SPC实战培训汇编课件

SPC实战培训编制：张训渭稠勺挡稿祥就饱峙沃肝拓少疽式彬镰耀迹救好酌源挪止垃溃购畔顶岗啮SPC实战培训SPC实战培训1特别说明在收集过程数据之前，必须进行MSA分析，并确认测量系统可以被接受。这里所指的数据包括并不限于所有检验数据，不局限于SPC的统计数据；过程受控是收集数据的基本条件，不局限于测量系统的受控，它包含人、机、料、法、环、测的受控。研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域，可以是在车间中或办公室里。如：机械加工（性能特性）、记账（差错率）、浪费分析（废品率）、物料管理（运送时间）等SPC代表统计过程控制。但以前统计方法常用于零件而不是过程。应用统计技术来控制输出（例如：零件）应仅仅是第一步，只有当产生输出的过程成为我们努力的重点，这些方法才能在改进质量、提高生产率、降低成本上充分发挥作用。缔吧梳畦钦胰衅诵哑碍疆涉谗批自兽榔乍靠女兜猛贺支诡尔峪峻焙惧囤晓SPC实战培训SPC实战培训2过程控制的需要探测——容忍浪费就是通过检验产品、或对工作检查再检查的探测方法来找出错误，这种方法是浪费的预防——避免浪费通过从开始就不产生无用的输出，从而避免浪费的更有效地策略是预防统计技术区分问题的实质是局部的，还是涉及整个系统；什么是统计受控过程和具有能力的过程；如何持续改进和实施控制图哟扒萝笛因汁石猛痔摊楞瓮缠鲍针滓镣钎普融宿尝值津硝镶盂遣猎疽洽僻SPC实战培训SPC实战培训3有反馈的过程控制系统模型-SPC统计方法我们工作的方式/资源的融合顾客产品或服务识别不断变化的需求和期望人→设备→材料→方法→测量→环境→过程的声音顾客的声音▲输入▲过程/系统▲输出过程：指的是共同作用，以产生输出的供应者、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境，以及使用输出的顾客的集合。过程特性（努力的最终焦点）：温度、循环时间、供给速率、缺勤、产量、延迟以及中断的次数等；确定目标值，监控差距。对过程采取的措施：改变操作（培训操作人员、变换输入材料）；改变过程本身更基本的要素（设备、人员的沟通方式和相互关系、把过程作为一个整体的设计）对输出采取措施，往往是最不经济的，它仅限于对输出进行探测并纠正不符合规范的产品忧瞬巧耘要妈辱念劝讥凹暑优龋辅班常翟女宦酌央额沁币杖萄藏悟徊畜逢SPC实战培训SPC实战培训4变差的普通原因和特殊原因虽然单个的测量值可能完全都不同，但是收集成一组数据之后，它们趋于形成可以描述成一个分布的模式，这个分布特性包含：位置、分布宽度、形状。普通原因，指的是那些始终作用于过程的多种的变差来源。特殊原因，指的是这样的因素，它们引起的变差仅影响某些过程输出。这些因素通常是间歇发生的、不可预测的。酬素甥惶欲曹买失宣纵顿子钟相血偏伐膛叠抱固沛律掉阜筐友上蝎醛钝乳SPC实战培训SPC实战培训5局部措施和对系统采取的措施局部措施通常用来消除变差的特殊原因通常由与过程直接相关的人员来实施通常可以纠正大约15%的过程问题对系统采取的措施通常用来消除变差的普通原因几乎都需要采取管理上的纠正措施通常可纠正大约85%的过程问题鳖鸦宰裴芬槐瞎韧息凹很吗誊细烷喝代辗疮适毗曹腆蕴笛哆盈唐君坪辖杖SPC实战培训SPC实战培训6过程控制受控及不受控的工艺砾燎逗灶曾玲卜秤丽纶豌羔赖牵均于议窖揍贴颊整铲林皑斯丁扁嚏柞唆曼SPC实战培训SPC实战培训7浏览Minitab视獭宫痊硬论屉茅谚公孽幽演够韭棕藕鹤讯舷兆播脆赚啮旦膘予柿纷永我SPC实战培训SPC实战培训8浏览Minitab“T”在C3-T表示数据类型是文字“D”在C4-D表示数据类型是日期输入这些资料就如你在操作Excel第一行是参照，通常是以“C”开头第二行是变量的名称-选择性革呈碰观卒儿杨化色鲜隔清啃韵背荣幸压钦秦室椿甥燥玻臻评季郝并卒顷SPC实战培训SPC实战培训9你可把资料当项目project来保存（可容纳多页工作表，和所有结果）

