評估過程習(xí)性

1EvaluateProcessBehavior評估過程習(xí)性2M7:過程能力M6:過程習(xí)性M5:驗證測量系統(tǒng)M4:統(tǒng)計基礎(chǔ)&Minitab介紹M3:數(shù)據(jù)收集M2:衡量預(yù)期功能M1:創(chuàng)建流程圖3學(xué)習(xí)目標完成這個模塊的學(xué)習(xí)，您將能夠……了解各種圖形及使用構(gòu)建和解釋可變數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的控制圖。確定哪一類型的控制圖適用于給定的情況。辨別”特殊”原因與”普通”原因。4評估過程習(xí)性：內(nèi)容1.常用圖形2.過程習(xí)性3.控制圖3.1控制圖的概述3.2可變數(shù)據(jù)控制圖3.3屬性數(shù)據(jù)控制圖51.常用圖形6運用圖形圖表“了解實際情況”對任何給定數(shù)據(jù),創(chuàng)建適當?shù)膱D表以更深入了解缺陷及其發(fā)生的線索.各類大量的圖表，反映不同類型的信息。截止目前，我們已經(jīng)討論了如何衡量缺陷、繪制缺陷。本節(jié)中所講到的圖形圖表適用于任何

類型的數(shù)據(jù):缺陷期望功能衡量任何其他數(shù)據(jù)在進行任何統(tǒng)計

分析前，應(yīng)當以有用的方式形象的顯示數(shù)據(jù).7常用圖形圖表數(shù)據(jù)類型描述舉例常用圖形圖表可變數(shù)據(jù)從連續(xù)區(qū)間內(nèi)得出的衡量結(jié)果尺寸(mm)電壓(伏特)成本($)時間(分鐘)點圖直方圖盒形圖時序圖(線圖)散點圖控制圖*屬性數(shù)據(jù)計數(shù)獲得的數(shù)據(jù)二項(缺陷的)只有兩種可能的結(jié)查(通過/失敗)有一處或多處錯誤的發(fā)票數(shù)時序圖(線圖)控制圖*泊松(缺陷)若干可能的結(jié)果分類的數(shù)據(jù)每張發(fā)票上的錯誤數(shù)時序圖(線圖)Pareto圖餅圖集中圖控制圖*8焊點直徑(MM)數(shù)據(jù)表通過觀察該數(shù)據(jù)我們得出什么信息?9點圖DotPlot什么每個數(shù)值被表示為連續(xù)區(qū)間內(nèi)的一個點.為什么顯示數(shù)據(jù)如何分布.

可“看到”數(shù)據(jù)分布的中心及偏差量.何時可變數(shù)據(jù)50個焊點直徑數(shù)我們從點圖中“看到”什么信息?中心數(shù)約為5.20mm,數(shù)據(jù)偏差約為從5.15mm到5.25mm,即,10mm范圍Graph.mtw”10直方圖HistogramWHAT條形圖，數(shù)據(jù)分成幾組.每一條柱的高度顯示了有多少數(shù)值屬于該類為什么顯示中心，偏差及數(shù)據(jù)形狀.何時可變數(shù)據(jù)中心數(shù)約為5.20mm,偏差為.10mm,數(shù)據(jù)為”鐘形”.從該圖中我們能“看到”什么信息?50個焊點的直徑LSL當我們加上規(guī)范限值后，

看得出有多少樣本未滿足規(guī)范.Graph.mtw”11Diameter5.245.235.225.215.205.195.185.175.165.15Weld

Nugget

Diameter盒形圖BoxPlot什么矩形圖，顯示中數(shù)及數(shù)據(jù)的”正?！狈秶?。突出顯示異常值。為什么顯示中心數(shù)，偏差，數(shù)據(jù)形狀,識別潛在異常點.何時

可變數(shù)據(jù)中心點約為5.20mm,50%的數(shù)據(jù)為5.19到5.21,有兩個異常值從該圖中我們能“看到”什么信息?50個焊點的直徑OutlierOutlier“Graph.mtw”12盒形圖所對應(yīng)的分布一致分布偏態(tài)分布正態(tài)分布???2Minutes||||||ABC13時序圖(線圖)TimeSeries(Line)Graph什么

從左到右，以時間為序繪制每個數(shù)據(jù)點.為什么看得出過程是否隨著時間而變化.何時

通常用于可變數(shù)據(jù),也可用于屬性數(shù)據(jù).漆膜厚度“Graph.mtw”該圖顯示出什么?14散點圖ScatterDiagram什么

成對數(shù)據(jù)圖

(x,y).為什么看得出兩個變量x與y之間存在什么樣的關(guān)系何時

可變數(shù)據(jù)y=單位產(chǎn)品生產(chǎn)成本($)x=批量大小從該圖中我們能“看到”什么信息?該圖顯示，單位產(chǎn)品成本隨著批量增大而降低“Graph.mtw”15帕雷托圖Pareto什么

