六西格瑪理論ppt課件

1、第五章6Sigma實際倪 霖重慶大學IE研討所nilin71sohu .內(nèi)容安排Part 1 6Sigma概述Part 2 6Sigma質(zhì)量謀劃Part 3 6Sigma產(chǎn)品設計 Part 4 6Sigma丈量 Part 5 6Sigma統(tǒng)計方法 Part 6 6Sigma質(zhì)量突破戰(zhàn)略Part 7 6Sigma實施案例 討論思索題.Part 1 6Sigma概述一、6Sigma的涵義 二、6Sigma的根底變量數(shù)據(jù)問題 三、6Sigma與客戶/可靠性/周期時間/質(zhì)量本錢 四、對6Sigma的進一步了解.一、6Sigma的涵義6Sigma的研討內(nèi)容6Sigma是一個統(tǒng)計丈量基準 6Sigma是一

2、種任務戰(zhàn)略.6Sigma的研討內(nèi)容開展鏈條：個人 特定組織 業(yè)務的增長 客戶的稱心程度 產(chǎn)品和效力的質(zhì)量、價錢和交付情況 組織的過程才干 過程因受各種要素影響而產(chǎn)生的非 預期變異.6Sigma的研討內(nèi)容6Sigma是研討過程變量與過程才干間相互關系的科學經(jīng)過對過程才干的丈量，確定過程所處的形狀，再經(jīng)過比較分析，找出影響過程才干的主要變量，用過程優(yōu)化方法找出其變化規(guī)律，再對其予以消除或控制延續(xù)的丈量分析改善控制循環(huán)過程才干不斷提高，最終到達 6Sigma程度.6Sigma是一個統(tǒng)計丈量基準6Sigma丈量標尺提供應一個準確丈量本人產(chǎn)品、效力和過程的“微型標尺 知道本人的努力方向和如何才干到達此目

3、的 共同的丈量指引是“每單位缺陷數(shù)。在這里，單位代表了許多東西，如組件、原資料、表格、時間段、產(chǎn)品等.6Sigma是一種任務戰(zhàn)略怎樣改善質(zhì)量，降低本錢，提高客戶稱心度 一種業(yè)務方法，能使任務更準確，使我們在做任何事時將失誤降到最低發(fā)現(xiàn)和防止不利要素，Sigma值上升，導致過程才干的改善和缺陷的減少或消除 .6Sigma與PPM的對應關系.二、變量/數(shù)據(jù)/問題變量研討 數(shù)據(jù) 問題 .變量研討變量的定義變量的分類過程才干與變量控制.變量的定義Y=fx1，x2，xnY為過程才干x1，x2，xn 為影響過程才干的各種要素，為自變量 .過程才干與變量控制80/20規(guī)律變量的選擇 因變量Y的選擇 基于問題

4、情況及研討目的而確定，如研討的目的是提高過程初次經(jīng)過率，那么選擇的Y應為YFT&PPM 自變量x的選擇實驗因子.自變量x的選擇反復因子 用于調(diào)整因變量特性到所希望或特定程度的自變量，可被實驗者建立和控制，又叫調(diào)整因子 控制因子 其現(xiàn)存設置可被實驗者確定并相對容易預測或控制的變量，目的是降低本錢和對因變量特性的敏感度 噪聲因子 其現(xiàn)存設置可被確定但不容易控制或預測，在正常過程運作時這類變量會引原因變量的嚴重偏向 背景變量 其存在很難確定且不容易預測或控制。其影響明顯表如今處置within中而非處置之間between，會引起隨機偏向.數(shù)據(jù)丈量 分析程度確實定由低到高實例.分析程度確實定只憑閱歷進展

5、分析，從不需數(shù)據(jù) 搜集數(shù)據(jù)，但只是看看數(shù)字大小搜集數(shù)據(jù)并用其畫出控制圖用描畫統(tǒng)計和調(diào)查數(shù)據(jù)用描畫統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計 .實例千分尺測得一工件尺寸 數(shù)據(jù)列表 數(shù)據(jù)分類 根據(jù)一定規(guī)那么將上表尺寸分為-1，0，1。-1代表丈量值小于4.976，0代表丈量值等于4.976，1代表丈量值大于4.976 推移圖表示兩類不同的數(shù)據(jù)用從小到大排序方式畫出其分布及走勢 .數(shù)據(jù)列表.根據(jù)一定規(guī)那么將上表尺寸分為-1，0，1.推移圖表示兩類不同的數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)分布及走勢.問題問題的轉化 問題的性質(zhì) 問題處理流程 問題表述 問題處理 .問題處理流程實踐問題 統(tǒng)計問題 處理統(tǒng)計問題 處理實踐問題 .問題處理流程例實踐問題： 波峰

