普及型培訓(xùn)資料

普及型培訓(xùn)資料6

方法、理念（催化劑）1）已證明有效

Motorola摩托羅拉(1987)TexasInstruments德州儀器(1988)AseaBrownBoveriABB(1993)AlliedSignal聯(lián)信(1993)GE通用電器公司（1995）2）用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)，是一套完整的、科學(xué)的方法和工具

從企業(yè)外部環(huán)境（動(dòng)力）客戶(hù)的要求越來(lái)越高（交付、質(zhì)量、價(jià)格、交流）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈（WTO、大集團(tuán)戰(zhàn)略等）國(guó)際局勢(shì)尚不穩(wěn)定（需要質(zhì)量可靠的軍工產(chǎn)品）從企業(yè)內(nèi)部需求（核力）企業(yè)需要凝聚力---建立企業(yè)的文化我們存在差距，需要可實(shí)現(xiàn)快速提高的方法企業(yè)需要高質(zhì)量的產(chǎn)品企業(yè)需要降低成本市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)為什么要選擇6

什么是6，6的目的

一個(gè)以客戶(hù)為焦點(diǎn)，數(shù)據(jù)為策動(dòng)的領(lǐng)導(dǎo)策略2什么是6σ6σ是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)測(cè)算產(chǎn)品接近質(zhì)量目標(biāo)的程度6σ是質(zhì)量目標(biāo)6σ是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的工具和方法“σ”用來(lái)說(shuō)明過(guò)程的分布或離散程度。該符號(hào)代表該過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)偏差。“

”本身的值越高代表過(guò)程的離散程度越大，過(guò)程越不穩(wěn)定“σ水平”是一個(gè)尺度，來(lái)說(shuō)明一項(xiàng)業(yè)務(wù)或加工過(guò)程運(yùn)行的程度--測(cè)量過(guò)程的能力，實(shí)現(xiàn)無(wú)缺陷過(guò)程。水平高，說(shuō)明過(guò)程出現(xiàn)缺陷的機(jī)會(huì)少，或缺陷不易產(chǎn)生。6σ意味著每百萬(wàn)次機(jī)會(huì)中，出現(xiàn)錯(cuò)誤的機(jī)會(huì)3.4次“6σ”是一種哲學(xué)方法，目的在于提高所有業(yè)務(wù)和加工過(guò)程的

水平。6σ的目的是減少缺陷---降低成本，減少周期，提高用戶(hù)的滿(mǎn)意程度，并提高利潤(rùn)幅度.什么是6，6的目的

目標(biāo)、工具和方法3銷(xiāo)售成本銷(xiāo)售能力質(zhì)量需求名譽(yù)市場(chǎng)份額用戶(hù)的熱情報(bào)廢&返工周期低效率材料成本保證成本支持成本6σ直接結(jié)果什么是6，6的目的

降低成本4期望比較哲學(xué)方法價(jià)值數(shù)據(jù)目標(biāo)工具長(zhǎng)期要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo) 2 308,537 3 66,807 4 6,210 5 233 6 3.4SigmaDPMO我們的目標(biāo)－－百萬(wàn)缺陷數(shù)量化的對(duì)比是科學(xué)改進(jìn)的動(dòng)力將我們的文化轉(zhuǎn)變到以客戶(hù)為焦點(diǎn)教會(huì)如何去提高過(guò)程的能力科學(xué)、真實(shí)的結(jié)果可以為企業(yè)及員工創(chuàng)造財(cái)富提高客戶(hù)的滿(mǎn)意程度，成為有競(jìng)爭(zhēng)力的公司降低缺陷和減少離散的統(tǒng)計(jì)工具6σ代表了很多含義什么是6，6的目的

5以前的行為觀念* 每天有大約15分鐘的不安全的水* 每周有5,000個(gè)不正確的外科手術(shù)* 每天在世界各主要機(jī)場(chǎng)有2個(gè)提前或遲到的著陸* 每天有200,000錯(cuò)誤的藥品處方“99%好”的實(shí)際意義3s能力 原始標(biāo)準(zhǔn)93.32%4s能力 99.38%6s能力 新標(biāo)準(zhǔn)99.99966%長(zhǎng)期的結(jié)果短期的結(jié)果什么是6，6的目的

6拼寫(xiě)

一本書(shū)里每頁(yè)有170個(gè)錯(cuò)誤的單詞 一本書(shū)里每頁(yè)有25個(gè)錯(cuò)誤的單詞 一本書(shū)里每頁(yè)有1.5個(gè)錯(cuò)誤的單詞

30頁(yè)（大約一章）有1個(gè)錯(cuò)誤的單詞一個(gè)百科全書(shū)里有1個(gè)錯(cuò)誤的單詞

1個(gè)小的圖書(shū)館里所有的書(shū)有一個(gè)錯(cuò)誤的單詞

1

30.2%2

69.1%

3

93.32%

4

99.38% 5

99.98%6

99.99966%實(shí)際的例子:什么是6，6的目的

7

一個(gè)守門(mén)員每年進(jìn)行50場(chǎng)比賽，每次面對(duì)40次射球.

一個(gè)缺陷即指對(duì)方得分時(shí).

6s的守門(mén)員即147年有一次失誤一個(gè)羽毛球運(yùn)動(dòng)員每年進(jìn)行50場(chǎng)比賽，每次接對(duì)方球300次。一個(gè)缺陷指未接住對(duì)方的球6s羽毛球運(yùn)動(dòng)員即19.6年有一次未接住對(duì)方的球運(yùn)動(dòng)員的行為觀念:什么是6，6的目的

8假設(shè)一臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)有：2000個(gè)零件組成每個(gè)零件平均有30道工序每道工序平均形成10個(gè)特性每臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)出現(xiàn)缺陷的機(jī)會(huì)為：10X30X2000=6000003σ過(guò)程能力=40084缺陷6σ過(guò)程能力=2缺陷6σ過(guò)程:

什么是6，6的目的

96

的常用語(yǔ)質(zhì)量關(guān)鍵質(zhì)量特性缺陷過(guò)程過(guò)程能力用戶(hù)滿(mǎn)意滿(mǎn)足用戶(hù)主要需求的特性沒(méi)能滿(mǎn)足用戶(hù)需求的步驟順序---針對(duì)變量過(guò)程所能提供6

質(zhì)量和生產(chǎn)是不能分開(kāi)的什么是6，6的目的

10SixSigma

一個(gè)以客戶(hù)為焦點(diǎn)，

以數(shù)據(jù)為策動(dòng)的領(lǐng)導(dǎo)策略

它可用于任何一個(gè)過(guò)程什么是6，6的目的

11LSLUSL平均值過(guò)程偏離中心缺陷目標(biāo)缺陷LSLUSL平均值過(guò)多的偏離缺陷目標(biāo)值6s方法即確定過(guò)程的問(wèn)題所在，并把它控制住準(zhǔn)確和精確LSLUSL平均值好的工藝控制目標(biāo)值精確準(zhǔn)確過(guò)程控制的實(shí)質(zhì)