顯示分類的數(shù)據(jù)。分類從最高到最低排序。柱子表示類別，柱子高度表示發(fā)生頻率。為什么將”少數(shù)重要”問題與多數(shù)細小問題區(qū)分開來。何時

分類數(shù)據(jù)2007年10－12月,空調(diào)廠角閥泄漏數(shù)量統(tǒng)計“Graph.mtw”從該圖中我們能“看到”什么信息?16餅圖Pie什么

顯示分類數(shù)據(jù)。

每塊餅表示類別。

餅的大小表示比重。為什么看得出誰的貢獻最大。何時

分類數(shù)據(jù)“Graph.mtw”17集中圖Concentration什么

在數(shù)據(jù)收集時使用,顯示產(chǎn)品上哪個位置有缺陷.為什么確定是否有圖案，顯示缺陷發(fā)生的位置。何時

屬性數(shù)據(jù)

ABCDEF123456718集中圖的方法繪制正在分析的產(chǎn)品簡圖。加上網(wǎng)格.根據(jù)有缺陷的產(chǎn)品樣本，記錄缺陷發(fā)生的類別及位置.每種缺陷使用不同的符號.在圖紙上缺陷發(fā)生的位置處，標上適當?shù)姆?。每一網(wǎng)格中的總?cè)毕輸?shù)。分析完成的圖表

ABCDEF123456719練習(xí)：形象的陳述數(shù)據(jù)打開Graph.mtw針對每組數(shù)據(jù)，創(chuàng)建圖表，使您能最好地了解該過程輸出情況。選擇本模塊中介紹的圖表類型.記錄該由圖表引出的問題.練習(xí):限時10分鐘202.過程習(xí)性21什么是過程習(xí)性？過程習(xí)性就是描述過程如何隨時間變化而進行…“過程的聲音”6Sigma團隊繪制每周退回發(fā)票比率圖時間過程：“開具發(fā)票”從這張圖中反映出退回發(fā)票的比率是如何隨時間變化的？發(fā)票退回的P圖2240302010050403020100WeekNumber周數(shù)00Y1:有缺陷的門板比率NP=4.6改善前改善后改進階段采取措施之后，繪制同一Y的新控制圖。這個改善應(yīng)當顯而易見！測量階段的基線控制圖何時評估過程習(xí)性？233.1控制圖概述3.控制圖24什么是控制圖（過程習(xí)性圖）？控制圖以時間為序的統(tǒng)計圖，它分別顯示兩種類型變差：一般原因和特殊原因。特殊原因變差背離”穩(wěn)定狀態(tài)”過程的變差。一般原因變差常規(guī)，固有的過程變差-“穩(wěn)定狀態(tài)”下隨時間變化產(chǎn)生該圖啟發(fā)您提出什么問題？PChartofRejectedInvoices每周抽樣500份發(fā)票圖上描繪的是20周的需要改正的發(fā)票的比例25休哈特:控制圖之父WalterShewhart在1924年發(fā)明了控制圖WalterA.Shewhart8910111213135791113151719212325272926什么是控制限？控制限是統(tǒng)計的邊界，它是定義過程自然存在偏差的區(qū)域。這些邊界是依于數(shù)據(jù)算出來的。當過程在控制限內(nèi)隨機波動，它只是受變差的一般原因影響，可認為是穩(wěn)定的，或統(tǒng)計受控。UpperControlLimit控制上限LowerControlLimit控制下限WithinControlLimits控制限內(nèi)27控制圖能回答的問題過程穩(wěn)定嗎？(如，“一般原因”變差的影響)是否采取措施？Shouldtheprocess

beleftalone?是否獨立這個過程？25201510506.46.36.26.16.05.95.85.75.6DimensioninmmSubgroupNumber一般原因特殊原因UCLLCLx“尺寸(mm)”平均值圖當前是哪種類型的原因？什么是平均過程輸出？什么是過程變差？Whatcanwesayabouttheprocess?關(guān)于這個過程，我們能夠說什么？28何時用控制圖整個6Sigma項目中，創(chuàng)建每種Y的控制圖的是非常有用的。-

