六西格玛过程控制技术.pptx
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心何晓群何晓群 主编主编 六西格玛过程控制技术六西格玛过程控制技术中国人民大学六西格玛质量管理研究中心目 录课程概要第1章 六西格玛过程控制第2章 防 错 法第3章 寻找质量问题的直观工具第4章 过程符合六西格玛的能力第5章 SPC与控制图第6章 常规质量控制图 第7章 六西格玛质量控制图第8章 服务过程控制第9章 量测系统分析第10章 案例分析退出放映中国人民大学六西格玛质量管理研究中心课程概要 课 程 要 点 培 训 对 象 欲 达 目 标 课 时 安 排返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心课 程 要 点1.六西格玛管理强调过程控制2.预防和纠正错误的方法3.用直观图表解决质量问题4.评价过程能力5.统计过程控制6.常规控制图7.六西格玛过程控制技术8.对服务过程实施控制9.量测系统分析10. 一个案例返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心培 训 对 象 推行六西格玛战略的各类企业（制造业、非制造业、服务行业等）中层以上管理人员、工程技术人员、质量工作者，以及欲了解六西格玛过程控制技术的人员返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心欲 达 目 标o通过本课程的学习你将达到：了解过程控制的发展历程理解过程控制的基本概念掌握过程控制技术和方法树立实施过程控制的理念在六西格玛管理中使用过程控制返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心课 时 安 排（32课时）第1章 六西格玛过程控制 3课时第2章 防 错 法 3课时第3章 寻找质量问题的直观工具 4课时第4章 过程符合六西格玛的能力 3课时第5章 SPC与控制图 3课时第6章 常规质量控制图 3课时第7章 六西格玛质量控制图 4课时第8章 服务过程控制 3课时第9章 量测系统分析 3课时第10章 案例分析 3课时返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心第1章 六西格玛过程控制1.1 从过程开始 1.2 6流程1.3 过程控制计划1.4 标准操作程序1.5 标准差与缺陷小组讨论与练习 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 了解6管理的几个基本概念 理解过程控制和改进的关系 学会制定过程控制计划的方法 明确标准化操作的重要意义 掌握标准差与缺陷 本 章 目 标返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 一个过程的输入通常是其他过程的输出 过程的实现需要支持性的资源 过程通常使产品增值 过程要求在受控条件下运行1.1 从 过 程 开 始 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心产品产品顾客满意顾客满意 产 品 构 成 图硬件硬件流性流性服务服务软件软件满意满意满意满意满意满意满意满意 从 过 程 开 始 （续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心量测量测方法方法物料物料机械机械6M 6 M 影 响 因 素环境环境人力人力 从 过 程 开 始 （续2）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心起止框：用于开始和结束o流程图常用标识：处理框：用于说明顺序活动判断框：用于“是/否”决策选择框：用于多种同级决策流向线：按方向表示从一个活动到另一个活动的流向从 过 程 开 始 （续3）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心输入输入x1, xn输出输出y 过程流程图过程过程 f(x1,xn)YYNN 从 过 程 开 始 （续4）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 DFSS是对一个新流程的设计oDMAIC是对已有过程的改进oDMAIC的最后一步是控制1.2 6流 程返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心DMAIC流程图界定界定 D量测量测 M分析分析 A 改进改进 I控制控制 C6流 程（续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心DMAIC流程是PDCA循环的发展o更突出强调了过程控制的必要性o各种统计控制方法得到广泛应用 6流 程（续2）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 一份控制计划应该明确以下几个方面的问题： 规定所使用的标准化操作程序及其培训要求 说明各种检验、测试的操作方式 明确过程异常的标志及纠正措施1.3 过 程 控 制 计 划 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 制定控制计划的步骤： 成立跨部门领导小组制作过程流程图确定过程的关键输出变量确定过程的关键输入变量制定控制计划审批及实施控制计划 控 制 计 划 （续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 生产服务过程需要标准化o质量管理也要标准化 1.4 标 准 化 操 作 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 标准化操作的特点 是最佳的操作模式，保证了作业的高效率是动态的标准化，保证了过程的不断改进简单易学，保证了生产的经济性 标准统一，保证了控制的可行性标 准 化 操 作 （续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 设y1, y2 , yn 是n件产品的计量特性值，标准差为：211 ()1niiSyyn11niiyyn其中，是均值 1.5 标 准 差 与 缺 陷返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 用数据说话是6管理的精髓o标准差和缺陷有清晰的数量标准o为服务过程提供量化标准o充分利用各种已有的技术，尤其是量化管理技术 缺 陷 与 标 准 差 （续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o思考题：影响过程的主要因素有哪些？