連續(xù)變量SPC第二部分,Pg2,控制圖的解釋,控制圖是探測特殊原因偏差的有力工具.如果發(fā)現(xiàn)了特殊原因:如果失控條件是一個趨勢的一部分,把該趨勢的起點(diǎn)和終點(diǎn)都標(biāo)出來對流程進(jìn)行分析以確定引起失控條件的原因?qū)υ摋l件糾正并防止再發(fā)生去掉失控的點(diǎn)后重新計算控制限根據(jù)新控制限重新評估控制圖只有在造成失控條件的原因得到確認(rèn)并糾正后才重新計算控制限,Pg3,極差圖的解釋,應(yīng)先解釋極差圖在極差圖中,單個失控點(diǎn)常由計算錯誤,作圖錯誤或測量錯誤引起.這時應(yīng)首先驗(yàn)證該圖的準(zhǔn)確性.在極差圖中的趨勢可能有以下原因造成:流程的偏差確實(shí)發(fā)生變化測量系統(tǒng)發(fā)生變化識別造成失控原因,除去失控點(diǎn)并重新計算控制限如果把一個點(diǎn)從極差圖中去掉,也應(yīng)從X-杠圖中去掉.,為何要先解釋極差圖?,?,Pg4,X-杠圖的解釋,基于某個特定特征發(fā)生的機(jī)率(或由隨機(jī)變化引起的機(jī)率)大小可以解釋控制圖.所有檢驗(yàn)都要識別其由隨機(jī)發(fā)生引起的機(jī)率低于0.3%的事件(這些事件在3s區(qū)或3s限以外)控制圖在平均線上下被分為不同的sigma區(qū)間區(qū)間C距平均值3s下列規(guī)則取自1984年10月的質(zhì)量技術(shù)雜志，并由Minitab采用。,作控制圖是為了解釋而不是作墻紙.,Pg5,Tests1&2,檢驗(yàn)1基本檢驗(yàn).由流程中的一個大的改變引起.要求馬上采取行動.,檢驗(yàn)2由流程平均值改變引起,還有什么不能通過檢驗(yàn)2嗎？,?,Pg6,檢驗(yàn)1&2演示,規(guī)則#1,規(guī)則#2,你如何計算幾率?該幾率有多大?,?,Pg7,檢驗(yàn)3和4,檢驗(yàn)3向上或向下的趨勢有下列原因造成機(jī)械磨損化學(xué)成分減少污染增大等.,檢驗(yàn)4上下波動過度調(diào)節(jié)班次間偏差機(jī)器間偏差,檢驗(yàn)3.有六個點(diǎn)連續(xù)上升或下降,檢驗(yàn)4.連續(xù)十四個點(diǎn)交替上升和下降,Pg8,檢驗(yàn)3演示,Rule#3,Pg9,檢驗(yàn)4演示,Rule#4,Pg10,檢驗(yàn)5和6,檢驗(yàn)5第二個基本檢驗(yàn)在3s限內(nèi)高度變動主要的特殊偏差原因之一,檢驗(yàn)6另一個檢驗(yàn)偏移的規(guī)則檢驗(yàn)1,5,6相互關(guān)聯(lián)并顯示出某個特殊原因引起的流程高度變化狀態(tài),x,x,為什么不把所有的檢驗(yàn)包含在內(nèi)?,?,Pg11,檢驗(yàn)5&6演示,Rule#5,Rule#6,您如何計算幾率？有多大?,?,Pg12,檢驗(yàn)7和8,檢驗(yàn)7白色空間檢驗(yàn)當(dāng)組內(nèi)偏差大于組間偏差時發(fā)生,或陳舊的或算錯的控制限,檢驗(yàn)8平均值波動有混合現(xiàn)象過度控制同一個圖上有兩個流程在進(jìn)行,如果不能通過檢驗(yàn)7，是否意味著有好事？為何？,?,Pg13,檢驗(yàn)7&8演示,Rule#7,Rule#8,您如何計算幾率？有多大？,?,Pg14,練習(xí)解釋控制圖第1頁,有失控條件嗎?違背了哪個規(guī)則?,按前面列出的八個規(guī)則解釋下列控制圖.,Pg15,練習(xí)解釋控制圖第2頁,Pg16,采取行動針對特殊原因,作控制圖是為了采取適當(dāng)行動.否則只是浪費(fèi)時間和金錢如果要求采取行動但從來沒有,那么控制圖只是讓人感到舒服的墻紙.“看,我們有SPC!”所采取的行動應(yīng)基于對流程不斷加深的理解識別引起偏差的根本原因并加以改正在控制圖上記載問題所在及如何改正的把問題和措施記錄到故障排除指南中從而可以當(dāng)場采取行動只有在確認(rèn)并消除特殊原因后才重新計算控制限,對特殊原因采取行動是頭等大事,Pg17,采取行動針對常見原因,比較流程的自然控制限和規(guī)格限.