【正文】 ribution Shifted 177。 ? ) – 製程中心偏移 ? 2 3 0 8 ,5 3 73 6 6 , 8 0 74 6 , 2 1 05 2336 3 . 4? PPM 製程能力 每百萬個不良機會 Mar. 2022 27 零件數(shù) / 製程數(shù) 零件 /製程中心偏移 σ 裝配成品之良品率 % + 1σ + 2σ + 3σ + 4σ + 5σ + 6σ 1 10 ─ 50 ─ ─ 100 ─ ─ ─ 500 ─ ─ ─ 1000 ─ ─ ─ 5000 ─ ─ ─ ─ 10000 ─ ─ ─ ─ Mar. 2022 28 時間 表現(xiàn) 在 過 程性能力上的革新 好的 壞 的 3 Sigma (CpK = 1) 6 Sigma (Cpk = 2) Mar. 2022 29 Ap p r a is a land Pr ev en ti o nQual ityQual ityIn te r n a l and Ex ter n a l Fa i lu r eO l d B elie f44 ??A p p r a i s a land P r e v e n t i o nI n t e r n a l and E x t e r n a l F a i l u r e44 ?5 ?6 ?N e w B e l i e fQ u a l i t ya l i t y改變中的品質哲學 最高品質的產(chǎn)品和服務是 最低成本的產(chǎn)品和服務 Mar. 2022 30 ? PPM 2 308,537 3 66,807 4 6,210 5 233 6 ( Distribution Shifted 177。 ) Getting to Six Sigma How far can inspection get us ? Mar. 2022 31 Breakthrough Strategy Characterization Phase 1: Measure Phase 2: Analyze Optimization 1101 0 01 0 0 01 0 0 0 01 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 03 4 5 6 7 1,000,000 100,000 10,000 1,000 100 10 1 2 Sigma Scale of Measure PPM Average Company BestinClass The Breakthrough Methodology Define the problem... DMAIC to the Rescue! The Basic Objective Phase 3: Improve Phase 4: Control Mar. 2022 32 問題的本性 Six Sigma 的方法可以辨識製程是偏離目標 和 /或者是高度變異 ,以修訂製程及降低變異 偏離目標 變異大 正中目標 修訂製程 降低變異 X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Mar. 2022 33 另類觀點 LSL USL USL LSL OnTarget 從統(tǒng)計觀點來看問題 USL LSL LSL = Lower spec limit USL = Upper spec limit 問題的本性 統(tǒng)計觀點 偏離目標 變異大 修訂製程 降低變異 Mar. 2022 34 ? ? 衡量變異和品質 ? 衡量製程能力 我們?nèi)绾魏饬孔儺惡推焚| ? Mar. 2022 35 標準偏差 ? 轉折點 1? T USL p(d) 規(guī)格上限 (USL) 目標規(guī)格 (T) 規(guī)格下限 (LSL) 分佈值平均 (?) 分佈值的標準偏差 (?) 3? 在轉折點和平均值的距離形成一個標準差 . 假如目標值和規(guī)格上限之間可以放置三個標準偏差 我們可以說這個製程有 “ 3 sigma的 能力 .” LSL Mar. 2022 36 ? 1? T USL p(d) p(d) 1 2 3 4 5 6 ? 3? This is a 6 Sigma Process 標準差 轉折點 Mar. 2022 37 6 Sigma 有什麼不一樣 ? 製程 KPIV KPIV KPIV KPOV 品質的關鍵 管理 “Correct” (InSpec.) 免於不良 ! KPIV 1. 經(jīng)由統(tǒng)計證明輸入變數(shù)和產(chǎn)出的關係 2. 有系統(tǒng)化的 控制 , 控制 , 再控制 只要管理好 輸入變數(shù)自然會有好的產(chǎn)出 主要製程變數(shù) Mar. 2022 38 )x, . . . ,x,x,f(x=Y k321過程輸出 (Y’s) 通過過程輸入 (x’s) 起作用 ? 如果我們對控制變量 x’s有充分的了解 , 我們就可以正確地預知 Y’s ? 如果我們對 X’s了解不足 , 那么我們不得不采取檢查和測試措施 (無附加價值的作業(yè) ) 通過了解和控制關鍵的 x’s, 我們可以減少 Y的散布 我們可以去除或減少檢查 ,測試 ,返工 的 成本 損害 = (操作過程 , 傳送系統(tǒng) , 包裝設計 , 操作步驟數(shù)量 , 存儲場所等 .) 我們?nèi)绾胃纳颇芰? ? Mar. 2022 39 過程控制的需要 ? 檢測 ─ 容忍浪費 允許將時間和材料投入到生產(chǎn)不一定有用的產(chǎn)品或服務中 ? 預防 ─ 避免浪費 『 第一次就把工作做對 』 Mar. 2022 40 ? 統(tǒng)計過程管制 【 SPC】 ◎ 統(tǒng)計製程管制之目的係持續(xù)改善產(chǎn)品與服務的價值，達到顧客滿意。 ◎ 製程能力調(diào)查 【 Ca、 Cp、 Cpk】 ◎ 管制圖的運用 作業(yè)方式 / 資源混用方式 人員設備材料方法環(huán)境 產(chǎn)品或服務 顧 客 辨識變化的需求與期望 統(tǒng)計方法 製程的聲音 輸入 製程 /系統(tǒng) 輸出 顧客的聲音 製程回饋管制系統(tǒng)模式 Mar. 2022 41 變異 普通原因與特殊原因 ? 為了使變異的表示簡化，通常分成下列二種： ?普通原因的變異 過程中變異因素是在統(tǒng)計的管制狀態(tài)下 『 受控 』 。 隨著時間的推移，具有穩(wěn)定的且可重複的分佈 過程中的許多 『 極差 (全距 )』 的原因。 ?特殊原因的變異 過程中不常發(fā)生，但造成過程變異的原因。 所造成之分佈與時間的關係，是不穩(wěn)定且不無法 預期的。 Mar. 2022 42 散布舉例 2 52 01 51 0507 57 06 5S a m p le N u m b e rSample MeanX B a r C h a r t f o r P r o c e s s AX = 7 0 . 9 1U C L = 7 7 . 2 0L C L = 6 4 . 6 22 52 01 51 0507 57 06 5S a m p le N u m b e rSample MeanX B a r C h a r t f o r P r o c e s s AX = 7 0 . 9 1U C L = 7 7 . 2 0L C L = 6 4 . 6 22 52 01 51 0508 07 06 05 0S a m p le N u m b e rSample MeanX B a r C h a r t f o r P r o c e s s BX = 7 0 . 9 8U C L = 7 7 . 2 7L C L = 6 4 . 7 0特殊原因 過程 A 顯示受控散布 過程 B 顯示不受控散布 Mar. 2022 43 因為生產(chǎn)過程中 每一件成品都不同 ，因此 如果製程很穩(wěn)定 ，則生產(chǎn)產(chǎn)品的品質特性的分布將形成一種固定形狀，稱為 分佈。 一般分佈有下列之不同情形： 位置 分佈寬度 形狀 大小 → 大小 → 大小 → ……. 或是以上這些的不同組合 Mar. 2022 44 如果過程中， 只有 普通原因 的變異存在， 則其成品將形成依各很穩(wěn)定 的