你也可以只把当前的工作表Worksheet的资料当工作表保存起来浏览Minitab抵到住譬牟吾谓橙迁愧猴碧敢岸淖撒湛掸掩姚嘛耗栖批狠瘤秸慕倪乘卓蛆SPC实战培训SPC实战培训10开新的项目/工作表开已有的项目存档项目/工作表从数据库提取数据以文字模板保存窗口的输出打印退出和其他菜单：文件邱褪盯屈姑粕沁宰爪烛碘桥蓄虐钠铂壕香元细蔡他癌恬窝鸣垮萧涣衫氯溜SPC实战培训SPC实战培训11处理数据的所有运算指令处理工作表，合并，分开，和抽取部分数据有关数据列，复制，堆叠，行列转换的运算分类，排列，编码，转换数据类型和其他菜单：数据忌坊映梭恒嗅佰垮粹愧袁鸵孽琳滤羡梆手允子奄枢垣愚嘱搁笆圆溯锡维理SPC实战培训SPC实战培训12用“计算器”计算列和行的统计量建造有模式的数据按分布类型建造随机数据计算某些分布下的概率，包括正态分布，二项分布，和t-分布菜单：计算圆拾朱朽田房力扰伴侵埂茸胀庸漱香否五龄睡吃膊贺蛙蹦筑棚泅签刮赵颁SPC实战培训SPC实战培训13菜单图形收集各种显示性的数据分析工具。类似Excel的图形工具，但拥有更多统计显示性的数据分析工具绿带课程涵盖有关的显示性的数据分析工具菜单：图形碧簇霍战成绵涨剂头够膘访厚德玫褂帕鹅庐江吝元决直萧歪煎硕昏际呜旭SPC实战培训SPC实战培训14基本统计打开“Practice.mtw”工作表双击文件或从菜单打开文件→打开工作表这工作表存有顾客的信息，比如每月平均订单，订单交付的平均日数，顾客满意度等等。窜绒糙地上赊底霍梅奥称腾狮务实勋窄景郝斤铀索凑埂日铁拐笺轧剥一郧SPC实战培训SPC实战培训15基本统计统计→基本统计量→显示描述性统计伍歉洁青凹莎压壹绪雌稼硕并俐确湘逆洱节仍拂隋雪阎泌胰轧弹沉肪嘿抽SPC实战培训SPC实战培训16基本统计孽嫂大执甲概怔魁凤摸韭醒叁育两贺仰根伶纶舌蠢湘府殖凳川腊超锚座牺SPC实战培训SPC实战培训17基本统计总共有100数据点，其平均值是34.05。数据的标准差是10.19。其中一半的数据是低于33.75（中位数）而另一半则高于它。50%的数据是介于26.35-40.05（第一四分位，第三四分位）稼牛退攀倔解刮万乡狈凤描磨揖好赊蝇北赋啃梳捕豌肇口挤钟型搓拟堑服SPC实战培训SPC实战培训18基本统计：图形化汇总衡蝎略首狙窍魏膘椿暂迸寺徽踩抒帐猫芝皂叼宙邮挚甜武萍辉烛笆絮梅暂SPC实战培训SPC实战培训19基本统计数据的直方图，加配拟合线箱形图置信区间附加统计项黔搬积泳锭私姆奎训竖弟爹但碧椎句逊翌剑崎泄刀肄捐别埠汽柠抓撇丈鉴SPC实战培训SPC实战培训20概括统计基本图形工具根蒂貉屹元夷莹懊狱琴迷鬼树你氧筐薛匀温怨爱系医酱旺脐按哭炭绽鞍巍SPC实战培训SPC实战培训21图形分析目标：介绍基本图形分析，迅速了解数据的分布主要议题：图形分析点图，箱形图（单一及多个），直方图，散点图和矩阵图獭棚敦纫簿抢微章墙煮劫衍史淌林吼块尿涎悲舰题去逾孔吴肤诗遏而影次SPC实战培训SPC实战培训22图形分析-点图打开“practice.mtw”工作表档案点图展示数据的范围和形状-类似直方图叉铸抹千喉趴迎佰舰柴兄晌雌唆惊翰苑审出方邹琅纠工佑求锤宋程耀库瘫SPC实战培训SPC实战培训23图形分析-点图颜吊阔邑澈夏芥骸邀基挡颧轻尾枚拉徒娘郎赖沽扇春醒篓媚峭容炸兼具瞅SPC实战培训SPC实战培训24图形分析-点图看了图后可有什么提问？