控制图在MINITAB中的运用例PPT.ppt

2,*,重庆泰利福汽车零部件有限公司,Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,Ltd.,统计过程控制,SPC,实例用,1,2011-1-17,什么是6,？,6,能力,1,USL,LSL,2,3,4,5,6,3,能力,1,USL,2,3,LSL,2,2011-1-17,什么是6,？,3,sigma,水平的公司,6,sigma,水平的公司,銷售額中1015%是損失費用,百萬中有66,807個不合格品,依靠品質檢查,保證高品質需要很多費用,不能按體系進行,承認并滿足于99%,內部決定,CTQ,銷售額中5%是損失費用,百萬中有3.4個不合格品,重點是使工序中不產生不良,保證高品質所需費用更低,使用測定，分析，改善，管理技法,不滿足于99%,徹底地以顧客觀點來決定,CTQ,4,sigma,的水平是30頁報紙中有1個錯字的品質水平,5,sigma,的水平是百科全書中有1個錯字的品質水平,6,sigma,的水平是小規模圖書館中有1個錯字的品質水平,3,2011-1-17,实施,SPC,的基本步骤,步骤,1,步骤,2,步骤,3,步骤,4,步骤,5,步骤,6,步骤,7,识别需要控制的特性,制定抽样计划,做测量系统分析,收集数据,创建控制图,分析控制图并制定行动计划,评价过程能力,以,X-BAR,和,R,控制图为例介绍实施,SPC,的基本步骤,管理层的责任,/,支持,管理层部署,操作者执行,管理层部署,4,2011-1-17,计数型分析图形选用,5,2011-1-17,计量型分析图形选用,6,2011-1-17,“n”=1025,控制,图,的,选,定,资料性质,不良,数,或,缺陷,点数,单,位大小,是否一定,“n”,是否一定,样,本大小,n2,C,L,的性,质,“,n,”,是否,较,大,“,u”,单位缺点,控制图,“,c”,缺 点,控制图,“np”,不良数,控制图,“,p”,不良率,控制图,I-MR,单值移,动极差图,X-R,中位数,极差图,X-R,均 值,极差图,X,-s,均值标,准差图,计数型,计,量,型,“n”=1,n2,中,位,数,平均值,“n”=25,缺陷,点数,不良,件数,不一定,一定,一定,不一定,控制,图,的,选择,识别力差用少,理论充分,情报提供完整,过程检查力强,运用多,取样昂贵,破坏性,数据成正态分布,数据泊松分布,数据二项分布,样本大小相同才用,异常时无法查找原因,子组大运用少,7,2011-1-17,分析用与控制图用,一道工序开始应用控制图时，几乎不会恰巧处于稳定状态，即存在异因。如果以这种非稳定状态下的参数来建立控制图，控制图界限之间的间隔一定较宽，用这样的控制图来控制将会导致错误的结论。因此，一开始，总需要将非稳定状态的过程调整到稳定状态，这就是,分析用控制图的阶段,。,等到过程调整到稳定状态后，才能延长控制图的控制线作为控制用控制图，,这就是控制用控制图的阶段,。,因此，从功能上分，控制图可分为两种,一种是分析用的控制图，另一种是控制用的控制图。,8,2011-1-17,分析用与控制手控制图,1、,分析用控制图,分析用控制图是根据实际测量出来的数据，经过计算得出控制的上下限值之后画出的，它主要用来对初期质量的测定和监控，了解初期产品的过程能力，分析用控制图的调整过程就是质量不断改进的过程。作为一个分析用的控制图，它主要分析以下两点：,1),所分析的过程是否为统计控制状态？,2),该过程的过程能力指数是否满足要求？,9,2011-1-17,分析用与控制手控制图,2、,控制用控制图,控制用控制图是根据以前的历史数据，或之前产品质量稳定时的控制上下限，作为今后产品质量的控制上下限，它的意义在于用之前的控制界限来衡量近期的产品质量状态，如,8,月份的控制图以,7,月份的控制界限来判定，这样就可以看出,8,月份与,7,月份的质量对比状况。控制用的控制图经过一个阶段的使用后，可能又出现异常，这时应查出异因，采取措施，加以消除，使其不再出现并纳入标准，恢复所确定的稳定状态。,从数学的角度看，分析用控制图的阶段就是过程未知阶段，而控制用控制图的阶段则是过程参数已知的阶段。在生产过程中应用控制图进行质量控制，一般按以下三个步骤进行：,1),当生产过程中产品质量尚未稳定，即生产处于失控状态时，应加强管理，改进工艺，使生产进入稳定状态。这一阶段称为,调整阶段。,2),当生产过程已进入受控状态时，就可以采用控制图，进行过程质量管理。