SPC統(tǒng)計(jì)過程控制完P(guān)PT課件

1、Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999目標(biāo)目標(biāo)1.能夠使用“XBar和S圖表”進(jìn)行連續(xù)數(shù)據(jù)分析。能夠使用“p”控制圖表進(jìn)行離散數(shù)據(jù)分析。能夠確定每一種圖表類型的控制極限范圍。能夠?qū)D表進(jìn)行解釋并確定工序什么時(shí)候處于失控狀態(tài)。2.5.能夠解釋依據(jù)圖表信息采取措施的重要性。目的目的介紹統(tǒng)計(jì)過程控制的概念Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì) 基于

2、概率的決策方法。過程過程 -所有重復(fù)性的工作或步驟?？刂瓶刂?-監(jiān)控工序運(yùn)行。 基于與“t test”假設(shè)檢驗(yàn)相同的概念進(jìn)行分析，能夠使我們在出現(xiàn)的問題影響到輸出結(jié)果之前，就作出有關(guān)工序的決定、采取行動(dòng)、解決問題。當(dāng)處于穩(wěn)定狀態(tài)的工序變差已當(dāng)處于穩(wěn)定狀態(tài)的工序變差已經(jīng)被經(jīng)被外界外界可指定原因所影可指定原因所影響時(shí)，響時(shí)，SPC發(fā)出信號。發(fā)出信號。當(dāng)過程失控時(shí)，SPC將發(fā)出信號，你的任務(wù)是找出失控的原因，然后進(jìn)行修正，確保問題不再發(fā)生。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 19996 個(gè)西格瑪質(zhì)量的重點(diǎn)是將控制范個(gè)西格瑪質(zhì)量的重點(diǎn)是將

3、控制范圍圍轉(zhuǎn)移到工序的上游轉(zhuǎn)移到工序的上游，以充分利用，以充分利用對工序輸入變量特征（關(guān)鍵對工序輸入變量特征（關(guān)鍵X）的的控制控制控制圖表應(yīng)用于控制圖表應(yīng)用于過程變量； 自變量；設(shè)計(jì)變量 X1, X2,., Xk提高因變量的穩(wěn)定性，響應(yīng)值 Y1,Y2,., YmStatistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999 希望獲悉什么信息？希望獲悉什么信息？關(guān)鍵過程變量（X或Y）在隨時(shí)間變化嗎？（即該過程穩(wěn)定嗎？） 如何觀察輸出變量如何觀察輸出變量？ 基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、顯示過程變化的圖表SPC是一個(gè)嚴(yán)密的過程，它要求操作小組積極參是一個(gè)嚴(yán)密的過程，它

4、要求操作小組積極參與數(shù)據(jù)的采集和分析。與數(shù)據(jù)的采集和分析。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 199996.0097.0098.0099.00100.00101.00102.001357911 13 15 17 19 21 23 25AvgLCL-AAvg-GdUCL-AX失控狀況，記錄采取的修復(fù)行為UCLLCL樣本/分組（按時(shí)間排序）控制下限總平均中心線控制上限0.001.002.003.004.005.006.007.00135791113151719212325RangeLCL-RAVG-RUCL-RUCLs LCLs s平

5、均Sigma中心線Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999統(tǒng)計(jì)過程控制圖是由貝爾實(shí)驗(yàn)室的Walter shewhart 在1920年開發(fā)的，它提供了測量過程的觀察值相與用統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算出的“ 控制極限范圍”（期望值）的圖形比較。 繪制隨時(shí)間而變化的表現(xiàn)。 一個(gè)過程的改變包括平均值和/或方差的改變， 因此我們總是同時(shí)繪出平均值以及方差的控制 圖（Xbar和S）。 平均值的控制極限表示雙邊假設(shè)檢驗(yàn)極限，用于推斷觀測的樣本均值是否發(fā)生了變化。 Sigma的控制極限或極差表示方差在何處顯示 差異。Statistical Process

