六西格瑪管理培訓課程

單元1:6sigma簡介1-16Sigma概念1-26Sigma階段推進內(nèi)容1-3

統(tǒng)計基本概念及理解1-46Sigma品質(zhì)水平是什么?1-5

聚焦問題點階段最香甜的果實-全系統(tǒng)設計大部分的果實-Process特性化/最佳化下部的果實-QC7

tool掉在地上的果實-僅依靠直接檢查6sigma概念（廣義）σ-水平65432PPM3.42336,21066,807308,537工序能力缺陷的機會分布偏移=±1.5σSigma水平越高,其缺陷以指數(shù)形式減少3sigma水平的公司6sigma水平的公司

銷售額中10～15%是損失費用

銷售額中5%是損失費用

百萬中有66,807個不合格品

百萬中有3.4個不合格品

依靠品質(zhì)檢查

重點是使工序中不產(chǎn)生不良

保證高品質(zhì)需要很多費用

保證高品質(zhì)所需費用更低

不能按體系進行

使用測定,分析,改善,管理技法承認并滿足于99%

不滿足于99%

內(nèi)部決定CTQ

徹底地以顧客觀點來決定CTQ6sigma概念Ⅰ4sigma的水平是30頁報紙中有1個錯字的品質(zhì)水平5sigma的水平是百科全書中有1個錯字的品質(zhì)水平6sigma的水平是小規(guī)模圖書館中有1個錯字的品質(zhì)水平

每年有54,000次的藥品調(diào)劑錯誤25年中只發(fā)生1次藥品調(diào)劑錯誤每年護士或醫(yī)生的錯誤造成新生兒死亡40,500名100年中護士或醫(yī)生的錯誤造成新生兒死亡3名每月有2小時喝污染的食用水16年中只有1秒鐘喝污染的水

每周有2小時不能提供電話服務100年中6秒不能提供電話服務

每天飛機發(fā)生5次著陸錯誤美國所有航空公司10年發(fā)生1次著陸錯誤

每周發(fā)生1350次外科手術(shù)事故20年發(fā)生一次外科手術(shù)事故

每小時遺失54,000件郵件

每年遺失35件郵件6sigma概念Ⅱ3sigma水平的公司6sigma水平的公司階段Tools6sigma概念(使用工具)Measurement(測定)5)GageR&R6)RationalSubgroup7)ProcessCapabilityAnalysis(分析)8)HypothesisTest9)Regression10)GraphAnalysisImprovement(改善)11)DoE(DesignofExperiment)12)ANOVAControl(管理)13)SPC6sigma不同推進階段中，改善問題使用的統(tǒng)計工具Define(定義)1)ProcessMapping2)LogicTree3)ParetoAnalysis4)QFD,FMEAY=f(χ)Question1)Y或X中對哪一個聚焦?Question2)假如X良好的話,有沒有必要繼續(xù)實驗及檢查Y?Y

從屬變數(shù)Output結(jié)果現(xiàn)象觀察監(jiān)視的對象X1…Xn

獨立變數(shù)Input原因根源問題管理對象6sigma概念(活動方法)6Sigma活動是對根本原因的因素（CTQ)聚焦后，展開改善活動階段展開內(nèi)容6sigma各階段推進內(nèi)容Measurement(測定)2)選定制品或工序的CTQ3)把握Y的工序能力4)明確Y的測定方法5)將Y的改善對象具體化FocusYYYYAnalysis(分析)6)明確改善Y的目的7)明確影響Y的因素YX1XnImprovement(改善)8)通過篩選抽出關(guān)鍵的少數(shù)因素9)把握關(guān)鍵的少數(shù)因素的相關(guān)關(guān)系10)工序最佳化&驗證(再現(xiàn)性實驗）X1Xn致命的少數(shù)因素

Xi致命的少數(shù)因素XiControl(管理)11)確立對X的測定系統(tǒng)12)確立對關(guān)鍵的少數(shù)因素的管理方法13)確立關(guān)鍵少數(shù)因素的工序管理系統(tǒng)及事后管理致命的少數(shù)因素Xi

致命的少數(shù)因素Xi致命的少數(shù)因素Xi6SigmaProcess是以D-M-A-I-C5階段構(gòu)成并經(jīng)過重要的13步驟。6Sigma活動是通過現(xiàn)象分析,展開問題,查明臨時性因素,以D-M-A-I-C程序改善關(guān)鍵少數(shù)因素。先把握現(xiàn)象,能夠1次性改善的部門采取1次性改善活動;然后,下一個階段再接著進行改善活動。Define(定義)1)確定問題點/具體改善目標·算術(shù)平均值(x):·調(diào)和平均(H):·S(總變動:TotalSumofSquares):偏差平方和·無偏方差(UnbiasedVariance):S

除以自由度(n-1)V=Sn-1S=Σ(xi-x)2=Σxi2

－n(Σxi)2~nxi=1i=1nΣxH=[n1Σxi1]1·無偏方差的開方or標準偏差Sn-1=V統(tǒng)計基本概念的理解數(shù)據(jù)的計算方法中心位置特征值的計算：