6的實(shí)質(zhì)

12問(wèn)題的性質(zhì)LSLUSLUSLLSL不準(zhǔn)變差合格過(guò)程中移減少離散問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)表示USLLSLLSL=下限USL=上限

6的實(shí)質(zhì)

如何定義質(zhì)量?好結(jié)果差

結(jié)果差結(jié)果指標(biāo)界限傳統(tǒng)觀點(diǎn)指標(biāo)界限客戶(hù)導(dǎo)向觀點(diǎn)也稱(chēng)Taguchi損失函數(shù)失去機(jī)會(huì)，美元通常,我們將要求定為目標(biāo)點(diǎn).現(xiàn)在我們要集中在目標(biāo)上，任何與目標(biāo)的偏離都視為損失.確定必須的改進(jìn)以滿(mǎn)足你的客戶(hù)確定必須的改進(jìn)以滿(mǎn)足你的客戶(hù)

6的實(shí)質(zhì)

14在確定Y時(shí)有許多X。為了滿(mǎn)意地得到Y(jié)，哪一個(gè)X是最重要的?Y不獨(dú)立的輸出影響癥狀監(jiān)督X1...XN獨(dú)立的輸入-工藝原因問(wèn)題控制f(X)Y=為了達(dá)到結(jié)果，我們應(yīng)該集中精力在Y還是X上?過(guò)程輸入輸出6σ的焦點(diǎn)

6的實(shí)質(zhì)

15X1X2X3X4YY=f(X1,X2,X3,X4)哪一個(gè)X是影響Y變量最重要的?例子

6的實(shí)質(zhì)

16X1X2X3X4YY=f(X1,X2,X3,X4)哪一個(gè)X是最主要影響Y的變化量?X4是影響總高度的最大的因素，但是X2實(shí)際上是影響變量最多的。(不收集數(shù)據(jù)，你就無(wú)法說(shuō)明.)例子（續(xù)）

6的實(shí)質(zhì)

X1X3X2X4單個(gè)的塊高度的測(cè)量結(jié)果分布（假設(shè)每塊的過(guò)程中心與目標(biāo)重合)17SixSigma

一個(gè)以過(guò)程控制為根本，

以數(shù)據(jù)為策動(dòng)的領(lǐng)導(dǎo)策略

它可用于任何一個(gè)過(guò)程

6的實(shí)質(zhì)

6

的成功…要求觀念的改變檢驗(yàn)和修改產(chǎn)品，使其完美改變過(guò)程，使其制造完美6

從到我們擅長(zhǎng)于此!我們需要這樣做!改變需要從每一位領(lǐng)導(dǎo)者、員工去集中精力…6

提供使用的方法和工具

6的實(shí)質(zhì)

19差的質(zhì)量的真實(shí)成本差質(zhì)量不可見(jiàn)的成本占銷(xiāo)售的25-35%可見(jiàn)的質(zhì)量成本占銷(xiāo)售的4-6%

檢驗(yàn)

保修

報(bào)廢返工退貨有形的-可測(cè)量的成本無(wú)形的--很難或不可能測(cè)量

更多的安裝

簡(jiǎn)化銷(xiāo)售損失晚交付失去用戶(hù)的信任較長(zhǎng)的生產(chǎn)周期工程部門(mén)更改訂單有許多機(jī)會(huì)仍在下面

6的實(shí)質(zhì)

205個(gè)階段:

定義 確定問(wèn)題和范圍

測(cè)量把現(xiàn)有的問(wèn)題量化

分析 找出問(wèn)題的原因

改進(jìn) 改正問(wèn)題

控制 保證問(wèn)題不再發(fā)生解決問(wèn)題的關(guān)鍵是團(tuán)隊(duì)工作!過(guò)程本身是簡(jiǎn)單的，但是在它后面隱藏著更多的東西.6σ過(guò)程

過(guò)程和方法21按步驟進(jìn)行--不要“先讀結(jié)果”，就想知道它是怎樣結(jié)束的---實(shí)際問(wèn)題根據(jù)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)做決定--不要憑猜測(cè)---統(tǒng)計(jì)問(wèn)題利用有層次、合乎邏輯的方法，快速找出問(wèn)題的根源---統(tǒng)計(jì)方法固定該方法---實(shí)際方法--固化過(guò)程方法是結(jié)果的關(guān)鍵方法

過(guò)程和方法22主要心得由顧客開(kāi)始使用規(guī)范化的改進(jìn)方法一切以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)培養(yǎng)能力強(qiáng)的領(lǐng)導(dǎo)層提供給我們相同的團(tuán)隊(duì)焦點(diǎn)和語(yǔ)言取得業(yè)務(wù)結(jié)果SixSigma...一種思考方式...一種工作方式

過(guò)程和方法23SixSigma的與眾不同傳統(tǒng)質(zhì)量活動(dòng)內(nèi)部策動(dòng)關(guān)注輸出糾正缺陷關(guān)注生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)改進(jìn)質(zhì)量向后看專(zhuān)心于產(chǎn)品著重理論和人員

6σ由顧客策動(dòng)關(guān)注過(guò)程防止缺陷關(guān)注整個(gè)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)底線向前看專(zhuān)心于關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)著重方法和數(shù)據(jù)

過(guò)程和方法24SixSigma

一個(gè)挖掘最佳潛能、

降低成本的有效方法

并用數(shù)據(jù)證實(shí)的領(lǐng)導(dǎo)策略

過(guò)程和方法誰(shuí)來(lái)實(shí)施6s?小組成員:接受具體的6s培訓(xùn)的人員，并支持他們負(fù)責(zé)范圍的項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)（Champions）經(jīng)過(guò)全面培訓(xùn)的業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)，在業(yè)務(wù)的重要領(lǐng)域內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)6s的開(kāi)展黑帶(BB):經(jīng)過(guò)全面培訓(xùn)的6s專(zhuān)家，來(lái)領(lǐng)導(dǎo)改進(jìn)項(xiàng)目小組在業(yè)務(wù)范圍內(nèi)進(jìn)行項(xiàng)目，輔導(dǎo)綠帶綠帶:經(jīng)過(guò)全面培訓(xùn)的人員，把6s技術(shù)應(yīng)用到工作中，以提高工作質(zhì)量黑帶大師(MBB):經(jīng)過(guò)全面培訓(xùn)的質(zhì)量領(lǐng)導(dǎo)，負(fù)責(zé)6s的戰(zhàn)略、培訓(xùn)、輔導(dǎo)、展開(kāi)和結(jié)果黑帶大師和黑帶在推廣6σ初期起著關(guān)鍵的領(lǐng)導(dǎo)作用所有的角色、每一位員工都是過(guò)程的控制者和監(jiān)督者，并且是長(zhǎng)期控制的關(guān)鍵

