6sigma图形分析法
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Man Shifts Supervisors Training Operators Machine Sockets Bits Lathes Speed Material Alloys Lubricants Suppliers Method Angle Engager Brake Measure Micrometers Microscopes Inspectors Enviro Moisture% Condensation
Pareto Chart for Defects
10Байду номын сангаас0 100 80
Count
60 500 40 20 0 0
ev. ht D eig W e bbl Bu Ai r lor Co n ati o rm efo D
Defect
Count Percent Cum %
431 44.2 44.2
293 30.0 74.2
Speed Brake Condensation Moisture% Engager Angle Lathes Bits Sockets
I Chart for DBP
110 3.0SL=109.6
Individual Value
100
X=100.8
-3.0SL=92.04 90 0 10 20 30 40 50 60 70
Observation Number
6- 8
散布图
• • • 散布图分析两变数间的关系。 Open ‘Scatt39.mtw.’ In Minitab: Graph>Plot, Y varable is Customer, X variable is Supplier.
Supplier 336 418 355 445 365 455 395 405 346 429 Customer 325 375 367 385 375 395 395 365 355 385
420 410 400 390
Customer
380 370 360 350 340 330 320 350 400 450
%P
1 2.4 LCL=1 2.02 1 .6 1 1 0.8 1 0.0 1 2 3 4 5 6 7
Individuals by Day
Pressure controller/nent stack problems Valves sticking
6- 10
柏拉图
• • • 柏拉图是被用于确认改善目标优先顺序的重要工具，使我们能着 重于造成 80% 不良结果的 20%问题。 Open “PARETO64.MTW.”文件 In Minitab: Stat>Quality Tools>Pareto Chart, Chart Defects Table, Labels in ‘Defects,’ Frequencies in “Freqs.’
第二层柏拉图
• •
•
第二层柏拉图可用采更深入钻研资料. Open ‘EXH_QC.MTW.’
In Minitab: Stat>Quality Tools>Pareto Chart, chart defect data in ‘Flaws’ 中, BY variable in ‘Period’
Pareto Chart for Flaws
109
109
104
104
DBP
DBP
99
99
94
94
Index
10
20
30
40
50
60
70
1
2
3
4
5
6
Day
Cause-and-Effect Diagram
Materials Men
Measurements
Micrometers
Alloys
Shifts
420 410 400 390 380 370 360 350 340 330 320
6- 12
因果图
• • 因果图(又名鱼骨图或 Ishikawa) 可显示特定瑕疪的可能因素。 In Minitab: Stat>Quality Tools>Cause-and-Effect, put each of the causes into the corresponding places.
Microscopes
Lubricants
Supervisors Training
Operators
Surf ace Flaws
Speed
Brake
Lathes
Condensation
Engager
Bits
Customer
Inspectors
Suppliers
350
400
450
Moisture%
Angle
431 44.2 44.2
293 30.0 74.2
132 13.5 87.7
120 12.3 100.0
Percent
Count
6- 2
应用范例
• • • •
设计：一位超导电磁设计工程师必须了解电阻与温度间的关联性。 间断制造：一位过程工程师正监测点火开关装置的电线直径。 连续制造：一位过程工程师正试著判断反应器的温度与纯度等级间是否有 关联。 管理：一位客户服务经理希望了解客户需求的分布情形，作为其需求价值 的函数。
(First Ten observations)
Supplier
6- 9
检查表和控制图
● ●
检查表是所有的质量工具中，最有价值的诊断装置之一。 请看Memory Jogger手册中检查表的说明。
Reason
Current Data W eek 1
1 4.0 1 3.2 UCL=1 3.38 M U=1 2.70
DBP
6- 4
点状图
• • 点状图也可显示数据分布的情形。Minitab会在阶段作业视窗中显示点图。 In Minitab: Graph>Character Graphs>Dotplot, variable is DBP.
