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>SPCTrainingforNDVC>SPCTrainingforNDVC>SPC簡介SPC發(fā)展歷史西格瑪簡介SectionOne-簡介>SPC簡介SectionOne-簡介什么是制程(Process)?

操作方法環(huán)境設備材料有序的行為測量的輸出目標時間操作員

將輸入轉化為輸出的一組有序的行為或操作什么是制程控制(ProcessControl)?減小制程輸出變異(ProcessVariation)所采取的行動什么是制程(Process)?操作方法環(huán)境設備材料有序測量什么是統(tǒng)計制程控制(SPC)?什么是統(tǒng)計制程控制(SPC)?控制圖的發(fā)展歷史控制圖的發(fā)展歷史SPC的使用情況何時使用SPCSPC的使用情況何時使用SPC為什么要推廣SPC為什么要推廣SPC過程變異原因類別過程變異原因類別ControlChart：通過觸發(fā)異常報警特殊原因，監(jiān)控過程的穩(wěn)定性.ProcessCapability：在過程穩(wěn)定的基礎上，計算過程能力，并不斷提高.SPCControl分類ControlChart：SPCControl分類西格瑪水平與DPMO“六”西格瑪代表著一種近似的完美，它僅允許百萬分之3.4的缺陷率，在關系到大多數顧客及股東的產品、服務和過程中，僅允許百萬分之3.4的缺陷率。

不同西格瑪水平之間的差別不單純是對半削減缺陷的數量。西格瑪水平每上升一級，缺陷的數量就呈指數級的減少。

西格瑪水平與DPMO“六”西格瑪代表著一種近似的完美，它僅允б以面積為例以書刊錯字校對為例

PPM6б一粒鉆石大小一間小型圖書館全部藏書中有1個錯字

3.47б縫衣針針尖好幾個大型圖書館藏書中有一個錯字

0.019

3б普通商店面積每頁書中有1.5個錯字668105б電話機座大小一部百科全書中有一個錯字2331б中型工廠面積

每頁書中有170個錯字6977004б一間客廳面積一冊書每三十頁有一個錯字62102б巨型超市面積

每頁書中有25個錯字

308700對6б的感性認識：б以面積為例以書正態(tài)分布簡介橫坐標是數據從小到大的排列，縱坐標是每個一個數值出現(xiàn)的次數正態(tài)分布簡介橫坐標是數據從小到大的排列，縱坐標是每個一個數值6б和3б的波動比較6西格瑪水平過程非常穩(wěn)定，集中在目標值附近，滿足客戶要求的能力很強，3西格瑪水平則波動較大。6б和3б的波動比較6西格瑪水平過程非常穩(wěn)定，集中在目標值附>基本定義及判異原則計量型控制圖計數型控制圖SectionTwo-控制圖>SectionTwo-控制圖SPC基本定義1.Sigmaσ:Standarddeviation(S):(標準差)是對過程變異的衡量2.CenterLine(CL):AverageoftheProcess(中心線)3.UCL(UpperControlLimit):