6、爐焊接直通率低 轉化成統(tǒng)計問題： 平均值偏離目的值統(tǒng)計問題處理： 找出主要變量為松香比重偏低實踐問題處理： 安裝自動控制器以及時補充松香，到達理想焊接效果.問題表述.三、客戶/可靠性/周期時間/質(zhì)量本錢6Sigma關于客戶與供應商關系的描畫 質(zhì)量和周期時間的描畫 質(zhì)量和可靠性 質(zhì)量和本錢.客戶與供應商關系.客戶與供應商相互作用.質(zhì)量和周期時間降低過程周期時間的要素 實際周期時間 .降低過程周期時間的要素1搬運 2檢查3測試4分析5等待6延遲7存貯8調(diào)整.實際周期時間實際周期時間的定義實踐周期時間與實際周期時間的關系 .實際周期時間的定義沒有等待、停留或放置地完成一切過程所需的過程時間在過程操作

7、中，任何時間產(chǎn)生的不良均會在檢查、分析、測試、修繕上附加周期時間這些無附加值的操作也需求設備、物料、人員和場地，所以當缺陷上升時，本錢上升.實踐周期時間Ttotal= Tmin + Tinsp + Ttest +(1- YRT) Tinsp +DPU(Ttest + Tanaly + Trepain)+ Tqueue 其中：Ttotal =總的周期時間 Tmin =理想周期時間 Tinsp =檢查時間 Ttest =測試時間 YRT =全過程經(jīng)過率 DPU=單位產(chǎn)品缺陷率 Tanaly =不良分析時間 Trepain =不良修繕時間 Tqueue =等待時間 WIP Work in Proce

8、ss=消費率X周期時間 消費率=單位時間內(nèi)的產(chǎn)量 .周期時間分解 .質(zhì)量和可靠性可靠性 可靠性和置信度 潛在缺陷對可靠性的影響 .可靠性可靠性是指相對于預先確定的時間操作勝利的概率。影響質(zhì)量和可靠性的主要要素有三個：設計方面：由于設計公差的固定，可以以為是恒定的 原資料方面：組成產(chǎn)品的各組件的自然損耗 過程才干：與質(zhì)量缺陷相關。一個新產(chǎn)品比曾經(jīng)過一段時間任務后的產(chǎn)品更容易出現(xiàn)問題。當一個新產(chǎn)品在經(jīng)過短期任務后發(fā)生缺點，稱其為“嬰兒夭折。為防止這種情況，須定期進展所謂“bu-in通電加熱測試，或仿真產(chǎn)品實踐功能任務一段時間.可靠性的計算 Ps=R=e-t/u=e-tPs=R：無缺點操作時間等于或

9、大于t的概率t：特定的無缺點操作的時間周期u：缺點間的平均時間間隔，或稱MTBFMaintance Time Between Failure：缺點率u的倒數(shù) .可靠性的計算例一個產(chǎn)品的MTBF已被證明為8760h一年，假定其為恒定缺點率，那么其無缺點任務24小時概率為： Ps=R=e-24/8760=0.99724MTBF是缺點間的平均時間，不同于任務壽命及修繕或替代時間，MTBF的添加并不會使繼續(xù)運用的概率成比例地添加 .可靠性和置信度t=1.潛在缺陷對可靠性的影響缺點率的計算方法單位產(chǎn)品潛在缺陷LDPU 對潛在缺陷的注釋 .缺點率的計算方法 =1+(k-1) e-t/Tc ：瞬時缺點率d：

10、交付缺點率c：固有缺點率k：交付缺點率和固有缺點率的比率d/c)t：從交付開場算起的實踐時間T：除去潛在缺陷的時間常數(shù).累計缺點率.單位產(chǎn)品潛在缺陷LDPULDPULatent Defects Per Unit LDPU=(k-1)Tc.對潛在缺陷的注釋1沒有任何檢查和測試可發(fā)現(xiàn)100的缺陷2交付的缺陷是在公司檢查或測試時漏出去的3交付的缺陷和整個過程中發(fā)現(xiàn)的總缺陷成直接比例4早期缺點是潛在缺陷作用的結果5潛在的缺陷是在制造過程中進展控制的6潛在缺陷和在整個制造過程中發(fā)現(xiàn)的缺陷成正比例7潛在的缺陷是一些異常特性，能夠導致缺點發(fā)生8這個缺陷依賴于異常程度、施加應力的大小、施加應力維持的時間9當實

11、施糾正后，異常特性前往到正常形狀10須繼續(xù)降低不良率，直到一切潛在缺陷被發(fā)現(xiàn)并加以糾正 .四、對6Sigma的進一步了解6Sigma是一個多面體 6Sigma系統(tǒng)的普遍適用性 6Sigma方法與傳統(tǒng)方法的比較 實施6Sigma的利益6Sigma系統(tǒng)的突破方式 .6Sigma是一個多面體質(zhì)量規(guī)范基準想象方法工具價值根本原理目的.6Sigma系統(tǒng)的普遍適用性Sigma丈量標尺具有普遍適用性，其共同要素是“單位缺陷數(shù)，這個單位能夠是各種義務或實體，如一個小時的任務、一個寫作的人、一個零件、一份文件等， “時機也可指恣意事件錯誤或缺陷時機是任何人都不希望的恣意事件基于此，6Sigma可以作為一切任務、

