Wk4-BB-C-09-SPC-屬性控制圖.ppt

1、離散數(shù)據(jù)的控制圖：,各種控制圖類型,不同類型的控制圖用于不同類型的數(shù)據(jù)。 它們都區(qū)分特殊原因變化和普通原因變化。 它們都使用控制界限來表示個別數(shù)據(jù)值是否由特殊原因產(chǎn)生。 每種類型的圖應(yīng)該有至少 24 個數(shù)據(jù)點以計算控制界限。,控制圖和數(shù)據(jù)類型,X = 平均值 R = 范圍,p = 比例,c = 計數(shù),指數(shù)加權(quán)移動平均值（Exponentially Weighted Moving Average）,控制圖類型,數(shù)據(jù)類型,單值圖,連續(xù)或離散,p 圖或 np 圖,離散屬性,c 圖或 u 圖,離散計數(shù),X， R,連續(xù),EWMA 圖,連續(xù),數(shù)據(jù)類型：扼要重述,連續(xù)數(shù)據(jù)：通過測量獲得 示例：密封強度、韌性

2、或壓力 離散數(shù)據(jù)：通過計算滿足特定標準的事件獲得 示例：平板架上損壞的紙盒數(shù)；客戶投訴次數(shù),聯(lián)系 3: 評估 數(shù)據(jù)類型,目的: 檢查一下，對于不同類型的數(shù)據(jù)，你記住了多少？ 時間: 10分鐘. 指令: 兩個人一組，回答下列問。 準備與小組全體人員分享結(jié)果。 1.針對每種數(shù)據(jù)類型給出三個例子 連續(xù)數(shù)據(jù) 離散數(shù)據(jù)特性數(shù)據(jù) 離散數(shù)據(jù)統(tǒng)計值 2.哪些指導(dǎo)原則可以幫助你區(qū)分連續(xù)數(shù)據(jù)和離散數(shù)據(jù)？ 3.哪些指導(dǎo)原則可以幫助你區(qū)分離散特性數(shù)據(jù)和離散統(tǒng)計數(shù)據(jù)？,練習 3: 答案,問題 1 某些可能的答案 問題 2 連續(xù)數(shù)據(jù)是可測量的，通常連續(xù)變化，例如時間、 數(shù)值 (錢)、體積、長度或者溫度等。 離散數(shù)據(jù)是可以

3、統(tǒng)計的整數(shù)， 例如特性數(shù)據(jù)（特性）或者事件發(fā)生的次數(shù)。,連續(xù)數(shù)據(jù),離散特性數(shù)據(jù),離散統(tǒng)計數(shù)據(jù),周期時間,成本,直徑,推遲 發(fā)貨,正確的BOM,有缺陷的零件,投訴,出錯,受傷,練習3: 答案，續(xù),問題 3,離散-特性,離散-統(tǒng)計,?你感興趣于特性數(shù)據(jù)項目,(Ex: 推遲發(fā)貨的定單),?你也可以不用特性數(shù)據(jù)來進行統(tǒng)計,(Ex:準時發(fā)貨的定單= 準時),?你可以用特性數(shù)據(jù)來確定項目 (Ex: 推遲發(fā)貨的百分比 ）,?你感興趣于某一特定概率的事件。 (Ex: 每周的投訴數(shù)量 ）,?你無法統(tǒng)計一個事件 ” (Ex: 不可能統(tǒng)計一個非投訴事件”),?事件的數(shù)量沒有物理上的極限值 (投訴數(shù)量沒有極限值可能，

4、這是經(jīng)常指,選擇控制圖,天,(n) 抽樣單元數(shù)天,(np) 缺陷單元數(shù),(p) 缺陷單元比例,樣本大小全部相同,np 圖繪制此列,p 圖繪制此列,計算具有某種屬性的項目數(shù)：相等的樣本大小,情況 1：相等的樣本大小,天,(n) 處理單元數(shù)天,缺陷單元數(shù),(p) 缺陷單元比例,樣本大小不相等,比較或繪制這些數(shù)字不合適（不相等的樣本大?。?p 圖繪制此列；界限將依照 n 而改變,計算具有某種屬性的項目數(shù)：不相等的樣本大?。ɡm(xù)）,情況 2：不相等的樣本大小,計算事件發(fā)生次數(shù)：相等的機會,情況 1：相等的機會,c 圖繪制此列,周,(c) 每周抽樣 100 個單元的錯誤數(shù),每個單元可能有不止一個錯誤，而且