散布的計算·中位值(x):按大小順序排列時處在中央位置的值·最頻數(shù)(Mode):資料中最頻繁出現(xiàn)的值區(qū)分參數(shù)統(tǒng)計量均值(Mean)方差(Variance)偏差(Deviation)均值：μ樣本均值：x方差：σ2樣本方差,無偏方差：VV=Σ(xi-x)2n-1=Sn=Sn-1標準偏差：σ樣本標準偏差,無偏方差的開方σ=σ2=Snv=S2Sn-1=統(tǒng)計基本概念理解參數(shù)和統(tǒng)計量

參數(shù)(Parameter):描述變量集合的特性值統(tǒng)計量(Statistics):表示標本的特性值n個偏差的和通常是“0”,因此有(n-1)個偏差的值，剩余一個自行決定這叫自由度(DegreeofFreedom).nσ2=Σ(xi-x)2統(tǒng)計基本概念理解sigma是希臘字母，表示工序的散布.sigma是統(tǒng)計學記述接近平均值的標準偏差(StandardDeviation)或變化(Variation),或定義為事件發(fā)生的可能性.Sigma是表示工序能力的統(tǒng)計單位,測定的sigma跟DPU(單位缺陷,DefectPerUnit),PPM等一起出現(xiàn).可以說明擁有高sigma值的工序，具備不良率低的工序能力.Sigma值越大品質(zhì)費用越少,周期越短。Sigma的定義1σμ(平均)拐點USL3σ★平均值和拐點之間距離用標準偏差(σ)表示。如果目標值(T)和規(guī)格上下限(USLorLSL)距離是標準偏差的3倍的話，說明具備了3Sigma的工序能力.T某班學學生的的國語語平均均分數(shù)數(shù)是60分分,按按偏差差是5的正正態(tài)分分布的的話,隨意意抽取取一個個學生生時，，70分分以上上分數(shù)數(shù)的可可能性性是多多少?Z值是已已測定定的標標準偏偏差(σ)有幾個個能進進入平平均值值到規(guī)規(guī)格上上下界界限(USL,LSL)之間的測測定值值.606570455055測定值值(分分數(shù)):012-3-2-1Z-值σσ:68.3%95.4%99.7%Z=σx-μ=570-60=2753假如規(guī)規(guī)格上上限是是75分的的話,現(xiàn)在在的工工序能能力是是Z=2或或2σ.統(tǒng)計基基本概概念理理解正態(tài)分分布:N(60,522)標準正正態(tài)分分布:N(0,12)70分分的情情況下下Z-值值是f(x)=e1-122πσ[2x-μσ]·····…Z00.010.020.030.040.05.00E-014.96E-014.92E-014.88E-014.84E-010.14.60E-014.56E-014.52E-014.48E-014.44E-010.24.21E-014.17E-014.13E-014.09E-014.05E-010.33.82E-013.78E-013.74E-013.71E-013.67E-010.43.45E-013.41E-013.37E-013.34E-013.30E-010.53.09E-013.05E-013.02E-012.98E-012.95E-010.62.74E-012.71E-012.68E-012.64E-012.61E-010.72.42E-012.39E-012.36E-012.33E-012.30E-010.82.12E-012.09E-012.06E-012.03E-012.00E-010.91.84E-011.81E-011.79E-011.76E-011.74E-011.01.59E-011.56E-011.54E-011.52E-011.49E-011.11.36E-011.33E-011.31E-011.29E-011.27E-011.21.15E-011.13E-011.11E-011.09E-011.07E-011.39.68E-029.51E-029.34E-029.18E-029.01E-021.48.08E-027.93E-027.78E-027.64E-027.49E-021.56.68E-026.55E-026.43E-026.30E-026.18E-021.65.48E-025.37E-025.26E-025.16E-025.05E-021.74.46E-024.36E-024.27E-024.18E-024.09E-021.83.59E-023.51E-023.44E-023.36E-023.29E-021.92.87E-022.81E-022.74E-022.68E-022.62E-022.02.07E-022.11.79E-021.62E-022.21.39E-021.25E-022.31.07E-029.64E-032.48.20E-037.34E-032.56.21E-035.54E-03Z-值的計算70分以上的可可能性有多多少?60657045505575Zσx-μ·正態(tài)分布總總面積是‘‘1’·某概率率變量‘X’到平均值(μ)之間間距離除以以標準偏差差(σ)的的值用‘Z’來表示·如果規(guī)規(guī)格上限(or下限限)用‘X’來代替時超超出規(guī)格上上限的尾部面積可可以認為‘‘有缺陷可可能性’·‘Z’’值是用來來測定工序序能力,跟跟工序的標標準偏差不不同,·在這里里‘Z’值是2.0，把全體體面積作為為1的時對應的面積積0.0228.