M四.3 PCA 制程能力分析
主成分分析PCA(含有详细推导过程以与案例分析matlab版)
主成分分析法(PCA)在实际问题中，我们经常会遇到研究多个变量的问题，而且在多数情况下，多个变量之间常常存在一定的相关性。
由于变量个数较多再加上变量之间的相关性，势必增加了分析问题的复杂性。
如何从多个变量中综合为少数几个代表性变量，既能够代表原始变量的绝大多数信息，又互不相关，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，这时就需要进行主成分分析。
I. 主成分分析法(PCA)模型（一）主成分分析的基本思想主成分分析是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。
这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。
主成分分析所要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来变量。
通常，数学上的处理方法就是将原来的变量做线性组合，作为新的综合变量，但是这种组合如果不加以限制，则可以有很多，应该如何选择呢？如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为1F ，自然希望它尽可能多地反映原来变量的信息，这里“信息”用方差来测量，即希望)(1F Var 越大，表示1F 包含的信息越多。
因此在所有的线性组合中所选取的1F 应该是方差最大的，故称1F 为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来p 个变量的信息，再考虑选取2F 即第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，1F 已有的信息就不需要再出现在2F 中，用数学语言表达就是要求0),(21=F F Cov ，称2F 为第二主成分，依此类推可以构造出第三、四……第p 个主成分。
（二）主成分分析的数学模型 对于一个样本资料，观测p 个变量p x x x Λ,,21，n 个样品的数据资料阵为：⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=np n n p p x x x x x x x x x X ΛM M M M ΛΛ212222111211()p x x x Λ,,21= 其中：p j x x x x nj j j j ΛM ,2,1,21=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=主成分分析就是将p 个观测变量综合成为p 个新的变量（综合变量），即⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+++=+++=+++=ppp p p p pp pp x a x a x a F x a x a x a F x a x a x a F ΛΛΛΛ22112222121212121111 简写为：p jp j j j x x x F ααα+++=Λ2211p j ,,2,1Λ=要求模型满足以下条件：①j i F F ,互不相关（j i ≠，p j i ,,2,1,Λ=） ②1F 的方差大于2F 的方差大于3F 的方差，依次类推 ③.,2,1122221p k a a a kp k k ΛΛ==+++于是，称1F 为第一主成分，2F 为第二主成分，依此类推，有第p 个主成分。
基于PCA的产品生产过程质量评价方法研究
电子质量2017年第02期(总第359期)基于PCA 的产品生产过程质量评价方法研究Study on Method of Evaluating Product Producing Process Quality Based on PCA牟伟萍1,席安和2（1.中国空空导弹研究院,河南洛阳471009;2.中国空空导弹研究院,河南洛阳471009）Mu Wei-ping 1,Xi An-he 2(1.China Airborne Missile Academy,Henan Luoyang 471009;2.China Airborne Missile Academy,Henan Luoyang 471009）摘要：产品质量是军工企业的生命，生产过程是形成产品质量的重要过程。
正确评价生产过程质量对控制产品波动，保持稳定的生产状态具有重要意义。
该文采用过程绩效指数(P P K )反映批次产品生产过程质量特性的波动，并采用主成分分析法(PCA)，客观、全面地得到产品生产过程的质量水平，为军工企业稳定批产提供科学依据。
关键词：过程绩效指数；主成分分析法；生产过程质量中图分类号：F273.2文献标识码：A文章编号：1003-0107(2017)02-0049-04Abstract:Quality is the focal point of military companies,and producing process is critical to quality.It is im-portant for controlling fluctuation and maintaining stable status to evaluate producing process quality of pro-ducts correctly.In this paper,process performance indices(P PK )are adapted to reflect fluctuation of charact-eristics of products.In addition,principal component analysis(PCA)are used to evaluate quality of products o-bjectively.In this way,scientific references can be provided for stable yield of military companies.Key words:Process Performance Indices;Principal Component Analysis;Producing Process Quality CLC number:F273.2Document code:AArticle ID ：1003-0107(2017)02-0049-04工程师，主要研究方向为质量管理，通信作者，邮箱sdmuwp@；席安和(1982-)，男，本科，工程师，主要研究方向为电子测试工艺技术。
6 sigma-制程能力分析
组内组间制程能力分析
规格USL=53 LSL=47 连续测量25卷，每卷测量3个 Stat>Quality Tools>Capability Analysis>Between/within
制程能力等级判断及处置建议－Cpk P%
等
Cpk制程能力指数
级
Process Capability
Index
A 1.33≦Cpk
处置建议
制程能力足够
B 1.0≦Cpk＜1.33
制程能力尚可，应再努力。
C Cpk＜1.0
制程应加以改善。
等 级
P%（综合评价）
处置建议
A P≦0.44%
稳定
B 0.44%＜P≦1.22%
B 12.5%＜│Ca│≦25%（1/4） 有必要尽可能将其改进为Ａ级。
C 25%＜│Ca│≦50%（1/2）
作业员可能看错规格，不按作业标准操作或检讨 规格及作业标准。
D 50%＜│Ca│
应采取紧急措施，全面检讨所有可能影响之因素， 必要时停止生产。
等
Cp制程精密度
级 Capability of precision
数据转换之范例
数据转换之范例
数据转换之范例
数据转换之范例
此种转换要求 数据为正值
左上角为原始资 料之分布
非常态分配与制程能力指标
此种转换不 要求数据为 正值，也不 需要输入样 本大小
转换公式
Stat>Quality Tools> Johnson Transformation
非常态分配与制程能力指标
六处策划的具体比较
六处策划的具体比较策划是指设置目标并规定必要的作业过程和相关资源以实现目标的活动。
GB/T19001-2000版《质量管理体系要求》标准共有六处策划，即质量管理体系策划（标准条款5.4.2）；产品实现的策划（标准条款7.1）；设计和开发策划（标准条款7.3.1）；生产和服务提供的策划（标准条款7.5.1）；测量、分析和改进过程的策划（标准条款8.1）；内部审核方案的策划（标准条款8.2.2）。
其中质量管理体系策划是组织的一项战略决策式的策划，其结果可能是质量手册和程序集文件，后面五处是具体操作性的策划，是质量管理体系策划的一部份。
六处策划的关系如图：六处策划的具体比较如下表所示：5W3H/8D&5C/7M1E/QC 7 tools/10S&五常法/TS 五大手册/SPC 八大判异准则/三大判稳原则9、IE 七大手法一、内容提要：# m2 @2 q* S0 u2 U5 p1、5W3H& a/ S2 c' M% D' S& b! i/ `2、8D/5C报告; o3 ?% [( u/ s( ~' F* k3、QC 旧七大手法. w& k" i3 x% n! y! w" H9 \5 ]4、QC 新七大手法5、ISO/TS16949 五大核心手册$ i( p y+ x% Z. ^7 R& H6、10S/五常法' b K3 V; @8 k6 M" a6 r3 r7、7M1E8、SPC八大判异准则/三大判稳原则9、IE 七大手法4 F" o- G- D9 q T10、ISO知识大总结二、详细内容规纳：% f' @1 E. Q. M1 G/ v" G1、5W3H思維模式What,Where,When,Who,Why,How，How much，How feel4 t* m/ F$ n' S$ [. ]+(1)Why：为何----为什么要做？为什么要如此做（有没有更好的办法）？（做这项工作的原因或理由）(2)What：何事----什么事？做什么？准备什么？（即明确工作的内容和要达成的目标）(3)Where：何处----在何处着手进行最好？在哪里做？（工作发生的地点）？ (4)When：何时----什么时候开始？什么时候完成？什么时候检查？（时间）3(5)Who：何人----谁去做？（由谁来承担、执行？）谁负责？谁来完成？（参加人、负责人）？ 5 n B% U) `2 f, d; f1 K7 l(6)How：如何----如何做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？（用什么方法进行）？(7)How much：何价----成本如何？达到怎样的效果（做到什么程度）？数量如果？质量水平如何？费用产出如何？概括：即为什么？是什么？何处？何时？由谁做？怎样做？成本多少？结果会怎样？也就是：要明确工作/任务的原因、内容、空间位置、时间、执行对象、方法、成本。
(整理)PCA方法详解及人脸识别应用实例.