(上控制線)4.LCL(LoverControlLimit):(下控制線)5.CPK(ProcessCapabilityIndex)(制程能力系數)6.CP(ProcessCapability)(制程能力,散度.即正態(tài)分布曲線的開口度)7.LSL(LowerSPECLimit):(制程規(guī)格下限,通常為業(yè)界標準或客戶的要求)8.USL(UpperSPECLimit):(制程能力上限，通常為業(yè)界標準或客戶的要求)9.X-BAR&RChart:(均值/極值控制圖)10.均值:一組數據的平均數11.極差：一組測量值內的最大值和最小值的差，用R表示SPC基本定義1.Sigmaσ:Standardd控制圖各種上下限關系控制圖各種上下限關系控制圖控制圖ControlchartRulesControlchartRulesControlRules有可能模具有一定磨損工藝整體有逐漸向上和向下趨勢可能兩個工藝混在一起ControlRules有可能模具有一定磨損工藝整體有逐漸ControlRules上下控制限需要收緊ControlRules上下控制限需要收緊控制圖選擇不合格件數不合格率Xbar-s單位產品上不合格點數Xbar-RI-MR不合格點數控制圖選擇不合格件數不合格率Xbar-s單位產品上不合格點數SPC最好的培訓教程課件繪制均值極差圖雜質含量批次雜質含量批次雜質含量批次5.9918.0567.091111.4614.35610.571111.4112.79611.14113.714.06614.251112.88123.43617.581114.5429.33725.31216.76212.1575.3127.2929.33712.05125.929.23716.251222.0524.8277.51129.336.84814.691312.5137.6783.691313.636.99818.04134.6433.9688.91310.34314.3817.05134.3947.08920.23149.6413.6999.381413.4349.6993.53145.51412.27914.27144.17420.1593.41149.7658.33104.38156.0756.23105.91513.7458.871031.321515.35518.71103.44158.98513.221024.7815一部分數據繪制均值極差圖雜質含量批次雜質含量批次雜質含量批次5.991繪制均值極差圖根據數據如何配置繪制均值極差圖根據數據如何配置繪制均值極差圖選擇判異原則繪制均值極差圖選擇判異原則繪制均值極差圖-極差和均值圖都需要穩(wěn)態(tài)從圖中我們看出什么？接下來我們怎么做？繪制均值極差圖-極差和均值圖都需要穩(wěn)態(tài)從圖中我們看出什么？練習：用minitab繪制均值極差圖焊接力對于W7T是重要的指標，需要定期測試，將測試結果做均值極差圖練習：用minitab繪制均值極差圖焊接力對于W7T是重要的SPC小游戲流程：分成幾個小組，每個人折紙，生產衣服，然后抽樣測量衣服長度，每個小組產生一個衣服長度的平均數，衣服長度為y軸，小組號碼為x軸，描點，事先定好上下控制線，看哪些點在控制線之外，然后找出root

cause。工具：兩種尺寸正方形紙（含有變異尺寸），尺子控制圖：均值極差圖或單值移動極差（根據參加人數）繪制SPC控制圖以及Processcapability原因分析如果有異常的地方分析原因并改善SPC小游戲流程：計數型控制圖計數型控制圖計數型控制圖-P圖，NP圖練習：二極管制造工藝，每天抽檢150個樣品，記錄不合格品數量，搜集一個月的數據，做NP圖和P圖。計數型控制圖-P圖，NP圖練習：二極管制造工藝，每天抽檢15計數型控制圖-P圖計數型控制圖-P圖計數型控制圖-NP圖計數型控制圖-NP圖計數型控制圖-U圖，C圖練習：在芯片的生產過程中，如果芯片上有一個瑕疵，則被認為是一個缺陷，每個班次抽取10個芯片進行檢驗，記錄每個班次的缺陷總數，搜集15個班次數據，做U圖，C圖。日期樣品數缺陷數110262102831023410185103261040710358102491018101028111016121014131024141035151030計數型控制圖-U圖，C圖練習：在芯片的生產過程中，如果芯片上計數型控制圖-U圖計數型控制圖-U圖計數型控制圖-C圖計數型控制圖-C圖其他常見的控制圖累積和控制圖CUSUM:以歷次觀測結果為依據，對觀測數據加以累積，對發(fā)現(xiàn)過程的小偏移特別有效。指數加權移動平均控制圖EWMA:關注的是歷史數據的加權平均，可以有效控制長期過程的微小偏移。標準化控制圖Z-MR:當過程輸出為不同規(guī)格的產品，相互之間的差異比較大但樣本量又比較小時選用該控制圖（多品種，小批量）其他常見的控制圖>基本定義及數據類型計量型過程能力分析計數型過程能力分析SectionThree-過程能力分析>SectionThree-過程能力分析ProcessCapability