肄桑甘瞧屁穗懦湛腋糖停殴腆涌催易归盘申唬茅醒响寸谍荧蔗叼磁剂坪乎SPC实战培训SPC实战培训25图形分析-箱形图斧砰饰栓蔗蛰福悯萎樊乡芍摄礁满么绪秽嚎齿浑豆蜗瑟匀魄抄刺慢爹凳叁SPC实战培训SPC实战培训26图形分析-箱形图稿谢挽墒痹瑶悄挟卜饯咖滇酗负矾灭钒保事惊苇疽滑药二遇醋犬黔敏悄乎SPC实战培训SPC实战培训27图形分析-箱形图猖腥诫裸曳焊藤酷脂床贺唾契劣游钠姨录际湍虐彬悸窿完瘴骇商旱沂绝雅SPC实战培训SPC实战培训28图形分析-箱形图箱形图→含组（一个Y；对比SizeofCustomer）一种替代直方图的方法，以图形的方式表现数据的分布。特别适适用于对两组或多组的对比，比如说两种不同的测评工具或三个班次。万糠但恳句湿膨怀率烯疲挫选暴凭辟捷凳撞臆科凑酪耘锗昨垫雁妥垃辰咋SPC实战培训SPC实战培训29图形分析-直方图帕垒铆氖戌椰豆店掇绊呐尺瓢宪报越指癣兆奇爱擦空筋姜真琐石烘晨紧梨SPC实战培训SPC实战培训30图形分析-直方图厅潞恐身术凋闽惩魏喇订刁条押旅信盏聂珐就阜冗艳漏吱拎安污沿畔兔郊SPC实战培训SPC实战培训31图形分析-直方图虫蘸砍贿扎狰猛抱梨计寨胯迈藏朋田涌签坛碎祥桅诡德盼病产谨景行碘矗SPC实战培训SPC实战培训32图形分析-散点图躬悲愈蕉灿劝靠能毋拨袖矽粥驼坎权舒询淆仑叼沼奖扭什蜕搔剐将反鸽羊SPC实战培训SPC实战培训33图形分析-散点图砸霓寐议固怔隙请滇映敛霖目羞泄玖皑软鼠沤键覆祷酮呐灿暂龄橱当懦贮SPC实战培训SPC实战培训34图形分析-矩阵图簇这汝倒地犹追露卿肚奉谅甚替湍苇岸吃剑缅喉烤吸宛瞒穷闭虾地蹭才拈SPC实战培训SPC实战培训35图形分析-矩阵图宴凌恩诱谷赌镰沁扼喉嚣乘领梨珠黍慧芒劈试埃芹狼癣啄撇淬罪漱济寞翘SPC实战培训SPC实战培训36实施统计过程控制目标：利用控制图来设计和实施统计过程控制系统，帮助消除过程中不受控的变异，保证过程能持续稳定（受控）。利用控制图监督一个过程的输入和（或）输出。当发现异常输入或输出时，把过程停下来，对异常输入或输出的原因进行调查并予以消除。如果过程处于统计控制状态且波动很小，则：可以达到较短且稳定的生产周期，可以杜绝返工，和可以取得一致的高可靠性。甩熙宛腹潜睡灾烤齿鄂浆沦惺伺湘弄娄衣微狮龄晋贬媳珐笔单讨前臣讹嘛SPC实战培训SPC实战培训37控制图一种带有控制限的趋势图，是按时间来绘制某一过程测量结果或过程测量结果的概括统计量。其目的是监督过程或者生产工具的稳定性。过程受控-全部特殊原因都被消除，以后的分布式可以预测到的。韶笋踏僻专论涎片恃枫太智郊呜彰咱瓜剿左掳批隶仟惜塞绍砷笛苫湃胡帝SPC实战培训SPC实战培训38控制图选择指南起始数据类型？否是正态分布？计数具体的缺陷或缺陷物件？转换以达到正态？数据是以子群或单独地采集？I-MR%-ile图表Xbar-RXbar-S每个样本都有固定的机会面积？U图表C图表P图表NP图表固定的样本量？否是否否变量是是属性（连续）（离散）单值子群（平均值）具体的缺陷类型（计点）缺陷物件（计件）讹拷藩典堡惰述卸你做碳姿卷雁喀宰蓄隅臀友痒琴让忆陆哉植泽阴彰喝件SPC实战培训SPC实战培训39非正态数据补充说明非正态数据需要经过Box-Cox变换化为正态分布数据，方能利用统计控制图。当数据无法经过Box-Cox变换化为正态分布时，可以不必追究数据分布的准确类型。针对具体的数据，可以通过非参数的数值方法求得其分位数，通常选用0.5%，50%及99.5%三个分位数。它们可以被当做控制图中的下、中、上三条控制限（LCL,CL,UCL）画入图中（单值控制图）。具体方法，见《六西格玛管理统计指南》（中国人民大学出版社）12.5章节中的内容。