sigma常用工具及圖表

sigma常用工具及圖表(Biao)演示文稿第一頁，共三十頁。優(yōu)選sigma常用工(Gong)具及圖表第二頁，共三十頁。柏(Bai)拉圖原始數(shù)據(jù)如下：質(zhì)量控制示例.MTW選擇：統(tǒng)計>質(zhì)量工具>Pareto圖Minitab輸出如下表：點擊：已整理成表格的缺陷數(shù)據(jù)[

Define

]第三頁，共三十頁。Case1：汽車工業(yè)行動組織量(Liang)具研究，選擇了10個代表過程變異預(yù)期范圍的部件。3名操作員以隨機(jī)順序測量這10個部件，每個部件測量3次第四頁，共三十頁。原始數(shù)據(jù)：汽車工業(yè)行動(Dong)組織量具研究.MTW

共10個部件(3人對同一部件測量3次)[

Measure

]MSA選擇：統(tǒng)計>質(zhì)量工具>量具研究>量具R&R研究(交叉)第五頁，共三十頁。選擇對(Dui)話框Session輸出如下：圖形輸出如下：判定：GageR&R≤30%判定：≥5[

Measure

]MSA

量具R&R研究-方差分析法不包含交互作用的雙因子方差分析表來源自由度SSMSFP部件988.36199.81799245.6140.000操作員23.16731.5836339.6170.000重復(fù)性783.11790.03997合計8994.6471量具R&R

方差分量來源方差分量貢獻(xiàn)率合計量具R&R0.091437.76

重復(fù)性0.039973.39

再現(xiàn)性0.051464.37

操作員0.051464.37部件間1.0864592.24合計變異1.17788100.00

研究變異%研究變來源標(biāo)準(zhǔn)差(SD)(6*SD)異(%SV)合計量具R&R0.302371.8142327.86

重復(fù)性0.199931.1996018.42

再現(xiàn)性0.226841.3610320.90

操作員0.226841.3610320.90部件間1.042336.2539696.04合計變異1.085306.51180100.00可區(qū)分的類別數(shù)=4第六頁，共三十頁。Case2：一家教育考試公司正在為六年級標(biāo)準(zhǔn)化論文(Wen)式考試的寫作部分培訓(xùn)五名新檢驗員?，F(xiàn)在需要評估檢驗員對論文(Wen)評級時遵守標(biāo)準(zhǔn)的能力。每個評分員以五點尺度（-2，-1，0，1，2）對15篇論文進(jìn)行了評級。第七頁，共三十頁。原始數(shù)據(jù)(Ju)：散文.MTW

[

Measure

]MSA（屬性一致性）選擇：統(tǒng)計>質(zhì)量工具>屬性一致性分析第八頁，共三十頁。選擇對話(Hua)框會話框輸出如下：圖形輸出如下：作業(yè)者之間判定結(jié)果不一致測量系統(tǒng)只有40%的可信度[

Measure

]評級

的屬性一致性分析

每個檢驗員與標(biāo)準(zhǔn)評估一致性

#

檢

#

相檢驗員

驗數(shù)

符數(shù)

百分比

95

%

置信區(qū)間Duncan

15

8

53.33

(26.59,

78.73)Hayes

15

13

86.67

(59.54,

98.34)Holmes

15

15

100.00

(81.90,

100.00)Montgomery

15

15

100.00

(81.90,

100.00)Simpson

15

14

93.33

(68.05,

99.83)檢驗員之間評估一致性

#

檢

#

相

驗數(shù)

符數(shù)

百分比

95

%

置信區(qū)間

15

6

40.00

(16.34,

67.71)所有檢驗員與標(biāo)準(zhǔn)評估一致性

#

檢

#

相

驗數(shù)

符數(shù)

