過程能力分析教案課件

1、過程能力分析第1頁，共69頁。22022/7/29模塊目的過程變異過程能力規(guī)格，過程控制限過程潛在能力 vs 過程應有能力短期與長期過程能力非正態(tài)數(shù)據(jù)的過程能力周期時間(指數(shù)分布)次品率(二項式分布)缺陷率(泊松分布)第1頁/共68頁第2頁，共69頁。32022/7/29過程變異過程變異是單個測量或產(chǎn)品生產(chǎn)流程中不可避免的差異.變異的來源產(chǎn)品內(nèi)(位置之間的差異)產(chǎn)品間(產(chǎn)品之間的差異)不同批次(批次之間的差異)不同生產(chǎn)線(生產(chǎn)線之間的差異)交錯時間(時間之間的差異)測量系統(tǒng)中的錯誤(重復性與再現(xiàn)性)第2頁/共68頁第3頁，共69頁。42022/7/29變異的模型機會短期短期短期短期長期第3頁/

2、共68頁第4頁，共69頁。52022/7/29變異類型固有變異由許多小的不可避免的因素累積而成的變異；一個由一般因素導致的流程變異稱為“統(tǒng)計受控”；“in statistical control”第4頁/共68頁第5頁，共69頁。62022/7/29變異類別特殊變異可能是由于 a)不正確的設備調(diào)節(jié)器整； b)操作員的錯誤操作 c)有缺陷的原材料一個由特殊因素導致的流程變異稱為“不受控”； “out-of-control”第5頁/共68頁第6頁，共69頁。72022/7/29過程能力能力度量闡述了過程的輸出是如何充分的滿足客戶的規(guī)格要求.通過以下指標來衡量：a)percentage (%)b)p

3、arts per million (ppm)parts per billion (ppb)舉例說明：PPM (Parts Per Million)說明了在1,000,000個部件的組中有多少個不良部件同時也反映了缺陷率和合格率。舉例說明: 100,000 PPM 反映了90% 服從了規(guī)格要求。Cp (s-p) 說明了規(guī)格范圍和過程輸出范圍的比率（）舉例說明:溫度規(guī)格范圍: 68 to 72 0F過程溫度范圍: 69 to 71 0FCp = (72-68)/(71-69) = 4/2 = 2.0Process RangeSpecification Range第6頁/共68頁第7頁，共69頁。8

4、2022/7/29過程能力使我們根據(jù)數(shù)據(jù)分配資源! (這可不常見!)缺陷率得以量化確認可改進機會分析過程能力可使組織預測其所有產(chǎn)品和服務的真實質(zhì)量水平確認過程發(fā)生問題的本質(zhì)-居中程度或分散度為何測量過程能力?第7頁/共68頁第8頁，共69頁。92022/7/29過程能力 vs. 規(guī)格界限a)b)c)a) 過程能力高b) 過程能力一般c) 過程能力不足第8頁/共68頁第9頁，共69頁。102022/7/29三種界限類型規(guī)格界限 (LSL和USL)由設計工程師根據(jù)客戶的要求，對產(chǎn)品特性參數(shù)設置的公差范圍；過程界限 (LPL和UPL)衡量過程的變異；一般測量特性的6界限；控制界限 (LCL和UCL)

5、測量樣本統(tǒng)計變量的變異（均值，變異，比率，等等）第9頁/共68頁第10頁，共69頁。112022/7/29三種界限類型單個值分布樣本均值分布第10頁/共68頁第11頁，共69頁。122022/7/29過程能力指數(shù)兩種方法衡量過程能力過程潛在能力：對應有能力的最佳估計之一Cp過程應有能力：可觀察到的最佳短期過程性能CpuCplCpk第11頁/共68頁第12頁，共69頁。132022/7/29過程潛在能力Cp 用來評估一般6變異的過程是否在規(guī)格界限之內(nèi).產(chǎn)品容許偏差+3-3過程容許偏差例子:過程平均值為 325,標準差為 15,標準上限為 380，下限為 270Cp是多少?若平均值為355而標準差

6、不變 Cp 又是多少?第12頁/共68頁第13頁，共69頁。142022/7/29過程潛在能力Cp = 1.0意味著當過程居中時剛剛能達到客戶標準即當過程居中時，將會有0.27%的產(chǎn)品將會超出規(guī)格界限. Cp Reject Rate1.000.270 %1.330.007 %1.506.8 ppm2.002.0 ppb第13頁/共68頁第14頁，共69頁。152022/7/29過程潛在能力a)b)c)a) 過程能力高 (Cp2)b) 過程能力一般 (Cp=1 to 2)c) 過程能力不足 (Cp1.5)b) 過程能力一般 (Cpk=1 to 1.5)c) 過程能力不足 (Cpk1)a)Cp =

7、 2Cpk = 2b)Cp = 2Cpk = 1c)Cp = 2Cpk 1第19頁/共68頁第20頁，共69頁。212022/7/29例 1例子:過程平均值是 355,標準差是 15,標準上限是 380 下限 是 270Cpk是多少?Cp是多少?第20頁/共68頁第21頁，共69頁。222022/7/29過程能力對于正態(tài)分布，缺陷比率F(x)可以通過以下方式來估算：對于單邊界限的算法：a)只有LSLb)只有USLLSLUSL第21頁/共68頁第22頁，共69頁。232022/7/29例 2規(guī)格界限:4 to 16 g設備均值標準差(a) 10 4(b) 10 2(c) 7 2(d) 13 1計

