《过程能力分析》PPT课件

工程能力分析,Measure-工程能力分析- 2,方法论,Measure 概要 Project Y 基础统计 测定System 分析 Six Sigma 测度 工程能力分析,Process Map & 特性要因图 FDM,Measure-工程能力分析- 3,工程能力分析,学习目标 理解工程能力指数 Cp, Cpk Pp, Ppk 理解利用Minitab的工程能力分析方法 理解利用工程能力分析结果的 水准计算方法,Measure-工程能力分析- 4,能生产均一品质制品的工程固有能力。,什么叫工程能力？,工程被管理时，表示工程中生产的制品品质变动是什么程度的量。,一切品质特性都具有它的目标值(Target Value)， 品质是与目标值的偏差越小越优秀。,Measure-工程能力分析- 5,长期/短期工程能力,Time 1,Time 2,Time 3,Time 4,(X,ij,-,X,j),2,S,i,=,1,n,S,j,=,1,g,n,X,j,-,X,2,S,j,=,1,g,(,),(X,ij,-,X),2,S,i,=,1,n,S,j,=,1,g,=SSW,=SSB,SST=,长期工程能力对比短期工程能力,Measure-工程能力分析- 6,工程能力指数,- 短期工程能力指数用 CP, CPK 来表示，长期工程能力指数用 PP, PPK来表示。 - 在这里CP 或 PP 是工程平均与规格中心一致时的工程能力指数， CPK 或 PPK 是工程平均与规格中心不一致时的工程能力指数。,工程能力指数(Process Capability Index)？,在Minitab,工程能力指数是工程能生产多么均匀品质产品的能力， 即，评价工程能力的测度。,Measure-工程能力分析- 7,短期工程能力指数 工程平均和规格中心一致时, 工程平均和规格中心不一致时,st 表示短期标准偏差，在Minitab中以StDev(Within) 推定。,工程能力指数,Measure-工程能力分析- 8,长期工程能力指数 工程平均和规格中心一致时, 工程平均和规格中心不一致时,lt 表示长期标准偏差，在Minitab中以 StDev(Overall) 推定。,工程能力指数,Measure-工程能力分析- 9,合理的部分群 (Rational Subgroup),合理的部分群意味着根据部分群构成原则而构成的部分群，形成合理的部分群因此能准确地确认工程的固有能力。,总变动,群间变动总合,群内变动总合,文件名: Capability_Subgroup.mtw,部分群组成原则 部分群内变动 (Variation within Groups)为小 部分群间变动 (Variation between Groups)为大,Measure-工程能力分析- 10,Measure-工程能力分析- 11,合理的部分群 (Rational Subgroup),Measure-工程能力分析- 12,利用Minitab的工程能力分析,Capability Analysis (Normal),Capability Analysis (Between/Within),Capability Analysis (Weibull),Capability Sixpack (Normal),Capability Sixpack (Between/Within),Capability Sixpack (Weibull),计 量 值 数 据,计 数 值 数 据,Capability Analysis (Binomial),Capability Analysis (Poisson),Measure-工程能力分析- 13,对正态分布数据的工程能力分析,例题 1,为了工程能力分析，20天各选 5个核心部品特性值的长度(mm)的测定DATA如下。 通过正态性检定(Normality Test)确认DATA是正态分布，核心部品的规格是 按顾客要求600mm 2mm . 通过以下DATA做工程能力分析。,598.0 599.8 600.0 599.8 600.0,600.0 598.8 598.2 599.4 599.6,599.4 599.4 600.0 598.8 599.2,599.4 599.6 599.0 599.2 600.6,598.8 598.8 599.8 599.2 599.4,600.0 600.2 600.2 599.6 599.0,599.0 599.8 600.8 598.8 598.2,600.0 599.2 599.8 601.2 600.4,600.2 599.6 599.6 599.6 600.2,599.2 599.0 599.6 600.4 600.0,599.0 599.6 599.4 599.2 597.8,600.4 599.6 600.0 600.8 600.4,599.4 599.0 598.4 599.0 599.6,598.8 599.2 599.6 598.6 599.8,599.6 599.2 599.6 600.2 599.8,599.6 600.0 599.6 599.2 598.6,599.6 601.2 599.6 600.2 600.0,600.0 599.4 599.8 599.2 599.6,599.4 600.0 600.0 599.2 599.4,599.6 599.8 599.0 599.6 599.4,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10,11 12 13 14 15 16 17 18 19 20,把计量型数据的正态分布数据的工程能力通过Minitab分析。,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 14,(Process Capability.mtw),Work sheet 里DATA输入,Step 1,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 15,Stat Quality Tools Capability Analysis (Normal),Step 2,输入规格的上限和下限,Boundary是DATA不能测定 规格外时 Check,选择变量列,部分群的大小或列输入,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 16,非正态DATA时，为了 Box-Cox 变换而选择,输入规格 中心值时,用Cp, Pp 或 Z值 来决定要输出的,决定用ppm 或 %输出,Options,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 17,Step 3,确认结果,规格上限 Target 规格下限 平均 样品数 短期标准偏差 长期标准偏差,Process数据,潜在的 执行曲线 实际的 正态曲线,潜在的工程 能力指数 Cp 考虑倾斜的 潜在工程能力 指数 Cpk,潜在的工程能力,只用工程的群内变动评价执行能力的指数。