可以根据管理的需要，,选择合适的控制图。,3),生产过程进入管理阶段时，还应当考虑产品质量稳定在一个什么样的水平上，并根据具体情况作出决策。此时，就需要用控制图所使用的数据作直方图，,并结合产品的质量指标,(,产品标准,),来估算,Cp,值或,Cpk,值,，真正做到产品质量能够受控。,10,2011-1-17,分析用与控制手控制图,3、,应用控制图需要考虑的问题,1),对于任何过程，凡需要对质量进行控制的场合都可以应用控制图。但还要求对于所确定的控制对象应能够定量，这样才能够应用计量控制图。如果只有定性的描述而不能够定量，那就只能应用计数控制图。,2),所控制的过程必须具有重复性，即具有统计规律。对于只有一次性或少数几次的过程，显然难于应用控制图进行控制。,3),一个过程往往具有各种各样的特性，在使用控制图时应选择能够真正代表过程的主要指标作为控制对象。例如，假定某产品在强度方面有问题，就应该选择强度作为控制对象。在发动机装配车间，如果对于机轴的尺寸要求很高，这就需要把机轴直径作为控制对象。,4),选择控制图首先根据所控制质量指标的数据性质来进行选择，如数据为计量型的应选择；,X,bar,R,图，；,X,barS,图等；数据为计件值的应选择,p,或,np,图；数据为计点值的应选择,c,或,u,图。最后，还需要考虑其他要求。如抽取样本取得数据的难易与是否经济等。,11,2011-1-17,分析用与控制手控制图,3、,应用控制图需要考虑的问题,5),如果在控制图中点子未出界，同时点子的排列也是随机的，则认为生产过程处于稳定状态或统计控制状态。如果控制图点子出界或界内点子排列不是随机的，就认为生产过程失控。对于应用控制图的方法还不够熟悉的员工来说，即使在控制图点子出界的场合，也首先应该从以下几方面进行检查，经验证明这点十分重要。样本的抽取是否随机,?,测量有无差错,?,数字的读取是否正确,?,计算有无错误,?,描点有无差错,?,6),若点子出界或界内点排列非随机，应查出异因、采取措施、加以消除、不再出现、纳入标准，并立即追查原因，采取措施防止它再次出现。,控制图界限不可用规格值代替,；使用控制图之前，现场作业必须先标准化；如果过程控制做得不好，控制图如同虚设，要使控制图发挥作用，应使,Cp,值大于,l,O0,以上。,7),对于过程而言，控制图起着报警铃的作用，控制图点子出界就好比报警铃响。但一般来说，控制图只起报警铃的作用，而不能告知这种报警究竟是由什么异常因素造成的。要找出造成异常的原因，应根据生产和管理方面的技术与经验来解决。,12,2011-1-17,建立,X-R,控制,图,的四步,骤：,A,收集,数据,B,计,算控制限,C,过,程控制解,释,D,过,程能力,计算,/,解,释,13,2011-1-17,X,bar,R(X-R),是通过求出每组的平均值,X,bar,和每组的极差,R，,并分另在,X,bar,和,R,控制图上打点。,X,bar,图主要观察分析平均值变化，,R,图主要观察分析各组的离散性波动变化。,目前工厂使用最多的一种计量值控制图，也是获得过程情报最多一种控制图。他有以下特点：,1）,以机器为主的过程,2）,能充分反映出产品或过程的变化趋势,3）,对过程能力研究是一个有力的工具,4）,有利于建立过程或产品的变化连续监控机制,5）,适用于产量批大，加工过程稳定的情况,6）,适用于每次取样小,10，XbarR,通常,n,为,4-5,较合适,7）,中心趋势、周期、变差在图上一目了然,均值与极差控制图,(X,bar,R),14,2011-1-17,1,子组选择,1),每个子组内的零件都是在很短时间间隔内及非常相似的生产条件下生产出来的。,2),子组是单一的过程流生产的产品,(,如一个模具生产的零件,),。,3),初期研究时，子组一般由,4,5,件连续生产的产品组合。,4),每个子组内的变差主要是普通原因造成的。,当以上,4,个条件不能满足时，；一,R,控制图可能不会有效区分特殊原因的变差，可能出现一个或多个点超出控制限。,均值与极差控制图制作业要点,(X,bar,R),15,2011-1-17,2,子组数大小的选择,在选择子组与子组数的大小时，应遵循以下两个原则：,1),子组的容量应保持恒定；,2),根据控制图判稳准则，一般情况下，子组数据在,25,组或以上，单值读数在,100,或更多。