規(guī)格上限缺陷區(qū)域Pr(X≥≥70)=σx-μ[570-60≥]=(Z≥2)=2.28%或22,800PPM有時按統(tǒng)計計學教材,標記正態(tài)態(tài)分布的左側(cè)側(cè)尾部的值值統(tǒng)計基本概概念理解表的Z-值表示正正態(tài)分布右右側(cè)尾部面面積2.28E-026σ能力工序能力測測定方法Z-值1σZ=32σ3σ3σ能力USL工序的變動動(散布)越小工序序能力越高高.其結(jié)果標準準偏差更小小,發(fā)生不不良的可能能性就低.通過問題的的現(xiàn)象分析析把握工序序能力（Z)：要提提高到6σ水平,統(tǒng)計上采采取什么樣的活動?統(tǒng)計基本概概念理解LSLUSLLSLZ=61σ2σ3σ4σ5σ6σ需要什么樣樣的管理?需要什什么樣的技技術(shù)?短期的工序序能力長期的工序序能力判斷為短期期內(nèi)工序沒沒有外部影響Zst(σσst)Cp技術(shù)最佳條件下下的工序能能力6σ:Zst=6.0,Cp=2.0Zst=3××Cp判斷為充分分長時期內(nèi)內(nèi)工序有外部影響Zlt(σσlt)Cpk技術(shù)+工工序管理理日常條件下下的工序能能力6σ:Zlt=4.5,Cpk=1.5Zlt=3××Cpk長期內(nèi)的工工序能力因因工序的中中心移動及及變動,跟跟Zlt＜＜Zst關(guān)系有有關(guān)Zshift=Zst-Zlt▲Zst=Zlt+1.5統(tǒng)計基本概概念理解規(guī)格下限(LSL)-6σ-5σ-4σ-3σ-2σ-1σχ+1σ+2σ+3σ+4σ+5σ+6σ規(guī)格關(guān)系無偏移時不不良率(理想的工工序時)±1.5σσ偏移時不良良率規(guī)格上限(USL)±1σ±2σ±3σ±4σ±5σ±6σ317,30045,5002,700630.570.002697,700308,70066,8106,2102333.46sigma品質(zhì)水準是是什么?6Sigma品質(zhì)是每百百萬個中3.4PPM,即Cp=2.0,Cpk=1.5正態(tài)分布的的平均偏移移(±1.5σ)按規(guī)格變化化和平均值值偏移的不不良率-1.5σσ＋1.5σ4BlockDiagramZshift工序管理ABC1.52.02.50.51.0123456PoorGoodPoorGoodZst技術(shù)A:工序管理狀狀態(tài)不足,現(xiàn)在技術(shù)術(shù)水平也低低B:需需改善工序序管理,但但技術(shù)水平平優(yōu)秀C:工工序管理優(yōu)優(yōu)秀,但技技術(shù)水平低低D:WorldTop水平的公司司D6sigma品質(zhì)水平是是什么?聚焦問題點點階段ProcessMapping·ProcessMapping是調(diào)查情報報的流程,而使Process文件化·為明確確改善的可可能性而使使用的工具具ProcessMapping制定定·定義Process范圍圍(要改善善的一般領(lǐng)領(lǐng)域或特殊殊的Process)·通過大大腦風暴法法制定Process的階段段順序·為了容容易分析,使用符號號·為了驗驗證Process,實際確認·追加KeyProcess的值(Yield,Cost,損失費用,加班費費用,Cycletime等)·按題目目的性質(zhì),使用分析析圖(ProcessLoss或浪費要素素/改善Cycletime/改善品質(zhì)/Flow改善)1.確定問題范范圍QFD(QualityFunctionDeployment)質(zhì)量指標分分解·QFD是將顧客客核心要求求事項,轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換分解成成技術(shù)要求求事項(規(guī)規(guī)格),或或暫定的CTQ的工工具,由相相關(guān)工序?qū)＜抑贫≦FDProcess·進行市場調(diào)調(diào)查，明確確信賴性要要求,及一一般的要求求事項和顧顧客對現(xiàn)在在品質(zhì)核心問問題的要求求。·對調(diào)查查內(nèi)容優(yōu)先先排序,為為滿足顧客客的要求事事項制定技技術(shù)規(guī)格·確定對對顧客要求求事項影響響大的技術(shù)術(shù)規(guī)格的先先后順序,對已確定定的先后順序的技術(shù)術(shù)要求事項項，轉(zhuǎn)換成成暫定的Part特特性(CTQ)·對技術(shù)術(shù)規(guī)格影響響大的特性性要素(CTQ)進進行排序QFD是為了能夠夠改善顧客客的核心要要求事項,轉(zhuǎn)換成技技術(shù)規(guī)格的的工具通過QFD把顧客要要求事項系系統(tǒng)化,最最終選定暫暫定的CTQ,開展展改善活動動1.確定問題范范圍聚焦問題點點階段FMEA(FailureModes&EffectsAnalysis)故障模式及及效果分析析·FMEA是明確確制品設計計上可能發(fā)發(fā)生的問題題和排定其其順序,并并針對故障障模式制定所采采取的恰當當活動FMEAProcess·對已設計的的制品用Brainstorming法列出可可能的故障障模式·決定每每種可能故故障模式的的重要度和和發(fā)生可能能性·決定消消除重要故故障模式而而采取的方方法·開發(fā)消消除或減少少重要故障障模式的方方法部分分析法法·以優(yōu)先順序序找出問題題的核心事事項·典型的的是：80%的問題題由20%產(chǎn)生用邏輯樹等等方法展開開問題后,找出最最終區(qū)域,選定經(jīng)驗驗豐富的工工程師來執(zhí)執(zhí)行課題活動。2.決定活動課課題和相關(guān)關(guān)非常勤人人員聚焦問題點點階段1.