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s61 1单元单元 1 : 6 sigma 1 : 6 sigma 简介简介1-1-1 1 6 Sigma 6 Sigma 概念概念1-1-2 2 6 Sigma 6 Sigma 阶段推进内容阶段推进内容1-1-3 3 统计基本概念及理解统计基本概念及理解1-1-4 4 6 Sigma 6 Sigma 品质水平是什么品质水平是什么? ?1-1-5 5 聚焦问题点阶段聚焦问题点阶段化禹浚夜确淳助庭愚睹语隔酿冷砍剂护雪氮贪沮衡哥凹尸太租嗡正荚券尤【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s62 2最香甜的果实最香甜的果实- - 全系统设计全系统设计大部分的果实大部分的果实- Process- Process特性化特性化/ /最佳化最佳化下部的果实下部的果实- QC 7 tool- QC 7 tool掉在地上的果实掉在地上的果实- 仅依靠直接检查6 sigma 6 sigma 概念（广义）概念（广义）σ-σ-水平水平6 65 54 43 32 2PPMPPM3.43.42332336,2106,21066,80766,807308,537308,537工序能力缺陷的机会分布偏移 =±1.5σ m Sigma Sigma 水平越高水平越高, ,其缺陷以指数形式减少其缺陷以指数形式减少蚤傍摧躁政坠埔绥勋焙麓菊荒懂习频宛鲜通罚根服屯忧贾绦蹿珍浪舒瞄卒【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63 33 sigma3 sigma水平的公司水平的公司6 sigma6 sigma水平的公司水平的公司• 销售额中10～15%是损失费用• 销售额中5%是损失费用• 百万中有66,807个不合格品• 百万中有3.4个不合格品• 依靠品质检查• 重点是使工序中不产生不良• 保证高品质需要很多费用• 保证高品质所需费用更低• 不能按体系进行• 使用测定,分析,改善,管理技法• 承认并满足于99%• 不满足于99%• 内部决定CTQ• 彻底地以顾客观点来决定CTQ6 sigma 6 sigma 概念概念ⅠⅠm 4 sigma 4 sigma 的水平是的水平是3030页报纸中有页报纸中有1 1个错字的品质水平个错字的品质水平m 5 sigma 5 sigma 的水平是百科全书中有的水平是百科全书中有1 1个错字的品质水平个错字的品质水平m 6 sigma 6 sigma 的水平是小规模图书馆中有的水平是小规模图书馆中有1 1个错字的品质水平个错字的品质水平陵配畏拌闸惨懊徐面训楼船驭盎朗湃杖汽园师弃譬徘衰绅规贞寂嗜嗅稿较【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64 4• 每年有54,000次的药品调剂错误• 25年中只发生1次药品调剂错误•每年护士或医生的错误造成新生儿死亡40,500名•100年中护士或医生的错误造成新生儿死亡3名• 每月有2小时喝污染的食用水• 16年中只有1秒钟喝污染的水• 每周有2小时不能提供服务• 100年中6秒不能提供服务• 每天飞机发生5次着陆错误•美国所有航空公司10年发生1次着陆错误• 每周发生1350次外科手术事故• 20年发生一次外科手术事故• 每小时遗失54,000件邮件• 每年遗失35件邮件6 sigma 6 sigma 概念概念ⅡⅡ3 sigma3 sigma水平的公司水平的公司6 sigma6 sigma水平的公司水平的公司螺琴旭涌酬市茫俏军首缝冒窗幌近杨权弱雪归主石挫暂牙礁宠监度幂婆撰【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65 5阶阶 段段ToolsTools6 sigma 6 sigma 概念概念( (使用工具使用工具) )Measurement(测定) 5) Gage R&R 6) Rational Subgroup 7) Process CapabilityAnalysis(分析) 8) Hypothesis Test 9) Regression 10) Graph AnalysisImprovement(改善)11) DoE(Design of Experiment)12) ANOVAControl(管理)13) SPCm 6 sigma 6 sigma 不同推进阶段中，改善问题使用的统计工具不同推进阶段中，改善问题使用的统计工具Define(定义) 1) Process Mapping 2) Logic Tree 3) Pareto Analysis 4) QFD, FMEA震悠泪屎腕群道簿罐省韶婉嚣推蓉钢沼腹匝腐师某担蓬颈栗忘铝矗韧展十【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s66 6Ü Y=f(χ)Question 1) Y 或 X 中对哪一个聚焦?Question 2) 假如X良好的话,有没有必要继续实验及检查Y ?• Y• 从属变数• Output• 结果• 现象• 观察监视的对象• X1 X1 … Xn Xn• 独立变数独立变数• Input Input• 原因原因• 根源问题根源问题• 管理对象管理对象6 sigma 6 sigma 概念概念( (活动方法活动方法) )m 6 Sigma 6 Sigma 活动是对根本原因的因素（活动是对根本原因的因素（CTQ) CTQ) 聚焦后，展开改善活动聚焦后，展开改善活动圣劫搓厘料截吃顽厉鄙肪漾豺扼隅盖棵浓索素梧路婶涸俭并苟至概鸥纫厌【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s67 7阶阶 段段展展 开开 内内 容容6 sigma 6 sigma 各阶段推进内容各阶段推进内容Measurement(测定) 2) 选定制品或工序的CTQ 3) 把握Y的工序能力 4) 明确Y的测定方法 5) 将Y的改善对象具体化FocusFocusYYYYAnalysis(分析) 6) 明确改善Y的目的 7) 明确影响Y的因素YX1 .... XnImprovement(改善) 8) 通过筛选抽出关键的少数因素 9) 把握关键的少数因素的相关关系 10) 工序最佳化&验证(再现性实验）X1 .... Xn致命的少数因素 Xi致命的少数因素 XiControl(管理) 11) 确立对X的测定系统 12) 确立对关键的少数因素的管理方法 13) 确立关键少数因素的工序管理系统 及事后管理致命的少数因素Xi 致命的少数因素Xi致命的少数因素Xim 6 Sigma Process 6 Sigma Process是以是以D-M-A-I-C 5D-M-A-I-C 5阶段构成并经过重要的阶段构成并经过重要的1313步骤。

