六西格瑪工具匯總

1、1 六西格瑪是 80年代中期之前： 在制造業(yè)中，一種朝著零缺陷方向的 努力，即代表著100萬個(gè)缺陷機(jī)會中只 有3.4個(gè)缺陷，意味著完美無缺的產(chǎn)品 和服務(wù)、世界級質(zhì)量水平的象征； 80年代后期，90年代早期： 可以達(dá)到目標(biāo)的方法論； 90年代中后期： 綜合的流程改進(jìn)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)組織的戰(zhàn) 略目標(biāo)； 在人事、財(cái)務(wù)、信息技術(shù)等關(guān)鍵的環(huán) 節(jié)建立組織系統(tǒng)以滿足六西格瑪方法 實(shí)施的需要； 今天 對于追求卓越表現(xiàn)的業(yè)務(wù)和流程的象 征。 目標(biāo) 方法論 持續(xù)改善體系 企業(yè)精神 2 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) s s - 西格瑪是統(tǒng)計(jì)單位 n 是希臘字母表里的一個(gè)字母 n 專業(yè)術(shù)語 “” 定義為標(biāo)準(zhǔn)差-用來描述我們

2、要研究的過程的特性值相對 于其平均值的偏離程度 n 對于一個(gè)過程來說 ， “”是一個(gè)度量單位, 它顯示過程的穩(wěn)定性如何？ “”越大，說明過程波動越大，出錯(cuò)的機(jī)會越大 3 你能計(jì)算出下列數(shù)據(jù)的西格瑪值嗎？ 1 2 3 4 5 -3 0 4 5 9 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) 4 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) 5 這是A、B兩 家超爽瓶蓋供 應(yīng)商,各10次 到貨記錄，實(shí) 際到貨均值為 12天，你認(rèn) 為哪家更好， 為什么? 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) 6 市場競爭，客 戶更高的要求 規(guī)格下限規(guī)格上限 缺陷/投訴 市場競爭，客 戶更高的要求 缺陷/投訴 規(guī)格中心 -1-2-3-4-5-612 34

3、56 0.135% 滿足客戶需求，創(chuàng)造價(jià)值，減少波動，消除變異 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) 7 2 45,400 3 2,700 4 63 5 0.57 6 0.002 Z 短期 DPMO 1.5 的假設(shè)是有爭議的! (待續(xù)) 308,537 66,807 6,210 233 3.4 長期 DPMO DPU Motorola:流程的產(chǎn)出平均值,會 隨著時(shí)間漸漸平移,約達(dá)1.5 Source: Brender (1962), Evans (1975) 69.10000% 93.32000% 99.37900% 99.97670% 99.99966% - 西格瑪水平是描述產(chǎn)品或者服務(wù)滿足客戶的能

4、力 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) 8 圖示六西格瑪水平 事件的概論積分： 曲線下面的總面積100 均值 拐點(diǎn) 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) 9 USL 上偏差 LSL 下偏差 ：均值 分布的離散程度越大 則s也越大，反之， 亦然； 分布曲線越窄，意 味著落在USL和 LSL之間s越多； s1 s2 s3 s：標(biāo)準(zhǔn)偏差，主要 描述一概率分布的離 散程度； 3 4.56 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) 10 若按照 Z=（上限-平均）/西格瑪值，上限 為4，你能計(jì)算出下列數(shù)據(jù)的Z值嗎？ 1 2 3 4 5 -3 0 4 5 9 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) 11 Bad! Good! 是我們永 遠(yuǎn)追

5、求的 目標(biāo)！ 六西格瑪六西格瑪是目標(biāo)是目標(biāo) 12 - 6 的DMAIC方法 論各階段目標(biāo)和任務(wù) 定義 測量 分析 改善 控制 項(xiàng)目定義（y） 可接受 30% 通常以百分比表示 注意: 6標(biāo)準(zhǔn)偏差代表99.73% 的MS變異， 6標(biāo)準(zhǔn)偏差為工業(yè)標(biāo)準(zhǔn) Tolerance TP MS s*6 / 186 P/T (% 公差)的應(yīng)用 P/T比率(Minitab 中的%公差)是對測量系統(tǒng)精確度最 常用的估計(jì)工具 此方法可被應(yīng)用于評估測量系統(tǒng)對于規(guī)格的性能表現(xiàn) 然而，規(guī)格可能會太寬松或太嚴(yán)苛 但是，若流程能力(Cpk)不適當(dāng)時(shí)， P/T比率可能帶給你錯(cuò) 誤的保證 187 測量能力指標(biāo) - % 量具R 可接

