統(tǒng)計過程控制簡介ppt課件

連接控制圖方法與流程改進方法LinkControlChartmethodstotheProcessImprovementMethodologyTM討論不同類型的變差Discussdifferenttypesofvariation介紹各種類型的控制圖IntroducevarioustypesofControlCharts討論如何解釋控制圖DiscusstheinterpretationofControlCharts 目的Objectives 我們是否應(yīng)該采取行動 Shouldwetakeaction 每天我們都被數(shù)據(jù)淹沒 而且不得不作出決定Everydaywearefloodedbydataandweareforcedtomakedecisions 工廠產(chǎn)量下降 Plant sOutputDecreasesBy4 美國貿(mào)易赤字增加 億USTradeDeficitRisesBy 40Billion某公司獲利比上季度降低 億CompanyX sEarningsAreOff 240MillionFromPreviousQuarter 我們需要解釋數(shù)據(jù)的方法WeNeedWaystoInterpretData 今天采集什么樣的數(shù)據(jù) WhatTypeOfDataIsCollectedToday 制造業(yè)Manufacturing 非制造業(yè)Non Manufacturing 如何分析數(shù)據(jù) HowIsItAnalyzed 制造業(yè)Manufacturing 非制造業(yè)Non Manufacturing 得知數(shù)據(jù)好壞后該當(dāng)如何 WhatHappensIfItIsBad Good 制造業(yè)Manufacturing 非制造業(yè)Non Manufacturing 客戶需求下限Lower Customer Requirement 這一方法THISMETHOD告訴你關(guān)于客戶的需求Tellsyouwhereyouareinregardstocustomer sneeds不告訴你怎么滿足用戶需求及下一步怎么辦ItwillNOTtellyouhowyougotthereorwhattodonext 客戶需求上限Upper Customer Requirement 我們管理數(shù)據(jù)的方式 過去 歷史來講 的方式TheWayWeManageData Historically 不用管它 不會壞的LeaveItAlone ItAin tBroke 痛苦 受累Pain Suffering 痛苦 受累Pain Suffering 這一方法導(dǎo)致何種管理行為 Thismethodcauseswhattypeofmanagementbehavior 客戶需求下限Lower Customer Requirement 客戶需求上限Upper Customer Requirement 我們管理數(shù)據(jù)的方式 歷史來講的方式TheWayWeManageData Historically 不用管它 不會壞的LeaveItAlone ItAin tBroke 痛苦 受累Pain Suffering 痛苦 受累Pain Suffering 2 3 ScrapLevel 廢品率 1 1996 CelebrationTime 工廠廢品率為年度最低的 Thefactoryscraplevelisatayearlowof2 經(jīng)理給工廠頒獎Managerpresentsanawardtotheplant在餐廳進行慶祝 每人都可分享免費皮薩餅和飲料Ceremonyinthecafeteria pizzaandrefreshmentsforall 每人都應(yīng)為他們的成就驕傲 Everyoneshouldbeproudofwhatthey veaccomplished DerivedfromUnderstandingVariation TheKeyToManagingChaos DonaldJ Wheeler SPCPress 1993 年 月APRIL1996 JFMA 2 3 1 1996 經(jīng)理希望能將發(fā)出去的獎收回來Managerwantstotakebackaward 廢品率連續(xù)三個月持續(xù)增長Threeconsecutivemonthsofscrapincreases 經(jīng)理希望能將發(fā)出去的獎收回來Managerwisheshecouldtakebacktheaward經(jīng)理考慮要采取行動了Manageristhinkingabouttakingaction ScrapLevel 廢品率 年 月JUNE1996 DerivedfromUnderstandingVariation TheKeyToManagingChaos DonaldJ Wheeler SPCPress 1993 JFMAMJ 2 3 1 1996 Nomore NiceGuy 不再充好人了 廢品率上升到 Scraprisestoavalueof2 6 經(jīng)理決定采取行動Managerdecidestotakeaction召開一個 特別會議 來尋求一個永久性的解決方案A specialmeeting iscalledtosolvethisproblemonceandforall 經(jīng)理在長篇大論次品率多么重要后離開了 雇員們不知道該干什么 另外 他們有其他更重要的評估標(biāo)準(zhǔn) 于是 他們什么也沒做 Afterasoundlectureontheimportanceofscrap