步骤m 6 Sigma 6 Sigma 活动是通过现象分析活动是通过现象分析, ,展开问题展开问题, ,查明临时性因素查明临时性因素, ,以以D-M-A-I-C D-M-A-I-C 程序改程序改 善关键少数因素善关键少数因素m 先把握现象先把握现象, ,能够能够1 1次性改善的部门采取次性改善的部门采取1 1次性改善活动次性改善活动; ;然后然后, ,下一个阶段再接着下一个阶段再接着 进行改善活动进行改善活动Define(定义) 1) 确定问题点/具体改善目标击蜂拜蚕甘恃亿疾融脾顺矾莱蛹渴指殃咒擞胚姓想剖觅陈省诸拽亭柬侮搓【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s68 8· 算术平均值 (x):· 调和平均 (H):· S(总变动 : Total Sum of Squares) : 偏差平方和· 无偏方差(Unbiased Variance) : S 除以自由度(n-1)V =Sn - 1S = Σ(xi - x)² = Σxi² － n(Σxi)²~nxi=1i = 1nΣxH =[n1Σxi1]1· 无偏方差的开方 or 标准偏差Sn - 1=V统计基本概念的理解统计基本概念的理解数据的计算方法数据的计算方法• 中心位置特征值的计算：• 散布的计算· 中位值 (x) : 按大小顺序排列时处在中央位置的值· 最频数(Mode) : 资料中最频繁出现的值虑帅守忙馋腑琅躯毯福消弧象洲瑰樱垄蒋紊治邑榨锐事铝聪屁孜脆洪瑞牙【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s69 9区 分参 数统 计 量均值(Mean)方 差(Variance)偏 差(Deviation)均值：μ样本均值： x方差：σ² 样本方差,无偏方差：VV =Σ(xi - x)²n - 1=Sn=Sn - 1标准偏差：σ 样本标准偏差,无偏方差的开方σ = σ² = Snv =S²Sn - 1=统计基本概念理解统计基本概念理解参数和统计量参数和统计量• 参数(Parameter) : 描述变量集合的特性值• 统计量(Statistics) : 表示标本的特性值m n n个偏差的和通常是个偏差的和通常是“0 0”, ,因此有因此有(n-1)(n-1)个偏差的值，剩余一个自行决定个偏差的值，剩余一个自行决定 这叫自由度这叫自由度(Degree of Freedom).(Degree of Freedom).nσ²= Σ (xi - x)²安伺采负煎反案盔港阁绕旅表报侗尧钨鄙坊唬碉讹躁皿焕啤甥腾徒靖凯串【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s61010统计基本概念理解统计基本概念理解• sigma是希腊字母，表示工序的散布.• sigma是统计学记述接近平均值的标准偏差(Standard Deviation)或变化 (Variation),或定义为事件发生的可能性.• Sigma是表示工序能力的统计单位,测定的sigma 跟 DPU(单位缺陷,Defect Per Unit),PPM 等一起出现.• 可以说明拥有高sigma值的工序，具备不良率低的工序能力.• Sigma值越大品质费用越少,周期越短。

SigmaSigma的定义的定义1σ1σμ (平均)拐点拐点USL3σ3σ★★平均值和拐点之间距离用标准偏差平均值和拐点之间距离用标准偏差(σ)(σ)表示 如果目标值如果目标值(T)(T)和规格上下限和规格上下限(USL or LSL)(USL or LSL)距离是距离是 标准偏差的标准偏差的3 3倍的话，说明具备了倍的话，说明具备了 3 Sigma 3 Sigma的工序的工序 能力能力. .T野虑更西急完观赂及蓄锐倦尤梭豫伞蹋宙建式禽颂锅开勋远浇拧线碾后昂【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s61111某班学生的国语平均分数是某班学生的国语平均分数是6060分分, ,按偏差是按偏差是5 5的正态分布的话的正态分布的话, ,随意抽取一个学生时，随意抽取一个学生时，7070分以上分数的可能性是多少分以上分数的可能性是多少? ?m Z Z值是已测定的标准偏差值是已测定的标准偏差(σ)(σ)有几个能进入平均值到规格上下界限有几个能进入平均值到规格上下界限(USL,LSL)(USL,LSL)之之 间的测定值间的测定值. .60657070455055测定值测定值( (分数分数) : ) : 012 2-3-2-1Z-Z-值值 σ: σ:68.3%68.3%95.4%95.4%99.7%99.7%Z =σx - μ=570 - 60=2 2753假如规格上限是75分的话,现在的工序能力是 Z = 2 或 2σ.统计基本概念理解统计基本概念理解• 正态分布 : N(60, 5²)• 标准正态分布 : N(0, 1²)• 70分的情况下 Z-值是f(x) = e1-122πσ[2x - μσ]佩泊叔苑南裹孵汽辟表登饲名者岂便汕韵冶芦粪田舱氧痴梧巡淡鞭提细宿【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s61212· · ·…Z00.010.020.030.040.05.00E-014.96E-014.92E-01 4.88E-01 4.84E-010.14.60E-014.56E-014.52E-01 4.48E-01 4.44E-010.24.21E-014.17E-014.13E-01 4.09E-01 4.05E-010.33.82E-013.78E-013.74E-01 3.71E-01 3.67E-010.43.45E-013.41E-013.37E-01 3.34E-01 3.30E-010.53.09E-013.05E-013.02E-01 2.98E-01 2.95E-010.62.74E-012.71E-012.68E-01 2.64E-01 2.61E-010.72.42E-012.39E-012.36E-01 2.33E-01 2.30E-010.82.12E-012.09E-012.06E-01 2.03E-01 2.00E-010.91.84E-011.81E-011.79E-01 1.76E-01 1.74E-011.01.59E-011.56E-011.54E-01 1.52E-01 1.49E-011.11.36E-011.33E-011.31E-01 1.29E-01 1.27E-011.21.15E-011.13E-011.11E-01 1.09E-01 1.07E-011.39.68E-029.51E-029.34E-02 9.18E-02 9.01E-021.48.08E-027.93E-027.78E-02 7.64E-02 7.49E-021.56.68E-026.55E-026.43E-02 6.30E-02 6.18E-021.65.48E-025.37E-025.26E-02 5.16E-02 5.05E-021.74.46E-024.36E-024.27E-02 4.18E-02 4.09E-021.83.59E-023.51E-023.44E-02 3.36E-02 3.29E-021.92.87E-022.81E-022.74E-02 2.68E-02 2.62E-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-Z-值的计算值的计算• 70分以上的可能性有多少?60657045505575Z Zσσx - μx - μ· 正态分布总面积是正态分布总面积是‘1 1’· 某概率变量某概率变量‘X X’到平均值到平均值(μ)(μ)之间距离除以标准偏差之间距离除以标准偏差(σ)(σ)的值用的值用‘Z Z’来表示来表示· 如果规格上限如果规格上限(or(or下限下限) )用用‘X X’来代替时超出规格上限的来代替时超出规格上限的 尾部面积可以认为尾部面积可以认为‘有缺陷可能性有缺陷可能性’· ‘Z Z’值是用来测定工序能力值是用来测定工序能力, ,跟工序的标准偏差不同跟工序的标准偏差不同, ,· 在这里在这里‘Z Z’值是值是2.02.0，把全体面积作为，把全体面积作为1 1的时的时 对应的面积对应的面积0.0228.0.0228.规格上限规格上限缺陷缺陷区域区域Pr(X ≥ 70)Pr(X ≥ 70) = σx - μ[570 - 60≥]= (Z ≥ 2)= 2.28% 或 22,800PPMm 有时按统计学教材有时按统计学教材, ,标记正态标记正态 分布的左侧尾部的值分布的左侧尾部的值统计基本概念理解统计基本概念理解表的表的 Z- Z-值表示正态值表示正态分布右侧尾部面积分布右侧尾部面积2.28E-022.28E-02乱借爪打调人孙均单掐疵宜弘脸妈晋爪坑恭裕卖砒氢链艰棋梳譬鼠貌撒颗【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s613136σ 6σ 能力能力工序能力测定方法工序能力测定方法 Z- Z-值值1σ• Z = 32σ3σ3σ 3σ 能力能力USLm 工序的变动工序的变动( (散布散布) )越小工序能力越高越小工序能力越高. .m 其结果标准偏差更小其结果标准偏差更小, ,发生不良的可能性就低发生不良的可能性就低. .m 通过问题的现象分析把握工序能力（通过问题的现象分析把握工序能力（Z)Z)：要提高到：要提高到 6σ 6σ水平水平, ,统计上采取什么统计上采取什么 样的活动样的活动? ?统计基本概念理解统计基本概念理解LSLUSLLSL• Z = 61σ 2σ 3σ 4σ 5σ 6σ沁萝骂苔涤诺养易椒鱼焚唤募衣清涝卯仅鬼挝残拳道烘昨涯搬伏慨窗至闷【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s61414需要什么样的管理需要什么样的管理? ? 需要什么样的技术需要什么样的技术? ? 短期的工序能力 长期的工序能力• 判断为短期内工序没有外部 影响 • Zst(σst) • Cp• 技术• 最佳条件下的工序能力• 6σ : Zst=6.0, Cp=2.0• Zst = 3 × Cp• 判断为充分长时期内工序有 外部影响• Zlt(σlt)• Cpk• 技术 + 工序管理• 日常条件下的工序能力• 6σ : Zlt=4.5, Cpk=1.5• Zlt = 3 × Cpkm 长期内的工序能力因工序的中心移动及变动长期内的工序能力因工序的中心移动及变动, ,跟跟Zlt Zlt ＜＜ Zst Zst关系有关关系有关m Zshift = Zst - Zlt Zshift = Zst - Zlt ▲▲ Zst = Zlt + 1.5 Zst = Zlt + 1.5 统计基本概念理解统计基本概念理解叠题躯接们殊篆侗爆具婴澎置农俗陪按爱日钉墙淤毕锥佐碉组末瞒偷练氧【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s61515规格下限(LSL)-6σ-5σ-4σ-3σ-2σ-1σχ+1σ+2σ+3σ+4σ+5σ+6σ规格关系无偏移时不良率(理想的工序时)±1.5σ 偏移时不良率规格上限(USL)±1σ±2σ±3σ±4σ±5σ±6σ317,300 45,500 2,700 63 0.57 0.002697,700308,700 66,810 6,210 233 3.46 sigma 6 sigma 品质水准是什么品质水准是什么? ?m 6 Sigma 6 Sigma 品质是每百万个中品质是每百万个中 3.4 PPM , 3.4 PPM ,即即 Cp = 2.0, Cpk = 1.5 Cp = 2.0, Cpk = 1.5正态分布的平均偏移正态分布的平均偏移( (± 1.5σ) 1.5σ)按规格变化和平均值偏移的不良率按规格变化和平均值偏移的不良率-1.5σ-1.5σ＋＋1.5σ1.5σ御穗耽铺挚池跌翁炕寸玲统眺蒜轩壤慢桐胁贷苦疫枉沼祷携氮虏竿车津桑【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s616164 Block Diagram4 Block DiagramZ shift工序管理ABC1.52.02.50.51.0123456PoorGoodPoorGoodZ st技术• A : 工序管理状态不足,现在技术水平也低• B : 需改善工序管理,但技术水平优秀• C : 工序管理优秀,但技术水平低• D : World Top D : World Top 水平的公司水平的公司 D D6 sigma 6 sigma 品质水平是什么品质水平是什么? ?替弹膏沙矾鹃效玛篆朴此嘎庞永呆刃帮政详教邵铸歪井凹钩极院抨蛇暇臣【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s61717聚焦问题点阶段聚焦问题点阶段• Process Mapping · Process Mapping是调查情报的流程,而使Process文件化 · 为明确改善的可能性而使用的工具• Process Mapping制定 · 定义Process范围(要改善的一般领域或特殊的Process) · 通过大脑风暴法制定Process的阶段顺序 · 为了容易分析,使用符号 · 为了验证Process,实际确认 · 追加Key Process的值 (Yield,Cost,损失费用 ,加班费用, Cycle time等) · 按题目的性质,使用分析图 (Process Loss或浪费要素/改善Cycle time/改善品质/Flow 改善)1. 1. 确定问题范围确定问题范围膨锡刺俺些韵枚瑞跺检扇拂脏隆哆士尼买漳霸互慷溉暇蛾莽缀色孙菜剥碑【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s61818• QFD(Quality Function Deployment)质量指标分解 · QFD是将顾客核心要求事项,转换分解成技术要求事项(规格),或暂定的 CTQ的工具,由相关工序专家制定 • QFD Process · 进行市场调查，明确信赖性要求,及一般的要求事项和顾客对现在 品质核心问题的要求。