由控制限確定過程能力并與規(guī)格限比較.流程是否有足夠能力?目的是減少流程的自然偏差.常見原因引起的偏差應(yīng)很好地落在規(guī)格限里面.除非已知的流程改變能解釋短期偏移,否則不要重新計算控制限,控制限和過程能力的關(guān)系是什么?,?,Pg18,總結(jié)平均圖和極差圖,多用于機(jī)器控制的流程當(dāng)數(shù)據(jù)可以合理編組時使用區(qū)分特殊原因和一般原因引起的偏差的有力工具其有效性來自于連續(xù)數(shù)據(jù)與離散數(shù)據(jù)的區(qū)別能力的差別.易于顯示趨勢,流程偏移和其它非隨機(jī)偏差有助于迅速估計過程能力,有了OCAP（失控行動計劃），X-杠圖提供了簡單有力的控制方法,Pg19,實(shí)例用Minitab建控制圖,在Minitab中,打開文件Proctime.mtw.由菜單中選StatControlChartsVariableChartsforSubgroupsXbar-R選用列C-C.,Minitab可以自動建立控制圖,Proctime.mtw,Pg20,實(shí)例:控制圖的檢驗(yàn),按Xbar-ROptions鈕，然后選擇Tests標(biāo)號選則要進(jìn)行的檢驗(yàn).檢驗(yàn)1和5在尋找大的特殊原因時最好.按Help鈕可以找到關(guān)于各個檢驗(yàn)的解釋,Pg21,X-杠和R圖Minitab輸出,這與前面手工計算的控制限一樣嗎?,?,Pg22,X-bar&R圖Minitab計算,Minitab默認(rèn)不用平均值去估計標(biāo)準(zhǔn)差，但是為每個子組明確的計算標(biāo)準(zhǔn)差這些組內(nèi)的s值用來計算得到“平均”值平均標(biāo)準(zhǔn)差用來代替Rbar去計算控制限和中心線,Pg23,X-bar&R圖Minitab計算,Minitab計算平均標(biāo)準(zhǔn)差，然后由此估計Rbar，如果我們用上述模型的等式，可用稍有不同的Rbar計算Minitab的控制限。,Pg24,重新計算控制限,在確定了失控點(diǎn)的原因后就可以消除這些點(diǎn)以便計算控制限選擇EstimateTab點(diǎn)擊Xbar-ROptions對話框并輸入所示數(shù)據(jù).,何時應(yīng)在計算控制限時不去掉失控點(diǎn)?,?,Pg25,修改后Minitab輸出,請注意控制限的微小改變:,Pg26,用現(xiàn)有控制限作圖,Minitab也可以在已有過往數(shù)據(jù)并驗(yàn)證其準(zhǔn)確性后畫出并評估數(shù)據(jù)在Xbar-ROptions對話框的Parameters標(biāo)號下輸入歷史數(shù)據(jù),Pg27,Minitab有過往數(shù)據(jù)時的結(jié)果,用過往控制限分析數(shù)據(jù)時,現(xiàn)在注意失控點(diǎn)的數(shù)量:,只有知道引起變化的原因有才重新計算控制限,Pg28,另一個圖X-杠和S(標(biāo)準(zhǔn)差),X-杠和S圖由組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差直接計算控制限當(dāng)滿足下列條件時使用數(shù)據(jù)由計算機(jī)記錄和繪圖,實(shí)時計算的s容易結(jié)合到圖中各組的樣本數(shù)較大(9).這在自動測量及報告數(shù)據(jù)的測量設(shè)備中常見.Minitab有一個自動建立X-杠和S圖的程序.,Pg29,實(shí)例用Minitab作X-杠和S圖,在Minitab選擇StatControlChartsVariablesChartsforSubgroupsXbar-S比較X-杠/S圖與X-杠/R圖.看到什么差別了嗎?,有自動數(shù)據(jù)采集及顯示系統(tǒng)時用該圖,Pg30,CartonExercise,假設(shè)你在一家用紙板箱包裝材料的工廠工作.