百分比

95

%

置信區(qū)間

15

6

40.00

(16.34,

67.71)MSA（屬性一致性）第九頁，共三十頁。因果分析(Xi)圖原始數(shù)據(jù)如下：表面缺陷.MTW

選擇：統(tǒng)計>質(zhì)量工具>因果Minitab輸出如下表：選擇相應(yīng)對話框[

Measure

]第十頁，共三十頁。Case3：一家線纜制造商希望評估線纜的(De)直徑是否符合規(guī)格。線纜直徑必須為0.55+0.05cm才符合工程規(guī)格。分析員評估過程的能力以確保其滿足客戶的要求，即Ppk為1.33。分析員每小時從生產(chǎn)線中取5根連續(xù)的線纜作為一個子組，并記錄直徑。第十一頁，共三十頁。原(Yuan)始數(shù)據(jù)如下：線纜.MTW

工程能力分析選擇：統(tǒng)計>質(zhì)量工具>能力分析>正態(tài)選擇對話框點擊選項[

Measure

]規(guī)格下限0.50規(guī)格上限

0.60

第十二頁，共三十頁。圖形輸出如(Ru)下：PP、PPK工程能力分析[

Measure

]

規(guī)格下限

規(guī)格上限算術(shù)平均

抽樣數(shù)

群內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差

全體標(biāo)準(zhǔn)偏差3.3觀測的不良率3.4群內(nèi)預(yù)想不良率3.5全體預(yù)想不良率CP、CPK第十三頁，共三十頁。SIPOC/COPIS–說(Shuo)明用語

SupplierCustomerOutputProcessInputProcessProcessProcess

供應(yīng)者(Suppler):提供Process作業(yè)對象（如情報和資料、資源等）的人或組織等

輸入(Input):供應(yīng)者提供的情報/資料/制品/服務(wù)等。

程序(Process):輸入的轉(zhuǎn)化變形構(gòu)成的一系列階段。

輸出(Output):顧客使用的制品或服務(wù)

顧客(Customer):得到Process的輸出結(jié)果的人3.5-15SIPOC[

Measure

]第十四頁，共三十頁。輸入類型顧客開始的

情報問候準(zhǔn)備應(yīng)答順序電話系統(tǒng)P/N統(tǒng)合部門參考主要情報生產(chǎn)ROAD情報WORKSHEET價格策定方式CCCUCUUCC結(jié)果物電話應(yīng)答應(yīng)答問候P/N決定needdate把握船運(yùn)地址

把握船運(yùn)方法把握

內(nèi)部情報內(nèi)部

P/N賦予條件決定leadtime把握詢問完了

WORKSHEET顧客數(shù)詢問(Wen)WORKSHEET價格策定1.

把握外部輸入和顧客輸出.2.Process所有階段通過圖表或畫圖來把握.3.列出各階段主要輸出變數(shù).4.列出主要輸入變數(shù)后，消除或保留，區(qū)分Process輸入5.添加對輸入變數(shù)Process的

Spec.PROCESS

Map[

Measure

]第十五頁，共三十頁。Cause&EffectMatrix[

Measure

]第十六頁，共三十頁。RPN=嚴(yán)重度X發(fā)(Fa)生率X探測力FailureModes,EffectsandCriricalityAnalysis[

Measure

]第十七頁，共三十頁。風(fēng)險優(yōu)先(Xian)數(shù)(RPN)FMEA的輸出是風(fēng)險優(yōu)先數(shù)