: : : . . : . : . : : : . . . : : : : : : : : . : : : : : : : : : : : : : : : : ---+---------+---------+---------+---------+---------+---DBP 93.0 96.0 99.0 102.0 105.0 108.0
DBP 95 100 104 105 108 99 100 104 101 105
Time 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Day 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 0
Frequency
5
0 94 96 98 1 00 1 02 1 04 1 06 1 08
(The First Ten Observations)
132 13.5 87.7
120 12.3 100.0
Percent
6- 11
Flaws Scratch Scratch Peel Peel Smudge Scratch Other Other Peel Peel Peel Peel Scratch Scratch Peel Scratch Smudge Scratch Peel Peel Peel Peel Other Other Scratch Scratch Peel Scratch Smudge Scratch Other Scratch Scratch Peel Peel Peel Smudge Smudge Smudge Other
Sockets
Supplier
Environment
Methods
Machines
Pareto Chart for Defects
• •
1000
100 80 60 40 20 0
500
0
Defect
Count Percent Cum %
ev. tD igh We
bble Bu Air
lor Co
tion ma for De
Cause-and-Effect Diagram
Measurements
Micrometers Microscopes Inspectors
Materials
Alloys Lubricants Suppliers
Men
Shifts Supervisors Training Operators
Surface Flaws
109
Highest point within Q3 +1.5(Q3-Q1) Q3: 75%
109
104
104
DBP
99
DBP
Median Q1: 25%
99
94
94
Lowest point within Q11.5(Q3-Q1)
1
2
3
4
5
6
Day
6- 6
推移图
• • • 推移图可以以时间函数的角度观察数据及测趋势 请在EWMA315.MTW中建立DBP变数的推移图 In Minitab: Graph>Time Series Plot, graph variable is DBP.
图形分析法
6s绿带培训-基础篇 Honeywell International Inc.
6- 1
学习目标 •
了解如何使用以下工具，以图形化的方式分析数据资料： • 直方图 • 点状图 • 箱形图 • 移动平均图 • 统计过程控制 • 散布图 • 柏拉图 • 要因分析图(鱼骨图) 使用 Minitab制作图表 了解何处可使用这些工具
Defects Air Bubble Air Bubble Air Bubble Air Bubble Weight Dev. Weight Dev. Weight Dev. Weight Dev. Deformation Deformation Deformation Deformation Color Color Color Color Freqs 93 81 62 57 120 132 91 88 18 29 31 42 24 42 39 27 Week 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
109
104 DBP 99 94 Index 10 20 30 40 50 60 70
6- 7
控制图
• • •
控制图可监控随时间变化的过程平均值和变异，并判定过程是否受 控下。 外观类似推移图，但却有过程平均值和上、下控制界限。 用同样的数据: Stat>Control Charts>Individuals, graph variable is DBP.
请试作一个以天数为变数的点状图，可得出何种讯息？
6- 5
箱形图
• 箱形图可简易地显示数据分布的情形，类似直方图，但只绘制其侧边。
•
Graph>Boxplot, graph variable Y is DBP.
•
Graph>Boxplot,graph variable Y is DBP, variable X is Day.
Period Day Day Day Day Day Day Day Evening Evening Evening Evening Evening Evening Evening Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Weekend Weekend Weekend Weekend Weekend Weekend Weekend
Day Evening
15 Scratch
15
Count
10 5
Count
Peel 10 5 Other
0
0
Night
15 Count 10 5 0 Count 15 10 5 0
Weekend
Others
您应反复练习 第三层、第四 层等柏拉图， 直到可合理解 决您的问题。 柏拉图是排列 应努力项目的 重要工具。
1
2
3
4
5
6
7
Change in Variable A header pressure Inconsistent lab results Temperature T/H2O Temp/H2O flow Variable A valves in manual and wide open Rate changes Long lag before lab results return
6- 3
直方图
• • • 直方图可以以显示数据分布的情形。请开启EWMA315.MTW档案。 产出变数为DBP (用于炭黑制造)。以下为12 天內所收集的资料。 In Minitab: Graph>Histogram, graph variable DBP. Click “Options...” and specify “Number of intervals” = 8.