themanagerleaves Employeesaren tsurewhattodo Besides theyhaveothermetricswhichhavemoreimportance Sotheydonothing ScrapLevel 廢品率 年 月NOVEMBER1996 DerivedfromUnderstandingVariation TheKeyToManagingChaos DonaldJ Wheeler SPCPress 1993 JFMAMJJASON 經(jīng)理看到從去年開始廢品率持續(xù)下降Managerhasseenreducedscraplevelssincetheendoflastyear教訓(xùn) 嚴(yán)格的管理會出成效 TheLearning Atoughmanagementstylegetsresults Managerconcludes ToughLoveMakesThingsHappen 2 3 1 1996 1997 ScrapLevel 廢品率 1997年6月JUNE1997 DerivedfromUnderstandingVariation TheKeyToManagingChaos DonaldJ Wheeler SPCPress 1993 JFMAMJJASONDJFMAMJ DerivedfromUnderstandingVariation TheKeyToManagingChaos DonaldJ Wheeler SPCPress 1993 將數(shù)據(jù)置于統(tǒng)計流程控制圖中PuttingTheDataInASPCChart 2 3 1 1996 1997 ScrapLevel 廢品率 JFMAMJJASONDJFMAMJ UCL LCL 統(tǒng)計流程控制圖顯示不同的解釋 可為什么呢 SPCTellsADifferentStory ButWhy 2 3 1 1996 1997 ScrapLevel 廢品率 JFMAMJJASONDJFMAMJ UCL LCL 人們已知的最佳方式之一是如不能使用控制圖分析數(shù)據(jù)會 增加成本 浪費的努力和降低士氣 DonaldJ Wheeler博士 Failuretousecontrolchartstoanalyzedataisoneofthebestwaysknowntomankindto increasecostswasteeffortandlowermorale Dr DonaldJ Wheeler 統(tǒng)計流程控制圖顯示不同的解釋 可為什么呢 SPCTellsADifferentStory ButWhy S 統(tǒng)計技術(shù) 檢查偏差Statisticaltechniquesusedtoexamineprocessvariation C 控制過程通過積極管理Controllingtheprocessthroughactivemanagement P 過程 任何過程Process ANYProcess 現(xiàn)在我們管理數(shù)據(jù)的方法 SPCTheWayWeManageData TodaySPC 顯示過程偏差隨時間變化的圖形 控制圖方法ControlChartsMethod它從哪里來的 WhereDidItComeFrom 19世紀(jì)20年代 西部電器的WalterShewhart博士 1920 s WesternElectric Dr WalterShewhart慣于確認受控的 未受控的偏差UsedtoidentifyControlled UncontrolledVariation受控制的 普通原因或固有偏差Controlled CommonCauseorInherentVariation未控制的 特殊起因或可指定的偏差Uncontrolled SpecialCauseorAssignableVariation在背景噪聲中試圖發(fā)現(xiàn)由特殊原因造成的偏差Triestofindthespecialcausevariationinallofthebackgroundnoise使用控制圖作為主要工具UsesControlChartsasmaintool FiveMainUsesofControlCharts控制圖的5個主要用途 Toreducescrapandreworkandforimprovingproductivity 為了減少廢品和返工及提高生產(chǎn)力Defectprevention Incontrolmeanslesschanceofnonconformingunitsproduced 預(yù)防缺陷Preventsunnecessaryprocessadjustmentsbydistinguishingbetweencommoncausevariationandspecialorassignablecausevariation 預(yù)防不必要的過程調(diào)整Providesdiagnosticinformationsothatanexperiencedoperatorcandeterminethestateoftheprocessbylookingatpatternswithinthedata Theoperatorcanthenmakethenecessarychangestoimprovetheprocessperformance 提供過程診斷信息Providesinformationaboutimportantprocessparametersovertime 提供過程重要參數(shù)隨時間推移的信息 差異類型 普遍VS特別 TypesofVariation Commonvs Special 