SPC实战培训

1SPC实战培训编制：张训2特别说明•在收集过程数据之前，必须进行MSA分析，并确认测量系统可以被接受。–这里所指的数据包括并不限于所有检验数据，不局限于SPC的统计数据；–过程受控是收集数据的基本条件，不局限于测量系统的受控，它包含人、机、料、法、环、测的受控。•研究变差和应用统计知识来改进性能的基本概念适用于任何领域，可以是在车间中或办公室里。–如：机械加工（性能特性）、记账（差错率）、浪费分析（废品率）、物料管理（运送时间）等•SPC代表统计过程控制。但以前统计方法常用于零件而不是过程。应用统计技术来控制输出（例如：零件）应仅仅是第一步，只有当产生输出的过程成为我们努力的重点，这些方法才能在改进质量、提高生产率、降低成本上充分发挥作用。3过程控制的需要•探测——容忍浪费–就是通过检验产品、或对工作检查再检查的探测方法来找出错误，这种方法是浪费的•预防——避免浪费–通过从开始就不产生无用的输出，从而避免浪费的更有效地策略是预防–统计技术区分问题的实质是局部的，还是涉及整个系统；什么是统计受控过程和具有能力的过程；如何持续改进和实施控制图4有反馈的过程控制系统模型-SPC统计方法我们工作的方式/资源的融合顾客产品或服务识别不断变化的需求和期望人→设备→材料→方法→测量→环境→过程的声音顾客的声音▲输入▲过程/系统▲输出过程：指的是共同作用，以产生输出的供应者、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境，以及使用输出的顾客的集合。•过程特性（努力的最终焦点）：温度、循环时间、供给速率、缺勤、产量、延迟以及中断的次数等；确定目标值，监控差距。•对过程采取的措施：改变操作（培训操作人员、变换输入材料）；改变过程本身更基本的要素（设备、人员的沟通方式和相互关系、把过程作为一个整体的设计）对输出采取措施，往往是最不经济的，它仅限于对输出进行探测并纠正不符合规范的产品5变差的普通原因和特殊原因•虽然单个的测量值可能完全都不同，但是收集成一组数据之后，它们趋于形成可以描述成一个分布的模式，这个分布特性包含：位置、分布宽度、形状。•普通原因，指的是那些始终作用于过程的多种的变差来源。•特殊原因，指的是这样的因素，它们引起的变差仅影响某些过程输出。这些因素通常是间歇发生的、不可预测的。6局部措施和对系统采取的措施局部措施•通常用来消除变差的特殊原因•通常由与过程直接相关的人员来实施•通常可以纠正大约15%的过程问题对系统采取的措施•通常用来消除变差的普通原因•几乎都需要采取管理上的纠正措施•通常可纠正大约85%的过程问题7过程控制受控及不受控的工艺8浏览Minitab9浏览Minitab“T”在C3-T表示数据类型是文字“D”在C4-D表示数据类型是日期输入这些资料就如你在操作Excel第一行是参照，通常是以“C”开头第二行是变量的名称-选择性10你可把资料当项目project来保存（可容纳多页工作表，和所有结果）你也可以只把当前的工作表Worksheet的资料当工作表保存起来浏览Minitab11•开新的项目/工作表•开已有的项目•存档项目/工作表•从数据库提取数据•以文字模板保存窗口的输出•打印•退出和其他菜单：文件12•处理数据的所有运算指令•处理工作表，合并，分开，和抽取部分数据•有关数据列，复制，堆叠，行列转换的运算•分类，排列，编码，转换数据类型和其他菜单：数据13•用“计算器”计算•列和行的统计量•建造有模式的数据•按分布类型建造随机数据•计算某些分布下的概率，包括正态分布，二项分布，和t-分布菜单：计算14•菜单图形收集各种显示性的数据分析工具。类似Excel的图形工具，但拥有更多统计显示性的数据分析工具•绿带课程涵盖有关的显示性的数据分析工具菜单：图形15基本统计•打开“Practice.mtw”工作表–双击文件或–从菜单打开•文件→打开工作表•这工作表存有顾客的信息，比如每月平均订单，订单交付的平均日数，顾客满意度等等。