制程能力分析最经典教材PPT资料.ppt

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”如果流程不符要求，流程能力分析能幫助我們找出需最少如果流程不符要求，流程能力分析能幫助我們找出需最少力氣的改善方法力氣的改善方法何謂流程能力何謂流程能力?

SixSigma專案階段專案階段流程能力分析在專案中的幾個方面是很實用的流程能力分析在專案中的幾個方面是很實用的在測量階段中，用來描述流程底線狀在測量階段中，用來描述流程底線狀況況在改善階段中，用來顯現新的流程在改善階段中，用來顯現新的流程能力是合乎要求的能力是合乎要求的在控制階段中，用來執行例行流程在控制階段中，用來執行例行流程能力分析以驗證持續的優異績效表能力分析以驗證持續的優異績效表現現定義定義定義定義測量測量測量測量分析分析分析分析改善改善改善改善控制控制控制控制流程改善路徑圖流程改善路徑圖定義定義定義定義定義專案的範定義專案的範圍和目標圍和目標指定黑或綠帶指定黑或綠帶（BlackorGreenBelt）組成團隊，並組成團隊，並建立專案章程建立專案章程測量測量測量測量繪製流程圖繪製流程圖分析測量系統分析測量系統評估流程控制評估流程控制和能力和能力分析分析分析分析排定變數的優排定變數的優先次序先次序啟動流程啟動流程FMEA進行流程觀察進行流程觀察研究研究確認流程關鍵確認流程關鍵因數因數改改改改善善善善行動計畫行動計畫設計和執行流設計和執行流程實驗程實驗解決方案驗證解決方案驗證控制控制控制控制確定確定FMEA和和最終控制計畫最終控制計畫貫徹流程控制貫徹流程控制機制機制（移交和移交和培訓培訓）核實專案的長核實專案的長期能力期能力流程控制流程控制&

流程能力分析流程能力分析被動觀察研究被動觀察研究（多變數分析多變數分析）流程圖流程圖因果矩陣圖因果矩陣圖FMEA關鍵解決方案關鍵解決方案驗證驗證測量系統分析測量系統分析控制計畫控制計畫移交訓練移交訓練成果維持驗證成果維持驗證流程負責人簽流程負責人簽核核最終專案最終專案報報告告行動計劃行動計劃流程實驗流程實驗項目追蹤查檢表項目追蹤查檢表項目項目章程章程定義定義定義定義測量測量測量測量分析分析分析分析改善改善改善改善控制控制控制控制選定執行選定執行流流程改善的因數程改善的因數如果您要使用流程能力分析來預測未來的流如果您要使用流程能力分析來預測未來的流程品質水準，流程必須是穩定且可預測的。

程品質水準，流程必須是穩定且可預測的。

如果不符上述條件，流程能力分析就無法預如果不符上述條件，流程能力分析就無法預測未來的品質水準。

測未來的品質水準。

流程能力亦可用作診斷工具。

如果您只想要流程能力亦可用作診斷工具。

如果您只想要用為診斷工具，那麼上述的條件就沒有那麼用為診斷工具，那麼上述的條件就沒有那麼嚴苛。

嚴苛。

研究前提研究前提此流程是穩定且可此流程是穩定且可預測的預測的進一步的解釋這個進一步的解釋這個圖表則是，如果沒圖表則是，如果沒有干擾發生，流程有干擾發生，流程會保持在會保持在95.48左左右，右，且資料會落在且資料會落在59.99和和131.0之之間間穩定且可預測的穩定且可預測的此流程是不穩定且無法此流程是不穩定且無法預測的預測的您無法由這些資料預測您無法由這些資料預測資料落點會在何處資料落點會在何處因此這些資料僅適合用因此這些資料僅適合用作流程能力的診斷分析作流程能力的診斷分析不穩定且無法預測的不穩定且無法預測的規格上限規格上限規格下限規格下限客戶的聲音客戶的聲音（VOC）的其中一種表達方式是的其中一種表達方式是-“可接受的可接受的”的績效界限的績效界限定義：