數據類型可以分為計量型數據和計數型數據。計量型數據是屬于不可數集合的，一般通過測量獲得，且有計量單位。比如(0,100]，實數集，常見的有正態(tài)分布，指數分布，均勻分布等。工廠數據舉例：weldingstrength,case/cover尺寸計數型隨機變量只可能出現(xiàn)可數型的實現(xiàn)值，比如自然數集合，{0,100}等等，常見的有二項分布，泊松分布等。工廠數據舉例：檢驗208件產品，有8件不合格，檢驗150件產品，有7件不合格。以小組為單位，列舉工廠各種數據類型，并進行分類，粘貼到白板上，大家分享一下ProcessCapability

數據類型可以分為計量型計量型數據過程能力指數CPCp–表示制程分布的緊致程度，要求過程要穩(wěn)定計量型數據過程能力指數CPCp–表示制程分布的緊致程度，計量型數據制程能力指數Cpk雙邊CPK公式單邊CPK公式CPUCPL計量型數據制程能力指數Cpk雙邊CPK公式單邊CPK公式C制程能力指數Cpk的幾何意義3良好的過程能力:對于雙邊:圖形居中,開口小.對于單邊:距離規(guī)格線遠,開口小.要求過程要穩(wěn)定且正態(tài)。制程能力指數Cpk的幾何意義3良好的過程能力:對于雙邊:過程能力評價過程能力評價計量型數據制程績效指數PP/PPK過程績效指數是從過程總波動的角度考察過程輸出滿足客戶要求的能力，有時也稱作長期過程能力指數?？疾爝^程績效時不要求過程穩(wěn)定,異常數據也必須計算在內。計量型數據制程績效指數PP/PPK過程績效指數是從過程總波動過程能力分析手動計算假定G過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài).應用控制圖，得到如下數據，平均值為4.03,標準差為0.024，產品技術規(guī)范為4+-0.1，根據這些信息計算該過程能力指數。LSL,USL,CP,CPL，CPU，CPK?LSL=3.9,USL=4.1CP=(4.1-3.9)/6*0.024=1.39CPL=(4.03-3.9)/3*0.024=1.81CPU=(4.1-4.03)/3*0.024=0.97CPK=0.97過程能力分析手動計算假定G過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài).應用控制圖，計量型數據CPK-minitab應用例子：雜質含量數據，5個數據為一組，共25組，上控制限為24，求CPK計量型數據CPK-minitab應用例子：雜質含量數據，545計量制程能力指數–Cp&Cpk&PP&PPK根據數據如何配置計量制程能力指數–Cp&Cpk&PP&PPK根46計量制程能力指數

