1、6Sigma工具培訓教材之CPKSPC6Sigma工具培訓教材之CPKSPC目錄過程能力分析Cp, CpkPp, PpkZ值DPPM控制圖基本概念控制圖的建立HDD Online SPC控制計劃2目錄過程能力分析2過程能力分析什么叫過程能力過程能力以往也稱為工序能力，指過程加工質量方面的能力，它是衡量過程加工內在一致的，穩態的最小波動。過程處于穩態時，有99.73%的產品計量質量特性值落在u3的范圍內（u-質量特性值的均值，質量特性值的標準差） 一般用Cpk(Process Capability Index)，Cp來表示-3 +3 過程寬度包含99.7%的值LSLUSL3過程能力分析什么叫過程

2、能力-3 +3 過程寬度包含99.過程能力分析研究過程能力的目的：評估當前的過程表現預測產品的真實的品質水準量化管理尋找改善機會比較改善前后效果過程能力指數Cp,Cpk (Process Capability Index)Pp,Ppk (Process Performance Index )Z值（Sigma 水平）DPPM (Defect Parts Per Million)通常情況下常用Cpk來衡量過程能力的表現。4過程能力分析研究過程能力的目的：4Cpk的使用前提條件Cpk的使用前提條件數據的總體來自某一正態分布；制程已經穩定，不存在特殊變異；如何判定制程是否穩定？要控制圖連續25點都在控

3、制界限內；如果不能連續25點都在控制界限內，則只能用Ppk,，否則會 高估制程能力而造成誤判；常常和控制圖一起來分析制程的表現；5Cpk的使用前提條件Cpk的使用前提條件5我們期望的過程改善一切品質都具有它的目標值（target value）,品質是與目標值的偏差越小越優秀從統計的角度看過程的表現，只有兩個問題：中心偏移（過程中心值不在目標值上）離散-（過程偏差太大）LSLUSLTarget中心值偏移目標值離散變大LSLTargetUSLMeanTargetLSLUSL1 2 6我們期望的過程改善一切品質都具有它的目標值（target v我們期望的過程改善7我們期望的過程改善7過程能力指數我們

4、用什么表示過程能力的好壞？過程能力指數Cp,Cpk (Process Capability Index)Pp,Ppk (Process Performance Index )Z值（Sigma 水平）DPPM (Defect Parts Per Million)8過程能力指數我們用什么表示過程能力的好壞？8過程能力中數據類型數據類型離散數據收集過程中數據用Minitab進行分析過程能力Sigma水平，DPPM，Z值連續型數據收集過程中數據用Minitab進行分析過程能力Sigma水平,Cpk,Ppk，Z值9過程能力中數據類型數據類型離散數據收集過程中數據用Minit長期/短期過程能力長期能力LS

5、LLSLNormal短期能力經驗上，長期過程與短期過程存在1.5sigma左右的偏移10長期/短期過程能力長期能力LSLLSLNormal短期能力經長期過程能力和短期過程能力指數有偏移長期過程能力指數 Ppk無偏移下單側長期過程能力指數 Ppl無偏移上單側長期過程能力指數 Ppu無偏移長期過程能力指數 Pp有偏移短期過程能力指數 Cpk無偏移下單側短期過程能力指數 Cpl無偏移上單側短期過程能力指數 Cpu無偏移短期過程能力指數 Cp 計算公式名稱符號：分別表示產品的上、下規格：分別表示短期過程標準差，長期過程標準差11長期過程能力和短期過程能力指數有偏移長期過程能力指數 PpkCpk 和Pp

6、k的差別Cpk是短期過程能力的計算，僅僅包括普通原因引起的過程變異； Ppk是長期過程能力，包括普通原因和特殊原因引起的過程變異Cpk的計算是假設過程處于受控制狀態的，因此用于對過程能力的預測： Ppk的計算是過程沒有處于受控制狀態的，是過程能力的實際表現。計算Cpk中的sigma是組內差異， Ppk中的sigma總的差異（組內和組間差異）12Cpk 和Ppk的差別Cpk是短期過程能力的計算，僅僅包括普過程能力指數_Cp-3 +3 過程寬度包含99.7%的值LSLUSL這里的 是“組內變異”，短期過程變異or13過程能力指數_Cp-3 +3 過程寬度包含99.7%的值過程能力指數_Cp哪一個流

7、程更好？兩個流程的Cp是一樣的嗎？Cp能代表我們的流程嗎？LSLUSLLSLUSL14過程能力指數_Cp哪一個流程更好？LSLUSLLSLUSL1短期過程能力指數_Cpl, Cpu, CpkLSLTargetUSLshift 表示短期標準差，在MINITAB中以StDev(Within)規定過程中心與規格中心一致時過程中心與規格中心不一致時只有規格下側只有規格上側具有規格雙側一般pk目標值要大于.15短期過程能力指數_Cpl, Cpu, CpkLSLTarge不合格率，DPPM,sigma水平與Cp的關系16不合格率，DPPM,sigma水平與Cp的關系16長期過程能力指數_Ppl, Ppu,