,均值与极差控制图制作业要点,(X,bar,R),16,2011-1-17,3,子组抽样频率的确定,在适当的时间收集足够的子组,(25,组或以上,),，这样的子组才能反应潜在的变化，在过程的初始阶段，通常是在较短的时间间隔内收集样本,(,如每半小时,),，子组抽样的频率有以下几种，但不限于：,每,15,分钟抽样一次；每,30,分钟一次；每小时一次；,2,小时一次；,3,小时一次；,4,小时一次；一天一次,(,较为少见,),。,均值与极差控制图制作业要点,(X,bar,R),17,2011-1-17,在,MINITAB,中的运用,18,2011-1-17,19,2011-1-17,数据输入方式不同选用不同,20,2011-1-17,每组为个数据子组大小为，每组为个数据子组,21,2011-1-17,22,2011-1-17,23,2011-1-17,24,2011-1-17,25,2011-1-17,26,2011-1-17,27,2011-1-17,28,2011-1-17,分析控制图,在完成控制图后判断控制图是否受控？,判断标准：,任何超出控制线的点；,0,连续,6,个点连续上升或下降；,0,连续,9,个点在中心线同一侧,0,14,个连续点上下交替分布,O,15,个连续点分布在任意,C,区,(,中线两侧,)0,连续,3,个点中有,2,个在离中心线,2,标准差距离之外（同一侧）,0,连续,5,个点中有,4,个在离中心线,1,标准差距离之外（同一侧）,连续,9,个点中有,8,个在离中心线,1,标准差距离之外（两侧）,0,R,图,X,图,由于解释子组极差或现场值的能力都取决于零件间的变差，因此要首先分析,R,图。由于,Xbar,的控制界限取决于,R,图中变差的大小，因此,Xbar,图的变差与,R,图的变差有关。,29,2011-1-17,任何超出控制线的点,可能的原因：错误计算控制线或点的值，或者是描点错误。,R,图,超上限：,测量系统变化,(,如不同的检验员或量具,),；测量系统没有分辨力，靠估计获取数据。,R,图,超下限：,修改了数据。,Xbar,图：,控制界限计算错误；描点错误；测量系统发生变化,。,过程已改变，但也可能是一件孤立的事件,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,30,2011-1-17,连续,3,个点中有,2,个在离中心线,2,标准差距离之外（同一侧）,可能的原因：新的测量系统，更换操作者，漏加工步骤；,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,31,2011-1-17,15,个连续点分布在任意,C,区,(,1,个标准差内,),可能的原因：过程变差已经减小,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,32,2011-1-17,连续,9,个点中有,8,个点在离中心线,1,标准差距离之外（两侧）,可能的原因：测量系统问题，例如分辨力下降或是新的量具,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,33,2011-1-17,5,点,中有4,点,在,B,区,或,B,区,以外,可能的原因：测量系统问题，例如分辨力下降或是新的量具,A,B,C,C,B,A,UCL,LCL,34,2011-1-17,连续,9,个点在中心线同侧,可能原因：过程发生偏移：均值或增加，变差增加；比如换了新材料，或是新的操作者。,35,2011-1-17,连续,6,个点下降或下降,可能原因：出现,磨损，,过程的平均值已改变；测量系统的统计特性偏移已改变。,36,2011-1-17,14,个连续点上下交替分布,可能的原因：样本来自于两个班组。,UCL,LCL,制定行动计划,在该点附近展开调查,实施行动,一旦在控制图上发现有特殊原因信号，必须立即制定行动计划。大部分的特殊原因信号都在特殊原因发生之后，因此在调查特殊原因时，需要向前追溯几个取样阶段，例如：下图描述当,7,个点在中心线一边出现时分析：,行动计划包括：分析原因、针对原因制定改善措施和处理生产出来的产品,38,2011-1-17,如何分析特殊原因？,通过下面的这个检查清单我们在大多数情况下能找到答案：,39,2011-1-17,重新计算控制限,当进行首次工序研究或重新评定过程能力时，要排除已发现并解决了的特殊原因的任何失控的点；,重新计算并描画过程均值和控制限；,确保当与新的控制限相比时，所有的数据点都处于受控状态，如有必要，重复,判定/纠正/重新计算,的程序。