6 sigma1至2

s61单元1:6sigma简介1-16Sigma概念1-26Sigma阶段推进内容1-3统计基本概念及理解1-46Sigma品质水平是什么?1-5聚焦问题点阶段s62最香甜的果实-全系统设计大部分的果实-Process特性化/最佳化下部的果实-QC7tool掉在地上的果实-仅依靠直接检查6sigma概念（广义）σ-水平65432PPM3.42336,21066,807308,537工序能力缺陷的机会分布偏移=±1.5σSigma水平越高,其缺陷以指数形式减少s633sigma水平的公司6sigma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CTQ6sigma概念Ⅰ4sigma的水平是30页报纸中有1个错字的品质水平5sigma的水平是百科全书中有1个错字的品质水平6sigma的水平是小规模图书馆中有1个错字的品质水平s64•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小时不能提供电话服务•100年中6秒不能提供电话服务•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6sigma概念Ⅱ3sigma水平的公司6sigma水平的公司s65阶段Tools6sigma概念(使用工具)Measurement(测定)5)GageR&R6)RationalSubgroup7)ProcessCapabilityAnalysis(分析)8)HypothesisTest9)Regression10)GraphAnalysisImprovement(改善)11)DoE(DesignofExperiment)12)ANOVAControl(管理)13)SPC6sigma不同推进阶段中，改善问题使用的统计工具Define(定义)1)ProcessMapping2)LogicTree3)ParetoAnalysis4)QFD,FMEAs66Y=f(χ)Question1)Y或X中对哪一个聚焦?Question2)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…Xn•独立变数•Input•原因•根源问题•管理对象6sigma概念(活动方法)6Sigma活动是对根本原因的因素（CTQ)聚焦后，展开改善活动s67阶段展开内容6sigma各阶段推进内容Measurement(测定)2)选定制品或工序的CTQ3)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FocusYYYYAnalysis(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Xi6SigmaProcess是以D-M-A-I-C5阶段构成并经过重要的13步骤。6Sigma活动是通过现象分析,展开问题,查明临时性因素,以D-M-A-I-C程序改善关键少数因素。先把握现象,能够1次性改善的部门采取1次性改善活动;然后,下一个阶段再接着进行改善活动。Define(定义)1)确定问题点/具体改善目标s68·算术平均值(x):·调和平均(H):·S(总变动:TotalSumofSquares):偏差平方和·无偏方差(UnbiasedVariance):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s69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n个偏差的和通常是“0”,因此有(n-1)个偏差的值，剩余一个自行决定这叫自由度(DegreeofFreedom).nσ²=Σ(xi-x)²s610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(StandardDeviation)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,DefectPerUnit),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。Sigma的定义1σμ(平均)拐点USL3σ★平均值和拐点之间距离用标准偏差(σ)表示。如果目标值(T)和规格上下限(USLorLSL)距离是标准偏差的3倍的话，说明具备了3Sigma的工序能力.Ts611某班学生的国语平均分数是60分,按偏差是5的正态分布的话,随意抽取一个学生时，70分以上分数的可能性是多少?Z值是已测定的标准偏差(σ)有几个能进入平均值到规格上下界限(USL,LSL)之间的测定值.606570455055测定值(分数):012-3-2-1Z-值σ:68.3%95.4%99.7%Z=σx-μ=570-60=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•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]s612···…Z00.010.020.030.040.05.00E-014.96E-014.92E-014.88E-014.84E-010.14.60E-014.56E-014.52E-014.48E-014.44E-010.24.21E-014.17E-014.13E-014.09E-014.05E-010.33.82E-013.78E-013.74E-013.71E-013.67E-010.43.45E-013.41E-013.37E-013.34E-013.30E-010.53.09E-013.05E-013.02E-012.98E-012.95E-010.62.74E-012.71E-012.68E-012.64E-012.61E-010.72.42E-012.39E-012.36E-012.33E-012.30E-010.82.12E-012.09E-012.06E-012.03E-012.00E-010.91.84E-011.81E-011.79E-011.76E-011.74E-011.01.59E-011.56E-011.54E-011.52E-011.49E-011.11.36E-011.33E-011.31E-011.29E-011.27E-011.21.15E-011.13E-011.11E-011.09E-011.07E-011.39.68E-029.51E-029.34E-029.18E-029.01E-021.48.08E-027.93E-027.78E-027.64E-027.49E-021.56.68E-026.55E-026.43E-026.30E-026.18E-021.65.48E-025.37E-025.26E-025.16E-025.05E-021.74.46E-024.36E-024.27E-024.18E-024.09E-021.83.59E-023.51E-023.44E-023.36E-023.29E-021.92.87E-022.81E-022.74E-022.68E-022.62E-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-值的计算•70分以上的可能性有多少?60657045505575Zσx-μ·正态分布总面积是‘1’·某概率变量‘X’到平均值(μ)之间距离除以标准偏差(σ)的值用‘Z’来表示·如果规格上限(or下限)用‘X’来代替时超出规格上限的尾部面积可以认为‘有缺陷可能性’·‘Z’值是用来测定工序能力,跟工序的标准偏差不同,·在这里‘Z’值是2.0，把全体面积作为1的时对应的面积0.0228.规格上限缺陷区域Pr(X≥70)=σx-μ[570-60≥]=(Z≥2)=2.28%或22,800PPM有时按统计学教材,标记正态分布的左侧尾部的值统计基本概念理解表的Z-值表示正态分布右侧尾部面积2.28E-02s6136σ能力工序能力测定方法Z-值1σ•Z=32σ3σ3σ能力USL工序的变动(散布)越小工序能力越高.其结果标准偏差更小,发生不良的可能性就低.通过问题的现象分析把握工序能力（Z)：要提高到6σ水平,统计上采取什么样的活动?统计基本概念理解LSLUSLLSL•Z=61σ2σ3σ4σ5σ6σs614需要什么样的管理?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×Cpk长期内的工序能力因工序的中心移动及变动,跟Zlt＜Zst关系有关Zshift=Zst-Zlt▲Zst=Zlt+1.5统计基本概念理解s615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±6σ317,30045,5002,700630.570.002697,700308,70066,8106,2102333.46sigma品质水准是什么?6Sigma品质是每百万个中3.4PPM,即Cp=2.0,Cpk=1.5正态分布的平均偏移(±1.5σ)按规格变化和平均值偏移的不良率-1.5σ＋1.5σs6164BlockDiagramZshift工序管理ABC1.52.02.50.51.0123456PoorGoodPoorGoodZst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:WorldTop水平的公司D6sigma品质水平是什么?s617聚焦问题点阶段•ProcessMapping·ProcessMapping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•ProcessMapping