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项目流程及主要工具介绍SixsigmaTrainingSIXSIGMA-REVIEW根本目的使产品或对象达到预期的指标,途径是消除变差大量数据存在正态分布的假设y=f(x1,x2,....,xn),用因子的方法,控制输出.流程采用DMAIC各阶段采用的主用工具如下:各阶段使用的工具各阶段使用的工具LeanProductionDrivesforOperationExcellence流程介绍----定义问题1.Sixsigma定义问题,需要遵循SMART原则S-SpecificM-MeasureA-AchievableR-RelevantT-Time-Bound流程介绍---定义问题对已经定义好的问题,我们可以采用如下工具进行SIXSIGMA进行第一步分析.1.头脑风暴2.ThoughtMap3.ProcessMap4.FishBoneTHOUGHTMAP定义问题相关1相关8与相关8相关的问题相关7相关5相关4相关3相关2PROCESSMAPOP1OP2OP3……OPnINPUTINPUT与THOUGHTMAP对应,并找出因子,并识别噪音(不可控,或是相对很难控制)流程介绍---定义问题对完成THOUGHTMAP和ProcessMap的流程,应用Cause&Effect阵图来判断和识别.Cause&effect漏斗效应CAUSE&EFFECTS矩阵图基本目的,就是从众多变量中筛选出目前认为重要的因子作为分析,但不是最终的因子.基本方法:将目标分解成若干个指标,并按照1~10分打分.将所有因子按指标重要性打分,评分为0—不相关1-轻度关联3-有着一定关联9-有重要关联CAUSEANDEFFECTS重要性评级866410总计改进指标油漆厚度油漆均匀度粘附力色泽盐雾试验序号工序输入因子1前处理浓度333132烘干温度131033烘干时间131034喷漆喷枪压力139035喷漆角度111036喷漆人员999097喷漆配比浓度33399CAUSEANDEFFECTS通过评分进行优先评选,列出主要相关的4-5个因子,开始进行第一轮sixsigma分析.如果挑选的因子不恰当,当无法达到效果时,需要重新根据因子排序,再进行新一轮sixsigma分析.LeanProductionDrivesforOperationExcellence流程介绍---测量MEASUREMENT因子对结果产生影响,但是结果如何得来,得来的是否正确,都需要进行测量.测量系统分析为什么我们要做测量系统分析为了做决议满足规范(你越接近规范极限，测量系统分析知识就越关键)当“问题”发生时，探测问题把测量误差与规范进行比较估计短期变差更多的了解过程及对过程进行改进理解需要改进多少集中于问题预防把测量误差与探测的变化，例如生产变差进行比较估计长期变差总变差=产品变差+测量变差s2测量系统=s2操作者+s2零件内部+s2测量装置+s2测量技巧+…我们的测量变差等于一系列因素的变差–操作者,零件内部,测量装置,测量技巧等等。2测量系统2产品2总计s+s=s测量变差产品变差(实际变差)总变差(观察的变差)注意：测量系统变差小于产品变差2测量系统2产品2总计s+s=s测量变差产品变差(实际变差)总变差(观察的变差)什么因素可以导致测量系统的变差??2测量系统2产品2总计s+s=s测量系统主要特性1.分辨力2.准确性3.精度(R&R)4.线性辨别力区别是测量系统充分区别重复的测量的技术能力。也包括“量具分辨率.”辨别力询问，测量装置是否足够充分。没有必要包含太多的小数位数，它意味着更好的测量系统！比较理想的情况是测量设备精度是图纸要求精度的1/10.示例准确度区别准确度相关的术语真实值(或者标准值)偏倚精度相关的术语重复性再现性稳定性精确性精确性–测量的平均值是否偏离真实值？真实值理论上正确的值标准偏倚所有测量的平均值与真实值之间的距离数量工具与目标不一致系统误差或者偏移量精确性装置精确性是指测量观察的平均值与标准值或真实值之间的差值。测量过程的重要特性区别准确度相关的术语真实值(标准值)偏倚精度相关的术语重复性再现性稳定性我们已经讨论了依据测量均值定位的准确度和偏倚。现在让我们来看一下帮助我们理解我们测量过程变差的精度。精度(续)精度是指重复获得相同值的能力(特定值)。这是指测量设备可以重复地为单个抽样提供相同结果的能力(自动对厚度测量10次)。测量系统的变差等于重复性变差和再现性变差之和(精度加准确度)。2rpd2rpt2MSs+s=s精度:重复性即使在下述相同条件下，当重复测量时，也可以发生变差：•同一个操作者•相同的实验装置•相同的工具2rpts精度:再现性当使用不同的条件进行测量时，将导致变差：•不同的操作者•同样的试验装置•同样的工具2rpds对于“精度”我们可以做什么?我们可以为MSA测量两个单独的指数：公差的百分比(P/T)变差的百分比(量具R&R)%重复性&再现性(%R&R)确定测量误差是否超过了总变差的百分比(如过程中所标明的!)包括重复性和再现性期望有%R&R30%(除非用户特别注明10%)通常在Minitab中以百分比的形式进行表现，称为“研究变差百分比”100R&R%总计MS´ss=精度对比公差(%P/T)确定是否测量误差掩盖了公差百分比(正如用户所指出的!)期望拥有%P/T30%(除非用户特别注明)通常在Minitab中以百分比的形式进行表现，称为“公差百分比”注释:5.15的标准偏差99%是由于测量偏倚。使用5.15是工业标准。100Tolerance*15.5T/P%MSs=试验-MSA如何创建表格如何观察结果以加工中心孔为例:另外还有对离散量做MSA分析,比如通止规的使用方法是否合格等LeanProductionDrivesforOperationExcellence流程介绍----分析问题分析问题依据数据的采集,数据的采集后需要通过一系列的变换得到自己的结果也可以通过设计试验得到自己需要的结果比较常用的工具:-----过程能力分析,DOE试验设计过程能力分析过程能力分析CP和CPK的定义通过控制CP来达到CPK的提高.举例:目前加工高度的情况,目前齿轮的高度变化在28.998-28.985mm,间隙0.008-0.022mm那么壳体的理想的尺寸在29.006-29.007mm,可以到达通配,考虑到误差,这个范围可以再宽一些(+3um),但是尽管如此,这种公差是很难达到的,只能想办法控制尽量多的控制在这个范围,可以观察CP和CPK的情况.图纸标注29.019-29.006CP和CPK情况比对1号机和2号机的情况.CPK的情况,开始加工,热机后的差异LeanProductionDrivesforOperationExcellence1.根据Cpk分析,得出结论2.根据DOE实验重新设计实验3.想办法消除变差,如果不能消除,是否有可行的办法控制改进的情况分析LeanProductionDrivesforOperationExcellence1.得出了明确的结论,控制变差.2.计算新的过程能力,转到CPK控制,重新进行控制计划3.用测量的方法控制过程,如100%检查,SPC等方法.4.经验分享等.控制阶段