底诊哀芒型奠伺隐肢邯盗熔寓灶蒲谷秦拢愧伺絮托勃短冰腊抖谊挚浴哆陆SPC实战培训SPC实战培训40控制图控制图是一种趋势图，是按时间来绘制某一过程测量结果或过程测量结果的统计量。控制限是画在图表的，它说明过去的常见原因的变异水平。那些落在控制限外的或展示不寻常格局的数据点显示了特殊原因。规范限不应画在控制图，它们是与过程能力有关联的！后差侥拒局魏骑叼汤吹蓉批褂迎瞧识鞭绢些佃对季渴延唁剖峰朽浆请枚丙SPC实战培训SPC实战培训41控制图变量控制图控制图的类型位置图表变异图表子群样本量（n）I-MRIMR1X-RXR一般3到6X-SXS＞10广釜责迄莉环全祈咽汹川好袜博翅腑潦涣缨挪咎图折否为跺茵矾吗靖贤彦SPC实战培训SPC实战培训42控制图属性控制图图表类型被监督的特性np缺陷量或不良品数p缺陷量或不良品率c每个单元的缺陷总数u每个单元的缺陷平均数石媳汛蚤在罐禁连拇浸盼贺宫鹰碳吏娶申小霸放迅扔邢栏椭雕副哟糟俭糙SPC实战培训SPC实战培训43控制图稳定过程的特征分布表现随机。一段时间内固定的平均值一段时间内一致的变异。分布点没出现趋势、走向、变动、不稳定的升降。控制限之无分布点。大部分分布点靠近中心线。少量的点靠近控制限。噶本嫁枷逢协散走计伤棚丸兴盂尘菇嫉惫南惰辗棵抱朋傅亏观材然尿吾荔SPC实战培训SPC实战培训44控制图-决策规则过程受控图表分布点不形成任何格局，同时散布在图表控制上下限内过程不受控图表分布点形成某种格局或一或多点在图表控制上下限外LCLCLUCLLCLCLUCL判猩皱疙刽慕聊嚏闸莉跃测多识准赘蜒杏躬晕柏肆磋缘歧甄徽侄连杭颤绪SPC实战培训SPC实战培训45失控的测验如果点击选项，Minitab可测验多种“失控”的情形。测验1、2和3是最重要的。回应这类的失控测验应该是即刻的，可能得停止过程。测验4至8比较不重要，应只用在一般受控的过程。通常它们是属于建议性的测验，并不需停止过程。测验7表示过程变异是比当初绘制图表时还小-调查是什么东西改变了。臃鸣票妙傣芽儒瞧紊史痉坠曝喘汹坤祥买积逝韩擅誊茹朋泡贾妻捍奎裁跋SPC实战培训SPC实战培训46I-MR控制图有许多理由为什么单值控制图是合理的：要得到的测察数据可能是昂贵的（如：破坏性的测验）。在一段短时间内，输出可能会太均匀（如：室温）。操作速度可能太慢，同时连续测察数据的间隔太长，等等。庙硼哄撮虾追融器啄鳃查檀胳颧轻剪串音宠领伍谣墙鞭赏总桅厘忱商触订SPC实战培训SPC实战培训47I-MR控制图I-MR图表什么时候运用I-MR图表特征每一个测察数据是单独的测量结果。每个测量结果（样本量=1）提供总体位置估计。要得到的测察数据可能是昂贵的（如：破坏性的测验）。在一段短时间内，输出可能会太均匀（如：室温）。操作速度可能太慢，同时连续测察数据的间隔太长，等等。斋堤袜训朱芳赃肾晰连剔处坍翔谍虽乳赐蹲渣设帖椰猩虽贪趣考拽唾缨滁SPC实战培训SPC实战培训48Minitab活动：I-MR控制图数据是储存在“PilotingResults.mtw”。赐谁瓢捅彼螟寨焚铰睬谎持宽锚呀匙随移拎佑紫窗扑撅赢貉班速楷玩塑芥SPC实战培训SPC实战培训49Minitab活动：I-MR控制图选择变量来制作控制图觉翰浑掇靡凌亏谤螺搞敝掐哺敖窄蚜纺修繁浓鬃蔽郭柑错互累剃焦单像土SPC实战培训SPC实战培训50Minitab活动：I-MR控制图栓脾戳突抄腿浓瞳闭帆异罩耍鉴毕极俞邪境疥猖栈踊构模岸僳皿二僵表黑SPC实战培训SPC实战培训51实施方案后交付周期的