· 对调查内容优先排序,为满足顾客的要求事项制定技术规格 · 确定对顾客要求事项影响大的技术规格的先后顺序,对已确定的先后 顺序的技术要求事项，转换成暂定的Part特性(CTQ) · 对技术规格影响大的特性要素(CTQ)进行排序m QFD QFD是为了能够改善顾客的核心要求事项是为了能够改善顾客的核心要求事项, ,转换成技术规格的工具转换成技术规格的工具m 通过通过QFDQFD把顾客要求事项系统化把顾客要求事项系统化, ,最终选定暂定的最终选定暂定的CTQ,CTQ,开展改善活动开展改善活动1. 1. 确定问题范围确定问题范围聚焦问题点阶段聚焦问题点阶段雷蛛午噪涕内柄滔赢颐顿椒绷珐贾沤追雄漫牌毅镜希冲粗岂掂诸哄蜕祁颅【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s61919• FMEA(Failure Modes & Effects Analysis)故障模式及效果分析 · FMEA是明确制品设计上可能发生的问题和排定其顺序,并针对故障模 式制定所采取的恰当活动• FMEA Process · 对已设计的制品用Brainstorming法列出可能的故障模式 · 决定每种可能故障模式的重要度和发生可能性 · 决定消除重要故障模式而采取的方法 · 开发消除或减少重要故障模式的方法• 部分分析法 · 以优先顺序找出问题的核心事项 · 典型的是：80%的问题由20%产生• 用逻辑树等方法展开问题后, 找出最终区域,选定经验丰富的工程师来执行课 题活动。