6、ControlGE Appliance Copyright 1999控制圖是連續(xù)進(jìn)行的雙邊檢驗(yàn)的圖形顯示，其中 Ho和Ha定義如下:對于3限制, = 0.00135Ho: iHa: i當(dāng)一個(gè)分組的平均值超出了控制圖極限范圍之外，它以圖形表明樣本平均值與歷史平均值之間存在差值。注意：近似置信度為注意：近似置信度為LCLxUCLx/2/2XStatistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999下圖顯示多種不穩(wěn)定過程，控制圖能夠有助于確定這些不穩(wěn)定狀態(tài)什么時(shí)候產(chǎn)生、以及存在于什么環(huán)境。ConditionTimeMean:SUSTAINEDIRRE

7、GULARTRENDCONSTANT IRREGULARSHIFTSHIFTCONSTANTCONSTANTCONSTANT DECREASEDIRREGULARStdev:t1:t2:t3:t4:t5:t6:t7:C1:C2:C3:C4:C5:Copyright 1995 Six Sigma Academy, Inc.時(shí)間均值/方差Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999 當(dāng)過程輸出值僅包括一般原因變差時(shí)，該過程被認(rèn)為是穩(wěn)定的。分組平均值和方差的測量值介于它們的控制極限范圍之內(nèi)，且未顯示出存在可指定來源（特定原因）變差的證據(jù)

8、。如果在控制圖表中出現(xiàn)數(shù)據(jù)的非隨機(jī)型態(tài)，或當(dāng)某一點(diǎn)超出控制極限時(shí)，這是表示在你的過程中出現(xiàn)了可指定來源（特定原因）的變差的明顯信號。一個(gè)穩(wěn)定過程的輸出值很少超出正負(fù)三個(gè)一個(gè)穩(wěn)定過程的輸出值很少超出正負(fù)三個(gè)Sigma范圍。范圍。UCLLCL可指定來源變差區(qū)域可指定來源變差區(qū)域可指定來源變差區(qū)域可指定來源變差區(qū)域穩(wěn)定過程變差區(qū)域穩(wěn)定過程變差區(qū)域(僅存在一般原因變差僅存在一般原因變差) XStatistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999平均值與極差Xbar & RN10,典型3-5平均值與標(biāo)準(zhǔn)偏差Xbar與Sn 10存在兩種控制圖表

9、類型:用于監(jiān)控連續(xù)變量值X，如:一個(gè)直徑或消費(fèi)者滿意度評分。 用于監(jiān)控離散變量值X，如:合格產(chǎn)品/次品數(shù)量，或存貨水平。 為了選擇合適的控制圖監(jiān)控你的過程，首先要為了選擇合適的控制圖監(jiān)控你的過程，首先要決定重要的過程變量決定重要的過程變量(X)是連續(xù)的還是離散的是連續(xù)的還是離散的.中間值與極差X與R n 50跟蹤 dpu/dpo次品數(shù)量nP圖表n 50(常量)跟蹤次品數(shù)量缺陷數(shù)量c 圖表c 5缺陷數(shù)/單元U 圖表N 變量Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 19990Subgroup5101520253.73.83.94.04.14

10、.24.3Sample Mean11X=4.0963.0SL=4.232-3.0SL=3.9590.00.10.20.30.40.50.6Sample StDev1S=0.14033.0SL=0.2409-3.0SL=0.03982Xbar/S Chart for Evaluations用于分析和控制連續(xù)用于分析和控制連續(xù)過程變量過程變量能夠使用能夠使用XbarS 圖圖在測量階段，通過圖形顯示方式將變差的特定原因與一般原因分離。在分析和改進(jìn)階段，在完成假設(shè)檢驗(yàn)之前檢查過程的穩(wěn)定性。在控制階段，在改進(jìn)措施實(shí)行后檢驗(yàn)過程控制。Xbar-s 圖表的最佳生成法圖表的最佳生成法是使用是使用Mimitab