普遍原因COMMONCAUSE呈現(xiàn)在每個過程中Ispresentineveryprocess自然的Natural隨機的Random可能被去除和或變小 但在過程上要求一個根本變化Canberemovedand orlessenedbutrequiresafundamentalchangeintheprocess 穩(wěn)定的 可重復(fù)的過程偏差來源 存在于每一個操作 過程由過程本身造成的 由我們做事的方式?jīng)Q定的 一般來說 通過管理可以控制 特殊原因SPECIALCAUSE不可預(yù)見的Unpredictable與普通偏差比較大TypicallylargeincomparisontoCommonCausevariation可以由基本的過程控制和監(jiān)視去除或變小Canberemoved lessenedbybasicprocesscontrolandmonitoring 偏差類型 普遍VS特別 TypesofVariation Commonvs Special 時不時地存在于大多數(shù)操作 過程 并且持續(xù)地存在于某些過程 由一個或一系列的干擾造成的 一般來說 通過操作者可以控制 至少可以發(fā)覺 我們認為如果過程中有特別原因偏差 它們就是失控和不穩(wěn)定的 AprocessexhibitingSpecialCausevariationissaidtobeOut of ControlandUnstable 練習(xí)Exercise 當(dāng)它與你的項目有關(guān)系時 確認某種 普通原因 和 特別原因 偏差可能的形式Asitrelatestoyourproject identifysomepossibleformsof commoncause and specialcause variation普遍原因CommonCause特殊原因SpecialCause Minitab 控制圖ControlCharts Minitab 控制圖練習(xí)ControlChartsExercise 我們用一些隨機的數(shù)據(jù)Let susesomeRandomdata從您的生意中 我們使用一些代表性的數(shù)值和正態(tài)偏差創(chuàng)造25行任意正常數(shù)據(jù) Create25rowsofrandomnormaldatausingsomerepresentativevaluesforMeanandStdDevfromyourbusiness繪制單獨圖PlotanIndividualschart注意監(jiān)視時間和價值被繪制在Y軸NotethatmonitoringovertimeandthevalueisplottedintheYaxis 隨時間變化的數(shù)據(jù)DATAPLOTTEDOVERTIME MONITOREDCHARACTERISTIC UCL CenterLine LCL UCL UpperControlLimit LCL LowerControlLimit PlottedData 主要部分 控制圖KeyComponent ControlCharts Definitions定義 InControl受控Nospecialcausevariationpresent在波動中沒有特殊原因引入Allvariationisrandom所有的波動都是隨機的OutofControl失控Atleastonespecialcauseispresent至少有一個特殊原因引入Somevariationisnon random一些波動不是隨機的 關(guān)于測試我們建議Thetestswesuggest MINITAB測試Minitabtests 全部測試AllTests 測試1 8Test01through08 樣品規(guī)則Patternrule 如果你看到一個樣品 過程已經(jīng)失控Ifyouseeapattern theprocessisoutofcontrol 1Sigma 2Sigma 3Sigma 1Sigma 2Sigma 3Sigma 60 75 90 98 99 99 9 ofDataPoints UCL LCL 時間TIME 我們測量的項目TheItemWeAreMeasuring 標(biāo)準(zhǔn)偏差的規(guī)則RulesofStandardDeviation數(shù)據(jù)應(yīng)該在哪 Whereshouldthedatalie Minitab測試Tests Test 1 Test 2 過程控制測試標(biāo)準(zhǔn)ProcessControlTests 我們建議使用 全部測試Wesuggestusing alltests 在控制下還是失控 InControlorOutofControl 如果在控制以外 打破了什么規(guī)則或表現(xiàn)出什么條件 IfoutofControl whichrule s isbrokenorcondition s ispresent 在控制下還是失控 InControlorOutofControl 如果在控制以外 打破了什么規(guī)則或表現(xiàn)出什么條件 IfoutofControl whichrule s isbrokenorcondition s ispresent 在控制下還是失控 InControlorOutofControl 如果在控制以外 打破了什么規(guī)則或表現(xiàn)出什么條件 IfoutofControl whichrule s isbrokenorcondition s ispresent 失控意味什么 WhatdoesOut of Controlmean 