確定問題范范圍Brainstorming:在短時間內(nèi)內(nèi)得出很多多主意的辦辦法Brainstorming種類·FreeWheeling:全Team員以對話形形式即興發(fā)發(fā)掘Idea·RoundRobin:對事件件，Team員輪流發(fā)掘掘Idea·CardMethod:不經(jīng)討討論,Team員把Idea寫在卡卡片上，貼貼到墻上Brainstorming時注意事事項·禁止批批評·全部Idea都都要記錄·Idea發(fā)掘時時不要解釋釋或討論·粗略的的Idea也要鼓勵勵·所有人人都積極參參與LogicTree(StructureTree)·為達成成目標的手手段,用邏邏輯性表示示·Break-down(展開)的的問題之間間MECE(互不重重復無遺漏漏的全體)*.MECE(MutuallyExclusiveandCollectiveExhaustive):(不重重復,各個個的和等于于全體)6sigma是對最終展展開的低層層問題進行行改善后,最終問題題得到改善善的形態(tài)2.找出活動課課題的具體體事項聚焦問題點點階段4.確定活動題題目的相關(guān)關(guān)Benefit[利益](定量/定定性效果):為保證達成成,明確改改善金額5.對活動課題題的問題記記錄:在現(xiàn)象分析析時,記錄錄現(xiàn)在現(xiàn)象象和所希望望的現(xiàn)象6.計劃時間表表管理:通過分析把把全部日程程用具體的的圖表管理理聚焦問題點點階段單元2:測定(Measurement)2-1變化的理解解2-2GageR&R2-3連續(xù)型數(shù)據(jù)據(jù)分析2-4離散型數(shù)據(jù)據(jù)分析變化的理解解數(shù)據(jù)的分類工程問題/BottleNeck/Issue事項解決問題連續(xù)型DATA離散型DATA連續(xù)型數(shù)據(jù)據(jù)（計量型型數(shù)據(jù)）·Inchor時間一樣樣能使用測測定刻度的的數(shù)據(jù)·比計數(shù)數(shù)值數(shù)據(jù)提提供更多情情報離散型數(shù)據(jù)據(jù)（計數(shù)型型數(shù)據(jù)）提供合格不不合格之類類情報的數(shù)數(shù)據(jù)不能再細分分化的數(shù)據(jù)據(jù)測定后不不能數(shù)據(jù)據(jù)化的話話,抓不不住改善善的機會會。即可可測定的的所有問問題都能能用6sigmaTool進行改善善。變化的理理解群內(nèi)變化化(WhiteNoise)WhiteNoise是工程內(nèi)內(nèi)存在的的日常因因素引起起的變化化(偶然然因素)現(xiàn)在的技技術(shù)水平平是不可可能控制制的變化化一般工程程的散布布工程上受受細小的的多數(shù)因因素的影影響Z.st來表示群間變化化(BlackNoise)BlackNoise是工程外外部因素素影響中中心值移移動一般情況況下,可可查明原原因的變變化(異異常原因因)現(xiàn)在工程程上可控控制的變變化一般情況況下,在在工程的的目標值值上平均均值偏移移實際上可可以知道道隨時間間的變化化,工程程能力會會怎樣變變化群內(nèi).群群間變化化的區(qū)分分例作業(yè)者1作業(yè)者2作業(yè)者3作業(yè)者4作業(yè)者5作業(yè)者6作業(yè)者7作業(yè)者8作業(yè)者9Line1Line2Line3群內(nèi)變化:每Line1,2,3內(nèi)內(nèi)出現(xiàn)的(即Line內(nèi)作業(yè)業(yè)者間的變變化)工程變化群間變化:各Line間的差異異而出現(xiàn)的的工程變化化變化的理解解RationalSubgroup（合理分組））指跟數(shù)據(jù)的的種類無關(guān)關(guān),在可能能的短時間間內(nèi)彼此類類似的條件件下作業(yè)的的樣本群。。ProcessResponseTime群間變化(BlackNoise)群內(nèi)變化(WhiteNoise)RationalSubgroupsRationalSubgrouping是指Subgroup內(nèi)只只存在群內(nèi)內(nèi)變化,Subgroup間只發(fā)生群群間變化,將數(shù)據(jù)Grouping通過這種區(qū)區(qū)分可把握握長期,短短期工程能能力經(jīng)長期收集集的數(shù)據(jù)是是不管業(yè)務務部門還是是制造部門門都包含在在群內(nèi),群群間變化。。為什么要RationalSubgroupingRationalSubgroup是6Sigma的一個強強大的工具具。是區(qū)分工程程的短期工工程能力或或長期工程程能力的重重要方法·可以把把握平均值值移動問題題還是散布布問題·把問題題特殊化的的第一個階階段RationalSubgroup要包含的的要素:為了明明確給工序序變化暫定定影響的‘‘X’因素素，使用5M求解特特性要因圖圖·Man:作業(yè)業(yè)者變更.晝夜班次次交換,新新作業(yè)者等等·Machine:機機械設定值值變更,設設備維修&維護等·Material:交交付LOT.作業(yè)安排,原材料等等·Method:作作業(yè)者間的的作業(yè)方法法差異等·Measurement:測測定者的變變化,測定定設備誤差差等變化的理解解RationalSubgrouping事例改善供應TVBackCover協(xié)力社的的品質(zhì).