客戶的聲音定義：

客戶的聲音相同資料的分佈圖相同資料的分佈圖亦是流程聲音的表現方式亦是流程聲音的表現方式流程行為圖是用來流程行為圖是用來表示流程聲音的圖表表示流程聲音的圖表規格下限規格下限流程能力分析能比較流程能力分析能比較客戶聲音客戶聲音和流程聲音和流程聲音來決定流程是否能滿足客戶需來決定流程是否能滿足客戶需求求流程能力分析流程能力分析規格上限規格上限此為我們由糟糕的流程中所抽出的小樣本。

此為我們由糟糕的流程中所抽出的小樣本。

看起來挺不錯的。

怎麼會這樣呢看起來挺不錯的。

怎麼會這樣呢?

長期和短期的數據長期和短期的數據三個原因三個原因小樣本通常會低估變異量小樣本通常會低估變異量小樣本捕捉到主要的資料偏移和飄移的機率相對來說比較小樣本捕捉到主要的資料偏移和飄移的機率相對來說比較小小不過，最重要的因素是我們收集資料的時間不夠長不過，最重要的因素是我們收集資料的時間不夠長我們給予變數呈現特性的機會不夠我們給予變數呈現特性的機會不夠“長期資料長期資料”是讓變數能夠充分的表達其特性的情況下採是讓變數能夠充分的表達其特性的情況下採集的集的使您的流程看起來不錯，您應該使您的流程看起來不錯，您應該由同一班次中、同一位操作員、由同一班次中、同一位操作員、同一批物料和同一部機台抽取同一批物料和同一部機台抽取少數樣本少數樣本如果您想要觀察流程真正的表現，您如果您想要觀察流程真正的表現，您應該應該由所有班次、不同批次物料、和所由所有班次、不同批次物料、和所有機台抽取多個樣本有機台抽取多個樣本給予每個變數有機會表現自己的特給予每個變數有機會表現自己的特性性（一副玫瑰色的眼鏡一副玫瑰色的眼鏡）如果您希望結果是如果您希望結果是.Kevin通常在通常在SixSigma課程會提及課程會提及一個原理；

長期來看，流程會比一個原理；

長期來看，流程會比短期內傾向多偏移短期內傾向多偏移1.5個標準差個標準差這個假設是有爭議的這個假設是有爭議的我們在第四周會進一步討論我們在第四周會進一步討論1.5Sigma的偏移的偏移範例範例1:

您您的的流流程程製製造造5%的的不不良良品品。

抽抽樣樣一一件件，拿拿到到非非不不良良品品的的機機率率是是.95。

抽抽100件件，沒沒有有任任何何不不良良品品的的機機率率是是.95100或或.005921。

所所以以抽抽100件件，至至少少會會抽抽到到一個或以上的不良品一個或以上的不良品範例範例2:

您您的的流流程程製製造造.1%的的不不良良品品。

抽抽樣樣一一件件，拿拿到到非非不不良良品品的的機機率率是是.999。

抽抽100件件，沒沒有有任任何何不不良良品品的的機機率率是是.999100或或.9047。

所所以以抽抽100件件，會會抽抽到到一一個個或或一一個個以以上上的的不不良良品品的機率少之又少的機率少之又少當好的抽樣計畫變成不好時當好的抽樣計畫變成不好時所有抽樣計畫在碰到極佳的品質狀況時都會發生問題，包含用來所有抽樣計畫在碰到極佳的品質狀況時都會發生問題，包含用來建立流程能力的樣本建立流程能力的樣本您有兩個選擇：

您有兩個選擇：

v全部檢驗，或全部檢驗，或v免除最終檢驗，但您需要瞭解流程的輸入變數並且好好控制免除最終檢驗，但您需要瞭解流程的輸入變數並且好好控制他們，這樣就能得到很好的品質。

