LG六西格瑪(6sigma)黑帶培訓(xùn)教材3

1、3部 統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)1. 6 Sigma的概念2. 6 Sigma的達(dá)成方向3. Data的計(jì)算4. Data的種類5. 工程能力指數(shù)6. 相關(guān)關(guān)系7. 累計(jì)直通率8. 畫GraphSIX SIGMA TASK TEAM6 Sigma的概念 總體和樣本樣本 (Sample,10)總體(N=1,000)Sample 10個(gè)測(cè)定 (規(guī)格 : 1004)96979899100104101規(guī)格下限規(guī)格上限102103 全數(shù)檢查從時(shí)間上, 經(jīng)濟(jì)上是不可能的 ! 利用Sample的統(tǒng)計(jì)變量 (平均值和散布) 推定總體. 總體能不能判斷為良品？1) AQL Yes : 因?yàn)镾ampling的10個(gè)測(cè)定值都在規(guī)格內(nèi)

2、 OK2) SPC No : 用Sample Data推定總體的不良率為 2.8% Epidemic 水平* AQL(Average Quality Level) : 合格品質(zhì)水準(zhǔn) SPC(Statistically Process Control) : 統(tǒng)計(jì)性的工程管理 3 -1/266 Sigma的概念6 3 3.4ppm平均值USL+ 6 - 6 - 3 + 3 6.68 %LSLDefectProbability Area 3 -2/26(Sigma)是- Sigma是希臘字母，表示工程的散布的尺度.- Sigma是表示工程能力的統(tǒng)計(jì)單位,測(cè)定的 Sigma跟 DPU(單位缺陷,Def

3、ect Per Unit), PPM 等一起出現(xiàn). 可以說明擁有高sigma值的工程，具備不良 率低的工程能力.- Sigma的水平值越大品質(zhì)費(fèi)用越少,周期越短。平均值和拐點(diǎn)之間距離用標(biāo)準(zhǔn)偏差()表示。 如果目標(biāo)值(T)和規(guī)格上下限(USL or LSL) 距離是標(biāo)準(zhǔn)偏差的3倍的話，說明具備了3 的工程能力.所以通過改善,散布()縮小了以后，在已知 的規(guī)格內(nèi)能進(jìn)入6個(gè)的水準(zhǔn)就稱為6.6 Sigma的概念 3 -3/26ProcessCapability無偏移時(shí)不良率(理想的工序時(shí))1.5 偏移時(shí)不良率123456317,300 45,500 2,700 63 0.57 0.002697,700

4、308,700 66,810 6,210 233 3.4按Process Capability和平均值偏移的不良率ex) 用品質(zhì)水平為99%的部品1,000個(gè)開發(fā)顯示器, 生產(chǎn)時(shí)顯示器的預(yù)想品質(zhì)水平是？Yield = 0.991000 ? = 0.000043171Yield = 0.9991000 ? = 0.367695424Yield = 0.99991000 ? = 0.904832893所以工程能力處于3的時(shí)候, 我們不能說是很好的品質(zhì)!現(xiàn)在的水準(zhǔn)Stretch Goal:6規(guī)格下限(LSL)-6-5-4-3-2-1+1+2+3+4+5+6規(guī)格上限(USL)-1.51.5正態(tài)分布的平

5、均偏移( 1.5)6 Sigma的概念6 自己判斷行動(dòng)，只有自己認(rèn)定的事項(xiàng)報(bào)告給上級(jí)；5 自己判斷行動(dòng)，不是很順利的情況下報(bào)告給上級(jí)；4 自己判斷行動(dòng)，所有的行動(dòng)都報(bào)告給上級(jí)；3 按照自己的意愿想了解決方法后，告訴上級(jí)， 沒有特別指示的話，就實(shí)行；2 按照自己的意愿想了解決方法后，拿到上級(jí)那里；1 按照自己的意愿思考以后，拿到上級(jí)那里； 0.5 把問題拿到上級(jí)那里；0.2 問上級(jí)下面要做些什么；0.1 接受上級(jí)的下面要做什么的指示；0.0 什么都不能做。（不及格）想不想判斷你現(xiàn)在的業(yè)務(wù)水平為多少？ 3 -4/266 Sigma的概念 部品數(shù)/ 連續(xù)工程的收率變化93.3287.0870.775

