1、,計量值管制圖 (I),2006-07-01,章節(jié)目標(biāo),簡單介紹 SPC 的歷史 爲(wèi)使用管制圖提供指導(dǎo)方針 練習(xí)應(yīng)用 Shewhart PDSA 循環(huán) 演示運行圖和 X-bar 與 R 圖,2006-07-01,SPC 一段簡短的歷史,SPC在什麼時候發(fā)展出來的?由誰發(fā)明的? 貝爾實驗室的 Walter Shewhart 博士在1924年開發(fā)了一套統(tǒng)計學(xué)流程控制理論. 上世紀(jì)20年代期間, Shewhart 博士在一系列演講中提出了他的理論, 並在高品質(zhì)製造産品的經(jīng)濟性控制一書中發(fā)表 (1931). 上世紀(jì)40年代期間, 戰(zhàn)時生産使 SPC 得到廣泛的應(yīng)用.,2006-07-01,Shewha

2、rt 博士的觀點,所有流程均會顯示變異. 變異有兩種成分: 一種是製程所固有的穩(wěn)定成分, Shewhart 博士把它歸屬於偶然性的及起因未知的變化, 目前稱爲(wèi)隨機變化 一種是屬於可歸屬原因的間歇性成分, 此種原因是可以很經(jīng)濟地發(fā)現(xiàn)和消除的. 流程特性的變化可以通過對其特性取樣以及對其分佈參數(shù)評估來量化. 分佈的變化可以通過繪製參數(shù)與時間的關(guān)係圖來揭示.,2006-07-01,我們爲(wèi)什麼要爲(wèi) SPC 收集資料,因爲(wèi)我們的客戶需要它 爲(wèi)了監(jiān)控流程並且確保其輸出不會變差 爲(wèi)了獲悉流程已發(fā)生的改變 爲(wèi)了與其他 DMAIC 工具協(xié)同使用 SPC 來不斷改進我們的流程,2006-07-01,母體,樣本,樣

3、本,計算統(tǒng)計量,資料收集,統(tǒng)計推論 估計與預(yù)測,統(tǒng)計推論 檢定,推論性統(tǒng)計,確認(rèn)母體特性 尋找管理意義,2006-07-01,收集資料之前要問的問題,Why? 收集資料的目的是什麼? 收集資料後要採取什麼措施? Who? 誰去收集資料? 該資料怎樣幫助他去收集資料? 誰將分析收集的資料? 誰可能害怕正在收集的資料? 根據(jù)該資料誰將採取措施? What? 要搜集什麼樣的資料? 該資料反映什麼樣的製程流程?,2006-07-01,更多的問題,When? 什麼時候收集資料?多久? 什麼時候與流程關(guān)係人分享結(jié)果? Where? 在製程流程的什麼地方收集資料? 在什麼地方儲存資料? How? 怎樣獲取資

4、料? 量測流程會産生多大的變異? 怎樣分析資料? 用什麼樣的工具?,2006-07-01,開始收集資料之前要考慮的幾個問題,收集資料和運用統(tǒng)計方法不等於事情的完結(jié) 不用做任何改進就很容易在技術(shù)方面成爲(wèi)行家 新增加知識應(yīng)作爲(wèi)採取下一步行動的基礎(chǔ) 研究變異和運用統(tǒng)計信號改善績效的基本概念可應(yīng)用在任何領(lǐng)域 連續(xù)變數(shù) SPC 可以很容易地應(yīng)用在製造業(yè)和交易行業(yè)中 不連續(xù)變數(shù) SPC 可以應(yīng)用在交易行業(yè)和製造業(yè)系統(tǒng)中 交易事務(wù)型專案中制訂資料收集系統(tǒng)和教育非生産性部門的員工是實施 SPC 中的最辛苦的活動,2006-07-01,要考慮的幾個問題 (續(xù)),SPC 即統(tǒng)計製程管制(Statistical P