,40,2011-1-17,延长控制限继续进行控制,当控制图上的点处于受控状态并且,CPK,大于1时，将控制限应用于制造过程控制，此时控制图称为,控制用控制图,；,将控制限画在,控制用控制图,中，用来继续对工序进行控制；,操作人员或现场检验人员根据规定的取样频率和样本容量抽取样本组、,立即,计算,Xbar,和,R,并将其画在控制图中并与前点用短直线连接、,立即,应用前述判定原则和标准判定工序是否处于受控状态；,如工序处于非受控状态，操作人员或现场检验人员应,立即,分析异常原因并采取措施确保工序恢复到受控状态；,工序质控点的控制图应用的“,三立即,”原则；,工序质控点的控制图出现异常情况的处理,20,字方针是“,查出异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准,”,。,41,2011-1-17,MINITAB,中,X-S,控制,图,的,运用,42,2011-1-17,43,2011-1-17,44,2011-1-17,判定与,XbarR,相同,45,2011-1-17,在下列情况下，有必要使用单值而不是子组进行过程控制，（在这样的情况下，子组内的变差为0）：,-在测量费用很大时（例如破坏性试验）,-当在任何时刻点的输出性质比较一致时（如：化学溶液的,PH,值）。,由,于,每一,样本组仅,有一,个单,值，,可能过较长时间样本组数才能达,到,25,个,以上。,单,值控制,图,在,检查过,程,变,化,时,不如,X-R,图,敏感。,如果,过,程的分布不是,对称,的，,则,在解,释单,值控制,图时,要非常小心。,单,值控制,图,不,能区,分,过,程零件,间,重,复,性，最好能使用,X-R。,I,-,M,R,控制,图,46,2011-1-17,审,查移,动极,差,图,中超出控制限的,点,，,这,是存在特殊原因的,信号,。,记,住,连续,的移,动极,差,间是,有,联,系的，因,为,它,们,至少有一,点,是共同的。由,于这个,原因，在解,释趋势时,要特別注意。,可用,单,值,图,分析超出控制限的,点,，在控制限內,点,的分布，以,趋势,或,图,形。但是,这,需要注意，如果,边,程分布不是,对称,，用前面所述的用,于,X,图,的,规则来解释时,，可能,会给,出,实际,上不存在的特殊原因的,信号,I,-,M,R,控制,图,解,释,47,2011-1-17,MINITAB,中,I-M,R,控制,图,的,运用,48,2011-1-17,49,2011-1-17,50,2011-1-17,51,2011-1-17,过程能力是指过程质量满足客户要求的能力,过程控制,样本,时间,失控,（存在特殊原因）,受控,（消除特殊原因,）,过程能力,样本,时间,受控但不能满足规范,（普通原因引起的变差过大,）,受控并且,能满足规范,（普通原因引起的变差被减少,）,52,2011-1-17,受控,不受控,可接受,P,合格产品,!,始终能生产合格的产品,.,O,?,P,可能没有能力始终生产出合格产品,!,一些是合格的,一些是不合格的,?,可能正在改进过程,或者相对公差带来说过程变差还算小,.,不可接受,O,不合格的产品,!,随时都可能生产不合格产品,.,O,不合格的产品,!,随时都可能生产不合格产品,!,满足要求,控 制,可能需要稳定,需要稳定,减小变差，,和,/,或者均值需要移动,需要减小变差,和,/,或是均值需要移动,过程控制及过程能力,1,3,2,4,能,力,53,2011-1-17,评价过程能力,评价过程能力的条件,只有在过程稳定并且统计受控的情况下才可以计算过程能力,如果过程不稳定且不统计受控，过程能力是没有意义的！,并且还需要做正态分布校验,54,2011-1-17,如果过程不正态公布，过程能力指数仅仅是个估计值,对于非正态分布的过程，需要专家来定义分布，,“,定义何种分布,”,，是个物理学问题而非数学问题,不符合物理学期望的非正态数据无过程能力可谈,55,2011-1-17,正态分布与,高斯分布百分比,m-1s,m+1s,m+2s,m+3s,m-2s,m-3s,m,68.27%,95.45%,99.73%,m+4s,m-4s,99.99%,如果数据呈现正态分布,就可以通过计算来预知过程的输出,对预见性的测量可以得到合格产品与不合格产品之比,1,s,68.27%,2s 95.45%,3s 99.73%,4s 