8、算每一臺設備的缺陷率.第22頁/共68頁第23頁，共69頁。242022/7/29例 2Mean Std Dev ZLSL ZUSL F(xUSL) F(x) 10 4 -1.51.5 66,807 66,807133,614 10 2 -3.03.0 1,350 1,350 2,700 7 2 -1.54.5 66,807 3 66,811 13 1 -9.03.0 0 1,350 1,350Lower Spec Limit= 4 gUpper Spec Limit= 16 g=1-0.933193=0.066807第23頁/共68頁第24頁，共69頁。252022/7/29過程潛在能力 v

9、s. 過程應有能力(a) 過程潛在能力不足；(b) 過程應有能力不足；LSLUSLLSLUSL減少變異均值居中減少變異a)b)第24頁/共68頁第25頁，共69頁。262022/7/29過程潛在能力 vs. 過程應有能力 過程潛在能力索引 (Cp) Cpk 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 1.02,699.91,363.31,350.01,350.01,350.01,350.0 1.2 318.3 159.9 159.1 159.1 159.1 1.4 26.7 13.4 13.4 13.4 1.6 1.6 0.8 0.8 1.8 0.1 0.0 2.0 0.0缺陷比率(dpp

10、m)是由Cp 和 Cpk兩項組合來確定的第25頁/共68頁第26頁，共69頁。272022/7/29a)Cp = 2Cpk = 2b)Cp = 2Cpk = 1c)Cp = 2Cpk Quality Tools Capability Analysis (Normal)第46頁/共68頁第47頁，共69頁。482022/7/29例 5按下列方法分析數(shù)據(jù)Stats Quality Tools Capability Analysis (Normal)為什么這種分析可能有缺陷?第47頁/共68頁第48頁，共69頁。492022/7/29例 5按下列方法分析數(shù)據(jù)Stats Quality Tools C

11、apability Analysis (Non-Normal)第48頁/共68頁第49頁，共69頁。502022/7/29按下列方法分析數(shù)據(jù)Stats Quality Tools Capability Sixpack (Non-Normal)例 5第49頁/共68頁第50頁，共69頁。512022/7/29例 5A又采集了每月達到要求比例的數(shù)據(jù)并存入 SliderBurger2.mtw中二項式分布過程能力分析第50頁/共68頁第51頁，共69頁。522022/7/29例 5A分析二項式分布過程能力Stats Quality Tools Capability Analysis (Binomial

12、)第51頁/共68頁第52頁，共69頁。532022/7/29分析二項式分布過程能力Stats Quality Tools Capability Analysis (Binomial)例 5A結(jié)果是短期還是長期的?Ppk = ZLT / 3 = 1.221 / 3 = .407第52頁/共68頁第53頁，共69頁。542022/7/29缺陷率過程能力的計算泊松分布可應用于:錯誤比率粒子數(shù)量化學濃度分析第53頁/共68頁第54頁，共69頁。552022/7/29缺陷率過程能力的計算通過缺陷率估算 Ytp定義檢查樣本數(shù)量;定義長期 (DPU)DPU= Total Defects Total Uni

13、ts定義直通率 (Ytp)Ytp= expDPU每單元多個機會第54頁/共68頁第55頁，共69頁。562022/7/29缺陷率過程能力的計算估算缺陷率的西格碼水平：定義單位機會（opportunities per unit）定義每機會中的缺陷數(shù) defects per opportunity (d)d = defects per unit opportunities per unit定義逆概率 inverse cumulative probability for d,在Minitab當中: Calc Probability Distribution NormalZ-Score 是西格碼水平值

14、每單元一個機會第55頁/共68頁第56頁，共69頁。572022/7/29例 6假設您為一家電線制造商工作，并關注電線絕緣過程的有效性。您隨機抽取不同長度的電線，并通過對其施加測試電壓來檢驗是否有絕緣薄弱的點。您記錄弱點數(shù)和每段電線的長度（以英尺計）。 第56頁/共68頁第57頁，共69頁。582022/7/29Stat Quality Tools Capability Analysis (Poisson)例 6第57頁/共68頁第58頁，共69頁。592022/7/29Defects per Unit = 0.0265194Throughput Yield = expDPU = exp0.0

15、265194 = 0.9738例 6每單元多個機會第58頁/共68頁第59頁，共69頁。602022/7/29例 6Define1 Inspection Unit= 125 unit length of wirei.e.Units= Length 125第59頁/共68頁第60頁，共69頁。612022/7/29例 6AStat Quality Tools Capability Analysis (Poisson)第60頁/共68頁第61頁，共69頁。622022/7/29例 6ADefects per Unit = 3.31493Throughput Yield = expDPU = exp

16、3.31493 = 0.0363每單元多個機會第61頁/共68頁第62頁，共69頁。632022/7/29例 6BDefects per Unit = 3.31493Opportunities per Unit = 1Defects per Opportunity = 3.31493每單元一個機會第62頁/共68頁第63頁，共69頁。642022/7/29例 6B每單元一個機會1 inspection unit = 1 unit length of wireOpportunities per Unit = 1 Defects per Opportunity = dpu / Opportunities per unit = 0.0265Z-Score = Abs1(0.0265) = 1.935Sigma-Capability = Z-Score + 1.5 = 3.435第63頁/共68頁第64頁，共69頁。652022/7/29附錄第64頁/共68頁第65頁，共69頁。662022/7/29正態(tài)分布曲線下的面積表中數(shù)值代表標準正態(tài)分布曲線下Z值左手的面積.它也是屬于這一分布的任一值小于Z的幾率.z第65頁/共68頁第66頁，共69頁。672022/7/29RTY 與 dpu 來歷RTY和dp