【正文】 2022/8/18 19 ②根據(jù)一定規(guī)則將上表尺寸分為 1， 0， 1 表 工件尺寸數(shù)據(jù)表（非連續(xù)） 1 1 6 1 11 1 16 1 2 0 7 1 12 1 17 1 3 1 8 1 13 0 18 1 4 1 9 1 14 1 19 1 5 1 10 1 15 1 20 1 2022/8/18 20 ③推移圖表示兩類不同的數(shù)據(jù) 1 20 規(guī)格值 1 20 1 0 1 圖 工件尺寸數(shù)據(jù)推移圖（連續(xù)數(shù)據(jù)） 圖 7 . 5 工件尺寸數(shù)據(jù)推移圖（非連續(xù)數(shù)據(jù)） 2022/8/18 21 ④數(shù)據(jù)分布及走勢 0 20 10 2 4 6 8 12 14 16 18 圖 工件尺寸數(shù)據(jù)排序 2022/8/18 22 3. 問題 1) 問題的轉(zhuǎn)化 2) 問題的性質(zhì) 3) 問題解決流程 4) 問題表述 5) 問題解決 2022/8/18 23 現(xiàn)實世界 判 斷 實際問題 認 識 統(tǒng)計問題 認識和判斷 統(tǒng)計結(jié)論 認 識 實際結(jié)論 判 斷 新的認識 確定問題，闡明實際區(qū)間的問題并提煉它，如組裝線 A 的直通率在最近 3 個月從 9 4 ％降至 8 6 ％，是什么原因使其下降？到什么程度 ? 根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)？在什么時間周期？確定問題后，將其公式化、系統(tǒng)化。Y FT 的對應(yīng)關(guān)系 S i g m a P PM YFT 不良狀況 2 45000 9 5 . 4 5 % 3 2700 9 9 . 7 3 % 4 6 3 . 6 4 9 9 . 9 9 3 6 6 6 % 5 0 . 6 9 9 . 9 9 9 9 4 % 6 0 . 0 0 2 5 9 9 . 9 9 9 9 9 9 7 5 % 減少約 17 倍 減少約 42 倍 減少約 106 倍 減少約 240 倍 評價： 6 S i g m a 比 3 S i g m a 好 1080000 倍 2022/8/18 10 二、變量 /數(shù)據(jù) /問題 1. 變量研究 2. 數(shù)據(jù) 3. 問題 2022/8/18 11 1. 變量研究 1) 變量的定義 2) 變量的分類 3) 過程能力與變量控制 2022/8/18 12 1) 變量的定義 ?Y=f（ x1， x2， … ， xn） ?Y為過程能力 ?x1， x2， … ， xn 為影響過程能力的各種因素，為自變量 2022/8/18 13 3) 過程能力與變量控制 ① 80/20規(guī)律 ②變量的選擇 ? 因變量（ Y） 的選擇 基于問題狀況及研究目標(biāo)而確定，如研究的目標(biāo)是提高過程首次通過率，則選擇的 Y應(yīng)為YFTamp。在這里，單位代表了許多東西，如組件、原材料、表格、時間段、產(chǎn)品等 2022/8/18 8 3. 6Sigma是一種工作策略 ? 怎樣改善品質(zhì)，降低成本，提高客戶滿意度 ? 一種業(yè)務(wù)方法，能使工作更精確，使我們在做任何事時將失誤降到最低 ? 發(fā)現(xiàn)和避免不利因素， Sigma值上升，導(dǎo)致過程能力的改善和缺陷的減少或消除 2022/8/18 9 6Sigma與 PPM的對應(yīng)關(guān)系 表 Sigma 與 PPM amp。 1代表測量值小于 ， 0代表測量值等于 ，1代表測量值大于 ③推移圖表示兩類不同的數(shù)據(jù) ④用從小到大排序方式畫出其分布及走勢 2022/8/18 18 ①數(shù)據(jù)列表 表 工件尺寸數(shù)據(jù)表（連續(xù)） 規(guī)格： 177。選擇樣本 n ，收集數(shù)據(jù)，計算統(tǒng)計輸出 t 、 p 、 f 等，評估差異，根據(jù)所采用的統(tǒng)計方法相對的數(shù)據(jù)的自由度設(shè)置置信區(qū)間，對統(tǒng)計參數(shù)u 、 p 、 1 等下結(jié)論?？煞衤?lián)系到較寬的范圍。一個新產(chǎn)品比已經(jīng)過一段時間工作后的產(chǎn)品更容易出現(xiàn)問題。 如實驗設(shè)計方法 （ DOE， Design of Experiment） 、 統(tǒng)計過程控制方法 （ SPC， Statistics Process Control） 2) 加強培訓(xùn)和溝通 3) 建立健全供應(yīng)商品質(zhì)體系 ， 使供應(yīng)商品質(zhì)成為系統(tǒng)品質(zhì)的一部分 4) 不斷追求完善 2022/8/18 64 3. 供應(yīng)商品質(zhì)評估 1) 供應(yīng)商評估內(nèi)容 2) 供應(yīng)商品質(zhì)評估方法 3) 供應(yīng)商品質(zhì)評價表 2022/8/18 65 1) 供應(yīng)商評估內(nèi)容 ? 