12、活動的基準普通地說，全球各大公司的產(chǎn)品、效力的平均質(zhì)量水準約為4Sigma，最好的已到達6Sigma根據(jù) Sigma值我們能公正地評價產(chǎn)品、過程或作業(yè)，而這是一切改善的根底 .6Sigma方法與傳統(tǒng)方法的比較.實施6Sigma的利益降低總耗費 提高產(chǎn)質(zhì)量量和可靠性縮短消費周期減少設計變卦以上利益最終表現(xiàn)為客戶稱心度上升、市場擴展而帶來的公司有形和無形收益的添加.6Sigma系統(tǒng)的突破方式 階段1：丈量 選擇產(chǎn)品特性作為因變量，將各過程流程圖示化，對因變量進展丈量并記錄，以評價短期和長期過程才干階段2：分析將產(chǎn)品性能與基準值比較，用方差分析法確定共同的勝利因子。在某些時候，須重新設計產(chǎn)品或過程階

13、段3：改善選擇必需進展改善的因子，用實驗設計(DOE)對因子參數(shù)進展優(yōu)化；用相關質(zhì)量工具對過程進展改善階段4：控制此階段是用統(tǒng)計過程控制(SPC)方法對過程進展控制.6Sigma系統(tǒng)的突破方式.Part 2 6Sigma質(zhì)量謀劃一、6Sigma質(zhì)量謀劃根本內(nèi)容二、6Sigma供應商開發(fā) 三、6Sigma系統(tǒng)分析.一、6Sigma質(zhì)量謀劃根本內(nèi)容為什么要進展6Sigma質(zhì)量謀劃？以客戶為中心的原那么 延續(xù)改善 人力資源的改善 .為什么要進展質(zhì)量謀劃？.以客戶為中心的原那么客戶是上帝，商業(yè)利益都來源于客戶沒有客戶的組織將會失掉一切須定期接受評審，最大限制地滿足客戶要求及時交貨，減少周期時間Cycl

14、e Time，加強工程設計研討，消除不用要的過程或動作，減少在制品WIP，Work in Process，提高消費效率，以到達或超越客戶的期望.延續(xù)改善到達6Sigma不能夠一蹴而就，要有進展繼續(xù)改善的心思預備不斷進展“M-A-I-C循環(huán)，一步步向6Sigma質(zhì)量逼進 6Sigma質(zhì)量延續(xù)改善研討分析方法如表7.8所示.延續(xù)改善.人力資源的改善.為什么要進展6Sigma供應商開發(fā)？供應商質(zhì)量開發(fā)SQD 供應商質(zhì)量評價二、6Sigma供應商開發(fā).為什么要進展供應商開發(fā)？隨著全球經(jīng)濟體化進程的加快，傳統(tǒng)質(zhì)量管理正在發(fā)生裂變：由一個公司的質(zhì)量管理CQC向選集團含供應商質(zhì)量管理GWQC轉變，供應商質(zhì)量

15、成為集團公司質(zhì)量中的重要一環(huán).供應商質(zhì)量開發(fā)SQDSQDSupplier Quality Development 將先進的質(zhì)量管理技術和方法引薦給供應商。照實驗設計方法DOE，Design of Experiment、統(tǒng)計過程控制方法SPC，Statistics Process Control 加強培訓和溝通 建立健全供應商質(zhì)量體系，使供應商質(zhì)量成為系統(tǒng)質(zhì)量的一部分不斷追求完善 .供應商質(zhì)量評價供應商評價內(nèi)容 供應商質(zhì)量評價方法 供應商質(zhì)量評價表 .供應商評價內(nèi)容消費方面： 消費效率/消費直通率/交貨期等工程方面： 技術才干/CAD設計才干/新產(chǎn)品開發(fā)才干/儀器校正/設備維護/管理信息系統(tǒng)評價

16、等質(zhì)量方面： 質(zhì)量方針/質(zhì)量體系/預防措施/糾正措施/質(zhì)量改善等 具他方面： 人事管理/人員素質(zhì)/財務管理/信息管理/電子數(shù)據(jù)處置/后勤管理等.供應商質(zhì)量評價方法系統(tǒng)評價法：對某系統(tǒng)進展定性評價 量化評分法：經(jīng)過對某一要素進展量化。然后根據(jù)實踐評分的結果確定供應商質(zhì)量程度.三、6Sigma系統(tǒng)分析6Sigma系統(tǒng)構造6Sigma系統(tǒng)與傳統(tǒng)質(zhì)量系統(tǒng)的區(qū)別 6Sigma系統(tǒng)處理問題的根本方法.6Sigma系統(tǒng)構造.與傳統(tǒng)質(zhì)量系統(tǒng)的區(qū)別.6Sigma處理問題的根本方法DMAIC方法： 主要針對Y=f(x)進展研討DMADV方法 ： 針對設計方面.DMAIC方法.DMADV方法.Have a rest

