六西格瑪管理培訓(xùn)課程課件

單元1:6sigma簡介1-16Sigma概念1-26Sigma階段推進(jìn)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(diǎn)階段單元1:6sigma簡介1-16Sigma最香甜的果實(shí)-全系統(tǒng)設(shè)計大部分的果實(shí)-Process特性化/最佳化下部的果實(shí)-QC7

tool掉在地上的果實(shí)-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(jī)會分布偏移=±1.5σSigma水平越高,其缺陷以指數(shù)形式減少最香甜的果實(shí)大部分的果實(shí)下部的果實(shí)掉在地上的果實(shí)6sigm3sigma水平的公司6sigma水平的公司

銷售額中10～15%是損失費(fèi)用

銷售額中5%是損失費(fèi)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(diǎn)是使工序中不產(chǎn)生不良

保證高品質(zhì)需要很多費(fèi)用

保證高品質(zhì)所需費(fèi)用更低

不能按體系進(jìn)行

使用測定,分析,改善,管理技法承認(rèn)并滿足于99%

不滿足于99%

內(nèi)部決定CTQ

徹底地以顧客觀點(diǎn)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3sigma水平的公司6sigma水平的公司銷售額中1

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(hù)士或醫(yī)生的錯誤造成新生兒死亡40,500名100年中護(hù)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(wù)100年中6秒不能提供電話服務(wù)

每天飛機(jī)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(jìn)階段中，改善問題使用的統(tǒng)計工具Define(定義)1)ProcessMapping2)LogicTree3)ParetoAnalysis4)QFD,FMEA階段Tools6sigma概念(使用工具)MeasuY=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(shí)驗(yàn)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(dú)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Y=f(χ)Question1)Y或X中對哪一個階段展開內(nèi)容6sigma各階段推進(jìn)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(yàn)證(再現(xiàn)性實(shí)驗(yàn)）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(jìn)行改善活動。Define(定義)1)確定問題點(diǎn)/具體改善目標(biāo)階段展開內(nèi)容6sigma各階段推進(jìn)內(nèi)容Meas·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(biāo)準(zhǔn)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·算術(shù)平均值(x):·調(diào)和平均(H):·S(總變動區(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(biāo)準(zhǔn)偏差：σ樣本標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)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區(qū)分參數(shù)統(tǒng)計量均值(Mean)方統(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(xué)記述接近平均值的標(biāo)準(zhǔn)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(fèi)用越少,周期越短。Sigma的定義1σμ(平均)拐點(diǎn)USL3σ★平均值和拐點(diǎn)之間距離用標(biāo)準(zhǔn)偏差(σ)表示。如果目標(biāo)值(T)和規(guī)格上下限(USLorLSL)距離是標(biāo)準(zhǔn)偏差的3倍的話，說明具備了3Sigma的工序能力.T統(tǒng)計基本概念理解sigma是希臘字母，表示工序的散布.Si某班學(xué)生的國語平均分?jǐn)?shù)是60分,按偏差是5的正態(tài)分布的話,隨意抽取一個學(xué)生時，70分以上分?jǐn)?shù)的可能性是多少?Z值是已測定的標(biāo)準(zhǔn)偏差(σ)有幾個能進(jìn)入平均值到規(guī)格上下界限(USL,LSL)之間的測定值.606570455055測定值(分?jǐn)?shù)):012-3-2-1Z-值σ:68.3%95.4%99.7%Z=σx-μ=570-60=2753假如規(guī)格上限是75分的話,現(xiàn)在的工序能力是Z=2或2σ.統(tǒng)計基本概念理解

正態(tài)分布:N(60,52)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布:N(0,12)70分的情況下Z-值是f(x)=e1-122πσ[2x-μσ]某班學(xué)生的國語平均分?jǐn)?shù)是60分,按偏差是5的正態(tài)分布的話,隨···…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分以上的可能性有多少?60657045505575Zσx-μ·正態(tài)分布總面積是‘1’·某概率變量‘X’到平均值(μ)之間距離除以標(biāo)準(zhǔn)偏差(σ)的值用‘Z’來表示·如果規(guī)格上限(or下限)用‘X’來代替時超出規(guī)格上限的尾部面積可以認(rèn)為‘有缺陷可能性’·‘Z’值是用來測定工序能力,跟工序的標(biāo)準(zhǔn)偏差不同,·在這里‘Z’值是2.0，把全體面積作為1的時對應(yīng)的面積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)計學(xué)教材,標(biāo)記正態(tài)分布的左側(cè)尾部的值統(tǒng)計基本概念理解表的Z-值表示正態(tài)分布右側(cè)尾部面積2.28E-02···…Z00.010.020.030.040.05.06σ能力工序能力測定方法Z-值1σZ=32σ3σ3σ能力USL

工序的變動(散布)越小工序能力越高.其結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)偏差更小,發(fā)生不良的可能性就低.通過問題的現(xiàn)象分析把握工序能力（Z)：要提高到6σ水平,統(tǒng)計上采取什么樣的活動?統(tǒng)計基本概念理解LSLUSLLSLZ=61σ2σ3σ4σ5σ6σ6σ能力工序能力測定方法Z-值1σZ=32σ3需要什么樣的管理?需要什么樣的技術(shù)?

