能力分析和SPC
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shift
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Version Jan.2008
手工计算过程能力的方法:
GB material
6 Sigma
• 计算Pp. • Pp是长期过程的潜在能力,即中心无偏情 况下的理想能力.是长期的最佳值.是上下 规格对散步的比较 • Pp = 客户的要求/过程的表现=产品公差/ 过程的散步(长期) • Pp=(USL-LSL)/6 σ • 长期数据可计算Pp值.
GB material
6 Sigma
• 过程是在受控状态下,客户要求和过程表 现的比值,如果过程表现越能满足客户要 求,则过程能力越充分.反之则不足.
LSL
过程宽度
USL
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GB material
四个过程 这些过程能力如何?
A B
6 Sigma
LSL
过程宽度
GB material
6 Sigma
USL W ithin Ov erall
P otential (Within) C apability Cp 2.01 C PL 1.72 C PU 2.29 短期看这儿 C pk 1.72 C C pk 2.01 O v erall C apability Pp PPL PPU P pk C pm 1.82 1.56 2.07 1.56 *
shift
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Version Jan.2008
手工计算过程能力的方法:
GB material
6 Sigma
• Zst/Zlt值和Cpk /Ppk的互相转换 Zst=3Cpk Zlt=3Ppk • 已知分布通过PPM 算Z值 先将PPM转换成良率,后通过MINITAB逆 累计概率算出Z值. 也可以从Excel 来计算, 想通过NORMDIST 算出PPM, 换算成良 率,在通过NORMSINV函数求Z值.
GB material
6 Sigma
如果短期数据过程能力为6σ .那么长期的: 6σ – 1.5σ = 4.5σ
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长期/短期过程能力 短期过程能力用Cp/Cpk /Zst 表示 长期过程能力用Pp/Ppk/Zlt 表示
GB material
6 Sigma
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过程能力分析的数据 • 计量型/记数型 时间/厚度/力…… 缺陷/失误数…… • 长期数据/短期数据
GB material
6 Sigma
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Version Jan.2008
过程抽样之一-----短期 短期数据无特殊原因. • 从一个小范围数据收集而来. • 仅手普通原因的影响. • 从一个班来的. • 一台机器. • 一个操作者. • 一批原材料.
计量型数据正态性检验
GB material
6 Sigma
• 在MINITAB 中: • Stat---Quality tools---Individual Distribution Indentification (或Graph---Probability plot 中, 看P值. P>0.05 为正态. • 检验失败,则须先进行正态性转换, 在 Stat--Quality tools---Individual Distribution Indentification 进行Box -Cox 转换,失败后在进 行Johnson 转换,如果还不性,则排序数个数, 通 过YIELD 算Z值.
使用MINITAB计算流程能力:
Estimate / Options 的使用:
GB material
6 Sigma
选默认
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使用MINITAB计算流程能力:
Estimate / Options 的使用:
GB material
6 Sigma
1.加Target 出CPU,
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GB material
6 Sigma
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过程抽样之一----长期 长期数据 • 反映了普通原因和特殊原因的影响. • 从大范围内数据收集而来. • 从许多生产班次而来. • 使用许多机器. • 使用多批原料.
GB material
6 Sigma
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Version Jan.2008
使用MINITAB计算流程能力:
GB material
6 Sigma
• Stat-----Quality Tools----Capability Analysis----Normal.( 此种方法基于正态 性统计,故数据必须先进行正态性检验及 转换) 选择数据
列
输入分组 大小 如果数据 分布在各 个行中， 则选择各 行 上规格界限 下规格限 历史平均值 （可选） 历史标准差 （可选） Page 18 Version Jan.2008
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手工计算过程能力的方法:
GB material
6 Sigma
• 计算Ppk. • Ppk是短期内过程中心偏离目标后的能力. 它反映了过程的实际能力.它反映了均值 对散步的影响. • Ppk=min(Ppk(usl),Ppk(lsl)) LSL Target USL • Ppk(lsl)=(Xbar-LSL)/3 σ • Ppk(usl)=(Usl-Xbar)/3 σ
USL
LSL
过程宽度
USL
C
D
LSL
过程宽度
USL
LSL
USL
过程宽度
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能力和客户要求
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6 Sigma
• 对于某一客户要求,标准差越小,发 生不良的可能性越小,过程能力越 充分, • 当标准差没有变化时,客户要求很 严,这对过程能力有什么影响呢?