查出控制的缺陷DetectingLackofControl 如果您確定您的過程是 失控 你應(yīng)該做什么 Whatshouldyoudoifyoudeterminethatyourprocessis OutofControl 查出控制的缺陷DetectingLackofControl 因此 根據(jù)現(xiàn)在你所知道的 如果你的過程在控制下 在控制上限和下限之間百分之多少數(shù)據(jù)點將會下降 Therefore basedonwhatyouknowsofar whatpercentofdatapointsshouldfallbetweentheuppercontrollimit UCL andlowercontrollimit LCL ifyourprocessisin control 控制極限VS規(guī)格限制ControlLimitsvs SpecificationLimits 如果點落在上限之外或控制下限之下 是否意味著我們?yōu)轭櫩妥隽艘粋€缺陷產(chǎn)品 Ifapointfallsbeyondtheupperorlowercontrollimitdoesthismeanwearemakingadefectforthecustomer 控制極限VS規(guī)格限制ControlLimitsvs SpecificationLimits UCL LCL TIME 控制極限對規(guī)格限制ControlLimitsvs SpecificationLimits 過程控制極限是由過程能力決定的ProcessControlLimitsarecalculatedbasedondatafromtheprocessitself他們根據(jù) 3s 99 73 我們期望過程偏差落在這些極限之間 Theyarebasedon 3s 99 73 oftheprocessvariationisexpectedtofallbetweentheselimits 產(chǎn)品規(guī)格極限規(guī)范極限是由客戶的要求決定的 不是在控制圖上發(fā)現(xiàn)的ProductSpecificationLimitsARENOTfoundonthecontrolchart很重要一點是要了解程序控制與顧客要求如何吻合 UnderstandinghowtheprocessmatchesupagainstcustomerrequirementsISimportanttoknow 確定過程執(zhí)行如何滿足顧客期望 需要進行過程能力研究 TodeterminehowtheprocessperformstoCustomerExpectations aProcessCapabilityStudyisrequired 把規(guī)格限制放在在控制圖上PuttingspecificationlimitsonaControlChart把控制上限和控制下限當(dāng)做規(guī)格限制TreatingUCLandasaspecificationlimit 2個控制圖的大錯誤TWOBIGCONTROLCHARTERRORS 控制極限對規(guī)格限制ControlLimitsvs SpecificationLimits 當(dāng)你把任意上下限作為監(jiān)視工具時 他就不再是個控制圖 LCLWhenyoudoeitherofthesethecontrolchartbecomesjustaninspectiontool it snolongeracontrolchart 控制上限和控制下限并不直接與客戶缺陷有聯(lián)系 UCL LCLarenotdirectlytiedtocustomerdefects 如何收集數(shù)據(jù)HowtoCollectData 合理分組Rationalsubgroups通過合理分組 使各組只包括普遍原因collectdatasothatsubgroupscontainonlycommoncausevariation Thesameasincapabilityanalysis 通過合理分組 使各組盡可能包括更多信息Chooserationalsubgroupstogainasmuchinformationaspossibleabouttheprocess 過程偏移Todetectprocessshifts 每組盡可能在相同時間獲取測量結(jié)果eachsubgroupshouldconsistofmeasurementstakenatapproximatelythesametime 選擇樣本時盡可能獲取組內(nèi)各樣本間最大的波動可能性Chooseasamplesothatitmaximizesthelikelihoodofdetectingvariabilitybetweenthesamples 抽樣Sampling 樣本大小Samplesize過程容量越大 對于關(guān)鍵CTQ特性的測量就越容易越簡單 ThehighertheprocessvolumeandtheeasierandcheaperthemeasurementsoftheCTQcharacteristic themorelikelyyouaretoselectanXandRchart typically3 5datapointspersample overanIndividualandMovingRangechart IandMR 抽樣頻率Frequencyofsampling考慮到每時 每天 每班 每月 每年 每批次等等 過程質(zhì)量水平越高 所需樣本越小 Considerhourly daily shifts monthly annually lots andsoon Thebetteryourprocessisperforming