【正文】 PO 1,000,000 = 1,000,000 = 4,500PPM 1個(gè)元件有 45,000PPM的缺陷? Sigma = Zinv() + (偏移 ) = + = 10 10 10m Zinv是把 Z值按面積來(lái)?yè)Q算的值，以標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布來(lái)計(jì)算。 e : 指數(shù)函數(shù) …Y = 0!1 (e )dpu? r = 0時(shí)∴ Y = e dpu∴ 對(duì)缺陷機(jī)會(huì)數(shù)越大， ‘Y’ 越接近 ‘0’s658Process Yield (例題 ) 離散型數(shù)據(jù)分析如果 750 元件有 34個(gè)的缺陷時(shí) ,計(jì)算 DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma各是多少？(各元件有 10個(gè)的機(jī)會(huì)數(shù) )? DPU = 缺陷數(shù) 247。? DPMO = DPO 1,000,000 例 ) 上例 DPMO是 1,000,000 = 100,000 DPMO? P(ND) = 1 － DPO = 1 － = (90%)? DPU = D/U DPU = 100/100 = (100%)該值表示平均值，所以每張送貨單包含 1個(gè)不符合項(xiàng)s657利用泊松公式計(jì)算收率離散型的數(shù)據(jù)分析? 利用泊松公式Y(jié) = r!dpu er dpu這里 下限規(guī)格的所預(yù)測(cè)的不良率（ 預(yù)測(cè)特性） 在實(shí)際測(cè)定數(shù)據(jù)中，計(jì)算超出規(guī)格上限或下限的不良率，用PPM單位表示的值在長(zhǎng)期工序能力狀態(tài)下超出規(guī)格上限或規(guī)格下限的不良率有多少程度 把期待的不良率用 PPM單位表示的值s655用語(yǔ)解釋離散型數(shù)據(jù)分析? D(Defect) : 缺陷 or 不良（事項(xiàng)） 為了滿(mǎn)足顧客的要求事項(xiàng)而浪費(fèi)的再作業(yè)或失敗的工作。表示對(duì)短期 /長(zhǎng)期Zlevel 及 PPM值工序能力s652? 點(diǎn)擊 Submit Commands工序能力的 Minitab 運(yùn)用工序能力與 spec對(duì)比工序能力比較提供對(duì)工序能力的多樣的情報(bào)? 短期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值 Cp, Cpk, Cpu, Cpl長(zhǎng)期工序能力有關(guān)的 統(tǒng)計(jì)值有 Pp, Ppk, Ppu, Ppl? 為了計(jì)算短期工序能力，使用只考慮組內(nèi)的滾動(dòng) ,即群內(nèi)變化的 Zst，所 以用暫定的工序能力或最高的工序能力來(lái)表示。 T(Tolerane) : 公差 ? Six Sigma 工序能力是指工序的變化（ or標(biāo)準(zhǔn)偏差 : σ) 小，即使乘以 6倍， 變化值也能夠滿(mǎn)足規(guī)格的工序能力。 2 名評(píng)價(jià)者反復(fù)測(cè)試 20個(gè)管子評(píng)價(jià)者 1 評(píng)價(jià)者 21 2 1 21234567891011121314151617181920G G G GG G G GNG G G GNG NG NG NGG G G GG G G GNG NG NG NGNG NG G GG G G GG G G GG G G GG G G GG NG G GG G G GG G G GG G G GG G G GG G G GG G G GG G G G實(shí)驗(yàn)順序? 如果各部品別 4次都有出現(xiàn)同樣結(jié)果的話(huà)，其評(píng)價(jià)是可接受的? % Gage RR = [3247。 大部分的測(cè)定值在管理界限內(nèi) 長(zhǎng)期方法時(shí) Gage RR的 Minitab運(yùn)用※s640Gage RR? Gage RR的 Graph解釋? X bar 管理圖 Number of Distinct Categories : 2 ～ 4 附加條件時(shí)可接受 時(shí)? 對(duì)測(cè)定差平均分布的 d* 值s636Gage RR長(zhǎng)期方法時(shí) Gage RR的 Minitab運(yùn)用? 選定 Monitor Cover為 Six Sigma Theme? Spec = 177。 測(cè)定差平均值 =ΣR/5= 不能分離反復(fù)性和再現(xiàn)性 Gage RR的 Sampling實(shí)施? 以隨機(jī)原則實(shí)施 ,但為了把握 Spec的所有范圍的變化 ,實(shí)施前必須制定抽樣計(jì)劃。 選定計(jì)測(cè)器的適合性 (Gage分解能力的恰當(dāng)性 ) 全體測(cè)定變化 即對(duì)比 Process 或 Spec 決定測(cè)定系統(tǒng)的變化有多少程度比率的系統(tǒng)。 Measurement : 測(cè)定者的變化 ,測(cè)定設(shè)備誤差等 變化的理解Rational Subgrouping事例? 改善供應(yīng) TV Back Cover協(xié)力社的品質(zhì) .為了分析部品變化的原因 制定 Rational Subgrouping 計(jì)劃 Man : 作業(yè)者變更 .