17、.Part 3 6Sigma產(chǎn)品設計一、6Sigma產(chǎn)品設計方法二、6Sigma產(chǎn)品設計本錢分析三、設計 FMEADFMEA .一、6Sigma產(chǎn)品設計方法可互換性設計可消費性制造性設計 高可靠性設計 最小單位缺陷數(shù)DPU設計 最優(yōu)化設計.可互換性設計可互換性是零件的可替代性為滿足大批量消費和機械化、自動化消費的需求，特別是對一些規(guī)范件需進展可互換性設計，這將大大節(jié)約本錢和提高消費效率，而且能保證部質(zhì)量量.可消費性制造性設計可消費性制造性設計是指設計出的產(chǎn)品在現(xiàn)代化工藝條件下可以制造出來，而且能保證質(zhì)量可消費性設計要求過程才干CPK到達1.5以上可制造性設計也要盡量使制造工藝滿足現(xiàn)代化加工中心

18、的需求.高可靠性設計高可靠性設計是指產(chǎn)品可以滿足預期運用壽命要求的設計在缺點失效情況下，盡量使平均缺點間隔時間MTBF設計得最大運用現(xiàn)代設計方法，利用有限元設計方法，使零件的強度到達最大；利用優(yōu)化設計方法，使產(chǎn)品的價質(zhì)比到達最優(yōu)；利用計算機模擬設計，使設計制造本錢到達最小.DPU設計最小單位缺陷數(shù)DPU設計是指設計出來的產(chǎn)品，有良好的工藝性，有優(yōu)良的質(zhì)量，很少出現(xiàn)不良它要求設計者有豐富的閱歷，嫻熟的工藝技巧，矯捷的思想才干并借助現(xiàn)代化的設計工藝和制造工藝，使DPU到達最小.最優(yōu)化設計建立設計參量的目的函數(shù)Y=f(x)和參量矩陣，經(jīng)過計算機尋求最優(yōu)解首先要確定產(chǎn)品的重要特性，多視角分析市場和潛在

19、顧客的影響其次進展達成這些特性的特定產(chǎn)品要素分析，確定重要質(zhì)量特性的設計中心值與最大誤差，進展早期產(chǎn)品的實驗或仿真實驗，處理設計中存在的問題，確保CP2(CPk15)的要求 .二、6Sigma產(chǎn)品設計本錢分析本錢分析設計受設計影響的本錢要素本錢分析例.本錢分析設計消費一種部件或產(chǎn)品的能夠最低本錢由設計師最初設計決議，消費工程師只能在已有設計的限制內(nèi)使消費本錢最低設計師在滿足功能設計的情況下，應進展低本錢設計這種為降低制造本錢的設計任務叫消費設計，以區(qū)別于功能設計消費設計應根據(jù)資料、公差、根本構造、各部件的結合方法等方面的義務，初步確定能夠到達的最低本錢.受設計影響的本錢要素明顯要素：直接勞動力

20、、資料 設備費用、工藝費用、間接勞動力費用，以及非消費方面的工程技術費用 隱蔽(間接)要素例如，假設某產(chǎn)品的一種設計要求有30個不同部件，而另一種設計有18個即可。那么對每件廢品來說，由于30個而不是18個部件，就要有更多文書任務以及訂貨、儲存和管理費用，這樣，間接本錢就有了差別 .本錢分析例.三、設計 FMEADFMEA什么是設計FMEA？什么時候需求開場做FMEA FMEA的幾個重要概念 風險系數(shù)RPNDFMEA的開展.什么是設計FMEA？Fail Mode and Effec Analysis設計FMEA是用于研討產(chǎn)品在正式投產(chǎn)之前的能夠潛在壞品方式及其影響的一種分析方法在設計階段，經(jīng)過

21、DFMEA及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品中存在的問題，以便及早得到改善，提高產(chǎn)品的可靠性.什么時候需求開場做FMEA當一個新的系統(tǒng)、產(chǎn)品或過程開場設計時 當存在的設計或過程需求改動時當設計或過程運用到新的地方或新的環(huán)境研討或處理的問題完成后，防止問題再發(fā)生設計的產(chǎn)品功能被確定，在產(chǎn)品設計被同意開場制造之前.FMEA的幾個重要概念嚴重度Severity 潛在壞品方式對下操作者或最終用戶的影響程度產(chǎn)生概率Occurrence 壞品方式發(fā)生的概率 發(fā)現(xiàn)度Detection 當前的設計或工藝控制發(fā)現(xiàn)壞品方式的概率 當前的控制Current Control 包括SPC、檢驗、寫程序文件、培訓、設備的維護保養(yǎng)和其他一些行動