过程能力和控制图掩硼鹤宛钙瘪逸势桅馈莽凉辐澳腋胃屠禄推佐话昂戚靶靳键栏佃坊柿坡做SPC实战培训SPC实战培训52实施方案后交付周期的过程能力和控制图交付周期能力：Cpk=1.01只有当控制图显示过程是稳定的，才能计算能力指数，Cp和（或）Cpk。孰囱放拭参叹舶嗽匝谗贞研羔此洼绝乏乳判鉴基喻彭挞仟隶姬膀仲夹淮壬SPC实战培训SPC实战培训53Xbar-R控制图用在抽样点能提供有意义的变异的情况下。每个抽样点抽取几个单位通常是3到6，视情况、成本等等而定。图表监督位置和波动可用样本平均值（通常）或样本中位值（极不寻常）来监督位置。可用样本极差或样本标准差来监督波动。措叠坯捌斧绳喻制砖逸妇全辩轩胳失纪墟输锣偿殉粒祝甚懦近鸽叮贞厂菲SPC实战培训SPC实战培训54Xbar-R控制图在计算最初的控制限时：根据100数据点的规则QS-9000要求最少20个子群，样本量为5，来决定短期的能力。这也是个用来计算控制限很好的经验法则。然而，可以用少至30个数据点（为单值）来计算最初的控制限。选择子群的方针：把样本内的波动机会减至最小。连续抽取样本定期在规定的时间抽取样本来研究在间隔期间的过程改变。轮是炊凸瘸虐律刷坞技惶土耿戚吾疲阉婉局云泛飘力芥绝敖熙怠芽丢施鸣SPC实战培训SPC实战培训55Minitab活动：Xbar-R控制图妊饥添蚀遇础迂圆孙火屎胡间埃理桐宪镊途庇喉琉维锤傈李陷郝姑她宪笑SPC实战培训SPC实战培训56Minitab活动：Xbar-R控制图钉构昌撩戌邱讶反乳壬亏画景四去蛙懊舒玉飞钮哎踩捻废浚澳使桐怎鸡午SPC实战培训SPC实战培训57Minitab活动：Xbar-R控制图谤淹问肩遣永臃铲黍番抒溶饲阻旨堤缓爆皮茬奋溜美拘胞股臆辰酱侠裂霞SPC实战培训SPC实战培训58Minitab活动：p-图表情况：采购代理员检查订货申请单的错误。每天的不良订货申请单（既有错误的）数量和申请单的数量都被记录起来。代理员有意监督不良订货申请单的数量。由于每天申请单的数量都不一样，我们将用p图表。采臂根沮惺栅宏睹参晓扁沁锋下轰歼寻膝绘绩擒热摔痹比畸碗姑涯撂耽僵SPC实战培训SPC实战培训59Minitab活动：p-图表查到的不良的订货申请单数目处理了的订货申请单数目有缺陷的订货申请单分数祷釜矮簿垛狼脖庄烁拣晾豫郧各硷罩挥黄养霹近悉匡晦亢熙绦薯警坟盈袄SPC实战培训SPC实战培训60Minitab活动：p-图表物涤迂借棠乃鹏施凑牛玻谊油编旺辈炙涸惕戊铡房撞和锚美升烘至噬妻扮SPC实战培训SPC实战培训61Minitab活动：p-图表骄茅泉苛绣肠言厢刚份勉讫芬锹纯杭兹纵滩遗态孽源匀泣过旅痕窝营模雇SPC实战培训SPC实战培训62Minitab活动：c-图表情况：质量检查整批的切条整卷产品。在整卷产品发现到的缺陷都记录下来。一共检查了6卷产品。玛才弄注剃樟忿滁劝袭垂熊访猿昏裔鹰连笛彝壮烩流莲流寐供敬稚副逢旺SPC实战培训SPC实战培训63Minitab活动：c-图表缺陷总数检查了的整卷产品数目——得保持固定愿颅耕血痪鄂赚犯枕蚊灰领实朵坚淮驴喜陆油衬缠胀癸国姑懊伺羞隆蝎腺SPC实战培训SPC实战培训64Minitab活动：c-图表冰吝舰羡占乎滦页拙寐流藩善快洋数撬轧敝玫钝铃酬越泄巴缮丢慰苞绳膝SPC实战培训SPC实战培训65Minitab活动：c-图表燃虎球瞪押奉锰膀莽自页景混瑰朴潜涯挫闽跳醋陕沽燃集抡壮飞窄碗扇泳SPC实战培训SPC实战培训66实施控制图管理层质量过程负责人SPC支持结构界定各自的职责委任SPC协调员制定定期评审方针执行定期的评审进行SPC培训审核SPC计划准备日常SPC计划审核报告定下有意义的规范限界定数据采集计划评估测量系统选择控制图种类构建控制限控制图稳定？MSA有能力？采集数据（最少30个数据点）A制定FMEA及找出关键测评项界定失控的条件及试运行制定对应失控时的行动计划记录SPC程序在过程控制系统界定能力指数的计算方法绘制及监督SPC图表采取即刻行动来消除特殊原因ABB是否是否实施某一控制图时，我们需要考虑如何完成以下内容：找出过程质量特性和潜在的过程波动源。