過(guò)程和方法26如何開(kāi)始實(shí)施SixSigma6σ實(shí)施27什么是儀表盤(pán)?是收集和報(bào)告重要客戶(hù)要求及我們對(duì)他們服務(wù)能力的工具

如何運(yùn)用儀表盤(pán)?專(zhuān)門(mén)的客戶(hù)業(yè)務(wù)組與各客戶(hù)一道建立儀表盤(pán)，確定改進(jìn)尺度，并反饋給客戶(hù)為什么儀表盤(pán)很重要?對(duì)客戶(hù)來(lái)說(shuō)，儀表盤(pán)指出我們的產(chǎn)品和服務(wù)什么是最重要的，并告訴我們應(yīng)將努力改進(jìn)的方向和6Sigma項(xiàng)目集中在什么地方。儀表盤(pán)是我們聽(tīng)取和響應(yīng)客戶(hù)意見(jiàn)的方法...它提供了我們需重點(diǎn)改進(jìn)的指標(biāo)6σ實(shí)施-客戶(hù)儀表盤(pán)如何聽(tīng)取客戶(hù)的聲音?28加速(文化戰(zhàn)略)質(zhì)量(技術(shù)戰(zhàn)略)積極轉(zhuǎn)變到關(guān)注客戶(hù)需求(目標(biāo)）?變革的實(shí)施6σ實(shí)施-加速變革用文化變革工具來(lái)彌補(bǔ)技術(shù)策略的不足以實(shí)現(xiàn)變革運(yùn)動(dòng)29Q

x

A=E質(zhì)量加速實(shí)施變革6σ實(shí)施-加速變革效益領(lǐng)導(dǎo)的改變對(duì)系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)進(jìn)行變革當(dāng)前的狀態(tài)轉(zhuǎn)變中的狀態(tài)改進(jìn)的狀態(tài)營(yíng)造一個(gè)共同的需求形成一個(gè)愿景調(diào)動(dòng)所有人的承諾對(duì)過(guò)程進(jìn)行監(jiān)控使變革持久化變革的一個(gè)模型6σ實(shí)施-加速變革31領(lǐng)導(dǎo)變革:

要有一個(gè)發(fā)起變革的領(lǐng)導(dǎo)者變革系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)

確保使用管理手段來(lái)補(bǔ)充和加強(qiáng)變革。營(yíng)造一個(gè)共同的需求

無(wú)論是因?yàn)槭艿酵{還是因?yàn)橛行碌臋C(jī)遇，變革的原因應(yīng)該灌輸在組織內(nèi)部，并通過(guò)數(shù)據(jù)、示范、要求或診斷來(lái)被共同分享。變革的要求必須要超過(guò)它的抵抗。

形成一個(gè)愿景:

變革所期望的結(jié)果應(yīng)是清楚、合理、被廣泛認(rèn)識(shí)和共同享有的。

動(dòng)員承諾:

需要有來(lái)自主要厲害關(guān)系人的強(qiáng)大的承諾，來(lái)向變革投資，使其能夠工作，并要求得到并接受管理層的關(guān)注。

變革持久化：

一旦變革開(kāi)始，它會(huì)保持下去，開(kāi)花結(jié)果并且所學(xué)知識(shí)將在整個(gè)組織中流轉(zhuǎn)。

過(guò)程控制：

過(guò)程真實(shí)，工作標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)設(shè)立并得以實(shí)現(xiàn)；為保證可計(jì)量性設(shè)立了相應(yīng)的指標(biāo)。領(lǐng)導(dǎo)變革系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)

變革過(guò)程6σ實(shí)施-加速變革32小組:主題:問(wèn)題/障礙行動(dòng)負(fù)責(zé)人要求管理層支持時(shí)機(jī)小組:主題:問(wèn)題/障礙行動(dòng)負(fù)責(zé)人要求管理層支持時(shí)機(jī)小組:主題:問(wèn)題/障礙行動(dòng)負(fù)責(zé)人要求管理層支持時(shí)機(jī)定義問(wèn)題頭腦風(fēng)暴問(wèn)題/障礙分類(lèi)問(wèn)題/障礙為各種類(lèi)別命名

按優(yōu)先次序?qū)Ω鞣N類(lèi)別排序210916投票頭腦風(fēng)暴可能的解決辦法評(píng)估可能的解決辦法好處容易執(zhí)行發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃分享行動(dòng)計(jì)劃

匯報(bào)行動(dòng)計(jì)劃開(kāi)始程序,介紹,角色等任務(wù)小組:主題:問(wèn)題/障礙行動(dòng)負(fù)責(zé)人要求管理層支持時(shí)機(jī)小組:主題:問(wèn)題/障礙行動(dòng)負(fù)責(zé)人要求管理層支持時(shí)機(jī)群策群力的過(guò)程6σ實(shí)施-加速變革成功的加速變革會(huì)議的要點(diǎn)每個(gè)人都參與沒(méi)有任何主意是不好的關(guān)注任務(wù)；避免閑聊對(duì)事不對(duì)人對(duì)于會(huì)議的結(jié)果達(dá)成共識(shí)所有的參與者都應(yīng)該開(kāi)誠(chéng)布公的進(jìn)行談話(huà)認(rèn)真的相互傾聽(tīng)是至關(guān)重要的6σ實(shí)施-加速變革6σ的實(shí)施過(guò)程6σ實(shí)施過(guò)程35定義測(cè)量分析

改進(jìn)或設(shè)計(jì)控制或驗(yàn)證數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)DMAIC或DMADV6σ實(shí)施過(guò)程6Sigma項(xiàng)目運(yùn)作過(guò)程36針對(duì)過(guò)程中出現(xiàn)的無(wú)法更好的滿(mǎn)足客戶(hù)需求的主要問(wèn)題，選擇、確定項(xiàng)目，以實(shí)現(xiàn)對(duì)過(guò)程的改進(jìn)6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段定義階段37*AnnualizedOMimpact.計(jì)劃/實(shí)際開(kāi)始日期：項(xiàng)目組長(zhǎng)：?jiǎn)挝唬喉?xiàng)目描述：目標(biāo)/目的：?jiǎn)挝?公司將得到的利益：財(cái)務(wù)收效：項(xiàng)目倡導(dǎo)者：