短期的工序能力

長期的工序能力

判斷為短期內(nèi)工序沒有外部影響Zst(σst)Cp技術(shù)最佳條件下的工序能力6σ:Zst=6.0,Cp=2.0Zst=3×Cp

判斷為充分長時期內(nèi)工序有外部影響Zlt(σlt)Cpk技術(shù)+工序管理日常條件下的工序能力6σ:Zlt=4.5,Cpk=1.5Zlt=3×Cpk

長期內(nèi)的工序能力因工序的中心移動及變動,跟Zlt＜Zst關(guān)系有關(guān)Zshift=Zst-Zlt▲Zst=Zlt+1.5統(tǒng)計基本概念理解需要什么樣的管理?需要什么樣的技術(shù)?短期的工序能力長期規(guī)格下限(LSL)-6σ-5σ-4σ-3σ-2σ-1σχ+1σ+2σ+3σ+4σ+5σ+6σ規(guī)格關(guān)系無偏移時不良率(理想的工序時)±1.5σ偏移時不良率規(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(zhǔn)是什么?6Sigma品質(zhì)是每百萬個中3.4PPM,即Cp=2.0,Cpk=1.5正態(tài)分布的平均偏移(±1.5σ)按規(guī)格變化和平均值偏移的不良率-1.5σ＋1.5σ規(guī)格下限-6σ-5σ-4σ-3σ-2σ-1σχ+1σ+2σ+4BlockDiagramZ

shift工序管理ABC1.52.02.50.51.0123456PoorGoodPoorGoodZst技術(shù)A:工序管理狀態(tài)不足,現(xiàn)在技術(shù)水平也低B:需改善工序管理,但技術(shù)水平優(yōu)秀C:工序管理優(yōu)秀,但技術(shù)水平低

D:WorldTop水平的公司

D6sigma品質(zhì)水平是什么?4BlockDiagramZshiftABC1.52.聚焦問題點(diǎn)階段ProcessMapping·ProcessMapping是調(diào)查情報的流程,而使Process文件化·為明確改善的可能性而使用的工具ProcessMapping制定·定義Process范圍(要改善的一般領(lǐng)域或特殊的Process)·通過大腦風(fēng)暴法制定Process的階段順序·為了容易分析,使用符號·為了驗(yàn)證Process,實(shí)際確認(rèn)·追加KeyProcess的值(Yield,Cost,損失費(fèi)用,加班費(fèi)用,Cycletime等)·按題目的性質(zhì),使用分析圖(ProcessLoss或浪費(fèi)要素/改善Cycletime/改善品質(zhì)/Flow改善)1.確定問題范圍聚焦問題點(diǎn)階段ProcessMapping1.確定問題QFD(QualityFunctionDeployment)質(zhì)量指標(biāo)分解·QFD是將顧客核心要求事項(xiàng),轉(zhuǎn)換分解成技術(shù)要求事項(xiàng)(規(guī)格),或暫定的CTQ的工具,由相關(guān)工序?qū)＜抑贫≦FDProcess·進(jìn)行市場調(diào)查，明確信賴性要求,及一般的要求事項(xiàng)和顧客對現(xiàn)在品質(zhì)核心問題的要求?！φ{(diào)查內(nèi)容優(yōu)先排序,為滿足顧客的要求事項(xiàng)制定技術(shù)規(guī)格·確定對顧客要求事項(xiàng)影響大的技術(shù)規(guī)格的先后順序,對已確定的先后順序的技術(shù)要求事項(xiàng)，轉(zhuǎn)換成暫定的Part特性(CTQ)·對技術(shù)規(guī)格影響大的特性要素(CTQ)進(jìn)行排序QFD是為了能夠改善顧客的核心要求事項(xiàng),轉(zhuǎn)換成技術(shù)規(guī)格的工具通過QFD把顧客要求事項(xiàng)系統(tǒng)化,最終選定暫定的CTQ,開展改善活動1.確定問題范圍聚焦問題點(diǎn)階段QFD(QualityFunctionDeploymeFMEA(FailureModes&EffectsAnalysis)故障模式及效果分析·FMEA是明確制品設(shè)計上可能發(fā)生的問題和排定其順序,并針對故障模式制定所采取的恰當(dāng)活動FMEAProcess·對已設(shè)計的制品用Brainstorming法列出可能的故障模式·決定每種可能故障模式的重要度和發(fā)生可能性·決定消除重要故障模式而采取的方法·開發(fā)消除或減少重要故障模式的方法部分分析法·

