SPC連續(xù)-第二部分.ppt

1、連續(xù)變量 SPC 第二部分,Pg 2,控制圖的解釋,控制圖是探測特殊原因偏差的有力工具. 如果發(fā)現(xiàn)了特殊原因: 如果失控條件是一個趨勢的一部分,把該趨勢的起點和終點都標出來 對流程進行分析以確定引起失控條件的原因 對該條件糾正并防止再發(fā)生 去掉失控的點后重新計算控制限 根據(jù)新控制限重新評估控制圖 只有在造成失控條件的原因得到確認并糾正后才重新計算控制限,Pg 3,極差圖的解釋,應先解釋極差圖 在極差圖中, 單個失控點常由計算錯誤, 作圖錯誤或測量錯誤引起. 這時應首先驗證該圖的準確性. 在極差圖中的趨勢可能有以下原因造成: 流程的偏差確實發(fā)生變化 測量系統(tǒng)發(fā)生變化 識別造成失控原因, 除去失控

2、點并重新計算控制限 如果把一個點從極差圖中去掉, 也應從X-杠圖中去掉.,為何要先解釋極差圖?,?,Pg 4,X-杠圖的解釋,基于某個特定特征發(fā)生的機率(或由隨機變化引起的機率)大小可以解釋控制圖. 所有檢驗都要識別其由隨機發(fā)生引起的機率低于 0.3 %的事件 (這些事件在3s 區(qū)或 3s 限以外) 控制圖在平均線上下被分為不同的sigma 區(qū)間 區(qū)間 C 距平均值 3s 下列規(guī)則取自1984年10月的質量技術雜志，并由Minitab采用。,作控制圖是為了解釋而不是作墻紙 .,Pg 5,Tests 1 & 2,檢驗 1 基本檢驗. 由流程中的一個大的改變引起. 要求馬上采取行動.,檢驗 2 由

3、流程平均值改變引起,還有什么不能通過檢驗2嗎 ？,?,Pg 6,檢驗 1 & 2 演示,規(guī)則 #1,規(guī)則 #2,你如何計算幾率? 該幾率有多大?,?,Pg 7,檢驗 3 和 4,檢驗 3 向上或向下的趨勢 有下列原因造成 機械磨損 化學成分減少 污染增大 等.,檢驗 4 上下波動 過度調節(jié) 班次間偏差 機器間偏差,檢驗 3. 有六個點連續(xù)上升或下降,檢驗 4. 連續(xù)十四個點交替上升和下降,Pg 8,檢驗 3 演示,Rule #3,Pg 9,檢驗4 演示,Rule #4,Pg 10,檢驗 5 和 6,檢驗 5 第二個基本檢驗 在3s 限內高度變動 主要的特殊偏差原因之一,檢驗 6 另一個檢驗偏移

4、的規(guī)則 檢驗 1, 5, 6 相互關聯(lián)并顯示出某個特殊原因引起的流程高度變化狀態(tài),x,x,為什么不把所有的檢驗包含在內?,?,Pg 11,檢驗5 & 6 演示,Rule #5,Rule #6,您如何計算幾率？有多大?,?,Pg 12,檢驗7 和 8,檢驗 7 白色空間檢驗 當組內偏差大于組間偏差時發(fā)生,或 陳舊的或算錯的控制限,檢驗 8 平均值波動 有混合現(xiàn)象 過度控制 同一個圖上有兩個流程在進行,如果不能通過檢驗7，是否意味著有好事？為何？,?,Pg 13,檢驗7 & 8 演示,Rule #7,Rule #8,您如何計算幾率？有多大？,?,Pg 14,練習解釋控制圖 第 1頁,有失控條件嗎?