DMAIC流程中，过程改进与过程控制的关系是什么？标准化操作对过程控制有什么意义？ 小 组 讨 论 与 练 习返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心第2章 防 错 法 2.1 失败模式和影响分析 2.2 危害性矩阵2.3 风险优先度2.4 防错法小组讨论与练习 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o 认识FMEA的重要性o 掌握失败模式的危害性分析o 树立错误预防的理念o 了解错误检查技术本 章 目 标返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o引致过程失败的原因不外乎6M因素o寻找可能的失败模式（FM）o分析各种失败模式的危害（EA）o重点预防人为的操作错误o用防错法预防人为操作错误2.1 失败模式和影响分析返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 级：灾难性失败 级：致命性失败 级：严重失败 级：轻度失败o严重性的四个等级：2.2 危 害 性 矩 阵 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 A级：经常发生 B级：很可能发生 C级：偶然发生 D级：很少发生 E级：极不可能发生o发生率的五个等级：危 害 性 矩 阵（续1） 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心危 害 性 矩 阵（续2） 危害性矩阵图IV III II I 严重性等级M NABCDE发生率等级返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o严重性得分110分数高表示危害性大危害性既包括对生产过程的损害，也包括对顾客的损害2.3 风 险 优 先 度 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o发生率得分110分分数高表示发生的可能性大重要的是根据各等级的含义概率值只是作为参考 风 险 优 先 度（续1） 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 风 险 优 先 度（续2） o可知度得分110分分数高表示难以预知，危害性高分数低表示容易预知，危害性低注意可知度得分是可知性的负指标返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o风险优先度简记为RPN 风 险 优 先 度（续3） oRPN = 严重性得分发生率得分 可知度得分oRPN的值在11000之间o对RPN值大的失败模式优先采取应对措施 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心2.4 防 错 法 o防错法是对FMEA的一种扩展o防错法意味着“第一次就把事情做好”o包括错误预防和错误检查两部分o在错误检查的同时对错误采取纠正措施 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心人非圣贤，孰能无过知过能改，善莫大焉本着“一次把事情做好”的原则不要把寻找错误的工作交给你的下道工序树立追求零缺陷的完美理念o树立防错观念： 防 错 法 （续1） 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o错误检查：错误检查与事先预防并重强调采用自动检查自动采取措施： 纠正、保护、阻止、警告自动检查可信度高，经济性强 防 错 法 （续2） 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心优化过程使用专用防错设备采用自动检测技术精简过程步骤使用控制图o防错技术： 防 错 法 （续3） 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心寻找可能出现的故障和错误确定需要重点预防的故障和错误确认过程稳定采取措施确认效果，持续改进o防错法实施的步骤： 防 错 法 （续4） 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 小 组 讨 论 与 练 习o思考题：谈谈危害性矩阵和风险优先度的异同。 FMEA和防错法的关系是什么 ？自动错误检查中对发现的错误可以采取哪些措施？返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心3.1 调查表 (check sheet)3.2 直方图 (histogram)3.3 排列图 (Pareto chart)3.4 因果图 (cause-and-effect)3.5 趋势图 (time series plot)3.6 散布图 (scatter diagram)3.7 圆形图 (pie chart)3.8 雷达图 (radar chart)小组讨论与练习第3章 寻找质量问题的直观工具返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o 了解各种常用统计图表o 理解不同图表的特点、功用o 学会用Minitab软件绘制统计图表o 学会从统计图表中总结信息本 章 目 标返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心3.1 调 查 表 (check sheet)表3.1 装订印刷错误记录调查表123封皮破损102 15装订松脱210 8字迹不清1097 89色泽不均132 10页面污点463 40纸张折叠223 