以優(yōu)先順序找出問題的核心事項(xiàng)·典型的是：80%的問題由20%產(chǎn)生用邏輯樹等方法展開問題后,找出最終區(qū)域,選定經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師來執(zhí)行課題活動。2.決定活動課題和相關(guān)非常勤人員聚焦問題點(diǎn)階段1.確定問題范圍FMEA(FailureModes&EffectsBrainstorming:在短時間內(nèi)得出很多主意的辦法Brainstorming種類·FreeWheeling:全Team員以對話形式即興發(fā)掘Idea·RoundRobin:對事件，Team員輪流發(fā)掘Idea·CardMethod:不經(jīng)討論,Team員把Idea寫在卡片上，貼到墻上Brainstorming時注意事項(xiàng)·禁止批評·全部Idea都要記錄·Idea發(fā)掘時不要解釋或討論·粗略的Idea也要鼓勵·所有人都積極參與LogicTree(StructureTree)·為達(dá)成目標(biāo)的手段,用邏輯性表示·Break-down(展開)的問題之間MECE(互不重復(fù)無遺漏的全體)*.MECE(MutuallyExclusiveandCollectiveExhaustive):(不重復(fù),各個的和等于全體)6sigma是對最終展開的低層問題進(jìn)行改善后,最終問題得到改善的形態(tài)2.找出活動課題的具體事項(xiàng)聚焦問題點(diǎn)階段Brainstorming:在短時間內(nèi)得出很多主意的辦法4.確定活動題目的相關(guān)Benefit[利益](定量/定性效果):為保證達(dá)成,明確改善金額5.對活動課題的問題記錄

:在現(xiàn)象分析時,記錄現(xiàn)在現(xiàn)象和所希望的現(xiàn)象6.計劃時間表管理

:通過分析把全部日程用具體的圖表管理聚焦問題點(diǎn)階段4.確定活動題目的相關(guān)Benefit[利益](定量/定性效單元2:測定(Measurement)2-1

變化的理解2-2GageR&R2-3

連續(xù)型數(shù)據(jù)分析2-4

離散型數(shù)據(jù)分析單元2:測定(Measurement)2-1變化的六西格瑪管理培訓(xùn)課程課件變化的理解數(shù)據(jù)的分類工程問題/BottleNeck/Issue事項(xiàng)解決問題連續(xù)型DATA離散型DATA

連續(xù)型數(shù)據(jù)（計量型數(shù)據(jù)）·Inchor時間一樣能使用測定刻度的數(shù)據(jù)·比計數(shù)值數(shù)據(jù)提供更多情報離散型數(shù)據(jù)（計數(shù)型數(shù)據(jù)）提供合格不合格之類情報的數(shù)據(jù)不能再細(xì)分化的數(shù)據(jù)

測定后不能數(shù)據(jù)化的話,抓不住改善的機(jī)會。即可測定的所有問題都能用6sigmaTool進(jìn)行改善。變化的理解數(shù)據(jù)的分類工程問題/BottleNeck/Iss變化的理解群內(nèi)變化(WhiteNoise)WhiteNoise是工程內(nèi)存在的日常因素引起的變化(偶然因素)現(xiàn)在的技術(shù)水平是不可能控制的變化一般工程的散布工程上受細(xì)小的多數(shù)因素的影響Z.st來表示群間變化(BlackNoise)BlackNoise是工程外部因素影響中心值移動一般情況下,可查明原因的變化(異常原因)現(xiàn)在工程上可控制的變化一般情況下,在工程的目標(biāo)值上平均值偏移實(shí)際上可以知道隨時間的變化,工程能力會怎樣變化群內(nèi).群間變化的區(qū)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)出現(xiàn)的(即Line內(nèi)作業(yè)者間的變化)工程變化群間變化:各Line間的差異而出現(xiàn)的工程變化變化的理解群內(nèi)變化(WhiteNoise)WhiteN變化的理解RationalSubgroup（合理分組）

指跟數(shù)據(jù)的種類無關(guān),在可能的短時間內(nèi)彼此類似的條件下作業(yè)的樣本群。ProcessResponseTime群間變化(BlackNoise)群內(nèi)變化(WhiteNoise)RationalSubgroupsRationalSubgrouping是指Subgroup內(nèi)只存在群內(nèi)變化,Subgroup間只發(fā)生群間變化,將數(shù)據(jù)Grouping通過這種區(qū)分可把握長期,短期工程能力經(jīng)長期收集的數(shù)據(jù)是不管業(yè)務(wù)部門還是制造部門都包含在群內(nèi),群間變化。變化的理解RationalSubgroup（合理分組）

為什么要RationalSubgroupingRationalSubgroup是6Sigma的一個強(qiáng)大的工具。是區(qū)分工程的短期工程能力或長期工程能力的重要方法·可以把握平均值移動問題還是散布問題·把問題特殊化的第一個階段RationalSubgroup要包含的要素:為了明確給工序變化暫定影響的‘X’因素，使用5M求解特性要因圖·Man:作業(yè)者變更.晝夜班次交換,新作業(yè)者等·Machine:機(jī)械設(shè)定值變更,設(shè)備維修&維護(hù)等·Material:交付LOT.作業(yè)安排,原材料等·Method:作業(yè)者間的作業(yè)方法差異等·Measurement:測定者的變化,測定設(shè)備誤差等變化的理解RationalSubgrouping事例