其中一個關(guān)鍵的尺寸是高度，高度的規(guī)格是23.5inches0.1inch，這樣才能滿足物料架的貨盤高度。由于箱子的高度不符規(guī)格要求導(dǎo)致貨盤高度不能滿足搬運(yùn)要求是一個長久以來的問題。你的主管要用X-杠和R圖監(jiān)控這個特征,所以你已經(jīng)采集了一個月廠內(nèi)用過的箱子的數(shù)據(jù),共有100個測量結(jié)果(20個樣本,每個有5個箱子)(列C1,Length),并采集了100個由每個供應(yīng)商提供的箱子的數(shù)據(jù)(列C2和C3,Supp1和Supp2).首先你檢查了Supplier2提供的箱子.打開Minitab數(shù)據(jù)檔案中的文件CARTON.MTW.用Supp2數(shù)據(jù)建立一個X-杠和R圖,每組5個數(shù)據(jù).準(zhǔn)備把你的結(jié)果與課堂上分享.與Supplier1的結(jié)果進(jìn)行比較(Supp1數(shù)據(jù)).你的推薦是什么?,Carton.mtw,Pg31,關(guān)于合理分組的幾句話,在X-杠圖中,控制限由組內(nèi)偏差決定.數(shù)據(jù)分組必須合理合理分組的例子:批量生產(chǎn)中同一批的部件一個短時期內(nèi)生產(chǎn)的部件不合理分組的例子:同一部件的多次測量按測量次序而不是按流程次序分組.如果你不能用簡單語言解釋分組策略,該控制圖可能價值不大.,要保證分組方法有助于回答你要了解的問題,Pg32,合理分組實(shí)例,一家大型郊區(qū)銀行有四個排隊通道，但是在周六營業(yè)時間還是很忙碌。每天四次，在上午10點(diǎn)、中午12點(diǎn)、下午1點(diǎn)和2點(diǎn)，出納員會記錄下5位顧客的處理時間。時間記錄在特別的數(shù)據(jù)收集表上，每天結(jié)束時交給主管。主管把數(shù)據(jù)輸入電腦。下面是數(shù)據(jù)的代表性樣本：主管要用SPC分析數(shù)據(jù),他必須選擇如何把數(shù)據(jù)組織成適當(dāng)?shù)木幗M,以及如何把分組數(shù)據(jù)組織成控制圖.,Pg33,合理分組,數(shù)據(jù)可以按三種方法組織:按行（通道）,按列（顧客）及按樣本,讓我們用Minitab分析數(shù)據(jù).打開文件BankDriveup.mtw(為了方便數(shù)據(jù)已堆垛起來),各分組方法都試圖解釋什么呢?,BankDriveup.mtw,?,Pg34,偏差的分配,按通道分組:按顧客分組:按小時分組:,Pg35,X-bar&R圖按小時分組,在Minitab中建立X-杠和R圖以分析按小時分配的偏差如何有幾個組?每組尺寸是多大?,Pg36,Minitab結(jié)果:,X-bar&R圖按小時分組,你能得出什么結(jié)論?該圖回答什么問題?,?,Pg37,按顧客分組,在Minitab中建立X-杠和R圖以分析按顧客分配的偏差如何有幾個組?每組樣本量是多大?,Pg38,按顧客分組,Minitab結(jié)果:,你能得出什么結(jié)論?該圖回答什么問題?,?,Pg39,按通道分組分析,整理數(shù)據(jù)，按通道分組:,Pg40,X-bar&R圖按通道分組,建立Xbar-R圖subgroup=5,Pg41,另外一種按通道分組,把數(shù)據(jù)按照通道、小時、顧客重新整理DataSort,Pg42,按通道分組代替方法2,建立Xbar-R圖subgroup=5,again,你能得出什么結(jié)論?該圖回答什么問題?,?,Pg43,代替方法2結(jié)果,重新作圖，按通道分組在Xbar-ROptions對話框用Stages標(biāo)號,Pg44,其它分析方法,箱體圖ANOVA均值分析多變量分析其它?,對插座數(shù)據(jù)還可以試用其它什么類型的分析方法?,Pg45,如果沒有合理分組怎么辦?,個體(I和MR)圖當(dāng)沒有合理分組或當(dāng)