six sigma測度ppt課件

1、Six Sigma 測度(Metrics)MeasureDefineAnalyzeImproveControl方法論 Measure 概要 Project Y 根底統(tǒng)計 測定System 分析 Six Sigma 測度 工程才干分析 Process Map & 特性要因圖 FDMSix Sigma 測度 學(xué)習(xí)目的了解Six Sigma的主要測度DPU, DPO, DPMOFTY, RTY, YNOR了解 水準計算方法DPU與DPMO DPO (Defects per Opportunity) 每時機缺陷數(shù) DPU (Defects per Unit) 每單位缺陷數(shù) 為了消除缺陷的基準 工廠單位

2、改善中運用 DPMO (Defects per Million Opportunities) 每百萬時機缺陷數(shù) 思索制品復(fù)雜度的比較基準 企業(yè)內(nèi)或企業(yè)之間Benchmarking手段OpportunityDefectsDPO=UnitDefectsDPO=制品部品 2部品 1組裝品 A組裝品 B特性 B特性 A 時機(Opportunity) 有能夠發(fā)生缺陷的檢查或?qū)嶒瀸ο?發(fā)生缺陷的時機在特性、部品、組裝品等制品任何階段 都能夠存在。 復(fù)雜度(Complexity ) 總時機數(shù)與制品或Process復(fù)雜度正比。部品特性資料機械工具次序制品Process復(fù)雜度相關(guān)部品、特性或資料越多，成為越復(fù)

3、雜的制品。相關(guān)機械、工具或次序越多，成為越復(fù)雜的Process. DPU/DPO/DPMO以下Drilling加工的例中計算DPU與 DPMO. Data 類型是? Unit? Defect? Opportunity? DPU? DPMO? DPU計算總消費單位數(shù)總?cè)毕輸?shù)=DPU DPU不能思索一個單位里有多少缺陷時機。 DPU =DPMO總?cè)毕莅l(fā)生時機數(shù)總?cè)毕輸?shù)1,000,000=DPMO = DPMO計算中心 普通表示6水準時，比不良率 3.4ppm更恰當(dāng)?shù)氖?.4DPMO DPU/DPO/DPMO 事例 運用相互不同的Process、制品之 間或制造領(lǐng)域和非領(lǐng)域之間比較時更 恰當(dāng)。 DP

4、MO 計算例缺陷數(shù) 某個PCB以800個焊接點和200個部品構(gòu)成。在這 PCB中發(fā)現(xiàn)焊接不良6處和不良部品2個。DPMO是?DPMO = (6+2)/(800+200) * 百萬 = 8,000DP(M)O 計算時本卷須知 例) 某部品的消費工程中不良發(fā)生時機數(shù)是100,000次，但正常作業(yè) 過程中只對其中1,000次時機進展評價，結(jié)果一個部品里發(fā)現(xiàn)10個 缺陷，以下計算中哪個正確？ DPO = 10 / 100,000 DPO = 10 / 1,000時機是有缺陷發(fā)生的能夠性，以檢查及實驗對象被評價時 Count Yield在工程的各階段中包括再作業(yè)或部品的廢棄等不良的管理目的， 是良品率的

5、概念。 初期數(shù)率 (FTY, First Time Yield) : 決議各別工程的質(zhì)量水準時運用。再作業(yè)/不修繕的Process中適用。 累計數(shù)率 (RTY, Rolled Throughput Yield) : 表現(xiàn)全體工程的質(zhì)量水準時運用的目的中的一個。表現(xiàn)為初期數(shù)率的倍。 規(guī)范化數(shù)率 (YNor, Normalized Yield) : 表現(xiàn)全體工程的質(zhì)量水準時運用的目的中的一個，在Process中初期數(shù)率適用幾何平均概念。 Yield(數(shù)率)的種類 Yield (數(shù)率)45,000 ppm 浪費30,000 ppm 浪費56,000 ppm 浪費95.5% 數(shù)率97% 數(shù)率94.4%

