評(píng)估過(guò)程習(xí)性

1EvaluateProcessBehavior評(píng)估過(guò)程習(xí)性2M7:過(guò)程能力M6:過(guò)程習(xí)性M5:驗(yàn)證測(cè)量系統(tǒng)M4:統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)&Minitab介紹M3:數(shù)據(jù)收集M2:衡量預(yù)期功能M1:創(chuàng)建流程圖3學(xué)習(xí)目標(biāo)完成這個(gè)模塊的學(xué)習(xí)，您將能夠……了解各種圖形及使用構(gòu)建和解釋可變數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的控制圖。確定哪一類型的控制圖適用于給定的情況。辨別”特殊”原因與”普通”原因。4評(píng)估過(guò)程習(xí)性：內(nèi)容1.常用圖形2.過(guò)程習(xí)性3.控制圖3.1控制圖的概述3.2可變數(shù)據(jù)控制圖3.3屬性數(shù)據(jù)控制圖51.常用圖形6運(yùn)用圖形圖表“了解實(shí)際情況”對(duì)任何給定數(shù)據(jù),創(chuàng)建適當(dāng)?shù)膱D表以更深入了解缺陷及其發(fā)生的線索.各類大量的圖表，反映不同類型的信息。截止目前，我們已經(jīng)討論了如何衡量缺陷、繪制缺陷。本節(jié)中所講到的圖形圖表適用于任何

類型的數(shù)據(jù):缺陷期望功能衡量任何其他數(shù)據(jù)在進(jìn)行任何統(tǒng)計(jì)

分析前，應(yīng)當(dāng)以有用的方式形象的顯示數(shù)據(jù).7常用圖形圖表數(shù)據(jù)類型描述舉例常用圖形圖表可變數(shù)據(jù)從連續(xù)區(qū)間內(nèi)得出的衡量結(jié)果尺寸(mm)電壓(伏特)成本($)時(shí)間(分鐘)點(diǎn)圖直方圖盒形圖時(shí)序圖(線圖)散點(diǎn)圖控制圖*屬性數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)獲得的數(shù)據(jù)二項(xiàng)(缺陷的)只有兩種可能的結(jié)查(通過(guò)/失敗)有一處或多處錯(cuò)誤的發(fā)票數(shù)時(shí)序圖(線圖)控制圖*泊松(缺陷)若干可能的結(jié)果分類的數(shù)據(jù)每張發(fā)票上的錯(cuò)誤數(shù)時(shí)序圖(線圖)Pareto圖餅圖集中圖控制圖*8焊點(diǎn)直徑(MM)數(shù)據(jù)表通過(guò)觀察該數(shù)據(jù)我們得出什么信息?9點(diǎn)圖DotPlot什么每個(gè)數(shù)值被表示為連續(xù)區(qū)間內(nèi)的一個(gè)點(diǎn).為什么顯示數(shù)據(jù)如何分布.

可“看到”數(shù)據(jù)分布的中心及偏差量.何時(shí)可變數(shù)據(jù)50個(gè)焊點(diǎn)直徑數(shù)我們從點(diǎn)圖中“看到”什么信息?中心數(shù)約為5.20mm,數(shù)據(jù)偏差約為從5.15mm到5.25mm,即,10mm范圍Graph.mtw”10直方圖HistogramWHAT條形圖，數(shù)據(jù)分成幾組.每一條柱的高度顯示了有多少數(shù)值屬于該類為什么顯示中心，偏差及數(shù)據(jù)形狀.何時(shí)可變數(shù)據(jù)中心數(shù)約為5.20mm,偏差為.10mm,數(shù)據(jù)為”鐘形”.從該圖中我們能“看到”什么信息?50個(gè)焊點(diǎn)的直徑LSL當(dāng)我們加上規(guī)范限值后，

看得出有多少樣本未滿足規(guī)范.Graph.mtw”11Diameter5.245.235.225.215.205.195.185.175.165.15Weld

Nugget

Diameter盒形圖BoxPlot什么矩形圖，顯示中數(shù)及數(shù)據(jù)的”正?！狈秶?。突出顯示異常值。為什么顯示中心數(shù)，偏差，數(shù)據(jù)形狀,識(shí)別潛在異常點(diǎn).何時(shí)

可變數(shù)據(jù)中心點(diǎn)約為5.20mm,50%的數(shù)據(jù)為5.19到5.21,有兩個(gè)異常值從該圖中我們能“看到”什么信息?50個(gè)焊點(diǎn)的直徑OutlierOutlier“Graph.mtw”12盒形圖所對(duì)應(yīng)的分布一致分布偏態(tài)分布正態(tài)分布???2Minutes||||||ABC13時(shí)序圖(線圖)TimeSeries(Line)Graph什么

從左到右，以時(shí)間為序繪制每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn).為什么看得出過(guò)程是否隨著時(shí)間而變化.何時(shí)

通常用于可變數(shù)據(jù),也可用于屬性數(shù)據(jù).漆膜厚度“Graph.mtw”該圖顯示出什么?14散點(diǎn)圖ScatterDiagram什么

成對(duì)數(shù)據(jù)圖

(x,y).為什么看得出兩個(gè)變量x與y之間存在什么樣的關(guān)系何時(shí)

可變數(shù)據(jù)y=單位產(chǎn)品生產(chǎn)成本($)x=批量大小從該圖中我們能“看到”什么信息?該圖顯示，單位產(chǎn)品成本隨著批量增大而降低“Graph.mtw”15帕雷托圖Pareto什么

