测量(Measure)阶段 流程能力研究(Capability Study ) Define Measure Analyze Improve Control Step 4- 确定项目Y’s Step 5- 确认Y的现水准 Step 6-发掘潜在的原因 变量(X) 基础统计学 Minitab简介 测量系统分析 Y的表现水平 及目标 确定改进目标 路径位置 目 录 流程能力介绍 计数型流程能力 计量型流程能力 流程能力指数 短期/长期流程能力分析 流程能力练习 2 308,537 3 66,807 4 6,210 5 233 6 3.4 s PPM 流程能力 每百万机会的 缺陷数 流程能力介绍 当我们继续收集该流程的数据时,我们会有如下疑问： “这个流程有能力不产生不良吗?” 要求数据收集分析. “流程能力研究” 流程能力是 ? 流程在管理状态时所表现出的产品或服务的品质变动程度 流程能力研究 研究流程的能力 - 流程可以充分满足目标吗 ? - 流程是处于可接受的散布水平吗 ? 使用可能的工具 - 流程能力分析 主要考虑事项 - 要求流程是在可控制状态. - 合理的子群 (Rational Subgroup) 最终结果物 -明确反映当前Process的短期及长期流程能力的报告书 什么导致缺陷? 额外的散布源于： 制造流程和测量系统 供给的材料散布 不合理的过窄的规格 (为了强化的设计，比顾客的要求更窄) 不适当的设计容限 不稳定的部件和材料 不充分的流程能力 不良 流程能力 多少材料脱离了规格？ 短期的/长期的? 不适当的设计容限 不适当的流程能力 供应材料的散布 不适当的测量能力 流程能力解剖 流程能力路径 你的数据是 什么类型的 计量型 记数型 从流程里 收集数据 从流程里 收集数据 用 Minitab 分析数据 用 Excel 分析数据 流程能力表述 DPU, PPM Cp, Cpk, Pp, Ppk 流程能力表述 DPU, PPM “缺陷” (x≥4) 1 2 3 4 5 6 7 错误数 “缺陷” (x > 130 Min) “无缺陷” (x < 130 Min) 15 110 115 120 125 130 135 140 装配时间 (Min) “无缺陷” (x≤3) 顾客的要求 顾客的要求 记数型 计量型 数据分类 寻找计量型数据 太难了！！！ 计数值流程能力 计算产品的σ-水平 计算单位产品缺陷数(DPU): 翻到Sigma表, 然后估计Sigma水平 计算每百万机会的缺陷数(DPMO): 示 例 计算单位产品缺陷数(DPU): 计算每百万机会的缺陷数(DPMO): 或=normsinv(1- 750/1000000)+1.5 流程能力的工具 - 记数型 Attribute Sigma Calculator.XLS 或=normsinv(1- 40000/1000000)+1.5 记数型练习: 制造部门 #1 不良的洗衣机 工厂刚生产完一批共40,000台洗衣机,其中发现100台洗衣机有缺陷。 #2 不良性批号 在3月份,有12,412台A型电机被组装到干燥机中,每台电机有3个被正确制造的机会(分别是功率、振动和总重)。在本月中，发现了200个不良发生。 #3 不良性批量 工厂刚生产出一批共400台冰箱（每台冰箱有134个部件）。在生产中，发现了12,312个不良（错组装或损坏）部件。 DPU = 0.0025 DPMO = 2500 Sigma = 4.31 DPU = 0.0161 DPMO = 5371 Sigma = 4.05 DPU = 30.078 DPMO = 229,701 Sigma = 2.24 DPU, DPMO, 和 Sigma 是多少? 记数型练习：非制造部门 #1 有缺陷的购买定单 在3月中,共有764份购买定单交付,其中321份有缺陷。 #2 迟到的出货 在2000年,共出货42,100 批更换部件,其中有4,100批晚到 #3 不正确购买单据 在3月份,交付了764份购买单据,每份单据要填8处信息,共发现1234处不正确信息。 DPU = 0.4202 DPMO = 420,157 Sigma = 1.70 DPU = 0.0974 DPMO = 97,387 Sigma = 2.80 DPU = 1.615 DPMO = 201,897 Sigma = 2.33 计量型数据等于.... 力量!! 计量值流程能力 一般形式: 这个变换产生的值来自一个平均值=0 和σ= 1的分布 。这个值以标准偏差为单位显示了原来的数值离平均值有多远。 例如, 如果 Z = 2, 说明问题中的数值偏离平均值2个标准偏差 用这种方法，我们能在那个产品的输出平均值和σ的基础上计算产品脱离规格的比例。 Z-变换