【正文】 entation title, 22 March 2023 Six sigma improvement processDMAIC 47 | Presentation title, 22 March 2023 D:定義 ? 確認(rèn)顧客的關(guān)鍵需求并識(shí)別需要改進(jìn)的產(chǎn)品或流程，組成項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，指定項(xiàng)目計(jì)劃，決定要進(jìn)行測量、分析和控制的關(guān)鍵質(zhì)量特性（ CTQ），將改進(jìn)項(xiàng)目定義在合理的范圍內(nèi)。 階段 活動(dòng)要點(diǎn) 常用工具和技術(shù) I（改善） 消除要因 優(yōu)化 Y=f（ X） FMEA DOE 響應(yīng)曲面法 對(duì)案選定 MSA 51 | Presentation title, 22 March 2023 C:控制 ? 對(duì)改進(jìn)成果進(jìn)行固化，通過修訂文件等方法，使成功經(jīng)驗(yàn)制度化，通過有效的監(jiān)測方法，維持過程改進(jìn)的成果并尋求進(jìn)一步提高改進(jìn)效果的持續(xù)改進(jìn)方法。 ) 今年參加數(shù)能考試的全部學(xué)生數(shù)是約 80萬名。 . x x x xn n? ? ? ??? ?1 2 例 ） 制品完成所需 A~F 的 7個(gè)工程。 均值 : 2 2 1 3 2 9 30 A B C D E F G (單位 :分 ) x?觀測值總合 觀測值數(shù) = 計(jì)算） 中心位置 資料的 測度 ? 56 | Presentation title, 22 March 2023 ? 中位數(shù) (Median) DATA按從小到大順序 (n)排列時(shí)，中間位置的值少受極端值 (Outlier)的影響 。 n 為單數(shù)時(shí) : n 為雙數(shù)時(shí) : 1 2 2 2 3 9 30 1 2 2 2 3 9 10 30 2和 3的平均 資料的 測度 57 | Presentation title, 22 March 2023 顯示資料離中心位置分散多少的測度，代表性的有 方差 、標(biāo)準(zhǔn)偏差、 4分位數(shù)等。 可以使用各資料值和平均的差異，即把偏差都合起來的方法，但 如下例經(jīng)常成為 0， 所以使用距離的 乘方， 即，偏差的乘方。 = 最大值 –最小值 資料的測度 60 | Presentation title, 22 March 2023 Basic Statistics 例題 1 有兩組同學(xué)的身高 1) 利用 Display Descriptive Statistics 求全部 DATA 的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量。分位數(shù) (Q1) Median : 中央值 Third Quartile : 190。 DATA的形態(tài) ? 計(jì)數(shù)型 DATA : 按個(gè)數(shù)能數(shù)的品質(zhì)特性的值 例 ) 缺點(diǎn)數(shù)，不良品數(shù)等計(jì)數(shù)型 DATA。 例 ) 強(qiáng)度 (kg/cm2), 重量 (kg) , 長度 (cm), 溫度 (176。 對(duì)目前為至觀察的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量用 Minitab實(shí)習(xí)。 ? 方差 (Variance)與標(biāo)準(zhǔn)偏差 (Standard deviation) xi 2)( xxi ?例 ) 資料 : 4 8 7 5 2 6 3 ? 平均 5 偏差的合 : (1) + 3 + 2 + 0 + (3) + 1+ (2) = 0 樣本方差 : 標(biāo)準(zhǔn)偏差 : ● ● 資料的測度 59 | Presentation title, 22 March 2023 ? 4分位數(shù) (Quartile) : 資料按順序排列時(shí)，被 4等分的數(shù)。 各位喜歡什么樣的汽車 ? ?A ?B 例 ) 統(tǒng)計(jì)分析中只考慮平均判斷會(huì)得到錯(cuò)誤的結(jié)果， 應(yīng)考慮資料分散程度的散布圖。 例 ) 前面問題中 眾數(shù) 是多少 ? 在 2, 2, 1, 3, 2, 9, 30中頻度數(shù) 2值為 3， 擁有最多 的頻度， 因此 眾數(shù) 是 2 。 求每工程所需要的平均時(shí)間。 這時(shí)的母集團(tuán)和標(biāo)本是什么 ? 總體 : 是參加考試的全體學(xué)生數(shù)約 80萬名 樣本 : 各地區(qū)任意抽出的 2,000名 例 總體和樣本 ? 資料的 測度 54 | Presentation title, 22 March 2023 μ σ2 σ S2 S 對(duì) 總體 特性的推論 總體均值 : 總體方差 : 總體標(biāo)準(zhǔn)差 : 樣本均值 : 樣本方差 : 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 :? 參數(shù) (Parameter) : 表示 總體的 特性值 (總體均值、總體方差 等 ) ? 統(tǒng)計(jì)指標(biāo) (Statistic) : 根據(jù)從 總體 中計(jì)算的 樣本 特性值，可以推定 總體 的特性。 ? 總體 (Population) : 對(duì)關(guān)心的所有集團(tuán)的所有個(gè)體的觀測值或測定值的集合。 階段 活動(dòng)要點(diǎn) 常用工具和技術(shù) M（測量） 確定基準(zhǔn) 確定 Y， Xs 排列圖 不良質(zhì)量成本 因果圖 水平對(duì)比法 散布圖 直方圖 流程圖 趨勢圖 MSA 檢查表 FMEA 抽樣計(jì)劃 過程能力指數(shù) 49 | Presentation title, 22 March 2023 A:分析 ? 通過數(shù)據(jù)分析確定影響輸出 Y的關(guān)鍵 Xs，即確定過程的關(guān)鍵影響因素。 因此 3 → 6σ 。 18分鐘 /平均值 USL= 20分鐘 LSL= 16分鐘 σ = 分鐘 29 | Presentation title, 22 March 2023 COPQ 為 總銷售額的 15 ~ 25% 但如果使用廣義的品質(zhì)不良定義，冰山下看不見的部分也很明顯露出來。 平均水深4M 6 SIGMA不僅研究“平均”，同時(shí)更關(guān)注“波動(dòng)（散布）”！ 26 | Presentation title, 22 March 2023 平均發(fā)生偏移 波動(dòng)（散布）大 平均發(fā)生偏移 波動(dòng)（散布）小 平均沒有偏移 波動(dòng)（散布）大 平均沒有偏移 波動(dòng)（散布）小 ? ? ? ? ? ? ? ? Bad! Good! 27 | Presentation title, 22 March 2023 例如你每天的上班時(shí)間為 8:30,同時(shí)允許正負(fù) 2分鐘的范圍，為了方便，你每天 8:12出門，你的“目標(biāo)”時(shí)間是 18分鐘到辦公室。 ( ? 的 12倍 ) ? 脫離規(guī)格概率是 12s 6s 為什么 Six Sigma是 ? 23 | Presentation title, 22 March 2023 ? Process平均經(jīng)常不一定 u (平均值 ) LSL USL ? Process 平均從規(guī)格中心向左或向右移動(dòng) ? 從平均值到 USL或 LSL中，短的規(guī)格界限的距離為 ? 脫離規(guī)格的概率是 0ppm 目標(biāo) (Target) 為什么 Six Sigma是 ? 24 | Presentation title, 22 March 2023 3個(gè) ? (? 水平 為 3)