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3-27-2001 training materia Johnson Controls, Inc. 3-27-2001 Statistical Thinking and Control Charts W1StatisticalThinkingandControlCharts.ppt 统计思考与控制图 统计思考与控制图 内容 统计思考 理解偏差类型 可变数据控制图 X Bar和R 表 属性数据控制图 p 表 u 表 解释控制图 统计思考与控制图— 学习目标 学完该模块后，你将能够…… 1. 用统计方法分析数据，并且得出能指导正确行动的结论。 2. 建立并解释可变数据的X Bar和R表。 3. 处理一些有缺陷产品/零部件数量时（二项数据）用P图来解释。 4. 处理缺陷数字时（泊松数据），用U图来解释。 六西格玛进程图—控制图 统计思考 为了说明统计思考的含义，请看一下这个例子： 观察以下数据 可能你会想看到更多的数据。我们所讨论的5周以来的日生产成本显示如下。 对独立数值作出反应 对独立数据作出反应（续） 采取纠正措施 经过一次长时间的会议，一个行动方案产生了。从那一周开始开展行动。以下是后4周的数据： 观察更多数据 一位生产经理建议工作组分析5个表现最好的星期，弄清这5个星期中发生了什么，并且在得出发现的基础上制定改进措施。 先前解释中存在的问题 针对独立数值的反应策略往往是不恰当的。 为了发现偏差的原因，你需要先理解当前的偏差类型。 从统计角度观察数据 统计控制限是经数据计算得出的，在图表上用虚线表示。 不要试图解释造成差别的原因 这意味着观察到的平均每日生产成本的偏差是恒定系统中产生的自然波动。 错误的结论会导致无效的措施 若非用统计学眼光来看数据，我们会错误地认为过程发生了变化 - 成本上升了！ 理解偏差类型 如果没有正确理解偏差的类型，我们就会采取过激或错误的措施。 过激和错误措施对组织来说是有害的。人们相信自己使情况得到了改善，但恰恰相反，他们的行动带来损害。 现在寻找特殊原因 假设第53周的平均每日生产成本超出控制上限。 现在来问“这个星期发生了什么以前未发生过的”是很有意义的。 每日偏差 以前的图观察的是： 每周平均每日生产成本。 但是给定一周中每日成本的偏差又是如何呢？这种偏差是常量（一般原因）系统的一部分，还是一天或几天明显与其它天不同？ 这个问题可以由图表中的每周全距来解决。例如，第27至31周的全距如下表所示： 每日生产成本全距 偏差总是存在的。每天成本都会发生变化，该偏差是由生产系统的设计造成的还是有其特殊原因？ 前面的全距表回答了这一问题，在这一情况下，日生产成本偏差只是由一般原因偏差（所有点都在虚线表示的控制上限以下随机波动）导致的。日生产成本数字之间的差异并无特殊原因。 X Bar 和 R 图 通常来说，平均数和全距是同时受到控制的，这样才能对整个系统进行评估。 各种控制图 不同控制图针对不同类型的数据。 什么是过程控制？ 不受控制的过程 一般原因相对特殊原因 过程控制的价值 过程控制相对过程能力 稳定性和能力举例 对这一过程可作出什么判断 控制图说明了什么 过程稳定吗？ 应采取行动吗？ 应对过程不加理会吗？ 存在什么类型的原因？ 平均过程输出是什么？ 过程中的偏差是多少？ 控制图如何运作 控制图如何运作（续） 控制图如何运作（续） 控制限 规定上下限 中心极限定理 X Bar 与 R 表 建立 X Bar 和 R 全距图 建立 X Bar 与 R 全距图（续） 建立 X Bar 与 R 全距图（续） 练习：10.1 - X Bar 与 R 图 1. 参阅你的工作簿。 一个帮助小组收集了有关回应顾客要求的时间（单位：小时）数据。 数据是每15天5个电话。 样式分析：统计控制下的过程 不受统计控制的过程 不受统计控制的过程（续） 不受统计控制的过程（续） 解释 X bar和 R图 数据为某一头部靠垫的具体尺寸。 为 X Bar和 R图收集数据 主要规则： 1. 至少要有20个n约为5的数据分组。 2. 每一分组中的数据应及时获得（例如，5个连续生产的零部件）。 3. 分组时间间隔应较长（根据过程和研究目的而定，时间间隔可为15分钟、30分钟、1小时、2小时或更长）。 课堂练习 10.2—用Minitab建立 X Bar和R图 1. 参阅你的工作薄。 2. 打开Minitab和工作表“4.1Class Exercise. MTW”，为两个数据组建立 X Bar和 R图。 3. 数据第一栏（尺寸）是头部靠垫的具体尺寸，允许误差为0.750”± 0.010 ” 。这个例子需全班一起完成。 4. 数据第二栏（位置）是贴花位置，允许误差为0.250 ” ± 0