6、受 15，測試次數(shù)2 若不可行，選擇測試的次數(shù)使得： 若SxO15，測試次數(shù)=3 若SxO8，測試次數(shù)=3-4 若 S x O 5，測試次數(shù) = 4 - 5 若SxO質(zhì)量工具量具研究量具R2每個(gè)檢驗(yàn) 員與標(biāo)準(zhǔn)一致性達(dá)到95%; 3.檢驗(yàn)員之間一致性應(yīng)達(dá)95%; 4. 所有檢驗(yàn)員與標(biāo)準(zhǔn)一致性應(yīng)達(dá)95%; 測量系統(tǒng)為合格 作業(yè)員2作業(yè)員1 70 60 50 40 30 20 10 0 檢檢驗(yàn)驗(yàn)員員 百百分分比比 95.0% 置信區(qū)間 百分比 研究日期: 報(bào)表人: 產(chǎn)品名稱: 其他: 評評估估一一致致性性 檢檢驗(yàn)驗(yàn)員員與與標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn) 每個(gè)檢驗(yàn)員自身 評估一致性 檢驗(yàn)員 檢驗(yàn)數(shù) 相符數(shù) 百分比 95 %

7、 置信區(qū)間 作業(yè)員1 50 28 56.00 (41.25, 70.01) 作業(yè)員2 50 29 58.00 (43.21, 71.81) 相符數(shù): 檢驗(yàn)員在多次試驗(yàn)中的評估與自身一致。 檢驗(yàn)員自身 例：測量系統(tǒng)分析 結(jié)論：從上數(shù)據(jù)值及圖表可看出測量系統(tǒng)一致性56-58%，外 觀檢驗(yàn)工序數(shù)據(jù)可靠性不高 231 例：測量系統(tǒng)及管理標(biāo)準(zhǔn)改善措施 序號問題點(diǎn)原因分析應(yīng)對措施責(zé)任人 完成時(shí)間 1 測量系統(tǒng)一致性 差 1、判定標(biāo)準(zhǔn)可操作性 差； 2、標(biāo)準(zhǔn)培訓(xùn)不到位。 1、修訂外觀判定標(biāo)準(zhǔn)，使標(biāo)準(zhǔn)符合不同客戶 要求的基礎(chǔ)上，保持判定標(biāo)準(zhǔn)一致。 2、修訂標(biāo)準(zhǔn)，用圖片描述缺陷種類，使檢驗(yàn) 標(biāo)準(zhǔn)可視性和可操作性

8、強(qiáng) 李莉2009.12.31 2內(nèi)控標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行差 1、作業(yè)指導(dǎo)書及檢驗(yàn) 指導(dǎo)書指導(dǎo)性不足。 2、過程檢驗(yàn)人員及檢 測結(jié)果監(jiān)控力度不足。 1、修訂標(biāo)準(zhǔn)及作業(yè)指導(dǎo)書，用可視化圖片描 述操作要求和缺陷種類，使操作標(biāo)準(zhǔn)和檢驗(yàn)標(biāo) 準(zhǔn)可視性和可操作性強(qiáng)。 2、視板展示關(guān)鍵崗位人員和檢測結(jié)果，便于 自主查偵和系統(tǒng)查偵。 吳方效 李偉 2009.12.31 3 檢驗(yàn)下線判定標(biāo) 準(zhǔn)不明確 1、判定標(biāo)準(zhǔn)界定不清 晰，可操作性差。 1、修訂直通率管理考核辦法，使公司內(nèi) 部流程下線判定標(biāo)準(zhǔn)一致。 吳方效 周新平 2009.12.31 4記錄不規(guī)范記錄表格存放不統(tǒng)一 關(guān)鍵工序參數(shù)測量記錄采取標(biāo)準(zhǔn)表格展示在班 組視板上，便