晝夜班次交換 ,新作業(yè)者等 s628 為什么要 Rational Subgrouping? Rational Subgroup是 6 Sigma的一個(gè)強(qiáng)大的工具。 比計(jì)數(shù)值數(shù)據(jù)提供更多情報(bào)? 離散型數(shù)據(jù)（計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)）? 提供合格不合格之類(lèi)情報(bào)的數(shù)據(jù)? 不能再細(xì)分化的數(shù)據(jù) m 測(cè)定后不能數(shù)據(jù)化的話(huà) ,抓不住改善的機(jī)會(huì)。 所有人都積極參與? Logic Tree(Structure Tree) 禁止批評(píng) 2. 決定活動(dòng)課題和相關(guān)非常勤人員聚焦問(wèn)題點(diǎn)階段1. 確定問(wèn)題范圍s621? Brainstorming :在短時(shí)間內(nèi)得出很多主意的辦法? Brainstorming種類(lèi) 決定消除重要故障模式而采取的方法 對(duì)技術(shù)規(guī)格影響大的特性要素 (CTQ)進(jìn)行排序m QFD是為了能夠改善顧客的核心要求事項(xiàng) ,轉(zhuǎn)換成技術(shù)規(guī)格的工具m 通過(guò) QFD把顧客要求事項(xiàng)系統(tǒng)化 ,最終選定暫定的 CTQ,開(kāi)展改善活動(dòng)1. 確定問(wèn)題范圍聚焦問(wèn)題點(diǎn)階段s620? FMEA(Failure Modes Effects Analysis)故障模式及效果分析 進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)查，明確信賴(lài)性要求 ,及一般的要求事項(xiàng)和顧客對(duì)現(xiàn)在 品質(zhì)核心問(wèn)題的要求。 為了驗(yàn)證 Process,實(shí)際確認(rèn) 為明確改善的可能性而使用的工具? Process Mapping制定 5σ177。1σ177。 如果規(guī)格上限 (or下限 )用 ‘ X’ 來(lái)代替時(shí)超出規(guī)格上限的 尾部面積可以認(rèn)為 ‘ 有缺陷可能性 ’ 如果目標(biāo)值 (T)和規(guī)格上下限 (USL or LSL)距離是 標(biāo)準(zhǔn)偏差的 3倍的話(huà)，說(shuō)明具備了 3 Sigma的工序 能力 .Ts612某班學(xué)生的國(guó)語(yǔ)平均分?jǐn)?shù)是 60分 ,按偏差是 5的正態(tài)分布的話(huà) ,隨意抽取一個(gè)學(xué)生時(shí)，70分以上分?jǐn)?shù)的可能性是多少 ?m Z值是已測(cè)定的標(biāo)準(zhǔn)偏差 (σ) 有幾個(gè)能進(jìn)入平均值到規(guī)格上下界限 (USL,LSL)之 間的測(cè)定值 .60 65 7045 50 55測(cè)定值 (分?jǐn)?shù) ) : 0 1 23 2 1Z值 σ:%%%Z =σx μ=570 60= 2753假如規(guī)格上限是 75分的話(huà) ,現(xiàn)在的工序能力是 Z = 2 或 2σ.統(tǒng)計(jì)基本概念理解? 正態(tài)分布 : N(60, 5178。Sn 1=統(tǒng)計(jì)基本概念理解參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量? 參數(shù) (Parameter) : 描述變量集合的特性值? 統(tǒng)計(jì)量 (Statistics) : 表示標(biāo)本的特性值m n個(gè)偏差的和通常是 “0”, 因此有 (n1)個(gè)偏差的值，剩余一個(gè)自行決定 這叫自由度 (Degree of Freedom).nσ 178。 最頻數(shù) (Mode) : 資料中最頻繁出現(xiàn)的值s610區(qū) 分 參 數(shù) 統(tǒng) 計(jì) 量均值 (Mean)方 差(Variance)偏 差(Deviation)均值： μ 樣本均值： x方差： σ 178。 － n(Σx i)178。 調(diào)和平均 (H):m 先把握現(xiàn)象 ,能夠 1次性改善的部門(mén)采取 1次性改善活動(dòng) 。s61單元 1 : 6 sigma 簡(jiǎn) 介11 6 Sigma 概念12 6 Sigma 階段推進(jìn)內(nèi)容13 統(tǒng)計(jì)基本概念及理解14 6 Sigma 品質(zhì)水平是什么 ?15 聚焦問(wèn)題點(diǎn)階段s63最香甜的果實(shí) 全系統(tǒng)設(shè)計(jì)大部分的果實(shí) Process特性化 /最佳化下部的果實(shí) QC 7 tool掉在地上的果實(shí) 僅依靠直接檢查6 sigma 概念（廣義）σ 水平65432PPM2336,21066,807308,537工序能力缺陷的機(jī)會(huì)分布偏移 =177。m 6 Sigma 活動(dòng)是通過(guò)現(xiàn)象分析 ,展開(kāi)問(wèn)題 ,查明臨時(shí)性因素 ,以 DMAIC 程序改 善關(guān)鍵少數(shù)因素。 算術(shù)平均值 (x): = Σx i178。 中位值 (x) : 按大小順序排列時(shí)處在中央位置的值 = Sn v = S178。Sigma的定義1σμ (平均 )拐點(diǎn)USL3σ★ 平均值和拐點(diǎn)之間距離用標(biāo)準(zhǔn)偏差 (σ) 表示。 某概率變量 ‘ X’ 到平均值 (μ) 之間距離除以標(biāo)準(zhǔn)偏差 (σ) 的值用 ‘ Z’ 來(lái)表示