RED-X复杂问题解决策略3

部件搜索第一步：了解装配影响这个步骤着眼于确定BOB/WOW的不同是否由于装配过程的影响了解装配影响-第一步首先进行在生产分布下Isoplot(随机顺序测量30个),并取得通过(DP/DM6)。在分布的两端选择一个BOB和一个WOW，这个必须基于产品的分布，它们离得越远，RedX越容易揭露。部件搜索了解装配影响-第二步BOB和WOW要作好记号，以便能在重装时能将它们还原（这个参照仅是在第一步失败后，进一步的拆装详见Journeyman资料）了解装配影响-第三步在BOB和WOW各自进行三次拆卸和重装，记录GreenY在测试图上(这样每个系统得到四个测量数据---一个基本数据和三个拆卸/重装数据)部件搜索注意：•在第一次拆卸之前，BOB/WOW的配件要进行标识，以免混淆•确保你拆卸了所有你计划要交换的元件•它也可能是对角的零件(如，在第一次拆卸中将它装在一边的间隙孔，下次就把它装另一边的间隙孔---这时你要确保没有改变零件)这个将帮助我们了解装配过程的变化区间•尽可能的接近现实的装配过程(设备和装配顺序)部件搜索部件搜索看起来象什么？303540455055606570原始第1次拆装第2次拆装第3次拆装GreenY-dB(A)最最好最最差部件搜索部件搜索了解装配影响—第四步将数据点在部件搜索曲线图上，然后检查它们是否通过第一阶段规则•规则一BOB值和WOW值必须完全的被分离规则二•GreenY的大小，或中值的不同，必须大于几倍的极差均值=R最最好+R最最差2注:R轴噪音的组件搜索303540455055606570原始第1次拆装第2次拆装第3次拆装GreenY-dB(A)Y~DR最最差R最最好部件搜索查找运算常数第一阶段样本数VⅠVⅡ3，31.491.894，40.891.315，50.741.10样本越大，风险越小通常我们选用样本数为4，4VⅠ用于第一阶段法则2，VⅡ是为了计算第二阶段的分布界限第一阶段的法则第二阶段分布限1-彻底的分离2-RVYID~)(~RVYDLII部件搜索了解装配影响—第四步(接上)•规则一GreenY中BOB值和WOW值必须完全的被分离•规则二(上页的常量VI)所以,65.5-40.8(0.89*2.15)24.71.9因此,我们通过了规则2RVYID~阶段1中位数()阶段1范围(R)最最好40.82.3最最差65.52.0Y~2.3+2.0=2.152R部件搜索了解装配影响---第5步如第一阶段通过了，继续进行第二阶段。如果第一阶段失败，RedX在装配过程中，不在于零件本身(查看拆卸步骤)根据结果更新解决树：减少在稳定速度62mph时转向轴噪音，在3.08后轮轴低于顾客满意值DM2.3DP26.3通过Isoplot分辨率~11.5工艺零部件通过阶段1组件搜索3040506070驱动桥噪音dB(A)要求值部件搜索第二阶段—找出包含RedX部件/总成现在你已经通过了第一阶段，你准备进行部件交换，你将要找出一个元件、分总成或相关元件那能使BOB转变成WOW或WOW转变为BOB有时，当你交换部件时，不能得到完全的BOB/WOW的转变这时我们要查看这个部件或分总成是否受到任何GreenY的影响，计算分布界限。分布界限的计算仅用拆卸/重装步骤的数据，它为第二阶段数据提供高的和低的边界限，任何一点通过了它们就被认为可能存在RedX部件搜索找出包含RedX部件/总成---第一步：计算分布界限记住：我们在第一阶段分析中已计算出来最最好判定范围=40.8+/-(1.31*2.15)=(38.0,43.6)最最差判定范围=65.5+/-(1.31*2.15)=(62.7,68.3)从我们的画图例子:部件搜索找出包含RedX部件/总成---第二步：将这些线画在部件搜索曲线图上30354045505560657075绿色Y-dB(A)驱动桥噪音的组件搜索最最差判定范围最最好判定范围部件搜索找出包含RedX部件/总成---第三步交换零件按它们嫌疑大