31有缺页110 7合计212217 200错误类别时间合计(n=23164)返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心表3.2 零件直径分布调查表 调 查 表 (check sheet) （续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心表3.3 车辆外观喷漆缺陷位置调查表型号：完工日期： 调查日期： *年*月*日调查部位：车身外观调查目的：调查辆数：4251调查员：*色斑 尘粒 流漆 调 查 表 (check sheet) （续2）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心表3.4 玻璃杯缺陷成因调查表气泡色斑外形不整刮痕裂痕1234512工作日组别 调 查 表 (check sheet) （续3）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 3.2 直 方 图 (histogram) （a)（c)（b)（d) 直方图返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心123456789051015C1Frequency123456789100510C2Frequency1234567891001020C3Frequency12345678901020C4Frequency （a)正常型（c)右偏型常见的直方图(1)（b)平顶型（d)左偏型频数频数直 方 图 (histogram)（续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心1234567891011051015C5Frequency12345678901020C6Frequency2345678910110510C7Frequency123456789051015C8Frequency（e)双峰型（g)锯齿型 常见的直方图(2)（f)孤岛型（h)U字型点击此看点击此看作图过程作图过程 直 方 图 (histogram)（续2）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o排列图是寻找“关键的少数”缺陷的有效工具o排列图是“二八原理”在质量管理中的应用o多数的质量损失是由少数几种缺陷造成的o重要的是减少“关键的少数”缺陷3.3 排 列 图 (Pareto chart)返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心关键的少数次要的多数 排列图的功用 排 列 图 (Pareto chart) （续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心Others色 泽不 均封皮 破损纸张 折叠页面 污点字迹 不 清151015314089 7.5 5.0 7.515.520.044.5100.0 92.5 87.5 80.0 64.5 44.52001000100806040200DefectCountPercentCum %PercentCount%累计折线图累计折线图书籍装订印刷错误排列图计数计数百分比百分比累计百分比累计百分比 排 列 图 (Pareto chart) （续2）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心% 修改前后的排列图比较改进前改进前改进后改进后改进的改进的总效果总效果排 列 图 (Pareto chart) （续3）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心3.4 因 果 图 (cause-and-effect)o因果分析是一种小组技巧:o因果分析的基本程序叙述问题确定主要分支自由讨论确认最有可能的原因确定最有可能/最易证明的原因采取改正措施用实验证明返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心因果图的框架Stat Quality Tools Cause-and-Effect 因 果 图 (cause-and-effect) （续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心产品产品营业营业服务设施服务设施金融产品种类少服务人员服务人员员工态度差处理业务速度慢营业时间短营业地点偏僻责任不明确营业环境差地面脏室内气温高缺少休息设施笔、表单摆设不合理标识设施不明显现有产品老旧 顾顾 客客 流流 失失 顾客流失分析因果图因 果 图 (cause-and-effect) （续2）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心54321012345678203040506070IndexC112108642605040302010IndexC11020304050600100200300400500600IndexC23.5 趋 势 图 (time series plot) 常见的趋势图(a)上升趋势(b)下降趋势(c) 季节趋势(d)平稳趋势返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心3.6 散 布 图 (scatter diagram)210-1-2210-1-2-3C2C10.40.30.20.10.02.52.01.51.00.50.0C4C3 10-1210-1-2C6C56543210-1-2-3-43210-1-2C8C7 (a)不相关(c)负相关 常见的散布图(b)正相关(d)曲线相关返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心15.4%)裂 痕 ( 6,10.3%)刮 痕 ( 4,12.8%)外 形 不 整 ( 5,10.3%)色 斑 ( 4,51.3%)气 泡 (20,13.0%)裂 痕 ( 3,8.7%)刮 痕 ( 2,( 2, 8.7%)外 形 不 整(11, 47.8%)色 斑21.7%)气 泡 ( 5,3.7 圆 形 图 (pie chart)玻璃杯质量缺陷圆形图 小组1 小组2返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心3.8 雷 达 图 (radar chart)不同小组错误类别及其数量雷达图 05101520气泡色斑外形不整刮痕裂痕小组1小组2返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o思考题：常见的调查表有几类？