8、 Ppk長期能力LSLLSL短期能力Time 1Time 2Time 3Time 4 表示長期標準差，在MINITAB中以StDev(Overall)規定過程中心與規格中心一致時過程中心與規格中心不一致時只有規格下側只有規格上側具有規格雙側17長期過程能力指數_Ppl, Ppu, Ppk長期能力LSLL不合格率,Z值的關系LSLUSLp1p2P1+p2Z值假定Z=1.52，在正態曲線下超過1.52的 部分就是缺陷產生的概率Z值是過程能力的量度，經常被稱為過 程的sigma(不要與過程的標準偏差混淆)缺陷概率p=0.0643Z值=1.52u=0z =118不合格率,Z值的關系LSLUSLp1p2

9、P1+p2Z值假定ZMinitab能力分布計算操作路徑：Stat Quality Tools Capability Analysis(Normal)選擇數據列輸入分組大小如果數據分布在各個行中，則選擇各行上規格界限下規格限歷史平均值（可選）歷史標準差（可選）19Minitab能力分布計算操作路徑：Stat QualitMinitab能力分布計算StDev(Within)是每 個子組 的平均標準差StDev(Overall)是所有數據的 標準差20Minitab能力分布計算StDev(Within)是每 個Pp,Cp,Cpk值的判定原則 Cpk 值的判定原則 -CPK1.00：工序能力嚴重不足

10、-1.00CPK1.33,工序能力稍顯不足 -1.33CPK1.67：工序能力足夠 -1.67CPK2.00：工序能力充足 -CPK2.00：工序能力過剩6 Sigma: 在6里, 我們首先解決中心偏移問題21Pp,Cp,Cpk值的判定原則 Cpk 值的判定原則 -腦力Cp, Cpk的計算有什么不同？Cp,Cpk,Pp,Ppk有什么不同？怎樣評估短期和長期過程能力？計算下列數據的Cp,Cpk,Cpu,CplGalaxy 3x 的關鍵參數GL的標準是1.92.9g,收集一些數據計算出均值Xbar=2.52,Sigma=0.1，計算以下過程能力指標的值Cp= ,Cpu= ,Cpl= ,Cpk= ,

11、22腦力Cp, Cpk的計算有什么不同？Galaxy 3x 的關統計過程控制SPC(Statistical Process Control)統計過程控制23統計過程控制SPC(Statistical Process 目錄關于SPC的基本概念：過程普通原因和特殊原因SPC基本原理X-S圖的繪制與使用SPC樣本計算24目錄關于SPC的基本概念：24SPC的基本概念SPC（Statistical Process Control） 用統計的方法去分析制程中的特性，來控制制程的變異，基于控制圖原理（3原理）：數據來自正態分布 N(u, 2)SPC的目的 控制制程達到受控制的狀，做到預防問題的發生，減少浪

12、費。SPC的來源 控制圖于1924年由美國品管大師W.A. Shewhart博士發明。因為其用法簡單而且效果顯著，人人能用，到處可用，遂成為實施品質制程管制時不可缺少的主要工具。數據來自正態分布25SPC的基本概念SPC（Statistical ProcesSPC的基本概念SPC的對象-過程，不是產品過程輸入處理輸出過程指標（材料，人員，機器，操作方法，環境等）過程的特點過程一直處于變化中過程中變差的兩個趨勢集中趨勢：平均值離散趨勢：sigma過程中變差的兩個原因普通原因： 它對產品質量影響較小，在技術上難以消除，在經濟上也不值得消除特殊原因 系統原因（異常因素）造成的。它對產品質量影響很大，

13、但能夠采取措 施避免和消除。26SPC的基本概念SPC的對象-過程，不是產品26過程的分布分布可以通過以下因素來加以區分 位置 分布寬度形狀SPC的基本概念27過程的分布分布可以通過以下因素來加以區分 位置 分布寬度形狀普通原因和特殊原因的區別28普通原因和特殊原因的區別28普通原因和特殊原因范圍時間范圍時間僅存在變差的普通原因，隨著時間的推移，過程的輸出形成一個穩定的分布存在變差的特殊原因，隨著時間的推移，過程的輸出不穩定29普通原因和特殊原因范圍時間范圍時間僅存在變差的普通原因，隨著過程變化的兩種狀態及變異原因正常變異(普通變異)普通原因1,不可以排除(過程固有)2,可接受3,在控制中異常