Yb-Yc-YpDefine定義Measure測量Analyze

分析Improve改善Control控制YcYbYpYpYcXsYbx’s定義和測量早期階段測量客戶的CTQs(通常是缺陷）測量業(yè)務(wù)問題改善和控制階段創(chuàng)建同一個Y’s的控制圖以量化改進。目標是否達到？測量階段尋求一個好的、可變的過程預(yù)期功能測量設(shè)定目標29認識源自于數(shù)據(jù)Controlchartingprovidesinsightsthatwill:控制圖提供理解將會：引導(dǎo)團隊提出正確的問題（以免團隊提出錯誤的問題而浪費時間）量化Y的大?。y量）收集數(shù)據(jù)的目的就是了解過程，或者過程系統(tǒng)從數(shù)據(jù)到認知怎樣從數(shù)據(jù)中獲取認知？30案例：Yb圖表從財務(wù)數(shù)據(jù)中提取認知常用的方法包括：對比本月與上月今年9月與去年9月本月與本年累計（YTD）實際與計劃（或預(yù)測）回顧數(shù)據(jù)表繪制隨時間變化的數(shù)據(jù)圖表在理解過程（或系統(tǒng)）習(xí)性時，這些方法都有局限性。為什么？讓我們看一下Yb控制圖怎樣展示出有用的信息。31例如：Yb:XYZ公司的額外運費FY02FY02FY02AugJuneFcstPlan額外運費1.6670.5000.426注：數(shù)據(jù)以百萬美元為單位XYZ公司月報：2002年8月把8月份的額外費用166萬美元與六月預(yù)測(50萬)或計劃(42萬)相比較，我們能夠從中得出什么結(jié)論？32例子:Yb:與去年相比如果我們與去年同月相比又會得到什么結(jié)論？FY01FY02AugAug額外運費0.8221.667Note:DataisU.S.$millions為了使最近的大部分數(shù)據(jù)有意義，我們嘗試將其與前后聯(lián)系起來。大多數(shù)都是這樣，重要的前后信息都是按照時間順序排列的數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)都按時間收集。因此，所有數(shù)據(jù)都以時間為序。哎呀！看起來仍然很高!XYZ公司年報：FY01與FY0233額外運費的控制圖Month-10123456Individual

ValueMean=1.371UCL=3.554LCL=-0.8118012345Moving

RangeR=0.8208UCL=2.682LCL=0IandMRChart-Monthly2002200120001999199819971996Aug1.667依照自1999年中期以來的過程習(xí)性，166.7萬美元看起來特別反常嗎？34控制圖結(jié)論PremiumFreight(Aug1999–Sep2002)Month-10123456Individual

ValueMean=2.017UCL=4.718LCL=-0.6837012345Moving

RangeR=1.016UCL=3.318LCL=0ASONJDFM2002AMJJASAMJJASONJDFMAMJJ2001ASONJDFM20001.667是常規(guī)“噪音”的一部分。35特殊原因的問題Month-10123456Individual

ValueMean=2.017UCL=4.718LCL=-0.6837012345Moving

RangeR=1.016UCL=3.318LCL=0ASONJDFM2002AMJJASAMJJASONJDFMAMJJ2001ASONJDFM2000詢問“為什么這些月份異常呢？”是合乎常理的36控制圖：過程的聲音控制圖描述“是什么”控制圖獨立于預(yù)期的業(yè)績諸如：預(yù)算，計劃，規(guī)范，預(yù)測及目標。它僅是一個過程輸出隨時間如何變化的圖解。控制圖回答了這個問題：當前的數(shù)值標志著一個變化嗎？或者它區(qū)別于歷史平均值僅是因為常規(guī)“噪音”？第一步理解過程習(xí)性第二步與期望業(yè)績相比較過程能力控制圖“過程的聲音”37練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本在過去的四周里，XYZ工廠平均日生產(chǎn)成本每周都在增加。產(chǎn)品經(jīng)理要求您的團隊調(diào)查成本為什么增加？38問題1：基于此圖，我們是否應(yīng)該尋找成本增加的原因？AverageDailyProductionCostbyWeek$17,200$17,400$17,600$17,800$18,000$18,200$18,400$18,6002728293031WeekNumberAverageDailyProductionCosts也許是？也許不是讓我們更為細致地觀察一下這些數(shù)據(jù)。練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本39問題2：看一看這個數(shù)據(jù)，下一步您會做什么？我們觀察到有些天的成本高，有些天的低。我們應(yīng)該探究原因嗎？練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本40問題3：生產(chǎn)經(jīng)理要求您去調(diào)查為什么有些天的成本高，有些天的低。這個問題合理嗎？我們看一看他們做了些什么練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本41經(jīng)過一次長時間的會議，一個行動方案產(chǎn)生了。從那一周開始開展行動。以下是后4周的數(shù)據(jù)：問題4：這個措施生效了嗎？練習(xí)：平均日生產(chǎn)成本42統(tǒng)計觀察平均日生產(chǎn)成本觀察到的平均日生產(chǎn)成本的偏差是恒定系統(tǒng)中產(chǎn)生的自然波動依據(jù)平均日生產(chǎn)成本數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計控制限由于所有的點在統(tǒng)計范圍內(nèi)隨機分布，因此這一生產(chǎn)系統(tǒng)是穩(wěn)定的。試圖解釋其中任意點之間的差別是沒有意義的XBarControlChart–AverageDailyProductionCostbyWeek對單個數(shù)值產(chǎn)生反應(yīng)通常是不適合的。43錯誤的結(jié)論會導(dǎo)致無效的措施糾正措施并不能帶來持續(xù)改進，因為它們所糾正的原因并非真正原因。XBarControlChart–AverageDailyProductionCostbyWeek若非用統(tǒng)計學(xué)眼光來看