各有什么用途？常见的直方图有哪些形态？出现的原因是什么？趋势图、散布图、圆形图和雷达图各有什 么特点？分别适用于哪类数据？ 小 组 讨 论 与 练 习6质量管理中常提到的6M是指什么返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心4.1 过程具有变异性4.2 过程能力 4.3 过程能力指数 4.4 水平Z 4.5 过程性能指数Pp4.6 百万机会缺陷数DPMO 4.7 抽取随机样本4.8 有关的计算4.9 过程能力与DPMO 小组讨论与练习第4章 过程符合六西格玛的能力 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o 了解过程的两种变异o 理解过程能力与过程变异的关系o 学会计算过程能力指数o 树立提高过程能力的信念本 章 目 标返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o过程和产品的质量是存在变异的o质量的变异是有统计规律性的4.1 过 程 具 有 变 异 性 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o过程变异的分类及质量管理对策 过 程 具 有 变 异 性（续1） 过程变异过程变异随机变异随机变异运用质量改进技术降低再降低运用SPC控制技术及时发现并纠正异常变异异常变异分类对策返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o过程能力(process capability)简称PC， 是反映过程的稳定程度的指标。o用6倍标准差表示，PC=64.2 过 程 能 力PCPC的数值越小表示过程的精度越高的数值越小表示过程的精度越高返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o过程能力指数记为Cpo是反映过程满足产品标准要求能力的系数o双侧公差限过程能力指数的计算公式是4.3 过 程 能 力 指 数 C Cp p值越大越好值越大越好66ULpTTTC返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心表4.1 3质量标准的过程能力等级划分 过 程 能 力 指 数（续1） 等级Cp值对策特级1.67 Cp过程能力过高，放宽检查一级1.33Cp 1.67过程能力充足，保证过程控制二级1.00Cp 1.33过程能力尚可，加强过程控制与检验三级0.67Cp 1.00过程能力不足，采取过程改进措施四级 Cp 0.67过程能力过低，立即停产对过程全面改进警告：这不是六西格玛管理使用的标准警告：这不是六西格玛管理使用的标准返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心过 程 能 力 指 数（续2） 只有上侧公差限时，上侧过程能力指数的计算公式是 ： 只有下侧公差限时，下侧过程能力指数的计算公式是： 3UpUTC3LpLTC返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o双侧公差限，生产中心与规格中心不重合o用偏移量对过程能力指数Cp做修正，得修正的过程能力指数为：过 程 能 力 指 数（续3） min(,)26(1)pkpUpLpCCCTk C返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o计算公式 4.4 水 平 Z 或 22ULTTTZ3pZC返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o过程性能指数Pp的计算公式是 4.5 过 程 性 能 指 数 Pp2111(1 , )knijijsxxnk 其 中, ,633ULppUpLTxTxTPPPsss返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心oDPMO表示百万机会缺陷数(defects per million opportunity)：4.6 百 万 机 会 缺 陷 数 DPMO o机会缺陷率DPO(defects per opportunity)为：oppm表示百万分数(parts per million, 10-6)610DPMO总缺陷数产品数 机会数6DPODPMO10DPO总缺陷数产品数 机会数返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o计量质量特性值抽取随机样本的方法： 根据经验或定性分析认为生产处于稳定的情况下每隔一定的时间抽取一个容量为n的子组样本共抽取 k 25个子组样本子组样本容量n在20以内第i个子组样本值记为xi1 , xi2 , ， xin (i=1,n)检验质量特性值X是否服从正态分布4.7 抽 取 随 机 样 本返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o首先计算每个样本的均值与标准差o第i个样本（i=1，k）的均值和标准差，公式为：4.8 有 关 的 计 算 o再计算样本的总平均值与平均标准差，公式为：o 再计算标准差的估计值2111,()11nniijiijijjxxsxxnn1111,kkiiiixxsskk4/s c返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 有 关 的 计 算（续1）46 /()/2,1ppkpTCs cxMCk CkT其中432/pTZCsc返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 有 关 的 计 