14、變異(特殊變異)特殊原因1,可以排除2,不可接受3,不在控制中普通原因和特殊原因30過程變化的兩種狀態及變異原因正常變異普通原因1,不可以排除(控制圖SPC應用的工具-控制圖控制圖的作用：監控普通變異，識別特殊變異最常用的控制圖：Xbar-R Chart/ Xbar-S ChartXbar-R /S Chart的結構：由Xbar Chart, R /S chart 組成每個圖上有：中心線（CL，Central Line）上控制界限（UCL， Upper Control Line）下控制界限（LCL， Lower Control Line） 按時間順序排列的樣本統計量的數據序列UCL/LCL/C

15、L是根據收集到的實際數據計算而得出的結果。公差界限：區分合格品與不合格品控制界限：區分正常波動與異常波動31控制圖SPC應用的工具-控制圖31控制圖32控制圖32SPC的原理- 3 原則當質量特性的隨機變量x服從正態分布時，則x落在3 的概率是99.73%。根據小概率事件可以“忽略”的原則：如果出現超出3 范圍的x值，則認為過程存在異常。所以，在過程正常情況下約有99.73%的點落在在此控制線內。觀察控制圖的數據位置，可以了解過程情況有無改變。33SPC的原理- 3 原則當質量特性的隨機變量x服從正態分布SPC的基本原理Xbar-R Chart 控制圖原理：正態分布 N(u, 2)34SPC的

16、基本原理Xbar-R Chart 控制圖原理：34SPC的基本原理Xbar-R Chart 控制圖原理：正態分布3 原則CL: LCL:-3s 時間 1 2 3 4 5 699.73%95.4%68.3% -2s -1s 68.3%95.4%99.73% +1s +2s UCL:+3s 35SPC的基本原理Xbar-R Chart 控制圖原理：CL:SPC的基本原理-兩類錯誤兩類錯誤第類錯誤（）：虛發警報，浪費人力物力第類錯誤（）：漏發警報，錯過改正的機會兩類風險漏發報警：過程異常但沒有報警漏發報警的風險虛發報警：過程正常但出現報警虛發報警的風險減少兩類風險增大樣本數量36SPC的基本原理-兩

17、類錯誤兩類錯誤36SPC的基本原理虛發報警漏發報警正確報警過程異常過程變化中限制的兩類報警37SPC的基本原理虛發報警漏發報警正確報警過程異常過程變化中限SPC判穩準則 -看過程是否處于穩定的狀態 控制圖的判異規則SPC判異準則適合sigma控制圖的規則有rule 1rule 4適合均值控制圖的規則有rule 1rule 838SPC判穩準則 -看過程是否處于穩定的狀態 控制圖 控制圖的判異規則SPC判異規則對應的虛報警39 控制圖的判異規則SPC判異規則對應的虛報警39控制圖的判異規則1）點超出控制限2）連續9點在中心線同一側；中心線同一側的連續點 3）連續6點上升或下降4）連續14點間斷上

18、升或下降5）連續3點中有2點超過2sigma線（中心線同一側） 6）連續5點有4點在1sigma限外（同側）40控制圖的判異規則1）點超出控制限2）連續9點在中心線同一側；控制圖的判異規則7）連續15點在1sigma線內（雙側） 8）8點在1sigma線外（雙側） 9）控制圖上的點同時滿足幾條判異準則時，按照判異準則的排列順序，只取最前面的一條判異準則。 （第9點處應該以“連續9點在中心線同一側”報警） 10）控制圖上點的報警規則不受前一個點報警的影響。 （第7點處應該以“連續3點中有2點超過2sigma線”繼續報警）41控制圖的判異規則7）連續15點在1sigma線內（雙側） 8建立控制圖建

19、立控制圖的準備工作確定控制的參數；輸入參數，輸出參數產品參數，過程參數確定分組的方式，抽樣頻率-組內差異小 ；分線, 分供應尚,分工裝, 1 hour, 2 hours, 4 hours, shift, day,確定抽樣方法代表性，組內差異小 連續抽樣， 隨機抽樣確定抽樣數量子組大小(Subgroup Size)子組數量(2530組)確定測試方法和數據記錄的方式42建立控制圖建立控制圖的準備工作42建立控制圖初步建立控制圖選擇樣本，測試并記錄數據；計算統計量；初步確定控制限；畫圖；43建立控制圖初步建立控制圖43分析控制圖分析控制圖過程能力是否達到要求？過程是否處于穩定受控狀態？過程不穩定的原

