中兴绿带教材-过程能力分析课件.ppt

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1、过程能力分析中兴康讯六西格玛推进办目录概述连续数据过程能力分析离散数据过程能力分析一、概述引入过程能力分析的目的在我们现有的管理过程中，我们经常会遇到有些具体指标总是不尽人意，存在许多需要改进的地方。那么在改进之前，我们就有必要知道我们的问题到底有多严重？目前的过程能力到底是多少？也就是说，在试图解决一个问题(改进)之前，首先需要深入了解问题现状及其过程能力。因此进行过程能力分析很有必要。注：过程能力分析可以根据实际情况选择使用，如果暂时还不能计算，可以放在以后去解决。哪一个过程最佳?过程表现如何？什么是最佳的过程？什么是最差的过程？你是否想知道，为什么？=标准偏差=0.41=0.81

2、过程A过程B过程Cs=0.04数据种类的确认离散型数据Unit的确认计算DPU计算DPO计算DPMO连续型数据正态性验证数据转换(必要时)过程能力分析(利用MINITAB)引出DPMODPMO值在SigmaChart转换为Z值,掌握SIGMA水平SIGMA水平(Z值)的计算程序大家是否记得Z值是怎么来的?二、连续数据－过程能力分析Cp－表示过程容差与自然容差的比值大小，用来衡量过程的能力。计算过程能力的要求：1、稳定过程；2、数据分布类型——正态分布理论过程能力指数Cp由于Cp无法反映当中心值偏离时过程能力的变化，由此引出了另一个指数Cpk的概念。Cpk－表示当过程中心值偏移时，中心值与规格

3、上下限之间的最短距离与1/2自然容差的比值大小。实际过程能力指数Cpk计算过程能力的要求：1、稳定过程；2、数据分布类型——正态分布已知：Mean=10；StdDev=4LSL=4；USL=16Cp&Cpk计算举例例1.中心值无偏离时，Cpk=Cp已知：Mean=7；StdDev=2LSL=4；USL=16例2.中心值偏离时，Cpk

4、与缺陷率相关。Mean=1.034LSL=0.90StdDev=.0553USL=1.101.31.21.11.00.90.87006005004003002001000rawFrequencyUSLLSL已知：Z转换计算举例()Z=(LSL-x)=0.9-1.034.0553=-2.42Ls()Z=(USL-x)=1.1-1.034.0553=1.19UsZ值是平均值与规格的上/下限之间所包含的标准差个数。Z=(x-)sm当DPMO超过500,000时Z值为负数...这表示你在做一件正确的事情的同时可能产生了一个重大缺陷...实际上你的过程能力为0……我们从不会反映负Z值!Z转换计算举例0

5、.850.900.951.001.051.101.151.201.25USL1.首先计算规格上限以左的概率：Pr(X<1.1)=Pr(Z<1.19)=0.8830=88.30%2.然后计算规格下限以左的概率：Pr(X<0.9)=Pr(Z<-2.42)=0.0078=0.78%最后1,2两项相减即为落在上下规格限之间的概率---合格率：Pr(X<1.1)-Pr(X<0.9)=88.30%-0.78%=87.52%通过Minitab或Excel计算可得:长期过程能力：Z=1.151短期过程能力：Z=1.151+1.5=2.651Z转换计算举例LSL0.800.850.900.951.001.05

6、1.101.151.20Z-值及缺陷概率ZSHIFT=ZST–ZLT，经验上，ZSHIFT=1.5ZBench是Xi高于上限和低于下限的总概率相对应的Z值。为了得到ZBench，计算每个尾部的Xi概率、求和，并将结果输入Z表。ZBench=Zscore(PUSL+PLSL)ZST=SL-TSTZLT=SL-LTZSHIFT，ZST，ZLT＝ZBenchZBench的定义PUSL是与USL相关的、出现一个缺陷的概率。PLSL是与LSL相关的、出现一个缺陷的概率。PTOT是出现缺陷的总概率。PTOT=PUSL+PLSLZBench是来自与缺陷总数目相对应的正态表中的Z值。10%9%ZLS

7、L=1.34ZUSL=1.2819%ZBENCH=0.88过程能力计算案例这里采用专业统计软件－Minitab，原始数据如左图所示：Cp&Cpk计算例如:按照设计图纸的要求,某一线缆的长度要求是1.5±0.1图纸下发给供应商后,供应商试加工了20个样品,具体的数据如下,请衡量该供应商加工该线缆的过程能力?打开数据：线缆长度.MPJStat>BasicStatistics>NormalityTest数据是否正态