顯示分類的數(shù)據(jù)。分類從最高到最低排序。柱子表示類別，柱子高度表示發(fā)生頻率。為什么將”少數(shù)重要”問(wèn)題與多數(shù)細(xì)小問(wèn)題區(qū)分開(kāi)來(lái)。何時(shí)

分類數(shù)據(jù)2007年10－12月,空調(diào)廠角閥泄漏數(shù)量統(tǒng)計(jì)“Graph.mtw”從該圖中我們能“看到”什么信息?16餅圖Pie什么

顯示分類數(shù)據(jù)。

每塊餅表示類別。

餅的大小表示比重。為什么看得出誰(shuí)的貢獻(xiàn)最大。何時(shí)

分類數(shù)據(jù)“Graph.mtw”17集中圖Concentration什么

在數(shù)據(jù)收集時(shí)使用,顯示產(chǎn)品上哪個(gè)位置有缺陷.為什么確定是否有圖案，顯示缺陷發(fā)生的位置。何時(shí)

屬性數(shù)據(jù)

ABCDEF123456718集中圖的方法繪制正在分析的產(chǎn)品簡(jiǎn)圖。加上網(wǎng)格.根據(jù)有缺陷的產(chǎn)品樣本，記錄缺陷發(fā)生的類別及位置.每種缺陷使用不同的符號(hào).在圖紙上缺陷發(fā)生的位置處，標(biāo)上適當(dāng)?shù)姆?hào)。每一網(wǎng)格中的總?cè)毕輸?shù)。分析完成的圖表

ABCDEF123456719練習(xí)：形象的陳述數(shù)據(jù)打開(kāi)Graph.mtw針對(duì)每組數(shù)據(jù)，創(chuàng)建圖表，使您能最好地了解該過(guò)程輸出情況。選擇本模塊中介紹的圖表類型.記錄該由圖表引出的問(wèn)題.練習(xí):限時(shí)10分鐘202.過(guò)程習(xí)性21什么是過(guò)程習(xí)性？過(guò)程習(xí)性就是描述過(guò)程如何隨時(shí)間變化而進(jìn)行…“過(guò)程的聲音”6Sigma團(tuán)隊(duì)繪制每周退回發(fā)票比率圖時(shí)間過(guò)程：“開(kāi)具發(fā)票”從這張圖中反映出退回發(fā)票的比率是如何隨時(shí)間變化的？發(fā)票退回的P圖2240302010050403020100WeekNumber周數(shù)00Y1:有缺陷的門板比率NP=4.6改善前改善后改進(jìn)階段采取措施之后，繪制同一Y的新控制圖。這個(gè)改善應(yīng)當(dāng)顯而易見(jiàn)！測(cè)量階段的基線控制圖何時(shí)評(píng)估過(guò)程習(xí)性？233.1控制圖概述3.控制圖24什么是控制圖（過(guò)程習(xí)性圖）？控制圖以時(shí)間為序的統(tǒng)計(jì)圖，它分別顯示兩種類型變差：一般原因和特殊原因。特殊原因變差背離”穩(wěn)定狀態(tài)”過(guò)程的變差。一般原因變差常規(guī)，固有的過(guò)程變差-“穩(wěn)定狀態(tài)”下隨時(shí)間變化產(chǎn)生該圖啟發(fā)您提出什么問(wèn)題？PChartofRejectedInvoices每周抽樣500份發(fā)票圖上描繪的是20周的需要改正的發(fā)票的比例25休哈特:控制圖之父WalterShewhart在1924年發(fā)明了控制圖WalterA.Shewhart8910111213135791113151719212325272926什么是控制限？控制限是統(tǒng)計(jì)的邊界，它是定義過(guò)程自然存在偏差的區(qū)域。這些邊界是依于數(shù)據(jù)算出來(lái)的。當(dāng)過(guò)程在控制限內(nèi)隨機(jī)波動(dòng)，它只是受變差的一般原因影響，可認(rèn)為是穩(wěn)定的，或統(tǒng)計(jì)受控。UpperControlLimit控制上限LowerControlLimit控制下限WithinControlLimits控制限內(nèi)27控制圖能回答的問(wèn)題過(guò)程穩(wěn)定嗎？(如，“一般原因”變差的影響)是否采取措施？Shouldtheprocess

beleftalone?是否獨(dú)立這個(gè)過(guò)程？25201510506.46.36.26.16.05.95.85.75.6DimensioninmmSubgroupNumber一般原因特殊原因UCLLCLx“尺寸(mm)”平均值圖當(dāng)前是哪種類型的原因？什么是平均過(guò)程輸出？什么是過(guò)程變差？Whatcanwesayabouttheprocess?關(guān)于這個(gè)過(guò)程，我們能夠說(shuō)什么？28何時(shí)用控制圖整個(gè)6Sigma項(xiàng)目中，創(chuàng)建每種Y的控制圖的是非常有用的。-