即，意味着 Cp改善可能最大限度是 1.16为至。,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 18,实际性工程能力 指数 Pp 考虑倾斜的 实际性工程能力 指数 Ppk,实际性工程能力,根据所有DATA的变动值评价执行能力的指数,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 19,用 ppm表示实际DATA脱离规格的程度。,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 20,潜在的预想执行能力,只考虑工程的群内变动显示正态分布时，数据表现为 脱离规格的预想 ppm,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 21,实际预想完成能力,对所有DATA的变动值来显示正态分布时， DATA表现脱离规格的预测 ppm,因工程平均以规格中心为基准往 LSL方向倾斜，所以需要与工程变动的 减少一起 能与规格中心一致的工程平均的移动。,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 22, 算出Z值,观察利用Minitab 输出Z值的过程。,: 良品的比率,: 工程不良率,算出公式,是标准正态分布函数的逆函数，利用Minitab 可以求。,还记得在基础统计的概率 分布中求逆累计概率值的方法吧?,Z,( Calc Probability Distribution Normal ),Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 23,从例题1的 Session 结果中确认 ppm Total后，通过Minitab算出Z值。,Step1,良品率( r )计算,良品率 ( r ) = 1- 0.00636735 = 0.993632,在例题 1的结果中 “Overall” ppm Total为 6367.35，按不良率 换算是 0.00636735 ，良品率如下。,Step2,Calc Probability Distribution Normal,选择逆累计概率,因为是标准正态分布函数， 所以输入平均0, 标准偏差1,输入常数,Capability Analysis(Normal),Measure-工程能力分析- 24,Step3,确认结果,通过以上结果，能确认 Z值是 2.4911.,Capability Analysis(Normal),能知道这工程的 水准是 ZLT = 2.4911 ZST = 2.4911 + 1.5 = 3.9911 程度。,Measure-工程能力分析- 25,Capability Analysis(Binomial),下列数据表示某二次电池生产业体焊接后因Leakage所发生的不良品数， 并计算了工程能力。样品大小是20.,对二项分布DATA的工程能力分析 通过Minitab分析计数型DATA的二项分布 DATA工程能力。,例题 2,Measure-工程能力分析- 26,工程能力分析,Stat Quality Tools Capability Analysis(Binomial) 选择,样品大小同样时,样品大小不同时，选择 输入样品大小的列,指定目标不良率,知道母集团的不 良率时，输入 其值。,Capability Analysis(Binomial),Step 1,click,(Capability_binomial.mtw),Measure-工程能力分析- 27,Capability Analysis(Binomial),在Pchart中没有脱离管理界线的点，所 有点都在管理界限内任意地分布，因此 工程处于稳定状态。 累积不良率CHART(Cumulative%Defective)是 确认数据是否具备对不良率提供稳定推定值， 在图中样品10开始累积不良率没有大的变动 而连接，并越来越接近于平均，因此可以 判断对不良率的推定确保了充分的数据。 这工程的不良率是115,000ppm(DPMO). 可以知道此工程的Sigma水准为 115,000 DPMO相应的 ZLT = 1.2 ZST = 1.2 + 1.5 = 2.7,结果解释,Step 2,Measure-工程能力分析- 28,对二项分布DATA的工程能力分析 通过Minitab分析计数型DATA的泊松分布DATA 的工程能力。,Capability Analysis(Poisson),下面数据是某PVC地面材料的每单位面积表面所发生的气泡不良率，按照 抽样顺序表示，计算了工程能力。,例题 3,Measure-工程能力分析- 29,选择Stat Quality Tools Capability Analysis(Poisson),样品大小 相同时,样品大小不同时， 选择输入样品大小 的列。,指定对每单位 缺陷数的目标值,知道对母集团缺陷数 平均时，输入其值。,Capability Analysis(Poisson),Step 1,工程能力分析,(Capability_ Poisson.mtw),Measure-工程能力分析- 30,在U Chart中没有脱离管理界线的点，并所有 的点任意地分布，因此工程处于稳定状态。 在累积计DPU CHART(Cumulative DPU)中可以 确认DATA是否具备对DPU提供稳定推定值。 因为样品18开始累积DPU没有大的变动接近于 平均，所以根据这些DATA推定的DPU是正确。 平均DPU是2.95个，每单位面积平均发生3个 左右气泡不良。 不良率为 1-( e-DPU ) = 1- ( e-2.95 ) = 1- 0.0523397 = 0.947660 这工程的 水准是 相当于947,660 DPMO的 ZLT = -1.6 ZST = -1.6 + 1.5 = -0.1 程度,Capability Analysis(Poisson),结果解释,Step 2,Measure-工程能力分析- 31,工程能力分析实习,实习时间 : 30分 目的 1) Data收集方法 2) 理解Minitab 分析方法 3) 算出 水准 准备物 1) 部品 : 螺丝100个(相同规格 20个箱子- 20 Lot的意思) 2) 仪器 : Digital Vernier Callipers 主要内容 1) CTQ : 螺丝的长度 2) 输出物 : Cp, Ppk, 水准,Measure-工程能力分析- 32,5. 基本要领及步骤 1) 从20个箱子里抽出相同规格的螺丝各5个 区分各5个 2) Minitab输入Data 作成 Sheet 3) 测定方法 一名测定者把各个部品测定一次，其Data输入到Sheet : 按5个捆后测定 4) Minitab data 分析 Capability Analysis(Normal) Subgroup size : 5 Lower spec 及 Upper spec是讲师指定 5) 组别分析结果发表,