第一节主成分分析基本理论一、什么是主成分分析？主成分分析为Principle component analysis[10,11,12]的中文翻译，其英文简写为PCA。
它是一种非常流行和实用的数据分析技术，最重要的应用是对原有数据进行简化。
主成分分析可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪声和冗余，将原有的复杂数据降维处理，揭示出隐藏在复杂数据背后的简单结构。
它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用与各个场合。
因此应用极其广泛，从神经科学到计算机图形学都有它的身影。
PCA被称为应用线形代数最有价值的结果之一。
本节下面的内容将开始讲解PCA的具体内容。
具体安排为：首先将从一个简单的例子开始说明PCA应用的场合以及想法的由来，进行一个比较直观的解释；然后加入数学的严格推导，引入线形代数，进行问题的求解。
随后将揭示PCA与SVD(Singular Value Decomposition)之间的联系以及如何将之应用于真实世界。
最后将分析PCA理论模型的假设条件以及针对这些条件可能进行的改进。
二、例子在实验科学中常常遇到的情况是，使用大量的变量代表可能变化的因素，例如光谱、电压、速度等等。
在实际中，由于实验环境和观测手段的限制，实验数据往往变得极其的复杂，混乱，而且数据存在很大的冗余。
如何对数据进行分析，取得隐藏在数据背后变量间的本质关系，是一个很困难的问题。
在神经科学、气象学、海洋学等等学科实验中，假设的变量个数往往非常之多，但是真正的影响因素以及它们之间的关系可能又是非常之简单的。
下面的例子取自一个我们都非常熟悉的物理学中的实验。
这个实验看上去似乎过于简单，但足以说明问题。
如图表 4.1所示，这是一个理想弹簧运动规律的测定实验。
假设球是连接在一个无质量无摩擦的弹簧之上，从平衡位置沿x 轴拉开一定的距离然后释放。
图4.1理想弹簧运动规律模型对于一个具有先验知识的实验者来说，这个实验是非常容易的。
SPC手册中文版
质量管理/技术统计9.设备和过程能力科技成就生活之美第3版 20##07月01日第2版 1991年07月29日第1版 1990年04月11日本手册给出能力和性能指标的最低要求,版本日期出版时有效。
如有冲突,QSP0402的要求具有约束力和优先于本手册。
设备和过程能力目录页码1. 介绍 ........................................................................................ (4)2. 术语......................................................................................... (4)3. 设备和过程能力研究流程图 (6)4. 设备能力研究......................................................................................... . (7)4.1 一台设备详细能力研究 (8)4.2 数据评估 ........................................................................................ .. (9)短期稳定性研究 (9)标准方法......................................................................................... . (9)计算程序手册 (11)4.3对设备能力不足采取的措施 (12)5. 过程能力研究......................................................................................... . (14)5.1 程序......................................................................................... .. (14)5.2 数据评估〔标准方法〕 (14)过程稳定性研究〔变异分析和F测试〕 (14)统计分布研究 (15)过程能力统计指数 (15)5.3 数据评估评估〔计算程序手册〕 (16)过程稳定性研究 ............................................................................16统计分布研究 (16)过程能力统计指数 (16)6. 统计指数解释 (18)6.1 统计指数和部分不符合的联系 (18)6.2 样本大小的作用 ........................................................................................ (19)6.3 测量系统的作用 (19)7. 质量特性统计指数 (20)8. 性能指数统计报告 (20)9. 统计指数计算方法 (21)9.1 方法M1 ........................................................................................ . (21)9.2 方法M2 ........................................................................................ . (22)9.3 方法 M3 <围方法>.........................................................................................229.4 方法 M4 <分位数方法> (23)10. 模型分布 ........................................................................................ . (24)10.1 约翰逊族分布 (24)10.2 正态分布 (25)11. 例子 ........................................................................................ (26)12. 两个空间指数统计指数 (30)13. 表格......................................................................................... (31)14. 缩写词......................................................................................... (37)15. 参考文献......................................................................................... (39)索引......................................................................................... . (40)1. 介绍必须申请适当的方法检测,如果适用的话,进行过程测量,这些方法应证实有能力的过程实现所策划的结果。
人脸识别 pca 标准化和均值化
人脸识别 pca 标准化和均值化《人脸识别技术中的PCA、标准化和均值化》在人脸识别技术中，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）、标准化和均值化是非常重要的概念和方法。
它们对于提高人脸识别的精度和效果起着至关重要的作用。
1. 人脸识别技术概述人脸识别技术是一种利用人脸生物特征进行身份识别的技术。
它通过摄像头或图像采集设备获取被识别者的面部图像，然后对这些面部图像进行处理和分析，最终实现对被识别者身份的判别和识别。
在实际应用中，人脸识别技术被广泛应用于安防监控、门禁系统、支付验证等领域。
2. PCA在人脸识别中的作用PCA是一种常用的数据降维方法，它通过线性变换将原始数据转换为一组各维度之间线性无关的表示，从而达到降低数据维度、去除冗余信息和保留主要特征的目的。
在人脸识别中，通过PCA可以将原始的面部图像数据进行降维处理，提取出最主要的特征信息，从而减少了数据量和计算复杂度，同时提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
3. 标准化和均值化对人脸识别的影响在进行人脸识别之前，需要对采集到的面部图像进行预处理，其中标准化和均值化是两项非常重要的步骤。
标准化是指将原始数据按照一定的比例进行缩放，使得其均值为0，方差为1。
而在人脸识别中，均值化则是指将采集到的面部图像从原始像素空间转换到特征空间，去除图像的平移和缩放，从而减少了光照、角度等因素对人脸识别的影响，提高了识别的准确性。
4. 个人观点和理解在我看来，PCA、标准化和均值化在人脸识别技术中起着非常重要的作用。
通过对原始数据的处理和特征提取，可以有效地提高人脸识别的精度，降低了计算复杂度和内存需求。
标准化和均值化能够有效地减少外部因素对人脸图像的影响，使得人脸识别系统更加稳定和可靠。
总结回顾：通过本文的介绍，我们了解了PCA、标准化和均值化在人脸识别技术中的重要作用。
通过对这些方法的合理运用，可以提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性，满足实际应用中对人脸识别精度和稳定性的要求。
现场管理
好的方向
將來的水平
現有的水平
過去的水平
圖1 改善是突破現狀
比如,生產中產品發生不良,僅僅將不良品檢驗出來和返修是不 夠的.深入調查發生不良的位置.對象和真正原因,采取針對性措 施著手解決,確認對策的效果,研討是否還有其他未被注意的潛在 問題,才是防止不良品再發生的有效方法.