11、 或其它統(tǒng)或其它統(tǒng)計(jì)軟件包。如果沒有該軟計(jì)軟件包。如果沒有該軟件，則使用件，則使用 Xbar-R 或其或其它手工控制圖表它手工控制圖表Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999 選擇 Stat Control Charts Xbar-SStatistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999選擇響應(yīng)數(shù)據(jù)欄，并輸入一個(gè)表明分組大小的值，或從分組下標(biāo)欄（在這個(gè)示例中，該項(xiàng)為“Week”）選擇選擇 “Tests”.確定“失控狀態(tài)”標(biāo)準(zhǔn)，選擇“執(zhí)行八種測試”或從提供的八種測試中選擇需要

12、進(jìn)行的幾項(xiàng)測試。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999Minitab生成了Xbar-S圖，它自動(dòng)計(jì)算控制極限范圍。圖中標(biāo)明了失控點(diǎn)，并且在會(huì)話框中得以總結(jié)。0Subgroup5101520253.73.83.94.04.14.24.3Sample Mean11X=4.0963.0SL=4.232-3.0SL=3.9590.00.10.20.30.40.50.6Sample StDev1S=0.14033.0SL=0.2409-3.0SL=0.03982Xbar/S Chart for Evaluations圖中的“失控”點(diǎn)數(shù)

13、相應(yīng)于確定“失控”狀態(tài)的八個(gè)測試。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999 在第七和十六周測定的平均值低于最小控制限度3.957. . . 它們屬于失控點(diǎn)。它們屬于失控點(diǎn)。 這個(gè)變化是由一些指定原因（相關(guān)系統(tǒng)或初始范圍）導(dǎo)致的。 研究、研究、 識別識別并 確定確定該變差的可指定原因，將其在圖表中相應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)上標(biāo)明。 在第七周的區(qū)域中心的變化量變化量大于期望值，這樣也要求進(jìn)行研究、糾正并記錄。失控指示可能來自任一圖表。0Subgroup5101520253.73.83.94.04.14.24.3Sample Mean11X=4.

14、0963.0SL=4.232-3.0SL=3.9590.00.10.20.30.40.50.6Sample StDev1S=0.14033.0SL=0.2409-3.0SL=0.03982Xbar/S Chart for EvaluationsStatistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999要想確定平均值的控制極限范圍，必須先計(jì)算出過程的總平均值過程的總平均值。過程的總平均值K=分組平均值的個(gè)數(shù)控制上限控制上限：由下列公式得出：控制下限控制下限公式：公式：對于較大的樣本容量，給定過程的控制限就會(huì)較小，控制圖靈敏度也就較高。 X XXX

15、kk12.nX/3LCLX nX/3UCLX Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999 要確定要確定“s”的控制限的控制限，首先計(jì)算每一個(gè)，首先計(jì)算每一個(gè)分組的分組的“s”值。值。 下一步計(jì)算平均值下一步計(jì)算平均值“S” 確定控制限的上下線。確定控制限的上下線。 計(jì)算方法基于與平均值圖相似的概念，但是較之更為復(fù)雜。幸運(yùn)地是，Minitab可以計(jì)算出這些極限范圍。) 1()(2ijiijinxxskssi k= 分組個(gè)數(shù) ni=第I個(gè)分組的觀測值數(shù)量。Statistical Process ControlGE Appliance

16、 Copyright 1999當(dāng)采樣大小增加時(shí)，控制限范圍縮小。這樣可以提高過程的靈敏度，即提高了探測到變化的概率?？刂茍D的靈敏度與采樣大小的平方根的比例相關(guān)。即，采樣大小為25的控制圖靈敏度是采樣大小為4的2.5倍（5/2）。根據(jù)中心極限定理，分組大小必須大于2。n = 3n = 10n = 25UCLUCLUCLLCLLCLLCLCopyright 1995 Six Sigma Academy, Inc.Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 19993 Sigma極限已經(jīng)通過了時(shí)間的檢驗(yàn)。3 Sigma極限可得出近似等于.001