5、rocess Control) 這些技術(shù)過多地應(yīng)用在輸出方面 (産品特性) 而不是輸入方面 (流程特性). 對輸出的監(jiān)控常常是必要的第一步, 但是對輸入的控制才是目標(biāo). 好的量測系統(tǒng)是正確的資料分析的關(guān)鍵 採用 SPC 之前, 必須明白統(tǒng)計控制中的量測變異. 量測變異在流程資料中必須是總流程變異的一小部分. 不要在沒有進行量測系統(tǒng)分析 (MSA) 的情況下用儀器實施 SPC 計劃 !,2006-07-01,SPC 是一個回饋系統(tǒng),程序控制 (回饋) 系統(tǒng)部分: 流程 5Ms (人, 機器, 材料, 方法, 環(huán)境) 一起産生輸出的方法. 關(guān)於效能的資訊 要收集的理想資訊是關(guān)於各種輸入 (所有 X

6、 s), 雖然從監(jiān)控各種輸出 (所有 Ys) 也能獲得一些好處. SPC 是傳達 X s 和 Y s的變化的資訊的媒介. 作用於流程的 (所有 X s) 措施 應(yīng)當(dāng)採取針對於輸入的措施以防止輸出的變異.在必要時應(yīng)當(dāng)監(jiān)控措施的效果並採取進一步措施. 作用於産品的 (所有 Y s) 措施 最不經(jīng)濟的方法. 當(dāng)輸出不能持續(xù)地滿足客戶的要求時所要求採取的措施. 有時爲(wèi)了驗證對流程上採取的措施是否有效也要求採取這類措施.,2006-07-01,分佈可以不一樣,在位置上:,在離散程度上:,在形狀上:,2006-07-01,流程控制和製程能力,情形 2 可控 有過多的必須減少的共同原因變異存在 情形 3 符

7、合要求但是必須減少特殊原因變異 情形 4 不可控也不可接受 特殊原因和共同原因變異都必須減少,情形 1 理想的製程流程 在統(tǒng)計學(xué)上可控並且符合客戶要求,2006-07-01,識別各種變異情形,情形 1,情形 4,情形 2,情形 3,2006-07-01,管制圖 獲得改善的工具,管制圖循環(huán): 計 劃 確定抽樣計劃 收集資料並且畫在一張圖上 從該流程的資料中計算控制上下限 實施 推行OCAP (Out of Control Action Plan) 的同時, 實行 SPC 管制圖 研究 識別變異的各種特殊原因 識別變異的各種共同原因 行動 採取措施同時減少這兩類變異 重複該循環(huán)繼續(xù)流程改善,200

8、6-07-01,管制圖的好處,恰當(dāng)?shù)貞?yīng)用管制圖可以: 由操作員用來對在持續(xù)進行的流程進行控制 促使流程連貫性地和可預(yù)見地運行 提供討論流程效能的共同語言 區(qū)別特殊和共同原因變異之間的差別 作爲(wèi)當(dāng)場採取的措施或?qū)ο到y(tǒng)採取的措施的指南 使流程取得 更高的品質(zhì) 更低的單位成本 更高的有效能力,2006-07-01,推移圖 (Run Charts) 一個簡單的管制圖 (Control Charts),運行圖 - 某一流程特性隨時間流逝的一個連續(xù)記錄. 運行圖說明一個統(tǒng)計上得到控制的概念 它們顯示明顯的循環(huán), 趨勢, 異常 (特殊原因) 沒有這些特徵, 運行圖說明穩(wěn)定性的概念 運行圖提供某些可預(yù)測性,2

9、006-07-01,推移圖的局限性,推移圖沒有辦法可靠地區(qū)別常見和特殊原因變異之間的差別 這樣導(dǎo)致兩種類型的錯誤: 將變異歸咎於特殊原因而事實上該原因?qū)凫断到y(tǒng)原因 (共同原因). 這就導(dǎo)致調(diào)整過頭. 將變異歸咎於系統(tǒng)原因而事實上該原因是特殊原因. 這就導(dǎo)致不能消除特殊原因.,2006-07-01,屬性及變異數(shù)資料,2006-07-01,用於連續(xù)資料的管制圖,連續(xù)資料管制圖有效的幾點理由 大多數(shù)流程有可以量測的特性. 定量資料 (長度是12.25毫米) 比定性資料具有更多的資訊 (長度未達標(biāo)準(zhǔn)) 因爲(wèi)在作可靠的決定之前需要檢查較少的工件, 其生産和改正措施之間的時間差距可以縮短. 由於是連續(xù)資料