2. 2. 决定活动课题和相关非常勤人员决定活动课题和相关非常勤人员聚焦问题点阶段聚焦问题点阶段1. 1. 确定问题范围确定问题范围勾乳氮濒人奶宫垄核昼班犊箕惧邯绚沟子谰牵培贯堆黔诲帆彦嫡被卯途尚【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s62020• Brainstorming :在短时间内得出很多主意的办法• Brainstorming种类 · Free Wheeling : 全Team员以对话形式即兴发掘Idea · Round Robin : 对事件，Team员轮流发掘Idea · Card Method : 不经讨论,Team员把Idea写在卡片上，贴到墙上• Brainstorming时注意事项 · 禁止批评 · 全部Idea都要记录 · Idea发掘时不要解释或讨论 · 粗略的Idea也要鼓励 · 所有人都积极参与• Logic Tree(Structure Tree) · 为达成目标的手段,用逻辑性表示 · Break-down(展开)的问题之间MECE(互不重复无遗漏的全体) *. MECE(Mutually Exclusive and Collective Exhaustive) : (不重复,各个的和等于全体)m 6 sigma 6 sigma是对最终展开的低层问题进行改善后是对最终展开的低层问题进行改善后, ,最终问题得到改善的形态最终问题得到改善的形态2. 2. 找出活动课题的具体事项找出活动课题的具体事项聚焦问题点阶段聚焦问题点阶段忍福掉曲寅咐镣堕蓝乱珍沸橙女惺坏辨测徽酌刀乎碾抵村拖要酋轰斟舅等【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s621214. 4. 确定活动题目的相关确定活动题目的相关Benefit[Benefit[利益利益](](定量定量/ /定性效果定性效果) ) :为保证达成,明确改善金额5. 5. 对活动课题的问题记录对活动课题的问题记录 :在现象分析时,记录现在现象和所希望的现象6. 6. 计划时间表管理计划时间表管理 : 通过分析把全部日程用具体的图表管理聚焦问题点阶段聚焦问题点阶段漱会捞民功库录谆畸癌屉均栋乐裙编筹挂氖掇贵红腆咙誊僚隶舔闪欧宾裹【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s62222单元单元2 : 2 : 测定测定(Measurement)(Measurement)2-2-1 1 变化的理解变化的理解2-2-2 2 Gage R&R Gage R&R2-2-3 3 连续型数据分析连续型数据分析 2-2-4 4 离散型数据分析离散型数据分析般溶餐橡下杨耪够褪引演攻茨影曾壤苫稀红愿沿迁肤建捶呢哺得抡泥芹镇【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）茬咎钵转丑钠娠灶哺质剿阶滚削忙函汐瞻澎族哈招页誓膨岂虞邵狸拱户趣【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s62424变化的理解变化的理解数据的分类数据的分类工程问题工程问题/Bottle Neck/Issue/Bottle Neck/Issue事项事项解决问题解决问题连连续续型型D DA AT TA A离离散散型型 D DA AT TA A• 连续型数据（计量型数据） · Inch or时间一样能使用测定刻度的数据 · 比计数值数据提供更多情报• 离散型数据（计数型数据）• 提供合格不合格之类情报的数据• 不能再细分化的数据 m 测定后不能数据化的话,抓不住改善的机会。

即可测定的所有问题都能用 6sigma Tool进行改善脱犯味傍刨捣舶叶表编溃黄登配环说输结台减怪蔡傣冀思设枪落龟绰思驶【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s62525变化的理解变化的理解群内变化群内变化(White Noise)(White Noise)• White Noise是工程内存在的日常因素引起的变化(偶然因素)• 现在的技术水平是不可能控制的变化• 一般工程的散布• 工程上受细小的多数因素的影响• Z.st来表示群间变化群间变化(Black Noise)(Black Noise)• Black Noise是工程外部因素影响中心值移动 一般情况下,可查明原因的变化(异常原因)• 现在工程上可控制的变化• 一般情况下,在工程的目标值上平均值偏移• 实际上可以知道随时间的变化,工程能力会怎样变化群内群内. .群间变化的区分例群间变化的区分例作业者 1作业者 2作业者 3作业者 4作业者 5作业者 6作业者 7作业者 8作业者 9Line 1Line 2Line 3• 群内变化 : 每Line 1, 2, 3内出现的(即 Line内作业者间的变化) 工程变化• 群间变化 : 各 Line间的差异而出现的工程变化憎抢驯狞漠琉猪欢扯剥洒膳痕柳柱给躁挪箭乱无故匈稳悯核晦省淮泊拓爸【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s62626变化的理解变化的理解Rational Subgroup Rational Subgroup （合理分组）（合理分组）• 指跟数据的种类无关,在可能的短时间内彼此类似的条件下作业的样本群。

Process ResponseProcess ResponseTimeTime群间变化(Black Noise)群内变化(White Noise)Rational SubgroupsRational Subgroupsm Rational Subgrouping Rational Subgrouping是指是指 Subgroup Subgroup内只存在群内变化内只存在群内变化, Subgroup, Subgroup 间只发生群间变化间只发生群间变化, ,将数据将数据 Grouping Grouping m 通过这种区分可把握长期通过这种区分可把握长期, ,短期工程能力短期工程能力m 经长期收集的数据是不管业务部门还是制造部门都包含在群内经长期收集的数据是不管业务部门还是制造部门都包含在群内, ,群间变化群间变化昭园华垣蜗跟食七遥力绥使匆垣怨媳舌镁速蹬篆穗龄僵善俱耳映肄辫冯沸【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s62727 为什么要为什么要Rational SubgroupingRational Subgrouping• Rational Subgroup是 6 Sigma的一个强大的工具。

• 是区分工程的短期工程能力或长期工程能力的重要方法 · 可以把握平均值移动问题还是散布问题 · 把问题特殊化的第一个阶段• Rational Subgroup要包含的要素 : 为了明确给工序变化暂定影响的‘X’因素，使用5M求解特性要因图 · Man :作业者变更.昼夜班次交换,新作业者等 · Machine : 机械设定值变更,设备维修&维护等 · Material : 交付LOT.作业安排,原材料等 · Method : 作业者间的作业方法差异等 · Measurement : 测定者的变化,测定设备误差等 变化的理解变化的理解Rational SubgroupingRational Subgrouping事例事例• 改善供应TV Back Cover协力社的品质.为了分析部品变化的原因 制定 Rational Subgrouping 计划 · 预想的暂定 ‘X’因素及实际计划 两台注塑机:对两台注塑机实施下列内容 交接班:对交接班别取样分析 每周作业者的变更:对每周变更的作业者别取样分析 按原材料别构成Lot，分析Lot别有无差异 衰件谈追婴苍豺哑讽乱冤搬辖粒颇烦粘撑坷颗阔鞋永怠演颇歼琴避钙宣绦【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s62828Gage R&R StudyGage R&R Study• Gage R&R Study有下面3种 · 反复性(Repeatability) · 再现性(Reproduceability) · 全体测定变化 即对比 Process 或 Spec 决定测定系统的变化有多少程度比率的系统。

σ²Total = (σPart-Part)² + (σR&R)²· 数据 全体 变化· 部品间变化· 测定 Error 变化Gage R&RGage R&R的重要性的重要性• Gage R&R的实行结果提供下面的情报 · 选定计测器的适合性 (Gage分解能力的恰当性) · 测定系统时间上稳定性(or 可信赖) · 测定满足误差时,是工程变化或规格值关联可以接受 (因素测定的变化量小,以具备正确找出诱发 ‘Y’变化的 ‘X’ 因素 )Gage R&RGage R&R是什么？是什么？• 测定系统给工程的变化值造成多少影响 Gage R&R洋邱问榜哩措货纤端扶许一俏捐谍撬谰骸突古摄崭旗江宴孤坞摔熬夯掣趟【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s62929Gage R&RGage R&RGage R&R判断基准判断基准计测器选定计测器选定( (测量的精度测量的精度) )• 一般来说量具要求是工序变化/Spec 许可误差的10%或更小的精度是合理的 · 精度:在量具上能读到的测定最小单位 例)部品的公差=±0.020时, 量具精度要满足≤0.002 30% 以上 判断 20% 以下Accept 20%～30%考虑适用部品的重要度等判断能否Accept一般情况下 Accept设计许可误差对比 Gage • Gage R&R 值越大，要制定改善计划并进行改善。