22、，來確保過程的平穩(wěn)運轉 關鍵特性 通常的過程設定參數(shù)，如溫度、時間、速度等均為關鍵特性，假設這些工程與實踐規(guī)格不一致，一定要調(diào)整到100相符合重要特性 要求SPC和質(zhì)量方案加以控制來確定其處于可接受的程度 .風險系數(shù)RPN風險系數(shù)表征特定不良項的危害程度，由三部分組成：發(fā)生特定壞項嚴重度Severity產(chǎn)生這種壞項的概率Occurence這種壞項被發(fā)現(xiàn)的概率Detection PRN=SOD風險系數(shù)越大，闡明特定壞項潛在影響危害性越大，對特定工程需制定質(zhì)量方案和加以改善風險系數(shù)值普通在11000之間，對于高RPN值要采取改善行動；對高的嚴重度，不論RPN有多大，也要采取行動.風險系數(shù)RPN.D

23、FMEA的開展設計FMEA由設計工程師擔任實施，根據(jù)潛在壞品影響程度采取行動，主要根據(jù)規(guī)范的DFMEA表格進展.Part 4 6Sigma丈量一、單位缺陷數(shù) 二、過程初次經(jīng)過率.一、單位缺陷數(shù)DPU的含義DPU的丈量 兩類缺陷方式 對DPU進展圖示.DPU的含義單位缺陷數(shù)，DPUDefects Per Unit每個單位所包含的缺陷的個數(shù)是一個通用的衡量產(chǎn)品和效力良好程度的量。這里的單位可以代表任一事件，如一個產(chǎn)品、一個組件、一頁報告、一節(jié)課等.DPU的丈量為方便討淪，我們假設一個產(chǎn)品設計可用矩形區(qū)域代表，我們要求每個矩形包含10個相等的能夠不合格區(qū)域.DPU的丈量假設本例的質(zhì)量報告顯示在制造的

24、1000個單位產(chǎn)品中，共發(fā)現(xiàn)1000個缺陷。我們將計算得 DPU=D/U=1000/1000=1.0 其中：D為察看到的缺陷數(shù) U為產(chǎn)品單位數(shù)這意味著平均每個單位產(chǎn)品包含了一個這種不良。這種不良是隨機分布的，并且在每個單位產(chǎn)品有10個相等的區(qū)域有時機產(chǎn)生不良，故DPM=DPU/m=1.0/10=0.1，0.1DPM為每個單位時機里的缺陷m是每個單位中不合格的獨立時機數(shù)，本例m=10 .DPU的丈量反之可知有0.9即90的時機在任一給定單元中不會遇到不合格對于任一給定單位產(chǎn)品，零缺陷概率為0.910=0.348678或34.87%如添加每個單位中不合格的獨立時機數(shù)，如m=100，每個時機出現(xiàn)不合

25、格的概率將為1/100=0.01。同樣地，給定單位產(chǎn)品零缺陷的概率為： l-0.01100-0.99l00=36.60% DPU=1.0，而m添加時零缺陷的概率如表7.19所示.DPU的丈量.兩類缺陷方式一致缺陷 同樣的缺陷出如今一個產(chǎn)品單元中，如不銹鋼錯型號 隨機缺陷 缺陷是間歇性的和不相關的，如廢品外表裂痕.對DPU進展圖示實例 DPU圖的特點及用途 作DPU圖的步驟.DPU圖實例.DPU圖實例.DPU圖實例根據(jù)圖7.25，如對第7點進展察看，能否需采取糾正行動呢?這要根據(jù)其性質(zhì)來決議。假設這不是一個偶爾事件隨機事件，即有可尋覓的緣由，就應采取行動并進展驗證。假設為偶爾要素所致，那么任一糾

26、正行動將無法驗證例如本例第7點是由隨機要素引起的，消除和處理很不經(jīng)濟.DPU圖實例.DPU圖實例根據(jù)上下限，我們可以發(fā)現(xiàn)與DPU相關聯(lián)的樣本數(shù)7是歸因于資料或消費過程方面的隨機變化所致假設產(chǎn)品設計未變，消除這類隨機要素引起的變異是很不經(jīng)濟的同時察看發(fā)現(xiàn)樣本數(shù)9中的DPU點高于3Sigma上限，即第9點由隨機要素引起的能夠性很小，須采取糾正行動.DPU圖的特點及用途DPU圖可以累加假定缺陷是獨立的。這樣DPU可經(jīng)過累加來發(fā)明個和組裝過程相聯(lián)絡的DPU，組裝DPU又可經(jīng)過累加產(chǎn)生系統(tǒng)DPU當高層次如系統(tǒng)、工程、部門等u圖顯示一個超出控制的情況或一些非隨機圖樣時，問題可經(jīng)過DPU的分解而追溯到較低的