IE改善理念 IE改善理念中,最重要的概念是“浪費”. 現場常見的浪費有(附圖表):
“問題.方法.協調”的意識
現場有許許多多問題堆積的“頑石”,看不 出有什么問題時,也就談不上改善,所以問題意 識是最重要的.(見附圖)
好
經營狀況
不要等經營狀 況變差了, 才 看到問題的存 在 !
隱藏問題
此外,光有改善的願望,沒有改善的技能,不知 道運用合適有效的方法,也只會”有心無力”.而 且不同的方法可能有著完全不同的效果,這個方 法行不通,不代表問題沒法解決,可以嘗試其他方 法,這就是方法意識.
組圈登記 發掘問題 選定題目 追查原因 分析原因 提出辨法 選擇對策 工作分配 成果確認 標準化 甘苦談 選定下一個題目 注: 表示計劃 表示實際
原 因 分 析
機器 40％ 工段之間 調速不均 流水線平 面度較差 PCA裝板作 業不規範 人員 20% 推拿積板 末按SOP作業 流水線速度不固定 新工站訓練品 質意識不夠 取拿過於頻繁
工廠中常見的七大浪費
(1)等待的浪費. 作業“動作”中有沒有“等作”的情 況. 設備“監視”中有沒有“閑視”的情 況. …… (2)搬運的浪費. 物件空間的移動. 時間的耗費. 人力.工具的占用. …… (3)不良/修理的浪費. 材料的損失. 設備.人員工時的損失. 額外的修復.選別.追加檢查. 額外的檢查預防人員. ……
SPC手册中文版
3.设备和过程能力研究流程图............................................................6
5.2.1过程稳定性研究（变异分析和F测试）.....................14
5.2.2统计分布研究...................................................................15
5.2.3过程能力统计指数...............................................................15
14.缩写词.......................................................................................................................37
15.参考文献.............................................................................................................................39
方法M1 ....................................................................................................................21
QMS制造业质量管理子系统
详细描述
为了解决这一挑战，企业需要权衡短期利益 与长期效益，制定合理的质量标准，并采取 有效的质量控制措施。同时，通过优化生产
流程、提高生产效率等方式降低成本。
质量信息的不对称问题
要点一
总结词
在质量管理过程中，由于信息传递的延时、错误或遗漏， 导致质量信息在不同部门之间存在不对称现象。
要点二
详细描述
目标
QMS的目标是确保产品和服务的质量 符合或超过客户的期望，同时降低制 造过程中的缺陷和浪费，提高生产效 率和客户满意度。
质量管理子系统的重要性
01
02
03
提高产品质量
通过实施QMS，企业可以 确保产品的一致性和可靠 性，从而提高产品质量， 减少客户投诉和退货。
降低成本
QMS有助于减少制造过程 中的缺陷和浪费，从而降 低生产成本和浪费成本。
为了解决这一问题，企业需要建立完善的质量信息管理系 统，确保信息的实时传递和准确记录。同时，加强部门间 的沟通与协作，确保质量信息的共享和透明化。
质量改进的持续性问题
总结词
质量改进是一个持续的过程，需要企业不断地进行自我 完善和改进。
详细描述
为了实现持续的质量改进，企业需要建立有效的质量管 理体系，明确质量目标和改进计划。同时，鼓励员工积 极参与质量改进活动，通过培训和激励机制提高员工的 质量意识和技能水平。
04
质量管理子系统的技术工具
统计过程控制（SPC）
总结词
通过收集和分析数据来监控和预测制程能力，确保产品质量稳定。
详细描述
统计过程控制（SPC）是一种利用统计技术对生产过程中的各个阶段进行监控和控制的工具。它通过对生产数据 的收集、分析和图表化，帮助管理者了解制程的稳定性和能力，及时发现异常并采取措施，确保产品质量的稳定。
8D的定义和解释
什么是8D？8D的步骤是什么？D0：为8D过程做准备D1：成立小组D2：问题的描述D3：确定临时纠正措施（ICA）的开发D4：确定和验证根本原因和遗漏点D5：确定和验证针对根本原因和遗漏点的永久性纠正措施（PCA）D6：实施和确认PCAD7：防止再发生D8：承认小组及个人的贡献什么是8D推行实务一.范围:该方法适用于解决各类可能遇到的简单或复杂的问题. 8D 方法就是要建立一个体系,让整个团队共享信息, 努力达成目标. 8D本身不提供成功解决问题的方法或途径, 但它是解决问题的一个很有用的工具.二.目标提高解决问题的效率,积累解决问题的经验.提供找出现存的与质量相关问题的框架, 杜绝或尽量减少重复问题出现.8D格式的原则是针对出现的问题,找出问题产生的根本原因,提出短期,中期,和长期对策,并采取相应行动措施.三.定义(1) 8D (8 Disciplines) 方法包含8个解决问题的步骤. 它基于使用描述工具,格式化,分析,量化等工具,从而提供彻底解决问题的指引.(2)问题: 被发现的具体问题,它包括:1)与正常状况相比,属于失常的现象,在这种情况下, 需要予以纠正,使其恢复初始正常状况.2)为提高质量的目的而改变目前的状况.(3)纠正措施: (按ISO8402标准定义) 针对现存的不合格项或缺陷所采取的纠正措施, 并杜绝或尽量减少重复问题出现.(4) 预防措施: (按ISO8402标准定义) 针对潜在的不合格项或缺陷所采取的纠正措施, 并杜绝或尽量减少重复问题出现.四.在下列情形中须提交8D报告:(1)当客户在工厂现场的稽核中发现不合格项或缺陷时, 对于严重不良,主要不良及重复发生的次要不良须提交8D报告.(2)OQC发现严重不良,主要不良及重复发生的次要不良时须提交8D报告.(3)当市场上发现有重复发生的产品缺陷时须提交8D报告.(4) 当ORT测试过程中发现缺陷时须提交8D报告.(5)IPQC在同一生产现场连续发现三个位置相同不良现象或三个原因相同不良现象(6)要对那些需要长期纠正措施来解决的缺陷采取行动时,须提交8D报告.(7)被相关程序文件明确要求提交8D报告时.五.提交报告时间要求:(1)在发现问题的24小时内,提交包含所采取的暂时措施描述的8D报告.(2) 在发现问题的72小时内,提交包含问题发生原因的初步分析的8D报告.六.结论:8D格式用于监控解决问题的过程,它不是一个详尽的报告或复杂的分析,描述工具,而是一个包含了解决问题的每个步骤的集合,因而可从其中找到经提炼的基本信息.七. 8 D steps 8D步骤(1) Team: Composition of the team in charge of solving the problem小组: 参与解决问题的所有成员所组成的集体.1) 小组中必须有一个负责人,他(她)根据需要,组织合乎要求的人成立临时团队,并负责收集要解决问题的相关数据(技术,定性,定量数据,预算,等)2)在小组首次会议中,搜集必需的专业意见,定义考核方法(详细的进程计划,其它人员要求,等)(2)问题描述: 问题及其所造成影响的描述.1) 描述在具体环境中观察到的现象,或问题造成的危险.2) 用4M+1E( Milieu)的方法定性,定量分析问题的状况.3)推荐在8D报告中采用适当的图表作为附件来描述(what, who, where, when ,how(3)短期临时措施1) 若观察到的问题直接对产品的性能和等级造成影响,立即采取措施(分类,重工,延迟交货,报废)以确保正常生产得以继续进行,直到采取纠正措施将问题解决.2)检查以确保短期临时措施有效.3)若短期临时措施有效,则实施.