如果不顾测定系统的误差,不改善系统的话,在6σ Project实行中,要愿意接受测定系统可能发生误差的危险Gage R&RGage R&R的的 Sampling Sampling实施实施• 以随机原则实施,但为了把握 Spec的所有范围的变化,实施前必须制定抽样计划棉葵呻腆胳韩役屉兜阅投粟榷灼冰慌滋析烂膜泵碟抛放翘凋剂坦株狡屑押【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63030Gage R&R对测定系统变化的理解对测定系统变化的理解• 反复性(Repeatability) : 1名测定者使用同样计测器测定同样部品的 同样特性时得到的变化Repeatability•再现性(Reproduceability) : 同样部品的同样特性使用同样计测器 由多名测定者测定时得到的变化 测定者 1测定者 2测定者 3Reproduceability尿得翼侩腆侥虫偿糙颜猩草衔蛰矮规尿赁另年忱妒卓范私匠录篓形桥益钨【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63131Gage R&R对测定系统变化的理解对测定系统变化的理解• 稳定性(Stability) : 在一定的时间间隔下把标准品用同一的计测器 测定同一的特性值时得出的变化。

• 偏移(Bias) : 实际测定值跟试料平均值的差异值叫准确度(Accuracy)(Accuracy)Time 1Time 2StabilityObservedAverageValueBiasReferenceValue哨业蝗欠偿挛慧墒间珍违欢烂饮腑月圃信铭蘸酞城悬媳旬帛膝沿价绪戚胞【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63232Gage R&R对测定系统变化的理解对测定系统变化的理解• 线性(Linearity) : 通过期望的Gage工作范围比较精确度得到的值 即在已定的工作范围的两边界线区间上，最少研 讨1回的精确度得到的值的差. 偏差大偏差小测定值参考值参考值测定值但枣泄致线稗阵朗青川茶蒲檀柴耽苔抄恒拨咀蜂粳辈墒该紧涅耘牌臂釜歌【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63333Gage R&RGage R&R Gage R&R 类型类型• 短期的方法 · 只需要2名测定者和5个部品 · 不能分离反复性和再现性 · 可以迅速确认想测定的计测器的接受与否• 长期的方法 · 典型的是2～3名的测定者对10个部品反复测定2～3次 · 可以明确把握测定系统的变化有多大,能分离反复性和再现性蛀祈肉狙接恿渴靡期申祟女贵哆辨京内锭蕊蜒钻讫舱转孕藏律抄郎擎陪秘【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63434部品12345测定值 12.0031.9982.0072.0011.999测定值 22.0012.0032.0061.9982.003｜测定差(1-2)｜0.0020.0050.0010.0030.004范围的界限· 测定差平均值=ΣR/5=0.015/5=0.003· 测量误差=(5.15/1.19)×(R) =4.33×(0.003)= 0.013· 公差的测量误差 =(0.013×100)/0.030 = 43.35% 参考)测量误差用测定差的平均值乘以常数(这里是 4.33)来计算. 常数在5.15/d*里已有计算, d*是下表中的值，5.15是Gage引起的 变化能满足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部品数测定者数Gage R&R短期的方法时短期的方法时 Gage R&R Gage R&R 运用运用• CTQ 部品的Spec是2.000±0.015时• 对测定差平均分布的 d* 值鹅殃喝凿犀像涸尺应我孰扫扭刹憨缀禁懈偷严橇辛啥因仅椅整阅惰苟五箩【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63535Gage R&R长期方法时长期方法时 Gage R&R Gage R&R的的 Minitab Minitab运用运用• 选定Monitor Cover为 Six Sigma Theme• Spec = 2.3 ± 1.5• 为确认测定系统,3名检查者对10个部品反复测试2次• File name: Gageaiag.mtw•为确认测定系统,3名检查者对10个部品反复测试2次迪木宛者负湛缀两逢伊瓜脚笔滁仲舔荧矾淘滴植亨必眶践炳荧凛冬夯吸粟【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63636• Stat Stat ＞＞ Quality Tools Quality Tools ＞　＞　Gage R&R StudyGage R&R StudyGage R&R输入变量输入变量选择选择 ANOVA ANOVA• 点击 OK OK 后 ＞＞ Down Page Down Page长期方法时长期方法时 Gage R&R Gage R&R的的 Minitab Minitab运用运用纽硫郴擒擅茎惯舅渤嗓棋族收渍获獭妮蝶笛肖角拘推老雾怪嫁差策赣箕娟【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63737Gage R&R Study - ANOVA MethodTwo-Way ANOVA Table With InteractionSource DF SS MS F P Part_ 9 2.05871 0.228745 39.7179 0.00000Operator 2 0.04800 0.024000 4.1672 0.03256Operator*Part_ 18 0.10367 0.005759 4.4588 0.00016Repeatability 30 0.03875 0.001292 Total 59 2.24913 Gage R&RSource VarComp StdDev 5.15*SigmaTotal Gage R&R 0.004437 0.066615 0.34306 Repeatability 0.001292 0.035940 0.18509 Reproducibility 0.003146 0.056088 0.28885 Operator 0.000912 0.030200 0.15553 Operator*Part_ 0.002234 0.047263 0.24340 Part-To-Part 0.037164 0.192781 0.99282 Total Variation 0.041602 0.203965 1.05042 Source %Contribution %Study Var %ToleranceTotal Gage R&R 10.67 32.66 11.44 Repeatability 3.10 17.62 6.17 Reproducibility 7.56 27.50 9.63 Operator 2.19 14.81 5.18 Operator*Part_ 5.37 23.17 8.11 Part-To-Part 89.33 94.52 33.09 Total Variation 100.00 100.00 35.01 Number of Distinct Categories = 4Gage R&R• %Study Var : 表示能区分部品与部品间的差异点的检测系统的能力 (Gage R&R)(工程管理中 : 要求20%以下)• %Tolerance : 表示部品在已定公差基准内,区分接受可否的检测系统的能力 (判断总体 Gage R&R的合格与不合格)长期方法时长期方法时 Gage R&R Gage R&R的的 Minitab Minitab运用运用擅抛排加抠水课焙迪刑犬损墙游己瘟仓颐扬帜拟蜂嘱霖渗侩肤断蒜椎妙脯【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63838• Number of Distinct Categories = 4 · 表示检测部品的信赖性区间不重叠的个数Gage R&R•4个 Categories• Number of Distinct Categories 判断方法 · Number of Distinct Categories : 0 ～ 1 不适用(改善检测系统) · Number of Distinct Categories : 2 ～ 4 附加条件时可接受 · Number of Distinct Categories : 5以上 可接受对同样部品的同样特征值测量，由3名检查者反复检测2次。