改善供應(yīng)TVBackCover協(xié)力社的品質(zhì).為了分析部品變化的原因制定RationalSubgrouping計劃

·預(yù)想的暫定‘X’因素及實(shí)際計劃兩臺注塑機(jī):對兩臺注塑機(jī)實(shí)施下列內(nèi)容交接班:對交接班別取樣分析每周作業(yè)者的變更:對每周變更的作業(yè)者別取樣分析按原材料別構(gòu)成Lot，分析Lot別有無差異為什么要RationalSubgroupingRatiGageR&RStudyGageR&RStudy有下面3種·反復(fù)性(Repeatability)·再現(xiàn)性(Reproduceability)·全體測定變化即對比Process或Spec決定測定系統(tǒng)的變化有多少程度比率的系統(tǒng)。σ2Total=(σPart-Part)2+(σR&R)2·數(shù)據(jù)全體變化·部品間變化·測定Error變化GageR&R的重要性GageR&R的實(shí)行結(jié)果提供下面的情報·選定計測器的適合性(Gage分解能力的恰當(dāng)性)·測定系統(tǒng)時間上穩(wěn)定性(or可信賴)·測定滿足誤差時,是工程變化或規(guī)格值關(guān)聯(lián)可以接受。(因素測定的變化量小,以具備正確找出誘發(fā)‘Y’變化的‘X’因素)GageR&R是什么？

測定系統(tǒng)給工程的變化值造成多少影響

GageR&RGageR&RStudyGageR&RStudy有GageR&RGageR&R判斷基準(zhǔn)計測器選定(測量的精度)一般來說量具要求是工序變化/Spec許可誤差的10%或更小的精度是合理的?！ぞ?在量具上能讀到的測定最小單位例)部品的公差=±0.020時,量具精度要滿足≤0.00230%以上判斷20%以下Accept20%～30%考慮適用部品的重要度等判斷能否Accept一般情況下Accept設(shè)計許可誤差對比GageGageR&R值越大，要制定改善計劃并進(jìn)行改善。如果不顧測定系統(tǒng)的誤差,不改善系統(tǒng)的話,在6σProject實(shí)行中,要愿意接受測定系統(tǒng)可能發(fā)生誤差的危險。GageR&R的Sampling實(shí)施

以隨機(jī)原則實(shí)施,但為了把握Spec的所有范圍的變化,實(shí)施前必須制定抽樣計劃。GageR&RGageR&R判斷基準(zhǔn)計測器選定(測量的精GageR&R對測定系統(tǒng)變化的理解

反復(fù)性(Repeatability):1名測定者使用同樣計測器測定同樣部品的同樣特性時得到的變化Repeatability再現(xiàn)性(Reproduceability):同樣部品的同樣特性使用同樣計測器由多名測定者測定時得到的變化測定者1測定者2測定者3ReproduceabilityGageR&R對測定系統(tǒng)變化的理解反復(fù)性(RepeataGageR&R對測定系統(tǒng)變化的理解

穩(wěn)定性(Stability):在一定的時間間隔下把標(biāo)準(zhǔn)品用同一的計測器測定同一的特性值時得出的變化。

偏移(Bias):實(shí)際測定值跟試料平均值的差異值叫準(zhǔn)確度(Accuracy)Time1Time2StabilityObservedAverageValueBiasReferenceValueGageR&R對測定系統(tǒng)變化的理解穩(wěn)定性(StabiliGageR&R對測定系統(tǒng)變化的理解線性(Linearity):通過期望的Gage工作范圍比較精確度得到的值即在已定的工作范圍的兩邊界線區(qū)間上，最少研討1回的精確度得到的值的差.偏差大偏差小測定值參考值參考值測定值GageR&R對測定系統(tǒng)變化的理解線性(LinearitGageR&RGageR&R類型

短期的方法·只需要2名測定者和5個部品·不能分離反復(fù)性和再現(xiàn)性·可以迅速確認(rèn)想測定的計測器的接受與否長期的方法·典型的是2～3名的測定者對10個部品反復(fù)測定2～3次·可以明確把握測定系統(tǒng)的變化有多大,能分離反復(fù)性和再現(xiàn)性GageR&RGageR&R類型短期的方法部品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·測定差平均值=ΣR/5=0.015/5=0.003·測量誤差=(5.15/1.19)×(R)=4.33×(0.003)=0.013·公差的測量誤差=(0.013×100)/0.030=43.35%參考)測量誤差用測定差的平均值乘以常數(shù)(這里是4.33)來計算.常數(shù)在5.15/d*里已有計算,d*是下表中的值，5.15是Gage引起的變化能滿足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短期的方法時GageR&R運(yùn)用CTQ部品的Spec是2.000±0.015時

對測定差平均分布的d*值部品測定值1測定值2｜測定差(1-2)｜范圍的界限·測GageR&R長期方法時GageR&R的Minitab運(yùn)用

選定MonitorCover為SixSigmaThemeSpec=2.3±1.5為確認(rèn)測定系統(tǒng),3名檢查者對10個部品反復(fù)測試2次File

name:Gageaiag.mtw為確認(rèn)測定系統(tǒng),3名檢查者對10個部品反復(fù)測試2次GageR&R長期方法時GageR&R的MinitaStat＞QualityTools＞GageR&RStudyGageR&R輸入變量選擇ANOVA

點(diǎn)擊OK后＞DownPage長期方法時GageR&R的Minitab運(yùn)用Stat＞QualityTools＞GageRGageR&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&R10.6732.66

