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质量专业理论与实务6Sigma简介起源和发展：在70年代，Motorola面对日本严峻的挑战，其主席决定在品质上改善；在1981年，他要求其产品必须在五年内有10倍的改善；于1987年，Motorola建立了“6Sigma”的概念。之后，许多著名的跨国公司开始实施6Sigma品质管理，特别是从1995年以来，实施a的企业数呈指数增长。6Sigma简介全球五百强企业应用6Sigma增加状况（单位：家）111321221123682041010203040501987年1989年1991年1993年1995年1997年1999年增加量总量6Sigma简介标准正态分布曲线-11-2-3-4-5-665432下规范限(LSL)上规范限(USL)6Sigma简介Sigma值次品率（百万分子）6δ3.45δ2304δ6,2103δ66,8002δ308,0001δ690,000“Sigma”的定义是根据俄国一数学家的理论，如果有68%的合格率，便是±1δ，±2δ有95%的合格率，±3δ便达至99.73%的合格率。±6δ便达至99.99966%的合格率。培训内容科目白带绿带黑带科目白带绿带黑带7种质量管理工具**过程波动***水平比较**回归与相关分析*黑带作用与任务*容差设计*不良质量成本***6sigma工程介绍*实验设计基础***6sigma推广案例**实验设计继续**6sigma介绍***高级析因法*概率基础***测量、加权分析**统计学基础**过程管理**设计检验、方差分析*课程安排概率论基础抽样检验、可靠性统计基础老七种工具、软件的应用模拟实验、假设检验SPC方差分析DOE(田口)、MSA相关、回归分析DOE(均匀随机)、SPD卡方分析、顾客满意测评复习、考试概率论基础目标：了解现象、事件、变量的概念掌握概率的计算理解密度函数、分布函数的含义掌握几种常见的密度函数了解可靠性设计原理了解抽样技术原理重点：概率的计算密度函数及分布函数的含义几种常见密度函数的应用概念：是研究大量随机现象的统计规律性的一门科学。研究对象：事件及其概率，随机变量及其概率分布和数字特征。意义：是统计学的基础。概率论现象现象的分类：现象随机现象必然现象个别随机现象大量随机现象事件概念：随机现象的某些样本点组成的集合。样本点的含义：在随机现象中一切可能发生的基本结果。样本空间的含义：所有样本点的全体。注意，不是集合。特征：P182关系：包含、互不相容、相等;运算：和（并）、差、交（积）、逆；与集合的关系。概率概念：在一随机现象中，用来表示任意随机事件发生可能性大小的实数。（数值度量）三个公理：非负性、正则性、可加性。概率确定的几种方法：古典概率、几何概率、用频率估计概率。条件概率：在事件B已发生的条件下，事件A再发生的概率。古典概率应用要点：样本点数量的有限性、等可能性。计算公式：回忆乘法原理、加法原理的排列组合知识的回忆概率的性质见P192不可能事件的概率为0；对立事件的概率：P(A’)=1-P(A);概率的减法：P(A-B)=P(A)-P(AB)特别地：当BA时，P(A-B)=P(A)-P(B)概率的加法：P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)特别地：当A,B互不相容时，P(A+B)=P(A)+P(B)概率的乘法：P(AB)=P(A/B)*P(B)特别地：当A,B相互独立时，P(AB)=P(A)*P(B)随机变量概念：用来表示随机现象结果的变量。分类：随机变量离散性随机变量连续性随机变量有限个或可数个样本点样本点分布在某一区间或更大范围。概率分布和分布函数概率分布的概念：指概率在随机变量值域内的分布，即一切可能值的集合以及取它可能值的概率的表示。