RPN是在你提供的信息基礎(chǔ)上計算出來的數(shù)，要考慮

潛在的失敗模式,相關(guān)影響,和當(dāng)前在達(dá)到顧客之前工程探測失敗能力

它是三個定量的數(shù)率的乘積，分別相對于影響，要因和控制：

RPN=嚴(yán)重度X發(fā)生率X探測力（影響的）嚴(yán)重度（Severity）-

影響對顧客要求的重要程度-如果失敗發(fā)生，也可以和安全及其他風(fēng)險相關(guān)（1=不嚴(yán)重，10=非常嚴(yán)重）

（要因的）發(fā)生率（Occurrence）-

給定要因發(fā)生并導(dǎo)致失敗模式的頻率。有時也可以指失敗模式的頻率（1=不像，10=很像）

探測力（Detection）(當(dāng)前的控制能力)-

當(dāng)前控制計劃的探測或預(yù)防的能力：

在導(dǎo)致失敗模式之前的要因

在導(dǎo)致影響之前探測或預(yù)防的失敗模式

1=可能探測,10=根本不可能探測

[

Measure

]第十八頁，共三十頁。Case4：為了提高家庭暖氣系統(tǒng)的效率，進(jìn)行了一項旨在評估兩種設(shè)備功效的研究。安裝其中一種設(shè)備后，對房舍的能耗進(jìn)行了測量。這兩種設(shè)備分別是電動氣閘和熱活化氣閘。現(xiàn)在，您要確(Que)定是否有證據(jù)證明這兩種設(shè)備之間的差值不為零，以比較出這兩種設(shè)備的功效。第十九頁，共三十頁。原始數(shù)(Shu)據(jù)如下：

1

3

2

4選擇：統(tǒng)計>基本統(tǒng)計量>雙樣本選擇對話框：點擊圖形，選擇數(shù)據(jù)箱線圖2個對象比較差異[

Analyze

]第二十頁，共三十頁。點擊Options，選擇(Ze)如下圖：

5

6圖形輸出如下：7Session輸出如下：P>0.05，Ho成立P<0.05，

Ha成立2個對象比較差異[

Analyze

]雙樣本T檢驗和置信區(qū)間:氣閘內(nèi)置能量消耗,氣閘氣閘內(nèi)置能量消耗雙樣本T

平均值氣閘N平均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤1409.913.020.4825010.142.770.39差值=mu(1)-mu(2)差值估計:-0.235差值的95%置信區(qū)間:(-1.464,0.993)差值=0(與≠)的T檢驗:T值=-0.38P值=0.704自由度=80因此，沒有證據(jù)證明，使用電動氣閘與使用熱活化氣閘在能耗上有差異。第二十一頁，共三十頁。Case5：一家制鞋公司要對用于男童鞋鞋底的兩種材料A和B進(jìn)行比較。在此示例中，研究中的十個男孩都穿了一雙特殊的鞋，一支鞋的鞋底由材料A制成(Cheng)，另一支鞋的鞋底由材料B制成。鞋底類型是隨機(jī)分配的，以考慮到左右腳在磨損方面的系統(tǒng)差異。三個月后，對鞋的磨損情況進(jìn)行測量。第二十二頁，共三十頁。原始(Shi)數(shù)據(jù)如下：

1

3選擇對話框：選擇：統(tǒng)計>基本統(tǒng)計量>>配對T

2

4圖形輸出如下：成對對象比較差異[

Analyze

]配對T檢驗和置信區(qū)間:材料A,材料B材料A-材料B的配對T

平均值

N平均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤材料A1010.6302.4510.775材料B1011.0402.5180.796差分10-0.4100.3870.122平均差的95%置信區(qū)間:(-0.687,-0.133)平均差=0(與≠0)的T檢驗:T值=-3.35P值=0.009P>0.05，Ho成立P<0.05，

Ha成立材料B的性能要比材料A好第二十三頁，共三十頁。

1原(Yuan)始數(shù)據(jù)如下：

3選擇對話框：

2

4選擇：Stat>ANOVA>One-way(unstacked)

One-wayANOVA:Data,Data2,Data3SourceDFSSMSFPFactor218.789.391.620.217Error27156.585.80Total29175.35S=2.408R-Sq=10.71%R-Sq(adj)=4.09%Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev--------+---------+---------+---------+-Data1010.3762.277(---------*----------)Data2109.3361.815(---------*----------)Data31011.2722.986(---------*----------)--------+---------+---------+---------+-9.010.512.013.5PooledStDev=2.408Session輸出如下：P≤0.05說明有差異各機(jī)床95%信賴區(qū)間3個對象以上比較差異[

Analyze

]第二十四頁，共三十頁。

1原(Yuan)始數(shù)據(jù)如下：

2

3選擇對話框：

4Session輸出如下：改善前后數(shù)據(jù)對比分析[

Improve

]第二十五頁，共三十頁。原始數(shù)據(jù)(Ju)如下：

1

2選擇：Stat>ControlCharts>VariablesChartsforSubgroups>xbarR平均值管理圖[

Control

]第二十六頁，共三十頁。輸入一子組