1、1,Six Sigma project 测量阶段(M)-过程能力分析,2,六西格玛项目路径图,项目选择 确定关键输出变量 界定流程范围 成立项目团队 完成项目立项书,制定并验证解决方案 实施解决方案,初步分析潜在原因 识别根本原因,标准化 跟踪改善效果,关键输出的测量系统分析 关键输出的当前表现,搞清主要问题是什么？,我们现在做得怎么样？,做得不好的原因是什么？,需要采取哪些改进措施？,我们如何保持业绩？,3,测量阶段(Measure Phase),关键输出的测量系统分析,关键输出的当前表现,工具,步骤,项目输出,测量阶段Measure Phase,目的 测量当前表现 初步寻找原因,合格的测量
2、系统 输出变量的当前表现,计量型测量系统分析 计数型测量系统分析,当前工程的状况 当前测量系统状况,MSA 测量系统分析 过程能力分析,4,数据的类型,你有何种数据?,连续性数据,间断性数据,在过程中 收集数据,在过程中 收集数据,能力指数 Cp, Cpk, Pp, Ppk 或等,能力指数 ,DPPM, DPU, DPMO, Sigma level,数据的类型：,5,工作中量具的类型,计量型量具 电压仪 卡尺 量杯 电流计 压力计 温度计 计数型量具 测隙规 通止规（Go-no gage) 目测（pass/fail）,计量型和计数型必须用不同的方法处理，,YOKE选别量具:,6,计量型数据和计
3、数型数据的概念,计量型数据和计数型数据的实例展示:,计量型数据是指用可以连续性的获取数据的量具获得的测量数据,计数型数据是指用只能间断性的获取数据的量具获得的测量数据,7,计量型数据,数据的种类,计数型数据,8,计数型数据-Defective & Defect,什么是缺陷品 defective？ 至少含有一个缺陷的产品什么是缺陷 defect？ 过程的输出不符合所定义的规格（长度、颜色、光泽,外观等）的不符合点.,9,DPPM（Defective Parts Per Million）-每百万产品中的缺陷品数DPU 单位产品缺陷数 Defects Per Unit,计数型过程能力衡量指标 DPP
4、M&DPU,10,DPU (Defects Per Unit)-单位产品缺陷数DPO (Defect per opportunities )-机会缺陷率DPMO（Defect Per Million Opportunities）-每百万次缺陷机会中的缺陷数,计数型过程能力衡量指标 DPU&DPMO,DPO,11,计数型数据DPPM与DPU与DPMO,请对两个公司的质量进行比较，评价他们的DPPM, DPU ,DPMO各为多少?,A 公司,B 公司,12,计数型数据DPU与DPMO的计算例题,【例】已知某电路板共8个焊点。现抽取1000块该型电路板，经过测试发现焊点的总缺陷数为50个。则：DPU
5、和DPMO等于？,13,计数型练习：制造业,#1不良马达 C/R刚制造完成 1472 个MBA，(每个马达有723 个零件)，其中有 312 个不良零件.计算其DPU,DPMO。,14,了解计量型数据过程能力,LSL(下限),USL(上限),缺陷,目标,Variation,15,你需决定用那一个飞行员飞行？ 飞行员A还是飞行员B? 飞行员A在跑道边界内连续降落了10次(达到了标准)。 飞行员B也在跑道边界内连续降落了10次。,计量型 数据竞争的质量,16,计量型数据-过程能力构成因素,17,计量型 数据-过程能力构成因素,客户的声音,LSL(下限),USL(上限),18,计量型 数据-过程能力
6、构成因素,19,计量型 数据-正态分布的典型区间,20,计量型 数据-Cp,问题：通常我们希望Cp越大越好还是越小越好？,Cp,=,容 差,过程能力,=,T,6,M,式中，USL,LSL分别是质量特性的上，下规格限。M=1/2(LSL+USL),称为规格中心。容差T=USL-LSL，反应了对过程的要求。在这个定义中，容差T一般不能轻易改变，因此， 越小，Cp值越大。,21,虽然两个分布中心不一样, Cp都为1.33，但对于这个工程的分布是在中心还是不在 中心我们不知道。故我们必须引入另一个过程能力评价指标Cpk（短期过程能力）,计量型 数据- Cp的不足,A图,B图,M,M,22,Cpk（短期