缺陷的定義：項(xiàng)目黑帶：計(jì)劃完成日期：6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段項(xiàng)目摘要38客戶(hù)的聲音---質(zhì)量功能展開(kāi)關(guān)鍵質(zhì)量特性存在的問(wèn)題---儀表盤(pán)借鑒/推廣有成效的項(xiàng)目6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段如何選擇項(xiàng)目39質(zhì)量功能展開(kāi)是一種明確客戶(hù)重要期望，并確定如何達(dá)到客戶(hù)重要期望的工具。客戶(hù)的需求如何實(shí)現(xiàn)客戶(hù)需求客戶(hù)需求的重要程度關(guān)系矩陣計(jì)算出實(shí)現(xiàn)需求的重要步驟6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段什么是質(zhì)量功能展開(kāi)（QFD）？40客戶(hù)需求與如何實(shí)現(xiàn)客戶(hù)需求間的相互關(guān)系：相關(guān)性特強(qiáng)：9分相關(guān)性強(qiáng)：7相關(guān)性中等：5分相關(guān)性弱：3分相關(guān)性很弱：1分無(wú)相關(guān)性：-客戶(hù)需求的重要程度：非常重要：7重要：5一般：3不重要：1關(guān)于沏茶的過(guò)程（頭腦風(fēng)暴、團(tuán)隊(duì)精神共同找出滿(mǎn)足客戶(hù)需求的重要環(huán)節(jié))6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段QFD練習(xí)41用途: 當(dāng)一個(gè)組開(kāi)展大而復(fù)雜的和沒(méi)有很好定界的項(xiàng)目時(shí)，該工具比簡(jiǎn)單分析要復(fù)雜，但很有價(jià)值。當(dāng)不清楚誰(shuí)給項(xiàng)目提供重要的輸入、何時(shí)項(xiàng)目產(chǎn)出和項(xiàng)目的客戶(hù)對(duì)這些產(chǎn)出有何要求時(shí)，該工具顯的特別有用.過(guò)程的焦點(diǎn)供應(yīng)商客戶(hù)輸入 過(guò)程 輸出名稱(chēng)開(kāi)始結(jié)束6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段過(guò)程流程圖42關(guān)系圖關(guān)系圖用來(lái)表現(xiàn)主要的業(yè)務(wù)職能、在何處、進(jìn)入和流出的產(chǎn)品和信息是什么，形式多樣主要用來(lái)大致描述一個(gè)機(jī)構(gòu)。

商務(wù)過(guò)程圖特別用以表示誰(shuí)、做什么、什么時(shí)間.這些是進(jìn)行過(guò)程管理所需的圖。特定的過(guò)程分析圖有許多種特定的過(guò)程分析圖,包括時(shí)間線、成本線、增值時(shí)間等.CostLineAvg.$$$$6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段主要的過(guò)程圖類(lèi)型43所用符號(hào)行動(dòng)決定出口,或來(lái)源,另一個(gè)子過(guò)程文件測(cè)量信息系統(tǒng)入口傳輸標(biāo)準(zhǔn)選項(xiàng)6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段過(guò)程圖技巧441)把小組召集起來(lái)-邀請(qǐng)有關(guān)專(zhuān)家和從事具體工作的人2)定義并對(duì)過(guò)程的主要功能統(tǒng)一意見(jiàn)3)列出所有過(guò)程參與者-部門(mén),經(jīng)理們,和承擔(dān)工作的人. 提示-在“萬(wàn)事帖”上寫(xiě)下注釋并將其訂在板上.4)對(duì)過(guò)程的客戶(hù)取得一致認(rèn)識(shí)5)確定開(kāi)始和結(jié)束的步驟6)對(duì)過(guò)程步驟群策群力-在此時(shí)不必討論過(guò)程的詳細(xì)步驟 提示-在“萬(wàn)事帖”注上并將其訂在板上7)全組過(guò)程步驟與左邊過(guò)程負(fù)責(zé)人水平相連 提示- 僅需將“萬(wàn)事帖”上注解移向每個(gè)人直到每人都同意8)同意過(guò)程步驟中的時(shí)間線次序并用箭頭相連9)驗(yàn)證過(guò)程圖10)起始分析-找出重復(fù)工作環(huán)路,非增值步驟,和關(guān)鍵路徑6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段過(guò)程圖技巧-創(chuàng)建過(guò)程圖45增值客戶(hù)愿意付錢(qián)換取的使產(chǎn)品更好的變換使得對(duì)客戶(hù)更有價(jià)值的使產(chǎn)品與眾不同的使之更理想的不增值客戶(hù)并不關(guān)心的增加成本但沒(méi)有明顯價(jià)值浪廢-解決投訴-重復(fù)-要求...-太多的會(huì)議-學(xué)習(xí)-報(bào)告-附加的運(yùn)動(dòng)-搜索-等待 -排隊(duì)等候的紙面工作-多余的簽字-不必要的簽字6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段研究每步是否增值46步驟更加合理有序，所有過(guò)程測(cè)量都有意義找出和取消不必要的傳遞,、審批,、多余過(guò)程交接.6σ實(shí)施過(guò)程-定義階段過(guò)程改進(jìn)和重新設(shè)計(jì)過(guò)程圖練習(xí)：小組作一個(gè)訂做家具（衣柜）的流程圖47了解如何使用數(shù)據(jù)測(cè)量現(xiàn)有過(guò)程所具備的能力：制造過(guò)程的能力測(cè)量系統(tǒng)的能力輸入輸出過(guò)程過(guò)程的單位是什么？6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段測(cè)量階段48離散數(shù)據(jù)：缺陷數(shù)據(jù)---針對(duì)一個(gè)單位，分辨為有缺陷的和無(wú)缺陷的缺陷數(shù)數(shù)據(jù)---針對(duì)一個(gè)單位，可以數(shù)出具體的缺陷數(shù)連續(xù)數(shù)據(jù)：針對(duì)一個(gè)單位，可以測(cè)量出具體數(shù)值練習(xí)：1零件經(jīng)熒光檢查后發(fā)現(xiàn)缺陷2一個(gè)零件經(jīng)熒光檢查后發(fā)現(xiàn)有10處缺陷3一個(gè)零件經(jīng)熒光檢查后發(fā)現(xiàn)10處缺陷，缺陷面積為1毫米6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段數(shù)據(jù)類(lèi)型：49一幅好的圖畫(huà)勝過(guò)上千個(gè)文字!

