spc實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)教材-資料下載頁(yè)
2025-02-19 11:58本頁(yè)面
【正文】 ? 單邊規(guī)范 —下限（ LSL） Cpk=Cpl=——— Cpk的定義：?jiǎn)芜呉?guī)范 USLμ 3σ μLSL 3σ USL μ μ LSL 86 ? 如果測(cè)量數(shù)據(jù)的分布中心落在目標(biāo)上（平均值 =目標(biāo)），則Cpk=Cp。不然， Cpk＜ Cp。 ? 在摩托羅拉，某一過(guò)程要達(dá)到 6σ質(zhì)量水平，須有 Cp＞ Cpk＞。 評(píng)估過(guò)程能力 能力指數(shù) Cpk=Cp USL μ LSL 目標(biāo) Cpk＜ Cp USL LSL 目標(biāo) Cpk＜ ＜ Cp USL LSL 目標(biāo) μ μ 87 能力指數(shù)方面的常見(jiàn)錯(cuò)誤 ? 根據(jù)不穩(wěn)定的過(guò)程計(jì)算指數(shù)。 ? 在分布不正態(tài)的情況下計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)。 ? 用來(lái)計(jì)算各指數(shù)的規(guī)范不具有意義。 ? 利用過(guò)小的樣本量或過(guò)短的時(shí)間來(lái)計(jì)算 σ。雖然 30是可以的，但最好至少是 50。 ? 在單個(gè)的測(cè)量數(shù)據(jù)非獨(dú)立（有關(guān)聯(lián)性）的情況下計(jì)算指數(shù)。 88 步驟 4：針對(duì)過(guò)程改進(jìn)提出建議 ? 必須在完成過(guò)程能力研究之后提出改進(jìn)建議。 ? 完成步驟 1之后，如果該過(guò)程不穩(wěn)定，過(guò)程急需改進(jìn)。如果過(guò)程不穩(wěn)定，則對(duì)能力指數(shù)的詮釋會(huì)嚴(yán)重失準(zhǔn)。 ? 完成步驟 2之后，如果數(shù)據(jù) Y的分布不正態(tài)，則必須采用標(biāo)準(zhǔn)能力指數(shù)計(jì)算法以外的方法。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的方法（如 Log Y或 sqrt（ Y））可以使數(shù)據(jù)“正態(tài)化”。 ? 完成步驟 3之后，如果過(guò)程能力不足，則必須采取措施，對(duì)過(guò)程中心進(jìn)行定位，同時(shí)降低變異。 89 Minitab活動(dòng)：正態(tài)數(shù)據(jù)過(guò)程能力分析 案例： CYCLE_TIME 90 Minitab活動(dòng)：正態(tài)數(shù)據(jù)過(guò)程能力分析 ? 這是穩(wěn)定的過(guò)程，數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的。 ? 不能計(jì)算 Cp因?yàn)樗幌抻趽碛袃蓚€(gè)規(guī)范限（上和下限）的過(guò)程。 ? Cpk=，表示過(guò)程沒(méi)有能力。 ? 西格瑪水平可以從公式中估計(jì)： 3Cpk+ 標(biāo)準(zhǔn) Z+ ? 過(guò)程改進(jìn)需要：（ 1） 移動(dòng)平均值 和 （ 2） 減少變異 所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都在 UCL和 LCL內(nèi)， 個(gè)自的測(cè)量點(diǎn)都 在控制中。過(guò)程 是穩(wěn)定的。 負(fù)值，說(shuō)明均值 線超出上下控制 限 P值 ＞ ，數(shù) 據(jù)是正態(tài)分布。 單一規(guī)范限，不 能計(jì)算 Pp。 Ppk=，西 格瑪水平是 （本軟件 Ppk就 是 Cpk ） 91 Minitab活動(dòng)：非正態(tài)數(shù)據(jù)過(guò)程能力分析 1 案例： D:\Six Sigma\BookData\SPC_BoxCox變換 步驟 1：經(jīng)過(guò)正態(tài)檢驗(yàn)， P值＜ ，確認(rèn)數(shù)據(jù)非正態(tài)。 92 Minitab活動(dòng)：非正態(tài)數(shù)據(jù)過(guò)程能力分析 1 步驟 2：經(jīng)過(guò) BoxCox變化，得到Lambda（ λ）的取整值為 。 93 Minitab活動(dòng)：非正態(tài)數(shù)據(jù)過(guò)程能力分析 1 步驟 3：當(dāng) λ=0，按 y*=lny公式計(jì)算；當(dāng) λ≠0，按 y*=yλ公式計(jì)算。 94 Minitab活動(dòng)：非正態(tài)數(shù)據(jù)過(guò)程能力分析 1 步驟 4：經(jīng)過(guò)再次正態(tài)檢驗(yàn)， P值＞，確認(rèn)數(shù)據(jù)已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)檎龖B(tài)。 95 Minitab活動(dòng)：非正態(tài)數(shù)據(jù)過(guò)程能力分析 1 步驟 5： Ppk=，西格瑪水平是 （本軟件 Ppk就是 Cpk ） 96 Minitab活動(dòng)：非正態(tài)數(shù)據(jù)過(guò)程能力分析 2 數(shù)據(jù)不必轉(zhuǎn)化的分析方法： Ppk=，西格瑪水平是 （本軟件 Ppk就是 Cpk ） 97 98 附：計(jì)量型非正態(tài)工程能力分析 （知道分布類型時(shí)） 比如：數(shù)據(jù)的分布為 Weibull分布。 步驟 1：在 MINITAB中輸入數(shù)據(jù) 步驟 2：正態(tài)性檢驗(yàn)（確認(rèn) P值 ＜ 時(shí)）。 步驟 3：能力分析（選擇：統(tǒng)計(jì) \質(zhì)量工具 \能力分析 \非正態(tài)），選擇 Weibull分布類型。如下圖 步驟 4：解讀整體的 PPK和 PPM值。 99 附：計(jì)量型非正態(tài)工程能力分析 （不知道分布類型時(shí)） 比如：數(shù)據(jù)的分布并不知道。 步驟 1：在 MINITAB中輸入數(shù)據(jù) 步驟 2：正態(tài)性檢驗(yàn)（確認(rèn) P值 ＜ 時(shí)）。 步驟 3：分布的適合度測(cè)試（選擇：統(tǒng)計(jì) \質(zhì)量工具 \個(gè)體分布標(biāo)識(shí)），選擇 使用所有分布和變換 。如左下圖 步驟 4：通過(guò)分布測(cè)試的 P值來(lái)判斷數(shù)據(jù)是屬于哪一種分布。 選擇 P值最大值 （ P值一樣時(shí)，選 AD值最小的那個(gè)），所以數(shù)據(jù)呈： 3參數(shù)Weibull分布 100 附：計(jì)量型非正態(tài)工程能力分析 （不知道分布類型時(shí)） 步驟 5：工程能力分析（選擇：統(tǒng)計(jì) \質(zhì)量工具 \能力分析 \非正態(tài)），選擇 3參數(shù) Weibull。如左下圖 步驟 6：工程能力 PPK和 PPM值。 實(shí)際數(shù)據(jù)的直方圖與曲線的理論形 3參數(shù) Weibull分布曲線之間沒(méi)有嚴(yán)重的差別，所以數(shù)據(jù)呈 3參數(shù) Weibull分布 101
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