进阶流程行为图.ppt

1、進階流程行為圖,目 的,回顧流程行為圖 (Process Behavior Chart)的目的 回顧 Minitab 控制圖和控制圖方法論 進一步瞭解控制界限 觀摩其他計量型的圖表 特別是使用子群組 (subgroups) 的圖表 重訪計數型圖表 (attribute charts) 檢視特殊情況下的圖表繪製,流程行為圖的目的,幫助瞭解資料脈絡 分辨訊號與干擾 顯示流程為： 穩定的 & 可預測的 vs. 不穩定的 & 不可預測的 幫助決定何時採取行動和何時保持現狀,回顧： Minitab 控制圖,流程行為圖有很多種,計量型圖表,計數型圖表,特殊情況下使用的圖表，本課程不討論,計數或分類 資料,

2、計數資料,何種類型?,缺陷數,不良品數,子群組大小相等,子群組大小不同,固定概率,變動概率,C Chart,U Chart,NP Chart,P Chart,發生次數,每單位發生次數,不良品數量,不良品百分比,資料收集,資料格式?,測量數據,計量資料,子群組大小為 1,子群組大小為 2 到 5,子群組大小大於 5,I & MR Chart,個別值,平均值和全距,平均值和標準差,Cusum Chart,EWMA Chart,平均值偏移較小 不考慮子群組的大小,連續製程(如：化學、批量) 平均值的相關性,Mike Quach,控制圖選擇路徑圖,控制界限,控制界限,建立控制界限 我們收集 20 到

3、30 個數據點製圖，用 Minitab 計算出控制界限，並利用它持續評估流程的表現 注意：當我們輸入新資料值時，Minitab 會重新計算控制界限。在實際操作中，這種方法通常不被接受 歷史界限 (Historical Limits) 若我們想要固定控制界限，在 Minitab 中可選擇輸入歷史平均值 (Historical Mean) 和歷史標準差 (Historical Sigma)，之後就不會在輸入新的資料點時重新計算控制界限,控制界限,重新計算控制界限 只有當流程發生了確知的改變後，才應重新計算 考慮下列理想情況： Six Sigma 小組收集 30 個數據點，然後繪製流程行為圖，(適用

4、於任何一種圖表) 根據控制圖計算出標準差，然後將歷史界限輸入 Minitab 持續監控流程且繪製資料點 當小組針對流程實施一些改善活動後，管控圖顯示流程超出控制界限 (Out of control) 重新計算控制界限 讓我們來試試看,建立控制界限StatControl ChartVariables Charts for IndividualsI-MR,檔案： Control Limits.mtw,說明： 變數為setup，針對第1、2、5 和 6種失控情況進行檢定,有些數點超出 控制界限，但 不嚴重,設定歷史界限,我們想要將這些值鎖定為控制界限,設定歷史界限,設定歷史界限,流程監控,團隊持續監

5、控流程並繪製資料點 後來加入的資料點被記錄在 “Later” 欄位 根據歷史界限來繪製控制圖 繪製一張沒有歷史界限的控制圖 比較不同點,流程監控,流程監控,團隊持續監控流程並繪製資料點 使用歷史控制界限 針對流程進行改善 控制圖顯示流程處於失控狀態（out of control） 改善後的資料被記錄在 “After Improvements” 欄位,流程改善後,流程超出控制界限， 控制界限已不適用， 我們有合理的理由來重新計算控制界限,重新計算控制界限,Minitab 說明： 新建一欄，名稱為 “Groups” 填入數字，如 1 決定從哪一位置開始重新計算，此例中為第 56 行 剩下的欄裏填入

6、不同的數位，如 3,重新計算控制界限,根據 “Groups” 欄裏的資訊，重新計算控制界限,在您的項目中，我們將尋找什麼,流程改善的明確證據,如果我們有明確 的證據表明流程又發生了進一步的改善時，可以再次重新計算控制界限,計量型控制圖 檔案： IPBC.MTW,Mike Quach,控制圖選擇路徑圖計量型資料,圖表種類有： I-MR (亦稱 X-MR) XbarandRange Xbarand Standard Deviation,子群組大小決定使用圖表的種類 子群組 (Subgroup) = 1 使用 I-MR chart 子群組大小為 2 到 5 使用Xbar and Range 子群組

7、5 使用 Xbar and S chart,子群組Subgrouping,合理的子群組,合理意味著“切合實際的” 合理地選擇您的子群組 子群組的第一目標： 子群組內應包含此次研究的所有變異來源，這些變異將被視為一般原因變異 子群組的第二目標： 收集樣本，以找出子群組間由其他變異來源所造成的影響。這些變異將被視為特殊原因變異,如果子群組不合理， Xbar and R charts 可能會誤導我們,合理的子群組,合理的子群組是在盡可能一致的條件下製造出來的一組物件 如在同樣的設定下、用相同的原料、由相同的作業員、在同一機臺上製造的 5 個連續物件，就是一個合理的子群組 子群組內的變異為短期變異 如