16基本统计统计→基本统计量→显示描述性统计17基本统计18基本统计总共有100数据点，其平均值是34.05。数据的标准差是10.19。其中一半的数据是低于33.75（中位数）而另一半则高于它。50%的数据是介于26.35-40.05（第一四分位，第三四分位）19基本统计：图形化汇总20基本统计数据的直方图，加配拟合线箱形图置信区间附加统计项21概括统计基本图形工具22图形分析目标：介绍基本图形分析，迅速了解数据的分布主要议题：•图形分析•点图，箱形图（单一及多个），直方图，散点图和矩阵图23图形分析-点图•打开“practice.mtw”工作表档案•点图展示数据的范围和形状-类似直方图24图形分析-点图25图形分析-点图看了图后可有什么提问？26图形分析-箱形图27图形分析-箱形图28图形分析-箱形图29图形分析-箱形图箱形图→含组（一个Y；对比SizeofCustomer）一种替代直方图的方法，以图形的方式表现数据的分布。特别适适用于对两组或多组的对比，比如说两种不同的测评工具或三个班次。30图形分析-直方图31图形分析-直方图32图形分析-直方图33图形分析-散点图34图形分析-散点图35图形分析-矩阵图36图形分析-矩阵图37实施统计过程控制•目标：利用控制图来设计和实施统计过程控制系统，帮助消除过程中不受控的变异，保证过程能持续稳定（受控）。•利用控制图监督一个过程的输入和（或）输出。•当发现异常输入或输出时，把过程停下来，对异常输入或输出的原因进行调查并予以消除。•如果过程处于统计控制状态且波动很小，则：–可以达到较短且稳定的生产周期，–可以杜绝返工，和–可以取得一致的高可靠性。38控制图•一种带有控制限的趋势图，是按时间来绘制某一过程测量结果或过程测量结果的概括统计量。•其目的是监督过程或者生产工具的稳定性。•过程受控-全部特殊原因都被消除，以后的分布式可以预测到的。39控制图选择指南起始数据类型？否是正态分布？计数具体的缺陷或缺陷物件？转换以达到正态？数据是以子群或单独地采集？I-MR%-ile图表Xbar-RXbar-S每个样本都有固定的机会面积？U图表C图表P图表NP图表固定的样本量？否是否否变量是是属性（连续）（离散）单值子群（平均值）具体的缺陷类型（计点）缺陷物件（计件）40非正态数据补充说明•非正态数据需要经过Box-Cox变换化为正态分布数据，方能利用统计控制图。•当数据无法经过Box-Cox变换化为正态分布时，可以不必追究数据分布的准确类型。•针对具体的数据，可以通过非参数的数值方法求得其分位数，通常选用0.5%，50%及99.5%三个分位数。•它们可以被当做控制图中的下、中、上三条控制限（LCL,CL,UCL）画入图中（单值控制图）。•具体方法，见《六西格玛管理统计指南》（中国人民大学出版社）12.5章节中的内容。41控制图•控制图是一种趋势图，是按时间来绘制某一过程测量结果或过程测量结果的统计量。•控制限是画在图表的，它说明过去的常见原因的变异水平。•那些落在控制限外的或展示不寻常格局的数据点显示了特殊原因。•规范限不应画在控制图，它们是与过程能力有关联的！42控制图变量控制图控制图的类型位置图表变异图表子群样本量（n）I-MRIMR1X-RXR一般3到6X-SXS＞1043控制图属性控制图图表类型被监督的特性np缺陷量或不良品数p缺陷量或不良品率c每个单元的缺陷总数u每个单元的缺陷平均数44控制图稳定过程的特征•分布表现随机。•一段时间内固定的平均值•一段时间内一致的变异。•分布点没出现趋势、走向、变动、不稳定的升降。•控制限之无分布点。•大部分分布点靠近中心线。•少量的点靠近控制限。45控制图-决策规则过程受控图表分布点不形成任何格局，同时散布在图表控制上下限内过程不受控图表分布点形成某种格局或一或多点在图表控制上下限外LCLCLUCLLCLCLUCL46失控的测验•如果点击选项，Minitab可测验多种“失控”的情形。•测验1、2和3是最重要的。