变量数据统计过程控制SPC.pptx

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1、 2001 Six Sigma Academy变量数据统计过程控制（变量数据统计过程控制（SPC）0 2001 Six Sigma Academy培训目标当本部分培训结束时，学员将能够： 应用SPC 理解控制图的走向与趋势的含义 制作并理解 Xbar-R图 I-MR图 1 2001 Six Sigma Academy为什么要学习变量数据SPC？变量数据SPC将： 保持过程居中 使变差最小化 减少偏移 验证改进 关于6 Sigma过程活动2 2001 Six Sigma Academy什么是变量数据SPC？变量数据SPC是： 行业标准控制语言 可靠简易的确定变差的方法，包括： 一般原因引起的变差

2、 特殊原因引起的变差 图形化沟通 分析变量数据的一系列统计工具3 2001 Six Sigma AcademySPC定义SPC 是统计工具及方法的应用 建立变差限 提供行动计划4 2001 Six Sigma AcademySPC功能SPC图 用于当地流程的监控 要求过程操作者 进行测量 绘出并理解数据 采取措施 为过程提供记录5 2001 Six Sigma AcademyVariation Types/变差类型Common Cause Variation only/只有普通原因引起的波动Special Causes Present存在异常原因timeCommon Cause 普通原因 Va

3、riation characterized by a stable and consistent pattern of variation over time/波动是稳定的，随时间推移产生稳定的分布 Typically Chronic/长期存在 Harder to detect and remedy/难探测和改进Special Cause Variation characterized by a pattern that changes over time and hence is unpredictable / 随时间推移波动不稳定和不可预测 Typically Sporadic 不规则发生

4、Control Charts quickly detect special cause variation.6 2001 Six Sigma AcademyWhat Are The Implications Of SPC?SPC意味着什么？A process that is in control (only common cause variability present) is:一个受控的过程(只有普通原因)表示： Consistent and has predictable results, reflecting theVoice Of Process (VOP) 过程的一致性并且是可预测

5、的，反映过程之声 NOT a guarantee of good results or of meeting theVoice Of Customer (VOC) 并不保证满足顾客要求Control Charts are the primary tools of SPC.Remember that the VOP is independent of the VOC.VOP和VOC无关7 2001 Six Sigma Academy控制图要素1098765432100 5 10 15 20 控制上限（控制上限（UCL）控制下限（控制下限（LCL）均值均值非随机变量区域非随机变量区域观测数观测数观

6、测值观测值随机变量区域随机变量区域观测观测 108 2001 Six Sigma Academy控制图统计1098765432100 5 10 15 20 非随机变量区域非随机变量区域观测数观测数观测值观测值随机变量区域随机变量区域LCL- 3s sUCL+ 3s s均值均值99.73% 区域区域9 2001 Six Sigma Academy建立过程控制限控制限是 均值+/- 3 倍标准差的统计限 当过程受控时设置 以基线值为基础 随改进而调整 绝不会放宽 控制限与规范限无关控制限不是规范限控制限不是规范限10 2001 Six Sigma Academy定义受控受控是受控是 一个描述过程变

7、差的统计术语，表示 位于均值3倍标准差的区域内 随机性 不显示走向 不显示趋势 没有特殊原因引起的变差11 2001 Six Sigma Academy控制概况Western Electric规则 任何超出控制限的点 在中心线的一侧有7个连续的点 有7个连续递增或递减的点 在同一个A区或超出A的区域有2或3个点 在同一个B区或超出B的区域有4或5个点 有14个连续的点交互上下 在任一个C区有14个连续的点2 s s4 s s6 s sACCBBALCLUCL建立走向及趋势分析规则建立走向及趋势分析规则12 2001 Six Sigma Academy特殊原因Nelson 测试2 s4 s6 s

8、ACCBBALCLUCL1.任何超出控制限的点任何超出控制限的点2.连续连续9点在中心线同侧点在中心线同侧3.连续连续6点递增或递减点递增或递减4.连续连续3点中的点中的2点落在中心线同侧的点落在中心线同侧的B区以外区以外5.连续连续5点中的点中的4点落在中心线同侧的点落在中心线同侧的C区以外区以外6.连续连续14个点上下交替个点上下交替 7.连续连续15个点落在中心线两侧的个点落在中心线两侧的C区区 8.连续连续8点落在中心线两侧且无一点点落在中心线两侧且无一点落在落在C区区该测试由该测试由Lloyd Nelson于于1984年提出，由年提出，由MINITAB用于走向用于走向及趋势分析及趋势

9、分析13 2001 Six Sigma Academy哪一种测试较好？Western Electric 任何超出控制限的点 在中心线的一侧有7个连续的点 有7个连续递增或递减的点 在同一个A区或超出A的区域有2或3个点 在同一个B区或超出B的区域有4或5个点 有14个连续的点交互上下 在任一个C区有14个连续的点Nelson任何超出控制限的点任何超出控制限的点连续连续9点在中心线同侧点在中心线同侧连续连续6点递增或递减点递增或递减连续连续3点中的点中的2点落在中心线同侧的点落在中心线同侧的B区区以外以外连续连续5点中的点中的4点落在中心线同侧的点落在中心线同侧的C区区以外以外连续连续14个点上