9、于進(jìn)行系統(tǒng)監(jiān)控查偵。 李偉 吳方效 2009.11.25 5 檢驗(yàn)記錄人員不 明確 換崗頻繁，監(jiān)察困難 關(guān)鍵工序人員采取照片粘貼在班組視板上，便 于進(jìn)行資格監(jiān)控查偵。 李偉 吳方效 2009.11.25 6 指導(dǎo)書指導(dǎo)作用 差 指導(dǎo)書存放在文件夾內(nèi) 不便于閱讀學(xué)習(xí) 工藝文件用標(biāo)準(zhǔn)視板展示，便于員工閱讀、學(xué) 習(xí)、掌握。 吳方效 劉東波 2009.11.20 7 內(nèi)箱缺陷判定標(biāo) 準(zhǔn)不一致 目測判定，判定標(biāo)準(zhǔn)不 一致 配置直尺、塞尺和標(biāo)準(zhǔn)厚度塊（棒）量測李莉2010.2.28 附錄: Kappa 統(tǒng)計(jì)量 233 Kappa chance chanceobserved P PP K 1 Kappa (

10、K) 被定義為在剔除偶然一致之后評價(jià)者之 間的一致比例: 這里: Pobserved = 評價(jià)者一致同意的分類比率 Pchance = 評價(jià)者偶然一致的分類比率 234 Kappa 統(tǒng)計(jì)量: 理論 用來評估每位測量員測量結(jié)果對每一次試驗(yàn)的一致性 如 Kappa = 1，為完全相符 如 Kappa = 0，相符的情況偶然地發(fā)生 相符性越強(qiáng)烈，Kappa 系數(shù)會越高 當(dāng)相符性的期望機(jī)率值低時(shí)，Kappa 為負(fù)值，但很少發(fā)生； Kappa 小于 0.7 表示測量系統(tǒng)需要改善。Kappa 系數(shù)大于 0.9 表示測量系統(tǒng)佳 235 Kappa 統(tǒng)計(jì)量: 假設(shè)檢定 Ho: 測量員本身測量結(jié)果的相符情況偶然

11、地發(fā)生 Ha: 測量員本身測量結(jié)果的相符情況發(fā)生非偶然 來源：Minitab 線上協(xié)助 236 Kappa 統(tǒng)計(jì)量: 使用 Minitab 打開項(xiàng)目：屬性MSA.MPJ 操作路徑：統(tǒng)計(jì)質(zhì)量工具屬性一致性分析 237 Kappa 統(tǒng)計(jì)量: 使用 Minitab 結(jié)果 顯示 kappa 238 重復(fù)性：檢驗(yàn)員自身 Kappa 系數(shù)小于 0.7 要注意 MS #1 測量結(jié)果為一致的 #2 測量結(jié)果為一致的 #1 一致性較佳 Appraiser 1 P 值小 拒絕 H0 結(jié)果的相符情況發(fā)生非偶然 Appraiser 2 測量結(jié)果的相符情況偶然地發(fā)生? 239 再現(xiàn)性：檢驗(yàn)員之間 無法通過和通過 的 K

12、appa 系數(shù)相同 Kappa 系數(shù)小于 0.7 要注意 MS P 值小 拒絕 H0 結(jié)果相符并非偶然發(fā)生的 240 每個(gè)檢驗(yàn)員與標(biāo)準(zhǔn)比較 P 值小 拒絕 H0 結(jié)果相符并非偶然發(fā)生的 Kappa 系數(shù)小于 0.7 要注意 MS 小于專家的值，測量員并非 每次都做出正確的判斷 241 所有檢測員與標(biāo)準(zhǔn)比較 P 值小 拒絕 H0 結(jié)果相符并非偶然發(fā)生的 Kappa 值小于 0.7 要注意 MS 無法通過 (Fail) 和 通過 (Pass) 的 Kappa 值皆相同 242 關(guān)于 Kappa 雖然幾年來 Kappa 系數(shù)廣泛的被使用，但對于 Kappa 的相關(guān)批評仍持續(xù)增加 一般對 Kappa