為為了分析部部品變化的的原因制定RationalSubgrouping計計劃·預想的的暫定‘‘X’因素素及實際計計劃兩臺注塑機機:對兩臺臺注塑機實實施下列內(nèi)內(nèi)容交接班:對對交接班別別取樣分析析每周作業(yè)者者的變更:對每周變變更的作業(yè)業(yè)者別取樣樣分析按原材料別別構(gòu)成Lot，分析析Lot別別有無差異異GageR&RStudyGageR&RStudy有下面3種種·反復性性(Repeatability)·再現(xiàn)性性(Reproduceability)·全體測測定變化即對比Process或或Spec決定定測定系統(tǒng)統(tǒng)的變化有有多少程度度比率的系系統(tǒng)。σ2Total=(σPart-Part)2+(σσR&R)2·數(shù)據(jù)全體變化·部品間變化化·測定Error變化GageR&R的重要性GageR&R的實行結(jié)果果提供下面面的情報·選定計計測器的適適合性(Gage分解能力力的恰當性性)·測定系系統(tǒng)時間上上穩(wěn)定性(or可可信賴)·測定滿滿足誤差時時,是工程程變化或規(guī)規(guī)格值關(guān)聯(lián)聯(lián)可以接受受。(因素測定定的變化量量小,以具具備正確找找出誘發(fā)‘‘Y’變變化的‘‘X’因因素)GageR&R是什么？測定系統(tǒng)給給工程的變變化值造成成多少影響響GageR&RGageR&RGageR&R判斷基準計測器選定定(測量的的精度)一般來說量量具要求是是工序變化化/Spec許可可誤差的10%或更更小的精度度是合理的的?！ぞ?在量具上上能讀到的的測定最小小單位例)部品的的公差=±±0.020時,量量具精度度要滿足≤≤0.00230%以上判斷20%以下Accept20%～30%考慮適用部部品的重要要度等判斷能否Accept一般情況下下Accept設計許可誤誤差對比GageGageR&R值越大，要要制定改善善計劃并進進行改善。。如果不顧顧測定系統(tǒng)統(tǒng)的誤差,不改善系系統(tǒng)的話,在6σProject實行中,要要愿意接受受測定系統(tǒng)統(tǒng)可能發(fā)生生誤差的危危險。GageR&R的Sampling實施以隨機原則則實施,但但為了把握握Spec的所有有范圍的變變化,實施施前必須制制定抽樣計計劃。GageR&R對測定系統(tǒng)統(tǒng)變化的理理解反復性(Repeatability):1名測定者使用同樣計計測器測定定同樣部品品的同樣特性時時得到的變變化Repeatability再現(xiàn)性(Reproduceability):同同樣部品的的同樣特性性使用同樣樣計測器由多名測定者者測定時得到到的變化測定者1測定者2測定者3ReproduceabilityGageR&R對測定系統(tǒng)統(tǒng)變化的理理解穩(wěn)定性(Stability):在一定的時時間間隔下下把標準品用用同一的計計測器測定同一的的特性值時時得出的變變化。偏移(Bias):實際際測定值跟跟試料平均均值的差異異值叫準確度(Accuracy)Time1Time2StabilityObservedAverageValueBiasReferenceValueGageR&R對測定系統(tǒng)統(tǒng)變化的理理解線性(Linearity):通通過期望的的Gage工作范圍圍比較精確確度得到的的值即在已定的的工作范圍圍的兩邊界界線區(qū)間上上，最少研研討1回的精精確度得到到的值的差差.偏差大偏差小測定值參考值參考值測定值GageR&RGageR&R類型短期的方法法·只需要要2名測定定者和5個個部品·不能分分離反復性性和再現(xiàn)性性·可以迅迅速確認想想測定的計計測器的接接受與否長期的方法法·典型的的是2～3名的測定定者對10個部品反反復測定2～3次·可以明明確把握測測定系統(tǒng)的的變化有多多大,能分分離反復性性和再現(xiàn)性性部品12345測定值12.0031.9982.0072.0011.999測定值22.0012.0032.0061.9982.003｜測定差(1-2)｜｜0.0020.0050.0010.0030.004范圍的界限限·測定差平均均值=ΣR/5=0.015/5=0.003·測量誤誤差=(5.15/1.19)×(R)=4.33××(0.003)=0.013·公差的的測量誤差差=(0.013×100)/0.030=43.35%參考)測量量誤差用測測定差的平平均值乘以以常數(shù)(這這里是4.33)來計算.常數(shù)在5.15/d*里已有有計算,d*是下下表中的值值，5.15是Gage引起起的變化能滿足足5.15σ99%值。12345678910ΣR=0.01521.411.281.231.211.191.181.171.171.161.1631.911.811.771.751.741.731.731.721.721.7242.242.152.122.112.102.092.092.082.082.0852.482.402.382.372.362.352.352.352.342.34部品數(shù)測定者數(shù)GageR&R短期的方法法時GageR&R運運用CTQ部品的Spec是2.000±0.015時對測定差平平均分布的的d*值值GageR&R長期方法時時GageR&R的Minitab運用用選定MonitorCover為SixSigmaThemeSpec=2.3±1.5為確認測定定系統(tǒng),3名檢查者者對10個個部品反復復測試2次次Filename:Gageaiag.mtw為確認測定定系統(tǒng),3名檢查者者對10個個部品反復復測試2次次Stat＞QualityTools＞GageR&RStudyGageR&R輸入變量選擇ANOVA點擊OK后＞DownPage長期方法時時GageR&R的Minitab運用用GageR&RStudy-ANOVAMethodTwo-WayANOVATableWithInteractionSourceDFSSMSFPPart_92.058710.22874539.71790.00000Operator20.048000.0240004.16720.03256Operator*Part_180.103670.0057594.45880.00016Repeatability300.038750.001292Total592.24913GageR&RSourceVarCompStdDev5.15*SigmaTotalGageR&R0.0044370.0666150.34306Repeatability0.0012920.0359400.18509Reproducibility0.0031460.0560880.28885Operator0.0009120.0302000.15553Operator*Part_0.0022340.0472630.24340Part-To-Part0.0371640.1927810.99282TotalVariation0.0416020.2039651.05042Source%Contribution%StudyVar%ToleranceTotalGageR&R10.6732.6611.44Repeatability3.1017.626.17Reproducibility7.5627.509.63Operator2.1914.815.18Operator*Part_5.3723.178.11Part-To-Part89.3394.5233.09TotalVariation100.00100.0035.01NumberofDistinctCategories=4GageR&R%StudyVar:表示能區(qū)分分部品與部部品間的差差異點的檢檢測系統(tǒng)的的能力(GageR&R)(工程程管理中:要求求20%以以下)%Tolerance:表表示部品品在已定公公差基準內(nèi)內(nèi),區(qū)分接接受可否的的檢測系統(tǒng)統(tǒng)的能力(判斷總體體GageR&R的合格格與不合格格)長期方法時時GageR&R的Minitab運用用NumberofDistinctCategories=4·表示檢測部部品的信賴賴性區(qū)間不不重疊的個個數(shù)GageR&R4個CategoriesNumberofDistinctCategories判斷方法·NumberofDistinctCategories:0～～1不不適用(改善檢測測系統(tǒng))·NumberofDistinctCategories:2～～4附附加條件件時可接受受·NumberofDistinctCategories:5以上上可可接受對同樣部品品的同樣特特征值測量量，由3名名檢查者反反復檢測2次?？梢砸苑譃?組組對特定部部品測定，，信賴性區(qū)區(qū)間小說明明測定者和和測定有反反復，且測測定很準確確。如果信信賴性區(qū)間間重疊意味味(信賴區(qū)區(qū)間不重疊疊意味著組組數(shù)小)測測定的變化化大。長期方法時時GageR&R的Minitab運用用※GageR&RGageR&R的Graph解釋釋Xbar管理圖·測定值值超出管理理界限,表表現(xiàn)為良好好的結(jié)果.*如果測測定值的50%以上上在管理界界限內(nèi)的話話,這個系系統(tǒng)不適合合.·管理界界限是用測測定者間的的測定值變變化來計算算,因此測測定值的變變化小說明明管理界限的的幅小即,說明測測定者間的的測定值變變化很小·測定的的變化(測測定者,測測定系統(tǒng))比部品間間變化相對對小可以讀出Parts間變化化的情況R管理圖圖·大部分分的測定值值在管理界界限內(nèi)·表示所所測定的數(shù)數(shù)據(jù)的值是是正常的長期方法時時GageR&R的Minitab運用用GageR&RGageR&R的Graph解釋除了Operator1和和Part4之之間的關(guān)系系,整體上上Operator和Part之間表表現(xiàn)出好的的測定結(jié)果果.有必要對Operator1,2,3間的Part10,找出出散布大的的原因并查查明可以知道““Oper*Part”間的的交互作用用,這是主主效果的操操作者(測測定者)影影響Y的的值.操作作者的測定定值,跟Part彼彼此調(diào)合后后影響Y(GageR&R).