5、不能統(tǒng)計“無錯誤”的數(shù)目（因此這是離散計數(shù)數(shù)據(jù)）,計算事件發(fā)生次數(shù)：不相等的機會,情況 2：不相等的機會 檢查每個單元的錯誤，大多數(shù)單元是在每月的第一周處理。 （每周機會涵蓋的范圍不相同。）,1,2,3,24,周,104,21,18,25,(a) 處理單元數(shù)周,15,4,3,5,(c) 錯誤數(shù),.14,.19,.17,.20,(u) 每個單元的錯誤數(shù),u 圖繪制此列； (u) = (c/a) 界限將依照 (a) 改變,(a) = 機會涵蓋范圍；此處，它是不等的，因為我們檢查每一個經(jīng)過處理的單元，對于不同的星期，此數(shù)是不同的,比較或繪制這些數(shù)字 (c) 不合適，因為機會不相等,練習4: 對離散數(shù)

6、據(jù)選擇適當?shù)目刂茍D,目標: 使用離散數(shù)據(jù)選擇適當?shù)目刂茍D 時間: 10 mins. 說明: 在下一頁的表格的最后一列中填寫正確的控制圖( p, np, c, or u).,練習4: 對離散數(shù)據(jù)選擇適當?shù)目刂茍D,練習 4: 答案,二項式 情況n 項 k 項具有屬性 p = = 具有屬性的比例 控制圖 std p =,構(gòu)造離散數(shù)據(jù)的控制圖,泊松 c = 事件發(fā)生次數(shù) std c =,0.1,0.2,0.3,0.0,P,6.5,20.0,33.5,0.0,C,構(gòu)造離散數(shù)據(jù)的控制圖（續(xù)）,離散數(shù)據(jù)圖的假設(shè),P（或 np）圖假設(shè)是基于二項式分布： 只有兩個屬性（例如缺陷與無缺陷） 對于每個樣本，具有屬性

7、項的預(yù)期比例是不變的（相同） 屬性的出現(xiàn)與項目之間無關(guān) c（或 u）圖假設(shè)是基于泊松分布： 可計算事件發(fā)生次數(shù)，但不能計算未發(fā)生次數(shù) 事件發(fā)生的概率相當小（小于 10% 的時間） 事件發(fā)生是獨立的（一個事件不影響另一個事件的發(fā)生）,Minitab介紹: 構(gòu)建 p和 np圖 (相同的樣本規(guī)模),背景: 一個醫(yī)療器械制造商通過電話抽樣調(diào)查了50名每個月使用他們器械的外科醫(yī)生,詢問他們的對該器械的滿意度(分為1-4分) 參考數(shù)據(jù): satisf.mtw,樣本,月份,樣本,#3or4scores,%3or4scores,1,Jan,50,39,0.78,2,Feb,50,35,0.70,3,Mar,5

8、0,38,0.76,.,.,.,.,.,24,Dec,50,28,0.56,Minitab介紹: 構(gòu)建 p 和np分布圖(相等的樣本規(guī)模) 續(xù).,1. 繪制3或4個分數(shù)的p比例圖Stat Control Charts Attributes Charts P,當n不相等時，在存儲樣本的地方輸入欄目名稱。,當n相等時， 在此處輸入 n (選擇適當?shù)臄?shù)據(jù)),介紹: 構(gòu)建 p和 np圖 (相等的 n), 續(xù).,問題 1: Minitab輸出,介紹: 構(gòu)建 p和 np圖 (相等的 n), 續(xù).,2. 打開所有的特殊原因信號:,只有4種試驗，因為p圖使用的是二項式分布，而非正態(tài)分布。,選擇這個,介紹: 構(gòu)

9、建 p 和 np圖 (相等的 n), 續(xù).,3.Interpret the chart: a.有否特殊原因? b.采取什么措施?,介紹: 構(gòu)建p和 np圖 (相等的 n), 續(xù).,問題 5: 答案 a.在中心線以下有八個點，表示某種特殊原因。 b. 此時應(yīng)采取適當?shù)拇胧﹣碚{(diào)查從去年春天或夏天以來客戶滿意度下降的原因。 在調(diào)查特殊原因時， 請注意這一特殊原因并不一定正好處在信號開始或停止的同一個點上。例如， 極限值以外的某個數(shù)據(jù)點有可能是以前某個時候的某個事件引起的。 在這個例子中， 該公司必須尋找自春天以來所發(fā)生的各種變化。,介紹: 構(gòu)建 p和 np圖 (相等的 n), 續(xù).,6. 假設(shè)該公司