利用數(shù)據(jù)列作圖顯示平均值，偏差趨勢(shì)的相互關(guān)系與組內(nèi)成員和領(lǐng)導(dǎo)交流678.78-678.69678.690678.700678.728678.710678.778678.708678.728678.708678.728678.758678.728678.750678.740678.728678.748678.748678.778678.758678.758678.748678.758678.715678.728678.765678.725678.728678.728678.758678.748678.747678.690678.728序號(hào)12345678910111213141516171819202122232425262728293031326σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段質(zhì)量工具以圖的形式顯示數(shù)據(jù)質(zhì)量工具50目的: 按時(shí)間順序排列數(shù)據(jù)為什么: 跟蹤過(guò)程特性,發(fā)現(xiàn)趨勢(shì),評(píng)價(jià)變異或辯別過(guò)程 的變化 建立歷史的基準(zhǔn)用以比較過(guò)程的改進(jìn)6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段時(shí)間系列圖51目的: 按時(shí)間順序顯示數(shù)據(jù)(類(lèi)似時(shí)間系列圖)顯示均值及其它時(shí)間系列 的統(tǒng)計(jì)值 可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行再分組以進(jìn)行評(píng)估32個(gè)點(diǎn)的均值6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段運(yùn)行圖52目的: 觀看數(shù)據(jù)分布的不同 圖上比較多個(gè)過(guò)程或分組原因: 直觀比較較大的分組(多于9點(diǎn))6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段盒線圖53目的: 顯示集中趨勢(shì),偏移和過(guò)程分布原因: 按數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率歸類(lèi)數(shù)據(jù) 能圖上比較兩個(gè)或多個(gè)過(guò)程6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段直方圖54目的: 產(chǎn)生直方圖 可重疊顯示正態(tài)能力曲線 顯示已有的上下界限和目標(biāo)值 計(jì)算平均值，標(biāo)準(zhǔn)方差和其它過(guò)程參數(shù) 可以將數(shù)據(jù)進(jìn)一步細(xì)分組LongTerm6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段能力分析55目的: 針對(duì)特定的結(jié)果辯別主要的原因

顯示和總結(jié)所學(xué)知識(shí)和過(guò)程的問(wèn)題 將可能的原因分類(lèi)顯示原因之間的關(guān)系原因: 挑選主要的原因來(lái)調(diào)查

CategorySubcauseCause6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段魚(yú)刺圖（因果圖）56

機(jī)器設(shè)備方法工作怎樣完成材料原件或原材料人力資源人的因素測(cè)量校量及收集數(shù)據(jù)

方針高層決策的規(guī)則程序任務(wù)的步驟設(shè)備設(shè)備和空間人人的因素服務(wù)過(guò)程:生產(chǎn)過(guò)程:環(huán)境廠房,后勤支援和空間的增加沒(méi)有完美的分類(lèi)6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段傳統(tǒng)的因果圖分類(lèi)57目的: 比較不同原因出現(xiàn)的頻率及其對(duì)組織的影響 帕拉圖原理:20%的原因造成80%的問(wèn)題原因: 排列出數(shù)據(jù)的先后并找到重要的能夠改進(jìn)過(guò)程的因01345

-0.0

7.7

23.1

30.8

38.5100.0100.0

92.3

69.2

38.51050100806040200DefectCountPercentCum

%百分比數(shù)量

6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段帕拉圖58目的: 評(píng)價(jià)兩個(gè)原因之間的關(guān)系 直線的和數(shù)據(jù)群之間的緊密程度表示他們相關(guān)的強(qiáng)度原因: 證實(shí)兩個(gè)變量之間相關(guān)的理論6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段散射圖59051015200510152025Y25X強(qiáng)的正相關(guān)性無(wú)相關(guān)性05101520250510152025XY可能的正相關(guān)性X05101520250510152025XY強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段X和Y相關(guān)的散射圖可能的負(fù)相關(guān)性60一張好圖勝過(guò)上千個(gè)文字我該用哪個(gè)工具呢？都用讓數(shù)據(jù)自已說(shuō)話(huà)選擇最適合你的情況的圖為清楚起見(jiàn)給圖加注解標(biāo)題軸標(biāo)和單位時(shí)間特殊的因,事件和注解表明什么發(fā)生了，什么未發(fā)生6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段質(zhì)量工具小結(jié)61Z值USLLSLP(d)1P(d)2P(d)=P(d)1+P(d)2查Z表Z值查Z表查Z表6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段如何計(jì)算σ水平？連續(xù)數(shù)據(jù)：σ水平62舉例：針對(duì)測(cè)量特性,平均值是25.00,標(biāo)準(zhǔn)方差是2.00.當(dāng)USL是28，LSL是24時(shí)找Z值,公式是:查Z表查Z表P（d)1=0.066807P（d)2=0.308538P(d)=P(d)1+P(d)2=0.375345查Z表Z=0.3263離散數(shù)據(jù)：缺陷數(shù)據(jù)：FTY（一次合格率）=合格產(chǎn)品數(shù)/產(chǎn)品總數(shù)P(d)=1-FTY缺陷數(shù)數(shù)據(jù)：DPU=缺陷產(chǎn)品總的缺陷數(shù)/產(chǎn)品總數(shù)