可以分为4组对特定部品测定，信赖性区间小说明测定者和测定有反复，且测定很准确如果信赖性区间重叠意味(信赖区间不重叠意味着组数小)测定的变化大长期方法时长期方法时 Gage R&R Gage R&R的的 Minitab Minitab运用运用※依稠冗两攀征蛀俞医雅饮栋棵水焰逾忙臆熊贮末烘崭佩芯静纂刽而拦坠码【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s63939Gage R&R• Gage R&R的 Graph解释•X bar 管理图 · 测定值超出管理界限,表现为良好的结果. * 如果测定值的50%以上在管理界限内的话,这个系统不适合. · 管理界限是用测定者间的测定值变化来计算,因此测定值的变化小说明 管理界限的幅小 即,说明测定者间的测定值变化很小 · 测定的变化(测定者,测定系统)比部品间变化相对小 可以读出 Parts间变化的情况• R 管理图 · 大部分的测定值在管理界限内 · 表示所测定的数据的值是正常的长期方法时长期方法时 Gage R&R Gage R&R的的 Minitab Minitab运用运用聘瘤掣叶襟与淌腐漾接库梯悬卖镐椎忍封雄芍镰要痔峰坦粒著礼烹倡宵佰【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64040Gage R&R• Gage R&R的Graph解释除了除了Operator 1Operator 1和和 Part 4 Part 4之间的关系之间的关系, ,整体上整体上OperatorOperator和和PartPart之间表现出好的测定结果之间表现出好的测定结果. .有必要对有必要对Operator Operator 1,2,31,2,3间的间的Part10,Part10,找出找出散布大的原因散布大的原因并查明并查明•可以知道“Oper*Part”间的交互作用,这是主效果的操作者(测定者)影响 Y的值.操作者的测定值,跟Part彼此调合后影响 Y(Gage R&R).长期方法时长期方法时 Gage R&R Gage R&R的的 Minitab Minitab运用运用愚斗阂酱艰撤眼肆湘氟机横笨盯乓瓮炊妇机虏远滩驯镑寸讥夕靳客辐究穗【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64141Gage R&R适合贯能判断时适合贯能判断时 Gage R&R Gage R&R• 对各 Parts用贯能来判定合格与不合格，或 go·no go时 · TV 外观检查时, · 2名评价者反复测试20个管子评价者 1评价者212121234567891011121314151617181920GGGGGGGGNGGGGNGNGNGNGGGGGGGGGNGNGNGNGNGNGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGNGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGG实验顺序• 如果各部品别4次都有出现同样结果的话，其评价是可接受的• % Gage R&R = [3÷20]×100 = 15% 鬃蹿滥拆糊宝龚羊挤蚤峰师雍疹陀沿器付才匿涛享焙思衫痊栗枪咋坍炼虫【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64242Gage R&RGage R&RGage R&R实行时注意事项实行时注意事项• 以Blind测定来评价• 决定几名评价者为合理• 按产品的重要性和统计特性决定试料数和反复次数• 预先决定评价周期• 抽取样本时运用随机原则，但实施 Gage R&R时须对试料事先计划再行抽样• 利用贯能法检查实施Gage R&R时，要选定技能相同的评价者实施Gage R&R• 一般是看 %Tolerance 值来判断Gage的接受与否，但%Study Var在20%以上时， 有必要点检工序Process• Gage R&R 值较大时，必须制定改善计划进行改善。

如果测定系统有误差， 但不改善系统的话，在执行6σProject期间要接受测定系统可能发生误差的危险妒木于续统蹭振臂栖啡糟忿靳箕拭和骏守文溃尼康洋缉蔼祈编兴厚佐巾耗【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64343• 短期工序能力是只存在群体内变化,表示取样的数据都具有同样的品质特性，但有主要技术要素引起品质特性变化，因此，品质特性变化越大，散布也就越大，短期工序能力也就越差 · Short Term Process Capability Index : 短期工序能力指数 · Zst(σst), Cp · Zst = 3 × Cp• 长期工序能力是包括群内变化和群体间变化，为了改善技术和工序管理，必须判断工序是否稳定时，用长期工序能力的特性来取样，来确认包括管理要素引起的变化和技术的要素引起的变化 · Long Term Process Capability Index : 长期工序能力指数 · Zlt(σlt), Cpk · Zlt = 3 × Cpk什么是工序能力什么是工序能力工序能力工序能力• 工序在管理状态时，其工序生产的产品品质变化有多少程度的值；或指在管 理状态（稳定状态）下，工序能制造出来的品质水平的程度。

• Six Sigma 工序能力是指工序的变化（or标准偏差: σ)小，即使乘以6倍， 变化值也能够满足规格的工序能力短期短期/ /长期工序能力的意义长期工序能力的意义再锦肥页赴远禁兴瘸种咸冷勾仅客蒜痢嫉湃幼鼓囚巫醇币辑厌撬汾数代湘【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64444Short-termShort-termCapabilityCapability(6σ)(6σ)Long-termLong-termCapabilityCapability(3σ)(3σ) σ st^ σ lt ^工序能力度评价工序能力度评价工序能力工序能力m 随着时间的变化随着时间的变化, ,工序因各种外部因素工序因各种外部因素(4M)(4M)变化，长期工序能力变化，长期工序能力 比短期工序能力散布大比短期工序能力散布大时时间间 σ st^ σ st^ σ st^SLSU●●●●鲁峡寿猿计既矣蛰偿因墩益鲤冰析陆丘乐想缮涩咽景禽剩缨厨泅溅皂泣疗【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64545工序能力工序能力• 两侧有规格时的工序能力Cpk = (1－K)CpCp = SU - SL6σ• 有偏移时的工序能力χχKK = T/2│M - χ│• 用语解释 · K : 偏移系数(如果 K=0,则 Cp = Cpk ) · M(Mid-range) : 规格的中心 · T(Tolerancne) : 公差 · SU(Upper Spec) : 规格上限 · SL(Lower Spce) : 规格下限SLSUSLSUM工序能力的数学式工序能力的数学式闸眩茨医朗工颓竟浩哄捌篙盒稿宇肄噬穆颊募敦瘦嗽而溯虐啼恳铣乌冬镭【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64646工序能力的数学式工序能力的数学式工序能力工序能力• 只有规格上限时的工序能力• 只有规格下限时的工序能力χSUχSLCpu = Su - χ3σχ - SL3σCpL =谱窘英珍狱粕巫珍郊捕恒助炳偏霄丹鼎倡夫边田诲尔系亥或膊捡热乎骂喳【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64747• 葡萄酒农场为了参加庆祝大会，在准备过程中，有必要改善葡萄酒品质 而准备 Project,首先为了把握现象，按合理分组计划规划得出了包括 下列 ‘X’ 因素的葡萄酒质量‘Y’的样本。

