseappearstobeinfluencingthedata识别何时特殊原因出现，影响数据分布

X-Bar&Rchartsareusedforplottingmeansandrangesofsubgroupsovertime.Xbar-R图用来描述子样的平均值和极差随时间的变化

I&MRchartsareusedforplottingindividualvaluesandmovingrangesovertime.I-MR图用来描述个体的数值和移动极差随时间的变化

TakeAways—VariableControlCh32TakeAways—VariableControlCharts连续数据控制图小结Controllimitsaretypicallycalculatedas3standarddeviationsawayfromthemeanoftheprocess.

控制极限一般是按过程中心值+/-3个标准偏差计算出来的Controllimitsandspecificationlimitsarenotthesame.控制极限和规范极限是不一样的

Controllimitsarecalculatedfromthesampledata;theyareinternaltotheprocess控制极限是根据样本数据计算得出的;是过程的内部特征

Specificationlimitsaredeterminedbyyourperformancestandard;theyareexternaltotheprocess规范极限是由执行的标准决定的;是过程的外部特征

Knowwhenaprocessisoutofcontrol:WesternElectricRules.知道过程何时失控:WesternElectric规则Controlchartsareonlyasgoodastheactionsthatyoutaketokeeptheprocessundercontrol.控制图和采取的纠正行动共同使过程保持受控

TakeAways—VariableControlCh33AttributeControlCharts

逻辑数据控制图

AttributeControlCharts

逻辑数据34SelectingtheAppropriateControlChart选择适当的控制图AttributeData逻辑数据VariableorAttributeData?连续/逻辑数据？Defectsor%Defective缺陷数/缺陷百比ConstantLotSize?样本数不变？upNo否Yes是DefectsorDefective缺陷数/缺陷百比cnpHighorLowVolume数据量大小Low少High多Individuals&MovingRange个体和移动极差图X-Bar&RangeXbar-R图Variable连续数据Attribute逻辑数据SelectingtheAppropriateCont35ImportantDefinitions重要定义ADefect(缺陷)Asinglecharacteristicthatdoesnotmeetrequirements

不满足要求的单一特性ADefective(缺陷率)AunitthatcontainsoneormoreDEFECTS

包含单个或多个缺陷的单位AttributeChartsCanConsiderEitherCaseDependingOnTheChartTypeChosen根据所选择的控制图类型，逻辑数据控制图可以考虑两者之一的情形ImportantDefinitions重要定义A36ClassificationofAttributeChartTypes逻辑数据控制图的分类cunppConstantLot/UnitSize样本数不变VariableLot/UnitSize样本数变化Defects缺陷数Poisson泊松分布Binomial两项式分布Defective缺陷率ClassificationofAttributeCh37AttributeControlChart

逻辑数据控制图

C-Chart(C图)AttributeControlChart

逻辑数据控制38C-Chart(C图)Chartfordefectsperunit(subgroup)

描述每单位或子群所包含的缺陷的控制图BasedonPoissondistribution

根据泊松分布而来Highprobabilityoffindingdefectofsometype.Largesamplesareneededifdefectprobabilitiesarelow.

发现某些缺陷的可能性高；如果缺陷概率低的话，需要大样本。Lowerprobabilityofadefectofagiventype特定类型缺陷发生的可能性低Worksbestoncomplexunitofproduct

在产品单元复杂时效果最佳Constantsubgroup/lotsize

子样大小为常数C-Chart(C图)Chartfordefects39C-ChartExample C图实例AttributeData逻辑数据ManufacturingdataindicatesthatasignificantlossoccursfromweldingnonconformancesonpartAdetectedatNDT.ThedataonthenumberandgeneraltypeofnonconformityforeachparttestedismaintainedbyserialnumberintheNDTlogbooks.生产数据表明部件A的焊接不合格造成了可观的损失，测试的每个部件不合格的数目和类型都有相应的记录。

TodeterminethecurrentperformanceoftheweldingprocesswewillplotthenumberofnonconformitiespersubgroupoftwopartsonaC-Chartusingthedatafromthelogbook:

为了确定目前焊接过程的表现，根据记录的数据用C图画出每一子样(2个部件)的不合格数

Date日期 6/1 6/2 6/3 6/4 6/5 6/8 6/9Numberof4 2 5 6 10 5 6Nonconf. 3 2 8 5 7 6per 7 4 9 9 Subgroup每一子样的不合格数 7 5 7 4 5 6 6 7ExamplePartI.实例第一部分：ThefileC_chart,columnweld_I,containsthedatagivenabove.以上数据在文件C_chart中的weld_I列1. UsingMinitab,createaC-Chart.用Minitab画出C图2. Isthehighlevelofnonconformanceweareexperiencingduetoanassignablecauseorrandomvariation?