查Z表Z值e=FTYdpu-P(d)=1-FTY查Z表Z值64缺陷數(shù)據(jù)FTY是利用缺陷數(shù)描述過(guò)程能力的舉例:王紅正在做一個(gè)關(guān)于生產(chǎn)報(bào)表的綠帶項(xiàng)目，她正在審查100張表并得出如下結(jié)論:FFPFFFFPPFPFFFFPPFFFFFPFPFFFPFFFFPFFFFPFFPPFPFFFFFPFFPFFPFPPFFPFPFFPFFFFPFPPFPPFFFFPPPFPFFFPFFFPFFPF這些報(bào)表的FTY是34/100或34%.她將表中只要有一處缺陷即為不合格.如果情況如此,在100張表中她有66個(gè)缺陷.P(d)=66/100=0.66查Z表：Z=-0.4注：“F”為不合格；“P”為合格65缺陷數(shù)數(shù)據(jù)例如:假如取而代之只需知道文件是否正確,王紅還可以得出每個(gè)報(bào)表中的錯(cuò)誤數(shù).她審查她的100張表而且得出下列缺陷數(shù):王紅從100份文件中發(fā)現(xiàn)了93個(gè)缺陷.(注意:只計(jì)錄未通過(guò)的文件數(shù)作為缺陷的辦法誤差有多大啊!)dpu=93/100=0.93對(duì)于這些數(shù)據(jù)DPU的平均值是0.93查Z表：Z=-0.25AveragedpuDPU是用缺陷數(shù)量描述過(guò)程能力的2201211001011110011111010131011110233101100101111101201101001102011025120300100231100010212011202101e=FTYdpu-=0.39455P(d)=1-FTY=0.6054566ZP(d)areaZP(d)areaZP(d)areaZP(d)areaZP(d)area-6.251.000000-3.750.999912-1.250.8943501.250.1056503.750.0000884-6.201.000000-3.700.999892-1.200.8849301.300.0968013.800.0000724-6.151.000000-3.650.999869-1.150.8749281.350.0885083.850.0000591-6.101.000000-3.600.999841-1.100.8643341.400.0807573.900.0000481-6.051.000000-3.550.999807-1.050.8531411.450.0735293.950.0000391-6.001.000000-3.500.999767-1.000.8413451.500.0668074.000.0000317-5.951.000000-3.450.999720-0.950.8289441.550.0605714.050.0000256-5.901.000000-3.400.999663-0.900.8159401.600.0547994.100.0000207-5.851.000000-3.350.999596-0.850.8023381.650.0494714.150.0000166-5.801.000000-3.300.999517-0.800.7881451.700.0445654.200.0000134-5.751.000000-3.250.999423-0.750.7733731.750.0400594.250.0000107-5.701.000000-3.200.999313-0.700.7580361.800.0359304.300.0000085-5.651.000000-3.150.999184-0.650.7421541.850.0321574.350.0000068-5.601.000000-3.100.999032-0.600.7257471.900.0287164.400.0000054-5.551.000000-3.050.998856-0.550.7088401.950.0255884.450.0000043-5.501.000000-3.000.998650-0.500.6914622.000.0227504.500.0000034-5.451.000000-2.950.998411-0.450.6736452.050.0201824.550.0000027-5.401.000000-2.900.998134-0.400.6554222.100.0178644.600.0000021-5.351.000000-2.850.997814-0.350.6368312.150.0157784.650.0000017-5.301.000000-2.800.997445-0.300.6179112.200.0139034.700.0000013-5.251.000000-2.750.997020-0.250.5987062.250.0122244.750.0000010-5.201.000000-2.700.996533-0.200.5792602.300.0107244.800.0000008-5.151.000000-2.650.995975-0.150.5596182.350.0093874.850.0000006-5.101.000000-2.600.995339-0.100.5398282.400.0081984.900.0000005-5.051.000000-2.550.994614-0.050.5199392.450.0071434.950.0000004-5.001.000000-2.500.9937900.000.5000002.500.0062105.000.0000003-4.951.000000-2.450.9928570.050.4800612.550.0053865.050.0000002-4.901.000000-2.400.9918020.100.4601722.600.0046615.100.0000002-4.850.999999-2.350.9906130.150.4403822.650.0040255.150.0000001-4.800.999999-2.300.9892760.200.4207402.700.0034675.200.0000001-4.750.999999-2.250.9877760.250.4012942.750.0029805.250.0000001-4.700.999999-2.200.9860970.300.3820892.800.0025555.300.0000001-4.650.999998-2.150.9842220.350.3631692.850.0021865.350.0000000-4.600.999998-2.100.9821360.400.3445782.900.0018665.400.0000000-4.550.999997-2.050.9798180.450.3263552.950.0015895.450.0000000-4.500.999997-2.000.9772500.500.3085383.000.0013505.500.0000000-4.450.999996-1.950.9744120.550.2911603.050.0011445.550.0000000-4.400.999995-1.900.9712840.600.2742533.100.0009685.600.0000000-4.350.999993-1.850.9678430.650.2578463.150.0008165.650.0000000-4.300.999991-1.800.9640700.700.2419643.200.0006875.700.0000000-4.250.999989-1.750.9599410.750.2266273.250.0005775.750.0000000-4.200.999987-1.700.9554350.800.2118553.300.0004835.800.0000000-4.150.999983-1.650.9505290.850.1976623.350.0004045.850.0000000-4.100.999979-1.600.9452010.900.1840603.400.0003375.900.0000000-4.050.999974-1.550.9394290.950.1710563.450.0002805.950.0000000-4.000.999968-1.500.9331931.000.1586553.500.0002336.000.0000000-3.950.999961-1.450.9264711.050.1468593.550.0001936.050.0000000-3.900.999952-1.400.9192431.100.1356663.600.0001596.100.0000000-3.850.999941-1.350.9114921.150.1250723.650.0001316.150.0000000-3.800.999928-1.300.9031991.200.1150703.700.0001086.200.0000000InExcel:p(d)=1-normsdist(Z)andZ=normsinv(1-p(d))正態(tài)分布(十進(jìn)制續(xù)數(shù))p(d)z6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段67Zppm(area)Zppm(area)Zppm(area)Zppm(area)Zppm(area)-6.251,000,000-3.75999,912-1.25894,3501.25105,6503.7588.4-6.201,000,000-3.70999,892-1.20884,9301.3096,8013.8072.4-6.151,000,000-3.65999,869-1.15874,9281.3588,5083.8559.1-6.101,000,000-3.60999,841-1.10864,3341.4080,7573.9048.1-6.051,000,000-3.55999,807-1.05853,1411.4573,5293.9539.1-6.001,000,000-3.50999,767-1.00841,3451.5066,8074.0031.7-5.951,000,000-3.45999,720-0.95828,9441.5560,5714.0525.6-5.901,000,000-3.40999,663-0.90815,9401.6054,7994.1020.7-5.851,000,000-3.35999,596-0.85802,3381.6549,4714.1516.6-5.801,000,000-3.30999,517-0.80788,1451.7044,5654.2013.4-5.751,000,000-3.25999,423-0.75773,3731.7540,0594.2510.7-5.701,000,000-3.20999,313-0.70758,0361.8035,9304.308.5-5.651,000,000-3.15999,184-0.65742,1541.8532,1574.356.8-5.601,000,000-3.10999,032-0.60725,7471.9028,7164.405.4-5.551,000,000-3.05998,856-0.55708,8401.9525,5884.454.3-5.501,000,000-3.00998,650-0.50691,4622.0022,7504.503.4-5.451,000,000-2.95998,411-0.45673,6452.0520,1824.552.7-5.401,000,000-2.90998,134-0.40655,4222.1017,8644.602.1-5.351,000,000-2.85997,814-0.35636,8312.1515,7784.651.7-5.301,000,000-2.80997,445-0.30617,9112.2013,9034.701.3-5.251,000,000-2.75997,020-0.25598,7062.2512,2244.751.0-5.201,000,000-2.70996,533-0.20579,2602.3010,7244.800.8-5.151,000,000-2.65995,975-0.15559,6182.359,3874.850.6-5.101,000,000-2.60995,339-0.10539,8282.408,1984.900.5-5.051,000,000-2.55994,614-0.05519,9392.457,1434.950.4-5.001,000,000-2.50993,7900.00500,0002.506,2105.000.3-4.951,000,000-2.45992,8570.05480,0612.555,3865.050.2-4.901,000,000-2.40991,8020.10460,1722.604,6615.100.2-4.85999,999-2.35990,6130.15440,3822.654,0255.150.1-4.80999,999-2.30989,2760.20420,7402.703,4675.200.1-4.75999,999-2.25987,7760.25401,2942.752,9805.250.1-4.70999,999-2.20986,0970.30382,0892.802,5555.300.1-4.65999,998-2.15984,2220.35363,1692.852,1865.350.0-4.60999,998-2.10982,1360.40344,5782.901,8665.400.0-4.55999,997-2.05979,8180.45326,3552.951,5895.450.0-4.50999,997-2.00977,2500.50308,5383.001,3505.500.0-4.45999,996-1.95974,4120.55291,1603.051,1445.550.0-4.40999,995-1.90971,2840.60274,2533.109685.600.0-4.35999,993-1.85967,8430.65257,8463.158165.650.0-4.30999,991-1.80964,0700.70241,9643.206875.700.0-4.25999,989-1.75959,9410.75226,6273.255775.750.0-4.20999,987-1.70955,4350.80211,8553.304835.800.0-4.15999,983-1.65950,5290.85197,6623.354045.850.0-4.10999,979-1.60945,2010.90184,0603.403375.900.0-4.05999,974-1.55939,4290.95171,0563.452805.950.0-4.00999,968-1.50933,1931.00158,6553.502336.000.0-3.95999,961-1.45926,4711.05146,8593.551936.050.0-3.90999,952-1.40919,2431.10135,6663.601596.100.0-3.85999,941-1.35911,4921.15125,0723.651316.150.0-3.80999,928-1.30903,1991.20115,0703.701086.200.0InExcel:ppm=(1-normsdist(Z))*1,000,000Z=normsinv(1-ppm/1,000,000)正態(tài)分布(每百萬(wàn)單位零件數(shù))ppmz6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段68