10、下交替个点上下交替 连续连续15个点落在中心线两侧的个点落在中心线两侧的C区区 连续连续8点落在中心线两侧且无一点落在点落在中心线两侧且无一点落在C区区14 2001 Six Sigma Academy答案在于错误警告率纳尔逊（纳尔逊（Nelson）任何超出控制限的点任何超出控制限的点连续连续9点在中心线同侧点在中心线同侧连续连续6点递增或递减点递增或递减连续连续3点中的点中的2点落在中心线同侧的点落在中心线同侧的B区以外区以外连续连续5点中的点中的4点落在中心线同侧的点落在中心线同侧的C区以外区以外连续连续14个点上下交替个点上下交替 连续连续15个点落在中心线两侧的个点落在中心线两侧的C区

11、区 连续连续8点落在中心线两侧且无一点落在点落在中心线两侧且无一点落在C区区错误警告率错误警告率.0027约约 .003约约 .003.00305.0043约约 .004约约 .003约约 .003Nelson测试的所有错误警告率设计得几乎一致，测试的所有错误警告率设计得几乎一致，这是这是Western Electric测试所不具备的特性。测试所不具备的特性。15 2001 Six Sigma AcademyNelson测试 1规则规则 1: 任何超出控制限的点任何超出控制限的点ABCCBA16 2001 Six Sigma AcademyNelson测试 2规则规则 2:连续连续9点在中心线

12、同侧点在中心线同侧ABCCBA17 2001 Six Sigma AcademyNelson测试 3规则规则 3:连续连续6点递增或递减点递增或递减ABCCBA18 2001 Six Sigma AcademyNelson测试 4规则规则 4:连续连续3点中的点中的2点落在中心线同侧的点落在中心线同侧的B区以外区以外ABCCBA19 2001 Six Sigma AcademyNelson测试 5规则规则 5:连续连续5点中的点中的4点落在中心线同侧的点落在中心线同侧的C区以外区以外ABCCBA20 2001 Six Sigma AcademyNelson测试 6规则规则 6:连续连续14个点

13、上下交替个点上下交替 ABCCBA21 2001 Six Sigma AcademyNelson测试 7规则规则 7:连续连续15个点落在中心线两侧的个点落在中心线两侧的C区区 ABCCBA22 2001 Six Sigma AcademyNelson测试 8规则规则 8:连续连续8点落在中心线两侧且无一点落在点落在中心线两侧且无一点落在C区区ABCCBA23 2001 Six Sigma AcademyMINITAB中的Nelson测试StatControl ChartsXbar-R24 2001 Six Sigma AcademySpecial Cause Detection Rules

14、The Practical Issues Should we utilize all the detection rules, all the time? With any detection rule, there are tradeoffs Excessive false alarms will degrade users confidence in their function (dont cry wolf too much!) /过度假警报会降低使用者的信心 Use rules such that signals of economic importance are not misse

15、d TruthSpecial Cause Detected/发现特殊原因发现特殊原因DetectionSpecial Cause Present /存在特殊存在特殊原因原因Only Common Cause Present/只有偶然原因只有偶然原因Type II ErrorOut of Control Condition Missed/遗遗漏不受控状态漏不受控状态Type I ErrorTime Wasted Investigating False Alarms /浪费时间调查假警浪费时间调查假警报报Correct Decision/正确正确的判断的判断Correct Decision/正确正

16、确的判断的判断Only Common Cause Detected/只只发现偶然原因发现偶然原因25 2001 Six Sigma AcademyRational Sub-grouping/合理子组 Rational sub-grouping provides us an estimate of short term variation/合理子组可以估计短期波动 This method will be used whenever possible/appropriate 尽可能使用该方法 Rationale sub-grouping:合理子组 Only common cause variati

17、on is present within each sub-group/组内只存在偶然原因 Special cause variation is highlighted between the sub-groups/突出组间的异常原因 Sub-groups consist of like items. In general, events:各子组由以下相同内容 Closer in time 较短时间 Within the same setup 相同的设置 Run by the same people 相同的人员 Using the same method 使用相同方法 Using the sa

18、me material or material lots 使用同一材料或同一批的材料Inappropriate sub-grouping may generate too many false alarms or miss an out of control situation.26 2001 Six Sigma Academy Basis For Rational Sub-groupsLSLTARGETUSLRational sub-groupsdefine short term variation./合理子组说明了短期波动Rational sub-groupsmay be based on

19、:/合理子组可以基于： Weekday /工作时间 Store /库存 Shift /班次 Product Type /产品类型Selection of rational sub-groups allows estimating short term variability.Sample Set 1Sample Set 2Sample Set 3Sample Set 4Total SampleSet27 2001 Six Sigma AcademySub-grouping And Sampling Guidelines General requirement /一般需求 Guidelines