數(shù)據(jù)，我們會錯誤地認

為過程發(fā)生了變化

-成本上升了！當我們采取了糾正措施后，我們會錯誤地認為它是有效的。44錯誤結(jié)論的影響AverageDailyProductionCostbyWeek$17,200$17,400$17,600$17,800$18,000$18,200$18,400$18,600272829303132333435WeekNumberAverageDailyProductionCostsACTION!假如沒有控制圖提供的認知，將會作出錯誤的結(jié)論：成本正在增加。糾正措施生效了。不斷作出錯誤結(jié)論將在公司產(chǎn)生什么樣的影響？錯誤的結(jié)論！45錯誤結(jié)論的影響如果沒有正確理解變差類型，就會采取反應(yīng)過度或不正確的行動。反應(yīng)過度的和不正確的行動會給公司增加浪費。人們會確信它們使事情變得更好，然而相反，他們的行動帶來的卻是傷害。VariationexpectedfromaCOMMONCAUSE(stable)system.SPECIALCAUSEofvariationispresentatthispointintime.控制圖提供了區(qū)分過程變差類型所需要的信息。4646何時尋找特殊原因假設(shè)53周的平均日生產(chǎn)成本超過控制上限。過程中已經(jīng)發(fā)生變化！現(xiàn)在問“這周發(fā)生了什么以前沒有發(fā)生的事情？”是有意義的。特殊原因偏差背離過程“穩(wěn)定狀態(tài)”下的偏差XBarControlChart–AverageDailyProductionCostbyWeek4747平均值與極差圖我們的例子畫出了平均日生產(chǎn)成本（X-Bar圖）Orisoneormoredaysignificantlydifferentthanthenext?回顧每日成本數(shù)據(jù)也重要。每日偏差是穩(wěn)定（一般原因）系統(tǒng)的一部分嗎？或者一天或多天的是否比下一次更顯著不同呢？通過極差圖計算出來的獨立數(shù)值。例如，下表是27周到32周極差列表。注意：極差=最大值-最小值4848日生產(chǎn)成本的極差圖在這個例子中，生產(chǎn)成本每日偏差是由一般原因變差引起的。日生產(chǎn)成本圖之間沒有觀察到特殊原因偏差。每周日生產(chǎn)成本的極差圖RangeWeekNumber控制上限一天或多天的是否比其它更顯著不同呢？4949X-bar和R圖通常，要同時監(jiān)控均值和極差，以評估整個系統(tǒng)。RangeofDailyProductionCostperWeekXBarControlChart–AverageDailyProductionCostsbyWeek5050各種各樣的控制圖不同類型的數(shù)據(jù)有不同的控制圖。常用控制圖可變數(shù)據(jù)：XBar及R圖單值和移動極差圖屬性數(shù)據(jù)P圖（二項數(shù)據(jù)）u圖（泊松數(shù)據(jù)）所有控制圖提供了“過程的聲音”5151什么是統(tǒng)計控制？回想：當一個過程在控制限內(nèi)隨機的變動時，它僅受變差的一般原因影響，因此認為過程是穩(wěn)定的，或者是在統(tǒng)計控制下的。為什么過程處于“統(tǒng)計受控”是重要的呢？控制限內(nèi)穩(wěn)定的過程Time52理解統(tǒng)計過程控制穩(wěn)定的過程是可控制的…因此，是可預(yù)見的…53“不受控”的過程不穩(wěn)定的過程…是不可預(yù)見的??54一般原因相對特殊原因只存在“一般”原因帶來的偏差。這個偏差是常規(guī)的。存在“特殊”原因帶來的偏差！一些時間點與其余的相比出現(xiàn)異常。55過程受控的價值當過程受控時：您能依據(jù)它的平均水平和變差預(yù)測到將來它是怎樣的。您能估計過程滿足規(guī)范的能力。它能降低過程變差和過程成本。警告！當過程不穩(wěn)定時，我們不能得出過程滿足規(guī)范要求的能力的有效結(jié)論！56過程控制與過程能力過程受控：恒定過程能力：穩(wěn)定過程滿足規(guī)范的能力。LowerSpecificationLimitUpperSpecificationLimit57穩(wěn)定和能力穩(wěn)定的且有能力穩(wěn)定但沒有能力USLLSLTIMEUSLLSLTIME58這個過程可以怎樣來說LSLUSL這個過程有能力嗎？請說明2Minutes59DistributionofIndividualsandAverages單值與均值的分布60單值與均值的分布任務(wù)用Minitab隨機產(chǎn)生9列0-9的整數(shù),每組30數(shù)據(jù).算出每行數(shù)據(jù)和平均值。用Minitab分別做平均值和單值的點圖比較兩者的差別記錄獨立數(shù)值。61單值與均值的分布62中心極限定理中心極限定理:樣本的均值等于總體的均值樣本均值的標準偏差等于總體標準偏差的不管總體數(shù)據(jù)如何分布，隨著樣本量n的增加,樣本均值的分布趨向正態(tài)分布曲線。因此，控制圖（均值）是基于正態(tài)分布理論。PopulationPopulationPopulationPopulationDistributionofSampleAveragesTheCentralLimitTheoremisintegraltoControlCharts.中心極限定理對于控制圖來說是不可或缺的63中心極限定理總體Mean=

