gbm-5 six sigma測度.ppt

1、Six Sigma 測度 (Metrics),方法論,Measure 概要 Project Y 基礎(chǔ)統(tǒng)計 測定System 分析 Six Sigma 測度 工程能力分析,Process Map & 特性要因圖 FDM,Six Sigma 測度,學(xué)習(xí)目標 理解Six Sigma的主要測度 DPU, DPO, DPMO FTY, RTY, YNOR 理解 水準計算方法,DPU與DPMO,DPO (Defects per Opportunity),每機會缺陷數(shù),DPU (Defects per Unit),每單位缺陷數(shù),為了消除缺陷的基準,工廠單位改善中使用,DPMO (Defects per Mi

2、llion Opportunities),每百萬機會缺陷數(shù),考慮制品復(fù)雜度的比較基準,企業(yè)內(nèi)或企業(yè)之間Benchmarking手段,Opportunity,Defects,DPO,=,Unit,Defects,DPO,=,機會(Opportunity) 有可能發(fā)生缺陷的檢查或試驗對象 發(fā)生缺陷的機會在特性、部品、組裝品等制品任何階段 都可能存在。,復(fù)雜度(Complexity ) 總機會數(shù)與制品或Process復(fù)雜度正比。,部品,特性,材料,機械,工具,次序,制品,Process,復(fù)雜度,相關(guān)部品、特性或材料越多， 成為越復(fù)雜的制品。,相關(guān)機械、工具或次序越多， 成為越復(fù)雜的Process.,

3、DPU/DPO/DPMO,以下Drilling加工的例中計算DPU與 DPMO., Data 類型是? Unit? Defect?, Opportunity? DPU? DPMO?,DPU/DPO/DPMO 事例,使用互相不同的Process、制品之 間或制造領(lǐng)域和非領(lǐng)域之間比較時更 恰當(dāng)。,DPMO 計算例,缺陷數(shù) 某個PCB以800個焊接點和200個部品構(gòu)成。在這 PCB中發(fā)現(xiàn)焊接不良6處和不良部品2個。 DPMO是? DPMO = (6+2)/(800+200) * 百萬 = 8,000,DP(M)O 計算時注意事項 例) 某部品的生產(chǎn)工程中不良發(fā)生機會數(shù)是100,000次，但正常作業(yè)

4、過程中只對其中1,000次機會進行評價，結(jié)果一個部品里發(fā)現(xiàn)10個 缺陷，以下計算中哪個正確？,DPO = 10 / 100,000,DPO = 10 / 1,000,機會是有缺陷發(fā)生的可能性，以檢查及試驗對象被評價時 Count,Yield,在工程的各階段中包括再作業(yè)或部品的廢棄等不良的管理指標， 是良品率的概念。,初期數(shù)率 (FTY, First Time Yield) : 決定各別工程的品質(zhì)水準時使用。再作業(yè)/不修理的Process中適用。 累計數(shù)率 (RTY, Rolled Throughput Yield) : 表現(xiàn)全體工程的品質(zhì)水準時使用的指標中的一個。 表現(xiàn)為初期數(shù)率的倍。 標準化

5、數(shù)率 (YNor, Normalized Yield) : 表現(xiàn)全體工程的品質(zhì)水準時使用的指標中的一個， 在Process中初期數(shù)率適用幾何平均概念。,Yield(數(shù)率)的種類,Yield (數(shù)率),45,000 ppm 浪費,30,000 ppm 浪費,56,000 ppm 浪費,95.5% 數(shù)率,97% 數(shù)率,94.4% 數(shù)率,RTY = 0.955*0.97*0.944 = 87.4%,不但是最終階段，其它各階段的能力RTY都重視。,Hidden Factory : 再作業(yè)/ 廢棄,Yield,RTY計算,已知的DATA是缺陷DATA時,是意味著泊松分布中PX = 0 (沒有一個缺陷的概