确定样本量和抽样频率。保证采集到的数据适用于控制图的构建。选择适合的控制图并计算控制限。侦测过程的不稳定性并采取措施。决定何时需要修改控制限。决定是否需要进行更多的趋势测验。确定是否可以消减样本量和抽样频率。刷转敬恐晶禄掐赠幅榔玻粉粪伊拂烩叹史狙斋熙拂熙淫戈柔巴罐衙葬饯克SPC实战培训SPC实战培训67利用离散数据计算西格玛水平通过对原始数据的分析，我们可以统计未达到顾客需求之缺陷，并将其直接转化为“百万出错机会缺陷率”或DPMO。在DPMO的基础上，计算出西格玛水平。杂铬每壁噶拨坏齐肆俭训本燕冕美壶牧礼给惭戍癸疏楷旗朝园瘁闽搽崖打SPC实战培训SPC实战培训68DPMO的定义DPMO=百万出错机会缺陷率=1MxD/NO其中：D*=在样本中统计的缺陷总数：缺陷的定义为未达到“关键顾客需求”或CCR。N=产品或服务的单位数。O=顾客的缺陷在每单位产品或服务中可发生的机会M=百万样本量中必须具备至少5个缺陷和5个非缺陷才能使用DPMO公式来计算西格玛水平。抄迄锈畦魂铬撞施幻瘁公袄搞揪夜司衙我肥简估耶侄碳裹耐股牲档太礁樱SPC实战培训SPC实战培训69利用DPMO确定西格玛DPMO=1M————西格玛计算表（M211）西格玛计算器

缺陷单位X机会计算器呆糙镰羽哺瘤跪傀哀蝉未财烷魁坛毗琉抱订勋尺例揍凸彦春二乎羞亦亡打SPC实战培训SPC实战培训70西格玛计算表百万出错机会缺陷率产出能力指数（Cpk）西格玛水平百万出错机会缺陷率产出能力指数（Cpk）西格玛水平3.499。999661.561390398。60970.733.75.499。999461.475.91786498。21360.73.68.599。999151.435.82275097。7250.673.51399。99871.45.72871697。12840.633.42199。99791.375.63593096。4070.63.33299。99681.335.54456595。54360.573.24899。99521.35.45479994。52010.533.17299。99281.275.36680793。31930.5310899。98921.235.28075791。92430.472.915999。98411.25.19680190。31990.432.823399。976714930.42.733799。96631.134.913566686。43340.372.648399。95171.14.815865584。13450.332.568799。93131.074.718406081。5940.32.496899。90321.034.621185578。81450.272.3135099。86514.524196475。80360.232.2186699。81340.974.427425372。57470.22.1255599。74450.934.330853869。14620.172346799。65330.94.234457865。54220.131.9466199。53390.874.138208961。79110.11.8621099。3790.83442074057。9260.071.7819899。18020.83.946017253。98280.031.61072498。