11.44

Repeatability3.1017.626.17Reproducibility7.5627.509.63Operator2.1914.815.18Operator*Part_5.3723.178.11Part-To-Part89.3394.5233.09TotalVariation100.00100.0035.01NumberofDistinctCategories=4GageR&R%StudyVar:表示能區(qū)分部品與部品間的差異點(diǎn)的檢測系統(tǒng)的能力(GageR&R)(工程管理中:要求20%以下)%Tolerance:表示部品在已定公差基準(zhǔn)內(nèi),區(qū)分接受可否的檢測系統(tǒng)的能力(判斷總體GageR&R的合格與不合格)長期方法時GageR&R的Minitab運(yùn)用GageR&RStudy-ANOVAMethodGNumberofDistinctCategories=4·表示檢測部品的信賴性區(qū)間不重疊的個數(shù)GageR&R4個CategoriesNumberofDistinctCategories判斷方法·NumberofDistinctCategories:0～1不適用(改善檢測系統(tǒng))·NumberofDistinctCategories:2～4附加條件時可接受·NumberofDistinctCategories:5以上可接受對同樣部品的同樣特征值測量，由3名檢查者反復(fù)檢測2次?？梢苑譃?組對特定部品測定，信賴性區(qū)間小說明測定者和測定有反復(fù)，且測定很準(zhǔn)確。如果信賴性區(qū)間重疊意味(信賴區(qū)間不重疊意味著組數(shù)小)測定的變化大。長期方法時GageR&R的Minitab運(yùn)用※NumberofDistinctCategoriesGageR&RGageR&R的Graph解釋Xbar管理圖·測定值超出管理界限,表現(xiàn)為良好的結(jié)果.*如果測定值的50%以上在管理界限內(nèi)的話,這個系統(tǒng)不適合.·管理界限是用測定者間的測定值變化來計算,因此測定值的變化小說明管理界限的幅小即,說明測定者間的測定值變化很小·測定的變化(測定者,測定系統(tǒng))比部品間變化相對小可以讀出Parts間變化的情況R管理圖·大部分的測定值在管理界限內(nèi)·表示所測定的數(shù)據(jù)的值是正常的長期方法時GageR&R的Minitab運(yùn)用GageR&RGageR&R的Graph解釋XbaGageR&RGageR&R的Graph解釋除了Operator1和Part4之間的關(guān)系,整體上Operator和Part之間表現(xiàn)出好的測定結(jié)果.有必要對Operator1,2,3間的Part10,找出散布大的原因并查明可以知道“Oper*Part”間的交互作用,這是主效果的操作者(測定者)影響Y的值.操作者的測定值,跟Part彼此調(diào)合后影響Y(GageR&R).長期方法時GageR&R的Minitab運(yùn)用GageR&RGageR&R的Graph解釋除了OpeGageR&R適合貫?zāi)芘袛鄷rGageR&R

對各Parts用貫?zāi)軄砼卸ê细衽c不合格，或go·nogo時·TV外觀檢查時,·2名評價者反復(fù)測試20個管子評價者1評價者212121234567891011121314151617181920GGGGGGGGNGGGGNGNGNGNGGGGGGGGGNGNGNGNGNGNGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGNGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG實(shí)驗(yàn)順序

如果各部品別4次都有出現(xiàn)同樣結(jié)果的話，其評價是可接受的%GageR&R=[3÷20]×100=15%GageR&R適合貫?zāi)芘袛鄷rGageR&R對各PaGageR&RGageR&R實(shí)行時注意事項(xiàng)

以Blind測定來評價決定幾名評價者為合理按產(chǎn)品的重要性和統(tǒng)計特性決定試料數(shù)和反復(fù)次數(shù)預(yù)先決定評價周期抽取樣本時運(yùn)用隨機(jī)原則，但實(shí)施GageR&R時須對試料事先計劃再行抽樣利用貫?zāi)芊z查實(shí)施GageR&R時，要選定技能相同的評價者實(shí)施GageR&R

一般是看%Tolerance值來判斷Gage的接受與否，但%StudyVar在20%以上時，有必要點(diǎn)檢工序ProcessGageR&R值較大時，必須制定改善計劃進(jìn)行改善。如果測定系統(tǒng)有誤差，但不改善系統(tǒng)的話，在執(zhí)行6σProject期間要接受測定系統(tǒng)可能發(fā)生誤差的危險。GageR&RGageR&R實(shí)行時注意事項(xiàng)以Blind

短期工序能力是只存在群體內(nèi)變化,表示取樣的數(shù)據(jù)都具有同樣的品質(zhì)特性，但有主要技術(shù)要素引起品質(zhì)特性變化，因此，品質(zhì)特性變化越大，散布也就越大，短期工序能力也就越差?！hortTermProcessCapabilityIndex:短期工序能力指數(shù)·Zst(σst),Cp·Zst=3×Cp長期工序能力是包括群內(nèi)變化和群體間變化，為了改善技術(shù)和工序管理，必須判斷工序是否穩(wěn)定時，用長期工序能力的特性來取樣，來確認(rèn)包括管理要素引起的變化和技術(shù)的要素引起的變化?！ongTermProcessCapabilityIndex:長期工序能力指數(shù)·Zlt(σlt),Cpk·Zlt=3×Cpk什么是工序能力工序能力