傳統(tǒng)的測(cè)量方法Cp與Cpk

現(xiàn)實(shí)生活中的Cp試想在你的車(chē)庫(kù)停車(chē),如果車(chē)庫(kù)的門(mén)開(kāi)得比汽車(chē)的寬度大,車(chē)就可以停進(jìn)車(chē)庫(kù),車(chē)庫(kù)越寬,越容易停車(chē)。如果門(mén)開(kāi)的寬度是汽車(chē)寬度的兩倍則Cp值就是2。Cp是公差寬度與過(guò)程寬度的比值,越大越好上公差下公差69汽車(chē)總能進(jìn)去么？有時(shí)既使有足夠的地方汽車(chē)并不總是可以進(jìn)去的.從離散的觀點(diǎn)考慮汽車(chē)是可以進(jìn)去的，但事實(shí)上它進(jìn)不去。

我們將任務(wù)分成了兩部分，我們比較標(biāo)準(zhǔn)誤差或半個(gè)過(guò)程三倍的距離70Cp和Cpk之間的關(guān)系LowerSpecLimit(LSL)UpperSpecLimit(USL)LowerSpecLimit(LSL)UpperSpecLimit(USL)LowerSpec(LSL)LimitUpperSpecLimit(USL)71（GageR&R)測(cè)具的可重復(fù)性和可再現(xiàn)性尋找測(cè)量過(guò)程中引起變異的原因針對(duì)離散數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)不同的測(cè)量系統(tǒng)分析方法6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段測(cè)量系統(tǒng)分析72測(cè)量不是絕對(duì)的，它是測(cè)量過(guò)程的輸出。象其它過(guò)程一樣這種輸出是受因變量影響的測(cè)量過(guò)程的一系列輸出。測(cè)量系統(tǒng)分析提供系統(tǒng)的方法決定整個(gè)過(guò)程因測(cè)量系統(tǒng)本身而引起的變化。測(cè)量系統(tǒng)分析必須是項(xiàng)目中的一個(gè)重要因變量x6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段對(duì)輸出Y的測(cè)量程度如何?73測(cè)量系統(tǒng)所收集到的所有過(guò)程數(shù)據(jù)也會(huì)因測(cè)量系統(tǒng)不同而不同過(guò)程輸入輸出觀察測(cè)量數(shù)據(jù)6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段測(cè)量某一過(guò)程:74測(cè)量的錯(cuò)誤有多大(即測(cè)量誤差)?產(chǎn)生測(cè)量錯(cuò)誤/誤差的原因有哪些？測(cè)量系統(tǒng)隨時(shí)間變化穩(wěn)定嗎?測(cè)量過(guò)程是否使用了足夠小的能正確地反映誤差情況的測(cè)量單位？測(cè)量準(zhǔn)確嗎？我們能看到過(guò)程的改進(jìn)或退步嗎？如果可以何時(shí)可以看到?怎樣改進(jìn)測(cè)量系統(tǒng)?6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段重要問(wèn)題75生產(chǎn)誤差(實(shí)際誤差)測(cè)量誤差全部誤差(觀察誤差)

是否測(cè)量系統(tǒng)的誤差(離散)太大而不適用于研究當(dāng)前過(guò)程的誤差水平?+=真正項(xiàng)目開(kāi)始以前是否應(yīng)停止并糾正測(cè)量系統(tǒng)？6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析76如果教師給學(xué)生的論文打五次分會(huì)怎樣呢？

教師不喜歡每一次給學(xué)生的論文打同樣的分: 81%83%83%81%82% 70 80 90 100%我們稱(chēng)這為測(cè)量的可重復(fù)性6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段GageR&R-可重復(fù)性77如果第二位教師給同一群學(xué)生的論文又打分五次會(huì)怎樣呢？第二位教師與第一位教師一樣不喜歡每一次打分一樣 85%87%86%82%85% 這個(gè)結(jié)果也是在評(píng)價(jià)可重復(fù)性 70 80 90 100%但如果兩位教師的結(jié)果是可比的則我們可以評(píng)價(jià)其再現(xiàn)性6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段GageR&R-再現(xiàn)性78測(cè)量系統(tǒng)誤差越大，觀察值距真值的離散程度就越大LSLUSL-4-3-2-101234真實(shí)值觀察值6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段測(cè)量系統(tǒng)誤差是怎樣歪曲過(guò)程能力的？79風(fēng)險(xiǎn)＝接受了超出控制限的零件質(zhì)量問(wèn)題風(fēng)險(xiǎn)=拒絕了控制限以?xún)?nèi)的零件

成本問(wèn)題測(cè)量分布可能錯(cuò)誤拒絕零件控制限范圍內(nèi)零件的真值LSL-4-3-2-101234超出控制限零件的真值LSL-4-3-2-101234可能錯(cuò)誤接收零件過(guò)程分布6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段測(cè)量系統(tǒng)誤差是怎樣引發(fā)錯(cuò)誤結(jié)論的80GageR&R即

重復(fù)性和再現(xiàn)性的結(jié)合測(cè)量的重復(fù)性和再現(xiàn)性的程度%GageR&R是下列比值:(99%CI的測(cè)具變量)x100=%GageR&R總公差 70 80 90 100%總公差測(cè)具的變量6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段測(cè)量系統(tǒng)誤差選擇測(cè)具時(shí)，測(cè)具的精度通常為工差的十分之一81GageR&R(ANOVA)formeasureGageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R3.72E-051.74Repeatability3.72E-051.74Reproducibility0.00E+000.00Operator0.00E+000.00Part-To-Part2.10E-0398.26TotalVariation2.14E-03100.00StdDevStudyVar%StudyVar%ToleranceSource(SD)(5.15*SD)(%SV)(SV/Toler)TotalGageR&R6.10E-030.03140113.1812.56Repeatability6.10E-030.03140113.1812.56Reproducibility0.00E+000.0000000.000.00Operator0.00E+000.0000000.000.00Part-To-Part4.58E-020.23609099.1394.44TotalVariation4.62E-020.238169100.0095.27NumberofDistinctCategories=116σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段GageR&R82上控制限下控制限總的公差總測(cè)量誤差測(cè)量重復(fù)性加再生性