從結果中，我們能看出什么？？？？計量制程能力指數從結果中，我們能看出什么？？？？計數型數據過程能力分析DPU單位缺陷計數型數據過程能力分析DPU單位缺陷計數型數據過程能力分析DPMO百萬機會之不良數計數型數據過程能力分析DPMO百萬機會之不良數計數型數據過程能力分析:西格瑪水平（SigmaLevel）InputData輸入數據Theprocess‘sigmascore’(with-1.5shiftintegrated)制程的“西格瑪”（考慮了1.5個西格瑪的偏移）計數型數據過程能力分析:西格瑪水平（SigmaLevel）計數型數據過程能力練習：DPU/DPMO/西格瑪水平DPU=800/1000=0.8DPMO=0.8*1000000/10=80000計數型數據過程能力練習：DPU/DPMO/西格瑪水平DPU=>SectionFour-SPC應用實例>SectionFour-SPC應用實例控制圖SPC應用控制圖是用來判斷過程是否穩(wěn)定受控以及發(fā)現(xiàn)過程是否異常的重要工具?？刂茍D的使用分為分析用控制圖和控制用控制圖。分析用控制圖利用點在控制范圍內的分布或是否出界來判斷過程是否穩(wěn)定，通過對過程的改進或排除異常原因的異常點，最終得到一個穩(wěn)定受控的初始過程。先有點再有線。前面的內容都是圍繞分析用控制圖展開的?？刂朴每刂茍D，在實際工作中的使用更加重要，他的作用是把分子階段得到的穩(wěn)定的初始過程保持下去真正發(fā)揮監(jiān)控作用。先有線再有點。分析用控制圖：分析過程是否穩(wěn)定分析能力是否達到？監(jiān)控用控制圖：延長改善后的控制限實時監(jiān)控并及時響應排除特殊原因提高過程能力控制圖SPC應用控制圖是用來判斷過程是否穩(wěn)定受控以及發(fā)現(xiàn)過程控制圖SPC應用的步驟：背景：一家汽車發(fā)動機制造商專業(yè)生產與發(fā)動機氣缸相關的零部件，主要產品之一就是缸蓋的曲軸，其中一個孔徑必須滿足上限37,下限33毫米的公差限。質量經理要求現(xiàn)場工程師了解下現(xiàn)有的工藝流程是否穩(wěn)定，是否能夠穩(wěn)定地達到公差限的要求，如果滿足的話，對該關鍵參數進行控制。目前生產線上有自動測量裝置，每次回自動記錄5個產品的數據。如果你是現(xiàn)場工程師，你的計劃如何？？大家討論下，如何實現(xiàn)質量經理的所有要求？？控制圖SPC應用的步驟：大家討論下，如何實現(xiàn)質量經理的所有要控制圖SPC應用的步驟：a.確定初始過程是否穩(wěn)定（stable）：顯然，這里適用于均值-極差控制圖，使用Minitab實現(xiàn)該過程。選擇數據孔徑1~5從圖可以看出，均值圖和極差圖均無異常，特殊原因的檢驗也沒有問題，說明過程是穩(wěn)定受控的。控制圖SPC應用的步驟：a.確定初始過程是否穩(wěn)定（stab控制圖SPC應用的步驟：b.判斷過程是否達到技術穩(wěn)態(tài)（capability）。接下來進行過程能力分析，使用MINITAB實現(xiàn)過程能力的分析。選擇數據孔徑1~5。從圖可以過程能力不足，經分析原因是自動測量裝置的Gr&r達不到要求，改善計劃是對自動測量裝置進行改造，當Gr&r改善OK后重新收集數據控制圖SPC應用的步驟：b.判斷過程是否達到技術穩(wěn)態(tài)（ca控制圖SPC應用的步驟：a-1,b-1.判斷過程是否達到stable&capability,對改善后收集的數據進行穩(wěn)態(tài)和過程能力分析，使用MINITAB實現(xiàn)該分析。選擇數據孔徑1-1~5-1從圖可以過程能力滿足要求，注意記得保存均值以及sigma值控制圖SPC應用的步驟：a-1,b-1.判斷過程是否達到s控制圖SPC應用的步驟：c.實現(xiàn)后續(xù)的過程監(jiān)控（monitor）：控制用控制圖可以用來對過程進行監(jiān)控。繪制控制用控制圖的關鍵是實現(xiàn)確定控制圖上的三條控制線：中心線和上下控制限，選擇孔徑1-2~5-2。利用穩(wěn)態(tài)的數據規(guī)范監(jiān)控后續(xù)收集到的數據，判斷是否有異常，如果有的話記錄原因，并執(zhí)行改善計劃。控制圖SPC應用的步驟：c.實現(xiàn)后續(xù)的過程監(jiān)控（moni控制圖SPC應用的步驟：d.實時在線監(jiān)控（real-time）用控制用控制圖實現(xiàn)生產流程的實時在線監(jiān)控。將孔徑1-3~5-3的數據copy到孔徑1-2~5-2的數據下面。Minitab簡易功能時間在線監(jiān)控，點擊制作完成的控制用控制圖為當前窗口，右擊該圖形選擇“自動更新圖形”?？刂茍DSPC應用的步驟：d.實時在線監(jiān)控（real-time控制圖SPC應用-匯總Processstable？Processcapable？Real-timemonitorQuicklyresponsealarmandkeeprecordsNONO控制圖SPC應用-匯總Processstable？Proc