目前的高水平的不合格品是由可归因原因还是随机原因引起的偏差3. Whataresomeactionsforconsiderationtoreducethelevelofnonconformancesgeneratedbythisprocess?

为了降低过程的不合格水平，需要考虑采取什么措施？4.WhatistheProcessCapability?过程能力怎样C-ChartExample C图实例Attribute40C-ChartExample-PartIC图实例第一部分MINITABFILE:C

chart.mtwMINITAB文件:C

chart.mtwC-ChartExample-PartIC图实例41C-ChartExample-InputC图实例-输入C-ChartExample-InputC图实例42AttributeControlCharts

逻辑数据控制图

U-Chart(U图)AttributeControlCharts

逻辑数据控43SelectingtheAppropriateControlChart选择适当的控制图AttributeData逻辑数据VariableorAttributeData?连续/逻辑数据？Defectsor%Defective缺陷数/缺陷百比ConstantLotSize?样本数不变？upNo否Yes是DefectsorDefective缺陷数/缺陷百比cnpHighorLowVolume数据量大小Low少High多Individuals&MovingRange个体和移动极差图X-Bar&RangeXbar-R图Variable连续数据Attribute逻辑数据SelectingtheAppropriateCont44U-Chart(U图)U-Chart-defectsperunit,variablelot(subgroup)sizeU图描述子样数变化时每单元的缺陷数SamelogicasC-Chart,exceptvariablelot(subgroup)size(n)

除了子样数n可变外，原理与C图相同U-Chart(U图)U-Chart-defects45U-ChartExampleU图实例InfileU_chart.mtw,column“errors”containstimeorderdataofcustomerpartsorderdefectsfoundeachday.Adefectisdefinedtobeinaccurateinformationfoundonapartsorderrequisition.Boththenumberofdefectsandthedailynumberofordersarerecorded.

在文件U_chart.mtw的“errors”列中记录了每天发现的客户零件订单缺陷的数据.缺陷定义为在零件订货单上发现的不准确信息，缺陷数和每天的订单数都有记录。

UsingMinitab,constructaU-Chartofthedata.

用数据在Minitab中画出U图UsingtheSixSigmaProductReportobtaintheProcessCapabilitydataforthispartsorderingoperation.

用SixSigmaProductReport得出零件订货操作过程的过程能力数据Whatareyourobservations?观察结果如何？U-ChartExampleU图实例Infile46U-ChartExample：MinitabMenuCommands

U图实例：Minitab命令菜单MINITABFILE:U_Chart.mtwMINITAB文件:U_Chart.mtwU-ChartExample：MinitabMenuC47U-ChartMinitabInput&OutputU图在Minitab中的输入和输出U-ChartMinitabInput&Output48AttributeControlCharts

逻辑数据控制图

P-Chart(P图)AttributeControlCharts

逻辑数据控49SelectingtheAppropriateControlChart选择适当的控制图P-Chart(P图)

VariableorAttributeData?连续/逻辑数据？Defectsor%Defective缺陷数/缺陷百比ConstantLotSize?样本数不变？upNo否Yes是DefectsorDefective缺陷数/缺陷百比cnpHighorLowVolume数据量大小Low少High多Individuals&MovingRange个体和移动极差图X-Bar&RangeXbar-R图Variable连续数据Attribute逻辑数据SelectingtheAppropriateCont50Commands命令MINITABFILE:P

chart.mtw(MINITAB文件:P

chart.mtw)InfileP_chart.mtw,column“voids”containsdatafornumberofpartscontainingcoatingvoidsfoundatinspectionafteracoatingoperation.在文件P_chart.mtw中的“voids”列记录了在涂层操作后的检测中发现的包含无效涂层的零件数。

UsingMinitab,createaP-Chartofthedata.根据数据在Minitab中画出P图Whatareyourobservations?WhatisneededtoestimatetheProcessCapability?观察结论是什么？为估计过程能力，还需要什么信息？Commands命令MINITABFILE:P51P-ChartMinitabInput&OutputMinitab中P图的输入和输出Outofcontrols:determinecauseandadjust失控，确定原因并调整Nonconstantcontrollimitsduetovariablesubgroupsize子样变化引起的控制限不恒定Verygood,determinecause.非常好，确定原因P-ChartMinitabInput&Output52AttributeControlCharts

