流程能力分析

I C
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M
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Six Sigma GB Training
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MEASURE
计算绩效
•
从上限和下限计算Cp
P pL X LSL 3 PpU USL X 3
哪一侧的风险 较小？
X-LSL
USL-X
0
2 3σ
4
6 3σ
8
10
12
14
16
18
20
USL LSL Pp 6
X LSL USL X P pK Min , 3 3
USL Within Ov erall
P otential (Within) C apability Cp 1.00 C PL 0.91 C PU 1.09 C pk 0.91 C C pk 1.00 O v erall C apability Pp PPL PPU P pk C pm 0.78 0.71 0.85 0.71 *
35
O bserv ed P erformance P P M < LS L 30000.00 PPM > USL 0.00 P P M Total 30000.00
36
37
38
39
40
41
42
E xp. Within P erformance P P M < LS L 3245.20 PPM > USL 546.68 P P M Total 3791.88
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MEASURE
计算能力
•
从上限和下限计算Cp
Cp L X LSL 3 Cp U USL X 3
哪一侧的风险 较小？
X-LSL
USL-X
0
2 3σ
4
6 3σ
8
10
12
14
16
18
20
USL LSL Cp 6
X LSL USL X Cp K Min , 3 3
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MEASURE
我们为什么需要测量？
• •
我们需要测量对于项目而言重要的是什么？ 我们需要追踪以下度量指标 1. Y 2. 商业度量指标 3. Z值
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MEASURE
我们需要测量什么－Ｙ
•
Ｙ是我们需要关注的商业度量指标（CTQ/CTD/CTC ）。例如 – ＰＰＭ，表格错误率，半径变差，功率因子等 – 周期，交货周期，库存水平等 – 维修费用，设备成本等
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MEASURE
观察过程变化
合并 std. dev.
群内
时间1
过程的固有能力
“短期能力”
随着时间的推移，一个 “典型的” 过程会偏移 和漂移大约1.5
时间2 时间3 时间4
过程不变的能力
“长期能力”
总体 std. dev.
群间
LSL LSL
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MEASURE
能力与绩效
USL LSL 6 Pp USL LSL 6
Cp
X LSL USL X Cp K Min , 3 3
X LSL USL X P pK Min , 3 3
MEASURE
Ｚ值
Z SL X
•
• •
•
如果把Ｘ替换成容许限（规格上限和 下限），Ｚ就表示在过程的容许限和 中心间存在多少个σ。 这就是Ｚ值的西格玛水平 例如有一个正态分布，X=70 并且 σ=10，则 X=30并且ZＬ=(3070)/10=-4 USL=100, Z=3