回应这类的失控测验应该是即刻的，可能得停止过程。•测验4至8比较不重要，应只用在一般受控的过程。通常它们是属于建议性的测验，并不需停止过程。•测验7表示过程变异是比当初绘制图表时还小-调查是什么东西改变了。47I-MR控制图有许多理由为什么单值控制图是合理的：•要得到的测察数据可能是昂贵的（如：破坏性的测验）。•在一段短时间内，输出可能会太均匀（如：室温）。•操作速度可能太慢，同时连续测察数据的间隔太长，等等。48I-MR控制图I-MR图表什么时候运用I-MR图表特征•每一个测察数据是单独的测量结果。•每个测量结果（样本量=1）提供总体位置估计。•要得到的测察数据可能是昂贵的（如：破坏性的测验）。•在一段短时间内，输出可能会太均匀（如：室温）。•操作速度可能太慢，同时连续测察数据的间隔太长，等等。49Minitab活动：I-MR控制图数据是储存在“PilotingResults.mtw”。50Minitab活动：I-MR控制图选择变量来制作控制图51Minitab活动：I-MR控制图52实施方案后交付周期的过程能力和控制图53实施方案后交付周期的过程能力和控制图•交付周期能力：Cpk=1.01•只有当控制图显示过程是稳定的，才能计算能力指数，Cp和（或）Cpk。54Xbar-R控制图•用在抽样点能提供有意义的变异的情况下。•每个抽样点抽取几个单位–通常是3到6，视情况、成本等等而定。•图表监督位置和波动–可用样本平均值（通常）或样本中位值（极不寻常）来监督位置。–可用样本极差或样本标准差来监督波动。55Xbar-R控制图•在计算最初的控制限时：–根据100数据点的规则•QS-9000要求最少20个子群，样本量为5，来决定短期的能力。•这也是个用来计算控制限很好的经验法则。•然而，可以用少至30个数据点（为单值）来计算最初的控制限。•选择子群的方针：–把样本内的波动机会减至最小。•连续抽取样本–定期在规定的时间抽取样本来研究在间隔期间的过程改变。56Minitab活动：Xbar-R控制图57Minitab活动：Xbar-R控制图58Minitab活动：Xbar-R控制图59Minitab活动：p-图表•情况：–采购代理员检查订货申请单的错误。–每天的不良订货申请单（既有错误的）数量和申请单的数量都被记录起来。代理员有意监督不良订货申请单的数量。–由于每天申请单的数量都不一样，我们将用p图表。60Minitab活动：p-图表查到的不良的订货申请单数目处理了的订货申请单数目有缺陷的订货申请单分数61Minitab活动：p-图表62Minitab活动：p-图表63Minitab活动：c-图表•情况：–质量检查整批的切条整卷产品。–在整卷产品发现到的缺陷都记录下来。–一共检查了6卷产品。64Minitab活动：c-图表缺陷总数检查了的整卷产品数目——得保持固定65Minitab活动：c-图表66Minitab活动：c-图表67实施控制图管理层质量过程负责人SPC支持结构界定各自的职责委任SPC协调员制定定期评审方针执行定期的评审进行SPC培训审核SPC计划准备日常SPC计划审核报告定下有意义的规范限界定数据采集计划评估测量系统选择控制图种类构建控制限控制图稳定？MSA有能力？采集数据（最少30个数据点）A制定FMEA及找出关键测评项界定失控的条件及试运行制定对应失控时的行动计划记录SPC程序在过程控制系统界定能力指数的计算方法绘制及监督SPC图表采取即刻行动来消除特殊原因ABB是否是否实施某一控制图时，我们需要考虑如何完成以下内容：•找出过程质量特性和潜在的过程波动源。•确定样本量和抽样频率。•保证采集到的数据适用于控制图的构建。•选择适合的控制图并计算控制限。•侦测过程的不稳定性并采取措施。•决定何时需要修改控制限。•决定是否需要进行更多的趋势测验。•确定是否可以消减样本量和抽样频率。68利用离散数据计算西格玛水平•通过对原始数据的分析，我们可以统计未达到顾客需求之缺陷，并将其直接转化为“百万出错机会缺陷率”或DPMO。