thelessfrequentlyyouwillneedtosample 當(dāng)前產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)趨向于小批量多頻率的抽樣 Currentindustrystandardtendstofavorsmaller morefrequentsamples 如果采取消除特別起因行動 穩(wěn)定過程 并且能力被證明 100 監(jiān)視可能被取消 但是要知道客戶的特殊檢查計劃 建立和維護控制限SettingUpandMaintainingControlLimits 用20 25個樣本計算控制限 每個樣本大小為3 5 Calculatethecontrollimitswith20 25samples e g fortheXandRchartthatwouldmean20 25samplesofsize3 5 如果受控進入最后一步 Ifprocessisincontrol gotothelaststep 如果不受控 找出特殊原因Ifprocessisnotincontrol trytoidentifyspecialcause 消除特殊原因 重新收集數(shù)據(jù) 重新計算控制限 直到過程受控Removespecialcause recollectdata recalculatecontrollimits untilyoufindtheprocessisincontrol 在未來的監(jiān)測中不要隨意的改變控制限 除非過程有永久和渴望的改變 Forfuturemonitoring donotchangethelimitsunlessapermanent desiredchangehasbeenmadetotheprocess 兩種數(shù)據(jù)類型控制圖TwoGeneralKindsofData 屬性控制圖ATTRIBUTE使用離散 可計的數(shù)據(jù)Pass Fail Good Bad Go No GoInformation合格 不合格 好 壞 通過 不通過等信息CanBeManyCharacteristicsPerChart一張圖可以同時描述許多特性LessExpensive ButLessInformation需要較少的資源 所含信息量亦較少Ex 1 2 3 4etc Good BadMachine1 2 3 變量控制圖VARIABLES使用連續(xù) 可測量的數(shù)據(jù)Continuous MeasuredDataCycleTime Lengths Diameters Drops etc周期 長度 直徑 體積 等等GenerallyOneCharacteristicPerChart通常每張圖描述一種特性MoreExpensive ButMoreInformation需要更多的資源 但所含信息量更多Ex Weight 10 2LbsThickness 11 211inches 螺釘扭矩在每個裝配線傳輸?shù)淖笄敖请x開Bolttorqueonthefrontleftcornerofeverytransmissioncomingofftheassemblyline每個螺釘離開裝配線傳輸?shù)钠骄ぞ谹veragebolttorqueofeveryboltforeachtransmissioncomingofftheassemblyline 3 每個發(fā)動機所缺的螺釘數(shù) ofmissingboltsperengine 4 每個銷售合同的排字?jǐn)?shù) oftypospersalescontract每月生產(chǎn)缺陷發(fā)動機的數(shù)目Numberofengineswithdefectsinmonthlyproduction每月生產(chǎn)缺陷發(fā)動機的的百分比數(shù) ofdefectiveenginesinmonthlyproduction根據(jù)應(yīng)收帳款 收回它的時間Peraccountsreceivable amountoftimeittakestocloseit每100個發(fā)動機的缺陷數(shù)Numberofengineswithdefectsper100built 練習(xí) 什么類型的數(shù)據(jù) Exercise WhatTypeofData 屬性型變量 連續(xù)型變量 數(shù)據(jù)類型 連續(xù)變量VS屬性變量 數(shù)據(jù)分組還是單個數(shù)據(jù) 缺陷數(shù)VS缺陷比例 GROUPS Averages n 1 INDIVIDUALVALUES n 1 X BarRX BarS IndividualsMovingRange 缺陷數(shù) 缺陷比例 IsTheProbabilityOfADefectLow IfYouKnowHowManyAreBad DoYouKnowHowManyAreGood PoissonDistribution BinomialDistribution IndividualsMovingRange NO YES YES 樣本大小一定 YES NO cChart uChart 樣本大小一定 npChart NO YES pChart 如何選擇控制圖ChoosingtheCorrectControlChart NOTE X BarSisappropriateforsubgroupsizes n of 10 控制圖的主要類型MajorTypesofControlCharts 變量圖VariablesChartsI MR 個體individuals X Bar 平均average 特性圖AttributeChartsNP 