工序在管理狀態(tài)時，其工序生產(chǎn)的產(chǎn)品品質(zhì)變化有多少程度的值；或指在管理狀態(tài)（穩(wěn)定狀態(tài)）下，工序能制造出來的品質(zhì)水平的程度。SixSigma工序能力是指工序的變化（or標(biāo)準(zhǔn)偏差:σ)小，即使乘以6倍，變化值也能夠滿足規(guī)格的工序能力。短期/長期工序能力的意義短期工序能力是只存在群體內(nèi)變化,表示取樣的數(shù)據(jù)都具有同樣的Short-termCapability(6σ)Long-termCapability(3σ)σst^σlt^工序能力度評價工序能力

隨著時間的變化,工序因各種外部因素(4M)變化，長期工序能力比短期工序能力散布大時間σst^σst^σst^SLSU●●●●Short-termLong-termσst^σlt工序能力

兩側(cè)有規(guī)格時的工序能力Cpk=(1－K)CpCp=SU-SL6σ

有偏移時的工序能力χχKK=T/2│M-χ│

用語解釋·K:偏移系數(shù)(如果K=0,則Cp=Cpk)·M(Mid-range):規(guī)格的中心·T(Tolerancne):公差·SU(UpperSpec):規(guī)格上限·SL(LowerSpce):規(guī)格下限SLSUSLSUM工序能力的數(shù)學(xué)式工序能力兩側(cè)有規(guī)格時的工序能力Cpk=(1－K)CpC工序能力的數(shù)學(xué)式工序能力

只有規(guī)格上限時的工序能力

只有規(guī)格下限時的工序能力χSUχSLCpu=Su-χ3σχ-SL3σCpL=工序能力的數(shù)學(xué)式工序能力只有規(guī)格上限時的工序能力只有規(guī)格

葡萄酒農(nóng)場為了參加慶祝大會，在準(zhǔn)備過程中，有必要改善葡萄酒品質(zhì)而準(zhǔn)備Project,首先為了把握現(xiàn)象，按合理分組計劃規(guī)劃得出了包括下列‘X’因素的葡萄酒質(zhì)量‘Y’的樣本。X因素:地域,木塞,葡萄酒味,透明性,,香氣，葡萄酒瓶File

name:training/s1/sixsigma.mtw工序能力的Minitab運(yùn)用工序能力葡萄酒農(nóng)場為了參加慶祝大會，在準(zhǔn)備過程中，有必要改善葡萄酒Stat＞BasicStatistics＞NormalityTest

點(diǎn)擊OK后鍵入變量p-value值比留意水平(0.05)大，因此可以知道是正態(tài)分布數(shù)據(jù)的正規(guī)性驗(yàn)證工序能力Stat＞BasicStatistics＞Nor

計算工序能力指數(shù)工序能力的Minitab運(yùn)用工序能力Edit＞CommandLineEdit繼續(xù)輸入命令語句‘5’表示subgroupsize(n=5)表示命令語句輸入完畢計算工序能力指數(shù)工序能力的Minitab運(yùn)用工序能力

點(diǎn)擊

SubmitCommands工序能力的Minitab運(yùn)用對Long-termPPM的線是平坦的Subgroup數(shù)的地點(diǎn)，表示工序穩(wěn)定，用這個可以看出數(shù)據(jù)是否充分。表示對短期/長期Z-level及PPM值工序能力點(diǎn)擊SubmitCommands工序能力的Minit

點(diǎn)擊

SubmitCommands工序能力的Minitab運(yùn)用工序能力與spec對比工序能力比較提供對工序能力的多樣的情報

短期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計值Cp,Cpk,Cpu,Cpl長期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計值有Pp,Ppk,Ppu,Ppl為了計算短期工序能力，使用只考慮組內(nèi)的滾動,即群內(nèi)變化的Zst，所以用暫定的工序能力或最高的工序能力來表示。并且表示通過改善活動，消除平均值移動引起的偏移時的最高的能力。為了計算長期工序能力，考慮規(guī)格的上、下限，表示實(shí)際的工序能力，使用群內(nèi)，群間變化都考慮在內(nèi)的Zlt。點(diǎn)擊SubmitCommands工序能力的Minita工序能力Minitab運(yùn)用工序能力Stat＞QualityTools＞CapabilityAnalysis(Normal)SingleColumn:QualitySubgroupSize:5Lowerspec:8Upperspec:22

鍵入變量工序能力Minitab運(yùn)用工序能力Stat＞Qua工序能力Minitab運(yùn)用工序能力

點(diǎn)擊OKObservedPerformance:表示現(xiàn)在的工序能力狀態(tài)下，實(shí)際超出上、下限規(guī)格的不良率（觀察特性）

ExpectedPerformance:表示現(xiàn)在的工序能力狀態(tài)下超出上·下限規(guī)格的所預(yù)測的不良率（預(yù)測特性）

在實(shí)際測定數(shù)據(jù)中，計算超出規(guī)格上限或下限的不良率，用PPM單位表示的值在長期工序能力狀態(tài)下超出規(guī)格上限或規(guī)格下限的不良率有多少程度把期待的不良率用PPM單位表示的值工序能力Minitab運(yùn)用工序能力點(diǎn)擊OKObserv用語解釋離散型數(shù)據(jù)分析D(Defect):缺陷or不良（事項(xiàng)）為了滿足顧客的要求事項(xiàng)而浪費(fèi)的再作業(yè)或失敗的工作。例)把顧客的要求事項(xiàng)記錯的差錯情報。DO(DefectOpportunity):機(jī)會損失（缺陷）可能引發(fā)的機(jī)會損失（缺陷）的行動或事件。例)須在一張要求式樣上記錄的項(xiàng)目數(shù)U(Unit):元件元件測定可能機(jī)會的細(xì)節(jié)例)要求樣式DPU(DefectPerUnit):