Q&AQ&AMinitab:CapabilityRatio

(Cp,CPL,CPU,Cpk)FormulasforcomputingcalculationsofStDev(Within)–CapabilityStandardDeviationNote: Becausetheaveragemovingrangeisusedtoestimate StDev(Within), theorderofthedataiscritical因為移動極差平均值用來估計標準差，所以數據的順序非常的關鍵AverageMovingRange:CapabilitySigma:Forsubgroupsize=1AverageMovingRange:i=indexofthesubgroupj=numberofobservationintheithsubgroupCapabilitySigma:Forsubgroupsize>1Minitab:CapabilityRatio

(Cp,MinitabcalculatesPerformanceRatios(Ppk,Pp)bydividingbyStDev(Overall):TheTotalStandardDeviationorStDev(Overall)iscalculatedas:Minitabapproximatesthedispersionparameter,StDev(Overall)bycalculatingthestandarddeviationanddividingbytheappropriatebiascorrectionfactor,c4*:Minitab:PerformanceRatio

(Pp,PPL,PPU,Ppk)Note: OrderofthedatahasnoimpactonthecalculationofStDev(Overall). PerformanceRatiosareusedforunpredictableprocesses.數據的順序對于計算整體標準差沒有影響。性能指數是用來評估不可預測的的工藝過程的。MinitabcalculatesPerformanceSPC最好的培訓教程課件>SPCTrainingforNDVC>SPCTrainingforNDVC>SPC簡介SPC發(fā)展歷史西格瑪簡介SectionOne-簡介>SPC簡介SectionOne-簡介什么是制程(Process)?

操作方法環(huán)境設備材料有序的行為測量的輸出目標時間操作員

將輸入轉化為輸出的一組有序的行為或操作什么是制程控制(ProcessControl)?減小制程輸出變異(ProcessVariation)所采取的行動什么是制程(Process)?操作方法環(huán)境設備材料有序測量什么是統(tǒng)計制程控制(SPC)?什么是統(tǒng)計制程控制(SPC)?控制圖的發(fā)展歷史控制圖的發(fā)展歷史SPC的使用情況何時使用SPCSPC的使用情況何時使用SPC為什么要推廣SPC為什么要推廣SPC過程變異原因類別過程變異原因類別ControlChart：通過觸發(fā)異常報警特殊原因，監(jiān)控過程的穩(wěn)定性.ProcessCapability：在過程穩(wěn)定的基礎上，計算過程能力，并不斷提高.SPCControl分類ControlChart：SPCControl分類西格瑪水平與DPMO“六”西格瑪代表著一種近似的完美，它僅允許百萬分之3.4的缺陷率，在關系到大多數顧客及股東的產品、服務和過程中，僅允許百萬分之3.4的缺陷率。

不同西格瑪水平之間的差別不單純是對半削減缺陷的數量。西格瑪水平每上升一級，缺陷的數量就呈指數級的減少。

西格瑪水平與DPMO“六”西格瑪代表著一種近似的完美，它僅允б以面積為例以書刊錯字校對為例

PPM6б一粒鉆石大小一間小型圖書館全部藏書中有1個錯字

3.47б縫衣針針尖好幾個大型圖書館藏書中有一個錯字

0.019

3б普通商店面積每頁書中有1.5個錯字668105б電話機座大小一部百科全書中有一個錯字2331б中型工廠面積

每頁書中有170個錯字6977004б一間客廳面積一冊書每三十頁有一個錯字62102б巨型超市面積

每頁書中有25個錯字

308700對6б的感性認識：б以面積為例以書正態(tài)分布簡介橫坐標是數據從小到大的排列，縱坐標是每個一個數值出現(xiàn)的次數正態(tài)分布簡介橫坐標是數據從小到大的排列，縱坐標是每個一個數值6б和3б的波動比較6西格瑪水平過程非常穩(wěn)定，集中在目標值附近，滿足客戶要求的能力很強，3西格瑪水平則波動較大。6б和3б的波動比較6西格瑪水平過程非常穩(wěn)定，集中在目標值附>基本定義及判異原則計量型控制圖計數型控制圖SectionTwo-控制圖>SectionTwo-控制圖SPC基本定義1.Sigmaσ:Standarddeviation(S):(標準差)是對過程變異的衡量2.CenterLine(CL):AverageoftheProcess(中心線)3.UCL(UpperControlLimit):