27、制造過程。這種方法提供了標識和消除過程變化源頭的處理方法簡單明了，人人會做，便于推行及發(fā)揚作用.對DPU進展圖示1確定研討目的。DPU圖是經(jīng)過“不合要求的情況來了解質(zhì)量情況的2確定如何研討。DPU允許方便地作成圖示方式3列出用來作圖的數(shù)據(jù)列出一切的缺陷類型4確定處置這些數(shù)據(jù)的方法用u圖表示，計算平均DPU和控制界限即可。步驟如下： 計算每個樣本的DPU 計算樣本的平均DPU 作圖 對圖加以解釋 根據(jù)需求采取適當行動 .二、過程初次經(jīng)過率過程初次經(jīng)過率的概念 過程初次經(jīng)過率與過程產(chǎn)出率的比較 關于工廠的新觀念 改善YRT的方法.過程初次經(jīng)過率的概念YFT為first time yield初次經(jīng)過

28、率 YFT=S/U S為直接經(jīng)過檢查或測試的單位產(chǎn)品數(shù)U為檢查或測試的產(chǎn)品總數(shù) .YFT與時間的關系.過程初次經(jīng)過率與過程產(chǎn)出率假定消費某個產(chǎn)品需有5個主要過程，在這種情況下，零缺陷地完成此義務的概率是多少？假設每一過程步驟中有18個部位要作業(yè)，那么總的時機數(shù)變?yōu)椋簃=518=90因此，100%無缺陷經(jīng)過整個過程的概率如下：1過程有3Sigma才干時在90個時機中無缺陷的概率為： 0.973910=0.7840過程中心未變 0.866390=0.0000過程中心偏移1.5Sigma2 過程有6Sigma才干時在90個時機中無缺陷的概率： 0.999999997590=0.999999990過程

29、中心未變 0.999996690=0.9997000過程中心偏移1.5Sigma .過程初次經(jīng)過率與總經(jīng)過率.3Sigma與6Sigma才干比較.過程初次經(jīng)過率與過程產(chǎn)出率YTP =Yield Thought Put=過程產(chǎn)出率假設100個產(chǎn)品中有10個缺陷產(chǎn)品見表7.23，那么YFT、YTP的關系如下： YFT=S/U=90/100=0.9=90%YTP=e-DPU= e-1.0 =0.3699%37%以上假定100個單元中有100個缺陷，DPU=100/100=1.0，為何YFT與YTP會有如此大的差別對同一問題，圖7.28、圖7.29表示了YFT&YTP的意義.YFT&YTP .關于工廠

30、的新觀念YRT為總的過程初次經(jīng)過率 降低DPU意味著添加YRT，也意味著改善產(chǎn)品可靠性和客戶稱心度 .關于工廠的新觀念.關于工廠的新觀念的例子一條消費線有兩個作業(yè)過程，每個過程有99%的YTP，總的YRT為多少？ 操作1 操作2 = 總經(jīng)過率YRT 99% 99% 98%沒經(jīng)檢查或測試 沒經(jīng)檢查和測試 沒經(jīng)檢查和測試 可知對任何給定的單位產(chǎn)品經(jīng)過這兩個操作不出現(xiàn)缺陷的概率為98%。每個測試缺點均由一個或多個缺陷引起，但是并非任一缺陷都可引起測試缺點.改善YRT的方法為改善個典型制造過程的YRT，應將焦點集中在何種因子上？經(jīng)實驗分析，在制造過程的復雜度、過程才干、過程控制三個要素中，各要素對YR

31、T影響程度用柏拉圖表示如下見圖7.31：從柏拉圖可以看出，過程才干對YRT的影響最大，在三個要素中，其影響所占比例為84%，過程控制對YRT的影響占10%，其次是才干和控制的綜合影響，到達3%，復雜度對YRT之影響最小，只占2%。由此可見，我們在改善YRT時，應將主要精神放在改善過程才干上.改善YRT所用的柏拉圖.Part 5 6Sigma統(tǒng)計方法一、二項分布 二、泊松分布 三、正態(tài)分布 四、中心極限定理 五、一些有用的近似公式 六、過程質(zhì)量的統(tǒng)計推斷與抽樣分布.一、二項分布思索一個包含n個獨立實驗序列的過程，每次實驗的結果或是“勝利或是“失敗。設每次實驗勝利的概率為常數(shù)P，那么在n次實驗中勝

32、利的次數(shù)x具有以下二項分布 ，x=0，1，n 式中，n與P為參數(shù)，n為正整數(shù)，而0P0泊松分布的圖形如圖3.3所示。由圖可見，當充分大時，泊松分布趨于對稱，近似趨于正態(tài)分布。泊松分布的均值與方差分別為：= 2= 在質(zhì)量管理中，泊松分布的典型用途是用作單位產(chǎn)品上所發(fā)生的缺陷數(shù)目的數(shù)學模型。發(fā)生在每個單位上如每單位長度、每單位面積、每單位時間等等的隨機景象通?？捎貌此煞植嫉玫胶芎玫慕?.泊松分布.三、正態(tài)分布 假設x為一正態(tài)隨機變量，那么x的概率密度為 ，-x 正態(tài)分布的參數(shù)是-0經(jīng)常采用一個專門記號xN, 2表示 .正態(tài)分布.正態(tài)分布.積累正態(tài)分布 積累正態(tài)分布定義為正態(tài)變量x小于或等于某一數(shù)