3σ
4σ
30
D M A I C
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MEASURE
于是...
•
• • •
•
每次我们当生产一批产品时，我们不会得到相同的变 差数量。 批与批的过程变差是由于平均值随着时间的偏移。 我们可以减少变差，但无法预防。 这意味着与短期变差相比，过程在长期内具有更多的 变差。 当短期Ｚ值为６，过程就是六西格玛过程
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MEASURE
我们需要测量什么－Ｚ值
• • • • •
Ｚ值是过程西格玛水平。 它是常用的度量指标。 用来测量改进的程度。 帮助我们与世界水平相比较。 世界水平或六西格玛过程是操作在六西格玛水平或Ｚ 值＝６
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•
• •
选择Data>Stack>Columns。
选择列 C1-C4 选择当前工作薄列，选中C7并把注脚存入C6
• • •
单击OK 现在分析这些数据的图像总结。 区别又在哪里？
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MEASURE
理解过程变化
统计数据说明： ７月６日，７月9日，７月11日，７月19日 变量 N 平均值 StDev 最小 ７月６日 100 83.937 5.011 72.529 ７月9日 200 81.630 5.065 71.561 ７月11日 500 89.083 5.022 76.710 ７月19日 150 91.865 5.524 78.422 最大 极差 96.371 23.842 96.579 25.017 102.027 25.316 109.150 30.728
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MEASURE
变差原因
•
•
变差共有原因 – 是过程的固有部分 – 产生不变的变差 – 对每个数据点影响相同 – 反映出单位至单位的变差 变差特殊原因 – 通常在过程外 – 有时出现有时不出现 – 对某些数据点的影响比其它的大 – 反映出时间与时间的变差
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MEASURE
基线
• 当我们开始一个长途旅行时，我们会看一下里程标了解 一下我们走了多远... • 然而，如果我们不清楚从哪里出发的，我们能知道走了 多远吗？ • 基线为我们的旅程设定了一个起点。 • 它是首个测量，可以告诉我们现状。 • 它也能帮助我们设定目标和项目范围。
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MEASURE
稳定性
• • • •
当变差只是由共有原因造成的，可以认为过程是稳定的。 一个稳定的过程可以预测变差。 特殊原因会破坏过程的稳定性，因为变差变得不可预测。 一个稳定的过程也被称为“控制”中的过程
Xbar Chart of Unstable
40.5 40.0 39.5
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MEASURE
计算能力
•
能力可以定义为可容许的变差 过程变差
LSL X ± 1σ X ± 2σ
USL
USL LSL Cp 6
X ± 3σ
T Cp 6
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MEASURE
计算能力
能力分析
-设定改进的基线
Process Capability of O.D.
LSL
P rocess Data LS L 36.00000 Target * USL 42.00000 S ample M ean 38.72772 S ample N 200 S tDev (Within) 1.00213 S tDev (O v erall) 1.28589
T=6σ
•
边际能力
LSL
X ± 1σ X ± 2σ X ± 3σ
USL
T Cp 6
6 Cp 6
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Cp 1
C
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MEASURE
计算能力
T=12σ
•
六西格玛能力
3σ LSL
3σ USL
X±3σ
T Cp 6
12 Cp 6
1 1
Xbar Chart of Stable
40.5 UCL=40.072 40.0 39.5 39.0 38.5 38.0 LCL=37.697 _ _ X=39.017 UCL=40.337
Sample Mean
39.0 38.5 38.0 37.5 37.0
1 1 1 1
_ _ X=38.728
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X ± 6σ
Cp 2
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MEBiblioteka BaiduSURE
计算能力
•
计算Ｃｐ
1. Ｃｐ= 2. Ｃｐ= 3. Ｃｐ= 哪个过程有最多 的缺陷？
4. Ｃｐ=
哪个过程 有最好的 Ｃｐ？
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
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E xp. O v erall P erformance P P M < LS L 16949.40 PPM > USL 5467.48 P P M Total 22416.88
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度量
• • • • •
如果无法测量，就不能对其改进。 度量可以帮助我们理解现状。 度量为我们指引正确的方向。 对个人感情和理解而言，度量可以提供客观性。 度量是一种通用的语言，帮助我们无主观性、变差和混 淆地共享信息。 • 度量帮助我们设定一个共同的目标。
LCL=37.383
4
8
12
16
20 24 Sample
28
32
36
40
Sample Mean
4
8
12
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20 24 Sample
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32
36
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能力与稳定性
• • • • • •
只有当过程稳定时，能力才有意义。 如果过程失控，我们需要首先稳定过程。 只有当过程稳定时，才能对固有变差进行改进。 使用控制图分析稳定性。 六西格玛从业者的首要任务是识别和去除变差特殊原因。 一旦过程变得可预测，下一步就是识别固有变差原因并去除。
70
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且慢...
• • • • • •
每次当我们生产一批产品，我们都会得到相同的变差数量吗？ 为什么不同批次的过程出现变化？ 我们能否完全消除批与批的变差？ 这些批次中的哪些数据应当用来计算Ｚ值？ 多少数据足够？ 如果每次我计算采集数据得出的Ｚ值都不同，哪个是正确的？
统计数据说明： C7 变量 C7 N 平均值 StDev 最小 最大 极差 950 87.412 6.243 71.561 109.150 37.589
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MEASURE
短期能力与长期能力
• • • • •
• •
过程的平均值随着时间偏移。 根据经验，偏移为1.5 所以 Zlt=Zst-1.5 近似值 并且 Zst=Zlt+1.5 近似值 当一个六西格玛过程具有 Zst=6 所以该六西格玛过程具有 Zlt=4.5 Z=4.5时，缺陷率是多少？
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MEASURE
变差原因－实例
•
•
变差共有原因 – 道路上的普通交通 – 机器滑块的正常缝隙 – 出席 – 大量生产中的尺寸变差 变差特殊原因 – 道路上的事故 – 磨损造成的滑块缝隙过大 – 生病 – 批次变化或供应商造成的变差
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MEASURE
Ｚ转化
Z X X
• • •
•
Ｚ转化用于正态分布过程。 它表示Ｘ值距离中心值Ｘ的程度σ 例如有一个正态分布，X=70 并且 σ=10，则 X=30并且Z=(30-70)/10=4 换句话说，X=30 偏离了–ve 侧平均值 4个σ

Zσ
X
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X
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Nominal T
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USL USL
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MEASURE
理解过程变化
• • • • •
打开文件Batches.mtw 文件中包含了七月生产的4个批次的输出数据。 分析这些批次的图像总结并计算平均值， 是否有区别？ 现在分析整个七月的数据，我们需要合并数据。
平均值偏移
=1.5σ
Zlt= 4.5σ
Zst=
6σ
LSL
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Xlt Xst
USL
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MEASURE
能力与绩效
• •
•
Zst表示过程能力，而Zlt和时间相关的绩效 什么是能力？ – 固有能力 – 由于变差共有原因产生的 什么是绩效？ – 最终输出 – 由于变差共有以及特殊原因产生的
• • • • •
如果公式相同，区别是什么？ 区别在于西格玛计算！ 能力中的西格玛包含了短期变差。 绩效中的西格玛包含了长期变差。 数据的采集为何会不同呢？
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MEASURE