(4) 明确和核实原因1)从问题描述中寻找最有可能的一些原因,若有可能,做一些测试帮助寻找原因.2)检查所有考虑到的可能原因, 将它们会带来的结果与观察到的结果比较, 原因/结果矩阵图可帮助选择优先考虑哪个原因.3)识别问题的种类.(设计,程序,制程,材料,人员技巧4)探寻可能的解决方案,列出可行性,效果,实施时间等.5)建立将要实施的那些措施的检验标准.6)尽量利用各种图表(5)选择长期纠正措施1)对将要执行的长期纠正措施在实施前做进一步的确认,以核对它们是否在实施后能提供一个合乎期望的结果. 目的是解决问题的根源,要防止这些纠正措施带来任何其它的负面影响,在这种情形下,须采取其它的措施消除负面影响.2)选择或创建一个测量工具,评估在纠正过程中各项工作的功效.(6)执行长期纠正措施1) 执行长期纠正措施,更新相关文件.2)长期纠正措施的功效可通过观察问题是否重复出现来评估.(7)预防问题重复出现措施1) 修正整个质量系统(特别是问题相关的程序,技术说明书,工作说明书2)管理层同意并修正整个质量系统,是该过程的第一步,该过程或立即开始实施,或是一个不断改进的计划.(8) 项目完毕1) 关注的问题被解决,确认,核实,,被权威人士审核签名通过并存盘8D工作方法的介绍8D又称团队导向问题解决方法,是福特公司处理问题的一种方法,亦适用于制程能力指数低於其应有值时有关问题的解决,它提供了一套符合逻辑的解决问题的方法,同时对於统计制程管制与实际的产品质量提升架起了一座桥梁。
pca技术Plsda等要掌握的知识
代谢学学习----常见的一些数值及相关知识元素丰度（abundance of elements）是指研究体系中被研究元素的相对含量，用重量百分比表示.(即元素的相对含量，是在证认的基础上根据谱线相对强度或轮廓推算出来的。
)元素的丰度可以用列表法或作图法给出。
在列表或作图时，通常都把硅(Si)的丰度值取为10，其他核素的丰度值按比例确定。
作图时，通常取核素的质量数为横坐标，丰度值为纵坐标，用折线或曲线把图中的点连起来，所得的曲线称为元素的丰度曲线。
它反映元素按质量数的分布规律。
fold change英文简称: FC中文全称: 倍性变化所属分类: 生物科学词条简介: 一种用于描述两个用于相比的对象数量差异的方法。
例如，第一个样本和第二个样本的量是50/10，那么FC（Ratio）就是5，反之就是0.2。
用这种方法分析微阵列的数据可以说明：1)从基因表达的绝对值而来的表达变化是有意义的；2）这种方法可以说明基因表达变化是否显著；3）可以利用这种模型用于有效数据的筛选。
数据有value1 和value2 foldchange=log2(value2/value1),计算差异是否显著p<0,01)文献上关于p计算的公式主成分分析法PCA、偏最小二乘法PLS、正交偏最小二乘法OPLS pca技术，principal components analysis，即主成分分析技术，又称主分量分析。
主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
PCA（Principal Com ponent Analysis）不仅仅是对高维数据进行降维，更重要的是经过降维去除了噪声，发现了数据中的模式。
PCA把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的m个特征互不相关。
从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性。
PCA是一种统计方法。
化工装置诊断中PCA和SDG技术的应用研究
化工装置诊断中PCA和SDG技术的应用研究摘要：pca技术和sdg技术结合在一定程度弥补了pca技术在化工装置故障诊断中的一些不足，也帮助了sdg技术在故障诊断方面的应用，对于这两种技术来说它们的结合是相互促进的作用。
关键词：pca技术sdg技术故障诊断在今天我们的日常生活中处处体现着化学的产品，所以，化工生产在我们的日常生活和经济生产中，起着非常重要的作用。
但是在化工生产中往往会有一定的危险性和一些不安全的因素，所以故障诊断在化工生产中是一个非常重要的环节。
本文主要介绍石油化工公司对pca技术和sdg技术在化工装置诊断中的应用研究。
一、pca技术的故障分析pca主元分析技术是一种多变量统计的方法，传统的pca诊断技术没有对于异常变量之间进行分析的能力，所以很难从众多的变量中找到真正的故障源。
利用pca方法对故障进行的检测基本的思路是：根据pca方法在正常运行的情况下对历史数据进行集中的提取可以反映出在此过程中各个变量之间的相互关联的关系在低维主元的成份，建立相应的主元模型。
当实际测定的数据与建立的主元模型产生不同时，就说明有故障发生了，对接着测定的数据中各个变量发生变化时对主元模型的破坏分析，进行故障的诊断。
常用的故障诊断主要有两种方法，主元子空间t2 统计量统计检验, 残差子空间spe（或称q）统计量统计检测。
当t2或者是spe大于某一个阀值的时候，根据它的破坏性可以判断出故障。
pca技术在故障诊断方面具有它独特的优势，首先可以对数据进行降维的处理，其次是完全没有参数限制。
但是完全没有参数限制也是它的缺点，在用户对于自己的检测对象有一定的知识经验是，有一些数据特征的概念，他们却不能通过参数对故障处理进行一定的干扰，这样就不会达到预期的效果，工作的效率也不会很高，对于故障的识别上也具有一定的不足之处，这就是pca技术要与其他技术相结合进行故障诊断的必要性。
二、sdg模型的故障分析sdg是一种网络图，它是由各个节点之间有方向的支路构成的，我们以tep的反应器为例进行分析，我们可以看出这个过程进行的是一个不可逆的放热反应，a、c、d、e这四种气体和惰性气体b在反应器中进行反应产生g、h、f，所以共有8种成分在tep反应器中。
MINITAB之制程能力分析(PPT 52张)
–Xbar –R –原始数据分布 –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
同前练习及结果
Capability Sixpack (Weibull)
•复合了以下的六个图形
–Xbar –R –原始数据分布 –直方图 –正态分布检定 –CPK, PPK
结果输出
二项分布制程能力分析
Capability Analysis (Normal)
•该命令会划出带理论正态曲线的直方图， 这可直观评估数据的正态性。输出报告中 还包含过程能力统计表，包括子组内和总 体能力统计。
Capability Analysis (Between/Within)
•该命令会划出带理论正态曲线的直方图， 可以直观评估数据的正态性。 •该命令适用于子组间存在较大变差的场合 。输出报告中还包含过程能力统计表，包 括子组间／子组内和总体能力统计。
MINITAB之制程能力分析
制程能力之分类
计量型(基于正态分布)
计数型(基于二项分布)
计数型(基于卜氏项分布)
MINITAB 能力分析的选项(计量型)
•Capability •Capability •Capability •Capability •Capability •Capability Analysis (Normal) Analysis (Between/Within) Analysis (Weibull) Sixpack (Normal) Sixpack (Between/Within) Sixpack (Weibull)
输入相关参数
Select: Stat >Quality Tools > Capabilty Analysis >Nonnormal
SQE工作心得
sqe工作经验谈一个sqe前辈的经验之谈！（转发）kobe_zou 发表于: 2009-5-25 17:53 来源: 半导体技术天地以下是一个sqe前辈的经验之谈，希望对大家有所帮助！！！sqe 工作经验浅谈！转发作者：jevonsge------------------------------------------------------------------------------- 本人2003年毕业后,鬼使神差般地进入了quality这个领域,一直从事sqe工作也有近4年的光景,今天把自己的一些做事方式,态度及sqe的职责show出来,供同行和外行加以褒贬,让自己吸取更多的精华,剔除糟粕.备注,我所负责的材料主要是ee(pcb/fpc/pcba/fpca,rlc 及connector),所以下面很多的工作经验之谈是站在ee这个面展开的,不过,相信对于负责其他材料的同仁还是有一定的帮助的,毕竟sqe是技术及管理共存的一个职业.当然，在此show出这么多个人经验之谈，也不乏有推荐自己之意，我相信我绝对是适合的人选。