5、 違背了哪個規(guī)則?,按前面列出的八個規(guī)則解釋下列控制圖.,Pg 15,練習解釋控制圖 第 2頁,Pg 16,采取行動 針對特殊原因,作控制圖是為了采取適當行動. 否則只是浪費時間和金錢 如果要求采取行動但從來沒有, 那么控制圖只是讓人感到舒服的墻紙. “看, 我們有 SPC!” 所采取的行動應基于對流程不斷加深的理解 識別引起偏差的根本原因并加以改正 在控制圖上記載問題所在及如何改正的 把問題和措施記錄到故障排除指南中從而可以當場采取行動 只有在確認并消除特殊原因后才重新計算控制限,對特殊原因采取行動是頭等大事,Pg 17,采取行動 針對常見原因,比較流程的自然控制限和規(guī)格限. 由控制限確定過

6、程能力并與規(guī)格限比較. 流程是否有足夠能力? 目的是減少流程的自然偏差. 常見原因引起的偏差應很好地落在規(guī)格限里面. 除非已知的流程改變能解釋短期偏移, 否則不要重新計算控制限,控制限和過程能力的關系是什么?,?,Pg 18,總結 平均圖和極差圖,多用于機器控制的流程 當數(shù)據(jù)可以合理編組時使用 區(qū)分特殊原因和一般原因引起的偏差的有力工具 其有效性來自于連續(xù)數(shù)據(jù)與離散數(shù)據(jù)的區(qū)別能力的差別. 易于顯示趨勢, 流程偏移和其它非隨機偏差 有助于迅速估計過程能力,有了OCAP（失控行動計劃），X-杠圖提供了簡單有力的控制方法,Pg 19,實例 用 Minitab建控制圖,在 Minitab中, 打開文件

7、 Proctime.mtw. 由菜單中選StatControl ChartsVariable Charts for SubgroupsXbar-R 選用列C-C.,Minitab 可以自動建立控制圖,Proctime.mtw,Pg 20,實例: 控制圖的檢驗,按Xbar-R Options鈕，然后選擇Tests標號 選則要進行的檢驗. 檢驗 1 和 5 在尋找大的特殊原因時最好. 按 Help鈕可以找到關于 各個檢驗的解釋,Pg 21,X-杠和 R 圖 Minitab 輸出,這與前面手工計算的控制限一樣嗎?,?,Pg 22,X-bar & R 圖 Minitab計算,Minitab默認不用平均

8、值去估計標準差，但是為每個子組明確的計算標準差 這些組內的s值用來計算得到“平均”值 平均標準差用來代替Rbar 去計算控制限和中心線,Pg 23,X-bar & R 圖 Minitab計算,Minitab計算平均標準差，然后由此估計Rbar，如果我們用上述模型的等式，可用稍有不同的Rbar計算Minitab的控制限。,Pg 24,重新計算控制限,在確定了失控點的原因后就可以消除這些點以便計算控制限 選擇 Estimate Tab 點擊 Xbar-R Options 對話框并 輸入所示數(shù)據(jù).,何時應在計算控制限時不去掉失控點?,?,Pg 25,修改后 Minitab 輸出,請注意控制限的微小改

9、變 :,Pg 26,用現(xiàn)有控制限作圖,Minitab 也可以在已有過往數(shù)據(jù)并驗證其準確性后畫出并評估數(shù)據(jù) 在Xbar-R Options 對話框的 Parameters標號下輸入歷史數(shù)據(jù),Pg 27,Minitab 有過往數(shù)據(jù)時的結果,用過往控制限分析數(shù)據(jù)時, 現(xiàn)在注意失控點的數(shù)量:,只有知道引起變化的原因有才重新計算控制限,Pg 28,另一個圖 X-杠和 S (標準差),X-杠和 S 圖由組內標準差直接計算控制限 當滿足下列條件時使用 數(shù)據(jù)由計算機記錄和繪圖, 實時計算的 s 容易結合到圖中 各組的樣本數(shù)較大 ( 9). 這在自動測量及報告數(shù)據(jù)的測量設備中常見. Minitab 有一個自動建

10、立X-杠和 S 圖的程序.,Pg 29,實例 用 Minitab 作 X-杠和 S圖,在Minitab選擇 StatControl ChartsVariables Charts for SubgroupsXbar-S 比較 X-杠/S圖與X-杠/R圖. 看到什么差別了嗎?,有自動數(shù)據(jù)采集及顯示系統(tǒng)時用該圖,Pg 30,Carton Exercise,假設你在一家用紙板箱包裝材料的工廠工作. 其中一個關鍵的尺寸是高度，高度的規(guī)格是23.5inches 0.1inch，這樣才能滿足物料架的貨盤高度。由于箱子的高度不符規(guī)格要求導致貨盤高度不能滿足搬運要求是一個長久以來的問題。你的主管要用X-杠和 R