算（续2）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 有 关 的 计 算（续3）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 有 关 的 计 算（续4）-15-10-5051015LSLUSLProcess Capability Analysis for x1 - x5USLTargetLSLMeanSample NStDev (Within)StDev (Overall)CpCPUCPLCpkCpmPpPPUPPLPpkPPM USLPPM TotalPPM USLPPM TotalPPM USLPPM Total 15.000 *-15.000 0.5441252.870733.253151.741.681.801.68 *1.541.481.591.480.000.000.000.030.240.270.884.425.31Process DataObserved PerformanceExp. Within PerformanceExp. Overall PerformanceWithinOverall返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 有 关 的 计 算（续5）opooled standard deviation（组合标准差） 计算公式 ：2211111(1)(1)(1)inkkijiiiijikkiiiixxnsnn返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心表4.2 过程能力与DPMO转换表4.9 过程能力与DPMO无漂移1.003.0027000.500668111.173.504650.667227501.334.00630.83362101.504.506.81.00013501.675.000.571.1672331.835.500.0381.333322.006.000.0021.5003.4有1.5漂移pCZDPMOpkCDPMO返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心不同公差限对过程能力的影响（无漂移）Cp =2.00， Z=6, DPMO=0.002 M-6 M-5 M-4 M-3 M M+3 M+4 M+5 M+6 Cp =1.67，Z=5, DPMO=0.57Cp =1.33，Z=4, DPMO=63Cp =1.00，Z=3, DPMO=2700TL TU过程能力与DPMO（续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心不同公差限对过程能力的影响（有1.5漂移）Cp =2.00， Cpk =1.50, Z=6, DPMO=3.4Cp =1.67， Cpk =1.167, Z=5, DPMO=233Cp =1.33， Cpk =0.833, Z=4, DPMO=6210Cp =1.00， Cpk =0.50, Z=3, DPMO=66811TL TU M-6 M-5 M-4 M-3 M M+1.5 M+3 M+4 M+5 M+6 过程能力与DPMO（续2）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心不同变异度对过程能力的影响（无漂移）=T/12Cp = 2TL =M TUT=T/6Cp =1过程能力与DPMO（续3）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心o思考题过程能力指数与过程性能指数的区别是什么？用计量特性值和记数的缺陷数值判定水平的异同。抽取随机样本有哪两种不 同的方式？ 小 组 讨 论 与 练 习返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心第5章 SPC 与 控 制 图5.1 SPC的发展 5.2 控制图的作用和特点5.3 预防原则的实施 5.4 选择控制变量 5.5 控制图的原理和结构 5.6 诊断准则 5.7 过程受控与过程稳定5.8 用Minitab软件制作控制图5.9 预先控制图小组讨论与练习返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 了解SPC概念 树立过程控制的预防观念 明确使用控制图的重要意义 学会正确绘制控制图本 章 目 标返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 21世纪是“质量的世纪” 贯彻预防原则是现代质量管理的核心 用科学的措施与方法保证预防原则的实现 降低质量成本 5.1 SPC 的 发 展J.M.Juran 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 质量控制的发展阶段 SPC 的 发 展（续1）传统管理传统管理阶段阶段（QC阶段，阶段，quality control）统计质量统计质量管理阶段管理阶段（SQC阶段，阶段，statistical quality control）全面质量全面质量管理阶段管理阶段（TQM阶段，阶段，total quality management)迈向迈向6质量管理质量管理阶段阶段 1900 1930 1950 1990 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 采用抽样检验，具有经济性o使用简便，具有实用性o能发现异常原因，便于解决问题o不仅用于控制，它也是过程改进的基础5.2 控 制 图 的 作 用 和 特 点返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心5.3 预 防 原 则 的 实 施 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 关键的少数原则o控制输入变量为主的原则o选择容易测定的变量的原则5.4 如 何 选 择 控 制 变 量返回目录 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 假定质量特性值服从正态分布o控制图是根据正态分布的“3”原理绘制o用统计技术判定过程是否发生异常变异5.5 