17、35，當(dāng)過程實(shí)際上并未發(fā)生改變時(shí)， 較小的會(huì)給系統(tǒng)帶來較低的反應(yīng)機(jī)會(huì)。由于在全過程中要進(jìn)行大量的檢驗(yàn)，因此這一點(diǎn)是十分重要的。平均值的平均值的置信區(qū)間置信區(qū)間與顧客需求相對比的單個(gè)測量值的長期過程性能目與顧客需求相對比的單個(gè)測量值的長期過程性能目 標(biāo)。標(biāo)。與顧客需求相對比的單個(gè)測量值的短期過程變差目與顧客需求相對比的單個(gè)測量值的短期過程變差目 標(biāo)。標(biāo)。當(dāng)過程處于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，當(dāng)過程處于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)， 3 極限對變化的靈敏度極限對變化的靈敏度較高，過度反應(yīng)的可能性較低。較高，過度反應(yīng)的可能性較低。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 19

18、99一個(gè)消費(fèi)者服務(wù)組織希望能夠監(jiān)控消費(fèi)者對公司的滿意度。每周都對公司的個(gè)地區(qū)服務(wù)中心的調(diào)查結(jié)果進(jìn)行評估，并制成表格。下面的實(shí)例說明了Xbars控制圖如何用于監(jiān)控“消費(fèi)者滿意度”（在這個(gè)示例中，滿意值越高說明公司運(yùn)營情況越出色。）創(chuàng)建Xbar-s控制圖表的主要信息:分組總數(shù)量= 25 分組大小, n = 10總平均值, X = 4.096 S=.1403sBLCLsBUCLsAXLCLsAXUCLXX3433控制限計(jì)算公式控制限計(jì)算公式:實(shí)際數(shù)據(jù)的控制限計(jì)算實(shí)際數(shù)據(jù)的控制限計(jì)算參見下頁的常參見下頁的常量量 SPC 表表UCL = 4.096 + (.975 x 0. 1403) = 4.232L

19、CL = 4.096 - (0.975 x 0.1403) = 3.959UCLR = 1.716 x 0.1403 = 0.2408LCLR = 0.284 x 0.1403 = 0.0398Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999nA2A3D3D4B3B4d2c412.6603.760-21.8802.65903.26703.2671.1280.797931.0231.95402.57502.5681.6930.886240.7291.62802.28202.2662.0590.921350.5771.42702.1150

20、2.0892.3260.940060.4831.28702.0040.031.9702.5340.951570.4191.1820.0761.9240.1181.8822.7040.959480.3731.0990.1361.8640.1851.8152.8470.965090.3371.0320.1841.8160.2391.7612.9700.9693100.3080.9750.2231.7770.2841.7163.0780.9727變量控制圖控制限常量變量控制圖控制限常量下列表格包括用于構(gòu)建SPC控制圖的不同常量。 用于計(jì)算控制圖極限范圍的標(biāo)準(zhǔn)偏差是以繪制圖的類型為基礎(chǔ)的。 對于Xba

21、r圖，它是分組平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，這與合并標(biāo)準(zhǔn)差類似。 對于S圖表，它是分組標(biāo)準(zhǔn)偏差的標(biāo)準(zhǔn)偏差。 兩種類型的公式都依賴于分組的大小。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999控制圖表可以在測量和分析階段用于控制圖表可以在測量和分析階段用于跟蹤過程的變化，分析顯著的變化并跟蹤過程的變化，分析顯著的變化并記錄。記錄。0Subgroup501004748495051525354Sample Mean5151522 21121121211X=50.003.0SL=52.63-3.0SL=47.3701234Sample StDev2S=1