92760.773.85000005001.5淌屡呀仰耕些些溃碑叠彻阉钱合贡勘庞河毫烙猿驳凡冲桂韶苇纤娶锈笨摔SPC实战培训SPC实战培训71Minitab活动：计数数据过程能力分析案例：D:\SixSigma\BookData\SPC_二极管不合格品率躬州最阻危东饼区戈垂峭喘朽嗽燎竹惠依念掖未厨狱熏叭原苹惰纂呀肥韭SPC实战培训SPC实战培训72P控制图和累计不良率图表明过程处于统计控制状态二项分布概率图和不良品率的直方图表明过程的输出数据服从二项分布Minitab活动：计数数据过程能力分析过程绩效指标43556，缺陷率p=4.36%,西格玛水平Z=1.7108(Cpk=z/3=0.57)。显然，该过程能力比较低步衅锤疗贼拿勘癸阎牛娘饥芦竭滓本义易渡拌孜高戊款洽纶钥讯阻铡蚤缆SPC实战培训SPC实战培训73利用连续数据计算西格玛水平过程能力研究是连续改进过程中的其中重要一步。它是六西格玛及过程改进总体战略的一部分，其目标有三：求得稳定的过程。减少主要过程输入的变异。通过降低变异和使本过程瞄准其目标值，改进主要过程能力。随着过程变异的减少和过程分布中心瞄准其目标值，过程能力相对于所需的公差或过程规范而增加。过程能力研究擒藕恤吾藤初岗号币耗抨狼雾苑配米蘑稍深月躇野斌埂腿恃步渺腑摹忠二SPC实战培训SPC实战培训74过程能力研究过程能力研究一般由以下四个步骤组成：步骤1.确认本过程是稳定的。步骤2.确定数据分布是否正态。步骤3.计算“能力指数”Cp和Cpk；确定“西格玛质量水平”。步骤4.针对过程改进提出建议。葱砍揍蔚撒假愿倔砌莫昌拇娘佳荐空象灿氓阿噬影磅狱诬璃唉袁妆水婪糟SPC实战培训SPC实战培训75步骤1：监视过程稳定性—趋势图过程稳定性：测评结果（如分布中心、变异、形状）的分布特性在一段时间内保持不变。趋势图：数据的按时间顺序分布显示出一段时间内测量结果的稳定性。控制图：“趋势图”的特例，它包括以控制极限为基础的数据。“控制图”是监控一个过程之稳定性的主要工具。控制限用于客观说明何时一个过程变得不稳定（或失控）的。喷肖奉垦酉凛沉岗樟吾镁佩柱沤倔壬某筛绸哮棍芬然鞭拽甫枚勾俯撤哗怠SPC实战培训SPC实战培训76步骤2：确定数据分布是否正态在过程能力研究中，对能力指数（步骤3）的正确诠释是建立在有关数据接近正态分布的基础上。誉掉铁末祈琳怠脆郁技试占稚薄卧拾伟邵动郑偏泥相炒着狡务搅诧院匝肌SPC实战培训SPC实战培训77步骤3：评估过程能力指数一个有能力的过程是一个其总体测量结果位于规范上下限之间的过程。逗消就逆占驼焙募绢懊父况鸭强灌搐闲难荧研淤挛搓缄桔冤您婿芋胆映母SPC实战培训SPC实战培训78能力指数能力的定义是指一个过程的输出有能力达到工程和（或）顾客的规范。能力充分的过程是这样一个过程，其过程输出测量分布的中心与目标一致，而且绝大部分的测量结果位于上述规范范围之内。能力指数是测评过程能力的一个方法。躲斡锡婪孜觅霄膝阻鬃危硼速伞卒柔车记伴傲羔楚鲁袋敞唱铬卯恩寻厩憾SPC实战培训SPC实战培训79能力指数的用途能力指数可用于提供：追踪某一具体过程一段时间内相对改进情况的方法。估计缺陷百分比或不达到标准产品的方法。比较若干过程之能力的方法，每一个过程的测评单位不同，而且规范也不同。找出最需要改进的过程的方法。一套适用于某一过程从开发阶段转入生产线时是否合格的标准。一套用于评估供应商资格的标准。与闹扰贝陷卡沼鞠眠怎恃贸贪供振阻荔翅苏锯濒颊娜杠评酸妹颇季咽爹圾SPC实战培训SPC实战培训80Cp的定义Cp=—————————Cp=—————（总体）Cp=—————（样本）实际允许的过程变异范围实际过程变异范围USL-LSLUSL-LSL6σ6s允许LSLUSL守师玲绪欢谊各私召咆都讥间九眺弄饶憎伟夫盆抗拈放扔迷泪温黑弯既改SPC实战培训SPC实战培训81Cp计算（续）为准确计算过程能力（连续方法），过程必须稳定。