6、 數(shù)率RTY = 0.955*0.97*0.944 = 87.4%不但是最終階段，其它各階段的才干RTY都注重。 Hidden Factory : 再作業(yè)/ 廢棄 Yield RTY計算 知的DATA是缺陷DATA時 是意味著泊松分布中PX = 0 (沒有一個缺陷的概率).-eDPU 知的DATA是不良率或數(shù)率DATA時 YieldRTY = FTY1FTY2 FTY3 YNor 計算YNor = FTY1 FTY2 FTYnn RTY 計算的檢討 消費一個單位部品所需 3個工程，各工程的初期數(shù)率為 FTYi . 各單位工程中發(fā)生的缺陷數(shù)，跟隨著擁有以下概率函數(shù)的泊松分布。 DPUdpudpu

7、dpuee-+-=)(321- 但, 為 單位工程 i 的 平均缺陷數(shù) 因此各單位工程的數(shù)率是在工程中一個缺陷都不發(fā)生的概率，如下。idpueXP-=0 按以上的結(jié)果，可以確認下面的等式。 3RTY = FTYi i = 1 Yield想想下面的工程。收入檢查100%數(shù)率SMD檢查95.5%數(shù)率PBA檢查97.0%數(shù)率ICT94.4%數(shù)率 RTY = 1.00 0.955 0.970 0.944 = 0.874 = 87.4 %Y%7.96967.0874.0RTY414Nor= Yield (數(shù)率) Yield例1) 現(xiàn)場某一位機士對特定類型Defect察看結(jié)果 346個消費單位中發(fā)現(xiàn)1個。

8、對這特性(Characteristic)的 RTY?0.002893461=DPU00289.0= 0.99711=-eeRTYDPU計算)例2) 有3個工程組成的消費Line，各工程經(jīng)過數(shù)率為 98% 時Line的 RTY ?計算)0.980.980.98RTY = 0.98 0.98 0.98 = 0.941192 RTY計算 例 Yield 水準 水準 : 規(guī)格中心和規(guī)格上限或下限間隔是規(guī)范偏向的幾倍？ 水準的概念 質(zhì)量特性值隨正態(tài)分布時，從規(guī)格中心到規(guī)格界限為止間隔相當(dāng)于規(guī)范偏向幾倍的測度，Process分布越小，水準越大。m1s3s平均規(guī)格界限 測定Process可以消費多少均一質(zhì)量

9、制品才干的測度。1sm1s發(fā)生不良限制3s平均記號前數(shù)值(Z)越大，不良發(fā)生的概率越小。6s規(guī)格界限3 水準的穩(wěn)定工程6 水準的穩(wěn)定工程 由于作業(yè)者倒班、原資料LOT變化、設(shè)備的保養(yǎng)、模具交換等現(xiàn)實性的變化要素而規(guī)格中心和Process平均常時間維持一致形狀是很難。 根據(jù)閱歷隨著時間過 去，普通Process平均離中心約 1.5左右變動。 Process dynamicsLSLUSL起點 1起點 2起點 3起點 4Process 固有才干長期 Process 才干目的值 水準和 DPMO 思索Process現(xiàn)實變化，計算對應(yīng)水準的缺陷率或不良率時， Process平均離規(guī)格中心規(guī)范偏向的1.5

10、倍變動為前提計算。 在6水準Process中，100萬次時機中能發(fā)生3.4次左右缺陷，這相當(dāng)于3.4DPMO. USLLSL規(guī)格中心3.4DPMO4.5 .st1.5 .st999,999.6999,995999,991999,987999,979999,968999,952999,928999,892999,841999,767999,663999,517999,313999,032998,650998,134997,445996,533995,339993,790991,802989,276良品數(shù)3.45913213248721081592333374836879681,3501,8662