10、在夏天變更了產(chǎn)品的包裝形式并且經(jīng)查明這就是特殊原因。 則為了得到僅反映常規(guī)原因變異程度的極限值，必須重新計算控制極限值，并在計算過程中， 不計最近四個數(shù)據(jù)點。,介紹: 構(gòu)建 p和 np圖 (相等的 n), 續(xù),7.為什么常規(guī)原因變異的范圍這么大（幾乎達到40%）？ 8. （可選）假設(shè) n = 150. 則它是如何成比例地改變常規(guī)原因變異范圍的？,介紹: 構(gòu)建 p和 np圖 (相等的 n), 續(xù).,問題 7 為什么常規(guī)原因變異的范圍這么大（幾乎達到40%）？ 因為對于離散數(shù)據(jù)而言， n = 50是一個相對較小的樣本。 問題 8 （可選）假設(shè) n = 150. 則它是如何成比例地改變常規(guī)原因變異范

11、圍的 常規(guī)原因變異范圍約為20%，也就是說下降了一半，這是因為樣本規(guī)模從50增加到了150，檢查每個月的調(diào)查記錄。 (你必須利用150的分組規(guī)模重新生成p 圖以發(fā)現(xiàn)答案。 ),介紹: 構(gòu)建 p和 np圖 (相等的 n), 續(xù).,9. 構(gòu)建一個np圖: Stat Control Charts Attributes Charts NP,介紹: 構(gòu)建 p和 np圖 (相等的 n), 續(xù).,該數(shù)據(jù)是一個統(tǒng)計值，而非比例值。,其形式和信號與先前顯示的p圖完全一樣。,練習 5:構(gòu)建一個 p圖 (不相等的 n),目的：練習在樣本規(guī)模不相等時使用 Minitab來生成并解釋 某個p 圖。 時間: 15分鐘.

12、數(shù)據(jù): resolve.mtw 背景: 某個醫(yī)藥公司的客戶服務(wù)部正在監(jiān)督客戶CTQ，即5天內(nèi)解決客戶投訴的比例。,星 期,投 訴,解決,解決,注意 n 是不相等的,練習 5:構(gòu)建一個 p圖 (不相等的 n) ， 續(xù),1.生成一個反映5天內(nèi)解決投訴百分比的p圖： Stat 控制圖 P,練習 5:構(gòu)建一個 p圖 (不相等的 n) ， 續(xù),2.修改圖形特性： Scale Stamp Week OK Options Test Perform all tests for special causes（參照下圖） 3.解釋該圖 . 4.你將采取什么措施？ 5.將來你將如何使用該圖？,練習 5: 答案,特殊

13、原因,由于樣本規(guī)模不相等導(dǎo)致極限值發(fā)生變化,所列控制極限就是上一個數(shù)據(jù)點的數(shù)值。,* WARNING * Test(s) not performed since LCL and/or UCL are not constant,百分比,分組 星期,問題 1和 2: Minitab輸出,任務(wù)窗,練習 5: 答案， 續(xù),問題 3: 解釋 根據(jù)分組規(guī)模，你可能估計平均約有2% 到 37% 的投訴可以在5天之內(nèi)得到解決。. 某種特殊原因出現(xiàn)(分組 32星期 8/6). 問題 4: 措施 既然高的數(shù)量好，找出8/6星期的差異所在（你希望在五天之內(nèi)解決盡可能多的問題）， 設(shè)法采取措施，增加該星期解決投訴的數(shù)

14、量。 問題 5: 未來使用 繼續(xù)規(guī)劃數(shù)據(jù)，看看所采取的措施是否對特殊原因起作用。如果流程沒有變化，繼續(xù)努力，爭取使五天內(nèi)解決的投訴數(shù)量達到2到37%（不要獎勵客戶服務(wù)代表， 也不要要求客戶服務(wù)代表解釋常規(guī)原因數(shù)據(jù)點）,注意： p圖未必反映所有的百分比。,由于 “p” 表示比例或百分比， 所以有人誤以為任何比例或百分比都應(yīng)該出現(xiàn)在p圖上。 但是p圖只用于分子和分母均為統(tǒng)計值的特性數(shù)據(jù)。 對于分子、分母均為連續(xù)數(shù)據(jù)的比例值，請使用單值圖。,注意： p圖未必反映所有的百分比， 續(xù),時間計算下降,單值圖,百分比數(shù)據(jù)舉例,適當?shù)膱D形,產(chǎn)品的損耗率(這兒的產(chǎn)品和損耗都是稱重或測量的,例如,鋼鐵的噸重數(shù),紙