長期方法時時GageR&R的Minitab運用用GageR&R適合貫能判判斷時GageR&R對各Parts用用貫能來判判定合格與與不合格，，或go·nogo時·TV外外觀檢查查時,·2名評評價者反復復測試20個管子評價者1評價者212121234567891011121314151617181920GGGGGGGGNGGGGNGNGNGNGGGGGGGGGNGNGNGNGNGNGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGNGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG實驗順序序如果各部部品別4次都有有出現(xiàn)同同樣結(jié)果果的話，，其評價價是可接接受的%GageR&R=[3÷÷20]×100=15%GageR&RGageR&R實行時注注意事項項以Blind測定來評評價決定幾名名評價者者為合理理按產(chǎn)品的的重要性性和統(tǒng)計計特性決決定試料料數(shù)和反反復次數(shù)數(shù)預先決定定評價周周期抽取樣本本時運用用隨機原原則，但但實施GageR&R時時須對試試料事先先計劃再再行抽樣樣利用貫能能法檢查查實施GageR&R時，，要選定定技能相相同的評評價者實實施GageR&R一般是看看%Tolerance值值來判判斷Gage的的接受與與否，但但%StudyVar在20%以以上時，，有必要點點檢工序序ProcessGageR&R值較大時時，必須須制定改改善計劃劃進行改改善。如如果測定定系統(tǒng)有有誤差，，但不改善善系統(tǒng)的的話，在在執(zhí)行6σProject期間要接接受測定定系統(tǒng)可可能發(fā)生生誤差的的危險。。短期工序序能力是是只存在在群體內(nèi)內(nèi)變化,表示取取樣的數(shù)數(shù)據(jù)都具具有同樣樣的品質(zhì)質(zhì)特性，，但有主主要技術(shù)術(shù)要素引引起品質(zhì)質(zhì)特性變變化，因因此，品品質(zhì)特性性變化越越大，散散布也就就越大，，短期工工序能力力也就越越差?！hortTermProcessCapabilityIndex:短短期工工序能力力指數(shù)·Zst(σσst),Cp·Zst=3××Cp長期工序序能力是是包括群群內(nèi)變化化和群體體間變化化，為了了改善技技術(shù)和工工序管理理，必須須判斷工工序是否否穩(wěn)定時時，用長長期工序序能力的的特性來來取樣，，來確認認包括管管理要素素引起的的變化和和技術(shù)的的要素引引起的變變化。·LongTermProcessCapabilityIndex:長長期工序序能力指指數(shù)·Zlt(σσlt),Cpk·Zlt=3××Cpk什么是工工序能力力工序能力力工序在管管理狀態(tài)態(tài)時，其其工序生生產(chǎn)的產(chǎn)產(chǎn)品品質(zhì)質(zhì)變化有有多少程程度的值值；或指指在管理狀態(tài)（（穩(wěn)定狀狀態(tài)）下下，工序序能制造造出來的的品質(zhì)水水平的程程度。SixSigma工工序能能力是指指工序的的變化（（or標標準偏差差:σσ)小，，即使乘乘以6倍倍，變化值也也能夠滿滿足規(guī)格格的工序序能力。。短期/長長期工序序能力的的意義Short-termCapability(6σ)Long-termCapability(3σ)σst^σlt^工序能力力度評價價工序能力力隨著時間間的變化化,工序序因各種種外部因因素(4M)變變化，長長期工序序能力比短期工工序能力力散布大大時間σst^σst^σst^SLSU●●●●工序能能力兩側(cè)有有規(guī)格格時的的工序序能力力Cpk=(1－K)CpCp=SU-SL6σ有偏移移時的的工序序能力力χχKK=T/2│M-χ│用語解解釋·K:偏偏移系系數(shù)(如果果K=0,則則Cp=Cpk)·M(Mid-range):規(guī)規(guī)格格的中中心·T(Tolerancne):公公差·SU(UpperSpec):規(guī)格上上限·SL(LowerSpce):規(guī)格下下限SLSUSLSUM工序能能力的的數(shù)學學式工序能能力的的數(shù)學學式工序能能力只有規(guī)規(guī)格上上限時時的工工序能能力只有規(guī)規(guī)格下下限時時的工工序能能力χSUχSLCpu=Su-χ3σχ-SL3σCpL=葡萄酒酒農(nóng)場場為了了參加加慶祝祝大會會，在在準備備過程程中，，有必必要改改善葡葡萄酒酒品質(zhì)質(zhì)而準備備Project,首首先為為了把把握現(xiàn)現(xiàn)象，，按合合理分分組計計劃規(guī)規(guī)劃得得出了了包括括下列‘‘X’因因素素的葡葡萄酒酒質(zhì)量量‘Y’的樣本本。X因素素:地地域,木塞塞,葡葡萄萄酒味味,透透明明性,,香香氣氣，葡葡萄酒酒瓶Filename:training/s1/sixsigma.mtw工序能能力的的Minitab運運用工序能能力Stat＞BasicStatistics＞NormalityTest點擊OK后鍵入變變量p-value值比留留意水水平(0.05)大大，因因此可可以知知道是正正態(tài)分分布數(shù)據(jù)的正規(guī)規(guī)性驗驗證工序能能力計算工工序能能力指指數(shù)工序能能力的的Minitab運運用工序能能力Edit＞CommandLineEdit繼續(xù)輸輸入命命令語語句‘5’’表表示subgroupsize(n=5)表示命命令語語句輸輸入完完畢點擊SubmitCommands工序能能力的的Minitab運運用對Long-termPPM的的線是是平坦坦的Subgroup數(shù)的的地點點，表示工工序穩(wěn)穩(wěn)定，，用這這個可可以看看出數(shù)數(shù)據(jù)是是否充充分。。表示對對短期期/長長期Z-level及及PPM值工序能能力點擊SubmitCommands工序能能力的的Minitab運運用用工序能能力與spec對比比工序序能力比比較提供對對工序序能力力的多樣樣的情情報短期工工序能能力有有關(guān)的的統(tǒng)計計值Cp,Cpk,Cpu,Cpl長長期工工序能能力有有關(guān)的的統(tǒng)計值值有Pp,Ppk,Ppu,Ppl為了計計算短短期工工序能能力，，使用用只考考慮組組內(nèi)的的滾動動,即即群內(nèi)內(nèi)變化化的Zst，，所以用暫暫定的的工序序能力力或最最高的的工序序能力力來表表示。。