7、过程能力）的意义,Cp,Cpk,对于大多数情况来说，过程输出的均值不会恰与规格中心或者目标值重合。因此，在进行过程能力分析是，应当将均值的影响考虑进来。引进过程能力指数Cpk就是为了解决这个问题。由于过程中心通常在规格限（LSL,USL）之间，因此，用过程中心与两个规格限最近打的举例min USL-,-LSL与3之比作为过程能力指数，记为Cpk。,过程能力指数Cp示意图,过程能力指数Cpk示意图,23,Cpk：当分布不是处在两侧规格的中心位置时,Cpk更能表现过程的能力.,Cpu和Cpl两个比较后选择小的即为Cpk,计量型 数据-过程能力指数 - Cpk,Cpk = min Cpu,Cpl ,
8、24,Cpk的其他表现形式,当Cp值一定时，Cpk将随着过程输出中心与规格中心M偏离的增大而减小。事实上，利用T=USL-LSL,M=(USL+LSL)/2,责Cpk可以表示为另一种形式：,K0 称为偏离度,25,观测Cp Cpk可以决定如何改进过程,例如：,1:当Cp及Cpk都较小而二者差别不大时（比如Cp=0.72 及 Cpk=0.69）我们应该怎样改进过程？,2:当Cp较大，而Cpk很小（比如Cp=1.43及Cpk=0.72），二者差别较大，我们应该怎么样改进过程？,3:当Cp本身不够好，Cpk更小（比如Cp=0.84及Cpk=0.35），而且二者差别较大时，我们又该如何改进过程？,26
9、,计量型 数据-案例：过程能力的Minitab分析,3,5,2,5,1,5,值,测量,S,a,m,p,l,e,1,2,3,L,S,L,U,S,L,【例】NCCP化学室在三个连续的胶水批次中进行抽样。测量指标为粘度。由于批次大 小及抽样程序，所以抽样数目是随着批次而变化的。 粘度规格界限为15到35。这些结果如下:,取样批次,请通过Minitab计算Cpk与Ppk,27,计量型 数据-案例：过程能力的Minitab分析,注：对属于计量型数据的因变量Y，在进行过程能力分析前确保其分布的正态性是非常必要的！,28,计量型 数据-案例：过程能力的Minitab分析,29,计量型 数据-动态Cpk 长期
10、过程能力Ppk,我们所要考察的是工厂长期的过程能力控制情况。所以光有短期过程能力是不够的，必须需要长期的过程能力来衡量。,30,计量型 数据-动态Cpk 长期过程能力Ppk,LSL,Short-Term Capability,长期过程能力,短期过程能力,USL,31,收集短期和长期数据： 通常在近似的条件下收集到的数据视为短期数据 在长期的条件下收集到的数据视为长期数据,LSL,USL,组间变异,组内变异,Time 2,Time 3,Time 4,Time 1,Time 5,Time,Output,整体变异,计量型 数据-短期变异和长期变异,32,LSL 平均 USL,Time 1,Time
11、2,Time 3,Time 4,短期过程能力,长期过程能力,长期过程能力 (Long Term),短期过程能力 (Short Term),(Cp, Cpk,),(Pp, Ppk,),计量型 数据-短期变异和长期变异,33,过程潜在 Process Potential,过程实际 Process Actual,Cp PPCpk PPK,长期整体标准差 不受控,短期共有标准差受控,和公差与标准差有关,和公差与平均值，标准差有关,计量型 数据-过程性能指数,34,计量型 数据-预估短期与长期表现,短期能力指数,长期能力指数,35,只存在偶然原因的影响通过狭窄的范围收集 从属于一批的原材料 用一个机器
12、以一名操作者为对象,不但存在偶然原因，也存在异常原因通过广泛的范围收集 在多批原材料 用多个机器 以多数操作者为对象,短期数据,长期数据,短期数据与长期数据只是相对的！,计量型 数据-短期变异和长期变异,36,过程能力等级评定表,37,计量型 数据-练习：过程能力的Minitab分析：另一种方法,38,计量型 数据-练习：过程能力的Minitab分析,看流程是否稳定,看数据是否正态,流程稳定，数据正态，才看这里数据,39,计量型 数据-警告!,过程能力研究中所作假设 1. 测量系统合格2. 数据来自稳定受控的过程 否则得先要消除特殊原因导致的变异3. 正态分布否则，进行数据变换或其他非正态数据的处理办法如果不满足条款 #1 、 #2和#3 ，结果将有误导,40,计量型 数据-要点回顾,了解过程能力评价的概况：分计数型和计量型数据 掌握计数型数据过程能力评价指标计数型数据可以使用DPPM,DPU,DPMO西格玛水平等指标衡量 掌握计量型数据过程能力评价指标计量型数据可以使用Cp，Cpk，Pp，Ppk等指标计量型数据要求数据正态以及数据稳定可以对Y做过程能力分析，也可以针对X进行过程能力分析做过程能力分析前一定要保证测量系统稳定可靠,