逻辑数据控制图

NP-Chart(NP图)AttributeControlCharts

逻辑数据控53SelectingtheAppropriateControlChart选择适当的控制图NP-Chart(NP图)

VariableorAttributeData?连续/逻辑数据？Defectsor%Defective缺陷数/缺陷百比ConstantLotSize?样本数不变？upNo否Yes是DefectsorDefective缺陷数/缺陷百比cnpHighorLowVolume数据量大小Low少High多Individuals&MovingRange个体和移动极差图X-Bar&RangeXbar-R图Variable连续数据Attribute逻辑数据SelectingtheAppropriateCont54NP-Chart(NP图)NP-chart:numberconforminginsubgroupNP图：子样大小一致Samelogicasthep-chart,exceptconstantlotsize(n)

除子样大小n恒定外，原理同P图NP-Chart(NP图)NP-chart:numbe55NP-ChartExampleNP图实例InfileNp_chart.mtw,column“switches”containsinspectiondatafrom25consecutivelotsofelectricalswitches.

在文件Np_chart.mtw中的“switches”列中记录了25组连续的电器开关子样的测试数据。Thelotsizeisconstantat100switchesperlot.子样大小为每组恒定100个电器开关。UsingMinitab,createanNp-Chartofthedata.

根据数据在Minitab中画出NP图。Whatareyourobservations?观察结论是什么？WhatistheProcessCapability?Whatdoyouneedtoknowtoanswerthis?

过程能力怎样？为了回答这一问题，需要做些什么？NP-ChartExampleNP图实例Infi56NP-ChartExample：MinitabMenuCommands

NP图实例：Minitab命令菜单MINITABFILE:Np

chart.mtwMINITAB文件:Np

chart.mtwNP-ChartExample：MinitabMenu57NP-ChartMinitabInput&OutputNP图的Minitab输入和输出NP-ChartMinitabInput&Outpu58AttributeChartSubgroupSize逻辑数据控制图的子样大小RuleofThumb:拇指规则SelectaSubgroupSizethatwillProvideanAverageDefect/DefectiveCountofApproximately选择的子样大小须能提供大致平均的缺陷数/缺陷率ToMakeUCL&LCLNearlySymmetricalAroundtheMean为保证UCL和LCL大致关于平均值对称C,U,NP>5.0ForNP-charts,toselecttheappropriatesamplesizesuchthat95%ofthesubgroupswillhaveatleastonedefective,usetherelationship

对NP图，为选择适当的样本大小以使95%的子样会包含至少一个缺陷，可使用以下关系式AttributeChartSubgroupSize59SummaryofAttributeCharts逻辑数据控制图小结Usefulwhenvariabledatanotavailable

当连续数据无法得到是很有用Usecount/classificationdata—pass/fail,good/bad

使用诸如合格/不合格、好/坏等记数/分类数据Samegeneralrulesforinterpretationasvariablecharts

一些通用规则与连续数据控制图相同Usefulasend-to-endoverview;usevariablechartsforfurtherstudyofproblems 对分析概况很有用，使用连续数据控制图对问题可做进一步研究Canusedatagatheredforotherpurposes

可使用为其它目的收集的数据Generallylessexpensivetoadminister,buttellyouless通常需要较少资源管理，但得到的信息亦较少SummaryofAttributeCharts60SummaryofAttributeCharts逻辑数据控制图小结

Shortcomings缺点：Includingtoomanyvariablesmakesinterpretationdifficult包含太多变量，使解释较为困难Mustfittheparametersyouareevaluatingtotheoreticaldistribution[Poisson(C,U-Charts),Binomial(P,NP-Charts)]

必须满足所评估的参数的理论分布(C图U图泊松分布、P图NP图二项式分布)Needtoevaluatewhetherconstant/non-constantlotsizewillhelpyouwithrootcauseanalysis须评估子样大小是否恒定对根本原因分析的影响Sensitivityisdependentonmagnitudeofdefectlevel 敏感性取决于数量和缺陷水平SummaryofAttributeCharts61TakeAways—AttributeControlCharts逻辑数据控制图小结Attributecontrolchartsareusedtomonitorthelevelofnonconformanceofaprocess.