11、,5553,4674,6616,2108,19810,7246.05.95.85.75.65.55.45.35.25.15.04.94.84.74.64.54.44.34.24.14.03.93.8.st4.54.44.34.24.14.03.93.83.73.63.53.43.33.23.13.02.92.82.72.62.52.42.3.lt986,097977,250971,284964,070955,435945,201933,193919,243903,199884,930864,334841,345815,940788,145758,036725,747691,462655,422

12、617,911579,260539,828500,000460,172良品數(shù)13,90322,75028,71635,93044,56554,79966,80780,75796,801115,070,666158,655184,060211,855241,964274,253308,538344,578382,089420,740460,172500,000539,8283.73.53.43.33.23.13.02.92.82.72.62.52.42.32.22.12.01.91.81.71.61.51.4.st2.22.01.91.81.71.61.51.41.31.21.11.00.90.

13、80.70.60.50.40.30.20.10.0-0.1.lt420,740382,089344,578308,538274,253241,964211,855184,060158,655,666115,07096,80180,75766,80754,79944,56535,93028,71622,75017,86413,90310,7248,198良品數(shù)579,260617,911655,422691,462725,747758,036788,145815,940841,345864,334884,930903,199919,243933,193945,201955,435964,0709

14、71,284977,250982,986,097989,276991,8021.31.21.11.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0-0.1-0.2-0.3-0.4-0.5-0.6-0.7-0.8-0.9.st-0.2-0.3-0.4-0.5-0.6-0.7-0.8-0.9-1.0-1.1-1.2-1.3-1.4-1.5-1.6-1.7-1.8-1.9-2.0-2.1-2.2-2.3-2.4.lt6,2104,6613,4672,5551,8661,3509686874833372331591087248322113953良品數(shù)993,790995,339996,5

15、33997,445998,134998,650999,032999,313999,517999,663999,767999,841999,892999,928999,952999,968999,979999,987999,991999,995999,997-1.0-1.1-1.2-1.3-1.4-1.5-1.6-1.7-1.8-1.9-2.0-2.1-2.2-2.3-2.4-2.5-2.6-2.7-2.8-2.9-3.0.st-2.5-2.6-2.7-2.8-2.9-3.0-3.1-3.2-3.3-3.4-3.5-3.6-3.7-3.8-3.9-4.0-4.1-4.2-4.3-4.4-4.5.

16、lt 水準與 DPMO 表水準計算 缺陷數(shù)DATA時 - 求DPMO - 表中找出對應(yīng)DPMO的Z.st值或利用 Minitab求。 DATA是不良率時 - 以不良率可以計算出PPM.PPM = (不良率)1,000,000- 從表中找出與PPM值一樣的對應(yīng)DPMO的 Z.st值或利用 Minitab求。 DATA是數(shù)率時 - Scrap、 再作業(yè)等為不良計算數(shù)率。 - 從表中找出對應(yīng)每百萬個良品數(shù) = (數(shù)率)1,000,000 Z.st值或利用Minitab求。 水準的計算 例 例題 1. 對某工程消費出貨的制品特征類型缺陷， 經(jīng)過長期調(diào)查結(jié)果346個制品中發(fā)現(xiàn)1個缺陷。 計算在這工程的缺

17、陷相關(guān)的水準。 計算 1,000,0003461DPMO = 2,890=從表中能查出對應(yīng) DPMO=2,890的Z.st值 4.26 左右 利用Minita0b計算: 實習(xí) 例題 2 某一個工程組成A, B, C, D, E 5個作業(yè)，各作業(yè)數(shù)率為 0.99, 0.95, 0.90, 0.90, 0.95.ABCDE0.990.950.900.900.95水準是每100萬個良品數(shù)= 937,375 對應(yīng)的 Z.st值 3.03 左右。5)95.0)(90.0)(90.0)(95.0)(99.0(=作業(yè)的規(guī)范化數(shù)率937375.0= 計算 利用Minitab的計算: 實習(xí) 例 3 有一個給顧客提供信譽情報的公司，顧客要求事項分為 情報內(nèi)容、迅速性、正確性、最新性、接觸容易性， 對這些