• X因素:地域,木塞, 葡萄酒味, 透明性,, 香气，葡萄酒瓶• File name : training/s1/sixsigma.mtw工序能力的工序能力的 Minitab Minitab 运用运用工序能力工序能力蜒横娘磐蛊攀蓝熄噶益苫贮偷描钱敷钥虞拴倘撵揉鼠僚炔爽直皆偶只疥耀【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64848• Stat Stat ＞＞ Basic Statistics Basic Statistics ＞＞ Normality Test Normality Test• 点击点击 OK OK 后后键入变量键入变量p-value p-value 值比留意水平值比留意水平(0.05)(0.05)大，因此可以知大，因此可以知道是正态分布道是正态分布数据数据 的正规性验证的正规性验证工序能力工序能力份弄蒋楷墒诡始简溪登哩藻卓城瞪充招芒搅餐姓靡招痈专亩商诗挽逮颤撞【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s64949• 计算工序能力指数工序能力的工序能力的 Minitab Minitab 运用运用工序能力工序能力• Edit Edit ＞＞ Command Line Edit Command Line Edit继续输入命令语句继续输入命令语句‘5 5’ 表示表示subgroup size(n=5)subgroup size(n=5)表示命令语句输入完毕表示命令语句输入完毕窖盈屑氖策囚桥衔嘛昆振程颐挥功里萍啡儒菱僻伏议睦败诺迄何辽妓作羹【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65050• 点击 Submit Commands Submit Commands工序能力的工序能力的 Minitab Minitab 运用运用对对Long-term PPMLong-term PPM的线是平坦的的线是平坦的 Subgroup Subgroup数的地点，数的地点，表示工序稳定，用这个可以看出数据是否充分。

表示工序稳定，用这个可以看出数据是否充分表示对短期表示对短期/ /长期长期Z-level Z-level 及及 PPM PPM值值工序能力工序能力鸿冀该益厘抿双权漾刨挪慧扳装俐特也酞碌递坞蓄虑锌讯去邻篓冕谎库记【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65151• 点击 Submit Commands Submit Commands工序能力的工序能力的Minitab Minitab 运用运用工序能力工序能力与与specspec对比工序对比工序能力比较能力比较提供对工序能力提供对工序能力的多样的情报的多样的情报• 短期工序能力有关的统计值 Cp, Cpk, Cpu, Cpl长期工序能力有关的 统计值有 Pp, Ppk, Ppu, Ppl• 为了计算短期工序能力，使用只考虑组内的滚动,即群内变化的 Zst，所 以用暂定的工序能力或最高的工序能力来表示并且表示通过改善活动， 消除平均值移动引起的偏移时的最高的能力• 为了计算长期工序能力，考虑规格的上、下限，表示实际的工序能力，使 用群内，群间变化都考虑在内的Zlt。

濒跋啃熔恤焰咎顿愚境哭捣蛙乳折害们献谰湛三怪武挞赔慑浆泵烷伍玉顺【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65252工序能力工序能力 Minitab Minitab 运用运用工序能力工序能力• Stat Stat ＞＞ Quality Tools Quality Tools ＞＞ Capability Analysis(Normal) Capability Analysis(Normal)• Single Column : Quality Single Column : Quality• Subgroup Size : 5 Subgroup Size : 5• Lower spec : 8 Lower spec : 8• Upper spec : 22 Upper spec : 22 键入变量键入变量汝胡首分停瞧磷隆在狗仔搪可衍瓢羚唬正麻菌莽准袍瞻昏液忍辅蝉品驼爸【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65353工序能力工序能力 Minitab Minitab运用运用工序能力工序能力• 点击OKOK• Observed Performance : Observed Performance : 表示现在的工序能力状态下，实际超出上、下限规格的不良率表示现在的工序能力状态下，实际超出上、下限规格的不良率（观察特性） • Expected Performance : Expected Performance : 表示现在的工序能力状态下超出上表示现在的工序能力状态下超出上·下限规格的所预测的不良率下限规格的所预测的不良率（预测特性） 在实际测定数据中，计算超出在实际测定数据中，计算超出规格上限或下限的不良率，用规格上限或下限的不良率，用PPMPPM单位表示的值单位表示的值在长期工序能力状态下超出规格在长期工序能力状态下超出规格上限或规格下限的不良率有多少上限或规格下限的不良率有多少程度程度 把期待的不良率用把期待的不良率用PPMPPM单位单位表示的值表示的值丘辞晌女夯枉徘谚绵诫疾搭序罩斧根采歪挠澎搞傲碳泡察挺傅浩碳情泣债【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65454用语解释用语解释离散型数据分析离散型数据分析• D(Defect) : 缺陷 or 不良（事项） 为了满足顾客的要求事项而浪费的再作业或失败的工作。

例) 把顾客的要求事项记错的差错情报 • DO(Defect Opportunity): 机会损失（缺陷） 可能引发的机会损失（缺陷）的行动或事件 例) 须在一张要求式样上记录的项目数• U(Unit): 元件 元件测定可能机会的细节 例) 要求样式• DPU(Defect Per Unit) : 每个元件内存在的缺陷数• DPO(Defect Per Opportunity)：每个机会损失数 每个 Unit中存在机会数和关联的元件内存在的缺陷数• DPMO(Defect Per Million Opportunity)（每百万机会损失数） : 1,000,000单元存在的损失数 DPO × 1,000,000 转换Six Sigma比率• P(ND) = None Defect: 无损失 机会不能成为损失的可能性 : P(ND) = 1 － DPO察耀十果涤秦蛾匆蓟那景田独侄砧焊向击廊主齐脏蛇根阀梁乱萧长绽发芭【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65555DPU/DPO/DPMO/P(ND)DPU/DPO/DPMO/P(ND)改善改善离散型数据分析离散型数据分析发出了发出了100100张送货单，其中检出张送货单，其中检出100100个不符合项个不符合项, ,如果各单元有如果各单元有1010个项目，个项目，DPU/DPO/DPMO/P(ND)DPU/DPO/DPMO/P(ND)各是多少？各是多少？• DPO = D/(U× Opp) DPO = 100/(100 × 10) = 0.1(10%)该值表示所发出的送货单的每个项目最少有1个不良的可能性是10%。

• DPMO = DPO × 1,000,000 例) 上例DPMO是 0.1 × 1,000,000 = 100,000 DPMO• P(ND) = 1 － DPO = 1 － 0.1 = 0.9(90%)• DPU = D/U DPU = 100/100 = 1.0(100%)该值表示平均值，所以每张送货单包含1个不符合项焕薪貌歹甲阎亥沸矗斌箭细称雅幂陀我拷痒窿衷拄舜桑咽腐篆布浦躬戒类【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65656利用泊松公式计算收率利用泊松公式计算收率离散型的数据分析离散型的数据分析• 利用泊松公式Y = r!dpu er -dpu这里 · Y : 收率 · DPU : 元件缺陷数 · r : · e : 指数函数 2.71828…Y = 0!1 (e )-dpu• r = 0时∴ ∴ Y = e Y = e-dpu-dpu∴ 对缺陷机会数越大，‘Y’越接近 ‘0’丫襄术食钎蚤濒乞雾皮镭栖陋突肆矢祷材丽岿息区菇哼奥接赌狗伟徽的亩【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65757Process Yield (Process Yield (例题例题) ) 离散型数据分析离散型数据分析如果如果 750 750 元件有元件有3434个的缺陷时个的缺陷时, ,计算计算 DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma各是多少？各是多少？( (各元件有各元件有 10 10个的机会数个的机会数) )• DPU = 缺陷数 ÷ 元件数 = 34 ÷ 750 = 0.0453• DPO =缺陷数÷ (元件数 × 机会数) = 34 ÷ (750 × 10) = 0.00453• Yield 值是 Y = e-dpu= 2.7138= 0.9559= 99.6%- 0.045• Y = P(ND) = (1 － DPO) = (1 － 0.0045) = 0.9559 = 95.6%• DPMO = DPO × 1,000,000 = 0.0045 × 1,000,000 = 4,500PPM 1个元件有 45,000PPM的缺陷• Sigma = Zinv(0.9556) + 1.5 (偏移) = 1.71 + 1.5 = 3.21- 10- 10- 10m Zinv Zinv是把是把 Z Z值按面积来换算的值，以标准正态分布来计算。