Yb-Yc-YpDefine定義Measure測(cè)量Analyze

分析Improve改善Control控制YcYbYpYpYcXsYbx’s定義和測(cè)量早期階段測(cè)量客戶的CTQs(通常是缺陷）測(cè)量業(yè)務(wù)問(wèn)題改善和控制階段創(chuàng)建同一個(gè)Y’s的控制圖以量化改進(jìn)。目標(biāo)是否達(dá)到？測(cè)量階段尋求一個(gè)好的、可變的過(guò)程預(yù)期功能測(cè)量設(shè)定目標(biāo)29認(rèn)識(shí)源自于數(shù)據(jù)Controlchartingprovidesinsightsthatwill:控制圖提供理解將會(huì)：引導(dǎo)團(tuán)隊(duì)提出正確的問(wèn)題（以免團(tuán)隊(duì)提出錯(cuò)誤的問(wèn)題而浪費(fèi)時(shí)間）量化Y的大小（測(cè)量）收集數(shù)據(jù)的目的就是了解過(guò)程，或者過(guò)程系統(tǒng)從數(shù)據(jù)到認(rèn)知怎樣從數(shù)據(jù)中獲取認(rèn)知？30案例：Yb圖表從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中提取認(rèn)知常用的方法包括：對(duì)比本月與上月今年9月與去年9月本月與本年累計(jì)（YTD）實(shí)際與計(jì)劃（或預(yù)測(cè)）回顧數(shù)據(jù)表繪制隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)圖表在理解過(guò)程（或系統(tǒng)）習(xí)性時(shí)，這些方法都有局限性。為什么？讓我們看一下Yb控制圖怎樣展示出有用的信息。31例如：Yb:XYZ公司的額外運(yùn)費(fèi)FY02FY02FY02AugJuneFcstPlan額外運(yùn)費(fèi)1.6670.5000.426注：數(shù)據(jù)以百萬(wàn)美元為單位XYZ公司月報(bào)：2002年8月把8月份的額外費(fèi)用166萬(wàn)美元與六月預(yù)測(cè)(50萬(wàn))或計(jì)劃(42萬(wàn))相比較，我們能夠從中得出什么結(jié)論？32例子:Yb:與去年相比如果我們與去年同月相比又會(huì)得到什么結(jié)論？FY01FY02AugAug額外運(yùn)費(fèi)0.8221.667Note:DataisU.S.$millions為了使最近的大部分?jǐn)?shù)據(jù)有意義，我們嘗試將其與前后聯(lián)系起來(lái)。大多數(shù)都是這樣，重要的前后信息都是按照時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)都按時(shí)間收集。因此，所有數(shù)據(jù)都以時(shí)間為序。哎呀！看起來(lái)仍然很高!XYZ公司年報(bào)：FY01與FY0233額外運(yùn)費(fèi)的控制圖Month-10123456Individual

ValueMean=1.371UCL=3.554LCL=-0.8118012345Moving

RangeR=0.8208UCL=2.682LCL=0IandMRChart-Monthly2002200120001999199819971996Aug1.667依照自1999年中期以來(lái)的過(guò)程習(xí)性，166.7萬(wàn)美元看起來(lái)特別反常嗎？34控制圖結(jié)論P(yáng)remiumFreight(Aug1999–Sep2002)Month-10123456Individual

ValueMean=2.017UCL=4.718LCL=-0.6837012345Moving

RangeR=1.016UCL=3.318LCL=0ASONJDFM2002AMJJASAMJJASONJDFMAMJJ2001ASONJDFM20001.667是常規(guī)“噪音”的一部分。35特殊原因的問(wèn)題Month-10123456Individual

ValueMean=2.017UCL=4.718LCL=-0.6837012345Moving

RangeR=1.016UCL=3.318LCL=0ASONJDFM2002AMJJASAMJJASONJDFMAMJJ2001ASONJDFM2000詢問(wèn)“為什么這些月份異常呢？”是合乎常理的36控制圖：過(guò)程的聲音控制圖描述“是什么”控制圖獨(dú)立于預(yù)期的業(yè)績(jī)諸如：預(yù)算，計(jì)劃，規(guī)范，預(yù)測(cè)及目標(biāo)。它僅是一個(gè)過(guò)程輸出隨時(shí)間如何變化的圖解?？刂茍D回答了這個(gè)問(wèn)題：當(dāng)前的數(shù)值標(biāo)志著一個(gè)變化嗎？或者它區(qū)別于歷史平均值僅是因?yàn)槌Ｒ?guī)“噪音”？第一步理解過(guò)程習(xí)性第二步與期望業(yè)績(jī)相比較過(guò)程能力控制圖“過(guò)程的聲音”37練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本在過(guò)去的四周里，XYZ工廠平均日生產(chǎn)成本每周都在增加。產(chǎn)品經(jīng)理要求您的團(tuán)隊(duì)調(diào)查成本為什么增加？38問(wèn)題1：基于此圖，我們是否應(yīng)該尋找成本增加的原因？AverageDailyProductionCostbyWeek$17,200$17,400$17,600$17,800$18,000$18,200$18,400$18,6002728293031WeekNumberAverageDailyProductionCosts也許是？也許不是讓我們更為細(xì)致地觀察一下這些數(shù)據(jù)。練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本39問(wèn)題2：看一看這個(gè)數(shù)據(jù)，下一步您會(huì)做什么？我們觀察到有些天的成本高，有些天的低。我們應(yīng)該探究原因嗎？練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本40問(wèn)題3：生產(chǎn)經(jīng)理要求您去調(diào)查為什么有些天的成本高，有些天的低。這個(gè)問(wèn)題合理嗎？我們看一看他們做了些什么練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本41經(jīng)過(guò)一次長(zhǎng)時(shí)間的會(huì)議，一個(gè)行動(dòng)方案產(chǎn)生了。從那一周開(kāi)始開(kāi)展行動(dòng)。以下是后4周的數(shù)據(jù)：?jiǎn)栴}4：這個(gè)措施生效了嗎？練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本42統(tǒng)計(jì)觀察平均日生產(chǎn)成本觀察到的平均日生產(chǎn)成本的偏差是恒定系統(tǒng)中產(chǎn)生的自然波動(dòng)依據(jù)平均日生產(chǎn)成本數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)控制限由于所有的點(diǎn)在統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)隨機(jī)分布，因此這一生產(chǎn)系統(tǒng)是穩(wěn)定的。試圖解釋其中任意點(diǎn)之間的差別是沒(méi)有意義的XBarControlChart–AverageDailyProductionCostbyWeek對(duì)單個(gè)數(shù)值產(chǎn)生反應(yīng)通常是不適合的。43錯(cuò)誤的結(jié)論會(huì)導(dǎo)致無(wú)效的措施糾正措施并不能帶來(lái)持續(xù)改進(jìn)，因?yàn)樗鼈兯m正的原因并非真正原因。XBarControlChart–AverageDailyProductionCostbyWeek若非用統(tǒng)計(jì)學(xué)眼光來(lái)看