每個元件內(nèi)存在的缺陷數(shù)DPO(DefectPerOpportunity)：每個機(jī)會損失數(shù)每個Unit中存在機(jī)會數(shù)和關(guān)聯(lián)的元件內(nèi)存在的缺陷數(shù)DPMO(DefectPerMillionOpportunity)（每百萬機(jī)會損失數(shù)）:1,000,000單元存在的損失數(shù)DPO×1,000,000轉(zhuǎn)換SixSigma比率P(ND)=NoneDefect:無損失機(jī)會不能成為損失的可能性:P(ND)=1－DPO用語解釋離散型數(shù)據(jù)分析D(Defect):缺陷orDPU/DPO/DPMO/P(ND)改善離散型數(shù)據(jù)分析發(fā)出了100張送貨單，其中檢出100個不符合項(xiàng),如果各單元有10個項(xiàng)目，DPU/DPO/DPMO/P(ND)各是多少？DPO=D/(U×Opp)DPO=100/(100×10)=0.1(10%)該值表示所發(fā)出的送貨單的每個項(xiàng)目最少有1個不良的可能性是10%。DPMO=DPO×1,000,000

例)上例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%)該值表示平均值，所以每張送貨單包含1個不符合項(xiàng)DPU/DPO/DPMO/P(ND)改善離散型數(shù)據(jù)分析發(fā)出了利用泊松公式計算收率離散型的數(shù)據(jù)分析

利用泊松公式Y(jié)=r!dpuer-dpu這里·Y:收率·DPU:元件缺陷數(shù)·r:·e:指數(shù)函數(shù)2.71828…Y=0!1(e)-dpur=0時∴Y=e-dpu∴對缺陷機(jī)會數(shù)越大，‘Y’越接近‘0’利用泊松公式計算收率離散型的數(shù)據(jù)分析利用泊松公式Y(jié)=ProcessYield(例題)離散型數(shù)據(jù)分析如果750元件有34個的缺陷時,計算DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma各是多少？(各元件有10個的機(jī)會數(shù))DPU=缺陷數(shù)÷元件數(shù)=34÷750=0.0453DPO=缺陷數(shù)÷(元件數(shù)×機(jī)會數(shù))=34÷(750×10)=0.00453Yield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45,000PPM的缺陷Sigma=Zinv(0.9556)+1.5(偏移)=1.71+1.5=3.21-10-10-10Zinv是把Z值按面積來換算的值，以標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布來計算。ProcessYield(例題)離散型數(shù)據(jù)分析如果7收率的種類YFT(FirstTimeYield):(單工序首次收率)表示再作業(yè)后沒有修理的收率的值·應(yīng)用:決定個別工序的個別品質(zhì)水平時使用。YRT(RolledThroughputYield):全工程一次性直通收率表示一個產(chǎn)品通過全工各沒有經(jīng)過一次的修理和再作業(yè)，到最終合格為止的收率值?！?yīng)用:在所有工序上按順序的階段來進(jìn)行累計后，評價品質(zhì)水平時使用。YNA(NormalizedYield):標(biāo)準(zhǔn)收率表示計算連續(xù)工序的評價收率的值·應(yīng)用:完成產(chǎn)品的品質(zhì)水平評價時使用。收率概念比較累計收率(YRT)現(xiàn)在為止的收率(YF)

考慮工序各階段(機(jī)會數(shù))考慮再作業(yè)和部品廢棄提示無缺陷的可能性調(diào)查各工序的品質(zhì)考慮工序是由多少個來構(gòu)成的YRT=eY=Y1×Y2××Yn

只考慮最終工序不考慮再作業(yè)和部品廢棄不能提示無缺陷的可能性只調(diào)查最終工序的品質(zhì)不考慮工序是由多少個來構(gòu)成的YF=S/US:合格臺數(shù)U:檢查臺數(shù)離散型數(shù)據(jù)分析收率的種類YFT(FirstTimeYield):(Input工序1:99%工序2:92%工序3:93%最終檢查:97%YRT(RolledThroughputYield)離散型數(shù)據(jù)分析YRT=0.99×0.92×0.93×0.97=82.2%Time沒有管理的Loss沒有管理的Loss沒有管理的LossInput工序1:99%工序2:92%工序離散型數(shù)據(jù)分析YFT(FirstTimeYield)100Units廢棄15UnitHiddenFactory85Units70UnitsA再作業(yè)完成的產(chǎn)品

工序A有輸入100個Unit(元件)·輸入的70%元件沒有缺陷已經(jīng)銷售·輸入的30%元件有缺陷并再作業(yè)·15個元件修理完畢，15元件報廢現(xiàn)在為止的

FinalYield(YF)[最終收率]是85%因FirstTimeYield(YFT)表示最初的作業(yè)是正確的，所以現(xiàn)在情況下YFT是

70%。離散型數(shù)據(jù)分析YFT(FirstTimeYield)10離散型數(shù)據(jù)分析YRT(RolledThroughputYield)階段2YRT是連續(xù)的各階段YFT之乘·YRT=0.8×0.7×0.9=0.504(50.4%)