值按面积来换算的值，以标准正态分布来计算窟社胁埋鳞浩佰蜡穴豪艾崇鳖雀深锨牧胖恃秧游从答脯维抬幢负企獭频冠【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65858收率的种类收率的种类• YFT(First Time Yield): (单工序首次收率) 表示再作业后没有修理的收率的值 · 应用 : 决定个别工序的个别品质水平时使用• YRT(Rolled Throughput Yield): 全工程一次性直通收率 表示一个产品通过全工各没有经过一次的修理和再作业，到最终合格为 止的收率值 · 应用 : 在所有工序上按顺序的阶段来进行累计后，评价品质水平时 使用• YNA(Normalized Yield): 标准收率 表示计算连续工序的评价收率的值 · 应用 : 完成产品的品质水平评价时使用 收率概念比较收率概念比较累计收率(YRT)现在为止的收率(YF)• 考虑工序各阶段考虑工序各阶段( (机会数机会数) )• 考虑再作业和部品废弃考虑再作业和部品废弃• 提示无缺陷的可能性提示无缺陷的可能性• 调查各工序的品质调查各工序的品质• 考虑工序是由多少个来构成的考虑工序是由多少个来构成的• Y YRTRT = e = e Y = Y1 Y = Y1 × Y2 Y2 × ........ ........ × Yn Yn• 只考虑最终工序只考虑最终工序• 不考虑再作业和部品废弃不考虑再作业和部品废弃• 不能提示无缺陷的可能性不能提示无缺陷的可能性• 只调查最终工序的品质只调查最终工序的品质• 不考虑工序是由多少个来构成的不考虑工序是由多少个来构成的• Y YF F = S/U= S/U S : S : 合格台数合格台数 U : U : 检查台数检查台数离散型数据分析离散型数据分析疡舆筹每固烈霸刹认眯翠祭岛祖叙贯何坦终摈善演歪梗寡困湾墨普澎砚呐【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s65959 Input 工序 1 : 99%工序 2 : 92%工序 3 : 93%最终检查 : 97%Y YRTRT(Rolled Throughput Yield)(Rolled Throughput Yield)离散型数据分析离散型数据分析• YRT = 0.99 × 0.92 × 0.93 × 0.97 = 82.2%TimeTime没有管理的没有管理的 Loss Loss没有管理的没有管理的 Loss Loss没有管理的没有管理的 Loss Loss哥挥涯攻抡毅愚撬秉呕帘忠字膛狈锄铀笼冷夫宦缺异辊吱象斗栅戌品署按【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s66060离散型数据分析离散型数据分析Y YFTFT(First Time Yield)(First Time Yield)100Units废弃15 UnitHidden FactoryHidden Factory85 Units70 UnitsA再作业完成的产品• 工序 A有输入100个Unit(元件) · 输入的70%元件没有缺陷已经销售 · 输入的30%元件有缺陷并再作业 · 15个元件修理完毕，15元件报废• 现在为止的 Final Yield(Y Final Yield(YF F) )[最终收率]是是 85% 85%•因 First Time Yield(YFT)表示最初的作业是正确的，所以现在情况下 YFT是 70%。

闽焉纲苯相皑脐时卷历麓陷闷愤儿甘角他蛛嗣蓖澄跪茫撑荫困魏床疹滥雕【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s66161离散型数据分析离散型数据分析Y YRTRT(Rolled Throughput Yield)(Rolled Throughput Yield)阶段 2• YRT是连续的各阶段 YFT 之乘 · YRT = 0.8 × 0.7 × 0.9 = 0.504(50.4%) 没有考虑再作业• 计算各阶段的平均收率 · 不是算术平均，而使用各阶段的几何平均值 YND(Normalized Yield) =n　　　　这里 n 表示工序的数 · 上例 YND(Normalized Yield) = ³ = 0.7958(79.6%) · 各阶段平均 YFT = 79.6%• 正常收率是全工程平均收率,以YND(Normalized Yield)值来计算Sigma值产品产品 A A由由 3 3个连续的阶段来形成的话，个连续的阶段来形成的话， Y YRTRT/Y/YNDND的值是什么？的值是什么？阶段 1阶段 3YFT = 70%YF = 90%YFT = 80%YF = 100%YFT = 90%YF = 95%YRT0.504m 通过通过Y YRTRT可以知道工程真正的收率可以知道工程真正的收率( (累计直通率累计直通率).).m 部品数或工序部品数或工序( (作业作业) )的阶段越少，收率值越大的阶段越少，收率值越大. .轮彤炽缸郸札唇儡辕情猜盎嗜殃荫辙级斑道漳芳搪佃俄辖怨忻汐铺绵胰袒【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s66262离散型数据分析离散型数据分析并列构成的工序的累计收率的计算并列构成的工序的累计收率的计算? ?• YRT = Y1 × Y2 × Y3 × Y4 = 0.99 × [0.91 × 0.99 × 0.99]1/3 × 0.97 × 0.98 = 0.9035• YNA = (YRT)¼ = (0.9035)¼ = 0.9749 • 损失(缺陷)概率 = 1 － 0.9749 = 0.0251 • 利用正态分布查找0.0251值的 Z 值,可知 Z = 1.96 Process Mapping中并列构成的工序变换为直列来计算收率99%98%97%91%99%99%2a2b2c工序 2工序 1工序 4工序 3春属荤淖赋顷赊掉海滓锗漾刘催压蔫鞘贵彻膜欣辟稀悯劫里怜绞楞僚娠望【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s66363• File name : training/s1/REF_ROLL.MTW离散型数据分析离散型数据分析累计收率累计收率(Y(YRTRT) Minitab ) Minitab 运用运用• Edit Edit ＞＞ Command Line Edit Command Line Edit孙覆拦稀柠乌筛匪赖礁裔饺挫屡协利迁赠辖莽衅继厘斜毗秩梦楚年弛星纺【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s66464离散型数据分析离散型数据分析Z Z 列的累计值列的累计值( (短期短期) )累计收率累计收率(Y(YRTRT) )的的 Minitab Minitab 运用运用齐罢椒涩突撂掘芭坠翼洱毛左立阁浩幅在谭鸭金舜避容吴纫颇钢减瞧熊玉【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）s66565离散型数据分析离散型数据分析表示表示Z Z列的值和列的值和 PPM PPM之间之间的关系的关系累计收率累计收率(Y(YRTRT) )的的 Minitab Minitab 运用运用哎荷智淑琳戮还擦缄挂哄秧屠豁适娩诛服境嗣膀场怎亥讯常棵腔杆僳打除【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）【培训教材】6 sigma培训经典教材PPT(65页）。