小顺序进行：•通过作典型图象•考虑交换的部件，别忘记字典游戏•任何交换引起一个点从原来的分布区间跳到另一个分布区间(如从BOB区间跳到WOW区间)表示这个组分为BOB和WOW的不同作出了贡献•将你的数据加入测量表—清楚标注每一行的信息部件搜索找出包含RedX部件/总成---第三步画图的数据表最最好汽车原始40.4dB-A拆卸/重新安装41.2dB-A拆卸/重新安装42.3dB-A拆卸/重新安装40.0dB-A互换支撑轴总成41.5dB-A互换轴总成63.0dB-A返回到原始41.6dB-A最最差汽车原始66.0dB-A拆卸/重新安装66.1dB-A拆卸/重新安装64.1dB-A拆卸/重新安装65.0dB-A互换支撑轴总成64.8dB-A互换轴总成40.0dB-A返回到原始63.6dB-A阶段I阶段I阶段II阶段II找出包含RedX部件/总成---第四步随着你的进行将数据点在部件搜索曲线图上部件搜索根据结果更新解决树：减少在稳定速度62mph时转向轴噪音，在3.08后轮轴低于顾客满意值部件搜索4T65-E活塞托架安装•4T65-E第三和输入离合器托架安装358部，通常有25%的比率在分装线上引起泄漏试验失败•小组决定运用部件搜索在BOB和WOW间分离活塞安装•以下是他们从部件搜索中的泄漏等级数据：部件搜索部件搜索4T65-E活塞托架安装部件搜索4T65-E活塞托架安装从部件搜索得到彻底的转变（BOB和WOW之间，RedX被包含在传感器安装的什么地方部件搜索4T65-E活塞托架安装第二次的部件搜索找到RedX在传感器安装中部件搜索部件搜索规则1在香肠图的两端选取BOB和WOW（它们的位置越远越好），它们分得越远，你越容易找到RedX第一阶段：2拆卸和重装每一部车3次，使用通过法则检查，法则1：BOB和WOW间完全的分离法则2：•别忘记标识你的BOB和WOW中的零件•确保你的交换包含的所有你在第一阶段预备交换的零件3如果第一阶段通过了，继续进行第二阶段如果第一阶段失败了，表明问题在于零件的装配，使用拆卸步骤来找出RedX部件搜索部件搜索规则第二阶段：4为每一组计算分布界限：按期望的重要性顺序交换零件，通常做镜像图。考虑需交换的部件，别忘记字典游戏5任何交换都可能导致从原来的区间跳到另一个区间，这表示这个部件为BOB和WOW的不同作出了贡献6无论是找到了两个或更多的有意义的组分，进行acappingrun，这通过一起交换所有的有嫌疑的元件。通常使用镜像图，当我们得到两组间完全的转变，acappingRun通过了。部件搜索部件搜索规则第三阶段:（将在Journeyman课程中讨论）7用第二阶段中的重要元素作为变量作全因子矩阵图，包括前面所有的数据，第一阶段和第二阶段，用每一单元的中值分析矩阵比用平均值更好。8做曲线图包括所有在第二阶段确定的重要元素的影响，查看曲线图，找寻最有利的机会技术问题解决大纲•聆听顾客的声音问题定义•观察失效项目定义•测量变差解决树（溯源）•确认主要影响解决树（RedX)（确认）•对主要影响执行控制解决树（RedX)（执行）对比较对比较对比较是什么？……一个有力的提供线索的工具用于当“字典”再也不能分离更小的元素或子系统成对比较的作用有多大取决于问题解决者从部件搜索中选取捕获RedX合理组对的能力然后这个合理组对能用于通过消除其它候选者，它们的图形不是始终都通过BOB和WOW，集合那些最象RedX的候选者成对比较工作表查看通过每一对时一致的图形：高↗低↘相等―当出现相同的图形通过所有的组对就有RedX的嫌疑，技术问题解决大纲•聆听顾客的声音问题定义•观察失效项目定义•测量变差解决树（溯源）•确认主要影响解决树（RedX)（确认）•对主要影响执行控制解决树（RedX)（执行）统计确认BVS.CTest统计确认•RedX关键原因或变量，它导致了在GreenY中最大数量的变差。RedX导致了数据上非随机的图形。它是在过程或产品中超差的红色警报。