15、的英尺長度) 會計比率,例如%功率,%利潤率,%生產(chǎn)效率 (這兒比率是基于音量,美元,時間等),練習 6: 構(gòu)建一個 c圖,目的: 練習使用 Minitab來構(gòu)建并解釋c圖。 時間： 10分鐘。 數(shù)據(jù): revision.mtw 背景： 有一家專供大醫(yī)院的醫(yī)療器械制造廠家發(fā)現(xiàn)，每個合同的修改次數(shù)對制造成本具有明顯影響。所以他們調(diào)查了最近八十個合同，以確定每個合同的修改次數(shù)。,練習 6: 構(gòu)建一個 c圖，續(xù),指令： 1.構(gòu)建一個 c 圖 Stat Control Charts Attributes Charts C 2.修改圖形特性 測試 全部 3.解釋圖形 a.每個合同的平均修改次數(shù)為多少？

16、b.修改次數(shù)中自然變異為多少？ c.有否特殊原因信號？ d.你采取了什么措施？ e.今后你將如何使用該圖形？,練習 6: 答案,問題 1和 2: 找出 Minitab輸出,合同修改次數(shù)C圖,樣本數(shù)量,樣本統(tǒng)計,練習 6: 答案， 續(xù),問題 3: 解釋圖形 a. 每個合同的修改次數(shù)平均值 = 3.9. b.你可以假定每個合同的修改次數(shù)為0到9次。 c.在中心線上方有9個數(shù)據(jù)點， 其中三個點位于控制上限的上方。 d. 措施：找出合同處理 (3745) 或那個時間段的差異所在，既然不希望出現(xiàn)的的數(shù)值，找出預(yù)防特殊原因再度出現(xiàn)的方法。 e.今后：每個合同估計（打算）修改0到9次。 繼續(xù)規(guī)劃數(shù)據(jù)，以確認

17、流程的穩(wěn)定性，或者驗證改變流程對減少修訂次數(shù)的影響。,練習 7:構(gòu)建一個u圖,目的: 使用 Minitab來構(gòu)建并解釋 u 圖。 時間: 10分鐘. 數(shù)據(jù): defects.mtw 背景： 有一家消費品制造廠家對每天收到的定單進行取樣，并對缺陷情況進行了統(tǒng)計。,Unequal,opportunities,日期,缺陷,檢查的定單,1/10,3,10,1/11,9,10,1/12,5,5,.,.,.,2/3,8,12,練習 7:構(gòu)建一個u圖，續(xù),指令: 構(gòu)建一個 u圖。 Stat Control Charts Attributes Charts U 2.修改圖形特性 : 測試 全部,練習 7:構(gòu)建

18、一個u圖，續(xù),3.解釋該圖形 : a.每批發(fā)貨的缺陷平均值為多少？ b.控制極限值代表前面？ c.有否特殊原因？ d.你將采取什么措施？ e.今后你將如何使用該圖形？,練習 7: 答案,問題 1和 2: Minitab輸出,1,分組,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,0,1,2,3,樣本統(tǒng)計,1/10,1/11,1/12,1/13,1/14,1/15,1/16,1/17,1/18,1/19,1/20,1/21,1/22,1/23,1/24,1/25,1/26,1/27,1/28,1/29,1/30,1

19、/31,2/1,2/2,2/3,日期,缺陷U圖,U=1.063,3.0SL=1.956,3.0SL=0.1702,n越小， 極限值范圍越寬，反之，n 越大， 極限值范圍越窄。,Points,outside,limits,練習 7: 答案，續(xù),問題 3: 解釋 a.每批貨的平均缺陷 = 1.1 b.根據(jù)檢查的批次多少， 你可以將每批貨的缺陷數(shù)量假定為0.2到2.0。 c.特殊原因 = 控制下限下方兩個數(shù)據(jù)點。 d.措施； 調(diào)查這些數(shù)據(jù)點存在差異的原因。 既然數(shù)值小好， 找出保持幾乎不產(chǎn)生缺陷工作條件的方法。 e.今后： 繼續(xù)更新圖形， 看看根據(jù)特殊原因而采取的措施是否能夠從總體上減少缺陷數(shù)量。,