2.加Percentage / Benchmark Z’S / 95% 的置信区间,出 Benchmark Z’S
选默认
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使用MINITAB计算流程能力:
数据存储(Storage):
GB material
6 Sigma
短期数据选CP. 长期数据选PPK,
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手工计算过程能力的方法:
GB material
6 Sigma
• 计算Cp • Cp是短期过程的潜在能力,即中心无偏情 况下的理想能力.是短期的最佳值.是上下 规格对散步的比较 • Cp = 客户的要求/过程的表现=产品公差/ LSL Target USL 过程的散步(短期) = (USL-LSL)/6σ
versionjan200834page统计过程控制统计过程控制spcspcspc历史质量是检验出来的qc质量是制造出来的qa质量是设计出来的tqc质量是预防出来的tqm预测过程输出分布spcversionjan200835page统计过程控制统计过程控制spcspc什么是spc控制图表是通过随着时间的推移来统计跟踪过程和产品参数的方法控制图具体的表现出反映变动的自然界限的控制上限与下限这些控制界限不应与客户规格相比较控制界限基于对xy设立3s平均界限
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能力分析前相关问题
GB material
6 Sigma
• 测量系统可靠吗?它是否回影响能力评估 真实性,需要进行MSA分析. • 对计量型数据来说,数据是否正态? 数据 是否受控,需要进行正态性检验,和流程稳 定性检验(SPC控制图).
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跟目标比选CPM
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使用MINITAB计算流程能力:
Process Capability of PSA HD0
LSL
P rocess D ata LS L -1.58 Target * USL 2.18 S ample M ean 0.0335357 S ample?N 56 S tD ev (Within) 0.312236 S tD ev (O v erall) 0.345239
流程能力和 SPC
6S I G M A
过程改善方法论
• 定义 • 测量 1.步骤：项目Y的确认 2.现在水准和改善目标的确定 Y的测量系统分析 Y能力分析 3.寻找潜在的变量X • 分析 • 改善 • 控制
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6 Sigma
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过程能力是……
GB material
6 Sigma
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步骤二---采集数据
GB material
6 Sigma
合理分组: 1.从某一过程中连续产生的部件或单元中合理的 选择,试图捕捉过程最小的波动. 2.组内的差异只由普通原因所致,组间的差异主要 由特殊原因造成. 3.数据采集应能捕捉过程的短期绩效和长期绩效, 也就是组内组内的差异和组间的差异. 4.如果将来计算出来长期能力>短期能力,或者长 期能力和短期能力接近,说明取样时组内变化> 组间变化,取样分组有问题,短期抽样抽到了组 间数据,可能抽样的间隔长了.
短期(Within) 长期(Overall)
长期看这儿
-1.2
O bserv ed P erformance P P M ?<?LS L 0.00 P P M ?>?U S L 0.00 P P M ?Total 0.00
-0.6
0.0
0.6Leabharlann 1.21.8E xp. Within P erformance P P M ?<?LS L 0.12 P P M ?>?U S L 0.00 P P M ?Total 0.12
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使用MINITAB计算流程能力
GB material
6 Sigma
• 特别针对已知均值/散步/上限控制线,也 可通过MINITAB计算出Z值. • CALC---Probability Distribution— 输入实际 Normal--分布值 • 分别算出上 下线处的PPM, 如下:
长期/短期过程能力
短期能力
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6 Sigma
长期标准差大
短期标准差小
长期能力
LSL
Normal Page 9
LSL Version Jan.2008
长期/短期过程能力 • 通常,长期/短期过程能力相差1.5. Zlt = Zst- 1.5 Zlt: 长期过程能力 Zst: 短期过程能力
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步骤二---采集数据
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6 Sigma
分析数据是短期还是长期: • 准则:如果80%的输入是在它们的自然的 范围内起伏,则输出的数据可被认为是长 期的. • 短期数据计算得出短期过程能力,长期数 据计算得出长期过程能力.