m,StandardDeviation=

sMean1=X1(n=4)Mean2=X2(n=4)Meank=Xk(n=4)樣本樣本均值的分布總體的分布Mean=

mX,StandardDeviation=

sX...64控制圖如何動作例如：泡沫厚度上午8點采集5個樣品上午9點再采集5個樣品上午10點再采集5個樣品一天結(jié)束時，我們有了40個樣本65控制圖如何運作（續(xù)）每5個樣本計算出一個平均值測量值均值個體值分布均值分布每天結(jié)束后的平均值66單值分布均值分布控制圖是如何工作的（續(xù)）67控制限Upper

Control

LimitLower

Control

Limit在

X-Bar圖中，如果所有的均值都在界限之內(nèi)（2/3的點在中心線附近隨機分布），這樣過程是穩(wěn)定的?？刂葡奘怯脕頉Q定過程穩(wěn)定性的統(tǒng)計邊界（數(shù)據(jù)的自然邊界）68規(guī)范限LSLUSL規(guī)范限適用于個體值測量。生產(chǎn)的所有泡沫墊是否都在給定的規(guī)范限之內(nèi)？規(guī)范限是由人決定的?？刂葡奘怯蓴?shù)據(jù)決定的（過程的聲音）693.2可變數(shù)據(jù)控制圖70可變數(shù)據(jù)是連續(xù)區(qū)間內(nèi)的測量YbYp報廢成本（美元）銷售額（美元）周期時間（分鐘）焊點直徑（mm）Peelstrength(Newtons)

切削力（牛頓）座椅滑道導(dǎo)軌寬度（英寸）可變數(shù)據(jù)可變數(shù)據(jù)Yb和Yp的例子:

71可變數(shù)據(jù)控制圖的類型何時描繪均值圖比描繪單值圖更有意義呢？何時應(yīng)該描繪單值數(shù)據(jù)圖？可變數(shù)據(jù)控制圖可變數(shù)據(jù)：X-條形和R圖單值和移動極差圖當數(shù)據(jù)容易采集并且成本可接受時，首選均值圖，因為它對整個過程中的變化比個體圖表更敏感。72X條形&R圖（均值&極差圖）0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLX圖（均值）與極差（R）圖（變差）一起產(chǎn)生。同時監(jiān)控一個過程的均值表現(xiàn)和偏差是非常重要的。RangeChartXChart73建立XBar和R圖例如：在上午11點抽取的五個數(shù)據(jù)的平均值是5.6第一步：均值按每一子組計算。0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLRangeChartXChart74建立XBar和R圖（續(xù)）0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCL上部分圖的點是每一子組的平均值。子組平均值RangeChartXChart75建立XBar和R圖（續(xù)）例如：在上午11點抽取的5個數(shù)據(jù)的極差是7（最大值減最小值）第二步計算每一子組的極差0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLRangeChartXChart76RangeChartXChart建立XBar和R圖（續(xù)）子組之間的極差0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCL下半部圖的點是每一子組的極差77RangeChartXChart建立XBar和R圖（繼續(xù)）“均值”圖的中心線是各子組的均值的均值。這就是“均值的均值”或是X雙條形.在這個例子中，X=5.00.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLX=5.0第三步：計算和描繪均值圖的中心線。78RangeChartXChart建立XBar和R圖（續(xù)）極差圖的中心線就是子組平均極差或“R-Bar”，在這個例中，R=6.7第四步：計算、畫出極差圖中心線0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLR=6.779RangeChartXChart建立XBar和R圖（續(xù)）1.1)7.6577.0(0.5LCLRAXLCL9.8)7.6577.0(0.5UCLRAXUCLx2xx2x=′-=-==′+=+=0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLUCL=8.9LCL=1.1第五步：在均值圖上計算和描繪控制限80RangeChartXChart0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCLUCL=14.2LCL=0.0建立XBar和R圖（續(xù)）第六步：在極差圖上計算和描繪控制限0.07.6000.0LCLRDLCL2.147.6114.2UCLRDUCLR3RR4R=′===′==81解釋XBar和R圖Note:wecannottestfortrendsorshiftsinthiscasebecausethereareonly7subgroups.注意：在這個案例中，我們不能測試出趨勢或轉(zhuǎn)變，因為僅僅只有7組RangeChartXChart0.04.08.012.016.0RUCL0.02.04.06.08.010.0UCLLCL均值圖也是穩(wěn)定的首先解釋的是極差圖。這些點在控制限內(nèi)隨機波動的……沒有特殊原因的信號82為XBar和R圖搜集數(shù)據(jù)合理分組方針：至少分成20個子組，每組需要大約n=5數(shù)據(jù)。同一子組中的數(shù)據(jù)在時間上應(yīng)該是相近的（例如，連續(xù)抽取5個產(chǎn)品）兩個子組之間應(yīng)該有較長的間隔。（取決于研究的過程和目的，這些時間間隔需要15分鐘、30分鐘、1小時、2時或者更長）選擇一個可以在過程中獲取正常變化的數(shù)據(jù)的抽樣頻率(物料、操作員的變化等）當過程變化確實發(fā)生的時候在控制圖上注明。這將幫助我們在圖上區(qū)分出原因類型。Followtheseguidelinestobaselineyourprocess’performance!遵循這些指導(dǎo)方針以確定你的過程表現(xiàn)的基線！83解釋控制圖控制圖上繪出的點而形成的圖形說明這個過程在做什么對控制圖的形狀合理的解釋會指導(dǎo)我們提出正確的問題?？刂茍D是一個統(tǒng)計測試如果這個過程是穩(wěn)定的,那么對控制圖上的每個區(qū)域，我們都知道每點落到這個區(qū)域的概率。如果不符合概率頒的規(guī)則，那么這個過程就是不穩(wěn)定的。（那就是特殊原因的證據(jù)）在實際中，我們常用“經(jīng)驗法則”解釋控制圖的形狀。84圖形分析：過程處于統(tǒng)計控制內(nèi)穩(wěn)定過程的特點：圖形是隨機的，也就是說沒有重復(fù)。Therearenolongtrendsorerraticupsanddowns.沒有長期的某種趨勢或是上上下下的點。所有的點都應(yīng)在控制限內(nèi)如果上控制下限之間被分成三分的話，那么2/3的點都應(yīng)落在中心線周圍1/3的區(qū)域內(nèi)。NATURALPATTERN正常模式2/3的點落在中心線附近的1/3區(qū)域內(nèi)85不受統(tǒng)計控制的過程POINTSHUGGINGCONTROLLIMITS點貼近控制限.如果控制圖上的點不能滿足2/3的點落在中心線周圍1/3區(qū)域內(nèi)，那么就有很多點貼近控制限。POINTSBEYONDCONTROLLIMITS:點超出控制限：超出控制限的點就是個別的高點或低點。通常X圖和R圖將顯示同一點超出控制限。86不受統(tǒng)計控制的過程（續(xù)）POINTSHUGGINGTHECENTERLINE點貼近中心線Pointsarehuggingthecenterlineifalmostallofthepointsarewithinone-third(ofthedistancebetweenthecontrollimits)ofthecenterline.如果幾乎所有的點都落在中心線周圍1/3區(qū)域內(nèi)，那么這些點就是貼近中心線。NOTE:Thesecontrollimitswerecalculatedfromthecurrentdatapointsthatareplotted.注意：這些控制限是用當前的描繪的數(shù)據(jù)點計算出來的。SUDDENSHIFTINLEVEL在水平上突然轉(zhuǎn)變當一些點在短期內(nèi)好象移到一個新的平均水平時，在水平上發(fā)生突然轉(zhuǎn)變。RULEOFTHUMB:憑經(jīng)驗方法的規(guī)律：連續(xù)7個點或更多的點高于或?qū)Φ陀谥行木€87不受統(tǒng)計控制的過程（續(xù)）趨勢Trendswillcontinueupordownwithoutawelldefinedend.趨勢將會是連續(xù)上升或連續(xù)下降而沒有一個合理定義的結(jié)尾。周期性Acycleproducesapatternofupanddownpoints,verymuchasifthevaluesofthepointsweretimedependent.連續(xù)上升和連續(xù)下降的點構(gòu)成一個周期，好象這些點依靠時間有規(guī)律的變化RULEOFTHUMB:單憑經(jīng)驗的規(guī)律：7ormoreconsecutivepointsgoingupordownORPointsmovingfromoutsideonecontrollimittooutsidetheother.7個以上的點連續(xù)地上升或下降或者是這些點由一側(cè)的控制限之外移到另一側(cè)控制限之外。88練習(xí)XBarandRChartsUsingMinitab?使用Minitab軟件繪制X條形&R圖89練習(xí):用Minitab作XBar和R圖任務(wù)：跟隨著講師的引導(dǎo)打開數(shù)據(jù)文件：X-BarandR.MTW依照第一欄的數(shù)據(jù)構(gòu)建X-barandR圖。子組樣本為5第一部分：講師引導(dǎo)Dimensionofafeaturedetailonavehicleheadliner.詳述一輛汽車頭枕的一個特性尺寸。UseMinitab?90練習(xí):用Minitab作X-bar