數(shù)據(jù)，我們會(huì)錯(cuò)誤地認(rèn)

為過(guò)程發(fā)生了變化

-成本上升了！當(dāng)我們采取了糾正措施后，我們會(huì)錯(cuò)誤地認(rèn)為它是有效的。44錯(cuò)誤結(jié)論的影響AverageDailyProductionCostbyWeek$17,200$17,400$17,600$17,800$18,000$18,200$18,400$18,600272829303132333435WeekNumberAverageDailyProductionCostsACTION!假如沒(méi)有控制圖提供的認(rèn)知，將會(huì)作出錯(cuò)誤的結(jié)論：成本正在增加。糾正措施生效了。不斷作出錯(cuò)誤結(jié)論將在公司產(chǎn)生什么樣的影響？錯(cuò)誤的結(jié)論！45錯(cuò)誤結(jié)論的影響如果沒(méi)有正確理解變差類型，就會(huì)采取反應(yīng)過(guò)度或不正確的行動(dòng)。反應(yīng)過(guò)度的和不正確的行動(dòng)會(huì)給公司增加浪費(fèi)。人們會(huì)確信它們使事情變得更好，然而相反，他們的行動(dòng)帶來(lái)的卻是傷害。VariationexpectedfromaCOMMONCAUSE(stable)system.SPECIALCAUSEofvariationispresentatthispointintime.控制圖提供了區(qū)分過(guò)程變差類型所需要的信息。4646何時(shí)尋找特殊原因假設(shè)53周的平均日生產(chǎn)成本超過(guò)控制上限。過(guò)程中已經(jīng)發(fā)生變化！現(xiàn)在問(wèn)“這周發(fā)生了什么以前沒(méi)有發(fā)生的事情？”是有意義的。特殊原因偏差背離過(guò)程“穩(wěn)定狀態(tài)”下的偏差XBarControlChart–AverageDailyProductionCostbyWeek4747平均值與極差圖我們的例子畫(huà)出了平均日生產(chǎn)成本（X-Bar圖）Orisoneormoredaysignificantlydifferentthanthenext?回顧每日成本數(shù)據(jù)也重要。每日偏差是穩(wěn)定（一般原因）系統(tǒng)的一部分嗎？或者一天或多天的是否比下一次更顯著不同呢？通過(guò)極差圖計(jì)算出來(lái)的獨(dú)立數(shù)值。例如，下表是27周到32周極差列表。注意：極差=最大值-最小值4848日生產(chǎn)成本的極差圖在這個(gè)例子中，生產(chǎn)成本每日偏差是由一般原因變差引起的。日生產(chǎn)成本圖之間沒(méi)有觀察到特殊原因偏差。每周日生產(chǎn)成本的極差圖RangeWeekNumber控制上限一天或多天的是否比其它更顯著不同呢？4949X-bar和R圖通常，要同時(shí)監(jiān)控均值和極差，以評(píng)估整個(gè)系統(tǒng)。RangeofDailyProductionCostperWeekXBarControlChart–AverageDailyProductionCostsbyWeek5050各種各樣的控制圖不同類型的數(shù)據(jù)有不同的控制圖。常用控制圖可變數(shù)據(jù)：XBar及R圖單值和移動(dòng)極差圖屬性數(shù)據(jù)P圖（二項(xiàng)數(shù)據(jù)）u圖（泊松數(shù)據(jù)）所有控制圖提供了“過(guò)程的聲音”5151什么是統(tǒng)計(jì)控制？回想：當(dāng)一個(gè)過(guò)程在控制限內(nèi)隨機(jī)的變動(dòng)時(shí)，它僅受變差的一般原因影響，因此認(rèn)為過(guò)程是穩(wěn)定的，或者是在統(tǒng)計(jì)控制下的。為什么過(guò)程處于“統(tǒng)計(jì)受控”是重要的呢？控制限內(nèi)穩(wěn)定的過(guò)程Time52理解統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制穩(wěn)定的過(guò)程是可控制的…因此，是可預(yù)見(jiàn)的…53“不受控”的過(guò)程不穩(wěn)定的過(guò)程…是不可預(yù)見(jiàn)的??54一般原因相對(duì)特殊原因只存在“一般”原因帶來(lái)的偏差。這個(gè)偏差是常規(guī)的。存在“特殊”原因帶來(lái)的偏差！一些時(shí)間點(diǎn)與其余的相比出現(xiàn)異常。55過(guò)程受控的價(jià)值當(dāng)過(guò)程受控時(shí)：您能依據(jù)它的平均水平和變差預(yù)測(cè)到將來(lái)它是怎樣的。您能估計(jì)過(guò)程滿足規(guī)范的能力。它能降低過(guò)程變差和過(guò)程成本。警告！當(dāng)過(guò)程不穩(wěn)定時(shí)，我們不能得出過(guò)程滿足規(guī)范要求的能力的有效結(jié)論！56過(guò)程控制與過(guò)程能力過(guò)程受控：恒定過(guò)程能力：穩(wěn)定過(guò)程滿足規(guī)范的能力。LowerSpecificationLimitUpperSpecificationLimit57穩(wěn)定和能力穩(wěn)定的且有能力穩(wěn)定但沒(méi)有能力USLLSLTIMEUSLLSLTIME58這個(gè)過(guò)程可以怎樣來(lái)說(shuō)LSLUSL這個(gè)過(guò)程有能力嗎？請(qǐng)說(shuō)明2Minutes59DistributionofIndividualsandAverages單值與均值的分布60單值與均值的分布任務(wù)用Minitab隨機(jī)產(chǎn)生9列0-9的整數(shù),每組30數(shù)據(jù).算出每行數(shù)據(jù)和平均值。用Minitab分別做平均值和單值的點(diǎn)圖比較兩者的差別記錄獨(dú)立數(shù)值。61單值與均值的分布62中心極限定理中心極限定理:樣本的均值等于總體的均值樣本均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差等于總體標(biāo)準(zhǔn)偏差的不管總體數(shù)據(jù)如何分布，隨著樣本量n的增加,樣本均值的分布趨向正態(tài)分布曲線。因此，控制圖（均值）是基于正態(tài)分布理論。PopulationPopulationPopulationPopulationDistributionofSampleAveragesTheCentralLimitTheoremisintegraltoControlCharts.中心極限定理對(duì)于控制圖來(lái)說(shuō)是不可或缺的63中心極限定理總體Mean=

