形成错误子集的情 况
• 在子集里，偶然原因引 起的变动和异常原因引 起的变动同时存在. • 不注意不稳定的工程， 子集间的差距不好区别.
如果形成合理的子集….
• Graph> Time Series Plot
Fill-up
11
子集内的变动小，而 子集间的变动比较大。
Fill-up
面傈樊
10
9
Index
计算工程能力时注意事项
— 工序能力的测定只在以下条件下有意义.
– 连续性数据 (对离散形数据时没有意义的.)
• 速度，重量，大小.
– 工程处在管理状态时，即完全消除了异常原因的状态。
– 数据散布：正态分布（或近似）
3. 合理的子集
•工程能力决定于系统的变动，系统的变动是由以下多种原因 引起的
– set-up 流程 –制品即工程的状态 – 维护过程 • 层别的原理 – 在同一条件下将收集的数据组成一个子集，这样可以掌握系统或 设 备变动的本质。 • 子集构成原则 – 使子集内的变动变小 – 使子集间的变动变大
Long-term Process Data for Co2
15 14 UCL=14.18
Individual Value
13 X =12.64 12 LCL=11.10
11 10 9 0 50 100 150
Hale Waihona Puke Observation Number
利用minitab的工程能力分析
• 打开 process capability.mpj 文件. • Stat> Quality Tools> Capability Analysis(Normal)
通过合理的子集的建立，能够如实地掌握工程的固有能力。
组合标准偏差和全体标准偏差
组合标准偏差
• minitab 的基本选择. • 将子集内的变动平均之 后求出来。 • 在合理的子集下，为了 最佳的短期工程能力的 计算而使用. 全体标准偏差 • 以全体数据的变动中求出 来. • 估计实际能力时，用全体 标准偏差. • 在minitab中，为了显示 以全体标准偏差为基准的 工程能力，使用Pp 或Ppk 等符号。
30
40
50
60
70
25
35
45
55
65
75
85
Pp PPU PPL Ppk Cpm
0.93 0.97 0.90 0.90 *
Targ USL LSL k n
* 70.0000 20.0000 0.0376 50.0000
Mean Mean+3s Mean-3s s
44.0600 70.7996 17.3204 8.9132
例) 合理的子集的使用
• 使用Time Series Plot标记数据
3.5
output
2.5
1.5 index
10
20
30
• 比较子集内变动导致的标准偏差和全标准偏差.
变动的构成因素与合理的子集
Dem onstation of Rational Subgroups Shift is the Grouping Variable
工序能力因素
• 决定工程能力的要素有 :
–工程的平均和规格的中心 一致的程度. –散布大小 • 把工程平均管理成总是与规格 中心一致是相当困难的。所以 长期上默认为它从规格中心移 动 1.5 程度。
短期
时间1 时间2 时间3 时间4
长期
长期•短期 工序能力
1.5
LSL
USL
LSL
USL
6 st
%>USL Exp Obs %<LSL Exp Obs
0.00 0.00 0.00 2.00
PPM>USL Exp Obs PPM<LSL Exp Obs
0 0 0 20000
Cp CPU CPL Cpk Cpm
0.98 0.41 1.55 0.41 *
Targ USL LSL k n
* 70.0000 20.0000 0.5816 50.0000
合理子集的用法和意义
使用
• 以各工程变数的条件别形成
意义
• 如果组合标准偏差和全体 标准偏差之间有差异，就 数据的子集 说明工程平均或工程标准 –设备的开关 偏差随着时间变化 – 机器，产品，操作者别 – 预防保全方法别 • 子集的组合标准偏差是在 • 请对各子集执行工程能力分 最佳状态下估算的. 析。
通过分析点的排列类 型，可以很容易找到 10 20 工程改善的根据。
30
40
50
Process Capability Analysis for à À · æü® Fill-up
Process Data USL 11.000 Target * LSL Mean Sample N StDev (ST) StDev (LT) 9.000 9.699 50 0.100928 0.702044
Potential (ST) Capability Cp CPU CPL Cpk Cpm 3.30 4.30 2.31 2.31 *
Overall (LT) Capability Pp PPU PPL Ppk 0.47 0.62 0.33 0.33


• 在形成了合理的子集的前提下，我们可以 得到如下解释.