22、.8423.0SL=3.849-3.0SL=0.00E+00Xbar/S Chart for two控制圖在控制過程中用于保持改進(jìn)的結(jié)果。 用圖進(jìn)行監(jiān)控并記錄輸入變量(X),分析X的變化并進(jìn)行控制。 Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999與隨每次觀測而變化的極限相比，控制圖最好使用歷史的穩(wěn)定過程的極限。歷史極限決定了所“期望”的數(shù)據(jù)范圍或“零假設(shè)（H0） ”。（使用Minita中的歷史設(shè)置值） 改變控制限范圍，當(dāng)： 一個(gè)過程有了改變，且此改變被認(rèn)為具有統(tǒng)計(jì)顯著性的（即 Ha）。 當(dāng)完成了一個(gè)規(guī)定的實(shí)際過程改變。 Statis

23、tical Process ControlGE Appliance Copyright 1999對圖表的解釋與說明是在確定過程能力之對圖表的解釋與說明是在確定過程能力之前，是以持續(xù)進(jìn)行的過程控制為基礎(chǔ)，前，是以持續(xù)進(jìn)行的過程控制為基礎(chǔ)，. 首先解釋Sigma圖表。 在初始能力分析期間，如果你能夠識別那些造成“ 失控”情況的特殊原因變差，那么，在計(jì)算控制極限范圍時(shí)，可以將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)刪除。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999這個(gè)圖表代表一個(gè)可預(yù)測的過程，在該過程中變差僅受隨機(jī)變差的支配。圖中各點(diǎn)的上下跳動(dòng)是不可預(yù)測的，但是它們

24、都趨向于圍繞著中心線（然而，不是非常接近）并且保持在控制極限范圍之內(nèi)。這種型態(tài)是任何控制圖的目標(biāo)，它不一定表明過程的最佳能力，也不一定表明工序能滿足規(guī)格要求，但是，它顯示該工序是穩(wěn)定的。0Subgroup51015202547484950515253Sample MeanX=50.003.0SL=52.45-3.0SL=47.5501234Sample StDevS=1.5073.0SL=3.414-3.0SL=0.00E+00Xbar/S Chart for sd5Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999在偶然情況下，某個(gè)因

25、素進(jìn)入過程并引起一個(gè)突發(fā)性的短暫改變。這個(gè)原因可在XBar圖中表現(xiàn)為失控的一束點(diǎn)集，而S圖通常并不會(huì)因?yàn)檫@些移動(dòng)點(diǎn)而受到影響。一些典型原因一些典型原因： 引入了一批不合規(guī)格的 材料測量系統(tǒng)的暫時(shí)間的偏移不同的檢驗(yàn)員不同類型的工具Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 19990Subgroup5101520254647484950515253Sample Mean111X=50.003.0SL=52.25-3.0SL=47.7501234Sample StDev11S=1.3823.0SL=3.132-3.0SL=0.00E+00Xb

26、ar/S Chart for repmstd有時(shí)過程會(huì)產(chǎn)生異?，F(xiàn)有時(shí)過程會(huì)產(chǎn)生異常現(xiàn)象，其結(jié)果是偶然出現(xiàn)象，其結(jié)果是偶然出現(xiàn)一些一些“奇異點(diǎn)奇異點(diǎn)”，它們，它們很明顯并不屬于基本過很明顯并不屬于基本過程分布的一部分。一個(gè)程分布的一部分。一個(gè)異常點(diǎn)產(chǎn)生過后，該過異常點(diǎn)產(chǎn)生過后，該過程恢復(fù)正常狀態(tài)，直到程恢復(fù)正常狀態(tài)，直到下一個(gè)異常點(diǎn)出現(xiàn)。下一個(gè)異常點(diǎn)出現(xiàn)。 一些典型原因一些典型原因：測量中產(chǎn)生的錯(cuò)誤置于一堆的底層（或頂層）的原材料條棒、線圈等的末端 污垢或進(jìn)口材料奇異點(diǎn)奇異點(diǎn)奇異點(diǎn)奇異點(diǎn)奇異點(diǎn)奇異點(diǎn)Statistical Process ControlGE Appliance Copyright