13、的評論為 “被機(jī)率所矯正的測量之相 符性” 所誤導(dǎo) 適當(dāng)?shù)氖褂?Kappa 計(jì)算，專注于圖表和符合計(jì)算的 百分比來決定問題 “好”的計(jì)數(shù)測量系統(tǒng)是沒有錯(cuò)誤發(fā)生的 定義測量分析改進(jìn)控制 項(xiàng)目定義表流程圖FMEA 簡單實(shí)驗(yàn)方法 DOE計(jì) 劃 優(yōu)化設(shè)計(jì) RSM 精益介紹Minitab介紹 中心極限定 理 全因子實(shí)驗(yàn) 中心點(diǎn)和區(qū)組劃分 EVOP 客戶需求SPC入門置信區(qū)間全因子及部分因子 實(shí)驗(yàn)邏輯回歸 SIPOC&VSM 基本統(tǒng)計(jì) 基本質(zhì)量工具 假設(shè)檢驗(yàn) T檢驗(yàn) 屬性 DOE 演講技巧 糾錯(cuò)驗(yàn)證 團(tuán)隊(duì)組成因果關(guān)系矩陣 方差分析 卡方分析 多元 回歸 控制計(jì)劃 控制程序 測量系統(tǒng)分析 （MSA） 相關(guān)與

14、回歸 分析 多元AVONASPC II 過程能力多變量分析項(xiàng)目管理 - 6 的DMAIC方法論各階段工具 六西格瑪方法論 總體平均數(shù)樣本平均數(shù) x = x n i i=1 n 總體標(biāo)準(zhǔn)差樣本標(biāo)準(zhǔn)差 s s xx n i i n 1 2 1 計(jì)算公式 = X N i i N 1 s =S= (X ) N i 2 i=1 N Xbar-R控制圖 28252219161310741 10.2 10.1 10.0 9.9 樣樣本本 樣樣本本均均值值 _ _ X =10.0638 UCL=10.2429 LCL=9.8847 28252219161310741 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 樣

15、樣本本 樣樣本本極極差差 _ R=0.1751 UCL=0.4507 LCL=0 1 1, , . . . ., , 3 3 的的 X Xb ba ar r- -R R 控控制制圖圖 過程能力分析 計(jì)量資料 使用移動距離 (moving range) 方法來估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差 當(dāng)資料為個(gè)別值時(shí)使用，為短期的估計(jì)值 mR / 1.128S = 估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差: 方法二( 短期的估計(jì)值) 此方法使用 I-mR Process Behavior Chart 部 件 間再 現(xiàn) 性重 復(fù)量 具 R&R 200 100 0 百百 分分 比比 % 貢 獻(xiàn) % 研 究 變 異 % 公 差 0.10 0.05 0.00 樣

16、樣 本本 極極 差差 _ R=0.0383 UCL=0.1252 LCL=0 123 1.00 0.75 0.50 樣樣 本本 均均 值值 _ _ X =0.8075 UCL=0.8796 LCL=0.7354 123 10987654321 1.00 0.75 0.50 P Pa ar rt t 321 1.00 0.75 0.50 O Op pe er ra at to or r 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1.00 0.75 0.50 P Pa ar rt t 平平 均均 1 2 3 Operator 量 具 名 稱 : 研 究 日 期 : 報(bào) 表 人 : 公 差 : 其

17、他 : 變變異異分分量量 R R 控控制制圖圖（按按 O Op pe er ra at to or r） X Xb ba ar r 控控制制圖圖（按按 O Op pe er ra at to or r） R Re es sp po on ns se e P Pa ar rt t R Re es sp po on ns se e O Op pe er ra at to or r O Op pe er ra at to or r 乘乘 P Pa ar rt t 交交互互作作用用 R Re es sp po on ns se e 的的量量具具 R R& &R R ( (方方差差分分析析) ) 變異的組成 ComponentsofVari ation 應(yīng)期待零件間(Part to Part)較大 Gage R