【正文】 可用作關(guān)鍵過程輸入變量評估的起始點(diǎn)。 因果矩陣 顯示輸入（ X）與輸出（ Y）之間直接關(guān)系的表格圖（也叫石川圖或魚骨圖） 為何使用因果圖 識別最有可能的成因作進(jìn)一步分析 用圖標(biāo)方式展示現(xiàn)有或?qū)淼膯栴}和其成因的可能關(guān)系 指出產(chǎn)生客戶抱怨、過程錯(cuò)誤或不合格產(chǎn)品的條件 提供調(diào)查的關(guān)注焦點(diǎn) 協(xié)助技術(shù)或其它標(biāo)準(zhǔn)的改進(jìn)或過程改善 “魚骨”因果圖 優(yōu)點(diǎn)： 協(xié)助組織和將原因分類 提供一個(gè)框架作頭腦風(fēng)暴術(shù) 全員參與 缺點(diǎn)： 可能非常復(fù)雜 消耗時(shí)間 原因不會(huì)以任何次序排列 受控因素 噪聲因素 子原因 ?根本原因 生產(chǎn)過程： 5M1E 5個(gè)關(guān)鍵變異源：人，機(jī)，物，法，測 +環(huán) 根本原因 因果分析基于我們可以識別不希望出現(xiàn)的情況，并一直追蹤到根本的原因?？蛻艨赡苁亲罱K使用者、另一內(nèi)部的組織或下一過程步驟 輸出： 產(chǎn)品中被客戶所定義成關(guān)鍵因素的任何東西或特性 輸入： 對輸出有影響的變量 控制變量： 那些容易改變并能衡量其對輸出（ Y）的影響的變量或輸入 噪聲變量： 那些難以控制的變量或輸入 文件化的過程： 過程由受控文件來定義（過程規(guī)格、工作指導(dǎo)書、培訓(xùn)手冊等） 實(shí)際過程與隱蔽工廠： 過程本身存在工廠內(nèi)，包括：返工、設(shè)備選擇的偏好、非文件規(guī)定的檢驗(yàn)、”經(jīng)驗(yàn)“等 理想過程： 你所期望的過程是：簡單、高效、沒有缺陷和任何不增值的環(huán)節(jié) 過程圖工具 頁紙和標(biāo)記 注釋貼 軟件應(yīng)用程式 過程圖步驟 ，回顧和修改 ，返工，修理和報(bào)廢步驟 8.“現(xiàn)狀”過程圖獲得一致意見 保持簡單化！ 在此階段“現(xiàn)狀”過程圖應(yīng)是“高層簡略圖”，但應(yīng)包括所有為改善活動(dòng)提供資料的基本步驟。 通常可以使用歷史數(shù)據(jù)并當(dāng)作長期來考慮。 RChart 圖 我們希望 R圖能顯示適當(dāng)?shù)姆直媛?，即? R圖在控制線內(nèi)有多于 5個(gè)的明顯水平 少于１ /４的值為０，因?yàn)闉?0的值太多，意味儀器的分辨率不夠。 穩(wěn)定性 準(zhǔn)確度隨著時(shí)間而產(chǎn)生變化的測量 測量的分布保持不變，均值和標(biāo)準(zhǔn)差皆可預(yù)測 無漂移、突變、周期性循環(huán)等 用趨勢圖評價(jià) 通過定期校準(zhǔn)和重復(fù)性與再現(xiàn)性分析加以控制 測量系統(tǒng)指標(biāo) 確定測量系統(tǒng)是“好”還是“壞”，需要將產(chǎn)品規(guī)格或過程變異與測量系統(tǒng)變異相比。反之，測量系統(tǒng)的波動(dòng)主要是由于量具和檢驗(yàn)員的變異引起的，則測量系統(tǒng)狀況不良； Gauge RR 主要分析各種波動(dòng)在測量系統(tǒng)總波動(dòng)中的百分比，從而判別測量系統(tǒng)的狀況。為了獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，需要對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的測量系統(tǒng)有充分的了解和深入的分析 。無論是過程控制、抽樣檢驗(yàn)，可靠性，還是線性回歸，試驗(yàn)設(shè)計(jì)等都要使用數(shù)據(jù)。因此零件間本身的變異對測量結(jié)果也有影響，故還要考察零件間的波動(dòng)； 如果測量系統(tǒng)的波動(dòng)來源主要是零件間的變異，則測量系統(tǒng)狀況良好。 