8、果 5 個物件是在相同時間、但由不同機台製造而成，就不是一個合理的子群組,合理的子群組,Xbar and R charts通常比I-MR更敏感 子群組設定不合理是最發生的錯誤,對於瓶裝汽水，合理的子群組是線上連續抽取幾個樣本,範 例,9:00 抽取另 5瓶,開啟 IPBC.MTWStatControl ChartsVariables charts for SubgroupsXbar-R 選取：“Observations for a subgroup are in one row of columns” 然後選取： “bottle1-bottle5”,Xbar and Range研究,Xbara

9、ndRange,Xbar-R Chart 顯示多個資料點超出控制界限。這組特定資料對製程平均值有敏銳的影響,XbarandRange,每個子群組的平均值,每個子群組的全距,公 式,A2、 D3 和 D4是根據子群組大小計算得來的常數值，控制界限則由子群組均值的平均值計算得來,子群組均值 的平均值,子群組全距的均值, R,Xbar and Range,Xbar and R charts 和 ANOVA 背後所隱含的道理很接近 基本上都是通過子群組均值間的差異與流程自然變異之間的比較來做決定 群組間的 vs. 群組內的變異 但從數學角度而言，兩者並不相同，從統計意義來說，流程行為圖表比 ANOVA

10、 更為保守,Xbar-S,除了用標準差代替全距外，Xbar-S chart 和 Xbar-R chart 幾乎一樣 實務上，Xbar-R 通常都用在小子群組中。5 是很常見的子群組大小 因為 Xbar-Range 很容易用心算算出，所以歷史上手繪圖都用 Xbar-Range，而 Xbar-S chart 中的標準差則往往要藉由計算器的幫助,Xbar練習,檢視 C10 C13 列中的資料。將資料分成合理的子群組，然後繪製合適的 Xbar 流程行為圖。請確認是否存在特殊原因變異。 將資料按機台進行分組，並忽略取樣時間的不同，是否發現了特殊原因變異? 三個機台是以同一個均值運作嗎?,計數型控制圖 檔

11、案： IPBC.MTW,控制圖選擇路徑圖計數型資料,圖表種類 不良品使用P and NP charts 瑕疵缺陷使用C and U charts,P and NP Charts,P and NP Charts,適用於不良品數目的製圖 P chart 具有 NP chart 的所有功能 不同點是 NP chart 需要相等的抽樣數目，P chart 卻不需要 Minitab 能自動繪製出比例 本單元將著重於 P chart 的學習 P chart 以二項式分佈為基礎 (Binomial Distribution),二項式分佈適用於：在有兩種可能結果的情況下，每次僅發生其中一種：通過或不通過，正面

12、或反面，好的或壞的，不良品或良品,二項式分佈,P Chart的特性,當 “不合格” 的機率低時， 使用 P chart 會比 I-MR 更好 中心線為 “不合格” 比率，並表示您的流程能力 P chart 的資料登錄為一系列整數 不良數、不合格數。另外，您一定要提供樣本大小 建議用其檢視流程輸出，而非輸入,執行 P chart，變數為“nfailed”，“subgroups size”為 “lot size 1” 以 “lot size 2” 作為樣本大小，再執行一次 為什麼控制界限不恒定?,練 習,建議 如果您不確定您的資料是否合乎二 項式分佈的條件，請使用 I-MR,U and C Cha

13、rts,U and C Charts,U and C charts 用於繪製事件的發生次數、瑕疵數量 U chart具有 C chart的所有功能 C chart 需要相同的抽樣數量，而 U chart 不需要 本單元將著重於 U chart 的學習 U chart 以波式分配為基礎,U Chart特性,以波氏分配為基礎，為整數分佈。 尋找缺陷或錯誤。一個 “搜索區域” 可能擁有一個以上的缺陷或錯誤 實際運用時，搜索區域可以是任何我們想確定的事物： 每頁的打字錯誤數 卡車門表面的噴漆污點數 一個工作天中，石匠不小心掉落磚瓦的數量 建議用以檢視流程輸出，而非輸入,執行 U chart，變數為“n

14、found”，“subgroups size” 為 “area size 1” 以 “area size 2” 為樣本大小，再執行一次 執行 I-MR chart，以 “nfound” 為變數，使用 “area size 1” 和 “area size 2” 哪些圖一樣? 哪些圖不一樣?,練 習,建議 如果您不確定您的資料是否合乎 波氏分配的條件，請使用 I-MR,總結,I-MR chart 通常的替代方案有： Xbar and R Xbar and S P chart U chart Xbar and R，Xbar and S 可能是現有功能最強大的的圖表。然而， 若子群組設定不正確，分析結果可能會被誤導。 P chart 以二項式分佈為基礎，為整數分佈。適用於在兩種結果下僅會發生其中一種情況的資料 。 U charts 以波氏分配為基礎，也是整數分佈。用以追蹤缺陷或錯誤數目，一單位上可能擁有一個以