&R圖WhatcanbesaidabouttheRangeChart?極差圖說明什么？WhatcanbesaidabouttheX-barChart?X-條形圖說明什么？Istheprocessinstatisticalcontrol?過程是否處于統(tǒng)計控制內(nèi)？PartOne:Dimension(inches)第一部分：尺寸？（英寸）91練習(xí):運用Minitab作X-bar&R圖ASSIGNMENT:任務(wù)：ConstructXBarandRChartsusingthedatain:用下列數(shù)據(jù)構(gòu)建均值-極差圖：(a)Column2(Hours)and（a）第二列（小時）和(b)Column3(Position)（b）第三列（位置）回答關(guān)于控制圖上的問題子組樣本為5第二部分：您試一試AllottedTime10MINUTES

分配10分鐘92練習(xí):用Minitab作X-bar&R圖過程處于統(tǒng)計控制內(nèi)嗎？

第二部分（a）：響應(yīng)時間（小時）過程是穩(wěn)定的。在X條形圖或極差圖上，沒有點超出控制線之外93練習(xí):用Minitab作X-bar&R圖過程處于統(tǒng)計控制內(nèi)嗎？第二部分（b）：位置（mm）過程不穩(wěn)定。在X-條形圖上出現(xiàn)了不受控的點重復(fù)/周期性的形狀出現(xiàn)。相關(guān)的特殊原因起動出現(xiàn)。94(I-MR)Chart單值和移動極差圖描繪的單值，而不是均值。何時用它：I-MR圖僅僅應(yīng)用在下面一個或多個條件下：-Dataoccursslowlyovertime(Example:Monthlyscrapcost)數(shù)據(jù)產(chǎn)生很緩慢（例如：月報費成本）-Dataishomogeneous(Example:phlevelofasolution)數(shù)據(jù)是同類型的（例如：溶液的PH值）-Destructivetesting破壞性試驗TheI-MRchartisnotassensitivetoprocesschangesasanX-BarandRchart.I-MR圖對過程的變化沒有X-條形圖和R圖敏感。當收集數(shù)據(jù)是容易的（且沒有太多成本）。應(yīng)使用X-barR

圖。95單值與移動極差圖I-MRChartforX0.71.81.23.11.10.5MR10.411.19.310.57.48.58X7654321SampleNote:InformationonhowI&MRChartsareconstructedisincludedinyourworkbook.注意：在您的練習(xí)簿上包含如何構(gòu)建I-MR圖的信息單值圖追蹤過程中心移動極差圖監(jiān)控過程可變性96單值與移動極差圖I-MRChartforX0.71.81.23.11.10.5MR10.411.19.310.57.48.58X7654321SampleUCL=X+2.66RLCL=X–2.66RUCL=9.31+(2.66x1.4)LCL=9.31-(2.66x1.4)UCL=13.04 LCL=5.59UCL=D4RLCL=D3R(D3,D4arebasedonn=2)UCL=3.267x1.4 LCL=0x1.4UCL=4.57LCL=097練習(xí)I-MRChartsUsingMinitab?