10、, 可以分析和改進流程的表現(xiàn), 即使所有工件均在規(guī)格限以內(nèi).,2006-07-01,畫管制圖之前,根據(jù) AIAG, 畫圖前要求下列步驟: 建立適合措施實施的環(huán)境. 6 Sigma 幫助建立此環(huán)境 定義該流程. 6 Sigma 流程圖, 因果圖, FMEA 確定要畫出的流程特性. 通過控制階段, 已經(jīng)鑒別了關(guān)鍵輸入. 定義量測系統(tǒng). 在量測階段時完成 將不必要的變異減至最小. 在改善階段時完成,2006-07-01,SPC 任何場合下使用的管制圖,連續(xù)性資料?,合理分組?,I 和 MR圖,%瑕疵品率 或 缺陷數(shù)?,分組樣本 8?,易於比較 標(biāo)準(zhǔn)差?,X-bar 和 R圖,X-bar 和 S圖,恒

11、定的 樣本大小?,恒定的 樣本大小?,是,是,是,是,是,是,不是,不是,不是,不是,缺陷,% 次品,不是,不是,2006-07-01,平均數(shù)和全距管制圖 (X-bar/R chart),上控制限 (UCL),流程平均值 (X-bar),下控制限 (LCL),平均極差 (R),2006-07-01,建立 X-bar/R 圖的步驟,搜集資料 挑選分組大小(樣本大小) 挑選收集分組資料的頻率 記錄原始資料 計算每一個分組的平均值和全距(Ranges) 將分組平均值和全距值畫在管制圖上 計算上下控制限 計算平均全距(R-bar) 和流程平均值 (X-bar-bar) 計算該平均數(shù)和全距管制圖 (X-

12、bar/R chart)的上下控制限,2006-07-01,步驟 1: 搜集資料,選擇分組樣本數(shù) (稍後更多講解合理分組) 選擇收集分組資料的頻率 記錄原始資料 計算每個分組的平均值和全距 以下資料是針長度的例子 (或部分資料), 來自文件 SPC Data.xls，資料 包含每組5個樣本的25個分組,SPC Data.xls,2006-07-01,步驟 2: 畫平均值和全距,2006-07-01,步驟 3: 計算上下控制限,計算平均全距 (R-bar) 和流程平均值 (X-bar-bar) 此處 k 是分組的個數(shù) 計算控制上下限. 控制上下限基於由極差數(shù)據(jù)對的標(biāo)準(zhǔn)差的估計. 運用下列表格(的

13、統(tǒng)計常數(shù)) 此處 n 爲(wèi)分組中樣本的個數(shù),2006-07-01,繼續(xù)我們的實例:,給圖中加上下控制限:,2006-07-01,關(guān)於控制上下限的幾句話,控制上下限的基礎(chǔ). 控制上下限也被稱爲(wèi)流程自然限度(Natural process limits). 控制上下限基於該流程的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差本身而定, 而不是根據(jù)我們希望它怎樣.控制上下限與規(guī)格上下限沒有聯(lián)繫!(Connection) 在前面例子中的上下限是通過使用平均極差數(shù)據(jù)估計標(biāo)準(zhǔn)差計算得來. 控制上下限的用途. 確定何時必要當(dāng)場採取措施及何時採用 (如, 當(dāng)特殊原因變異存在時). 展示流程的自然變異, 即共同原因變異. 顯示資料中有任何明顯的

14、, 不自然的模式.,2006-07-01,管制圖的解釋,管制圖是探測特殊原因變異的有力工具. 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,把該趨勢的起點和終點都標(biāo)出來 對流程進行分析以確定引起失控條件(OOC condition)的原因 對該條件糾正並防止再發(fā)生 去掉失控的點後重新計算控制界限 根據(jù)新控制界限制重新評估管制圖 只有在造成失控條件的原因得到確認(rèn)並糾正後才重新計算控制,2006-07-01,1 Sigma,2 Sigma,3 Sigma,1 Sigma,2 Sigma,3 Sigma,68.26 %,95.45 %,99.73 %,% 數(shù)據(jù)點的百分比,UCL,LCL,時間