•GreenY顾客关注的反馈，它可以是一种失效模式或一个特性分布并且是典型的技术特性。它是绿色的因为那是钱的颜色，顾客越满意，公司就能挣更多的钱•BOB最最好的表现了GreenY确定的外观或特性。BOB表示了分布的一个尽头，与其相反的另下个尽头是WOW，通常这不是名义上的数值•WOW最最坏的表现了GreenY确定的外观或特性。WOW表示了分布的一个尽头，与其相反的另下个尽头是BOB•BBOB水平或更好的零件设计/过程•CWOW水平或现在的零件设计/过程定义统计确认在通过有效的线索提供工具确定了RedX候选后，下个步骤是使用一个预定的确信值统计验证这个RedX候选是真正的RedX这个统计验证方法叫BVs.C测试。有一个全系列的BVs.C测试。我们将使用一个是普遍的。BVs.Csixpacktest统计确认更好的方法VS现在的方法B分布比C分布在一个更好的位置？C=现在的方法B=更好的方法BVs.Csixpacktest统计确认单一试验：B分布比C分布在一个更好的位置？C=现在的方法B=更好的方法统计确认这个测试将确定是否方法B是更好的(消除RedX)较方法C而言。一个完全的分离必须被建立，这个方法仅于确定一个可能的RedX，这个RedX是通过有效的线索提供工具确定的BVs.Csixpacktest仅用于测试单一的变量BVs.Csixpacktest统计确认Rules:1.选择一个确信水平在测试前，通常是95%(单尾测试)2.随机顺序进行6次测试(3Bs和3Cs)-确保这个随机顺序不会是非随机的图形如趋势、交换、或循环等(记住：你的3个Cs是RedX候选，你现在的过程在WOW水平，不仅有3个)3.以随机的顺序进行测试4.根据GreenY按从好或坏的顺序排列结果5.如果3个Bs排在3个Cs上面，那么在95%的确信值下，你能推断B是更好的方法，表明比C更好。这必须是Bs和Cs之间完全的分离6.从Bvs.C中必须表明从你的香肠图中变量的所有区间BVs.Csixpacktest统计确认例子：汽车的底板出现了顾客不可接受的变形。一个工厂这个问题出现的机率是20pph，另一个工厂没有出现这个问题，线索提供单独提出RedX候选存在两个工厂不同的过程，让我们建立一个试验来看看是否存在重大的不同顾客的满意界限是小于125mm2BVs.CsixpacktestB=工厂1的新过程C=工厂2的现在过程(在WOW界限确信度=95%必须完全分离BVs.CsixpacktestB=工厂1的新过程C=工厂2的现在过程(在WOW界限确信度=95%必须完全分离B和C的值统计确认通过BVs.C，95%的确信工厂2现在的过程是RedX-没有交迭表明新过程更好。BVs.Csixpacktest统计确认BVs.CsixpacktestBVs.Csixpacktest为什么你需要完全的分离？BVs.Csixpacktest你失败的原因一些共同的原因使BVs.C试验失败1没有确定RedX2在线索提供时没有在香肠图的尾部找到真正的BOB和WOW3没有选择真正的BOB和WOW在BVs.C4可能有PinkX的存在(另一个未知的变量)5在线索提供中忽视了存在的交互作用统计确认如何知道未知变量随时间而变化？技术问题解决大纲•聆听顾客的声音问题定义•观察失效项目定义•测量变差解决树（溯源）•确认主要影响解决树（RedX)（确认）•对主要影响执行控制解决树（RedX)（执行）GreenY跟踪图监控结果GreenY跟踪图定义GreenY跟踪图：从开始到对RedX执行控制为对顾客抱怨的测量值的长期监视顾客满意界限：这是一个公差在项目开始的时候就已确定下来，GreenY应控制在什么范围以确保顾客满意GreenY的监视贯穿整个项目。它应在项目确定树一旦确定后马上开始。它应被监视在项目完成后，以确定RedX或一个新的RedX不再存在附件统计工具列表技术问题解决工具箱聆听顾客的声音问题定义树转化顾客反馈到一个可分配的项目排列图组织数据按顺序排列分布观测失效项目定义树浓缩图转化可分配