(上控制線)4.LCL(LoverControlLimit):(下控制線)5.CPK(ProcessCapabilityIndex)(制程能力系數)6.CP(ProcessCapability)(制程能力,散度.即正態(tài)分布曲線的開口度)7.LSL(LowerSPECLimit):(制程規(guī)格下限,通常為業(yè)界標準或客戶的要求)8.USL(UpperSPECLimit):(制程能力上限，通常為業(yè)界標準或客戶的要求)9.X-BAR&RChart:(均值/極值控制圖)10.均值:一組數據的平均數11.極差：一組測量值內的最大值和最小值的差，用R表示SPC基本定義1.Sigmaσ:Standardd控制圖各種上下限關系控制圖各種上下限關系控制圖控制圖ControlchartRulesControlchartRulesControlRules有可能模具有一定磨損工藝整體有逐漸向上和向下趨勢可能兩個工藝混在一起ControlRules有可能模具有一定磨損工藝整體有逐漸ControlRules上下控制限需要收緊ControlRules上下控制限需要收緊控制圖選擇不合格件數不合格率Xbar-s單位產品上不合格點數Xbar-RI-MR不合格點數控制圖選擇不合格件數不合格率Xbar-s單位產品上不合格點數SPC最好的培訓教程課件繪制均值極差圖雜質含量批次雜質含量批次雜質含量批次5.9918.0567.091111.4614.35610.571111.4112.79611.14113.714.06614.251112.88123.43617.581114.5429.33725.31216.76212.1575.3127.2929.33712.05125.929.23716.251222.0524.8277.51129.336.84814.691312.5137.6783.691313.636.99818.04134.6433.9688.91310.34314.3817.05134.3947.08920.23149.6413.6999.381413.4349.6993.53145.51412.27914.27144.17420.1593.41149.7658.33104.38156.0756.23105.91513.7458.871031.321515.35518.71103.44158.98513.221024.7815一部分數據繪制均值極差圖雜質含量批次雜質含量批次雜質含量批次5.991繪制均值極差圖根據數據如何配置繪制均值極差圖根據數據如何配置繪制均值極差圖選擇判異原則繪制均值極差圖選擇判異原則繪制均值極差圖-極差和均值圖都需要穩(wěn)態(tài)從圖中我們看出什么？接下來我們怎么做？繪制均值極差圖-極差和均值圖都需要穩(wěn)態(tài)從圖中我們看出什么？練習：用minitab繪制均值極差圖焊接力對于W7T是重要的指標，需要定期測試，將測試結果做均值極差圖練習：用minitab繪制均值極差圖焊接力對于W7T是重要的SPC小游戲流程：分成幾個小組，每個人折紙，生產衣服，然后抽樣測量衣服長度，每個小組產生一個衣服長度的平均數，衣服長度為y軸，小組號碼為x軸，描點，事先定好上下控制線，看哪些點在控制線之外，然后找出root

