项目管理-M04-测量过程能力

1（测量阶段）第四步分析过程能力2测量过程能力的目标和作用决定“项目Y”的工序能力使您能够完成几件重要的事情：–设立底线来比较您产品或过程的改进。–量化您过程的产出满足性能标准的能力。–将您的工序和其它工序(内部和外部)相比较，以判断相对的表现。在测量系统满足要求后，就可以制定数据收集计划，从而确定Y的过程能力。3测量阶段定义测量分析改进控制4.分析过程能力数据收集计划分析过程能力5.寻找潜在要因3.测量系统分析4目录一.数据收集计划二.分析过程能力5第一部分数据收集计划6第一步思考下列问题:1.收集数据的目标或期望结果是什么?2.一般来讲，为了达到目的需要收集什么数据?3.为收集数据，你将监测什么过程和产品？起草项目数据收集计划建立数据收集目标决定测量对象决定如何测量项目数据收集计划7决定测量对象时，思考下列问题:1.我们需要什么数据?决定具体的测量数据(将被集中起来)以满足第1步所述的目标。确认所需的每一个Y或X。2.对每一个测量，其操作定义是什么?写下每一个定义，以确保所有团队成员对于收集的数据有一个共同的理解。第二步起草项目数据收集计划建立数据收集目标决定测量对象决定如何测量项目数据收集计划8第三步起草项目数据收集计划建立数据收集目标决定测量对象决定如何测量测量工具：当决定使用测量工具时，首先检查该工具是否存在；如果不存在,你将需要购置或重新选择工具。下列是一些工具的例子：秒表，量具，眼睛，直尺，千分尺，计算机，测量图，温度计，天平，调查表和X-射线仪器。例如，如果你决定测量一个拜访电话打了多长时间，合适的测量工具可能是一只秒表，或者储存在拜访系统里的计时软件。准备抽样方案：抽样方案决定数据收集的频率和数量。项目数据收集计划9第二部分分析过程能力10引入过程能力分析的目的在我们现有的管理过程中，我们经常会遇到有些具体指标总是不尽人意，存在许多需要改进的地方。那么在改进之前，我们就有必要知道我们的问题到底有多严重？目前的过程能力到底是多少？也就是说，在试图解决一个问题(改进)之前，首先需要深入了解问题现状及其过程能力。因此进行过程能力分析很有必要。注：过程能力分析可以根据实际情况选择使用，如果暂时还不能计算，可以放在以后去解决。11=0.41=0.81过程A过程B过程C=标准偏差哪一个过程最佳?•过程表现如何？•什么是最佳的过程？•什么是最差的过程？你是否想知道，为什么？=0.0412Cp－表示过程容差与自然容差的比值大小，用来衡量过程的能力。计算过程能力的要求：1、稳定过程；2、数据分布类型——正态分布连续数据－过程能力指数－Cp由于Cp无法反映当中心值偏离时过程能力的变化，由此引出了另一个指数Cpk的概念。6LSLUSLCp13Cpk－表示当过程中心值偏移时，中心值与规格上下限之间的最短距离与1/2自然容差的比值大小。3USLCpu3LSLCplplpupkCCMinimumC,连续数据－过程能力指数－Cpk计算过程能力的要求：1、稳定过程；2、数据分布类型——正态分布145.0464166LSLUSLCp5.043410;4310163;3MinLSLUSLMinCpk已知：Mean=10；StdDev=4LSL=4；USL=16Cp&Cpk计算举例例1.中心值无偏离时，Cpk=Cp150.1264166LSLUSLCp5.02347;23716Min3LSL;3USLMinCpk已知：Mean=7；StdDev=2LSL=4；USL=16例2.中心值偏离时，CpkCpCp&Cpk计算举例16Cp&Cpk的计算(案例)这里采用专业统计软件－Minitab，原始数据如左图所示：Cp&Cpk计算例如:按照设计图纸的要求,某一机柜门板的长度要求是1.5±0.1图纸下发给供应商后,供应商试加工了20个样品,请衡量该供应商加工该门板的过程能力?17Cp&Cpk的计算(案例)StatBasicStatisticsNormalityTest数据是否正态根据P值来判断,如果P值大于0.05,数据符合正态分布;P值小于0.05,则数据是非正态的实际操作过程中,如果数据为非正态,只要数据的容量大于30个,我们也可以近视认为数据是符合正态分布的.注意：首先要判断是否为正态分布，若否，则须经转换为正态分布后方可使用Minitab求取Cpk。18Cp&Cpk的计算(案例)Minitab:StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Normal)…19Cp&Cpk的计算(案例)20Cp&Cpk的计算(案例)不良率用PPM表示合格率为50.61%21Sigma水平的计算(案例)打开菜单:StatProbabilityDistributions22Sigma水平的计算(案例)输入合格率23Sigma水平的计算(案例)输出结果:最后加上1.5σ的补偿，得出短期的σ水平即:Zst=0.0153+1.5=1.515324离散数据过程能力计算方法一:利用Minitab软件按照第21页-23页所讲的步骤进行25离散数据过程能力计算打开Excel，选择fx函数，弹出如下对话框，在右边菜单项选择统计一栏，左边菜单项选择NORMSINV.方法二、使用Excel软件计算26离散数据过程能力计算说明：在上图Probability一栏中输入合格率，则Excel会自动计算出长期的长期的σ水平即:Zlt=0.01529；最后加上1.5σ的补偿，得出短期的σ水平即:Zst=1.51529。27说明：在上图Probability一栏中输入合格率，则Excel会自动计算出长期的长期的σ水平即:Zlt=2.50631274；最后加上1.5σ的补偿，得出短期的σ水平即:Zst=4.00631274。离散数据过程能力计算28离散数据过程能力练习请分别采用Minitab和Excel进行计算：（10分钟）合格率＝98.7%，Zlt＝？，Zst＝？合格率＝92.6%，Zlt＝？，Zst＝？29小结过程能力分析也是测量阶段的一个重要内容。进行过程能力分析是为了确认我们的问题到底有多大？目前的过程能力到底是多少？但过程能力分析可以根据实际情况选择使用，如果暂时还不能计算，可以放在以后去解决。1、简要介绍了数据收集计划2、举例计算了连续数据和离散数据的过程能力