Pareto Chart for Defects
10Байду номын сангаас0 100 80
Count
60 500 40 20 0 0
ev. ht D eig W e bbl Bu Ai r lor Co n ati o rm efo D
Defect
Count Percent Cum %
431 44.2 44.2
293 30.0 74.2
Speed Brake Condensation Moisture% Engager Angle Lathes Bits Sockets
I Chart for DBP
110 3.0SL=109.6
Individual Value
100
X=100.8
-3.0SL=92.04 90 0 10 20 30 40 50 60 70
Observation Number
6- 8
散布图
• • • 散布图分析两变数间的关系。 Open ‘Scatt39.mtw.’ In Minitab: Graph>Plot, Y varable is Customer, X variable is Supplier.
Supplier 336 418 355 445 365 455 395 405 346 429 Customer 325 375 367 385 375 395 395 365 355 385
420 410 400 390
Customer
380 370 360 350 340 330 320 350 400 450
%P
1 2.4 LCL=1 2.02 1 .6 1 1 0.8 1 0.0 1 2 3 4 5 6 7
Individuals by Day
Pressure controller/nent stack problems Valves sticking
6- 10
柏拉图
• • • 柏拉图是被用于确认改善目标优先顺序的重要工具，使我们能着 重于造成 80% 不良结果的 20%问题。 Open “PARETO64.MTW.”文件 In Minitab: Stat>Quality Tools>Pareto Chart, Chart Defects Table, Labels in ‘Defects,’ Frequencies in “Freqs.’
第二层柏拉图
• •
•
第二层柏拉图可用采更深入钻研资料. Open ‘EXH_QC.MTW.’
In Minitab: Stat>Quality Tools>Pareto Chart, chart defect data in ‘Flaws’ 中, BY variable in ‘Period’
Pareto Chart for Flaws
109
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104
104
DBP
DBP
99
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Index
10
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Day
Cause-and-Effect Diagram
Materials Men
Measurements
Micrometers
Alloys
Shifts
420 410 400 390 380 370 360 350 340 330 320
6- 12
因果图
• • 因果图(又名鱼骨图或 Ishikawa) 可显示特定瑕疪的可能因素。 In Minitab: Stat>Quality Tools>Cause-and-Effect, put each of the causes into the corresponding places.
Microscopes
Lubricants
Supervisors Training
Operators
Surf ace Flaws
Speed
Brake
Lathes
Condensation
Engager
Bits
Customer
Inspectors
Suppliers
350
400
450
Moisture%
Angle
431 44.2 44.2
293 30.0 74.2
132 13.5 87.7
120 12.3 100.0
Percent
Count
6- 2
应用范例
• • • •
设计：一位超导电磁设计工程师必须了解电阻与温度间的关联性。 间断制造：一位过程工程师正监测点火开关装置的电线直径。 连续制造：一位过程工程师正试著判断反应器的温度与纯度等级间是否有 关联。 管理：一位客户服务经理希望了解客户需求的分布情形，作为其需求价值 的函数。
(First Ten observations)
Supplier
6- 9
检查表和控制图
● ●
检查表是所有的质量工具中，最有价值的诊断装置之一。 请看Memory Jogger手册中检查表的说明。
Reason
Current Data W eek 1
1 4.0 1 3.2 UCL=1 3.38 M U=1 2.70
DBP
6- 4
点状图
• • 点状图也可显示数据分布的情形。Minitab会在阶段作业视窗中显示点图。 In Minitab: Graph>Character Graphs>Dotplot, variable is DBP.