m,StandardDeviation=

sMean1=X1(n=4)Mean2=X2(n=4)Meank=Xk(n=4)樣本樣本均值的分布總體的分布Mean=

mX,StandardDeviation=

sX...64控制圖如何動(dòng)作例如：泡沫厚度上午8點(diǎn)采集5個(gè)樣品上午9點(diǎn)再采集5個(gè)樣品上午10點(diǎn)再采集5個(gè)樣品一天結(jié)束時(shí)，我們有了40個(gè)樣本65控制圖如何運(yùn)作（續(xù)）每5個(gè)樣本計(jì)算出一個(gè)平均值測(cè)量值均值個(gè)體值分布均值分布每天結(jié)束后的平均值66單值分布均值分布控制圖是如何工作的（續(xù)）67控制限Upper

Control

LimitLower

Control

Limit在

X-Bar圖中，如果所有的均值都在界限之內(nèi)（2/3的點(diǎn)在中心線附近隨機(jī)分布），這樣過(guò)程是穩(wěn)定的?？刂葡奘怯脕?lái)決定過(guò)程穩(wěn)定性的統(tǒng)計(jì)邊界（數(shù)據(jù)的自然邊界）68規(guī)范限LSLUSL規(guī)范限適用于個(gè)體值測(cè)量。生產(chǎn)的所有泡沫墊是否都在給定的規(guī)范限之內(nèi)？規(guī)范限是由人決定的?？刂葡奘怯蓴?shù)據(jù)決定的（過(guò)程的聲音）693.2可變數(shù)據(jù)控制圖70可變數(shù)據(jù)是連續(xù)區(qū)間內(nèi)的測(cè)量YbYp報(bào)廢成本（美元）銷售額（美元）周期時(shí)間（分鐘）焊點(diǎn)直徑（mm）Peelstrength(Newtons)

切削力（牛頓）座椅滑道導(dǎo)軌寬度（英寸）可變數(shù)據(jù)可變數(shù)據(jù)Yb和Yp的例子:

71可變數(shù)據(jù)控制圖的類型何時(shí)描繪均值圖比描繪單值圖更有意義呢？何時(shí)應(yīng)該描繪單值數(shù)據(jù)圖？可變數(shù)據(jù)控制圖可變數(shù)據(jù)：X-條形和R圖單值和移動(dòng)極差圖當(dāng)數(shù)據(jù)容易采集并且成本可接受時(shí)，首選均值圖，因?yàn)樗鼘?duì)整個(gè)過(guò)程中的變化比個(gè)體圖表更敏感。72X條形&R圖（均值&極差圖）0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLX圖（均值）與極差（R）圖（變差）一起產(chǎn)生。同時(shí)監(jiān)控一個(gè)過(guò)程的均值表現(xiàn)和偏差是非常重要的。RangeChartXChart73建立XBar和R圖例如：在上午11點(diǎn)抽取的五個(gè)數(shù)據(jù)的平均值是5.6第一步：均值按每一子組計(jì)算。0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLRangeChartXChart74建立XBar和R圖（續(xù)）0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCL上部分圖的點(diǎn)是每一子組的平均值。子組平均值RangeChartXChart75建立XBar和R圖（續(xù)）例如：在上午11點(diǎn)抽取的5個(gè)數(shù)據(jù)的極差是7（最大值減最小值）第二步計(jì)算每一子組的極差0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLRangeChartXChart76RangeChartXChart建立XBar和R圖（續(xù)）子組之間的極差0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCL下半部圖的點(diǎn)是每一子組的極差77RangeChartXChart建立XBar和R圖（繼續(xù)）“均值”圖的中心線是各子組的均值的均值。這就是“均值的均值”或是X雙條形.在這個(gè)例子中，X=5.00.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLX=5.0第三步：計(jì)算和描繪均值圖的中心線。78RangeChartXChart建立XBar和R圖（續(xù)）極差圖的中心線就是子組平均極差或“R-Bar”，在這個(gè)例中，R=6.7第四步：計(jì)算、畫(huà)出極差圖中心線0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLR=6.779RangeChartXChart建立XBar和R圖（續(xù)）1.1)7.6577.0(0.5LCLRAXLCL9.8)7.6577.0(0.5UCLRAXUCLx2xx2x=′-=-==′+=+=0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLUCL=8.9LCL=1.1第五步：在均值圖上計(jì)算和描繪控制限80RangeChartXChart0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLUCL=14.2LCL=0.0建立XBar和R圖（續(xù)）第六步：在極差圖上計(jì)算和描繪控制限0.07.6000.0LCLRDLCL2.147.6114.2UCLRDUCLR3RR4R=′===′==81解釋XBar和R圖Note:wecannottestfortrendsorshiftsinthiscasebecausethereareonly7subgroups.注意：在這個(gè)案例中，我們不能測(cè)試出趨勢(shì)或轉(zhuǎn)變，因?yàn)閮H僅只有7組RangeChartXChart0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCL均值圖也是穩(wěn)定的首先解釋的是極差圖。這些點(diǎn)在控制限內(nèi)隨機(jī)波動(dòng)的……沒(méi)有特殊原因的信號(hào)82為XBar和R圖搜集數(shù)據(jù)合理分組方針：至少分成20個(gè)子組，每組需要大約n=5數(shù)據(jù)。同一子組中的數(shù)據(jù)在時(shí)間上應(yīng)該是相近的（例如，連續(xù)抽取5個(gè)產(chǎn)品）兩個(gè)子組之間應(yīng)該有較長(zhǎng)的間隔。（取決于研究的過(guò)程和目的，這些時(shí)間間隔需要15分鐘、30分鐘、1小時(shí)、2時(shí)或者更長(zhǎng)）選擇一個(gè)可以在過(guò)程中獲取正常變化的數(shù)據(jù)的抽樣頻率(物料、操作員的變化等）當(dāng)過(guò)程變化確實(shí)發(fā)生的時(shí)候在控制圖上注明。這將幫助我們?cè)趫D上區(qū)分出原因類型。Followtheseguidelinestobaselineyourprocess’performance!遵循這些指導(dǎo)方針以確定你的過(guò)程表現(xiàn)的基線！83解釋控制圖控制圖上繪出的點(diǎn)而形成的圖形說(shuō)明這個(gè)過(guò)程在做什么對(duì)控制圖的形狀合理的解釋會(huì)指導(dǎo)我們提出正確的問(wèn)題?？刂茍D是一個(gè)統(tǒng)計(jì)測(cè)試如果這個(gè)過(guò)程是穩(wěn)定的,那么對(duì)控制圖上的每個(gè)區(qū)域，我們都知道每點(diǎn)落到這個(gè)區(qū)域的概率。如果不符合概率頒的規(guī)則，那么這個(gè)過(guò)程就是不穩(wěn)定的。（那就是特殊原因的證據(jù)）在實(shí)際中，我們常用“經(jīng)驗(yàn)法則”解釋控制圖的形狀。84圖形分析：過(guò)程處于統(tǒng)計(jì)控制內(nèi)穩(wěn)定過(guò)程的特點(diǎn)：圖形是隨機(jī)的，也就是說(shuō)沒(méi)有重復(fù)。Therearenolongtrendsorerraticupsanddowns.沒(méi)有長(zhǎng)期的某種趨勢(shì)或是上上下下的點(diǎn)。所有的點(diǎn)都應(yīng)在控制限內(nèi)如果上控制下限之間被分成三分的話，那么2/3的點(diǎn)都應(yīng)落在中心線周圍1/3的區(qū)域內(nèi)。NATURALPATTERN正常模式2/3的點(diǎn)落在中心線附近的1/3區(qū)域內(nèi)85不受統(tǒng)計(jì)控制的過(guò)程POINTSHUGGINGCONTROLLIMITS點(diǎn)貼近控制限.如果控制圖上的點(diǎn)不能滿足2/3的點(diǎn)落在中心線周圍1/3區(qū)域內(nèi)，那么就有很多點(diǎn)貼近控制限。POINTSBEYONDCONTROLLIMITS:點(diǎn)超出控制限：超出控制限的點(diǎn)就是個(gè)別的高點(diǎn)或低點(diǎn)。通常X圖和R圖將顯示同一點(diǎn)超出控制限。86不受統(tǒng)計(jì)控制的過(guò)程（續(xù)）POINTSHUGGINGTHECENTERLINE點(diǎn)貼近中心線Pointsarehuggingthecenterlineifalmostallofthepointsarewithinone-third(ofthedistancebetweenthecontrollimits)ofthecenterline.如果幾乎所有的點(diǎn)都落在中心線周圍1/3區(qū)域內(nèi)，那么這些點(diǎn)就是貼近中心線。NOTE:Thesecontrollimitswerecalculatedfromthecurrentdatapointsthatareplotted.注意：這些控制限是用當(dāng)前的描繪的數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)算出來(lái)的。SUDDENSHIFTINLEVEL在水平上突然轉(zhuǎn)變當(dāng)一些點(diǎn)在短期內(nèi)好象移到一個(gè)新的平均水平時(shí)，在水平上發(fā)生突然轉(zhuǎn)變。RULEOFTHUMB:憑經(jīng)驗(yàn)方法的規(guī)律：連續(xù)7個(gè)點(diǎn)或更多的點(diǎn)高于或?qū)Φ陀谥行木€87不受統(tǒng)計(jì)控制的過(guò)程（續(xù)）趨勢(shì)Trendswillcontinueupordownwithoutawelldefinedend.趨勢(shì)將會(huì)是連續(xù)上升或連續(xù)下降而沒(méi)有一個(gè)合理定義的結(jié)尾。周期性Acycleproducesapatternofupanddownpoints,verymuchasifthevaluesofthepointsweretimedependent.連續(xù)上升和連續(xù)下降的點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)周期，好象這些點(diǎn)依靠時(shí)間有規(guī)律的變化RULEOFTHUMB:單憑經(jīng)驗(yàn)的規(guī)律：7ormoreconsecutivepointsgoingupordownORPointsmovingfromoutsideonecontrollimittooutsidetheother.7個(gè)以上的點(diǎn)連續(xù)地上升或下降或者是這些點(diǎn)由一側(cè)的控制限之外移到另一側(cè)控制限之外。88練習(xí)XBarandRChartsUsingMinitab?使用Minitab軟件繪制X條形&R圖89練習(xí):用Minitab作XBar和R圖任務(wù)：跟隨著講師的引導(dǎo)打開(kāi)數(shù)據(jù)文件：X-BarandR.MTW依照第一欄的數(shù)據(jù)構(gòu)建X-barandR圖。子組樣本為5第一部分：講師引導(dǎo)Dimensionofafeaturedetailonavehicleheadliner.詳述一輛汽車頭枕的一個(gè)特性尺寸。UseMinitab?90練習(xí):用Minitab作X-bar