一,绩效--就是通常说的kpi (key performance indictor) 当然,有些材料本身supplier的sense或者其process已经达到很高的水准,其品质面本来就很少出状况,来衡量管理这样材料的sqe performance,真的很难定夺,也许就是production的dppm trend chart 及service(training and so on).二,职责(responsibility) 围绕保证品质来料这目的,sqe应负起如下的责任,1.对供应商进行例行的绩效评估和audit.2.品质监督和异常协辅3.npi(new product 导入)/ecn 变更时,供应尚制程及产品的确认,cip的改善.4.gp 产品及其管制.针对以上四点,小弟我浅谈下我的经验,供各大侠指导.1.对供应商进行例行的绩效评估和audit.1.1导入新厂商阶段,一般有pur/rd/sqm/esh部门共同参与,sqe此阶段需要做的是让supplier提供供应商调查报告及工厂内部组织架构等等大项,此阶段主导者应该是pur.1.2对供应商进行qpa(quality process audit),这需要依据具体的产品来衡量,但不外乎receiving inspection, warehouse, mrb, production line, rework process, oqc andpacking&store, record and so on.针对这些站别,总结起来,按照人,机,料,法,环五项,集合公司的qpa checklist进行audit.机, 3.machine maintained 4.measurement/tool 精确度料, 5.区分隔离 6.保存期及保存方式法, 7.traceability&identification 8.spc, fai checklist 环, 9.esh 10. 温湿度qpa的frequency,目前很多公司已经没有强制的定义,只要公司一出现比较大的case,sqe就驻厂,针对相关站别进行audit.事实上,这样做起来的确很有效果,sqe第一时间内了解到不良品,然后又第一时间内去supplier端去audit相关process,相信很大程度上能很快解决问题,使公司顺利生产,让supplier及时改善.1.3对供应商qsa(quality system audit),通过对supplier系统面的audit,是希望指出supplier在整个面上的不足,一般来说,sqe主要audit的item如下,a. document managementb. 供应商之supplier的管理.c. product identification & traceabilityd. process controle. 检查和测试管理.f. calibrationg. nonconforming product control.h. handling, package, storage and deliveryi. record—这一项适合所有的audit items.当然事实上,sqe重点放在上面items外,其实还是有些需要audit的项目,比如qualitysystem, contact review, 甚至设计管理.一般来说,qsa一年一次.事实上,真正反映supplier performace的是qbr 会议,参与部门有pur, technology andsqm,分数比例一般为pur-- 35%, t-- 30% sqm -- 35%.主要出发点 pur—delivery/cost/service t—technology share / service sqm—quality issue/ service ps: sales 人员注意,客户的3个主要对外窗口都很注重service.这样的qbr meeting一般有sqm主导,当然supplier参加的窗口也应该是对应的sales/t/qa(cs) 部门.个人认为后续product的竞争力应在品质上,所以站在sqe的角度上,我是希望sqm的比重可以适当加重.1.4gpa(green product audit),目前很大部分公司已将此audit纳入qsa中,在这我就不细谈了.但重要的还是离不开如下6点:a. gpa的文件规范系统.b. process management systemc. trainingd. supplier’s 外包管理e. ec管制(后面会细谈)f. 检验和分析.2.品质监督和异常协辅对于品质监督,我很是赞同baseline management,通过驻厂的方式,及时有效的audit厂商各站别的问题,同时给予厂商qa部门的大力support,提升其执行力.个人很在乎的是能够很好的push supplier建立fmea部门,这样做的好处如下: 对应suppliera.但有异常发生时,能很快的组织起分析小组,尽快找到问题点,预防问题的进一步扩大,b.很快的处理异常,以达到最低限度的减少损失,c.buglist,作为经验的积累,方便后续品质的追踪.d.能很大程度上消除公司”踢皮球”的坏习惯.对于公司(customer)a.defect sample分析的时效性得以保证.(8d cycle times)b.sqe可以第一时间内,review8d report,可以很快的找到对应分析窗口.诚然,fmea小组的建立不能很快的让supplier看到自己利益的增长,但我敢保证fmea团队绝对是supplier和customer 很好的沟通桥梁.由于fmea团队的重要性,一般我都是直接找supplier site manager来谈,因为fmea小组需要很强的技术分析能力,很好的工厂执行力及分析defect的仪器设备, 这些都需要site manager的大力support.相信优秀的sqe能明白我的想法也希望能给相关同仁一些感触.对于异常协辅,也许很多行外人觉得sqe的技术能力真的有那么专业吗?能协辅supplier进行改善?诚然sqe是技术和管理共存的一个特殊的岗位,相信没有一定的技术能力是很难让supplier诚服的,也的确sqe没有supplier的pe在技术上的专长,但一般来讲,公司现在很少找单一source supplier, 所以sqe有更多的机会去借鉴不同的经验,各公司一定都有他的长处,我已经习惯将各厂商长处相联结,同时也习惯让supplier习惯我的管理方式. 之所以说sqe能给supplier异常辅导,是因为各岗位人员看待问题不一样,pe可能想到了改善的方向,但出与cost的考虑,还是无法进行有效的动作.甚至一些品质issue的轻微改善,一些自工具的设计有可能,等等类似的问题.总之,sqe会取长补短,集合自己的经验能有效的给出supplier改善的方向.3. npi(new product 导入)/ecn 变更时,供应尚制程及产品的确认,cip的改善.先来谈下npi的管控.相信大部分的sqe有这样的体会,公司出现异常后,在最后rootcause出来后才发现,原来这样的问题在试产阶段就已经存在,但种种原因,在没有得到解决前,此model已经进入量产阶段,这样以来,sqe就成为大家指责的重点,事实上,sqe会觉得很冤枉,因为,一般来说,试产阶段的issue都是有technology在负责处理,sqe也可能做部分的support,但量产材料一定是sqe在复杂,所以出现这样的问题,sqe做的事情,说的难听点就是在帮人家擦屁股,处理不好,其他部门就觉得sqe能力不够,处理完美,觉得这是sqe份内之事情.(这只是个人感慨,请勿当经验交流?) 所以,从上面的分析,出于对品质的保证,或者说对自己的保护,sqe介入npi阶段是非常必要的.哪如何介入及介入后如何处理呢?下面细谈.驻厂管理是必须的.a. 如何介入?一般来说,sqe会和supplier的qa召开周会或者月会,在该会议上,可以将new productreview列为review项目.