33、值c的概率，即 為使上述積分的計算與以及2的詳細數(shù)值無關，引入規(guī)范變換 Z=(x-)/ ，于是 Pxc=PZ(c-)/=(c-)/) 式中，函數(shù)為規(guī)范正態(tài)分布N0，1的累積分布函數(shù)。它的計算見正態(tài)分布表 .利用正態(tài)分布對稱性的幾個公式 PZc=1-PZc=1-cPZ-c=PZcPZ-c=PZcPc10 .算例包裝紙的抗拉強度是一個重要的質(zhì)量特性。假定包裝紙抗拉強度服從正態(tài)分布，其均值為=3.0kg/cm2，方差為2=0.2kg/cm22?，F(xiàn)購買廠家要求包裝紙抗拉強度不低于2.5 kg/cm2，問購買該種包裝紙能滿足廠家要求的概率是多少？解： 滿足廠家要求的概率為 Px2.5=1-Px2.5運用

34、規(guī)范變換，可求得 Px2.5= PZ(2.5-3.0)/0.2= PZ-2.5= PZ2.5=1-2.5于是 Px2.5=2.5=0.99379.獨立正態(tài)隨機變量的線性組合 假設x1,x2，xn為n個獨立的正態(tài)隨機變量，其均值分別為1, 2，n，方差分別為12, 22，n2，那么以下正態(tài)隨機變量的線性組合 y= a1x1+a2x1+anxn 的分布也是正態(tài)的，其均值和方差分別為 y= a11+a21+ann y2= a112+a222+ann2這里，a1,a2，an為常數(shù) .四、中心極限定理 假設x1,x2，xn為n個獨立的隨機變量，其均值分別為1, 2，n，方差分別為12, 22，n2，且

35、，那么當n趨向無窮大時 的分布趨向于規(guī)范正態(tài)分布N0，1中心極限定理表示n個獨立分布的隨機變量之和的分布近似正態(tài)分布，而不論個別變量的分布如何。當變量個數(shù)n添加時，這種近似程度也添加普通地，假設xi為同分布，且每一的分布與正態(tài)分布相差不大時，那么即使n4,中心極限定理也能保證相當好的近似正態(tài)性。這點在質(zhì)量管理中非常重要 .五、一些有用的近似公式 二項分布的泊松近似 二項分布的正態(tài)近似 泊松分布的正態(tài)近似 .二項分布的泊松近似在概率論中我們曾經(jīng)知道，當參數(shù)P趨近于零，n趨近于無窮大且為nP=常數(shù)時，泊松分布可由二項分布的極限方式得到這就意味著，對于小P和大n的情況，具有參數(shù)nP=的泊松分布可用來

36、近似二項分布當P10時，用正態(tài)分布近似二項分布令人稱心。對于其他數(shù)值的P那么需求n更大才行。普通地，假設Pn/1+n，或者當隨機變量的值落在區(qū)間以外時，這時的近似程度都是缺乏的 .泊松分布的正態(tài)近似既然二項分布可用正態(tài)分布來近似，而二項分布與泊松分布之間又有著親密的關系，因此用正態(tài)分布去近似泊松分布是符合邏輯的現(xiàn)實上，假設泊松分布的均值15，那么運用均值=、方差為2=的正態(tài)分布去近似泊松分布，結果是令人稱心的假設再思索經(jīng)濟要素，那么即使上述值減少到9甚至比9更小些，也可以用正態(tài)分布去近似泊松分布 .六、過程質(zhì)量的統(tǒng)計推斷與抽樣分布 統(tǒng)計推斷的目的是根據(jù)從總體抽取的樣本對總體做出結論或決策通常，

37、我們假定所取樣本為隨機樣本。所謂“隨機抽樣就是指無系統(tǒng)傾向性的抽樣方法。上述定義適宜于從無限總體或從有放回有限總體抽取的隨機樣本對于由N個樣品組成的無放回有限總體，當從N個樣品抽取n個的種抽樣方法具有等能夠性時，稱由n個樣品組成的樣本為隨機樣本.統(tǒng)計量 統(tǒng)計推斷是根據(jù)統(tǒng)計量做出的。所謂統(tǒng)計量是指不包含未知參數(shù)的樣本觀測值的函數(shù)。令x1,x2，xn為一樣本觀測值，那么樣本均值 樣本方差 樣本規(guī)范差 .統(tǒng)計推斷假設知總體的概率分布，那么通常可以確定由所抽取的樣本數(shù)據(jù)計算出的各個統(tǒng)計量的概率分布。統(tǒng)計量的概率分布稱為抽樣分布假設x為一正態(tài)隨機變量，其均值為，方差為2。假設x1,x2，xn為從此過程抽