&R圖WhatcanbesaidabouttheRangeChart?極差圖說(shuō)明什么？WhatcanbesaidabouttheX-barChart?X-條形圖說(shuō)明什么？Istheprocessinstatisticalcontrol?過(guò)程是否處于統(tǒng)計(jì)控制內(nèi)？PartOne:Dimension(inches)第一部分：尺寸？（英寸）91練習(xí):運(yùn)用Minitab作X-bar&R圖ASSIGNMENT:任務(wù)：ConstructXBarandRChartsusingthedatain:用下列數(shù)據(jù)構(gòu)建均值-極差圖：(a)Column2(Hours)and（a）第二列（小時(shí)）和(b)Column3(Position)（b）第三列（位置）回答關(guān)于控制圖上的問(wèn)題子組樣本為5第二部分：您試一試AllottedTime10MINUTES

分配10分鐘92練習(xí):用Minitab作X-bar&R圖過(guò)程處于統(tǒng)計(jì)控制內(nèi)嗎？

第二部分（a）：響應(yīng)時(shí)間（小時(shí)）過(guò)程是穩(wěn)定的。在X條形圖或極差圖上，沒(méi)有點(diǎn)超出控制線之外93練習(xí):用Minitab作X-bar&R圖過(guò)程處于統(tǒng)計(jì)控制內(nèi)嗎？第二部分（b）：位置（mm）過(guò)程不穩(wěn)定。在X-條形圖上出現(xiàn)了不受控的點(diǎn)重復(fù)/周期性的形狀出現(xiàn)。相關(guān)的特殊原因起動(dòng)出現(xiàn)。94(I-MR)Chart單值和移動(dòng)極差圖描繪的單值，而不是均值。何時(shí)用它：I-MR圖僅僅應(yīng)用在下面一個(gè)或多個(gè)條件下：-Dataoccursslowlyovertime(Example:Monthlyscrapcost)數(shù)據(jù)產(chǎn)生很緩慢（例如：月報(bào)費(fèi)成本）-Dataishomogeneous(Example:phlevelofasolution)數(shù)據(jù)是同類型的（例如：溶液的PH值）-Destructivetesting破壞性試驗(yàn)TheI-MRchartisnotassensitivetoprocesschangesasanX-BarandRchart.I-MR圖對(duì)過(guò)程的變化沒(méi)有X-條形圖和R圖敏感。當(dāng)收集數(shù)據(jù)是容易的（且沒(méi)有太多成本）。應(yīng)使用X-barR

圖。95單值與移動(dòng)極差圖I-MRChartforX0.71.81.23.11.10.5MR10.411.19.310.57.48.58X7654321SampleNote:InformationonhowI&MRChartsareconstructedisincludedinyourworkbook.注意：在您的練習(xí)簿上包含如何構(gòu)建I-MR圖的信息單值圖追蹤過(guò)程中心移動(dòng)極差圖監(jiān)控過(guò)程可變性96單值與移動(dòng)極差圖I-MRChartforX0.71.81.23.11.10.5MR10.411.19.310.57.48.58X7654321SampleUCL=X+2.66RLCL=X–2.66RUCL=9.31+(2.66x1.4)LCL=9.31-(2.66x1.4)UCL=13.04 LCL=5.59UCL=D4RLCL=D3R(D3,D4arebasedonn=2)UCL=3.267x1.4 LCL=0x1.4UCL=4.57LCL=097練習(xí)I-MRChartsUsingMinitab?