6、0.0825.083.150.100.000.000.000.000.000.000.000.001.000.5066810.6399.3898.7696.9393.9688.2973.2453.6428.774.440.200.000.000.000.000.001.330.836209.7099.9899.9599.8899.7799.5498.8497.7095.4589.0279.2462.7931.249.760.950.001.671.17232.67100.00100.00100.00100.0099.9999.9399.9799.9399.8399.6699.3298.3196

7、.6693.4284.362.001.503.40Yield(%)23456ComplexityParts/Product69.1247.7815.782.490.060.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.670.17308770.21125102050100200500100020005000100002000050000CpCpkPPM* 假設(shè)各工程及不良是相互獨(dú)立的，所測(cè)定的結(jié)果呈正態(tài)分布. 在小數(shù)點(diǎn)的2位上四舍五入。 3 -5/266 Sigma的概念 至今為止 SpecLSLUSL我們是合格的Spec-in就是合格I am DataSpe

8、c-out的話就不合格檢出不良率 以后是 SpecLSLUSL要集合在中心才合格如果散的話就死雖然是Spec-in但達(dá)不到水準(zhǔn)就不合格事前預(yù)測(cè)隱藏的不良 3 -6/26 我做事的方法是不是具有充分生產(chǎn)性，用什么根據(jù)來判斷 ? 其根據(jù)是自己做的嗎 ? 還是以前就有 ? 有問題意味著什么 ? 問題的種類有哪些 ? 這些類型中在我做事的范圍上找例子的話 ?對(duì)于事情的價(jià)值判斷 , ,6 Sigma的概念 3 -7/26 價(jià)值判斷的根據(jù) 其根據(jù)的適切性 問題的類型 - 那個(gè)人平時(shí)很正常 但是一旦喝酒就不象樣 - 那個(gè)人太差了，能長(zhǎng)大還遠(yuǎn)著呢 - 一向正常的人. - 平時(shí)不正常 但是一喝酒就正常的人.對(duì)于

9、事情的價(jià)值判斷 , ,6 Sigma的概念 3 -8/266 Sigma達(dá)成方向TUSLLSLTUSLLSLTUSLLSL1.減少散布2.增大公差3.中心值移動(dòng)第一 : 減少散布第二 : 增大公差第三 : 中心值(目標(biāo) SPEC) 移動(dòng) 意為工程能力向上意為設(shè)計(jì)能力向上, 但是跟隨著Risk(再試驗(yàn),再檢證)部品,設(shè)備等的新規(guī)投資發(fā)生 Cost (?) 如果為了乘公共汽車人們無秩序的聚在一起的話有秩序的上車把公共汽車的門加大，誰都能夠容易上車正確的?？吭谌司奂牡胤?3 -9/266 Sigma 達(dá)成方向 在開發(fā), 生產(chǎn), 支援部門，6 Sigma達(dá)成方向是？USLLSL擴(kuò)大設(shè)計(jì) Margin

10、USLLSL平均值移動(dòng)/平均改善LSL提高業(yè)務(wù)質(zhì)量USLor TQ 6 Manufac- turing 6 R&D 6在開發(fā)階段確保設(shè)計(jì)完成度 顧客 Needs Meet的CTQ 選定 合理的 Tolerance 設(shè)定 考慮工程能力的設(shè)計(jì)(Margin 確保)在量產(chǎn)階段上品質(zhì)確保 最佳工程能力確保 Field 慢性不良改善 利用IT的 Real Time Monitoring（實(shí)時(shí)監(jiān)控）間接部門的 Output 最大化 Cycle Time Reduction Process Optimization 業(yè)務(wù)效率及業(yè)務(wù)質(zhì)量提高 3 -10/26Data的表現(xiàn) : 中心值和散布 3 -11/26D