20、因是否已經查出并糾正？修正控制圖剔除受異常因素影響的點，如有必要再收集一些數據；重新計算統計量，控制限，畫圖；重新分析控制圖；過程能力指數Cpk公式：CPK=min(USL- , -LSL）/（3 ）Cpk的一般原則 CPK1.00：工序能力嚴重不足1.00CPK1.33：工序能力稍顯不足 1.33CPK1.67：工序能力足夠1.67CPK2.00：工序能力充足 CPK2.00：工序能力過剩44分析控制圖分析控制圖44分析控制圖建立控制用控制圖固化以上確定的控制限；按照以上設定的方式收集數據、計算、描點；判斷過程是否失控/出現異常；如果出現異常，按照Reaction Plan的要求采取行動（確

21、認，糾正或改善）。45分析控制圖建立控制用控制圖45控制限的計算2）用系數計算Xbar- R ChartXbar- S Chart46控制限的計算2）用系數計算Xbar- R ChartXbar計算總的平均值和標準差的平均值；Xbar-S chart操作計算平均值的控制限計算極差的控制限A3=0.886, B3=0.354, B4=1.64647計算總的平均值和標準差的平均值；Xbar-S chart操作Xbar-S chart操作畫圖-標準差控制圖畫圖-平均值控制圖48Xbar-S chart操作畫圖-標準差控制圖畫圖-Xbar-S chart的操作分析控制圖在分析控制圖時，先分析標準差控制

22、圖，再分析平均值控制圖；標準差控制圖分析適合標準差控制圖分析的判異準則有4條（Rule 1Rule 4）：標準差控制圖分析。標準差控制圖上所有點都在控制限內，沒有異常排列。平均值控制圖分析適合平均值控制圖分析的判異準則有8條（Rule 1Rule 8）：平均值控制圖上有一個點在控制限外。經分析那一個班次確實出現了問題，刪除該點重新計算控制限，重新計算的結果如下，刪除該點后過程處于受控狀態。49Xbar-S chart的操作分析控制圖49Xbar-S chart的操作過程能力分析Cpk=1.651.33, 所以過程能力滿足要求?？刂朴每刂茍D重新計算控制限50Xbar-S chart的操作過程能力

23、分析50系數表51系數表51控制限的另一種計算方法極差圖平均值圖注意：1，計算極差控制限的Sigma為各個子組極差的Sigma；2，計算平均值控制限的Sigma為各個子組平均值的Sigma ；3，K為樣本組數1）+/-3Sigma方法52控制限的另一種計算方法極差圖平均值圖注意：1）+/-3Sig數據類型 樣本大小（n） 適用的控制圖計量型 n=1I chart，MA chartn10 Xbar-R chartn10Xbar-s chart計數型 /P chart（不合格率控制圖）NP chart（不合格數控制圖 ）盡量U0U chart（缺陷數控制圖） 盡量C0C chart（平均缺陷數控制

24、圖） 常用的控制圖53數據類型 樣本大小（n） 適用的控制圖計量型 n=1I chFIS Online SPC的應用點擊點擊54FIS Online SPC的應用點擊點擊54SPC子組樣本計算55SPC子組樣本計算55腦力如何計算一個控制圖的控制限制？56腦力如何計算一個控制圖的控制限制？56控制計劃 Process Control Plan過程控制計劃57控制計劃 Process Control Plan57控制計劃 目錄定義組成用途注意事項實例及分析如何組建一個流程控制計劃58控制計劃 控制計劃用的格式59控制計劃用的格式59 流程控制計劃是在項目方案實施后針對改善因子的執行情況管理的工具

25、, 它讓我們的流程擁有者在項目團隊解散后還能按照要求執行改善行動,將改善行動標準化到日常的工作中,讓執行和監督工作透明, 避免在人員更換或其他特殊情況出現后改善效果不能很好的保持, 它保證了改善成果的持續和穩定.常規情況下控制階段方案實施后的控制三要素為: 改進過程文件化,如PI. SOP 等. 過程控制計劃,如正確的過程圖,行動報警,應急措施,持續改進計劃等, 持續的過程測量和控制,如SPC,趨勢圖,直方圖,散步圖,走勢圖. 其他的用于控制的精益生產工具,如5S,目視管理,看板管理, 防錯技術.三者缺一不可,而控制計劃是其中很重要的一部分.定義60 流程控制計劃是在項目方案實施后針對改善因子的組成 控制計劃應體現的重要元素包括:文件名/版本號:,關鍵責任人/核心小組, 批準人/日期,流程描述,流程對應的客戶,關鍵客戶需求,流程圖(步驟,流程涉及部門,流程的價值,主要設備),檢查(關鍵參數/控制標準/檢查項目/檢查周期/責任人/異常處理行動/各類信息)等, 各類名稱的填寫及具體解釋如下:文件名/版本號:XXXX流程控制系統/更改版本關鍵責任人/核心小組: 誰負責/小組名