15、,我們測量的 項目,標(biāo)準(zhǔn)偏差規(guī)則“數(shù)據(jù)處于哪個位置?”,2006-07-01,全距圖的解釋 (Range Charts),應(yīng)先解釋全距圖 在全距圖中, 單個失控點常由計算錯誤, 作圖錯誤或量測錯誤引起. 這時應(yīng)首先驗證該圖的準(zhǔn)確性. 在全距圖中的趨勢可能有以下原因造成: 流程的變異確實發(fā)生變化 量測系統(tǒng)發(fā)生變化 識別造成失控原因, 除去失控點並重新計算控制界限 如果把一個點從全距圖中去掉, 也應(yīng)從X-bar圖中去掉.,2006-07-01,X-bar的解釋,基於某個特定特徵發(fā)生的機率(或由隨機變化引起的機率)大小可以解釋管制圖. 所有檢驗都要識別其由隨機發(fā)生引起的機率低於 0.3 %的事件 (

16、這些事件在3s 區(qū)或 3s 限以外) 管制圖在平均線上下被分爲(wèi)不同的sigma 區(qū)間 區(qū)間 C 距平均數(shù) 3s,2006-07-01,檢驗 1 和 2,檢驗 1 基本檢驗. 由流程中的一個大的改變引起. 要求馬上採取行動.,檢驗 2 由流程平均數(shù)改變引起 工具逐漸磨損,維修水平逐漸降低,檢驗 1. 單個點超出區(qū)間,x,x,檢驗 2. 一連九個點都在中線的一側(cè),x,2006-07-01,檢驗 1 和 2 展示,規(guī)則 #1,規(guī)則 #2,2006-07-01,檢驗 3 和 4,檢驗 3 向上或向下的趨勢 有下列原因造成 機械磨損 化學(xué)成分減少 污染增大等.,檢驗 4 上下波動 過度調(diào)節(jié) 班次間變異

17、機器間變異,檢驗 3. 有六個點連續(xù)上升或下降,x,x,檢驗 4. 連續(xù)時四個點交替上升和下降,x,2006-07-01,檢驗 3 展示,規(guī)則 #3,2006-07-01,檢驗 4 展示,規(guī)則 #4,2006-07-01,檢驗 5 和 6,檢驗 5 第二個基本檢驗 在3s 限內(nèi)高度變動 主要的特殊變異原因之一,檢驗 6 另一個檢驗偏移的規(guī)則 檢驗 1, 5, 6 相互關(guān)聯(lián)並顯示出某個特殊原因引起的流程高度變化狀態(tài),檢驗 5. 連續(xù)三個點有兩個在區(qū)間A或以外,x,x,x,檢驗 6. 連續(xù)五個點中有四個在區(qū)間 B 或以外,x,x,2006-07-01,檢驗 5 和 6 展示,規(guī)則 #5,規(guī)則 #6

18、,2006-07-01,檢驗 7 和 8,檢驗 7 白色空間檢驗 當(dāng)組內(nèi)變異大於組間變異時發(fā)生,或 陳舊的或算錯的控制界限,檢驗 8 平均數(shù)波動 有混合現(xiàn)象 過度控制 同一個圖上有兩個流程在進行,檢驗 7. 連續(xù)十四個點在區(qū)間C中 (中線上下都有),x,檢驗 8. 連續(xù)八個點在中線兩邊但不在區(qū)間C內(nèi),x,2006-07-01,檢驗 7 和 8 展示,規(guī)則 #7,規(guī)則 #8,2006-07-01,練習(xí)解釋管制圖,有失控條件嗎? 違背了哪個規(guī)則?,按前面列出的八個規(guī)則解釋下列管制圖 .,2006-07-01,採取行動 針對特殊原因,作管制圖是爲(wèi)了採取適當(dāng)行動. 否則只是浪費時間和金錢 如果要求採取