概率分布的表示：类型表示法离散性连续性概率表√概率密度函数√√分布曲线√条形图√概率分布和分布函数分布函数：简而言之，就是累计概率，即从值域的最小点（又可能是负无穷大）到某一点的概率的累计。分布函数和概率密度之间的关系：积分和求导的关系。联合概率：随机变量的特征值特征值反映中心位置的反映离散程度的均值众数中位数方差标准差极差特征值的运算法则均值：EC=C,EλX=λEX(C,λ为常数)E(X+Y)=EX+EY,E(X*Y)=EX*EY方差：VarλX=λ2VarX(λ为常数)Var(X+Y)=VarX+VarY(X,Y相互独立)VarX=E(X-EX)2≤E(X-C)2(C为任意常数)二项分布那些分布属于二项分布？二项分布的表达式及求解二项分布的应用超几何分布那些分布属于超几何分布？超几何分布的表达式及求解超几何分布的应用泊松分布那些分布属于泊松分布？泊松分布的表达式及求解泊松分布的应用（标准）正态分布那些分布属于正态分布？正态分布的表达式及求解正态分布的应用正态分布向标准正态分布的转化标准正态分布的分位数指数分布那些分布属于指数分布？指数分布的表达式及求解指数分布的应用抽样检验基础抽样检验的理论基础：基于二项分布、超几何分布和泊松分布的概率分布理论。OC曲线当抽样方案确定时，批产品中固有的合格率对该批接收概率的影响：P0P1P0P1P(X=x)批合格判定数AOC曲线P(%)L(P)百分比抽样不合理的解释百分比抽样双百分比抽样L(P)P(%)L(P)P(%)N=90n=9A=0N=300n=30A=0N=900n=90A=0N=1000n=100A=5N=400n=40A=2N=200n=20A=1抽样检验类型1.计数标准型2.计数挑选型3.计数调整型4.计数周期型还有其他类型：孤立批序贯连续跳批计量计数标准型抽样检验含义：就是同时规定对生产方的质量要求和对使用（即顾客）的质量保护的抽样检验过程。（GB/T13262-91）P(%)L(P)B1-αβP1P0A计数标准型抽样检验有关指标：p0：生产方风险质量p1：使用方风险质量α：生产方风险β：使用方风险A：生产方风险B：使用方风险计数标准型抽样检验执行步骤：1.确定质量标准；2.确定P0、P1值；3.批的组成4.检索抽样方案5.样本的抽取、检验6.批的判断和处置计数挑选型抽样检验含义：是指用预先规定的抽样方案对批进行初次检验，判为合格的批直接接收，判为不合格的批必须经过全数检验（只针对被检特性进行全数检验），将批中的不合格品一一挑出换成合格品再提交检验的过程。（GB/T13546-92）计数挑选型抽样检验适应范围：产品一批接一批入库各工序间半成品交接向指定的用户连续供货不适用于破坏性检验计数挑选型抽样检验主要指标：批允许不合格率（LTPD）平均检出质量（AOQ）平均检验总数（ATI）AOQ上限（AOQL）（与LTPD相等）计数挑选型抽样检验控制方法：1.控制LTPD保证每批质量2.控制AOQL，保证多数批的平均质量（不适用于10以下批）计数调整型抽样检验含义：根据以检验过的批的质量信息，随时按一套规则“调整”检验的严格程度的抽样检验过程。1.MIL-STD-105D(美英加)2.ISO2859(1974)(ISO组织)3.GB/T2828-1987(中国)计数调整型抽样检验适应范围：连续批产品进厂原材料、外购件、出厂成品、工序间在制品交接；库存品复检；工序管理和维修操作；一定条件下的孤立批；计数调整型抽样检验主要指标：过程平均不合格率上限，即可接收质量水平（AQL）过程平均检验水平（IL）检验的严格度平均样本量（ASN）计数调整型抽样检验执行方法：根据规定的批量、检验水平、合格质量水平、抽样方案类型和检验严格度进行检索。计数调整型抽样检验转换规则：见课本P129计数周期型抽样检验含义：是在规定的周期（如周、月、季、年）内，从逐批检验合格的批或某几批产品中抽取样本的检验过程。（GB/T2829）是一种鉴定性、复合性的抽样检验，批目的是判断生产过程在周期内是否处于稳定状态。