03过程能力分析(补充内容)

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1、流程能力分析2014/7/251概率基础知识概率基础知识事件：在同一组条件下，对某事物或现象所进行实验或观察叫试验，试验的结果叫事件概率：事件A的概率是描述事件A在试验过程中出现可能性大小的一种度量，表示为P(A)概率是一个介于0和1之间的数21概率基础知识例概率计算现有100件产品中，有80件良品，20件不良品；请问从100件产品中取到良品的概率是多少？P(A)=80/100=0.83概率分布概率分布(ProbabilityDistribution)概率分布的种类计量型概率分布:概率变量X是计量型变量时形成的分布–连续型

2、变量大部分属正态分布计数型概率分布:概率变量X是计数型变量时的形成的分布–不良品数据符合二项分布-缺点数数据符合泊松分布注意现场的连续性DATA一般趋向正态分布,但信赖性DATA是趋向指数分布或Weibull分布的情况多,在只规定单侧规格或工程有异常情况时,DATA一般也不按正态分布。42概率分布例通过下例看一下利用Minitab的正态分布的概率计算平均值是20,标准偏差是5的正态分布,使用Minitab求下面各概率.(a)P(X<15),即X<15的概率?(b)P(X30),即X30的概率?(c)P(X

3、?5概率分布Minitab的中概率计算Probabilitydensity(概率密度函数)f(x)输入x概率密度函数f(x)值计算xCumulativeprobabilityF(x)输入x累积概率F(x)值计算xInversecumulativeprobabilityF(x)输入累积概率F(x)值计算相关x值x63概率分布例Minitab练习(a)P(X<15),即X<15的概率是?Calc>ProbabilityDistribution>Normal选择累积概率输入平均和标准偏差常数输入在特定列时输入系数77概率分布

4、＊Session结果解释例0.1587x=15X-2015-20P[X<15]=P[<]55=P[Z<-1]=0.158784概率分布例(b)P(X30),即X30的概率是?Calc>ProbabilityDistribution>Normal选择累积概率输入平均和标准偏差系数输入在特定列时输入常数9概率分布1-P[X30]=1-0.9772例＊Session结果确认=0.02280.0228x=30X-2030-20P[X30]=P[]55=P[Z2]P[Z2]是从全体宽度1减=1-P[Z2]掉P[Z2]部分的宽度

5、就行!=1-0.9772=0.0228105概率分布例(c)P(XProbabilityDistribution>Normal选择逆累积概率输入平均和标准偏差常数输入在特定列时输入常数11概率分布例＊Session结果确认P[X26.4078]=0.900.90x=26.4078126流程能力分析流程能力概念所谓流程能力指的是过程输出特性满足规格要求或标准的能力流程能力分析的意义流程能力分析是评价流程满足预期要求能力的方法；是评价过程基线及改进方向和目标的重要工具。13Sigma水平（Z值）LS

6、LUSL-6-5-4-3-2-1u12345668.2795.4599.7399.993799.99994399.9999998Sigma水平(Z值)：是指单边规格(USL-u或u-LSL)宽度与实际σ相比的倍数，即单边规格内所能放下的σ个数。当均值与规格中心重合时计算如下：Z值=（USL-LSL）/2σ147Sigma水平（Z值）减小变异数量σ=0.2σ=0.4p(不良率)长度91011将标准差σ降至最低(最理想是0)15Sigma水平（Z值）当平均值偏移规格中心线时：LSLUSL-6-5-4-3-

7、2-1u123456Sigma水平(Z值)计算公式如下：Zu值=（USL-u）/σZ值=min{Zu,Zl}Zl值=（u-LSL）/σ168Sigma水平（Z值）纠正偏移数量μ=μ=109.8长度9.810将平均值调整到尽量接近目标值17提升Sigma水平品质突破特殊变异自然变异在0以下历史水平(0)(±30)不合格品率优化后水平(1)自然变异在1以内(±31)时间189流程能力分析流程能力正确评估的的必要条件：◆收集的数据可以代表整个流程现状◆收集到真实的数据,即收集的数据的测量误差在可接受的范围◆流程

8、应该是稳定受控的影响过程变异的原因◆随机原因◆特殊原因19流程能力分析随机原因概念◆随机原因也叫偶然原因,导致流程的变动通常比较小◆随机原因误差是每个制程都存在的误差随机原因误差特点◆利用现有的方法手段无法控制,或