SPC学习资料

SPC-1StatisticalProcessControl统计工程管理重要X选定重要X管理所有的X一次变量List选定List测定分析改善管理*SPC-2DefineMeasureAnalyzeImproveControlMinitabBasicStatisticsSPC计量/计数MSA(GageR&R)CapabilityStudyStep4-ProjectY’s的确认Step5-确认现水准(把握)Step6-潜在原因变量(x’s)发觉DMAICRoadmapSPC-330201003525155ObservationIndividualsMU=20.39UCL=32.89LCL=7.887目的把管理度技法与DMAIC路径联系讨论不同形态的散布介绍多样的管理度类型讨论管理度解释SPC-41.SPC的概要2.SPC的必要性3.Data收集及理解变动4.Data种类别制作管理图5.SPC应用的例6.管理图的应用方法7.Subgrouping8.计数型管理图9.特殊管理图10.与6Sigma关联性目录SPC-51.SPC的概要SPC的历史-1924年Bell研究所–W.A.Shewhart创始.-为了把握可管理的变动和不可管理的变动而使用.-偶然要素(ChanceCause,CommonCause).-异常要素(AssignableCause,SpecialCause).-在所有噪音存在下找流程的异常信号.-主要的工具使用管理图(ControlChart).-今天的SPC的意义Statistical=为了调查流程变动使用的统计方法.Process=流程,意味着所有的流程.Control=通过积极的管理，管理流程..SPC-6散布的要素-偶然要素(抓住/Noise)存在于所有的流程.(流程被管理着)因流程本身(我们工作的方式)发生.可以消除或减少，但是为此，要求流程有根本的变化.-异常要素(信号/Signal)存在于大部分的运转/流程.(因管理不当而产生的散布)因一连串的异常变动引起.可以通过基本的流程管理和监控消除或减少.1.SPC的概要SPC-7SPC的用途-作为流程管理的工具-作为整理问题的工具:在Multi-Varistudy查找input变量-作为监控工具:根据时间流程查找output变量-作为前后比较的工具:在Validationtesting倾向和管理脱离为了监控条件，查找核心机能和output2.SPC的必要性在分析data的过程中使用错误的管理图是增加费用荒废努力,打消士气的捷径.SPC-8问题症状Process脱离目标(Off-target)问题整理Y诊断问题的症状2.SPC的必要性SPC-9解决问题从哪里开始?DefinetheConditionof“Output(Y)”ReliabilityforY:MSA(P/T,R&R)StabilityforY:ChartCapabilityforY:Cp/Cpk,DPMO2.SPC的必要性SPC-10漏斗效应(FunnelingEffect)-SPC除了作为管理工具，还有测定、分析、改善流程的作用.重要X选定重要X管理所有的X一次变量List选定List测定分析改善管理*2.SPC的必要性SPC-11确认现水准(把握)Input(Source)测定成果的标准Y测定Y的系统与Y有关的管理系统DefinePhase的改善目标3.Data收集及变动的理解树立Y的Data收集计划确保与Y有关的测定系统的能力收集Data及分析现水准确定Y的改善目标产出物·Y的现水准·Y的改善目标SPC-12Data的种类母DataRandomsamplingSampleData计量(连续分布)计数(离散分布)Data收集3.Data收集及变动的理解SPC-13Data收集3.Data收集及变动的理解–母集团含有相关特性的已制造的或欲制造的个体的集团真正掌握母集团的每个变数是不可能的.-所有SONATA汽车的安全气囊箱的平均宽度-所有股民–Sample统计调查中实际测量的个体的集团Sample一般是作为调查对象的母集团的部分集团.-今天制造的安全气囊箱的平均宽度-针对100名股民的文件调查“母集团的母数”=母集团的平均=母集团标准偏差“Sample统计量”X=Sample平均s=Sample标准偏差母集团SampleSPC-14Data的收集中心倾向性的测定:中心的位置3.Data收集及变动的理解–算术平均(,X)所有数据之和除以数据个数的值-使用每个数据的值.-受极端值的影响较多–中央值(Median)数据按大小排列时,位于中间的值受极端值的影响较小–最频值(Mode)一连串数据中发生频率最大的值SPC-15Data收集散布的大小–范围在一批data中用数值表示的最大值与最小值之间的差距–分散(2;s2)从平均到个别data点的偏差平方值的平均.–标准偏差(;s)分散的平方根.-用于散布计数化的最普遍的测定法–IQR(InterQuartileRange)第3分位值与第1分位值的差3.Data收集及变动的理解SPC-16流程的安定性(Stability):–对于制造来说能够预测是最重要的.为此工程应该安定.–A的平均不会随时间变化,因为能够预测散布,是安定的被管理的流程.–B有管理脱离点,所以是不可预测的不安定的流程.–Stability是与散布的高低별개的问题.变动的理解2520151050757065SampleNumberSampleMeanX-BarChartforProcessAX=70.91UCL=77.20LCL=64.62252015105080706050SampleNumberSampleMeanX-BarChartforProcessBX=70.98UCL=77.27LCL=64.70AB3.Data收集及变动的理解SPC-17流程的散布:1.