20、數(shù)據(jù)不以時間順序排列時的控制圖,0,1,2,3,4,5,6,7,8,A,B,C,D,E,F,G,工傷數(shù)量,不同地區(qū)的工傷c-圖 一月份 十二月份,地區(qū),Avg,= 1.9,數(shù)據(jù)不以時間順序排列時的控制圖， 續(xù),當數(shù)據(jù)不以時間順序排列時， 可以使用離散數(shù)據(jù)控制圖 (p, np, c, u)。 水平軸可以分成如下幾類： 部門 辦公室 人員 注意各類別之間的比較應(yīng)該門當戶對。就上圖而言， 每個區(qū)域應(yīng)該從事相同的工作，而且人數(shù)也應(yīng)該相同（以確保機會相等）。 當數(shù)據(jù)不以時間順序排列時， 該些數(shù)據(jù)點不應(yīng)該與某一線段相連。,Minitab介紹:不以時間順序排列的數(shù)據(jù) p圖,背景： 銷售部門有十三個市場分析員

21、，專門提供項目招標資金。他們匯總了過去九個月的數(shù)據(jù)。 問： 這些分析員所出投標額相互之間是否存在明顯差異？ 數(shù)據(jù): winrate.mtw ,Minitab介紹:不以時間順序排列的數(shù)據(jù) p圖， 續(xù),1.生成一個p 圖， 反映各位分析員贏得項目的百分比。 Stat Control Charts Attributes Charts P 變量 = “Jobs Won” 分組 = “Jobs Bid” 標記 “分析員”,不正確！數(shù)據(jù)點不應(yīng)該與線段相連。數(shù)據(jù)以分析員排序，而不是以時間順序排列。,中標項目P圖,Minitab介紹:不以時間順序排列的數(shù)據(jù) p圖，續(xù),2.斷開數(shù)據(jù)點之間的連接 先用鼠標箭頭指向

22、連接線上點擊右鍵,介紹: 不以時間順序排列的數(shù)據(jù) p圖，續(xù),中標項目P圖,任務(wù)窗輸出：,* 警告 * 因為控制下限和/或控制上限不是恒定的數(shù)據(jù)，所以無法進行試驗。,介紹: 不以時間順序排列的數(shù)據(jù) p圖，續(xù),3.解釋該圖形。 4.描述你所采取的措施。,不合適,當數(shù)據(jù)成組出現(xiàn)，但不以時間順序出現(xiàn)時， 只能進行一種試驗。,注意! 尋找出現(xiàn)差異的原因， 而非互相埋怨。,當一個人或小組超出控制極限（表示正態(tài)分布系統(tǒng)）時： 這很容易使人產(chǎn)生抱怨，但最好把它看作是一個改進的機會。 變成一個數(shù)據(jù)偵探。 首先問一下以下四個方面的問題： 作業(yè)流程： 工作類型是否不同？ （可能是將一些比較復(fù)雜的工作交給了一些相對有

23、經(jīng)驗的人做，從而增加了他們出錯的可能性。） 作業(yè)工具： 每個小組所使用的軟件、硬件和工具對是般配的嗎？ 作業(yè)流程： 是否有標準流程？ 是否使用？ 人員是否經(jīng)過培訓(xùn)？ 個別差異： 生理差異（視力，左手能力等）是否影響人們工作的能力？ 接下來，可以了解一下他們已經(jīng)離開體系運作多久了？ 如果不是剛剛離開運作體系，則最近發(fā)生的變化可能是原因。,練習 8:操作員失誤控制圖,目的: 練習使用不是以時間順序排列的數(shù)據(jù)控制圖。假設(shè)每個單元的失誤超過一個。 時間： 15分鐘。. 數(shù)據(jù): operator.mtw 背景: 有一家制造企業(yè)雇傭了22名員工從事包裝工作。 上個月每位員工發(fā)生差錯的次數(shù)統(tǒng)計如下：,練習 8:操作員失誤控制圖，續(xù),指令: 以小組形式開始工作. 1.什么 是該數(shù)據(jù)的適當控制圖？ 2.在Minitab中生成一個控制圖。 3