運(yùn)用Minitab繪制I-MR圖98練習(xí):用Minitab作I-MR圖任務(wù)：打開(kāi)文件IMR.MTW

建立I-MR圖C1列EngCosts及C2列SalesAnswerthequestionspertainingtoeachanalysis.回答每個(gè)分析相關(guān)問(wèn)題關(guān)于月工程成本的數(shù)據(jù)（美元）放在標(biāo)識(shí)“Eng_Cost”欄內(nèi)。月銷售數(shù)據(jù)（美元）放在標(biāo)識(shí)為“Sales”欄內(nèi)。

SelectStat>ControlCharts>VariablechartsforIndividuals>I-MR選擇統(tǒng)計(jì)>控制圖>單值可變圖>I-MR限時(shí)：10分鐘

9999

練習(xí):用Minitab軟件作I-MR圖InstructorLeadReview講師引導(dǎo)復(fù)習(xí)100練習(xí):用Minitab軟件作I-MR圖這36個(gè)月的工程成本穩(wěn)定嗎？什么支持您的結(jié)論？

No.不。成本在控制下限上或以下開(kāi)始，然后向上移動(dòng)且超過(guò)控制上限。ENGINEERINGCOSTS($)工程成本（美元）101練習(xí):用Minitab軟件作I-MR圖在這顯示的時(shí)間內(nèi)銷售穩(wěn)定嗎？

No.不。在大約22月或23月處出現(xiàn)更高水平的一次轉(zhuǎn)變。突然轉(zhuǎn)換水平是明顯的，因?yàn)槌^(guò)7個(gè)連續(xù)點(diǎn)處于中心線下部（同樣的，也可以在中心線上部）SALESDOLLARS銷售美元什么支持您的結(jié)論？1023.3屬性數(shù)據(jù)控制圖103Attributedatareferstodataobtainedbycounting.屬性數(shù)據(jù)參考計(jì)算獲得的數(shù)據(jù)。SinceProcessYsare(ideally)variabledata,theattributedatawithinSixSigmaprojectsaregenerallyCustomerorBusinessYs.既然過(guò)程Ys（理想的）是可變數(shù)據(jù)，在6Sigma項(xiàng)目中屬性數(shù)據(jù)通常是客戶或商業(yè)成本YsCUSTOMERYs客戶關(guān)注的YsBUSINESSYs成本的YsNumberofwrinklesperautomobileseat汽車座椅中的折皺數(shù)量Numberofscrappedparts,pernumberproduced生產(chǎn)產(chǎn)品數(shù)中的報(bào)廢數(shù)AttributeData屬性數(shù)據(jù)ExamplesofAttributeCustomerYsandBusinessYs:客戶Ys和成本Ys的屬性數(shù)據(jù)的例子：104屬性數(shù)據(jù)控制圖屬性數(shù)據(jù)控制圖的構(gòu)建與說(shuō)明方式與可變數(shù)據(jù)圖類似?？刂葡薜挠?jì)算以合理的統(tǒng)計(jì)分布為基礎(chǔ)?；貞泝煞N類型的屬性數(shù)據(jù)缺陷項(xiàng)Defective缺陷Defect用P圖繪制缺陷項(xiàng)比例二項(xiàng)分布用C圖和U圖繪制缺陷數(shù)C圖需要恒定的樣本數(shù)；U圖則不需要。兩者都為泊松分布105什么是缺陷項(xiàng)？缺陷項(xiàng)即不符合的單元例如逾期付款拒絕面套拒絕泡沫墊Amissedputtingolf一次未將高爾夫擊中入洞缺陷項(xiàng)是二項(xiàng)分布P圖為二項(xiàng)分布而設(shè)計(jì)0或1通過(guò)或失敗好的或壞的Amissedputtisadefective.一次未將高爾夫擊中入洞106P圖的例子有錯(cuò)誤發(fā)票的數(shù)量記為缺陷項(xiàng)（np）子組容量的大小就是每周檢查的發(fā)票的數(shù)量記錄20周的數(shù)據(jù)計(jì)算有缺陷的發(fā)票總數(shù)和檢查的發(fā)票總數(shù)Subgroup#Defectives(np)SubgroupSize(n)1.112022.122043.102014.121915.111926.141937.171998.92039.1320010.819611.1319112.1419713.1320014.1220215.919816.1020917.1119818.619719.1321020.8196T2263979107P圖計(jì)算Where:SubgroupsizeNumberofdefectivesp=057.03979226pnnpp===??n)p1(p33-=s3pUCLps+=3pLCLps-=008.0049.0057.0LCL2p=-=106.0049.0057.0UCL2p=+=049.0204)057.01(057.0332=-=s059.020412p2==Example:108P圖201000.100.050.00Sample

NumberProportionp

C