6、率).,-,e,DPU,已知的DATA是不良率或數(shù)率DATA時,Yield,RTY = FTY1FTY2 FTY3 ,YNor 計算,YNor = FTY1 FTY2 FTYn,n,RTY 計算的檢討,生產(chǎn)一個單位部品所需 3個工程，各工程的初期數(shù)率為 FTYi . 各單位工程中發(fā)生的缺陷數(shù)，跟隨著擁有以下概率函數(shù)的泊松分布。,DPU,dpu,dpu,dpu,e,e,-,+,+,-,=,=,),(,3,2,1,- 但, 為 單位工程 i 的 平均缺陷數(shù),因此各單位工程的數(shù)率是在工程中一個缺陷都不發(fā)生的概率，如下。,i,dpu,e,X,P,-,=,=,=,0,按以上的結(jié)果，可以確認下面的等式。,

7、3 RTY = FTYi i = 1,Yield,想想下面的工程。,收入檢查 100%數(shù)率,SMD檢查 95.5%數(shù)率,PBA檢查 97.0%數(shù)率,ICT 94.4%數(shù)率,RTY = 1.00 0.955 0.970 0.944 = 0.874 = 87.4 %,Y,%,7,.,96,967,.,0,874,.,0,RTY,4,1,4,Nor,=,=,=,=,Yield (數(shù)率),Yield,例1) 現(xiàn)場某一位機士對特定類型Defect觀察結(jié)果 346個生產(chǎn)單位中發(fā)現(xiàn)1個。對這特性(Characteristic)的 RTY?,0.00289,346,1,=,=,DPU,00289,.,0,=

8、0.99711,=,=,-,-,e,e,RTY,DPU,計算),例2) 有3個工程組成的生產(chǎn)Line，各工程通過數(shù)率為 98% 時Line的 RTY ?,計算),0.98,0.98,0.98,RTY = 0.98 0.98 0.98 = 0.941192,RTY計算 例,Yield, 水準, 水準 : 規(guī)格中心和規(guī)格上限或下限距離是標準偏差的幾倍？, 水準的概念 品質(zhì)特性值隨正態(tài)分布時，從規(guī)格中心到規(guī)格界限為止距離相當(dāng)于標準偏差幾倍的測度，Process散布越小，水準越大。, 測定Process可以生產(chǎn)多少均一品質(zhì)制品能力的測度。,1s,m,1s,發(fā)生不良限度,3s,平均,記號前數(shù)值(Z) 越

9、大，不良發(fā)生 的概率越小。,6s,規(guī)格界限,3 水準的 穩(wěn)定工程,6 水準的 穩(wěn)定工程,由于作業(yè)者倒班、原材料LOT變化、設(shè)備的保 養(yǎng)、模具交換等現(xiàn)實性的變化要素而規(guī)格中心和Process平均常時間維持一致狀態(tài)是很難。 根據(jù)經(jīng)驗隨著時間過 去，一般Process平均離中心約 1.5左右變動。,Process dynamics,LSL,USL,起點 1,起點 2,起點 3,起點 4,Process 固有能力,長期 Process 能力,目標值, 水準和 DPMO 考慮Process現(xiàn)實變化，計算對應(yīng)水準的缺陷率或不良率時， Process平均離規(guī)格中心標準偏差的1.5倍變動為前提計算。 在6水準

10、Process中，100萬次機會中能發(fā)生3.4次左右缺陷，這相當(dāng)于3.4DPMO.,999,999.6 999,995 999,991 999,987 999,979 999,968 999,952 999,928 999,892 999,841 999,767 999,663 999,517 999,313 999,032 998,650 998,134 997,445 996,533 995,339 993,790 991,802 989,276,良品數(shù),3.4 5 9 13 21 32 48 72 108 159 233 337 483 687 968 1,350 1,866 2,555