然後，做定期稽核以確定他們，這樣就能得到很好的品質。

然後，做定期稽核以確定沒有發生改變沒有發生改變持續地隨機抽樣不會讓您瞭解真正的情況持續地隨機抽樣不會讓您瞭解真正的情況因此因此定義：

數據種類定義：

數據種類離散或連續離散或連續離散資料為不連續、計數的資料離散資料為不連續、計數的資料範例：

範例：

良品數、不良品數良品數、不良品數空壓機空壓機A、空壓機、空壓機B反應器反應器1、反應器、反應器2等等連續資料為不間斷的，能得到任何值的測量的資料連續資料為不間斷的，能得到任何值的測量的資料範例：

水銀溫度計水銀溫度計指標式速度表指標式速度表公分長度公分長度公斤重量公斤重量離散型數據離散型數據比率或每抽樣單位的缺陷比率或每抽樣單位的缺陷數，即為流程能力數，即為流程能力能以下列方式表示能以下列方式表示DPUDPODPMODPPMUpperSpecLimitLowerSpecLimit連續型數據連續型數據流程能力是由計算流程能力是由計算VOC和和VOP得到，得到，然後以然後以Cp,Cpk,Pp,Ppk或或DPPM表表示示兩個方法：

離散和連續兩個方法：

離散和連續流程能力分析流程能力分析離散型數據離散型數據我們找尋缺陷的我們找尋缺陷的“範圍範圍”它可以它可以是：

是：

一段時間一段時間（每週的缺陷數每週的缺陷數）生產一單位生產一單位（一輛汽車一輛汽車）或其他固定的或其他固定的“研究區域研究區域”定義：

一單位定義：

一單位缺陷缺陷缺陷缺陷（Defect）（Defect）偏離期望結果，一個單位上可以有偏離期望結果，一個單位上可以有偏離期望結果，一個單位上可以有偏離期望結果，一個單位上可以有多個缺陷。

多個缺陷。

不良不良不良不良（Defective）（Defective）一個單位有一個或一個以上的缺陷一個單位有一個或一個以上的缺陷一個單位有一個或一個以上的缺陷一個單位有一個或一個以上的缺陷定義：

缺陷和不良定義：

缺陷和不良每百萬機會的缺陷數每百萬機會的缺陷數=DPOx1,000,000.有時我們亦寫成有時我們亦寫成（每單位的缺陷數每單位的缺陷數x1,000,000）/每單位的機會數每單位的機會數每百萬的不良品數每百萬的不良品數（DPPM）=1,000,000個樣本中發現的不良品數個樣本中發現的不良品數找到的總缺陷數找到的總缺陷數檢驗過的單位數檢驗過的單位數每單位的缺陷數每單位的缺陷數每單位的缺陷數每單位的缺陷數（DefectsperUnit-（DefectsperUnit-DPU）DPU）=找到的總缺陷數找到的總缺陷數每機會的缺陷數每機會的缺陷數每機會的缺陷數每機會的缺陷數（DefectsperOpportunity（DefectsperOpportunity-DPO）-DPO）總機會數總機會數=定義：

簡單公式定義：

簡單公式檔案：

檔案：

CPK.MTW總計缺陷數的簡單方法總計缺陷數的簡單方法StatControlChartAttributeCharts/U用您的數據作用您的數據作Uchart變數：

缺陷數變數：

缺陷數樣本大小：

樣本大小：

250首先，我們能先知道流程首先，我們能先知道流程是否穩定和可預測是否穩定和可預測再者，中線即為流程能力再者，中線即為流程能力（每單位的缺陷數每單位的缺陷數）更完整的說明可更完整的說明可參考參考”統計指南統計指南”更多以更多以“缺陷數缺陷數”衡量的流程能力訊息衡量的流程能力訊息StatQualityToolsCapability（Poisson）用您的數據作用您的數據作Pchart同樣的，我們能知道流程是同樣的，我們能知道流程是否穩定和可預測否穩定和可預測中線即為不良品比率中線即為不良品比率如您在計算不良數如您在計算不良數更多以更多以“不良數不良數”衡量的流程能力訊息衡量的流程能力訊息StatQualityToolsProcessCapability（Binomial）更完整的說明可更完整的說明可參考參考”統計指南統計指南”開啟開啟SIGCALC.XLS可以用可以用“sigmas”或或“sigma品質水準品質水準