但,大多数公司,npi主导者一定是technology department,有时候甚至等产品量产后才notice qe department,所以,第一步,一定要让supplier technology 部门只要有新产品导入就一定要知会到qe,但大部分公司的pe没有这样的习惯,因为他们的重点可能在技术的改善及提升. 所以看似很简单的要求,但实际操作起来就不会那么顺利,所以sqe就要主动去找supplier site manager去谈,只有大老板关注到这点,才有可行性.这是sqe需要support supplier qe的,记住,与supplier的关系不是指挥与被指挥的关系,win-win才是sqe的最终目的. b. 介入后如何管理呢?一,part failure history/specific failure data1. review supplier new model status in quality meeting.2. review fails record and corrective actions.3. ec list for new product.(in npi period, according to customer requirement,maybe some have some ec)4. co-work with supplier’s pe&me, planner, rd&ie departments, definethe best parameter and define it into sop.5. supplier ipqc should know these failures and audit process according to them.二,transportation readiness.1. co-work with supplier related department or field standard, set up new modelyield rate criteria.2.5m checklist (manpower/machine/material/method/environment)3. document ready.(qc-flow-chart,sop,sip and so on)4. spc review (dimension, optical, soldering thickness)5. golden sample management setup.这些看起来很简单,但运行起来就是在考量sqe的技术含量和管理能力了.比如,公司的采购一定需要supplier出新产品,但有些问题又没有解决杂办??一般我采取的方式有,1.告之公司t部门,有些问题还没有解决,你要试用出问题,你去处理.—比较坑人.2.视异常而言,如一些外观问题没有得到处理,要求supplier加强全检次数,把不良卡在supplier端.如为function问题没有得到解决,就直接要求停止出货.(当然,这需要sqm的大力support,如自己的老板也同意出货,相信真出问题,老板也不会怪罪到你.)3.在新产品还没达到量产的水准及issue没有完全得到解决时,如pur一定要使用,那就请pur出特采.(一般来说,特采是pur最不想的状况,因为责任别就在自己身上了).有时,可能只有1pcs的不良,但此不良为zero defect items(ee material,一般为错件,漏件,极性错误),sqe就一定需要supplier找到问题跟源,在没有得到完全解决前,sqe就要拍板,不许出货.接着来谈ec的管控.ec有二种,veca&vecn.区别点在于veca为supplier 提供给公司,vecn为公司发给supplier.之所以将ec拿出来细谈是因为对于电子产品,cycle time比较短,ec的变更就比较多,而且很大一部分异常就是因为ec没有得到很好的管控.谈及这方面的管控,首先要和大家有个共识,ec的窗口一定是唯一的,一般来说公司的ec窗口有二个,sqm及t, supplier端为qe及t. 但大家也应该清楚sqm与外界的接触更多点,所以,在我以前服务的公司,ec窗口为sqm,对应的supplier窗口为qe,只有在ec窗口确定的情况下,ec才能得到很好的管控,不然,我相信很多公司会为这花费很大的精力去处理ec问题.a. vecn 管控.发起单位可能为t和sqm,一般来说, t主要复杂normal的变更,比如从下个rev,需要增加个零件,象这样类似的变更.有t部门撰写,有sqe知会supplier.sqe主要针对量产时候出现的一些issue,经过验证等,发现变更一些layer out能解决问题.这样类似的变更就有sqe主导. b. veca管控.一定是supplier的qe提供给sqe. veca提出的items可能很多, 比如厂商一些重要制程参数的变更,生产地的变更,供应商的变更(second source导入).针对issue, supplier验证一些数据,可能变更某些参数能很好的提升良率.等等类似的问题,supplier均需要提出veca. ps:veca/vecn items 有些公司会规定的很详细.谈到这点,接着就是变更的时间点要在document写的很清楚,很大部分issue就是因为ec的时间点不明确导致异常的发生.vecn/veca 时间导入有两种,1.running change.(常说的限时导入)2.cut-in change.这就需要和pur及supplier确认清楚product的数量,不然一定会出现问题.备注:ec是一定需要用docement管控的,这对于sqm还是supplier都是一种保护.4.gp 产品及其管制.这点我就不细谈了,xrf等管理,更多的是iqc在执行, 主要的还是做到如上几点.a. gpa的文件规范系统.b. process management systemc. trainingd. supplier’s 外包管理e. ec管制f. 检验和分析另再在此show下本人sqe职场性格，相信也是优秀sqe必备之能力。
图解8D分析法
图解8D分析法8D（8 Disciplines）即问题解决8步法，最早是福特公司使用的经典质量问题分析手法，对于解决工厂中存在的问题是一个很有用的工具，尤其在面对重大不良时，它能建立一个体系，让整个团队共享信息，并引导团队提供解决问题的方法。
工作中，你有没有过这样的感触：1，XX现象已经反映了好几天了，怎么不见有人反馈呢？2，XX事件解决方法大家都知道，可是没有人愿意解决，我也一直推不动。
3，这个不良现象到底是什么，为什么现在查到的和当时得知的不一样呢？4，都已经让XX部门全检了，怎么又发现不良了呢？5，这个不良一直反复发生，XX部门根本解决不掉！6，XX不良记得已经解决了呀，怎么还在发生呢？7，原来XX SBU以前处理过这个问题，我们去看看他们怎么处理的。
8，每天都在被各种各样的异常翻来覆去的折腾，根本没有时间好好整理报告！8D方法由8个步骤和1个准备步骤组成，客观地确定、定义和解决问题并防止相似问题的再次发生。
8D方法应用流程：01 D1组建问题解决团队8D原名就是叫团队导向问题解决步骤，8D小组需要由具备产品及制程知识，能支配时间且拥有职权及技能的人士组成，必须指定一名8D团队组长。
不具备以上条件的8D是失败的8D，它没法在你需要资源解决问题时提供帮助。
若一个体系出现了质量异常，绝非单一部门职能失效，否则整个体系需要重新进行完善。
8D团队的角色构成：8D负责人：作为8D项目支持者的身份参与8D项目。
没有负责人的签字8D报告不能进行关闭审批。
8D组长：负责8D全过程的进行直至问题解决、8D项目关闭8D 组员：在组长的协调下利用自身知识与技能参与8D问题的解决确定团队成员应注意的问题：团队人数：4~10人组长的选择：部门经理指定本部门人员或亲自担任组员的选择原则：与问题相关且具备相关的资源、能力D1的常见性错误：选择的8D团队成员对涉及问题没有相关知识或认识；只有一两个人实施8D过程。
02D2描述问题以客户的角度和观点详细描述其所感受到的问题现象，将所遭遇的问题，以量化的方式，明确出所涉及的人、事、时、地、为何、如何、多少。
质量管理8D报告培训经典教材含案例分析
常用方法
1.对操作员现场询问 2.现场观察 3.模拟试验
4.DOE试验
5.异常记录
四. 8D步骤—D4原因分析
5-Why 分 当析一个原因被发现时，不停地问为什么、为什么、为什么、
为什么、为什么，一直到无法拆解下去 。
TOYOTA 5-Why?