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能力分析类型之一-----计量型数据
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6 Sigma
步骤: • 检查规格 • 对过程抽样 • 计算Z值. • 将Z值转换成Cp / Cpk / Pp / Ppk / PPM
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步骤一----确认规格 • 规格由客户定. 如钢笔的长度:125+/-1.5MM.
USL=125+1.5=126.5MM LSL=125-1.5=123.5MM Zusl = (USL-Xbar)/S = (126.5-124.61)/0.49=3.86 Zlsl = (LSL-Xbar)/S = (123.5-124.61)/0.49=-2.27 再通过累积概率算出良率, Zusl 对应的量率为99.9943%,Zlsl对应的不量率为1.16038 %,相减得整体量率: 98.83%, 用逆概率算出整体的Z值2.26.
例子:过程的均值为325,标准差为15,规格上限为380.规格下 限为27,Cp为多少? shift
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手工计算过程能力的方法:
GB material
6 Sigma
• 计算Cpk. • Cpk是短期内过程中心偏离目标后的能 力.它反映了过程的实际能力.它反映了均 值对散步的影响. • Cpk=min(Cpk(usl),Cpk(lsl)) LSL Target USL • Cpk(lsl)=(Xbar-LSL)/3 σ • Cpk(usl)=(Usl-Xbar)/3 σ
E xp. O v erall P erformance P P M ?<?LS L 1.48 P P M ?>?U S L 0.00 P P M ?Total 1.48
预测短期
预测长期 Page 22 Version Jan.2008
手工计算过程能力的方法:
GB material
6 Sigma
• 计算Z. Z值是什么? 反映了与规格的上下限相关的过程能力.分为Z usl 和 Z lsl. 如钢笔的长度:125+/-1.5MM. Std:0.49,Xbar:124.61
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手工计算过程能力的方法:
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6 Sigma
• 计算Pp. • Pp是长期过程的潜在能力,即中心无偏情 况下的理想能力.是长期的最佳值.是上下 规格对散步的比较 • Pp = 客户的要求/过程的表现=产品公差/ 过程的散步(长期) • Pp=(USL-LSL)/6 σ • 长期数据可计算Pp值.
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6 Sigma
• 过程是在受控状态下,客户要求和过程表 现的比值,如果过程表现越能满足客户要 求,则过程能力越充分.反之则不足.
LSL
过程宽度
USL
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四个过程 这些过程能力如何?
A B
6 Sigma
LSL
过程宽度
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6 Sigma
USL W ithin Ov erall
P otential (Within) C apability Cp 2.01 C PL 1.72 C PU 2.29 短期看这儿 C pk 1.72 C C pk 2.01 O v erall C apability Pp PPL PPU P pk C pm 1.82 1.56 2.07 1.56 *
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手工计算过程能力的方法:
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6 Sigma
• Zst/Zlt值和Cpk /Ppk的互相转换 Zst=3Cpk Zlt=3Ppk • 已知分布通过PPM 算Z值 先将PPM转换成良率,后通过MINITAB逆 累计概率算出Z值. 也可以从Excel 来计算, 想通过NORMDIST 算出PPM, 换算成良 率,在通过NORMSINV函数求Z值.
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6 Sigma
如果短期数据过程能力为6σ .那么长期的: 6σ – 1.5σ = 4.5σ
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长期/短期过程能力 短期过程能力用Cp/Cpk /Zst 表示 长期过程能力用Pp/Ppk/Zlt 表示
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过程能力分析的数据 • 计量型/记数型 时间/厚度/力…… 缺陷/失误数…… • 长期数据/短期数据
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过程抽样之一-----短期 短期数据无特殊原因. • 从一个小范围数据收集而来. • 仅手普通原因的影响. • 从一个班来的. • 一台机器. • 一个操作者. • 一批原材料.
