6Sigma工具培训教材之CPK&SPC

6Sigma工具培训教材之CPK&SPCPage2目录过程能力分析•Cp,Cpk•Pp,Ppk•Z值•DPPM控制图•基本概念•控制图的建立•HDDOnlineSPC控制计划Page3过程能力分析什么叫过程能力•过程能力以往也称为工序能力，指过程加工质量方面的能力，它是衡量过程加工内在一致的，稳态的最小波动。•过程处于稳态时，有99.73%的产品计量质量特性值落在u±3σ的范围内（u-质量特性值的均值，σ质量特性值的标准差）•一般用Cpk(ProcessCapabilityIndex)，Cp来表示-3σ+3σ过程宽度包含99.7%的值LSLUSLPage4过程能力分析研究过程能力的目的：•评估当前的过程表现•预测产品的真实的品质水准•量化管理•寻找改善机会•比较改善前后效果过程能力指数•Cp,Cpk(ProcessCapabilityIndex)•Pp,Ppk(ProcessPerformanceIndex)•Z值（Sigma水平）•DPPM(DefectPartsPerMillion)通常情况下常用Cpk来衡量过程能力的表现。Page5Cpk的使用前提条件Cpk的使用前提条件•数据的总体来自某一正态分布；•制程已经稳定，不存在特殊变异；•如何判定制程是否稳定？要控制图连续25点都在控制界限内；•如果不能连续25点都在控制界限内，则只能用Ppk,，否则会高估制程能力而造成误判；•常常和控制图一起来分析制程的表现；Page6我们期望的过程改善一切品质都具有它的目标值（targetvalue）,品质是与目标值的偏差越小越优秀从统计的角度看过程的表现，只有两个问题：•中心偏移（过程中心值不在目标值上）•离散-（过程偏差太大）LSLUSLTarget中心值偏移目标值离散变大LSLTargetUSLMeanTargetLSLUSLσ1σ2Page7我们期望的过程改善Page8过程能力指数我们用什么表示过程能力的好坏？－－过程能力指数•Cp,Cpk(ProcessCapabilityIndex)•Pp,Ppk(ProcessPerformanceIndex)•Z值（Sigma水平）•DPPM(DefectPartsPerMillion)Page9过程能力中数据类型数据类型离散数据收集过程中数据用Minitab进行分析过程能力Sigma水平，DPPM，Z值连续型数据收集过程中数据用Minitab进行分析过程能力Sigma水平,Cpk,Ppk，Z值Page10长期/短期过程能力长期能力LSLLSLNormal短期能力经验上，长期过程与短期过程存在1.5sigma左右的偏移Page11长期过程能力和短期过程能力指数有偏移长期过程能力指数Ppk无偏移下单侧长期过程能力指数Ppl无偏移上单侧长期过程能力指数Ppu无偏移长期过程能力指数Pp有偏移短期过程能力指数Cpk无偏移下单侧短期过程能力指数Cpl无偏移上单侧短期过程能力指数Cpu无偏移短期过程能力指数Cp计算公式名称符号STLuTTCp6STupuxTC3STLplTxC3)3,3min(STUSTLpkxTTxCLTLuTTPp6LTupuxTP3LTLplTxP3)3,3min(LTULTLpkxTTxPLUTT,LTST,：分别表示产品的上、下规格：分别表示短期过程标准差，长期过程标准差Page12Cpk和Ppk的差别Cpk是短期过程能力的计算，仅仅包括普通原因引起的过程变异；Ppk是长期过程能力，包括普通原因和特殊原因引起的过程变异Cpk的计算是假设过程处于受控制状态的，因此用于对过程能力的预测：Ppk的计算是过程没有处于受控制状态的，是过程能力的实际表现。计算Cpk中的sigma是组内差异，Ppk中的sigma总的差异（组内和组间差异）Page13过程能力指数_Cp过程的变异规格容差Cp6LSLUSLCp-3σ+3σ过程宽度包含99.7%的值LSLUSL这里的σ是“组内变异”，短期过程变异orPage14过程能力指数_Cp•哪一个流程更好？•两个流程的Cp是一样的吗？•Cp能代表我们的流程吗？LSLUSLLSLUSLPage15短期过程能力指数_Cpl,Cpu,CpkLSLTargetUSLshiftst表示短期标准差，在MINITAB中以StDev(Within)规定过程中心与规格中心一致时过程中心与规格中心不一致时只有规格下侧只有规格上侧具有规格双侧STLuTTCp6STupuxTC3STLplTxC3)3,3min(STUSTLpkxTTxC一般Ｃpk目标值要大于１.３３Page16不合格率，DPPM,sigma水平与Cp的关系Cp不合格品率DPPMSigma水平Cp=0.33p=31.7×10-2322,1741sigmaCp=0.67p=4.55×10-244,4312sigmaCp=1.00p=2.70×10-32,7003sigmaCp=1.33p=6.61×10-5664sigmaCp=1.67p=5.45×10-90.5455sigmaCp=2.00p=1.98×10-90.0026sigmaPage17长期过程能力指数_Ppl,Ppu,Ppk长期能力LSLLSL短期能力Time1Time2Time3Time4LT表示长期标准差，在MINITAB中以StDev(Overall)规定过程中心与规格中心一致时过程中心与规格中心不一致时只有规格下侧只有规格上侧具有规格双侧LTLuTTPp6LTupuxTP3LTLplTxP3)3,3min(LTULTLpkxTTxPPage18不合格率,Z值的关系LSLUSLp1p2P1+p2Z值•假定Z=1.52，在正态曲线下超过1.52的部分就是缺陷产生的概率•Z值是过程能力的量度，经常被称为过程的sigma(不要与过程的标准偏差混淆)缺陷概率p=0.0643Z值=1.52u=0zσ=1)(1zNORMSDIST缺陷概率Page19Minitab能力