19、行動但從來沒有, 那麼管制圖只是讓人感到舒服的牆紙. “看, 我們有 SPC!” 所採取的行動應(yīng)基於對流程不斷加深的理解 識別引起變異的根本原因並加以改正 在管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)場採取行動 只有在確認(rèn)並消除特殊原因後才重新計算控制界限,2006-07-01,採取行動 針對共同原因 (Common Causes),比較流程的自然控制界限和規(guī)格限. 由控制界限確定製程能力並與規(guī)格限比較. 流程是否有足夠能力? 減少流程的自然變異是多數(shù) 6 Sigma 專案的目的. 在控制階段, 共同原因引起的變異應(yīng)很好地落在規(guī)格限裏面. 除非已知的流程改變能

20、解釋短期偏移, 否則不要重新計算控制界限,2006-07-01,總結(jié) 平均圖和全距圖,多用於機器控制的流程 當(dāng)資料可以合理編組時使用 區(qū)分特殊原因和共同原因引起的變異的有力工具 其有效性來自於連續(xù)資料與不連續(xù)資料的區(qū)別能力的差別. 還記得如何計算樣本大小嗎? 易於顯示趨勢, 流程偏移和其他非隨機變異 有助於迅速估計製程能力,2006-07-01,實例 用 Minitab建立管制圖,在 Minitab中, 打開文件 SPC Data.mtw 由選單中選Stat Control Charts Xbar-R 選用列C1-C5的資料,SPC Data.mtw,2006-07-01,實例: 管制圖的檢驗

21、,在Xbar-R Options對話框中按Tests鈕 選則要進行的檢驗. 檢驗 1 和 5 在尋找大的特殊原因時最好. 在Xbar-R Options對話框中按Estimate鈕,選擇Rbar,2006-07-01,X-bar和 R 圖 Minitab 輸出,2006-07-01,重新計算控制界限(Control Limits),在確定了失控點的原因後就可以消除這些點以便計算控制界限 前面的例子中第9, 11和24 點可以在計算控制界限時去掉 在X-bar和 R 圖對話方塊中按Estimate 鈕並輸入這些違背規(guī)則的資料點,2006-07-01,修正後的 Minitab 輸出,請注意控制界限

22、的微小改變 :,2006-07-01,用現(xiàn)有控制界限作圖,Minitab 也可以在已有過往資料並驗證其準(zhǔn)確性後畫出並評估資料 在Xbar-R Options 對話方塊中輸入 過往資料:,2006-07-01,Minitab有過往資料時的結(jié)果,用過往控制界限分析資料時, 現(xiàn)在注意失控點的數(shù)量,2006-07-01,另一個圖 X-bar和 S (標(biāo)準(zhǔn)差),X-bar和 S 圖由組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差直接計算控制界限 當(dāng)滿足下列條件時使用 資料由電腦記錄和繪圖, 即時計算的 s 容易結(jié)合到圖中 各組的樣本數(shù)較大 ( 10). 這在自動量測及報告資料的量測設(shè)備中常見. Minitab有一個自動建立X-bar和 S

23、 圖的程式.,2006-07-01,實例 用 Minitab 作 X-bar和 S圖,在 Minitab 中選 Stat Control Charts Variables Chart for SubgroupsXbar-S 比較 X-bar/S圖與X-bar/R圖. 看到什麼差別了嗎?,2006-07-01,關(guān)於合理分組的幾句話,在 X-bar圖中, 控制界限由組內(nèi)變異決定. 資料分組必須合理 合理分組的例子: 批量生産中同一批的工件 一個短時期內(nèi)生産的工件 不合理分組的例子: 同一工件的多次量測 按量測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, 該管制圖可能價值不高.,2006-07-01,合理分組 實例,用注塑模生産一種插座, 一次四件, 一個槽一件. 對插座的量測包括量測大於 5.00 毫米的厚度. 量測時讀到毫米的百分之一. 主管每天四次到壓機收集五個連續(xù)壓塑周期生産的工件. 由於每個周期生産四個工件, 他每兩個小時要量測20 個工件. 主管還跟蹤了各工件的周期和所在的槽位. 主管要用SPC分析資料,他必須選擇如何把資料組織成適當(dāng)?shù)木幗M, 以及如何把分組資料組