计数周期型抽样检验适用范围：生产定型后，除了生产过程的各工序、输入、输出的严格控制外，还用于判断生产过程质量是否出现异常；用于不允许经常进行的实验项目。计数周期型抽样检验操作步骤：1.规定检验周期2.实验安排3.规定不合格的分类4.规定ROL5.选取判别水平6.选取抽样方案类型7.检索与选择抽样方案8.抽区、检验样本9.判断与事后处理计量抽样方案含义：是定量地检验从批中随机抽取得样本，利用样本数据计算统计量，并与判定标准比较，以判定产品批是否合格的活动。从计量抽样方案来看，其实就是假设检验的实例。（以后会讲到）可靠性基础含义：可靠性：产品在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的能力；可靠度：可靠性的概率度量。必须强调的三个“规定”：1.规定的条件；2.规定的时间；3.规定的功能。可靠性基础有关指标：可靠度故障（失效）率平均故障（失效）前时间（MTTF）平均故障间隔时间（MTBF）平均修复时间（MTTR）可靠性基础可靠性设计技术：规定定性定量的可靠性要求；建立可靠性模型；可靠性分配；可靠性预计等。可靠性基础可靠性模型：可以通过可靠性方框图或可靠性数学模型来反映；串联与乘法原理并联与加法原理可靠性基础可靠性分配：可靠性分配方法主要有：评分分配法、比例组合法、动态规划法；评分分配法，其实就是一种加权处理的思想。（这些思想我们在接下来的课程中，会更多的接触到）可靠性基础可靠性预计可靠性预计的方法有：1.元器件计数法（非常容易操作）2.应力分析法（考虑元器件基本故障率、环境系数以及降额因子）3.上下限法等可靠性基础可靠性分析：故障模式和影响分析（FMEA）危害性分析（CA）说明：CA是在FMEA的基础上发展起来的，因此有很多书籍常常把FMEA看成是FMECA。可靠性基础FMECA(FMEA):故障模式及影响分析表严重度分级（Serious）发生概率分级（Outoforder）被发生概率分级（Described）可靠性基础维修性设计要求：简化设计；可达性设计；标准化、互换性与模块化设计；防差错及识别标志设计；维修安全性设计；故障监测设计；维修中的人素工程设计。可靠性基础可靠性实验：环境应力筛选试验——在模拟真实环境下进行的一种试验，从而提前发现潜在故障。可靠性增长试验——通过实验—分析—改进的循环过程，提高产品的可靠性；可靠性测定试验——通过实验测定产品的可靠性；可靠性鉴定试验——判断产品的可靠性是否满足设计的要求的一种抽样检验方法；统计基础目标了解统计量与总体指标的差异掌握常用的统计量及其计算了解抽样分布及其他高级分布理论了解参数估计方法掌握数据收集、整理与汇总方法掌握老七种工具统计基础重点统计量的计算数据收集、整理与汇总方法抽样分布及其他高级分布理论统计学概念：统计学是一门搜集、整理、描述和分析数据，并根据所的数据资料进行推断的科学。任务：通过大量统计数据的分析和研究，揭示数据所反映出来的规律性。与概率论的联系与区别：概率论是统计学的理论基础。统计学中有关名词1总体：具有一定共性的研究对象的集合。个体（总体单位）：构成总体的每一个研究对象。统计标志：个体的特征。（每个个体可能由多种标志）以下是统计标志的分类：统计标志离散标志连续标志品质标志计数标志名义品质标志有序品质标志计量标志数值标志统计学中有关名词2统计指标：总体的数字特征。（总数、均值等）样本：从总体中抽取部分个体所组成的集合。样品：样本中的个体。样本量：样本中样品的个数。统计量：设（X1……Xn）为一样本，则称其函数T=f(X1……Xn)为统计量。注意：1、统计量只依赖于样本，不依赖于其他任何未知参数，统计量是切实可以计算的；2、统计量也是随机变量。常用的统计量特征值反映中心位置的反映离散程度的均值众数中位数样本方差标准样本方差极差算术平均、几何平均、调和平均、切尾平均离差系数需要在有序样本的情况下