cause。工具：兩種尺寸正方形紙（含有變異尺寸），尺子控制圖：均值極差圖或單值移動極差（根據參加人數）繪制SPC控制圖以及Processcapability原因分析如果有異常的地方分析原因并改善SPC小游戲流程：計數型控制圖計數型控制圖計數型控制圖-P圖，NP圖練習：二極管制造工藝，每天抽檢150個樣品，記錄不合格品數量，搜集一個月的數據，做NP圖和P圖。計數型控制圖-P圖，NP圖練習：二極管制造工藝，每天抽檢15計數型控制圖-P圖計數型控制圖-P圖計數型控制圖-NP圖計數型控制圖-NP圖計數型控制圖-U圖，C圖練習：在芯片的生產過程中，如果芯片上有一個瑕疵，則被認為是一個缺陷，每個班次抽取10個芯片進行檢驗，記錄每個班次的缺陷總數，搜集15個班次數據，做U圖，C圖。日期樣品數缺陷數110262102831023410185103261040710358102491018101028111016121014131024141035151030計數型控制圖-U圖，C圖練習：在芯片的生產過程中，如果芯片上計數型控制圖-U圖計數型控制圖-U圖計數型控制圖-C圖計數型控制圖-C圖其他常見的控制圖累積和控制圖CUSUM:以歷次觀測結果為依據，對觀測數據加以累積，對發(fā)現(xiàn)過程的小偏移特別有效。指數加權移動平均控制圖EWMA:關注的是歷史數據的加權平均，可以有效控制長期過程的微小偏移。標準化控制圖Z-MR:當過程輸出為不同規(guī)格的產品，相互之間的差異比較大但樣本量又比較小時選用該控制圖（多品種，小批量）其他常見的控制圖>基本定義及數據類型計量型過程能力分析計數型過程能力分析SectionThree-過程能力分析>SectionThree-過程能力分析ProcessCapability

數據類型可以分為計量型數據和計數型數據。計量型數據是屬于不可數集合的，一般通過測量獲得，且有計量單位。比如(0,100]，實數集，常見的有正態(tài)分布，指數分布，均勻分布等。工廠數據舉例：weldingstrength,case/cover尺寸計數型隨機變量只可能出現(xiàn)可數型的實現(xiàn)值，比如自然數集合，{0,100}等等，常見的有二項分布，泊松分布等。工廠數據舉例：檢驗208件產品，有8件不合格，檢驗150件產品，有7件不合格。以小組為單位，列舉工廠各種數據類型，并進行分類，粘貼到白板上，大家分享一下ProcessCapability

數據類型可以分為計量型計量型數據過程能力指數CPCp–表示制程分布的緊致程度，要求過程要穩(wěn)定計量型數據過程能力指數CPCp–表示制程分布的緊致程度，計量型數據制程能力指數Cpk雙邊CPK公式單邊CPK公式CPUCPL計量型數據制程能力指數Cpk雙邊CPK公式單邊CPK公式C制程能力指數Cpk的幾何意義3良好的過程能力:對于雙邊:圖形居中,開口小.對于單邊:距離規(guī)格線遠,開口小.要求過程要穩(wěn)定且正態(tài)。制程能力指數Cpk的幾何意義3良好的過程能力:對于雙邊:過程能力評價過程能力評價計量型數據制程績效指數PP/PPK過程績效指數是從過程總波動的角度考察過程輸出滿足客戶要求的能力，有時也稱作長期過程能力指數?？疾爝^程績效時不要求過程穩(wěn)定,異常數據也必須計算在內。計量型數據制程績效指數PP/PPK過程績效指數是從過程總波動過程能力分析手動計算假定G過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài).應用控制圖，得到如下數據，平均值為4.03,標準差為0.024，產品技術規(guī)范為4+-0.1，根據這些信息計算該過程能力指數。LSL,USL,CP,CPL，CPU，CPK?LSL=3.9,USL=4.1CP=(4.1-3.9)/6*0.024=1.39CPL=(4.03-3.9)/3*0.024=1.81CPU=(4.1-4.03)/3*0.024=0.97CPK=0.97過程能力分析手動計算假定G過程處于統(tǒng)計控制狀態(tài).應用控制圖，計量型數據CPK-minitab應用例子：雜質含量數據，5個數據為一組，共25組，上控制限為24，求CPK計量型數據CPK-minitab應用例子：雜質含量數據，5109計量制程能力指數–Cp&Cpk&PP&PPK根據數據如何配置計量制程能力指數–Cp&Cpk&PP&PPK根110計量制程能力指數