精度：再現(xiàn)性 由不同測量系統(tǒng)測量同一零件的同一特性所得重復(fù)測量的均值的變異，稱為量具的再現(xiàn)性，或稱為測量系統(tǒng)的再現(xiàn)性； 不同條件下同一測量時(shí)的變異 不同的操作人員 不同的設(shè)置 不同的量具 不同的環(huán)境條件 用不同測量條件下的測量平均值的標(biāo)準(zhǔn)差來做估計(jì) 由不同的人員、不同的機(jī)器、不同的工具等對同一部件的同一特性的測量平均值的標(biāo)準(zhǔn)差。 我們想看到圖上多數(shù)點(diǎn)落在控制線外部 如果如此，而且 R圖受控，那么我們就能決定由測量系統(tǒng)占有的制程變異百分比。 當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差沒有變化時(shí)，客戶要求很嚴(yán)，這對不良率和制程能力有什么影響呢？ 什么導(dǎo)致缺陷？ 額外的變異來源： 制造過程和測量系統(tǒng) 原材料的偏差 不合理的或過窄的規(guī)格 過程抽樣 短期（５ M1E沒有變化情況下收集的數(shù)據(jù)） 短期樣本 無特殊原因 僅受普通原因的影響 從小范圍數(shù)據(jù)收集而來 從一個(gè)班次收集而來 僅使用一臺機(jī)器 僅有一個(gè)操作者 僅使用一批原材料中的元件 過程抽樣 長期 很少過程具備提供真實(shí)短期能力的樣本 很少數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)具備提供真實(shí)長期能力的樣本 反映了普通原因和特殊原因的影響 從大范圍數(shù)據(jù)收集而來 從許多生產(chǎn)班次而來 使用許多機(jī)器 有許多操作者 使用多批原材料 從大多數(shù)過程所收集的數(shù)據(jù)都代表長期過程 注意：長期能力 sigma 是總體 sigma. 短期還是長期？ 準(zhǔn)則：如果 80%的輸入是在它們自然的范圍中起伏，則輸出的數(shù)據(jù)可被認(rèn)為是長期的； σ 2長期 ＝ σ 2短期 合并標(biāo)準(zhǔn)差與總標(biāo)準(zhǔn)差 各子組的方差可被合并以得出一組內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)差 總的標(biāo)準(zhǔn)差是從所有的數(shù)據(jù)中計(jì)算而得，并沒有考慮子組 合并標(biāo)準(zhǔn)差沒有計(jì)入組間的波動(dòng)，而總的標(biāo)準(zhǔn)差考慮了 合并 Sigma是組內(nèi)波動(dòng)的最佳估計(jì)； 合并標(biāo)準(zhǔn)差 Spooled = (S21+S22+…+S 2k)/k 采集數(shù)據(jù) 合理分組 數(shù)據(jù)采集應(yīng)能捕捉過程的短期績效和長期績效（若有可能） 可通過快速采集一系列數(shù)據(jù)來完成，這些數(shù)據(jù)按照時(shí)間序列排列； 何謂合理分組 從某一過程中連續(xù)產(chǎn)生的部件或單元中合理地選擇，試圖捕捉過程最小的波動(dòng)； 組內(nèi)的差異只由偶因所至，組間的差異主要由異因造成； 合并標(biāo)準(zhǔn)差（合并是一種平均的形式）是一種對潛在最佳能力的較好估計(jì) 絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)是介于短期和長期之間； 為評估真實(shí)的短期數(shù)據(jù)： 設(shè)計(jì)過程能力分析 分組的方法是否合理 有些過程是不宜進(jìn)行短期能力分析的： 過程產(chǎn)生的輸出很少或過程的周期時(shí)間很長 取樣非常昂貴或非常困難 長期數(shù)據(jù)與短期數(shù)據(jù)的分別 短期 數(shù)據(jù)是在有限的幾個(gè)運(yùn)行周期內(nèi)收集； 數(shù)據(jù)收集的范圍局限在幾臺設(shè)備和操作工 