受控散布(ControlledVariation:Noise)-经过一段时间也会呈现出安定的散布状态.-与偶然因素(Commoncauses)有关,为了减少散布,流程的根本变化很有必要.例)不是因为工程本身,而是因为一些必然原因发生,在已定的原材料、设备、作业标准等的允许范围内变动2.非受控散布(UncontrolledVariation:Signal)-散布随时间变化且不可预测.-与异常要素(Specialcauses)有关联,散布需要通过流程管理,monitoring等迅速解决.例)工程本身的问题即因为机械磨损、设备故障、原材料不良、标准作业不足等原因发生.必须消除.由于异常要素引起的不良一般都是lot性不良.3.Data收集及变动的理解变动的理解SPC-18变动的理解在工程中散布的允许水准:–传统观点:下列情况可以允许散布.•流程位于目标位置•总散布比spec.少•流程经过一段时间也会呈现出安定的状态–最新观点:•在管理规格内,离target越远，从target的距离平方成比例品质费用会增大.(Taguchilossfunction)CostLSLUSLNomUSL可容纳的水准CostLSLUSLNom传统观点最新观点3.Data收集及变动的理解SPC-19变动的理解流程散布的特征:–所有的流程由因果关系联系的Process构成.–散布要生产产品或服务时流程统一意味着不做出一定的结果.–所有的流程都存在散布.–Input变量,Process变量的异常变动引起Y变量的变动.–Data的散布确认通过Runchart或I管理图实现.3.Data收集及变动的理解SPC-20变动的理解根据Data类型的管理图的选择:计量型管理图Individual-XandMovingRangeChartX-Bar/RChart计数型管理图np-Chartp-Chartc-Chartu-Chart3.Data收集及变动的理解SPC-21变动的理解正常模型的变动:各点的移动安定、均衡,而且找不到非正常移动的情况Xbar管理图:工程平均没有变化,品质特性数值接近平均R管理图:工程均匀维持,即作业者间的技术统一且机械性能统一3.Data收集及变动的理解以Run-chart的P-Value大小来判断（4个Type)SPC-22变动的理解有异常模型的变动:混合(mixture)各点几乎不在中心线附近,都在或高或低的水准上下起伏,呈现出锯齿形状的模型混合的原因Xbar管理图:材料,作业者,实验器具等的差异,自动控制的故障,工程过于频繁的调整,R管理图:两种以上的材料,检查机构,不当的整备日程3.Data收集及变动的理解SPC-23变动的理解特异的pattern的变动:群集(clustering)有相似数值的几个点聚集在一起的现象群集的原因Xbar管理图:实验器具或测定装置的刻度调整边境,分布的临时变动,检查人员的交替R管理图:分布的混合,部分Data的突出变化3.Data收集及变动的理解SPC-24变动的理解有异常pattern的变动:振动(oscillation)交接班,시험기구간차이,교대로부분군이채취되는생산라인간의차이,Data的规则分类等振动的原因各点的移动有规律地变动的模型的现象3.Data收集及变动的理解SPC-25变动的理解特异的pattern的变动:倾向(trends)在同一方向连续出现的几个点的移动对倾向的P值是0.0057,比0.05小所以有倾向3.Data收集及变动的理解SPC-26变动的理解变动原因的种类:偶然原因和异常原因现象构成性格占有率改善活动担当者多数的次要原因稳定的,可能预测全体的85%左右系统化的改善活动(6sigmaProject)工程师少数的主要原因发散的,不可预测全体的15%左右现场管理及实践课题现场负责人及作业者区分偶然原因异常原因3.Data收集及变动的理解在所有的资料类似的现象在部分资料中与平时不一样的现象SPC-274.Data制作种类别管理图计数(AttributeData)是/不是良好/不良营业所1,2,3交代所1,2,3组可以数的(文书中的错误的数,选定的商品数等)计量值(VariableData)连续Data(小数点以下的数值也有意义)时间(秒)速度(ft/min)长度(inches)等等TypesofDataSPC-28计数/计量?(1)工厂制造的洗衣机的RPM(2)시프트生产的产品的平均RPM(3)팔레트라벨的印刷缺陷数(4)每销售和约中的误打数(5)月产量中的超过规格的产品数(6)月产量中超过规格的产品%(7)清算销售债权所需的时间(8)每100个产品中有缺陷的产品数4.Data制作种类别管理图SPC-29管理图类型概论计量型管理图Individual-XandMovingRangeChartX-Bar/RChart计数型管理图np-Chartp-Chartc-Chartu-Chart4.Data制作种类别管理图SPC-30DiscreteVariableWhatTypeOfData?DataCollectedInGroupsorIndividuals?CountingSpecificDefectsorDefectiveItems?GROUPS(Averages)(n1)INDIVIDUALVALUES(n=1)X-BarRX-BarSIndividualsMovingRangeSpecificTypesOf“Defects”DefectiveItemsIsTheProbabilityOfADefectLow?IfYouKnowHowManyAreBad,DoYouKnowHowManyAreGood?PoissonDistributionBinomialDistributionIndividualsMovingRangeNOYESYESAreaofOpportunityConstantInEachSampleSize?YESNOcChartuChart