27、 1999一些典型原因一些典型原因： 調(diào)節(jié)錯(cuò)誤或不正確設(shè)置 原料或潤滑劑的改變 移動(dòng)變化現(xiàn)象現(xiàn)象：連續(xù)九個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)位于中心線的一邊。0Subgroup51015202547.548.549.550.551.552.5Sample Mean22X=50.003.0SL=52.25-3.0SL=47.750123Sample StDevS=1.3823.0SL=3.132-3.0SL=0.00E+00Xbar/S Chart for repmstd這種變化發(fā)生后，該過程會(huì)產(chǎn)生零件尺寸的平均值增大、產(chǎn)出增加或硬度增強(qiáng)等現(xiàn)象。該過程的基本變差并未改變，極差也未顯示變化的出現(xiàn)。Statistical Pr

28、ocess ControlGE Appliance Copyright 1999現(xiàn)象現(xiàn)象: 連續(xù)七個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)呈上移趨向 連續(xù)七個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)呈下移趨向0Subgroup51015202547484950515253Sample Mean122 21X=50.003.0SL=52.25-3.0SL=47.750123Sample StDevS=1.3823.0SL=3.132-3.0SL=0.00E+00一種趨向是過程的水平的逐漸移動(dòng)，僅僅反應(yīng)在xBar圖表中。有時(shí)原料、測量和人為因素可能會(huì)引發(fā)過程趨勢，但是這不大可能。問題通常出現(xiàn)在設(shè)備本身、電源供應(yīng)、或先前的過程環(huán)境。一些典型原因一些典型原因： 這種

29、現(xiàn)象通常與“工具磨損”有關(guān)。 例： 電鍍作業(yè)和多種 化工作業(yè)中的電 鍍槽損耗 電路管磨損Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999TestZone11 point above +3 sigma2A +2 out of 3 in A+ or above3B +4 out of 5 in B+ or above4C +7 out of 8 in C+ or above5C -7 out of 8 in C- or below6B -4 out of 5 in B- or below7A -2 out of 3 in A- or be

30、low81 point below -3 sigmaTest Criteria概率分布區(qū)域A+A-B+B-C+C-如果以下情況發(fā)生，過程處于如果以下情況發(fā)生，過程處于“失控失控”狀態(tài)狀態(tài)Copyright 1995 Six Sigma Academy, Inc.分組數(shù)Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999如果靠人工進(jìn)行，Sigma的計(jì)算是非常煩瑣的，因此Xbar R圖便成為人工控制圖的首選方法。 通過計(jì)算分組內(nèi)數(shù)據(jù)的極差來顯示變差 （極大 極?。?使用A2Rbar得出3/sqrt(n)的近似值，使用D3和D4乘以Rbar找出

31、極差變差的控制極限的上下限。 以類似于Xbar S的方法進(jìn)行分析。0Subgroup5101520253.73.83.94.04.14.24.3Sample Mean11X=4.0963.0SL=4.229-3.0SL=3.9630.00.51.01.5Sample Range1R=0.43183.0SL=0.7673-3.0SL=0.09634Xbar/R Chart for EvaluationsStatistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999單個(gè)變量X 移動(dòng)極差圖適用于分組內(nèi)并不存在可測量的變差的情況（如：過程溫度、壓力或其它類

32、似的測量值），或者適用于合理分組數(shù)據(jù)不可得時(shí)（由于成本或其它限制因素）。 如果不當(dāng)?shù)貞?yīng)用于一個(gè)具有“組內(nèi)”變差的過程時(shí)）如上圖所示的控制圖數(shù)據(jù)），所繪之圖有時(shí)難讀、難用。 當(dāng)跟蹤單個(gè)測量值時(shí)，沒有關(guān)于短期和長期變差差異的信息。0Subgroup501001502002503.03.54.04.5Individual Value11 111111 11X=4.0963.0SL=4.517-3.0SL=3.6750.00.51.01.5Moving Range1111111R=0.15833.0SL=0.5171-3.0SL=0.00E+00I and MR Chart for Evaluatio