38、取的大小為n的一個隨機樣本，那么由前述正態(tài)隨機變量線性組合的分布可知樣本均值的分布為N，2/n樣本均值的上述性質(zhì)只限于正態(tài)總體的樣本。但從中心極限定理知道，不論總體的分布如何， 的分布是近似于正態(tài)分布的，其均值為n，方差為n2 .Part 6 6Sigma質(zhì)量突破戰(zhàn)略6Sigma處理問題的根本步驟 6Sigma質(zhì)量實施方法 6Sigma質(zhì)量突破戰(zhàn)略 6Sigma質(zhì)量突破工具 .6Sigma質(zhì)量實施方法1建立Y=f(x)設計模型，尋覓最正確x，使設計目的函數(shù)最優(yōu)化 2丈量Y值：Y=f(x) 3分析Y受潛在的x的影響4改善：經(jīng)過優(yōu)化x來改善Y5控制：控制x的變化6“DMAIC流程圖如圖7.51所示

39、.6Sigma質(zhì)量突破戰(zhàn)略6Sigma質(zhì)量的突破構造 6Sigma突破要素 6Sigma突破戰(zhàn)略 .6Sigma質(zhì)量的突破構造.6Sigma突破要素過程性能process characterization 確定過程性能與其相關新產(chǎn)品關鍵性能。運用Gap間隙、公差 分析確定影響勝利要素的因子 過程優(yōu)化process optimization 過程優(yōu)化的目的在于確定產(chǎn)品的關鍵性能，并將影響過程的變量予以優(yōu)化.6Sigma突破戰(zhàn)略首先，找出與6Sigma要求的差距，制定實施方案和實施戰(zhàn)略，可分近期、中期、長期方案，找出制約6Siena瓶頸的過程問題并進展繼續(xù)質(zhì)量改善其次在于實施。在6Sigma目的曾

40、經(jīng)建立的情況下，必需在6Sigma推行委員會指點下，全面部署實施6Sigma方案plan 培訓training 運用apply 評審review.方案plan1實施6Sigma戰(zhàn)略 2實施6Sigma的短期目的3實施6Sigma的中期目的4實施6Sigma的長期目的 .培訓training16Sigma根本知識培訓 2統(tǒng)計知識培訓3如何建立6Sigma規(guī)范和丈量6Sigma值4過程才干研討5統(tǒng)計過程控制SPC6怎樣進展實驗設計DOE到達質(zhì)量改善的目的7如何運用6Sigma分析方法處理過程問題8掌握6Sigma處理問題的工具和方法96Sigma質(zhì)量與制造周期、本錢和可靠性的關系10怎樣建立一支高

41、素質(zhì)的質(zhì)量改善隊伍 .運用apply16Sigma規(guī)范運用 2利用統(tǒng)計知識處理過程中存在的問題3進展ZST、ZLT、DPU、DPMO、PPM丈量，計算出Sigma程度值4分析過程才干及改善方法5運用 R、P/np、U圖進展過程控制，使過程處于受控形狀6用DOE設計方法進展質(zhì)量改善7用6Sigma分析方法分析過程中的實踐問題8用6Sigma處理問題的工具和方法處置過程中存在的問題9分析產(chǎn)品制造周期、產(chǎn)品本錢和產(chǎn)品可靠性10成立一支高素質(zhì)的質(zhì)量改善隊伍，繼續(xù)推進質(zhì)量改善.評審review1能否各過程已開展6Sigma評價2能否運用統(tǒng)計技術處理問題3能否用ZST、ZLT、DPU、DPMO、PPM等作

42、6Sigma質(zhì)量評價4能否用CP、CPK丈量過程才干5能否用SPC控制過程程度6能否用DOE進展過程改善7能否用6Sigma分析方法分析實踐過程問題8能否運用6Sigma工具和方法處理過程問題9能否有控制產(chǎn)品消費周期、本錢、可靠性的工具和方法10能否成立了6Sigma質(zhì)量改善隊伍.6Sigma質(zhì)量突破工具6Sigma分步突破工具 6Sigma運用工具包 數(shù)據(jù)是根本的工具 .6Sigma分步突破工具第一步 設計Design第二步 丈量Measurement第三步 分析Analysis第四步 改善Improvement第五步 控制Control 統(tǒng)計過程控制SPC .第一步 設計Design可互換性設計高可靠性設計最小DPU設計最優(yōu)化設計DFMEA&DOE.第二步 丈量Measurement方案和組織 6Sigma丈量： ZST、ZLT、CP、CPK、DPU、DPMO、PPM .第三步 分析Analysis過程性能基準6Sigma質(zhì)量分析方法Gap分析 .第四步 改善Improvement診斷方法實驗設計公差性能 .6Sigma運用工具包.魚刺圖.過程才干.數(shù)據(jù)是根本的工具處理問題要以數(shù)據(jù)為根底搜集數(shù)據(jù)是第一位的信息將搜集的數(shù)據(jù)存入計算機磁盤以便未來運用將搜集的信息進展記錄整理以便未來進入計算機運用假設數(shù)據(jù)構造與相關運用不一致，應重新格式化使其可以運用每一次運