運用Minitab繪制I-MR圖98練習(xí):用Minitab作I-MR圖任務(wù)：打開文件IMR.MTW

建立I-MR圖C1列EngCosts及C2列SalesAnswerthequestionspertainingtoeachanalysis.回答每個分析相關(guān)問題關(guān)于月工程成本的數(shù)據(jù)（美元）放在標識“Eng_Cost”欄內(nèi)。月銷售數(shù)據(jù)（美元）放在標識為“Sales”欄內(nèi)。

SelectStat>ControlCharts>VariablechartsforIndividuals>I-MR選擇統(tǒng)計>控制圖>單值可變圖>I-MR限時：10分鐘

9999

練習(xí):用Minitab軟件作I-MR圖InstructorLeadReview講師引導(dǎo)復(fù)習(xí)100練習(xí):用Minitab軟件作I-MR圖這36個月的工程成本穩(wěn)定嗎？什么支持您的結(jié)論？

No.不。成本在控制下限上或以下開始，然后向上移動且超過控制上限。ENGINEERINGCOSTS($)工程成本（美元）101練習(xí):用Minitab軟件作I-MR圖在這顯示的時間內(nèi)銷售穩(wěn)定嗎？

No.不。在大約22月或23月處出現(xiàn)更高水平的一次轉(zhuǎn)變。突然轉(zhuǎn)換水平是明顯的，因為超過7個連續(xù)點處于中心線下部（同樣的，也可以在中心線上部）SALESDOLLARS銷售美元什么支持您的結(jié)論？1023.3屬性數(shù)據(jù)控制圖103Attributedatareferstodataobtainedbycounting.屬性數(shù)據(jù)參考計算獲得的數(shù)據(jù)。SinceProcessYsare(ideally)variabledata,theattributedatawithinSixSigmaprojectsaregenerallyCustomerorBusinessYs.既然過程Ys（理想的）是可變數(shù)據(jù)，在6Sigma項目中屬性數(shù)據(jù)通常是客戶或商業(yè)成本YsCUSTOMERYs客戶關(guān)注的YsBUSINESSYs成本的YsNumberofwrinklesperautomobileseat汽車座椅中的折皺數(shù)量Numberofscrappedparts,pernumberproduced生產(chǎn)產(chǎn)品數(shù)中的報廢數(shù)AttributeData屬性數(shù)據(jù)ExamplesofAttributeCustomerYsandBusinessYs:客戶Ys和成本Ys的屬性數(shù)據(jù)的例子：104屬性數(shù)據(jù)控制圖屬性數(shù)據(jù)控制圖的構(gòu)建與說明方式與可變數(shù)據(jù)圖類似?？刂葡薜挠嬎阋院侠淼慕y(tǒng)計分布為基礎(chǔ)?；貞泝煞N類型的屬性數(shù)據(jù)缺陷項Defective缺陷Defect用P圖繪制缺陷項比例二項分布用C圖和U圖繪制缺陷數(shù)C圖需要恒定的樣本數(shù)；U圖則不需要。兩者都為泊松分布105什么是缺陷項？缺陷項即不符合的單元例如逾期付款拒絕面套拒絕泡沫墊Amissedputtingolf一次未將高爾夫擊中入洞缺陷項是二項分布P圖為二項分布而設(shè)計0或1通過或失敗好的或壞的Amissedputtisadefective.一次未將高爾夫擊中入洞106P圖的例子有錯誤發(fā)票的數(shù)量記為缺陷項（np）子組容量的大小就是每周檢查的發(fā)票的數(shù)量記錄20周的數(shù)據(jù)計算有缺陷的發(fā)票總數(shù)和檢查的發(fā)票總數(shù)Subgroup#Defectives(np)SubgroupSize(n)1.112022.122043.102014.121915.111926.141937.171998.92039.1320010.819611.1319112.1419713.1320014.1220215.919816.1020917.1119818.619719.1321020.8196T2263979107P圖計算Where:SubgroupsizeNumberofdefectivesp=057.03979226pnnpp===??n)p1(p33-=s3pUCLps+=3pLCLps-=008.0049.0057.0LCL2p=-=106.0049.0057.0UCL2p=+=049.0204)057.01(057.0332=-=s059.020412p2==Example:108P圖201000.100.050.00Sample

NumberProportionp

C