有缺陷的數(shù)字Numberdefective P 有缺陷的比率Proportiondefective C 過失數(shù)量Numberofdefects U 每個單位的過失數(shù)量Numberofdefects unit 練習(xí) 選擇什么類型的控制圖 Exercise WhatTypeofControlChart 螺釘扭矩在每個裝配線傳輸?shù)淖笄敖请x開Bolttorqueonthefrontleftcornerofeverytransmissioncomingofftheassemblyline每個螺釘離開裝配線傳輸?shù)钠骄ぞ谹veragebolttorqueofeveryboltforeachtransmissioncomingofftheassemblyline 3 每個發(fā)動機所缺的螺釘數(shù) ofmissingboltsperengine 4 每個銷售合同的排字?jǐn)?shù) oftypospersalescontract每月生產(chǎn)缺陷發(fā)動機的數(shù)目Numberofengineswithdefectsinmonthlyproduction每月生產(chǎn)缺陷發(fā)動機的的百分比數(shù) ofdefectiveenginesinmonthlyproduction根據(jù)應(yīng)收帳款 收回它的時間Peraccountsreceivable amountoftimeittakestocloseit每100個發(fā)動機的缺陷數(shù)Numberofengineswithdefectsper100built VariableControlCharts連續(xù)數(shù)據(jù)控制圖X barRChart平均值和極差圖 Xbar R圖 屬性型變量 連續(xù)型變量 數(shù)據(jù)類型 連續(xù)變量VS屬性變量 數(shù)據(jù)分組還是單個數(shù)據(jù) 缺陷數(shù)VS缺陷比例 GROUPS Averages n 1 INDIVIDUALVALUES n 1 X BarRX BarS IndividualsMovingRange 缺陷數(shù) 缺陷比例 IsTheProbabilityOfADefectLow IfYouKnowHowManyAreBad DoYouKnowHowManyAreGood PoissonDistribution BinomialDistribution IndividualsMovingRange NO YES YES 樣本大小一定 YES NO cChart uChart 樣本大小一定 npChart NO YES pChart 如何選擇控制圖ChoosingtheCorrectControlChart NOTE X BarSisappropriateforsubgroupsizes n of 10 有效的連續(xù)數(shù)據(jù)控制圖包括 AValidVariableControlChartHas Dataintimeorproductionsequence以時間或生產(chǎn)順序排序的數(shù)據(jù)toshowstability time to timevariation表示穩(wěn)定性 隨時間的波動Ameasureofcentraltendency對居中趨勢的測量toportraybehaviorofprocesscenter描述過程的居中Ameasureofvariability對離散程度的測量Controllimits控制極限toallowseparatingcommoncausefromassignablecause可用來區(qū)分通常原因和特殊原因 可歸因原因 X Bar Rcharts Xbar R圖 XBarChart aplotofthesamplemeansovertime Xbar圖 反映樣本平均值隨時間的變化RChart aplotoftherange differencebetweenhighestandlowestvalues ofasampleovertime R圖 反映樣本的極差 樣本中最大值和最小值的差 隨時間的變化 Xbar R圖實例 MinitabFile Xbar r mtwcontainsmeasureddataforamainshaftO D seecolumn1 C1 NC Lathe Thedataisinsubgroupsofsize3 Minitab文件 Xbar r mtw包含主軸的測量數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)見C1欄 NC Lathe 數(shù)據(jù)子樣為3 TheO D specificationsare 060 003 產(chǎn)品的規(guī)范是 060 003 1 Checkstabilitywitharunchart 用趨勢圖檢驗過程的穩(wěn)定性2 Checkfornormality 檢驗過程是否是正態(tài)分布3 UsingMinitab createanXbarandRChart whatareyourobservations 用Minitab畫出Xbar R圖 你得出什么觀察結(jié)論 4 Dothegivenspecifications specs relate totheControlLimitsontheXbarChart Ifso how 給出的產(chǎn)品規(guī)范與Xbar圖的控制極限相關(guān)嗎 如果是的話 如何相關(guān) 5 HowdoesProcessControl relate toProcessCapability 