33、nsStatistical Process ControlGE Appliance Copyright 199905101520254.054.104.15Sample NumberEWMAEWMA Chart for EvaluatiX=4.0963.0SL=4.148-3.0SL=4.043可以探測到過程中任何大小的變化，這種可編程的靈敏性使 EWMA 成為監(jiān)控受控過程的優(yōu)秀工具。注意EWMA 的形狀， 該圖所使用的數(shù)據(jù)和我們前面連續(xù)數(shù)據(jù)圖中的數(shù)據(jù)相同。我們注意到平均值存在向上的趨勢，其中還有均值向下的顯著位移。EWMA 圖比其他任何控制圖靈敏得多。每個(gè)EWMA 圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)都融有前面觀察

34、的信息，而且該圖經(jīng)過成形Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999 np - 測量所得的缺陷數(shù)量?？刂茦O限范圍基于 二項(xiàng)式分布。由于記錄的是原始缺陷數(shù)量，因 此分組的大小應(yīng)相同。 p - 記錄的是樣本的有缺陷部分?？刂茦O限范圍基于二項(xiàng)式分布。由于比例是缺陷相對于樣本大小的比值，因此，樣本的大小無須相同。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999年1996月7

35、月8月9月10月11月12月% 錯(cuò)誤403636424240年1997月1月2月3月4月5月6月% 錯(cuò)誤202625192018% 錯(cuò)誤7月8月9月10月% 錯(cuò)誤16101212一個(gè)本地的牙科小組想要了解為什么他們的許多患者都會(huì)失約；為此成立了一個(gè)問題解決小組，該小組決定使用一個(gè)p圖表跟蹤“失約”患者的百分比。牙科門診部開始按月提供患者“失約”百分比 。由于一次“失約”就是一個(gè)缺陷約定，所以，平均有缺陷部分的百分比即為p。在頭六個(gè)月的基礎(chǔ)上計(jì)算控制圖極限范圍。使用的樣本數(shù)量為每月100次預(yù)約。npppnpppnnn.pndpknddd13 LCL 13 =UCL .)( )( )(2121并且

36、在所有樣本中次品總數(shù)采樣大小的數(shù)量樣本中非一致性的元素p 圖表公式圖表公式:p = 236/600 = 0.393， 公式中的Sdi = 40+36+36+42+42+40 = 236Sni=600，6個(gè)月內(nèi)的總采樣數(shù)量UCL = .393+3(.393*.607)/100) = 0.5395LCL = .393- 3(.393*.607)/100) = 0.2465Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999根據(jù)1996年的“失約”的數(shù)據(jù)構(gòu)建控制極限范圍。該研究小組對患者失約的不同原因進(jìn)行了分析和主次排序。研究小組確認(rèn)如果為患者

37、提供靈活的時(shí)間安排將有助于減少失約數(shù) 量。在1997年1月實(shí)行了靈活預(yù)約政策?？刂票盹@示實(shí)行靈活預(yù)約政策后失約次數(shù)驚人的減少。通過采用新的預(yù)約政策，該小組將平均“失約”率由原來的40% 降低到20%（20%是1997年數(shù)據(jù)的新的平均數(shù)）。1Subgroup6912160.10.20.30.40.50.6ProportionJulyDecemberMarchJuneOctoberPercentage of Appointment No ShowsControl Limits based on 1996 dataMonth1111111 1P=0.39303.0SL=0.5395-3.0SL=0.

38、246519961997Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999電子表格中需設(shè)置兩欄，一欄用于記錄數(shù)據(jù)數(shù)量，另一欄用于表示分組。一旦你打開對話框后，即確認(rèn)計(jì)數(shù)欄為“變量”。而后填寫分組數(shù)量（n），以及p的歷史數(shù)據(jù)（此處p的歷史數(shù)據(jù)是指其1996年的值。）Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999選擇“AnnotateTitle”按鈕。使用可用的線型和格式輸入圖形標(biāo)題。點(diǎn)擊“OK”。下一步選擇“Stamp”按鈕。在該對話框中確認(rèn)子組的標(biāo)識信息，即：月。點(diǎn)擊“OK”