11、ata的種類問題解決問題 / Issue 事項(xiàng)連續(xù)型 Data(Continuous Data)離散型 Data(Discrete Data) 連續(xù)型 Data : 如長(zhǎng)度,重量,時(shí)間等能夠使用測(cè)定刻度尺的 Data (計(jì)量型) 所測(cè)定的尺度不斷能夠細(xì)分 而且比不連續(xù)的Data提供更多的情報(bào) 離散型 Data : 與合格/不合格, 決定數(shù)等能用個(gè)數(shù)表示的Data (計(jì)數(shù)型) 不能再細(xì)分。資料的類型屬性(Attribute)命名(Nominal)范疇(Category)統(tǒng)計(jì)特征值缺陷(Defect)資料的類型變數(shù)(Variable)比率(Ratio)統(tǒng)計(jì)特征值位置(Location)散布(Spr

12、ead)模樣(Shape) 3 -12/26 Data的種類區(qū)分的理由是？工程能力指數(shù)什么是正態(tài)分布(Normal Distribution) ? 正態(tài)分布是在棒曲線上柔和地連接棒的中心的(發(fā)生頻數(shù))呈鐘型的曲線平均根據(jù)測(cè)定值頻度數(shù)測(cè)定值 正態(tài)分布具有的法則是 ？ 決定正態(tài)分布的模樣和位置是 ? 3 -13/26工程能力指數(shù) 什么是正態(tài)分布(Normal Distribution) ？TargetTarget : 目標(biāo)值Z : 正態(tài)分布檢證統(tǒng)計(jì)量LSLUSL平均(X) Z = X - TDefect !f(x) = e1-1222x - ? ? ? 不是正態(tài)分布的Data有哪些？舉個(gè)例. 3

13、-14/26 正態(tài)分布總面積是1,脫離已知規(guī)格的 面積,那就是所推定的不良率 某概率變量X到平均值()之間距離 除以標(biāo)準(zhǔn)偏差()的值用Z來表示 如果規(guī)格上限(or下限)用X來代替時(shí) 超出規(guī)格上限的尾部面積可以認(rèn)為 有缺陷可能性 Z值是用來測(cè)定工序能力,跟工序的 標(biāo)準(zhǔn)偏差不同,工程能力指數(shù)Z 值的定義是為了容易進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性分析，而把各種形態(tài)的正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)化成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 所使用的值。* T=1sUSLLSLX -TZ = Z 值的概念 顧客服務(wù) Process上業(yè)務(wù)處理的變動(dòng) 即, 標(biāo)準(zhǔn)偏差()逐漸減小, 已知的 規(guī)格內(nèi)能進(jìn)入 6個(gè)水準(zhǔn)的話， 把這稱謂 Z=6 或 6水準(zhǔn)的 Process 能力,

14、 這時(shí)意為 3.4ppm 即, 在百萬次中 具有34次程度缺陷的優(yōu)秀的Process能力。概率函數(shù)的隨機(jī)變量 X (在這里是 USL 或者 LSL) 與平均值之間的距離以標(biāo)準(zhǔn)偏差()來除的值 定義為Z值.這與 Level的數(shù)字相等,當(dāng)Z=6時(shí)，稱為6的水準(zhǔn).什么是Z Value ?* 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 : 平均為 “0”, 標(biāo)準(zhǔn)偏差為 “1” 的正態(tài)分布 3 -15/26工程能力指數(shù)- 只用正態(tài)分布Z值無法判斷散布好壞 和有無偏移， 因此求Cp, Cpk。 - 工程能力指數(shù)Cpk是考慮平均值的 移動(dòng)而求出的工程能力。 用偏移系數(shù)K來表示平均值偏移 目標(biāo)值的程度。 1工程變動(dòng)幅度設(shè)計(jì)裕度+3-3+6

15、-6Cp = 特征值的最大容許范圍(設(shè)計(jì)裕度)工程正態(tài)變動(dòng)(工程變動(dòng)幅度)Cpk = Cp (1-K) | T- |(規(guī)格上限 - 規(guī)格下限)/2K = 工程處于安定狀態(tài)時(shí), 評(píng)價(jià)產(chǎn)品生產(chǎn)是否滿足規(guī)格的尺度 反映工程能夠生產(chǎn)多少均一品質(zhì)制品的工程的固有能力工程能力指數(shù)mT 什么是工程能力？ 3 -16/26工程能力指數(shù) 什么是工程能力(Cp) ?Cp =公差散布設(shè)計(jì)能力工程能力=USL-LSL6 = TLSLUSL1 Z = USL - T3- 3工程變動(dòng)幅度設(shè)計(jì)容許公差 3 -17/26工程能力指數(shù) 什么是工程能力(Cpk) ?TLSLUSL1.5 Z = USL - 實(shí)際 Process的