11、 圖監(jiān)控這個特征, 所以你已經采集了一個月廠內用過的箱子的數(shù)據(jù), 共有 100 個測量結果 (20 個樣本, 每個有 5 個箱子) (列 C1, Length), 并采集了100 個由每個供應商提供的箱子的數(shù)據(jù) (列 C2 和 C3, Supp1 和 Supp2). 首先你檢查了Supplier 2提供的箱子. 打開Minitab數(shù)據(jù)檔案中的文件 CARTON.MTW. 用Supp2數(shù)據(jù)建立一個 X-杠和 R 圖 , 每組 5個數(shù)據(jù). 準備把你的結果與課堂上分享. 與Supplier 1的結果進行比較 (Supp1 數(shù)據(jù)). 你的推薦是什么?,Carton.mtw,Pg 31,關于合理分組的幾

12、句話,在 X-杠圖中, 控制限由組內偏差決定. 數(shù)據(jù)分組必須合理 合理分組的例子: 批量生產中同一批的部件 一個短時期內生產的部件 不合理分組的例子: 同一部件的多次測量 按測量次序而不是按流程次序分組. 如果你不能用簡單語言解釋分組策略, 該控制圖可能價值不大.,要保證分組方法有助于回答你要了解的問題,Pg 32,合理分組 實例,一家大型郊區(qū)銀行有四個排隊通道，但是在周六營業(yè)時間還是很忙碌。 每天四次，在上午10點、中午12點、下午1點和2點，出納員會記錄下5位顧客的處理時間。時間記錄在特別的數(shù)據(jù)收集表上，每天結束時交給主管。主管把數(shù)據(jù)輸入電腦。下面是數(shù)據(jù)的代表性樣本： 主管要用SPC分析數(shù)

13、據(jù),他必須選擇如何把數(shù)據(jù)組織成適當?shù)木幗M, 以及如何把分組數(shù)據(jù)組織成控制圖.,Pg 33,合理分組,數(shù)據(jù)可以按三種方法組織: 按行（通道）, 按列（顧客）及按樣本,讓我們用Minitab分析數(shù)據(jù). 打開文件 BankDriveup.mtw (為了方便數(shù)據(jù)已堆垛起來),各分組方法都試圖解釋什么呢?,BankDriveup.mtw,?,Pg 34,偏差的分配,按通道分組: 按顧客分組: 按小時分組:,Pg 35,X-bar & R 圖 按小時分組,在Minitab中建立 X-杠和 R 圖以分析按小時分配的偏差如何 有幾個組? 每組尺寸是 多大?,Pg 36,Minitab 結果:,X-bar &

14、R 圖 按小時分組,你能得出什么結論? 該圖回答什么問題?,?,Pg 37,按顧客分組,在Minitab中建立 X-杠和 R 圖以分析按顧客分配的偏差如何 有幾個組? 每組樣本量是 多大?,Pg 38,按顧客分組,Minitab 結果:,你能得出什么結論? 該圖回答什么問題?,?,Pg 39,按通道分組分析,整理數(shù)據(jù)，按通道分組:,Pg 40,X-bar & R 圖 按通道分組,建立 Xbar-R 圖 subgroup = 5,Pg 41,另外一種按通道分組,把數(shù)據(jù)按照通道、小時、顧客重新整理 DataSort,Pg 42,按通道分組 代替方法 2,建立Xbar-R 圖 subgroup = 5, again,你能得出什么結論? 該圖回答什么問題?,?,Pg 43,代替方法 2結果,重新作圖，按通道分組 在 Xbar-R Options 對話框用 Stages 標號,Pg 44,其它分析方法,箱體圖 ANOVA 均值分析 多變量分析 其它?,對插座數(shù)據(jù)還可以試用其它什么類型的分析方法?,Pg 45,如果沒有合理分組怎么辦?,個體 (I 和MR) 圖 當沒有合理分組或當測量本身昂貴和/