控 制 图 原 理 和 结 构 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 以样本统计量均值为控制中心线 以中心线3为控制图的上下控制限 以抽样的时间顺序为控制图横轴坐标 以质量特性值单位为控制图纵轴坐标 控 制 图 原 理 和 结 构（续1） 控制图结构33样本UCL CL LCL 样本单位返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心5.6 诊 断 准 则 准则1： 一个点在A区之外UCLLCLCLA B CCB A xxUCLLCLCLA B CCB A x准则2：连续 9个点在中心线同一侧UCLLCLCLA B CCB A xx准则3：连续6个点递增或递减UCLLCLCLA B CCB A x准则4：连续14个点上下交替返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 诊 断 准 则 （续1） UCLLCLCLA B CCB A xxx准则5:连续3点中有2点在同侧B区以外UCLLCLCLA B CCB A xx准则6:连续5点中有4点在同侧C区以外UCLLCLCLA B CCB A x准则7：连续15个点在C区内UCLLCLCLA B CCB A x准则8：连续8个点都不在C区内返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 过程受控：控制图没有判异 过程失控：控制图判异 过程稳定：没有异常因素出现 过程异常：出现了异常因素实际过程稳定 实际过程异常 过程受控(判稳) 控制图使用正确，继续保持控制 漏发警报 ，与控制图灵敏度有关过程失控 (判异)误发警报 ，出现的可能性很小控制图使用正确，及时寻找质量原因 5.7 过 程 受 控 与 过 程 稳 定返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心过 程 受 控 与 过 程 稳 定（续1）绘制分析用控制图阶段使用控制用控制图阶段收集数据收集数据否否否否是是是是绘制分析用控制图绘制分析用控制图过程是否受控过程是否受控过程能力是过程能力是否符合要求否符合要求转为控制用控制图转为控制用控制图定期抽样打点定期抽样打点过程是否受控过程是否受控查找异因查找异因调整过程调整过程过程改进过程改进减小变异减小变异查找异因查找异因调整过程调整过程是否需要是否需要调整控制图调整控制图返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心5.8 用Minitab软件制作控制图返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 用Minitab软件制作控制图（续1）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心用Minitab软件制作控制图（续2）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心用Minitab软件制作控制图（续3）0510152025-4-3-2-1012345Sample NumberSample MeanX-bar Chart for x1 - x5151Mean=0.544UCL=4.395LCL=-3.307返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心用Minitab软件制作控制图（续4）01020-4-3-2-1012345Sample NumberSample MeanX-bar Chart for x1 - x5Mean=0.6909UCL=4.636LCL=-3.254返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心用Minitab软件制作控制图（续5）返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 用Minitab软件制作控制图（续6）01020-4-3-2-1012345Sample NumberSample MeanX-bar Chart for x1 - x5Mean=0.6909UCL=4.636LCL=-3.254返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心用Minitab软件制作控制图（续7）403020100543210-1-2-3-4Sample NumberSample MeanX-bar Chart for x1 - x5777Mean=0.6909UCL=4.636LCL=-3.254返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 预先控制图的优点： 不需要事先抽取样本计算控制限控制限和公差限相同，容易理解和运用用不同的颜色表示不同的过程状态， 直观、活泼适用于小批量生产，灵活有效5.9 预 先 控 制 图 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 预 先 控 制 图 （续1）TUPUMPLTL异常区警戒区安全区安全区警戒区异常区返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心预 先 控 制 图 （续2）日期8月1日8月2日零件号12345红色区黄色区绿色区16.5216.5016.54绿色区16.4916.48黄色区红色区16.6016.5516.5016.4516.40返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 预 先 控 制 图 （续3） 预控图误发警报的概率与过程能力有关 过程能力高，误发警报概率就偏小 非正态质量特性误发警报的概率增大 过程存在偏移时误发警报的概率增大 过程能力高时应该减小控制限和警戒限 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 思考题： 控制图有哪些作用和特点？ 