输入有数据的栏 输入子集的大小 或显示子集的栏 输入规格
Process Capability Analysis for Fill-up
Process Data USL 11.000 Target *
LSL Mean Sample N StDev (ST) StDev (LT) 9.000 9.699 50 0.100928 0.702044
从制造工程的观点上
Y f x1 , x2 ,...xn
Y 的变动由 x 1 , x 2 , , x n 引起。 各 x i 的变动原因及其形态都互不相同。 x i 中一部分变动周期短，一部分变动周期长，即从长远角度 上看工程具有多种多样的变动类型。
品质的变动原因
• 偶然原因 ( 一般原因 ) – 生产条件严格管理的状态下发生的是不可避免的不可 避免的原因.
ex) 作业者的熟练度差异，作业环境的差异等。
• 异常原因 ( 特殊原因 ) –不良资材的使用，制造设备的异常，操作者疏忽等等。
• 注意
– 工序能力分析是在工程的稳定状态，即没有由异常原因 引起的状态下执行。且使用在偶然原因的效果分析。
合理地形成子集的 情况
• 在子集中只有偶然原因 产生的变动 • 由异常原因产生的变动 是以子集间的差异显示 出来的. • 利用组合标准偏差将工 程设定为最佳状况的时 候，可以估计潜在工程 能力.
3 .5
Output
2 .5
1.5
H our
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 111213 14 1516 17 18192 02 1 22 3 0 1 2 3 4 5 6 7 2
总变动
=
由平均值移动造 成的变动
+
子集内的变动
4. 工程能力分析
Long-term Process Data for Co2
LSL
USL
ST LT
长期和短期的标 准偏差的差距变大
Potential (ST) Capability Cp CPU CPL Cpk Cpm 3.30 4.30 2.31 2.31 *
• 6 工序 : Cpk = 1.5
• 3 工序 : Cpk = 0.5
考虑到工程平均变动的工程能力指数
Cp = 2.0 Cpk = 1.5
Cp = 2.0
Cpk = 2.0
-6 LSL
0 1.5 Nominal
+6 USL
C pk
USL - 工程平均 = ( 5 目标值 + 6s )- ( 目标值 + 1. s ) = = 1.5 3s 3s
工程能力
• 下面两个图中哪一个具有较好的工程能力 ?
Process Capability Analysis for yield
Lower Spec Upper Spec
Lower Spec
为什么？
Upper Spec
Process Capability Analysis for yield
10
20
工程能力分析
1. 2. 3. 4. 5. 6. 何谓工程能力 短期与长期工程能力 合理的子集 工程能力分析 变动要因的诊断 工序能力分析步骤
1. 何谓工程能力(Process) ?
• 工程能力是生产工程能生产出 多么均一的品质的制品的工程 固有的能力。 • 所有品质特性具有目标值（Tar -get Value），与目标值的偏 差越小品质越优秀。
短期标准偏差是0.100928. 长期标准偏差是0.702044. 这个工程的潜在工序能力是3.30.
即如果最大限度地改进可能达到3.30。 此工程的当前能力是0.33.
这个工程的不良率现在是191636PPM.
5. 变动因素的诊断
• 工程能力分析是为了识别潜在的变动要因而使用。 • 通过变动因素的消除，能够改善工程. • 通过形成合理的子集，改善工程。
了解工序能力...
–可以计算出工程不良率. –可以建立改善目标. –提供与其他设备相比较的标准.
为了生产高品质 产品的工序设计
使工程平均与目标值一致 尽可能减少标准偏差
工程能力的向上
品质与损失
LSL 损失 良品 LSL 损失 良品 目标值 新的概念 目标值 USL USL 传统概念
只要品质特性值与目标值不一致，不管是 什么样的形式，损失是肯定发生的。