99.99%,56,2011-1-17,为什么需要正态分布,?,单值移动极差图,(I-MR),的数据需要符合正态分布,用于计算,Cp/Cpk,或,Pp/Ppk,的数据需要符合正态分布,(,数据经过正态转换后符合正态分布适用,),备注,:,X-Bar&R,图可以使用非正态分布数据来监控过程,但是,用于计算,Cp/Cpk,或,Pp/Ppk,的数据要求符合正态分布,(,数据经过正态转换后符合正态分布适用,),正态检验,57,2011-1-17,判断是否正态分布的规则,:,至少需要,30,个数据点,通常数据量越大,通过以上工具检验一个过程是否符合正态分布得到的结论越准确,正态检验,工具与规则,58,2011-1-17,常用的正态检验工具,:,P,值,P-Value,用于,Anderson-Darling,正态检验,用假设检验的方法判断是否符合正态分布,如果,p 0.05,数据就可能不是正态分布,用,MINITAB,正态检验,注意：当,P,小于,0.05,时，数据不是正态分布的时候需要对数据进行正态转换,59,2011-1-17,用,MINITAB,正态检验,60,2011-1-17,要不使用这种分析,61,2011-1-17,正态分布值（）大于,.05,62,2011-1-17,小于,.05,不成正态分布,63,2011-1-17,为什么值是确认正态分布的参照数？,64,2011-1-17,65,2011-1-17,P,值在接近,0.05,用其它验证,66,2011-1-17,P,值在接近,0.05,用其它验证,67,2011-1-17,68,2011-1-17,69,2011-1-17,MINITAB,中数据转换,当数据不符合正态分布；,当过程期望的分布未知；,当过程稳定；,当符合以上条件时可用,Box-Cox,转化数据（非正态数据从数学角度出发可以转化通过幂改变数据和规范限）,转化选择最优值从,-5,到,5,，通常转化的是：平方根、自然对数、倒数,转化后数据存储另一空行；转化后的要进行正态性检验；并不是所有的数据能转化，核实数据很重要,70,2011-1-17,MINITAB,中第一种数据转换,71,2011-1-17,72,2011-1-17,73,2011-1-17,74,2011-1-17,75,2011-1-17,76,2011-1-17,MINITAB,中第一种数据转换,77,2011-1-17,78,2011-1-17,这个值有用,79,2011-1-17,数据转换后验证,80,2011-1-17,数据转换后验证,81,2011-1-17,进行数据转换后作过程能力分析时，你必须改变规范线,将运用到取整圆值来计算新的规范线,82,2011-1-17,转化后未修定公差,83,2011-1-17,转化后修定公差,84,2011-1-17,MINITAB,进行数据转换重新确定规范线,85,2011-1-17,86,2011-1-17,输入圆整值,87,2011-1-17,88,2011-1-17,MINITAB,过程能力计算,89,2011-1-17,输入新的规范限,90,2011-1-17,91,2011-1-17,过程能力指标意义及计算,92,2011-1-17,Cp/Cpk,和,Pp/Ppk,公式,93,2011-1-17,过程能力与过程性能,过程能力,(Capability)-Cp,和,Cpk,针对统计稳定过程,的,固有变差,的,6s,宽度,通常代表了受控过程的最佳性能，,其中,s,通常通过,R/d,2,（或,S/C,4,）估计,过程性能,(Performance)-Pp,和,Ppk,过程总变差的,6s,宽度,通常将总的过程输出与顾客要求相联系，,其中,s,通常通过过程总标准差,s,估计,94,2011-1-17,Cp,和,Pp,与规范有关的,仅反映过程变差的指数,Cpk,和,Ppk,与规范有关的,综合反映过程变差及对中情况的指数,如果过程统计受控,过程能力与过程性能将非常接近,二者最大的区别就是显示特殊原因的存在,95,2011-1-17,能力,性能,过程能力与性能的区别,96,2011-1-17,用,MINITAB,计算正态数据的过程,Cp/Cpk(pp/ppk),97,2011-1-17,CP/CPK,PP/ppk,用,MINITAB,计算正态数据的过程,Cp/Cpk(pp/ppk),98,2011-1-17,用,MINITAB,计算正态数据的过程,Cp/Cpk(pp/ppk),99,2011-1-17,用,MINITAB,计算正态数据的过程,Cp/Cpk,100,2011-1-17,用,MINITAB,计算正态数据的过程,Pp/Ppk,101,2011-1-17,用,MINITAB,计算过程完整,Pp/Ppk(Cp/Cpk),102,2011-1-17,用,MINITAB,计算过程完整,Pp/Ppk(Cp/Cpk),103,2011-1-17,104,2011-1-17,Cp,指标评价的只是,潜在的,过程能力，不是,实际的,过程能力，因为,Cp,只考虑了过程变差而忽略了过程的对中性,过程变差与过程对中性是不同的过程概念，一般结合,Cp,与,Cpk,分析过程能力,Cp,图解,105,2011-1-17,我们用,Cpk,理解实际的过程能力，既考虑了过程对中程度，也考虑了过程分布宽度,结合使用,Cpk,与,Cp,理解过程对中程度,当,Cpk,=Cp,，过程对中,当,Cpk,Cp,，过程不对中；若二者之间的差异较大，则过程有较大偏移，需要改善过程对中程度以达到过程的潜在能力（,Cp,）,Cpk,图解,106,2011-1-17,我们用,Pp,理解潜在过程性能，显示了总的过程分布宽度与工程规范之间的比较，当总的过程变差减小时，,Pp,就会增大。,Pp,不同于,Cp,的地方,1,）评估的变差不同,Cp,是使用子组内变差均值,R,和转换因子（,d,2,）来评估标准差，只评估了子组内的变差，没有考虑子组间的变差,Pp,采用单个数据来计算标准差，评估了总的过程变差，包括子组内的与子组间的变差,107,2011-1-17,Pp,不同于,Cp,的地方（续）,2,）数据来源不同,Cp,采用有间隔的子组抽样数据,Pp,采用连续取样的单个数据（用于量产前的过程性能评估）,Pp,指标评价的只是,潜在的,过程性能，不是,实际的,过程性能，因为,Pp,只考虑了总的过程变差而忽略了过程的对中性,108,2011-1-17,我们用,Ppk,理解实际的过程性能，既考虑了过程对中程度，也考虑了总的过程分布宽度,结合使用,Ppk,与,Pp,理解过程对中程度,当,Ppk,=Pp,，过程对中,当,Ppk,Pp,，过程不对中；若二者之间的差异较大，则过程有较大偏移，需要改善过程对中程度以达到过程的潜在性能（,Pp,）,参考使用,Pp/Ppk,与,Cp/Cpk,可以得到以下信息,当,Pp,与,Cp,，或,Ppk,与,Cpk,近似相等时，子组间的变差最小,当,Pp,与,Cp,，或,Ppk,与,Cpk,差异较大时，子组间的变差为主要影响因素,109,2011-1-17,福特过程能力新旧对照,旧标准,新标准,PPAP,PPK1.67,PPK1.67,量产,CPK1.33,PPK1.33,忽略了组间变差,110,2,计数型控制图,111,2,不良品率控制图（,P,图）,对产品不良品率进行监控时用的控制图,;,质量特性良与不良，通常服从二项分布,;,当样本容量,n,足够大时,例如,该分布趋向于正态分布,适用于全检零件或每个时期的检验样本含量不同。,112,2011-1-17,不良品率控制图（,P,图）,检验并记录数据,计算平均不合格品率,P,计算中心线和控制界限,绘制控制图并进行分析,与,n,有关！,113,2011-1-17,P,图选择,子,组,容量、,频,率、,数,量,子,组,容量,：用,于计数,型,数据,的控制,图,一般要求,较,大的子,组,容量(例如50200)以便,检验,出性能的,变,化，一般希望每,组,內能包括,几个,不合格品，但,样,本,数,如果太,大,也,会,有不利之,处,。,分,组频,率,：,应,根,据产,品的,周,期,确,定分,组,的,频,率以便,帮,助分析和,纠,正,发现,的,问题,。,时间隔,短,则,反,馈,快，但也,许与,的子,组,容量的要求矛盾,子,组数,量,：要大,于,等,于,25,组,以上，才能判定其,稳定,性。,114,2011-1-17,计,算每,个,子,组,內的不合格品率,记录,每,个,子,组,內的下列值,被检项,目的,数,量,n,发现,的不合格,项,目的,数,量,np,通,过这,些,数据计,算不合格品率,115,2011-1-17,选择,控制,图,的坐,标,刻度,描,绘数据点,用的,图应将,不合格品率作,为从坐标,，子,组识,別作,为横,坐,标,。,纵,坐,标,刻度,应从,0到初步研究,数据读数,中最大的不合格率值的1.5到2倍。,划图区域,116,2011-1-17,将,不合格品率描,绘,在控制,图,上,描,绘,每,个,子,组,的,p,值，,将这,些,点联,成,线,通常有助,于发现异,常,图,形和,趋势,。,当点,描完,后,，粗,览,一遍看看它,们,是否合理，如果任意一,点,比別的高出或低出,许多,，,检,查,计,算是否正,确,。