并且且表示示通過過改善善活動動，消除平平均值值移動動引起起的偏偏移時時的最最高的的能力力。為了計計算長長期工工序能能力，，考慮慮規(guī)格格的上上、下下限，，表示示實際際的工工序能能力，，使用群內(nèi)內(nèi)，群群間變變化都都考慮慮在內(nèi)內(nèi)的Zlt。工序能能力Minitab運運用用工序能能力Stat＞QualityTools＞CapabilityAnalysis(Normal)SingleColumn:QualitySubgroupSize:5Lowerspec:8Upperspec:22鍵入變變量工序能能力Minitab運運用工序能能力點擊OKObservedPerformance:表示現(xiàn)現(xiàn)在的的工序序能力力狀態(tài)態(tài)下，，實際際超出出上、、下限限規(guī)格格的不不良率率（觀察特特性））ExpectedPerformance:表示現(xiàn)現(xiàn)在的的工序序能力力狀態(tài)態(tài)下超超出上上·下下限規(guī)規(guī)格的的所預預測的的不良良率（預測特特性））在實際際測定定數(shù)據(jù)據(jù)中，，計算算超出出規(guī)格上上限或或下限限的不不良率率，用用PPM單位位表示示的值值在長期期工序序能力力狀態(tài)態(tài)下超超出規(guī)規(guī)格上限或或規(guī)格格下限限的不不良率率有多多少程度把把期期待的的不良良率用用PPM單單位表示的的值用語解解釋離散型型數(shù)據(jù)據(jù)分析析D(Defect):缺陷or不不良（（事項項）為了滿滿足顧顧客的的要求求事項項而浪浪費的的再作作業(yè)或或失敗敗的工工作。。例)把把顧顧客的的要求求事項項記錯錯的差差錯情情報。。DO(DefectOpportunity):機會損損失（（缺陷陷）可能引引發(fā)的的機會會損失失（缺缺陷））的行行動或或事件件。例)須須在在一張張要求求式樣樣上記記錄的的項目目數(shù)U(Unit):元件元件測測定可可能機機會的的細節(jié)節(jié)例)要要求求樣式式DPU(DefectPerUnit):每個元元件內(nèi)內(nèi)存在在的缺缺陷數(shù)數(shù)DPO(DefectPerOpportunity)：每個機機會損損失數(shù)數(shù)每個Unit中存存在機機會數(shù)數(shù)和關(guān)關(guān)聯(lián)的的元件件內(nèi)存存在的的缺陷陷數(shù)DPMO(DefectPerMillionOpportunity)（每百萬萬機會會損失失數(shù)））:1,000,000單元元存在在的損損失數(shù)數(shù)DPO××1,000,000轉(zhuǎn)換SixSigma比率率P(ND)=NoneDefect:無損失失機會不不能成成為損損失的的可能能性:P(ND)=1－－DPODPU/DPO/DPMO/P(ND)改善離散型型數(shù)據(jù)據(jù)分析析發(fā)出了了100張張送貨貨單，，其中中檢出出100個個不符符合項項,如如果各各單元元有10個個項目目，DPU/DPO/DPMO/P(ND)各各是多多少？？DPO=D/(U××Opp)DPO=100/(100××10)=0.1(10%)該值表表示所所發(fā)出出的送送貨單單的每每個項項目最最少有有1個個不良良的可可能性性是10%。DPMO=DPO××1,000,000例)上上例例DPMO是0.1××1,000,000=100,000DPMOP(ND)=1－DPO=1－0.1=0.9(90%)DPU=D/UDPU=100/100=1.0(100%)該值表表示平平均值值，所所以每每張送送貨單單包含含1個個不符符合項項利用泊泊松公公式計計算收收率離散型型的數(shù)數(shù)據(jù)分分析利用泊泊松公公式Y(jié)=r!dpuer-dpu這里··Y:收率·DPU:元件缺缺陷數(shù)數(shù)·r:·e:指數(shù)函函數(shù)2.71828……Y=0!1(e)-dpur=0時∴Y=e-dpu∴對缺陷機機會數(shù)越越大，‘‘Y’越越接近‘‘0’’ProcessYield(例題)離散型數(shù)數(shù)據(jù)分析析如果750元元件有有34個個的缺陷陷時,計計算DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma各各是多少少？(各元件件有10個的的機會數(shù)數(shù))DPU=缺陷數(shù)÷÷元元件數(shù)=34÷750=0.0453DPO=缺陷陷數(shù)÷(元件件數(shù)××機會會數(shù))=34÷(750××10)=0.00453Yield值值是Y=e-dpu=2.7138=0.9559=99.6%-0.045Y=P(ND)=(1－DPO)=(1－0.0045)=0.9559=95.6%DPMO=DPO×1,000,000=0.0045××1,000,000=4,500PPM1個元件有有45,000PPM的缺缺陷Sigma=Zinv(0.9556)+1.5(偏移)=1.71+1.5=3.21-10-10-10Zinv是把Z值按面面積來換換算的值值，以標標準正態(tài)態(tài)分布來來計算。。收率的種種類YFT(FirstTimeYi