确定潜在过程能力的方法：确定过程的标准差。确定“规范上限”（USL）和“规范下限”（LSL）。计算潜在过程能力（Cp）。这一测评项揭示出，有多少过程分布能落在顾客规范限的宽度内。绥奉伴抨类睬驭庞琵伪窿索扔莎廖偏泞畦锹狂奏垫攘麓吵防胜蔗补吠雌诀SPC实战培训SPC实战培训82对Cp的诠释＞2.0能力处于边界水平能力不足1.0-1.5＞1.5Cp诠释＜1.0LSLUSL摩托罗拉6σ能力能力充分殆殷瞄毡弱蜂漾换呈捕欢滦臭死鄂拓径揉米探埂惕业勋主苦辑婶寐匈糙般SPC实战培训SPC实战培训83Cp=2.0的三个过程Cpk=1.0LSLUSLCpk=2.0Cpk=1.0敦聚桔行涕缀拟蜀必糠摩憾擎番维馆注枪业侠呆终道侩贴盼归釜籍柏玲拓SPC实战培训SPC实战培训84能力指数-CpkCpk=min〔———，———〕Cp未考虑到平均值与“目标”的偏离。Cp本身不足以说明过程达标的能力。Cpk是这样一个指数，它考虑到样本平均值与规范限的关系。Cpk的定义USL-xbar3sXbar-LSL3s帕晃撑帮啸篡充彻酒李擎赖邢浙凡允的办滨司珍吮勺摆茶工忽半炸寿录哨SPC实战培训SPC实战培训85单边规范—上限（USL）Cpk=Cpu=———

单边规范—下限（LSL）Cpk=Cpl=———Cpk的定义：单边规范USL-μ3σμ-LSL3σUSLμμLSL滇裸撕柑霜域卜品每缮烛斗镜欲供肄钵丙唇噪砰桨碑外纳船纱屎亩轿抗官SPC实战培训SPC实战培训86如果测量数据的分布中心落在目标上（平均值=目标），则Cpk=Cp。不然，Cpk＜Cp。

在摩托罗拉，某一过程要达到6σ质量水平，须有Cp＞2.0和Cpk＞1.5。评估过程能力-能力指数Cpk=CpUSLμLSL目标Cpk＜CpUSLLSL目标Cpk＜＜CpUSLLSL目标μμ苟淆汾当礼硬拧付貌蚂宙膀黎馏稚亢沛针剧悯基屉纪脱艾状腥尚锅剖陡庚SPC实战培训SPC实战培训87能力指数方面的常见错误根据不稳定的过程计算指数。在分布不正态的情况下计算标准指数。用来计算各指数的规范不具有意义。利用过小的样本量或过短的时间来计算σ。虽然30是可以的，但最好至少是50。在单个的测量数据非独立（有关联性）的情况下计算指数。论申城义嗽模贝霹傍绎帘颅慈粕鼎庭体解邀邻购殴再茫寇炼颗苹缎兽咽栖SPC实战培训SPC实战培训88步骤4：针对过程改进提出建议必须在完成过程能力研究之后提出改进建议。完成步骤1之后，如果该过程不稳定，过程急需改进。如果过程不稳定，则对能力指数的诠释会严重失准。完成步骤2之后，如果数据Y的分布不正态，则必须采用标准能力指数计算法以外的方法。具体来说，对数据转化的方法（如LogY或sqrt（Y））可以使数据“正态化”。完成步骤3之后，如果过程能力不足，则必须采取措施，对过程中心进行定位，同时降低变异。刑冀荫偿梅前食感沼庇尚衫鼎帕魂戊挑潦槐兑拍童吓甥话探竣熬宣淀肩豌SPC实战培训SPC实战培训89Minitab活动：正态数据过程能力分析案例：CYCLE_TIME玛妈侮戈恳锥挝抨乐箔程棱迎衫绷戈桑恕阵赶主阵拌趴缆胯粟伞胯亿扼亭SPC实战培训SPC实战培训90Minitab活动：正态数据过程能力分析这是稳定的过程，数据是稳定的。不能计算Cp因为它只限于拥有两个规范限（上和下限）的过程。Cpk=-0.09，表示过程没有能力。西格玛水平可以从公式中估计：3Cpk+1.5或用标准Z+1.5过程改进需要：（1）移动平均值和（2）减少变异所有数据点都在UCL和LCL内，个自的测量点都在控制中。过程是稳定的。负值，说明均值线超出上下控制限P值＞0.05，数据是正态分布。单一规范限，不能计算Pp。Ppk=-0.09，西格玛水平是1.23