如何选择控制变量？ 控制图由哪些要素构成？ 控制图诊断准则有几条，分别是什么？ 绘制好的控制图是否可以 直接用于实际控制？ 小 组 讨 论 与 练 习返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心第6章 常 规 质 量 控 制 图 6.1 常规控制图的特点6.2 均值极差控制图 6.3 均值标准差控制图 6.4 单值移动极差控制图 6.5 不合格品率控制图6.6 不合格品数控制图 6.7 缺陷数控制图 6.8 单位缺陷数控制图小组讨论与练习 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 了解常规控制图的特点 学习用Minitab软件绘制常规控制图 通过实例分析掌握控制图 学会分析Minitab软件的输出结果 在不同的场合下懂得选择合适的控制图本 章 目 标返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 按照“3”原理绘制o主要由三根线组成o一般与公差无直接联系o需要事先收集25个以上子组样本6.1 常 规 控 制 图 的 特 点返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心6.2 均值极差控制图 o均值极差控制图是一种计量值控制图，控制对象的数据全部来自连续型数据。优点：数据搜集量小，计算方便缺点：随着样本容量的增大，效率降低 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 均值极差控制图 （续1）R图X图122kiiXXXxCLXkUCLXA RLCLXA R143kiiRRRRCLRkUCLD RLCLD Ro如何确定中心线和控制限：1,max()min() (1,2, , )niijiijijjXxn Rxxik其中，返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 均值极差控制图 （续2）252015105Subgroup0302.5301.5300.5299.5298.5Sample Mean11Mean=300.2UCL=301.6LCL=298.9543210Sample RangeR=2.34UCL=4.948LCL=0Xbar/R Chart for C1-C5返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心均值极差控制图 （续3）252015105Subgroup0301300299Sample MeanMean=300.0UCL=301.2LCL=298.943210Sample RangeR=1.916UCL=4.051LCL=0Xbar/R Chart for C1-C5返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心6.3 均值标准差控制图 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 均值标准差控制图 （续1）S图X图111kiiXXXxCLXkUCLXASLCLXAS143kiiSSSSCLSkUCLB SLCLB S21111,()1nniijiijijXxSxxnn其中，o如何确定中心线和控制限:返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心均值标准差控制图 （续2）252015105Subgroup0301300299Sample MeanMean=300.0UCL=301.2LCL=298.91.51.00.50.0Sample StDevS=0.7835UCL=1.637LCL=0Xbar/S Chart for C1-C5返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 单值移动极差控制图也是一种计量值控制图，控制对象的数据主要来自于那些破坏性实验或无须大量抽查的实验。优点：数据搜集量小，计算方便缺点：灵敏度较差 6.4 单值移动极差控制图 返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心单值移动极差控制图 （续2）252015105Subgroup02.51.50.5Individual ValueMean=1.351UCL=2.170LCL=0.53261.00.50.0Moving RangeR=0.298UCL=1.006LCL=0I and MR Chart for C1返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心6.5 不合格品率控制图返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心不合格品率控制图（续2）25201510500.070.060.050.040.030.020.010.00Sample NumberProportionP Chart for C4P=0.02017UCL=0.05233LCL=0返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心6.6 不合格品数控制图o 不合格品数控制图同上节介绍的不合格品率控制图一样是一种计数型控制图，在原理上两者并无差别，但在一些细节上两者还是存在某种差异的。差异：不合格品数控制图样本大小必须为定值，而不合格品率控制图中样本大小可以不等。返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心6.7 缺陷数控制图o缺陷数控制图是用来控制产品上疵点或缺陷数目的控制图，同前面两节所介绍的控制图一样都属于计数型控制图。 缺陷返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心缺陷数控制图（续2）3020100151050Sample NumberSample CountC Chart for C11C=6.767UCL=14.57LCL=0返回目录中国人民大学六西格玛质量管理研究中心6.8 单位缺陷数控制图o 单位缺陷数控