,记录过,程的,变,化或者可能影,响过,程的,异,常,状,況，,当这,些情,况,被,发现时,，,将,它,们记录,在控制,图,的,“,备注,”,部份。,117,2011-1-17,MINITAB,中,p,控制,图,118,2011-1-17,119,2011-1-17,120,2011-1-17,121,2011-1-17,MINITAB,中,p,图计算,122,2011-1-17,MINITAB,中,p,图计算,如样本相同选这项,123,2011-1-17,MINITAB,中,p,图计算,124,2011-1-17,MINITAB,中,p,图计算,125,2011-1-17,MINITAB,中,p,图计算,126,2011-1-17,P,图能力分析,PPM(Cpf),PPM,表示每百万个产品有多少个不合格品，强调的是,不合格品,。,计算公式如下：,用,PPM,评价等级：,PPM,233,（过程能力足够）；,233PPM577,（过程能力尚可）；,577PPM1350,（过程能力不够）,用,Cpf(,差错分析法）评价：,用,Cpf,评价等级：,Cpf,1.33,（过程能力足够）；,1.00,Cpf 1.33,（过程能力尚可）；,Cpf,1.00,（过程能力不够）,PPM=,不合格的产品数,被检验的总产品数,1,000,000,Cpf=,目标合格率,达成合格率,100%,127,2011-1-17,不良品数控制图（,nP,）,样本容量,n,恒定；,不合格品数是一个服从二项分布的随机变量；,当,np 5,时近似服从正态分布,N np,，,np,（,1-p,）,128,2011-1-17,不良品数控制图,确定数据样本容量,n,的大小,n,常取,50,以上的数,.,收集数据,Pn,1,，,Pn,2,Pn,3,Pn,k,k,为样本数,计算控制中心和控制界限,绘制控制图并进行分析,129,2011-1-17,不合格品,数,np,图,“,np,”,图,是,用来,度量一,个检验,中的不合格品的,数,量，,与,p,图,不同，,np,图,表示不合格品,实际数,量而不是,与样,本的比率。,P,图,和,np,图适,用的基本情況相同，,当满,足下列情況可,选,用,np,图,不合格品的,实际数,量比不合格品率更有意,义,或更容易,报,告。,各,阶段,子,组,的,样,本容量相同。,“,np,”,图,的,详细说,明,与,p,图,很相似，不同之,处,如下：受,检验样,本的容量必,须,相等。分,组,的周期,应,按照生,产间隔,和反,馈,系,统,而定。,样,本容量,应,足,够,大使每,个,子,组,內都出,现几个,不合格品，在,数据,表上,记录样,本的容量。,记录并,描,绘,每,个,子,组,內的不合格品,数,(,np)。,130,2011-1-17,MINITAB,中,nP,控制图,选,nP,就行了，后面与图相同,131,2011-1-17,MINITAB,中,nP,计算,与图的选用项和评价完全相同,132,2011-1-17,缺陷数控制图（,C,图）,控制对象为一定单位,(,如一定长度、一定面积、一定体积等）上面的缺陷数；,如铸件表面的气孔数、机器装好后发现的故障数；,产品上的缺陷数服从泊松分布；,133,2011-1-17,缺陷数控制图（,c,图）,“,c,”,图,內,来测,量一,个检验,批內的缺陷的,数,量，,c,图,要求,样,本的容量或受,检材,料的,数,量,恒,定，它主要用以下,两类检验,：,不合格分,布,在,连续,的,产,品流上(例如每匹,无纺布,上的瑕疪，玻璃上的,气,泡或,电线,上,绝缘层,薄的,点,)，以及可以用不合格的平均比率表示的地方(如每100平方米,无纺布,上暇疵)。,在,单个,的,产,品,检验,中可能,发现许,多不同,潜,在原因造成的不合格(例如：在一,个,修理部,记录,，每,辆车,或元件可能存在一,个,或多,个,不同的不合格)。,主要不同之,处,如下：,检验样,本的容量(零件的,数,量，,织物,的面,积,，,电线,的,长,度等)要求相等，,这样,描,绘,的,c,值,将,反映,质,量性能的,变,化(缺陷的,发,生率)而不是外,观,的,变,化(,样,本容量,n)，,在,数据,表中,记录样,本容量；,记录并描绘每个,子,组,內的缺陷,数,(,c),134,2011-1-17,缺陷数控制图,1.,收集数据：,一般取,2025,组数据；,如果缺陷数较小，可将几个样本合为一个，使每组缺陷数,C=0,的情况尽量减少，否则用来作控制图不适宜；,不同的缺陷应尽可能分层处理。