沒有考慮再作業(yè)計算各階段的平均收率·不是算術(shù)平均，而使用各階段的幾何平均值YND(NormalizedYield)=n

這里n表示工序的數(shù)

·上例YND(NormalizedYield)=3=0.7958(79.6%)·各階段平均YFT=79.6%

正常收率是全工程平均收率,以YND(NormalizedYield)值來計算Sigma值產(chǎn)品A由3個連續(xù)的階段來形成的話，YRT/YND的值是什么？階段1階段3YFT=70%YF=90%YFT=80%YF=100%YFT=90%YF=95%YRT0.504

通過YRT可以知道工程真正的收率(累計直通率).部品數(shù)或工序(作業(yè))的階段越少，收率值越大.離散型數(shù)據(jù)分析YRT(RolledThroughputY離散型數(shù)據(jù)分析并列構(gòu)成的工序的累計收率的計算?YRT=Y1×Y2×Y3×Y4=0.99×[0.91×0.99×0.99]1/3×0.97×0.98=0.9035YNA=(YRT)?=(0.9035)?

=0.9749

損失(缺陷)概率=1－0.9749=0.0251

利用正態(tài)分布查找0.0251值的Z值,可知Z=1.96ProcessMapping中并列構(gòu)成的工序變換為直列來計算收率99%98%97%91%99%99%2a2b2c工序2工序1工序4工序3離散型數(shù)據(jù)分析并列構(gòu)成的工序的累計收率的計算?YRT=

Filename:training/s1/REF_ROLL.MTW離散型數(shù)據(jù)分析累計收率(YRT)Minitab運(yùn)用Edit＞CommandLineEditFilename:training/s1/REF_R離散型數(shù)據(jù)分析Z列的累計值(短期)累計收率(YRT)的Minitab運(yùn)用離散型數(shù)據(jù)分析Z列的累計值(短期)累計收率(YRT)的M單元1:6sigma簡介1-16Sigma概念1-26Sigma階段推進(jìn)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(diǎn)階段單元1:6sigma簡介1-16Sigma最香甜的果實(shí)-全系統(tǒng)設(shè)計大部分的果實(shí)-Process特性化/最佳化下部的果實(shí)-QC7

tool掉在地上的果實(shí)-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(jī)會分布偏移=±1.5σSigma水平越高,其缺陷以指數(shù)形式減少最香甜的果實(shí)大部分的果實(shí)下部的果實(shí)掉在地上的果實(shí)6sigm3sigma水平的公司6sigma水平的公司

銷售額中10～15%是損失費(fèi)用

銷售額中5%是損失費(fèi)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(diǎn)是使工序中不產(chǎn)生不良

保證高品質(zhì)需要很多費(fèi)用

保證高品質(zhì)所需費(fèi)用更低

不能按體系進(jìn)行

使用測定,分析,改善,管理技法承認(rèn)并滿足于99%

不滿足于99%

內(nèi)部決定CTQ

徹底地以顧客觀點(diǎn)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3sigma水平的公司6sigma水平的公司銷售額中1

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(hù)士或醫(yī)生的錯誤造成新生兒死亡40,500名100年中護(hù)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(wù)100年中6秒不能提供電話服務(wù)

每天飛機(jī)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(jìn)階段中，改善問題使用的統(tǒng)計工具Define(定義)1)ProcessMapping2)LogicTree3)ParetoAnalysis4)QFD,FMEA階段Tools6sigma概念(使用工具)MeasuY=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(shí)驗(yàn)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(dú)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Y=f(χ)Question1)Y或X中對哪一個階段展開內(nèi)容6sigma各階段推進(jìn)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(yàn)證(再現(xiàn)性實(shí)驗(yàn)）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(jìn)行改善活動。Define(定義)1)確定問題點(diǎn)/具體改善目標(biāo)階段展開內(nèi)容6sigma各階段推進(jìn)內(nèi)容Meas·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(biāo)準(zhǔn)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·算術(shù)平均值(x):·調(diào)和平均(H):·S(總變動區(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(biāo)準(zhǔn)偏差：σ樣本標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)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區(qū)分參數(shù)統(tǒng)計量均值(Mean)方統(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(xué)記述接近平均值的標(biāo)準(zhǔn)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(fèi)用越少,周期越短。Sigma的定義1σμ(平均)拐點(diǎn)USL3σ★平均值和拐點(diǎn)之間距離用標(biāo)準(zhǔn)偏差(σ)表示。如果目標(biāo)值(T)和規(guī)格上下限(USLorLSL)距離是標(biāo)準(zhǔn)偏差的3倍的話，說明具備了3Sigma的工序能力.T統(tǒng)計基本概念理解sigma是希臘字母，表示工序的散布.Si某班學(xué)生的國語平均分?jǐn)?shù)是60分,按偏差是5的正態(tài)分布的話,隨意抽取一個學(xué)生時，70分以上分?jǐn)?shù)的可能性是多少?Z值是已測定的標(biāo)準(zhǔn)偏差(σ)有幾個能進(jìn)入平均值到規(guī)格上下