: : : . . : . : . : : : . . . : : : : : : : : . : : : : : : : : : : : : : : : : ---+---------+---------+---------+---------+---------+---DBP 93.0 96.0 99.0 102.0 105.0 108.0
DBP 95 100 104 105 108 99 100 104 101 105
Time 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Day 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 0
Frequency
5
0 94 96 98 1 00 1 02 1 04 1 06 1 08
(The First Ten Observations)
132 13.5 87.7
120 12.3 100.0
Percent
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Flaws Scratch Scratch Peel Peel Smudge Scratch Other Other Peel Peel Peel Peel Scratch Scratch Peel Scratch Smudge Scratch Peel Peel Peel Peel Other Other Scratch Scratch Peel Scratch Smudge Scratch Other Scratch Scratch Peel Peel Peel Smudge Smudge Smudge Other
Sockets
Supplier
Environment
Methods
Machines
Pareto Chart for Defects
• •
1000
100 80 60 40 20 0
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Defect
Count Percent Cum %
ev. tD igh We
bble Bu Air
lor Co
tion ma for De
Cause-and-Effect Diagram
Measurements
Micrometers Microscopes Inspectors
Materials
Alloys Lubricants Suppliers
Men
Shifts Supervisors Training Operators
Surface Flaws
109
Highest point within Q3 +1.5(Q3-Q1) Q3: 75%
109
104
104
DBP
99
DBP
Median Q1: 25%
99
94
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Lowest point within Q11.5(Q3-Q1)
1
2
3
4
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6
Day
6- 6
推移图
• • • 推移图可以以时间函数的角度观察数据及测趋势 请在EWMA315.MTW中建立DBP变数的推移图 In Minitab: Graph>Time Series Plot, graph variable is DBP.
图形分析法
6s绿带培训-基础篇 Honeywell International Inc.
6- 1
学习目标 •
了解如何使用以下工具，以图形化的方式分析数据资料： • 直方图 • 点状图 • 箱形图 • 移动平均图 • 统计过程控制 • 散布图 • 柏拉图 • 要因分析图(鱼骨图) 使用 Minitab制作图表 了解何处可使用这些工具
Defects Air Bubble Air Bubble Air Bubble Air Bubble Weight Dev. Weight Dev. Weight Dev. Weight Dev. Deformation Deformation Deformation Deformation Color Color Color Color Freqs 93 81 62 57 120 132 91 88 18 29 31 42 24 42 39 27 Week 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
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104 DBP 99 94 Index 10 20 30 40 50 60 70
6- 7
控制图
• • •
控制图可监控随时间变化的过程平均值和变异，并判定过程是否受 控下。 外观类似推移图，但却有过程平均值和上、下控制界限。 用同样的数据: Stat>Control Charts>Individuals, graph variable is DBP.
请试作一个以天数为变数的点状图，可得出何种讯息？
6- 5
箱形图
• 箱形图可简易地显示数据分布的情形，类似直方图，但只绘制其侧边。
•
Graph>Boxplot, graph variable Y is DBP.
•
Graph>Boxplot,graph variable Y is DBP, variable X is Day.
Period Day Day Day Day Day Day Day Evening Evening Evening Evening Evening Evening Evening Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Night Weekend Weekend Weekend Weekend Weekend Weekend Weekend
Day Evening
15 Scratch
15
Count
10 5
Count
Peel 10 5 Other
0
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Night
15 Count 10 5 0 Count 15 10 5 0
Weekend
Others
您应反复练习 第三层、第四 层等柏拉图， 直到可合理解 决您的问题。 柏拉图是排列 应努力项目的 重要工具。
1
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Change in Variable A header pressure Inconsistent lab results Temperature T/H2O Temp/H2O flow Variable A valves in manual and wide open Rate changes Long lag before lab results return
6- 3
直方图
• • • 直方图可以以显示数据分布的情形。请开启EWMA315.MTW档案。 产出变数为DBP (用于炭黑制造)。以下为12 天內所收集的资料。 In Minitab: Graph>Histogram, graph variable DBP. Click “Options...” and specify “Number of intervals” = 8.