六西格玛测量阶段-过程分析

1SixSigmaproject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蒸汽炉进水泵蒸汽出口鼓风机烟气省煤器水膜除尘塔引风机空气水池离子交换柱除尘水泵沉灰池烟囱煤炭煤渣I-4V-6V-8V-9V-7温度计1温度计3温度计4温度计2元6822426528422116884百分比57.636.02.41.91.40.7累积%57.693.696.097.999.3100.0项目其他辅助单元摊入能耗成本制造费用丙烯酸丁醇120001000080006000400020000100806040200元百分比丁酯成本Pareto图80757065601.00.90.80.70.60.50.4进料D4产率S0.122527R-Sq5.5%R-Sq（调整）4.1%拟合线图产率=0.4176+0.005293进料D4锅炉故障时间表02040608012月1-7日12月8-14日12月15-21日12月22-29日12月30日-1月5日1月6-12日1月13-20日1月21-27日1月27-2月2日2月3-9日2月10-16日2月17-23日2月24-29日3月1-7日3月8-14日3月15-21日3月22-28日3月29日-4月4日4月5-11日4月12-18日4月19-25日4月26日-5月2日5月3-9日5月10-16日5月17-23日5月24-30日5月31-6月6日6月7-13日6月14-20日6月21-27日日期故障时间（小时）锅炉故障次数表00.511.522.512月1-7日12月8-14日12月15-21日12月22-29日12月30日-1月5日1月6-12日1月13-20日1月21-27日1月27-2月2日2月3-9日2月10-16日2月17-23日2月24-29日3月1-7日3月8-14日3月15-21日3月22-28日3月29日-4月4日4月5-11日4月12-18日4月19-25日4月26日-5月2日5月3-9日5月10-16日5月17-23日5月24-30日5月31-6月6日6月7-13日6月14-20日6月21-27日日期故障次数定义阶段DefinePhase测量阶段MeasurePhase分析阶段AnalyzePhase改善阶段ImprovePhase控制阶段ControlPhase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(MeasurePhase)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MeasurePhase目的测量当前表现初步寻找原因蒸汽炉进水泵蒸汽出口鼓风机烟气省煤器水膜除尘塔引风机空气水池离子交换柱除尘水泵沉灰池烟囱煤炭煤渣I-4V-6V-8V-9V-7温度计1温度计3温度计4温度计2合格的测量系统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,Sigmalevel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-nogage)–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（DefectivePartsPerMillion）--每百万产品中的缺陷品数DPU单位产品缺陷数—DefectsPerUnit610DPPM缺陷品数产品数计数型过程能力衡量指标–DPPM&DPUDPU缺陷数产品数10•DPU(DefectsPerUnit)--单位产品缺陷数•DPO(Defectperopportunities)-机会缺陷率•DPMO（DefectPerMillionOpportunities）-每百万次缺陷机会中的缺陷数6DPU10DPMO每个产品的缺陷机会数计数型过程能力衡量指标–DPU&DPMODPU缺陷数产品数610×DPMO缺陷数产品数每个产品的缺陷机会数610×DPMO缺陷数产品数每个产品的缺陷机会数DPO11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共8个焊点计数型数据DPU与DPMO的计算例题500.051000DPU缺陷数产品数66DPU100.051062508DPMOppm每个产品的缺陷机会数【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Variation15•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。A6A1A10A8A4A7A3A5A9A2B6B1B10B8B4B7B3B5B9B2计量型数据竞争的质量16计量型数据-过程能力构成因素过程的声音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-过程能力构成因素客户的声音过程的声音USLLSL19计量型数据-正态分布的典型区间20计量型数据-CpUSLLSL6pUSLLSLC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=T6σM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，σ越小，Cp值越大。21LSLUSL6σUSL-LSLCp≒1.33(8/6)LSLUSL6σUSL-LSLCp≒1.33(8/6)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MMµ22Cpk（短期过程能力）的意义CpCpk对于大多数情况来说，过程输出的均值µ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µ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µ通常在规格限（LSL,USL）之间，因此，用过程中心µ与两个规格限最近打的举例min{USL-µ,µ-LSL}与3σ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23Cpk：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=USLm3σCpl=mLSL3σCpu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-CpkCpk=min{Cpu,Cpl}24Cpk的其他表现形式当Cp值一定时，Cpk将随着过程输出中心µ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CpCpk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计量型数据-案例：过程能力的Minitab分析352515值测量Sample123LSLUSL【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:取样批次批次测量值112114115116222223224225226332334335请通过Minitab计算Cpk与Ppk27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PpkLSLShort-TermCapability长期过程能力短期过程能力USL31•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LSLUSL组间变异组内变异Time2Time3Time4Time1Time5Time整体变异计量型数据-短期变异和长期变异32LSL平均USLTime1Time2Time3Time4短期过程能力长期过程能力长期过程能力(LongTerm)短期过程能力(ShortTerm)(Cp,Cpk,)(Pp,Ppk,)计量型数据-短期变异和长期变异33过程潜在ProcessPotential过程实际ProcessActualCP代表“极限目标”!CpPPCpkPPK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pu(USLX)P3*s长期pUSLLSLP6*s长期pl(XLSL)P3*s长期pkpuplPmin(P,P)pu(USLX)C3*s短期pUSLLSLC6*s短期pl(XLSL)C3*s短期pkpuplCmin(C,C)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–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范围等级判断措施CP≥1.67特级过程能力过剩为提高产品质量，对关键或主要项目再次缩小公差范围；或为提高效率、降低成本而放宽波动幅度，降低设备精度等级等。1.67＞CP≥1.331级过程能力充分当不是关键或主要项目时，放宽波动幅度；降低对原材料的要求；简化质量检验，采用抽样检验或减少检验频次。1.33＞CP≥12级过程能力尚可必须用控制图或其他方法对工序进行控制和监督，以便及时发现异常波动；对产品按正常规定进行检验。1＞CP≥0.673级过程能力不足分析离散程度大的原因，制定措施加以改进，在不影响产品质量的情况下，放宽公差范围，加强质量检验，全数检验或增加检验频次。0.67＞CP4级过程能力严重不足一般应停止继续加工，找出原因，改进工艺，提高CP值，否则全数检验，挑出不合格品。37计量型数据-练习：过程能力的M