16、能力長(zhǎng)期過程中時(shí)常在變動(dòng)(Variation)Cpk = Min( ， )USL-3 -LSL 3Cpk = Cp(1-k)k : 偏移系數(shù)l T- l(USL-LSL)/2k = 3 -18/26相關(guān)關(guān)系 關(guān)系(相關(guān)性)是 ? 一般性的, 一個(gè)變數(shù)的特征值與其他變數(shù)的某個(gè)值一起出現(xiàn)的傾向 關(guān)系的表示 相關(guān) - 一個(gè)變數(shù)的值增大時(shí), 另一個(gè)變數(shù)的值增大的情況 正的相關(guān)性 - 一個(gè)變數(shù)的值增大時(shí), 另一個(gè)變數(shù)的值減小的情況 負(fù)的相關(guān)性 相關(guān)關(guān)系的表示 - 相關(guān)系數(shù)(r) - 表示相關(guān)性的尺度，通常在 -1和 1之間 - 受到異常點(diǎn)的影響r = 0r = 0r = 1r = - 1 相關(guān)關(guān)系和因果

17、關(guān)系的差異點(diǎn)？ 外生變數(shù)的影響？ 偶然的相關(guān)關(guān)系？ 3 -19/26累積直通率最終良品工程不良率未管理的 LossInput工程1 : 99% 合格率工程2 : 92%工程3 : 93%最終檢查: 97%累積直通率管理工程不良率管理* RTY(Rolled Throughput Yield) : 累積直通率 RTY = 0.99 X 0.92 X 0.93 X 0.97 = 82.16 %目的通過品質(zhì)改善，生產(chǎn)性向上對(duì)象全工程的不良,設(shè)備故障,無作業(yè)，Model Change Loss,無附加值的作業(yè)Tool6實(shí)行 1人1 Project，直接改善，通過Team 活動(dòng)改善把工廠內(nèi)所有工程隱藏的

18、不良暴露出來，并且進(jìn)行改善 累積直通率是一個(gè)產(chǎn)品一次性通過全工程合格的概率 即, 通過全工程完全沒有發(fā)生 Re-touch, Re-check, Re-control 等的產(chǎn)品的概率 3 -20/26 對(duì)A 公司和 B 公司的Hinge Force的水準(zhǔn)比較檢討 Minitab Menu : Stat / Basic Statistics / Display Descriptive Statistics畫Graph* Descriptive Statistics : Spec Fix 前(或者沒有Spec時(shí))要掌握大概的品質(zhì)水準(zhǔn)時(shí)使用 3 -21/26畫Graph 對(duì)于B公司用同樣的方法進(jìn)行G

19、raph Display，比較評(píng)價(jià)各公司間Hinge Force 的水準(zhǔn)平均標(biāo)準(zhǔn)偏差參照Box Plot的說明95% 置信區(qū)間上推定Force值區(qū)間 3 -22/26畫Graph 對(duì)A 公司和 B 公司的Hinge Force的水準(zhǔn)比較檢討 Minitab Menu : Stat / ANOVA / one way(un stack) or Graph / BoxplotOne-way Analysis of VarianceAnalysis of VarianceSource DF SS MS F PFactor 1 0.02664 0.02664 9.84 0.002Error 78 0.

20、21111 0.00271Total 79 0.23775 Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel N Mean StDev -+PK 40 2.0950 0.0633 (*) RPM 40 2.1315 0.0375 (*) -+ 3 -23/26A公司和B公司的 Hinge Torque 值有 差異畫Graph - 對(duì)于Box plot的理解12345Data:1,2,3,4,5Max within Upper LimitMin within Lower LimitQ3:中央值和 Max值75%的位置 Position 3(n+1)/4Q1:Min值和中央值25%的位置 Position (n+1)/4中央值(Median)Upper Limit = Q3 + 1.5(Q3