逻辑数据控制图用来监控过程不合格品的水平Selecttheappropriateattributecontrolchartbasedupon根据以下两项选择适当的逻辑数据控制图constantvs.variablelotsize子样大小是否恒定defectsvs.defectives缺陷数/缺陷率Defect(缺陷)Asinglecharacteristicthatdoesnotmeetrequirements不满足要求的单一特性Defective(缺陷率)AunitthatcontainsoneormoreDEFECTS包含单个或多个缺陷的单位TakeAways—AttributeControlC62

项目生命周期中的质量控制计划

验证测量系统

贯彻过程控制

制订审核计划与过程所有人的交接定义测量分析改进控制

关注正确的CTQ

量化问题Y=f(X)找到核心变量

明确必须的改变实现改变

制订/修改质量控制计划

>过程文档管理>过程控制

确定过程能力

项目生命周期中的质量控制计划验证测量系统贯彻过程控制定63QualityPlanning

质量控制计划QualityPlanning

质量控制计划64质量控制计划：学习目的定义质量控制计划和内容明确质量控制计划是书面文件说明过程控制计划的必要性描述监督和审核的必要性和主要考虑的问题回顾过程管理图质量控制计划：学习目的65什么是质量控制计划？质量控制计划是一种书面文件，目的是为了保证每一产品的特性或过程的要求保持一致质量控制计划包括：过程的书面文件和标准>

遵循的过程

>容差和其它规范过程控制>需要监督和审核的项目>对过程失控的响应计划ISO9000对建立和维护质量控制计划有严格的要求

对于非生产领域，其它过程标准会提供更好的建立和维护质量控制计划结构什么是质量控制计划？质量控制计划是一种书面文件，目的是为了保66质量控制计划-书面文件描述过程的流程过程的流程流程展开：显示每个过程步骤的责任人描述标准的操作程序明确：清晰准确地描述采取的行动和时间、地点说明浅显易懂，没有经过系统培训的人员也能很好执行描述怎么预防产品或过程偏差--包括原因和结果的关系提供容差和其它规范提供清晰、明确的指导检验质量控制计划的有益提示检验程序检验包含的所有步骤强调程序的重要性提供更新的方法质量控制计划-书面文件描述过程的流程67质量控制计划--过程控制

监测持续测量过程的偏差和/或能力在非随机原因偏差和/或能力不佳时采取措施.频率视过程能力、成本、资源等而定由与系统最接近的人员进行

保持过程受控需要…审核对整个过程全面的回顾保证控制存在和有效当前的文件和标准与程序大体一致验证测量系统适当的监测和响应由离系统较远的人员进行过程控制的关键是...质量控制计划--过程控制监测68过程控制--监测1.为何监测？

因为内部的查证不够2.需要监测什么

监测可以在引起客户不满意之前帮助发现和矫正偏差3.

需要收集多少数据？4.怎样发现过程偏差和能力的变化？5.发现变化该怎么办？6.如果过程受控且有能力，客户仍然满意吗？关键问题过程控制--监测1.为何监测？关键问题69监测--充分的评估ImportanceofRequirement需求的重要性

Production/ProcessMethod生产/过程的方法ProcessCapability工程能力MethodofPrimaryControl主要控制方法Appraisal评估ComputerNumeric

Control/DirectNC电脑数控/网络TapeControlNCMillingPresetTooling网络预先控制SPCMonitorSPC监测1of50HandBench手工

(Handpolishing,fitting手工抛光设备)OperatorControlled操作者控制WordProcessing文字处理Experienced经验Reviewer校对Training培训OperatorCoding操作者代码Drop-down分解list记录training培训SamplingPlanInspection抽样检验SPCMonitorSPC监测1of10FrequentInspection经常检查High高Low低High高(Financial/LegalDocs财务/法律文件)Medium中(PastDueRootCauseCodes过期订单主要原因代码)ZST=2.5ZST=6.0ZST=2.0ZST>4.0监测--充分的评估ImportanceofProduc70标准化和文档化监测过程

过程管理过程管理图是帮助概略管理过程的流程和矩阵

过程步骤是什么

何人何时进行哪里可以找到更详细的工作指导何处收集过程和产品的数据谁收集数据怎样测量和记录结果何时收集数据(频率)谁根据数据采取行动何处可以找到解决问题的程序在过程失效时采取什么行动响应计划标准化和文档化过程管理过程管理图是帮助概略管理过程的流程和71

控制计划的类型

1.设备控制计划2.电脑/录音带/模板/工具控制3.连续数据控制图SPC4.特性控制计划5.过程控制计划6.装配线控制计划7.机器/测量中心控制计划

控制计划的类型72StatisticalProcessControl

统计过程控制StatisticalProcessControl

统计73统计过程控制:学习目的描述两种类型的控制图

学习使用连续和逻辑数据的控制图

根据数据类型为给定的过程选择适当的控制图

定义控制限,明确其与规范限的区别

说明SPC中的决策错误说明判定过程是否失控的规则(MiniTab规则及WestElectric规则)描述和练习在Minitab中画IM,U,C,P和NP图统计过程控制:学习目的描述两种类型的控制图74两种类型的控制图使用测量的数值