過程控制如何與過程能力相關(guān) MINITABFILE Xbar r mtwMINITAB文件 Xbar r mtw Xbar R圖實例 1 DoubleClick C1 雙擊 C1 2 Typeina3forSubgroupsize 子樣大小為3 3 Click OK 點擊 OK Notethat3 0SLdenotesa3sigmalimit ControlLimit注意3 0SL表示控制極限 3sigma水平Donotconfusethiswithspecificationlimits 不要將控制極限與規(guī)范極限混淆 Xbar R圖實例 Thecontrollimitsareforaverages notindividualvalues 控制極限是根據(jù)平均值計算得出的Mostspecificationsareforindividualvalues 大多數(shù)規(guī)范是關(guān)于個體數(shù)值的 Xbar R圖實例 VariableControlCharts I MRChart連續(xù)數(shù)據(jù)控制圖 I MR圖 離散型變量 連續(xù)型變量 數(shù)據(jù)類型 連續(xù)變量VS屬性變量 數(shù)據(jù)分組還是單個數(shù)據(jù) 缺陷數(shù)VS缺陷比例 GROUPS Averages n 1 INDIVIDUALVALUES n 1 X BarRX BarS IndividualsMovingRange 缺陷數(shù) 缺陷比例 IsTheProbabilityOfADefectLow IfYouKnowHowManyAreBad DoYouKnowHowManyAreGood PoissonDistribution BinomialDistribution IndividualsMovingRange NO YES YES 樣本大小一定 YES NO cChart uChart 樣本大小一定 npChart NO YES pChart 如何選擇控制圖ChoosingtheCorrectControlChart NOTE X BarSisappropriateforsubgroupsizes n of 10 I MR圖 Moreusefulinlowvolume intermittentoperations在數(shù)據(jù)量較少 間歇性操作時更有用SimilartoXbar RCharts Except 除以下幾點外 與Xbar R圖相似SingleValues NotSubgroups單個數(shù)值 不是子樣平均值RangeValuesMustBeArtificiallyConstructed極差值需要人工計算Somewhat Noisier BecauseOfLossOf Damping 由于使用個體數(shù)值 與Xbar R圖比較更易受干擾IMChartsIM圖IndividualsChart aplotoftheindividualvaluesovertime 個體圖 I圖 反映個體數(shù)值隨時間的變化MovingRangeChart aplotofthemovingrange fortwosamples Xi Xi 1 overtime 移動極差圖 MR圖 反映兩個連續(xù)樣本的移動極差隨時間的變化 IndividualData個體數(shù)據(jù)MovingRange移動極差55N A56ABS 55 56 159ABS 56 59 355ABS 59 55 4 605958575655 Individuals個體 43210 MovingRange移動極差 建立I MR圖 Datafromashaftdiameterturningoperationareenteredonthecontrolchartformonthenextpagefor25consecutivepiecesofproduct inproductionsequence 數(shù)據(jù)是按照生產(chǎn)次序排列的25個連續(xù)的轉(zhuǎn)軸產(chǎn)品的直徑ThedataisinMinitabFile Imr mtw columnshaft OD UsingMinitab createtheI MRchart 數(shù)據(jù)在Minitab文件 Imr mtw的shaft OD 欄中 用Minitab畫I MR圖Analyzeyourresults Arethereout of controlindications Listtheindications ifany bytypeandbyplotpointnumbers 分析結(jié)果 過程是否有失控的征兆 根據(jù)征兆類型及其編號 列出失控征兆Whatishappeningintheprocess 過程出現(xiàn)了什么情況 I MR圖實例 MINITABFILE Imr mtwMINITAB文件 Imr mtw I MR圖實例 1 Doubleclickon Shaft OD 雙擊 Shaft OD 2 Click Tests 點擊 Tests 3 Clickon Performalleighttests 點擊 Performalleighttests I MR圖實例 I MR圖實例 連續(xù)數(shù)據(jù)控制圖小結(jié)TakeAways VariableControlCharts Variablecontrolchartscanbeusedwithcontinuousdatatotellwhenaprocessis 