1W
WHY 问题
2W
WHY 中间原因
3W
WHY 中间原因
单击添加副标题
8D报告培训教材 （经典）
Possible
课堂纪律
一．手机请关机或调成静音。 二．请保持课堂安静,请勿交头接耳或大声讲话。 三．如有问题请会后交流 。
目录
CONTENT
01 什么是8D 单击此处添加正文
03 何时采用8D 单击此处添加正文
05 8D改善案例 单击此处添加正文
02 为什么要推行8D 单击此处添加正文
什么是问题？？？
问期题望
期望 目标
现实
四. 8D步骤—D2问题描述
问题描述方法：5W/2H
WHO
5W2H 谁
WHAT
什么
WHEN WHERE WHY HOW
何时 何地 为什么 怎么样
解释 识别那一个客户（内/外部）在抱怨 问题的症状，无法用文字描述清楚的，借助 于数字或图片将问题表达清楚
记入问题发生的日期 记入问题发生的场所 识别已知的解释 在什么的模式或状态这问题会发生
HOW MUCH
什么程度 问题发生的程度、量
13
需要考虑的问题：
一．防止继续产生不良品 （减少不良品产生）。
二．减小产生的不良和后续 可能产生不良对客户的影 响。
定义、验证和执行临时控制行动，保证在 永久纠正措施实施前，将问题与内外部顾 客隔离。
PCA原理及应用,很详细
PCA原理与应用PCA是Prin cipal comp on e nt an alysis 的缩写，中文翻译为主元分析/主成分分析。
它是一种对数据进行分析的技术，最重要的应用是对原有数据进行简化。
正如它的名字：主元分析，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用与各个场合。
因此应用极其广泛，从神经科学到计算机图形学都有它的用武之地。
被誉为应用线性代数最有价值的结果之一。
1、PCA原理从线形代数的角度来看，PCA的目标就是使用另一组基去重新描述得到的数据空间。
而新的基要能尽量揭示原有的数据间的关系，而这个基即最重要的“主元” 。
PCA勺目标就是找到这样的“主元”，最大程度的去除冗余和噪音的干扰。
设：Y = PX (1) 并定义：pi表示P的行向量，xi表示X的列向量，yi表示丫的列向量。
公式1表示不同基之间的转换，在线性代数中，它表示P从X到Y的转换矩阵，在几何上，P对X进行旋转和拉伸得到丫。
将公式1展开：Y=PX=F*I ... x2]可得到y i表示x i与P中对应列的点积，相当于是在对应向量上的投影。
因此，P的行向量事实上就是一组新的基，P的行向量就是PCA中所谓的“主元”。
为了使得获得丫具有类间方差大，类内方差小，冗余信息少的特点，下面将对P 的求解进行分析。
1.1 最大化方差假设我们还是将一个空间中的点投影到一个向量中去。
首先，给出原空间的中心点：N假设u1为投影向量，投影之后的方差：n = 1根据"评利用拉格朗日乘子法：T Tu1Su i + A/1-UjUp对上式求导，使之为0:这是一个标准的特征值表达式了，入对应的特征值，u对应的特征向量＜上式的左边取得最大值的条件就是入1最大，也就是取得最大的特征值的时候。
其中，S可以看做X的协方差矩阵。
1.2 最小化冗余信息通常在试验中引入了一些不必要的变量，从而造成数据的冗余，对于复杂的情况，需要借助协方差来进行衡量和判断：旳一1A,B分别表示不同的观测变量所记录的一组值，在统计学中，由协方差的性质可以得到：当且仅当观测变量A，B独立。
PCA-过程能力(CPK)分析
LSL
C PL
µ
计算 C PK
1.仅有 USL： 2.仅有 LSL：
CPK = Min{CPU , CPL } USL - LSL - 2 USL - LSL - 2 = ±3 ±3s USL + LSL = 2 CPK = CP (1 - k) CPK = k= 2 USL - LSL
属性型数据质量统计指标
合理抽样
合理抽样是指 • 它能捕捉过程的随机性变异 • 它不包含系统性变异 合理抽样的目的是使抽取的样本具有代表性，能代表• 谁测量的数据？ • 测量仪器是否被校准？ • 搜集数据之后过程是否发生变化？ • 对影响过程输出的关键影响因素所发生的变化是否做了 记录? • 数据搜集的时间、过程、目的和抽样方式
数据转换
如果过程稳定却非正态,可以数据转换为正态.但如果非正 态是由系统性原因引起的,那么在进行过程能力分析之前应 剔除这些系统性变异. 若 X非正态,可通过以下方式转化为正态 :
1 , X
X,
3
X
log X , ln X
目 录
过程能力分析的目的和步骤 如何进行合理抽样 过程稳定性分析 过程数据正态性分析 CP/CPK的计算方法和应用方法
• 6M导致的变异有两种 —随机性变异 —系统性变异
• 如果过程仅受随机性因素的影响，那么一般情况 下,过程质量特征值服从正态分布
过程能力分析的基本概念
99.73%
±3 过程能力=B= ±3 = ±3S
过程能力分析的目的
过程能力分析的目的
预测过程质量特征值的变异对公差的符合程度 帮助产品开发和过程开发者选择和设计产品/过程 对新设备提出要求 评价并选择供应商 过程公差有交互作用时制定工艺规划
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
USL
福耀集团质量管理部：许石景
Target
Target
能力充足
LSL
Average
USL
Target
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
6
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
Ⅰ. 什么是过程能力
最简单的情形是：找出使得流程偏离目标值的影响因素。
Cp的不足
µ-3σ
M=µ
µ+3σ
反映了过程的技术能力，量化了过程的自然能力满足规定要求的能力，即过程的潜在能力。 前提是平均值与规格中心完全重合，故实际上无法反映中心偏离状况 Cp的判定准则
Cp值 Cp < 0.67 0.67 ≤ Cp < 1.00 1.00 ≤ Cp < 1.33 ISO9000标准 能力严重不足 过程能力不足 过程能力尚可 Cp值 1.33 ≤ Cp< 1.67 1.67 ≤ Cp ISO9000标准 过程能力充足 过程能力充分 Cp≥2才算能力充分 6σ管理
离线 Off-Line Correction 返修
Yes
Analysis 分析
Y2
No
9.80 9.9010.0 10.1 10.2 10.3 10.4 10.5
X5 可返修？ 福耀集团质量管理部：许石景 ?