计量型数据正态性检验
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6 Sigma
• 在MINITAB 中: • Stat---Quality tools---Individual Distribution Indentification (或Graph---Probability plot 中, 看P值. P>0.05 为正态. • 检验失败,则须先进行正态性转换, 在 Stat--Quality tools---Individual Distribution Indentification 进行Box -Cox 转换,失败后在进 行Johnson 转换,如果还不性,则排序数个数, 通 过YIELD 算Z值.
使用MINITAB计算流程能力:
Estimate / Options 的使用:
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6 Sigma
选默认
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使用MINITAB计算流程能力:
Estimate / Options 的使用:
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1.加Target 出CPU,
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过程抽样之一----长期 长期数据 • 反映了普通原因和特殊原因的影响. • 从大范围内数据收集而来. • 从许多生产班次而来. • 使用许多机器. • 使用多批原料.
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使用MINITAB计算流程能力:
GB material
6 Sigma
• Stat-----Quality Tools----Capability Analysis----Normal.( 此种方法基于正态 性统计,故数据必须先进行正态性检验及 转换) 选择数据
列
输入分组 大小 如果数据 分布在各 个行中， 则选择各 行 上规格界限 下规格限 历史平均值 （可选） 历史标准差 （可选） Page 18 Version Jan.2008
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手工计算过程能力的方法:
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• 计算Ppk. • Ppk是短期内过程中心偏离目标后的能力. 它反映了过程的实际能力.它反映了均值 对散步的影响. • Ppk=min(Ppk(usl),Ppk(lsl)) LSL Target USL • Ppk(lsl)=(Xbar-LSL)/3 σ • Ppk(usl)=(Usl-Xbar)/3 σ
USL
LSL
过程宽度
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过程宽度
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能力和客户要求
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6 Sigma
• 对于某一客户要求,标准差越小,发 生不良的可能性越小,过程能力越 充分, • 当标准差没有变化时,客户要求很 严,这对过程能力有什么影响呢?
2.加Percentage / Benchmark Z’S / 95% 的置信区间,出 Benchmark Z’S
选默认
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使用MINITAB计算流程能力:
数据存储(Storage):
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6 Sigma
短期数据选CP. 长期数据选PPK,
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手工计算过程能力的方法:
GB material
6 Sigma
• 计算Cp • Cp是短期过程的潜在能力,即中心无偏情 况下的理想能力.是短期的最佳值.是上下 规格对散步的比较 • Cp = 客户的要求/过程的表现=产品公差/ LSL Target USL 过程的散步(短期) = (USL-LSL)/6σ
versionjan200834page统计过程控制统计过程控制spcspcspc历史质量是检验出来的qc质量是制造出来的qa质量是设计出来的tqc质量是预防出来的tqm预测过程输出分布spcversionjan200835page统计过程控制统计过程控制spcspc什么是spc控制图表是通过随着时间的推移来统计跟踪过程和产品参数的方法控制图具体的表现出反映变动的自然界限的控制上限与下限这些控制界限不应与客户规格相比较控制界限基于对xy设立3s平均界限
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能力分析前相关问题
GB material
6 Sigma
• 测量系统可靠吗?它是否回影响能力评估 真实性,需要进行MSA分析. • 对计量型数据来说,数据是否正态? 数据 是否受控,需要进行正态性检验,和流程稳 定性检验(SPC控制图).