連續(xù)數(shù)據(jù)控制圖可以用來區(qū)分過程狀態(tài) experiencingonlycommoncausevariationandworkingatitsintendedbest過程只包含通常原因引起的偏差 處于受控狀態(tài)whentheprocessisdisturbedandneedscorrectiveaction過程受到干擾 需要采取糾正行動控制圖 timeorderedplotofdata描繪數(shù)據(jù)隨時間的變化reflecttheexpectedrangeofvariationofthedata反映所期望的數(shù)據(jù)波動的范圍identifieswhenaspecialcauseappearstobeinfluencingthedata識別何時特殊原因出現(xiàn) 影響數(shù)據(jù)分布X Bar Rchartsareusedforplottingmeansandrangesofsubgroupsovertime Xbar R圖用來描述子樣的平均值和極差隨時間的變化I MRchartsareusedforplottingindividualvaluesandmovingrangesovertime I MR圖用來描述個體的數(shù)值和移動極差隨時間的變化 Controllimitsaretypicallycalculatedas3standarddeviationsawayfromthemeanoftheprocess 控制極限一般是按過程中心值 3個標(biāo)準(zhǔn)偏差計算出來的Controllimitsandspecificationlimitsarenotthesame 控制極限和規(guī)范極限是不一樣的Controllimitsarecalculatedfromthesampledata theyareinternaltotheprocess控制極限是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算得出的 是過程的內(nèi)部特征Specificationlimitsaredeterminedbyyourperformancestandard theyareexternaltotheprocess規(guī)范極限是由執(zhí)行的標(biāo)準(zhǔn)決定的 是過程的外部特征Knowwhenaprocessisoutofcontrol WesternElectricRules 知道過程何時失控 WesternElectric規(guī)則Controlchartsareonlyasgoodastheactionsthatyoutaketokeeptheprocessundercontrol 控制圖和采取的糾正行動共同使過程保持受控 連續(xù)數(shù)據(jù)控制圖小結(jié)TakeAways VariableControlCharts AttributeControlCharts邏輯數(shù)據(jù)控制圖 屬性型變量 連續(xù)型變量 數(shù)據(jù)類型 連續(xù)變量VS屬性變量 數(shù)據(jù)分組還是單個數(shù)據(jù) 缺陷數(shù)VS缺陷比例 GROUPS Averages n 1 INDIVIDUALVALUES n 1 X BarRX BarS IndividualsMovingRange 缺陷數(shù) 缺陷比例 IsTheProbabilityOfADefectLow IfYouKnowHowManyAreBad DoYouKnowHowManyAreGood PoissonDistribution BinomialDistribution IndividualsMovingRange NO YES YES 樣本大小一定 YES NO cChart uChart 樣本大小一定 npChart NO YES pChart 如何選擇控制圖ChoosingtheCorrectControlChart NOTE X BarSisappropriateforsubgroupsizes n of 10 重要定義ImportantDefinitions ADefect 缺陷 Asinglecharacteristicthatdoesnotmeetrequirements不滿足要求的單一特性ADefective 缺陷率 AunitthatcontainsoneormoreDEFECTS包含單個或多個缺陷的單位 AttributeChartsCanConsiderEitherCaseDependingOnTheChartTypeChosen根據(jù)所選擇的控制圖類型 邏輯數(shù)據(jù)控制圖可以考慮兩者之一的情形 邏輯數(shù)據(jù)控制圖的分類ClassificationofAttributeChartTypes c u np p ConstantLot UnitSize樣本數(shù)不變 VariableLot UnitSize樣本數(shù)變化 Defects缺陷數(shù) Poisson泊松分布 Binomial兩項式分布 Defective缺陷率 AttributeControlChart邏輯數(shù)據(jù)控制圖C Chart C圖 屬性型變量 連續(xù)型變量 數(shù)據(jù)類型 連續(xù)變量VS屬性變量 數(shù)據(jù)分組還是單個數(shù)據(jù) 缺陷數(shù)VS缺陷比例 GROUPS Averages n 1 INDIVIDUALVALUES n 1 X BarRX BarS IndividualsMovingRange 缺陷數(shù) 缺陷比例 IsTheProbabilityOfADefectLow IfYouKnowHowMa