分布计算操作路径：StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Normal)选择数据列输入分组大小如果数据分布在各个行中，则选择各行上规格界限下规格限历史平均值（可选）历史标准差（可选）Page20Minitab能力分布计算1.81.20.60.0-0.6-1.2LSLUSLProcessDataSample?N56StDev(Within)0.312236StDev(Overall)0.345239LSL-1.58Target*USL2.18SampleMean0.0335357Potential(Within)CapabilityCCpk2.01OverallCapabilityPp1.82PPL1.56PPU2.07PpkCp1.56Cpm*2.01CPL1.72CPU2.29Cpk1.72ObservedPerformancePPM??LSL0.00PPM??USL0.00PPM?Total0.00Exp.WithinPerformancePPM??LSL0.12PPM??USL0.00PPM?Total0.12Exp.OverallPerformancePPM??LSL1.48PPM??USL0.00PPM?Total1.48WithinOverallProcessCapabilityofPSAHD0StDev(Within)是每个子组的平均标准差StDev(Overall)是所有数据的标准差Page21Pp,Cp,Cpk值的判定原则Cpk值的判定原则--CPK＜1.00：工序能力严重不足--1.00≤CPK＜1.33,工序能力稍显不足--1.33≤CPK＜1.67：工序能力足够--1.67≤CPK＜2.00：工序能力充足--CPK≥2.00：工序能力过剩状态PpCp坏的1.001.00还行1.00~1.331.00~1.33好的1.331.33261266LUpTTTC6Sigma:在6里,我们首先解决中心偏移问题Page22脑力•Cp,Cpk的计算有什么不同？•Cp,Cpk,Pp,Ppk有什么不同？•怎样评估短期和长期过程能力？•计算下列数据的Cp,Cpk,Cpu,CplGalaxy3x的关键参数GL的标准是1.9~2.9g,收集一些数据计算出均值Xbar=2.52,Sigma=0.1，计算以下过程能力指标的值Cp=,Cpu=,Cpl=,Cpk=,Page23统计过程控制SPC(StatisticalProcessControl)统计过程控制Page24目录关于SPC的基本概念：•过程•普通原因和特殊原因•SPC基本原理X-S图的绘制与使用SPC样本计算Page25SPC的基本概念SPC（StatisticalProcessControl）用统计的方法去分析制程中的特性，来控制制程的变异，基于控制图原理（3σ原理）：数据来自正态分布N(u,σ2)SPC的目的控制制程达到受控制的状，做到预防问题的发生，减少浪费。SPC的来源控制图于1924年由美国品管大师W.A.Shewhart博士发明。因为其用法简单而且效果显著，人人能用，到处可用，遂成为实施品质制程管制时不可缺少的主要工具。数据来自正态分布Page26SPC的基本概念SPC的对象---过程，不是产品过程输入→处理→输出过程指标（材料，人员，机器，操作方法，环境等）过程的特点过程一直处于变化中过程中变差的两个趋势集中趋势：平均值离散趋势：sigma过程中变差的两个原因普通原因：它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除特殊原因系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。Page27过程的分布分布可以通过以下因素来加以区分位置分布宽度形状SPC的基本概念Page28普通原因和特殊原因的区别变差（波动）的普通原因与特殊原因的区别普通原因（随机原因、偶然原因）特殊原因（可查明原因）由许多单独的原因所构成是由一个或只有少数几个单独的原因所构成普通原因只会产生微小的变差特殊原因都会造成较大的变差例如：例如：1）人员测试的变差1）操作人员做错2）机器的轻微震动2）一个错误的装置3）原材料的微小变化3）一批不合格的原材料普通原因的变差无法从工序中以较少代价消除特殊原因的变差能被检测出来，采取措施，消灭其原因如果仅仅只有普通原因的变差出现，则说明工序是最良好的运行；如果在这种情况下生产出不合格品，就说明工序必须进行根本性的改变如果出现特殊原因的变差，则说明该工序并不是最良好的运行如果一个观察值落在普通原因变差的控制限之内，说明该工序不必进行调整如果一个观察值落在普通原因变差的控制限之外，通常说明该工序必须进行检查并加以纠正如果只有普通原因变差存在，说明该工序很稳定如果出现特殊原因变差，说明该工序不够稳定说明解释Page29普通原因和特殊原因范围时间范围时间仅存在变差的普通原因，随着时间的推移，过程的输出形成一个稳定的分布存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出不稳定Page30过程变化的两种状态及变异原因正常变异(普通变异)普通原因1,不可以排除(过程固有)2,可接受3,在控制中异常变异(特殊变异)特殊原因1,可以排除2,不可接受3,不在控制中普通原因和特殊原因Page31控制图SPC应用的工具---控制图控制图的作用：监控普通变异，识别特殊变异最常用的控制图：Xbar-RChart/Xbar-SChartXbar-R/SChart的结构：由XbarChart,R/Schart组成每个图上有：•中心线（CL，CentralLine）•上控制界限（UCL，UpperControlLine）•下控制界限（LCL，LowerControlLine）•按时间顺序排列的样本统计量的