數(shù)據(jù)特性幾乎總是連續(xù)變量 長期 數(shù)據(jù)的收集跨越許多運(yùn)行周期或設(shè)備和操作工 數(shù)據(jù)可能是連續(xù)，也可能是離散的 離散數(shù)據(jù)幾乎總是屬于長期過程 短期波動(dòng)的例子 Stat?Quality Tools?Capability Analysis(Normal) 短期波動(dòng)的例子 短期波動(dòng)的例子 6 0 36 0 26 0 16 0 05 9 95 9 85 9 7L S L U S LP r o c e s s D a t aS a m p l e N 1 0 0S t D e v ( W i t h i n ) 1 . 0 9 5 4 2S t D e v ( O v e r a l l ) 1 . 1 2 0 5 8L S L 5 9 8T a r g e t *U S L 6 0 2S a m p l e M e a n 6 0 0 . 1 4 5P o t e n t i a l ( W i t h i n ) C a p a b i l i t yO v e r a l l C a p a b i l i t yP p 0 . 5 9P P L 0 . 6 4P P U 0 . 5 5P p k 0 . 5 5C p mC p*0 . 6 1C P L 0 . 6 5C P U 0 . 5 6C p k 0 . 5 6O b s e r v e dP e r f o r m a n c eP P M L S L 5 0 0 0 0 . 0 0P P M U S L 2 0 0 0 0 . 0 0P P M T o t a l 7 0 0 0 0 . 0 0E x p . W i t h i n P e r f o r m a n c eP P M L S L 2 5 0 9 3 . 5 5P P M U S L 4 5 2 0 7 . 4 9P P M T o t a l 7 0 3 0 1 . 0 3E x p . O v e r a l l P e r f o r m a n c eP P M L S L 2 7 7 8 4 . 8 2P P M U S L 4 8 9 4 2 . 4 0P P M T o t a l 7 6 7 2 7 . 2 1W i t h i nO v e r a l lP r o c e s s C a p a b i l i t y o f C 1 計(jì)量型輸出：步驟 Zu和 Zl 提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)值域 反映了與規(guī)格的上下限相關(guān)的過程能力 Zu＝（ USLX)/S(Within)=()/= Zl＝（ LSLX)/S(Within)=()/= Cp（過程潛在能力） Cp=客戶的要求 /制程的表現(xiàn) ?|USLLSL|/6σ ?產(chǎn)品公差 /制程的容差（散布） Cp與潛在最佳值（ Cp是描述潛在最佳值的好指標(biāo)） 潛在最佳值：觀察得到的，過程短期績效的最佳表現(xiàn) 機(jī)會(huì)：所觀察的過程長期績效與潛在最佳值之間的差異 項(xiàng)目：通過驅(qū)使長期績效朝著短期潛在最佳值方向發(fā)展，以縮短兩者間的差距 Cpk過程績效 6 0 36 0 26 0 16 0 05 9 95 9 85 9 7L S L U S LP r o c e s s D a t aS a m p l e N 1 0 0S t D e v ( W i t h i n ) 1 . 0 9 5 4 2S t D e v ( O v e r a l l ) 1 . 1 2 0 5 8L S L 5 9 8T a r g e t *U S L 6 0 2S a m p l e M e a n 6 0 0 . 1 4 5P o t e n t i a l ( W i t h i n ) C a p a b i l i t yO v e r a l l C a p a b i l i t yP p 0 . 5 9P P L 0 . 6