11、 3,467 4,661 6,210 8,198 10,724,6.0 5.9 5.8 5.7 5.6 5.5 5.4 5.3 5.2 5.1 5.0 4.9 4.8 4.7 4.6 4.5 4.4 4.3 4.2 4.1 4.0 3.9 3.8,.st,4.5 4.4 4.3 4.2 4.1 4.0 3.9 3.8 3.7 3.6 3.5 3.4 3.3 3.2 3.1 3.0 2.9 2.8 2.7 2.6 2.5 2.4 2.3,.lt,986,097 977,250 971,284 964,070 955,435 945,201 933,193 919,243 903,199 884,

12、930 864,334 841,345 815,940 788,145 758,036 725,747 691,462 655,422 617,911 579,260 539,828 500,000 460,172,良品數(shù),13,903 22,750 28,716 35,930 44,565 54,799 66,807 80,757 96,801 115,070 135,666 158,655 184,060 211,855 241,964 274,253 308,538 344,578 382,089 420,740 460,172 500,000 539,828,3.7 3.5 3.4 3

13、.3 3.2 3.1 3.0 2.9 2.8 2.7 2.6 2.5 2.4 2.3 2.2 2.1 2.0 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 1.4,.st,2.2 2.0 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1,.lt,420,740 382,089 344,578 308,538 274,253 241,964 211,855 184,060 158,655 135,666 115,070 96,801 80,757 66,807 54,799 44,5

14、65 35,930 28,716 22,750 17,864 13,903 10,724 8,198,良品數(shù),579,260 617,911 655,422 691,462 725,747 758,036 788,145 815,940 841,345 864,334 884,930 903,199 919,243 933,193 945,201 955,435 964,070 971,284 977,250 982,136 986,097 989,276 991,802,1.3 1.2 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1

15、-0.2 -0.3 -0.4 -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.9,.st,-0.2 -0.3 -0.4 -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.9 -1.0 -1.1 -1.2 -1.3 -1.4 -1.5 -1.6 -1.7 -1.8 -1.9 -2.0 -2.1 -2.2 -2.3 -2.4,.lt,6,210 4,661 3,467 2,555 1,866 1,350 968 687 483 337 233 159 108 72 48 32 21 13 9 5 3,良品數(shù),993,790 995,339 996,533 997,445 998,134 998,650

16、999,032 999,313 999,517 999,663 999,767 999,841 999,892 999,928 999,952 999,968 999,979 999,987 999,991 999,995 999,997,-1.0 -1.1 -1.2 -1.3 -1.4 -1.5 -1.6 -1.7 -1.8 -1.9 -2.0 -2.1 -2.2 -2.3 -2.4 -2.5 -2.6 -2.7 -2.8 -2.9 -3.0,.st,-2.5 -2.6 -2.7 -2.8 -2.9 -3.0 -3.1 -3.2 -3.3 -3.4 -3.5 -3.6 -3.7 -3.8 -

17、3.9 -4.0 -4.1 -4.2 -4.3 -4.4 -4.5,.lt, 水準與 DPMO 表,水準計算 缺點數(shù)DATA時 - 求DPMO - 表中找出對應(yīng)DPMO的Z.st值或利用 Minitab求。, DATA是不良率時 - 以不良率可以計算出PPM. PPM = (不良率)1,000,000 - 從表中找出與PPM值一樣的對應(yīng)DPMO的 Z.st值或利用 Minitab求。, DATA是數(shù)率時 - Scrap、 再作業(yè)等為不良計算數(shù)率。 - 從表中找出對應(yīng)每百萬個良品數(shù) = (數(shù)率)1,000,000 Z.st值或利用Minitab求。, 水準的計算 例, 例題 1. 對某工程生產(chǎn)出貨的制品特征類型缺陷， 經(jīng)過長期調(diào)查結(jié)果346個制品中發(fā)現(xiàn)1個缺陷。 計算在這工程的缺陷相關(guān)的水準。 計算,從表中能查出對應(yīng) DPMO=2,890的Z.st值 4.26 左右, 利用Minita0b計算: 實