20、will be part of the Control/Reaction Plan Be able to react quickly (relative to the process)Customer service department: Reaction time hours/daysHigh speed production of cans of beer: Reaction time in minutes Sample Size (per sub-group) 每个子组大小 Variables data: At least four 变量数据：至少4 Attributes data:

21、At least 30 特性数据：至少30 Sample Frequency 取样频次 Not too many (costly) 不要太多(代价上) Not too few (unreliable information) 不要太少 (不可靠信息) More frequent, the better 频次越高越好 On-line Measurement Systems offer real-time Process Control 在线测量反映实施时过程控制 Between 20 25 sub-groups is a minimum suggestion to establishContro

22、l Chart limits /至少选择20-25组是建立控制线28 2001 Six Sigma Academy控制图变量数据变量数据Xbar-R 图图I-MR 图图Xbar-S图图NControl ChartsXbar-R38 2001 Six Sigma AcademyMINITAB中的Xbar-R图第 4 步39 2001 Six Sigma AcademyMINITAB中的Xbar-R图第 5 步40 2001 Six Sigma AcademyXbar-R图课堂练习使用“Xbar图数据”表 SPC Variable Class Exercises.xls1. 找到Xbars, Xd

23、bar和Rbar图2. 确定可用的过程控制常数3. 计算Xbar图与R图中的UCL和LCL4. 将数据复制进MINITAB5. 堆栈数据6. 验证计算 7. 确定过程是否受控41 2001 Six Sigma AcademyI-MR: 单值单值-移动极差图移动极差图 也叫也叫X-MR图图42 2001 Six Sigma AcademyI-MR图规则I-MR图是针对相同数据的两张独立的图 I图是反映单值数据的图 MR图是反映与前一单值的移动极差图 I-MR图对趋势、循环反映灵敏 在子组变差为0或没有子组的情况下使用 破坏性试验 批量处理43 2001 Six Sigma AcademyI-MR

24、图与单值Pull Test2.382.062.461.962.222.442.162.131.972.292.071.972.092.162.572.832.042.132.552.39质量控制部门每小时测量质量控制部门每小时测量1次厚玻璃次厚玻璃板上焊点的撕裂力。板上焊点的撕裂力。过程受控吗？过程受控吗？因因数据为单值数据，我们选用数据为单值数据，我们选用I-MR图。图。本例是一起破坏性试验。本例是一起破坏性试验。44 2001 Six Sigma Academy制作I-MR图Pull TestMR (2)12.3822.060.3232.460.4041.960.5052.220.2662

25、.440.2272.160.2882.130.0391.970.16102.290.32112.070.22121.970.10132.090.12142.160.07152.570.41162.830.26172.040.79182.130.09192.550.42202.390.16Ave2.2440.270注：注： 每每2点计算移动极差点计算移动极差45 2001 Six Sigma AcademyE2, D3 和和 D4 是是过程控制常数过程控制常数定义I-MR图中的UCL和LCL 22XXUCLXE RLCLXE RRDLCLRDUCL3MR4MR46 2001 Six Sigma

26、AcademynD4D3A2E223.270.001.882.6632.570.001.021.7742.280.000.731.4652.110.000.581.2962.000.000.481.1871.920.080.421.1181.860.140.371.0591.820.180.341.01n is the data or moving range subgroup sizeShewhart Control Chart Constants43*0.2700.88*0.27030.270MRMRUCLD RUCLD R222.244*0.2702.962.244*0.2701.522

27、.662.66XXUCLXE RLCLXE RMINITAB计算值计算值计算I-MR图中的UCL和LCL RDLCLRDUCL3MR4MR47 2001 Six Sigma AcademyMINITAB中的I-MR图 第 1 步 将子组数据复制或输入工作表 打开文件 SPC VARIABLE IMR.MTW48 2001 Six Sigma AcademyMINITAB中的I-MR图 第 2 步StatControl ChartsI-MR49 2001 Six Sigma AcademyMINITAB中的I-MR图 第 3 步50 2001 Six Sigma AcademyI-MR图显示过程

28、改进已经采取一项过程改进措施以提高撕裂力，是真的吗？已经采取一项过程改进措施以提高撕裂力，是真的吗？堆栈数据堆栈数据51 2001 Six Sigma AcademyI-MR图显示两个总体在在改进过后的统计基础上重新计算，清楚地显示出改进过后的统计基础上重新计算，清楚地显示出老状态过程非常不同。撕裂力较高。老状态过程非常不同。撕裂力较高。52 2001 Six Sigma AcademyI-MR图课堂练习使用“IMR图数据”表 SPC Variable Class Exercises.xls, 1. 找到Xbar, Xdbar和Rbar图2. 确定可用的过程控制常数3. 计算Xbar和R图的UCL和LCL4. 将数据复制进MINITAB5. 堆栈数据6. 验证计算 7. 确认过程受控53 2001 Six Sigma Academy关键学习点54 2001 Six Sigma Academy目标回顾学员将能够： 应用SPC 理解控制图的走向与趋势的含义 制作并理解 Xbar-R图 I-MR图 目标I-MR图55