低于10%可接受10-30%灰色區(qū)域接受與否取決于重要程度及影響高于30%調(diào)查改進(jìn)的需要測(cè)量R&R的百分比即生產(chǎn)變量的總公差因測(cè)量系統(tǒng)而消耗掉的部分簡(jiǎn)單原理即測(cè)量誤差占規(guī)范的百分比6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段GageR&R小結(jié)83如果重復(fù)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于再生性,則檢查工具的維護(hù)狀況讀取數(shù)據(jù)時(shí)測(cè)具的定位零件偏差過(guò)大如果再生性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于重復(fù)性,則檢查操作者的培訓(xùn)測(cè)具的校驗(yàn)夾具重復(fù)性和再現(xiàn)性...它們之間的關(guān)系也是很有意義的84GageR&R運(yùn)作規(guī)則1。檢測(cè)10個(gè)零件2。三個(gè)檢測(cè)者3。每個(gè)檢測(cè)者針對(duì)每個(gè)零件檢測(cè)檢測(cè)三次85小組選出2個(gè)人檢查10個(gè)釘子的長(zhǎng)度每人檢查二遍6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段GageR&R練習(xí)：86三個(gè)最通用和直接的評(píng)估離散測(cè)量過(guò)程的方法是：“專(zhuān)家”再評(píng)估(知道實(shí)際情況)只調(diào)查準(zhǔn)確性并報(bào)告正確決定的百分比,循環(huán)研究(知道實(shí)際情況)

調(diào)查準(zhǔn)確性和操作者之間操作的一致性(精確〕檢查共同點(diǎn)(不知道實(shí)際情況)當(dāng)不知道真實(shí)情況時(shí)尋找操作者的可重復(fù)性和操作者之間的再生性GageR&R≥90%操作定義要明確6σ實(shí)施過(guò)程-測(cè)量階段離散測(cè)量系統(tǒng)評(píng)估87離散數(shù)據(jù)MSA小結(jié)操作定義在保證離散測(cè)量系統(tǒng)質(zhì)量中起著十分重要的作用清晰的操作定義能為決策提供清晰的基本情況專(zhuān)家再評(píng)估只評(píng)估操作者的準(zhǔn)確性,不能比較操作者之間情況循環(huán)研究可以評(píng)估操作者自己的準(zhǔn)確性和操作者之間的再生性,但是需要對(duì)干擾進(jìn)行更多的研究共同點(diǎn)研究評(píng)估操作者自己的重復(fù)性及操作者之間的再生性,但不準(zhǔn)確(不知道真實(shí)情況)離散MSA的目的是獲得90％或以上的重復(fù)性與再生性88用圖形和統(tǒng)計(jì)方法尋找變化的原因.利用團(tuán)隊(duì)成員對(duì)過(guò)程的知識(shí)和對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析.要積極主動(dòng)地尋找變化原因和數(shù)據(jù)最大限度地利用比對(duì)吸收和借鑒其它經(jīng)驗(yàn)和成果在6Sigma中的分析階段就是用有關(guān)方法找出影響驅(qū)動(dòng)Y變化的少數(shù)至關(guān)重要的Xs6σ實(shí)施過(guò)程-分析階段分析階段89假設(shè)試驗(yàn)可以幫助決定是否兩個(gè)樣品之間的差別是:統(tǒng)計(jì)上重要或由于偶然原因或正常誤差6σ實(shí)施過(guò)程-分析階段假設(shè)試驗(yàn)90床子新時(shí)收集的數(shù)據(jù)使用六個(gè)月后最新收集的數(shù)據(jù)有時(shí)我們不能直觀決定是否平均值有差別,所以必須猜測(cè)我們做出假設(shè)試驗(yàn)以客觀地決定是否有誤差存在在這種情況下每人做出的決策是相同的..:.:.:::::::.::..:::.:::..:.:.:::::::::::::::::..:.:.:..+---------+---------+---------+---------+---------+-------.:::.:...::::::::::..:.::::.::.:::.::::::..::::.:::::::.::::::::::::::::::.:::::.:::..::::::::::::::::::::::::::::::::::::::.:::::+---------+---------+---------+---------+---------+-------0.00000.00500.01000.01500.02000.02506σ實(shí)施過(guò)程-分析階段你的鉆床使用六個(gè)月后過(guò)程變了嗎?91假設(shè)試驗(yàn)允許我們將差別量化6σ實(shí)施過(guò)程-分析階段平均值假設(shè)試驗(yàn)92

連續(xù)數(shù)據(jù)(測(cè)量數(shù)據(jù))離散數(shù)據(jù)(分類(lèi)或計(jì)數(shù)數(shù)據(jù))非參數(shù)(測(cè)量或計(jì)數(shù)數(shù)據(jù))一個(gè)樣本的t試驗(yàn):?我在目標(biāo)值嗎?兩個(gè)樣本t試驗(yàn)t:?兩個(gè)平均值相同嗎?ANOVA:?多個(gè)平均值相同嗎?誤差的一致性:?多個(gè)誤差相同嗎?Chi-Square試驗(yàn):?不同分類(lèi)的缺陷率和缺陷數(shù)比例相同嗎?Kruskal-Wallis:?不同分布的樣本平均值相同嗎?6σ實(shí)施過(guò)程-分析階段不同類(lèi)型的假設(shè)試驗(yàn)93沒(méi)有,p-value只是定量化你錯(cuò)誤決策的風(fēng)險(xiǎn)，最終的決策還得你自己做如果對(duì)過(guò)程改變確實(shí)不貴p-value為10也許都可以如果過(guò)程改變很貴(或有安全問(wèn)題),也許p-value應(yīng)更小6σ實(shí)施過(guò)程-分析階段5%p-value規(guī)則定死了嗎?94針對(duì)給定的X定義線性方程預(yù)測(cè)Y通過(guò)量化因X或X所引起的誤差來(lái)評(píng)價(jià)其相互關(guān)系的強(qiáng)弱.利用假設(shè)試驗(yàn)檢查回歸模型的重要性顯示回歸分析是如何找到潛在的X及其相互關(guān)系.6σ實(shí)施過(guò)程-分析階段回歸學(xué)習(xí)的目的95找出關(guān)鍵少數(shù)X及相互作用設(shè)計(jì)你的新過(guò)程在需要的地方進(jìn)行仿真(simulations)能識(shí)別何時(shí)設(shè)計(jì)試驗(yàn)(DOE)是適當(dāng)?shù)恼页龀杀镜挠绊懌@得管理層的贊同實(shí)施過(guò)程改進(jìn)遵循適當(dāng)程序開(kāi)始變革,例如新件