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跟目标比选CPM
Page 21
Version Jan.2008
使用MINITAB计算流程能力:
Process Capability of PSA HD0
LSL
P rocess D ata LS L -1.58 Target * USL 2.18 S ample M ean 0.0335357 S ample?N 56 S tD ev (Within) 0.312236 S tD ev (O v erall) 0.345239
流程能力和 SPC
6S I G M A
过程改善方法论
• 定义 • 测量 1.步骤：项目Y的确认 2.现在水准和改善目标的确定 Y的测量系统分析 Y能力分析 3.寻找潜在的变量X • 分析 • 改善 • 控制
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过程能力是……
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步骤二---采集数据
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6 Sigma
合理分组: 1.从某一过程中连续产生的部件或单元中合理的 选择,试图捕捉过程最小的波动. 2.组内的差异只由普通原因所致,组间的差异主要 由特殊原因造成. 3.数据采集应能捕捉过程的短期绩效和长期绩效, 也就是组内组内的差异和组间的差异. 4.如果将来计算出来长期能力>短期能力,或者长 期能力和短期能力接近,说明取样时组内变化> 组间变化,取样分组有问题,短期抽样抽到了组 间数据,可能抽样的间隔长了.
短期(Within) 长期(Overall)
长期看这儿
-1.2
O bserv ed P erformance P P M ?<?LS L 0.00 P P M ?>?U S L 0.00 P P M ?Total 0.00
-0.6
0.0
0.6Leabharlann 1.21.8E xp. Within P erformance P P M ?<?LS L 0.12 P P M ?>?U S L 0.00 P P M ?Total 0.12
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使用MINITAB计算流程能力
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6 Sigma
• 特别针对已知均值/散步/上限控制线,也 可通过MINITAB计算出Z值. • CALC---Probability Distribution— 输入实际 Normal--分布值 • 分别算出上 下线处的PPM, 如下:
长期/短期过程能力
短期能力
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6 Sigma
长期标准差大
短期标准差小
长期能力
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LSL Version Jan.2008
长期/短期过程能力 • 通常,长期/短期过程能力相差1.5. Zlt = Zst- 1.5 Zlt: 长期过程能力 Zst: 短期过程能力
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步骤二---采集数据
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6 Sigma
分析数据是短期还是长期: • 准则:如果80%的输入是在它们的自然的 范围内起伏,则输出的数据可被认为是长 期的. • 短期数据计算得出短期过程能力,长期数 据计算得出长期过程能力.
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能力分析类型之一-----计量型数据
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6 Sigma
步骤: • 检查规格 • 对过程抽样 • 计算Z值. • 将Z值转换成Cp / Cpk / Pp / Ppk / PPM
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步骤一----确认规格 • 规格由客户定. 如钢笔的长度:125+/-1.5MM.
USL=125+1.5=126.5MM LSL=125-1.5=123.5MM Zusl = (USL-Xbar)/S = (126.5-124.61)/0.49=3.86 Zlsl = (LSL-Xbar)/S = (123.5-124.61)/0.49=-2.27 再通过累积概率算出良率, Zusl 对应的量率为99.9943%,Zlsl对应的不量率为1.16038 %,相减得整体量率: 98.83%, 用逆概率算出整体的Z值2.26.
例子:过程的均值为325,标准差为15,规格上限为380.规格下 限为27,Cp为多少? shift
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手工计算过程能力的方法:
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6 Sigma
• 计算Cpk. • Cpk是短期内过程中心偏离目标后的能 力.它反映了过程的实际能力.它反映了均 值对散步的影响. • Cpk=min(Cpk(usl),Cpk(lsl)) LSL Target USL • Cpk(lsl)=(Xbar-LSL)/3 σ • Cpk(usl)=(Usl-Xbar)/3 σ
E xp. O v erall P erformance P P M ?<?LS L 1.48 P P M ?>?U S L 0.00 P P M ?Total 1.48
预测短期
预测长期 Page 22 Version Jan.2008
手工计算过程能力的方法:
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6 Sigma
• 计算Z. Z值是什么? 反映了与规格的上下限相关的过程能力.分为Z usl 和 Z lsl. 如钢笔的长度:125+/-1.5MM. Std:0.49,Xbar:124.61