周期,长度,直径,体积,等等通常每张图描述一种特性

需要更多的资源,但所含信息量更多

合格/不合格,好/坏,通过/不通过等信息一张图可以同时描述许多特性

需要较少的资源，所含信息量亦较少连续数据控制图逻辑数据控制图两种类型的控制图使用测量的数值合格/不合格,好/坏,75选择适当的控制图VariableorAttributeData?连续/逻辑数据？Defectsor%Defective缺陷数/缺陷百比ConstantLotSize?样本数不变？upNo否Yes是DefectsorDefective缺陷数/缺陷百比cnpHighorLowVolume数据量大小Low少High多Individuals&MovingRange个体和移动极差图X-Bar&RangeXbar-R图Variable连续数据Attribute逻辑数据选择适当的控制图VariableorAttributeD76VariableControlCharts连续数据控制图

X-barRChart平均值和极差图

(Xbar-R图)VariableControlCharts连续数据控制图77SelectingtheAppropriateControlChart选择适当的控制图VariableorAttributeData?连续/逻辑数据？Defectsor%Defective缺陷数/缺陷百比ConstantLotSize?样本数不变？upNo否Yes是DefectsorDefective缺陷数/缺陷百分比cnpHighorLowVolume数据量大小Low少High多Individuals&MovingRange个体和移动极差图X-Bar&RangeXbar-R图Variable连续数据Attribute逻辑数据SelectingtheAppropriateCont78AValidVariableControlChartHas…有效的连续数据控制图包括...Dataintimeorproductionsequence以时间或生产顺序排序的数据toshowstability,time-to-timevariation表示稳定性，随时间的波动Ameasureofcentraltendency对居中趋势的测量toportraybehaviorofprocesscenter描述过程的居中Ameasureofvariability对离散程度的测量Controllimits控制极限toallowseparatingcommoncausefromassignablecause可用来区分通常原因和特殊原因(可归因原因)

X-Bar-Rcharts(Xbar-R图)XBarChart:aplotofthesamplemeansovertime.

Xbar图：反映样本平均值随时间的变化RChart:aplotoftherange(differencebetweenhighestandlowestvalues)ofasampleovertime.

R图：反映样本的极差(样本中最大值和最小值的差)随时间的变化AValidVariableControlChart79XBar&RChartExampleXbar-R图实例

MinitabFile:Xbar_r.mtwcontainsmeasureddataforamainshaftO.D.—seecolumn1(C1)=NC_Lathe.Thedataisinsubgroupsofsize3.Minitab文件:Xbar_r.mtw

包含主轴的测量数据，数据见C1栏(NC_Lathe).数据子样为3.TheO.D.specificationsare.060+/-.003.产品的规范是.060+/-.003.=============1.Checkstabilitywitharunchart.用趋势图检验过程的稳定性2.Checkfornormality.检验过程是否是正态分布3.UsingMinitab,createanXbarandRChart—whatareyourobservations?

用Minitab画出Xbar-R图，你得出什么观察结论?4.Dothegivenspecifications(specs)“relate”totheControlLimitsontheXbarChart?Ifso,how?

给出的产品规范与Xbar图的控制极限相关吗？如果是的话，如何相关？5.HowdoesProcessControl“relate”toProcessCapability?

过程控制如何与过程能力相关？XBar&RChartExampleXbar80XBar&RChartExample(cont.)Xbar-R图实例(续)MINITABFILE:Xbar_r.mtwMINITAB文件:Xbar_r.mtwXBar&RChartExample(cont.81XBar&RChart-OutputXbar-R图结果1.DoubleClick“C1.”双击“C1.”2.Typeina3forSubgroupsize.子样大小为3.3.Click“OK.”

点击“OK.”Notethat3.0SLdenotesa3sigmalimit=ControlLimit注意3.0SL表示控制极限=3sigma水平Donotconfusethiswithspecificationlimits.不要将控制极限与规范极限混淆XBar&RChart-OutputXbar82ControlLimitsvs.SpecificationLimits控制极限和规范极限Thecontrollimitsareforaverages,notindividualvalues.控制极限是根据平均值计算得出的Mostspecificationsareforindividualvalues.大多数规范是关于个体数值的USLUCLLCLLSLControlLimitsvs.Specificati83TypesofErrorsinControlC