從結果中，我們能看出什么？？？？計量制程能力指數從結果中，我們能看出什么？？？？計數型數據過程能力分析DPU單位缺陷計數型數據過程能力分析DPU單位缺陷計數型數據過程能力分析DPMO百萬機會之不良數計數型數據過程能力分析DPMO百萬機會之不良數計數型數據過程能力分析:西格瑪水平（SigmaLevel）InputData輸入數據Theprocess‘sigmascore’(with-1.5shiftintegrated)制程的“西格瑪”（考慮了1.5個西格瑪的偏移）計數型數據過程能力分析:西格瑪水平（SigmaLevel）計數型數據過程能力練習：DPU/DPMO/西格瑪水平DPU=800/1000=0.8DPMO=0.8*1000000/10=80000計數型數據過程能力練習：DPU/DPMO/西格瑪水平DPU=>SectionFour-SPC應用實例>SectionFour-SPC應用實例控制圖SPC應用控制圖是用來判斷過程是否穩(wěn)定受控以及發(fā)現(xiàn)過程是否異常的重要工具?？刂茍D的使用分為分析用控制圖和控制用控制圖。分析用控制圖利用點在控制范圍內的分布或是否出界來判斷過程是否穩(wěn)定，通過對過程的改進或排除異常原因的異常點，最終得到一個穩(wěn)定受控的初始過程。先有點再有線。前面的內容都是圍繞分析用控制圖展開的?？刂朴每刂茍D，在實際工作中的使用更加重要，他的作用是把分子階段得到的穩(wěn)定的初始過程保持下去真正發(fā)揮監(jiān)控作用。先有線再有點。分析用控制圖：分析過程是否穩(wěn)定分析能力是否達到？監(jiān)控用控制圖：延長改善后的控制限實時監(jiān)控并及時響應排除特殊原因提高過程能力控制圖SPC應用控制圖是用來判斷過程是否穩(wěn)定受控以及發(fā)現(xiàn)過程控制圖SPC應用的步驟：背景：一家汽車發(fā)動機制造商專業(yè)生產與發(fā)動機氣缸相關的零部件，主要產品之一就是缸蓋的曲軸，其中一個孔徑必須滿足上限37,下限33毫米的公差限。質量經理要求現(xiàn)場工程師了解下現(xiàn)有的工藝流程是否穩(wěn)定，是否能夠穩(wěn)定地達到公差限的要求，如果滿足的話，對該關鍵參數進行控制。目前生產線上有自動測量裝置，每次回自動記錄5個產品的數據。如果你是現(xiàn)場工程師，你的計劃如何？？大家討論下，如何實現(xiàn)質量經理的所有要求？？控制圖SPC應用的步驟：大家討論下，如何實現(xiàn)質量經理的所有要控制圖SPC應用的步驟：a.確定初始過程是否穩(wěn)定（stable）：顯然，這里適用于均值-極差控制圖，使用Minitab實現(xiàn)該過程。選擇數據孔徑1~5從圖可以看出，均值圖和極差圖均無異常，特殊原因的檢驗也沒有問題，說明過程是穩(wěn)定受控的?？刂茍DSPC應用的步驟：a.確定初始過程是否穩(wěn)定（stab控制圖SPC應用的步驟：b.判斷過程是否達到技術穩(wěn)態(tài)（capability）。接下來進行過程能力分析，使用MINITAB實現(xiàn)過程能力的分析。選擇數據孔徑1~5。從圖可以過程能力不足，經分析原因是自動測量裝置的Gr&r達不到要求，改善計劃是對自動測量裝置進行改造，當Gr&r改善OK后重新收集數據控制圖SPC應用的步驟：b.判斷過程是否達到技術穩(wěn)態(tài)（ca控制圖SPC應用的步驟：a-1,b-1.判斷過程是否達到stable&capability,