39、。下一步，選擇“FrameTick”按鈕。在該對話框中對坐標(biāo)軸標(biāo)記的各種特殊設(shè)置進(jìn)行確認(rèn)，以使圖形更容易使用。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999如果你需要對一些重要信息加以腳注，可以使用AnnotateFootnote按鈕。此例中，參考P的歷史數(shù)據(jù)。如果你想要添加參考線，可以使用FrameReference”按鈕。此例中，位于1996年12月線表明截止年份。最后，圖形表明，雙擊圖形窗口以打開編輯調(diào)色板。該工具用于添加年份日期并為其設(shè)置顏色。Statistical Process ControlGE Appliance C

40、opyright 1999過程管理和數(shù)據(jù)采集需要規(guī)范化的方法。對自動(dòng)或半自動(dòng)的環(huán)境最為適用（它是一個(gè)實(shí)時(shí)過程監(jiān)控的工具）“失控”狀態(tài)需要正確的應(yīng)對措施?？梢酝ㄟ^增加分組樣本數(shù)量改進(jìn)控制圖檢查出非隨機(jī)變差的靈敏度。根據(jù)重置基線數(shù)據(jù)或確認(rèn)運(yùn)行結(jié)果來重新計(jì)算控制極限范圍可能是適當(dāng)?shù)姆椒?。只有在過程變差確實(shí)變動(dòng)（穩(wěn)定的）的情況下才重新計(jì)算新的控制極限范圍?？梢曰?到10個(gè)分組的數(shù)據(jù)計(jì)算臨時(shí)控制極限范圍，但是，均值和西格瑪圖的長期控制極限范圍的計(jì)算至少需要25組“受控”狀態(tài)下的分組數(shù)據(jù)點(diǎn)。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999連續(xù)數(shù)

41、據(jù)的連續(xù)數(shù)據(jù)的SPC是為了引導(dǎo)過程向目標(biāo)值發(fā)展，特是為了引導(dǎo)過程向目標(biāo)值發(fā)展，特征（離散數(shù)據(jù)）的征（離散數(shù)據(jù)）的SPC圖用于將缺陷降到最低。圖用于將缺陷降到最低。 0%拒絕目標(biāo)連續(xù)數(shù)據(jù)連續(xù)數(shù)據(jù)離散數(shù)據(jù)離散數(shù)據(jù)Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999 統(tǒng)計(jì)過程控制是一個(gè)出色的上游過程控制工具?？刂茍D極為 適合對你的少數(shù)關(guān)鍵變量X進(jìn)行監(jiān)視和控制。 控制圖能夠監(jiān)控過程變差，并在過程變差受其他特殊原因影響的情況下生成提示信號。 SPC控制圖用于監(jiān)視以下對象：連續(xù)變量Xbar&SXbar&極差單個(gè)值&移動(dòng)極差(X

42、mR)EWMA控制圖離散變量（屬性）P圖 np圖 使用控制圖的基本技巧為：-即時(shí)將數(shù)據(jù)繪圖。-確認(rèn) “失控”狀態(tài)，并對其作出反應(yīng)。-控制極限范圍外的點(diǎn)。-查找造成“失控”的根本原因。-實(shí)施永久的解決方案。-如果過程并未“失控”，那么就不要做調(diào)整。Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999Statistical Process ControlGE Appliance Copyright 1999統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制說明書，1956由I.D.C.貿(mào)易公司、西部電子公司、P.O.Box26205、印第安納波利斯、IN 46226出版統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制 由McGraw-Hill有限公司的Eugene L. Grant和Richard S.Leavenworth于1980年第五次編輯出版理解統(tǒng)計(jì)過程控制 由SPC有限公司的Wheeler和David S.Chambers編寫統(tǒng)計(jì)過程控制基礎(chǔ)（參考手冊）由A.I.A.G.出版電話(313)358-3570控制圖參