,135,2011-1-17,缺陷数控制图,2.,计算平均缺陷数,3.,计算中心线和控制界限,:,4.,绘制控制图并进行分析,136,2011-1-17,MINITAB,中,C,控制图,137,2011-1-17,MINITAB,中,C,控制图,138,2011-1-17,MINITAB,中,C,控制图,139,2011-1-17,MINITAB,中,C,控制图,140,2011-1-17,MINITAB,中,C,控制图,141,2011-1-17,MINITAB,中,C,图计算,142,2011-1-17,MINITAB,中,C,图计算,143,2011-1-17,MINITAB,中,C,图计算,144,2011-1-17,MINITAB,中,C,图计算,145,2011-1-17,C,图能力分析,DPU,DPU,表示单位产品缺陷数，强调是,缺陷,。,计算公式如下：,DPU=,被检验产品中的总缺陷数,被检验的总产品数,146,2011-1-17,单位缺陷数控制图,(U,图,),“,u,”,图,用,来测,量具有容量不同的,样,本(,受检,材料的量不同)的子,组,內每,检验单,位,产,品之內的缺陷,数,量。除了缺陷量是按每,单,位,产,品,为,基本量表示以外，它是,与,c,图,相似的。,“,u,”,图,和,“,c,”,图适用于,相同的,数据状况,，但如果,样,本含有多,于,一,个,“,单,位,产,品,”,的量，,为,使,报,告值更有意,义时,，可以使用,“,u,”,图,，,并,且在不同,时,期內,样,本容量不同,时,必,须,使用,“,u,”,图,。,“,u,”,图,的,绘,制和,“,p,”,图,相似，不同之,处,如下：,147,2011-1-17,单位缺陷数控制图,(U,图,),适合用于对单位样本数量（如面积、容积、长度、时间等）上缺陷数进行控制的场合；,通常服从泊松分布,;,可近似与正态分布 来处理,;,取样大小可以是不固定的，只要能计算出每单位上的缺陷数即可；,148,2011-1-17,单位缺陷数控制图,(U,图,),检验并记录数据,计算平均单位缺陷数,计算中心线和控制界限,绘制控制图并进行分析,与,n,有关！,设,n,为样本大小，,C,为缺陷数，则单位缺陷数为：,u=c/n,149,2011-1-17,MINITAB,中,U,控制图,150,2011-1-17,MINITAB,中,U,控制图,151,2011-1-17,MINITAB,中,U,控制图,152,2011-1-17,MINITAB,中,U,控制图,153,2011-1-17,MINITAB,中,U,控制图,154,2011-1-17,MINITAB,中,U,图计算,155,2011-1-17,MINITAB,中,U,图计算,156,2011-1-17,MINITAB,中,U,图计算,157,2011-1-17,MINITAB,中,U,图计算,158,2011-1-17,MINITAB,中,U,图计算,159,2011-1-17,MINITAB,中,U,图计算,160,2011-1-17,计数型数据能力分析,DPMO,DPMO,(,D,efect,P,er,M,illion,O,pportunity),表示是,每百万产品机会缺陷数,。,使用下面的公式计算,DPMO:,DPMO=,总的缺陷数,D,总单元数,N,每个单元机会数,O,1,000,000,161,2011-1-17,范例,使用计数型数据计算,DPMO,下面显示的数据来源于零件定单：,500,零件定单,(N),3,机会数,(O),一种失效,:,迟到,二种失效,:,错误的零件,三种失效,:,错误的地址,57,出现的错误,(D),12,在送给顾客之前发现的缺陷,45,顾客察觉到的缺陷,162,2011-1-17,范例,使用计数型数据计算,DPMO,1.,处理的数量,2.,产生的总缺陷,(,包括发生的缺陷和后来解决的,),3.,每个单位产品出现缺陷的机会数,4.,计算出每百万机会中的缺陷,163,2011-1-17,由于常规控制图存在着一定的计算上的工作量，,20,世纪,50,年代，美国,RATH&STRONG,管理咨询公司为世界,500,企业开发出一种简单实用的过程监控工具,“,预控图,”,时 间 控制图,VS,预控图,20,世纪,90,年代之前,99,：,1,目前,80,：,20,预控技术,164,2011-1-17,预控图的优点,1,、所需的数据