Correctable
Y3
关键的X(s): 对CTQ产生严重影 响的任何变量
Data - VOP
Ⅰ. 什么是过程能力
福耀集团质量管理部：许石景
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
4
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
Ⅰ. 什么是过程能力
输入x
(Process Function) Y = f(X) ( 流程的功能 )
输出y
Frequency
过程能力分析
Ⅰ. 什么是过程能力 15’ Ⅱ. 连续数据过程能力 30’ Ⅲ. 离散数据过程能力 10’ 版权:福耀集团 Ⅳ. 西格玛水平 10 ’ 作者:质管部许石景 Ⅴ. 案例分析与Minitab 20’ 案例分析与Minitab操作 Minitab操作 许石景 (13705058210@) Ⅵ. 小组练习 15’
Requirements – “Voice of the Customer”
LSL = 9.96 USL = 10.44
Defects
Defects
过程能力分析从数据上比较了 VOP和 VOP和VOC
Copl Rights Reserved.
-6
-5
-4
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
8
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
Ⅰ. 什么是过程能力
以下情况也会常常发生：同时减小分散程度和改变集中趋势。
USL Shift & Reduce
LSL
福耀集团质量管理部：许石景
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
短期数据: 短期数据: •在比较小的空间范围内收集数据： •每天、每周、每班次、某个设 备、某个员工等等 •这样可以排除特殊原因变异 •通常反映了理想的绩效水平 长期数据: 长期数据: •在比较大的空间范围内收集收据： •每月、每季度、跨班次、多个设备、 多个员工等等 •同时包含普通原因变异和特殊原因变异. •流程绩效水平都会随着时间段的改变而 改变 •通常至少要有100~200个数据.
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
13
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
Ⅱ. 连续数据过程能力
2-1.2 Cpk
Cpk的定义 把过程中心与两个规范限最近的距离min{USL-µ,µ-LSL}与3σ之比作为Cpk过程能力指数。 Cpk的计算公式 LSL 6σ
Lot 5 Lot 3
福耀集团质量管理部：许石景 •通常由30~50个数据组成
Lot 1 Fill Quantity
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
过程能力分析
Ⅰ. 什么是过程能力 10’ Ⅱ. 连续数据过程能力 20’ Ⅲ. 离散数据过程能力 20’ 版权:福耀集团 Ⅳ. 西格玛水平 10 ’ 作者:质管部许石景 Ⅴ. 案例分析与Minitab 15’ 案例分析与Minitab操作 Minitab操作 许石景 (13705058210@) Ⅵ. 小组练习 15’
-2-2-
Ⅰ. 什么是过程能力
1.请问：95%的合格率和98%的合格率哪一个更好？ 2.请问：产能=7和产能=8哪一个更好？ 福耀集团质量管理部：许石景 3.请问：合格率=98%和产能=8哪一个更好？
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
3
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
10.16 10.11 10.05 10.33 10.44 9.86 10.07 10.29 10.36 9.87 9.99 10.12 10.43 10.21 10.01 10.15 10.44 10.03 10.33 10.15 10.16 10.11 10.05 10.33 10.44 9.86 10.07 10.29 10.36
VOP：变异
Op i X1 X2 X3 X4
Verified 合格？ ?
Op i + 1
Data for Y1…Yn Y1
Scrap 报废
10.16 10.16 10.11 10.11 10.05 10.33 10.05 10.33 10.44 10.44 9.86 9.86 10.07 10.29 10.07 10.36 10.29 10.36 9.87 10.16 9.99 9.87 10.11 10.12 9.99 10.05 10.43 10.12 10.33 10.21 10.43 10.44 10.01 10.21 9.86 10.15 10.01 10.07 10.44 10.15 10.29 10.03 10.44 10.36 10.33 10.03 10.15 10.33 10.15
-3
-2
-1
+1
+2
+3
+4
+5
+6
9.70 9.80 9.90 10.0 10.1 10.2 10.3 10.4 10.5 10.6
Percent Composition
5
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
Ⅰ. 什么是过程能力
能力不足
LSL
Average
偏离目标
USL LSL
Average
9
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
Ⅰ. 什么是过程能力
还有一种方法就是将顾客规格界限变宽，这也是最简单的方法。 但是，顾客通常是不愿意接受改变顾客规格的。
LSL USL USL
Move Spec
福耀集团质量管理部：许石景
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
USL-µ
USL
Cpk = min(Cpu , Cpl ) = min(
USL − µ µ − LSL , ) 3σ 3σ
福耀集团质量管理部：许石景
Cpk = M −µ T − = (1 − k )Cp 6σ 3σ
3σ
k=
2M −µ T
µ-3σ M |M- µ| µ µ+3σ
Cpk的意义
同时反映了过程的技术能力和管理能力，量化了过程的能力满足规定要求的能力，即过程的 实际能力。 Cpk的缺陷 Cpk偏小时无法肯定是技术能力不足还是管理能力不足，必须与Cp值结合起来考虑。 Cpk的判定准则与Cp相同。
LSL
USL
转移
福耀集团质量管理部：许石景
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
7
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
Ⅰ. 什么是过程能力
以下这种情况是典型的六西格玛问题：减小流程分散程度，这也 是比较困难的问题。
LSL
USL
福耀集团质量管理部：许石景
小
小 福耀集团质量管理部：许石景 相差太大，既波动大又均值偏 离严重。 组织管理人力进行过程均值的改善
小 大 大
大 小 大
过程波动太大 （这种情况不会出现） 均值偏离严重 过程没问题
组织技术人力进行过程波动的改善； 组织管理人力进行过程均值的改善 实施控制计划
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
福耀集团质量管理部：许石景
* 潜在过程绩效指数 * 单侧上限过程绩效指数 * 单侧下限过程绩效指数 * 实际过程绩效指数
USL − LSL Pp = 6s
USL − x Ppu = 3s Ppl = x − LSL 3s
s=
∑ (x − x)
i =1 i
n
2
n −1
Ppk = min( Ppu, Ppl ) = min(
USL − x x − LSL , ) 3s 3s
声明:课程仅供福耀集团内部使用，请勿外传！谢谢！
Copyright ⓒFuYao Group, All Rights Reserved.
17
Ⅱ. 连续数据过程能力
理论上， 理论上，能力分析应该包含一个特定时间段的所有观测数据。 能力分析应该包含一个特定时间段的所有观测数据。