生產(chǎn)方面： 生產(chǎn)效率 /生產(chǎn)直通率 /交貨期等 ? 工程方面： 技術(shù)能力 /CAD設(shè)計能力 /新產(chǎn)品開發(fā)能力 /儀器校正 /設(shè)備維護 /管理信息系統(tǒng)評價等 ? 品質(zhì)方面： 品質(zhì)方針 /品質(zhì)體系 /預(yù)防措施 /糾正措施 /品質(zhì)改善等 ? 具他方面： 人事管理 /人員素質(zhì) /財務(wù)管理 /信息管理 /電子數(shù)據(jù)處理 /后勤管理等 2022/8/18 66 2) 供應(yīng)商品質(zhì)評估方法 ①系統(tǒng)評價法： ?對某 — 系統(tǒng)進行定性評價 ②量化評分法： ?通過對某一要素進行量化。O 這種不良是隨機分布的 ， 并且在每個單位產(chǎn)品有 10個相等的區(qū)域有機會產(chǎn)生不良 ， 故 DPM=DPU/m=， ? m是每個單位中不合格的獨立機會數(shù) ， 本例 m=10 2022/8/18 98 DPU的測量 ? 反之可知有 90％的機會在任一給定單元中不會遇到不合格 ? 對于任一給定單位產(chǎn)品，零缺陷概率為 =或 % ? 如增加每個單位中不合格的獨立機會數(shù)，如 m=100，每個機會出現(xiàn)不合格的概率將為 1/100=。這樣 DPU可通過累加來創(chuàng)造 — 個和組裝過程相聯(lián)系的 DPU， 組裝DPU又可通過累加產(chǎn)生系統(tǒng) DPU ? 當(dāng)高層次（如系統(tǒng)、項目、部門等） u圖顯示一個超出控制的狀況或一些非隨機圖樣時，問題可通過 DPU的分解而追溯到較低的制造過程。 步驟如下： ① 計算每個樣本的 DPU ② 計算 （ 樣本的平均 DPU） ③ 作圖 ④ 對圖加以解釋 ⑤根據(jù)需要采取適當(dāng)行動 2022/8/18 109 二、過程首次通過率 1. 過程首次通過率的概念 2. 過程首次通過率與過程產(chǎn)出率的比較 3. 關(guān)于工廠的新觀點 4. 改善 YRT的方法 2022/8/18 110 1. 過程首次通過率的概念 ? YFT為 first time yield（ 首次通過率） YFT=S/U ? S為直接通過檢查或測試的單位產(chǎn)品數(shù) ? U為檢查或測試的產(chǎn)品總數(shù) 2022/8/18 111 YFT與時間的關(guān)系 95% 7 3 5 8 YFT 100% 99% 98% 97% 96% 時間周期 1 2 4 6 圖 Y FT — 時間關(guān)系圖 2022/8/18 112 2. 過程首次通過率與過程產(chǎn)出率 ? 假定生產(chǎn)某個產(chǎn)品需有 5個主要過程，在這種情況下，零缺陷地完成此任務(wù)的概率是多少？ ? 假設(shè)每一過程步驟中有 18個部位要作業(yè)，則總的機會數(shù)變?yōu)椋?m=5 18=90 ? 因此 ， 100%無缺陷通過整個過程的概率如下： 1） 過程有 3Sigma能力時在 90個機會中無缺陷的概率為： =（ 過程中心未變 ） =（ 過程中心偏移 ） 2） 過程有 6Sigma能力時在 90個機會中無缺陷的概率： =（ 過程中心未變 ） =（過程中心偏移 ） 2022/8/18 113 過程首次通過率與總通過率 表 過程首次通過率與總通過率 3 σ 6 σ 第一過程 第二過程 第三過程 第四過程 第五過程 總的通過率 % % % % % % 2022/8/18 114 3Sigma與 6Sigma能力比較 表 3 σ 與 6 σ 過程能力比較 3 σ 6 σ 過程中心未變 → 長期能力 過程中心偏移 → 長期能力 2022/8/18 115 過程首次通過率與過程產(chǎn)出率 ? YTP =Yield Thought Put=過程產(chǎn)出率 ? 若 100個產(chǎn)品中有 10個缺陷產(chǎn)品（見表 ），那么 YFT、YTP的關(guān)系如下： ? YFT=S/U=90/100==90% ? YTP=eDPU= =%≈ 37% ? 以上假定 100個單元中有 100個缺陷， DPU=100/100=，為何 YFT與 YTP會有如此大的差異（對同一問題），圖、圖 YFTamp。由此可見，我們在改善 YRT時，應(yīng)將主要精力放在改善過程能力上 2022/8/18 121 改善 YRT所用的柏拉圖 YRT 能力 控制 能力 * 控制 復(fù)雜度 其他 圖 Y RT 與過程能力、過程時間關(guān)系圖 2022/8/18 122 Part 5 6Sigma統(tǒng)計方法 一、 二項分布 二、 泊松分布 三、 正態(tài)分布 四、 中心極限定理 五、 一些有用的近似公式 六、 過程質(zhì)量的統(tǒng)計推斷與抽樣分布 2022/8/18 123 一、二項分布 ? 考慮一個包含 n個獨立試驗序列的過程，每次試驗的結(jié)果或是 “ 成功 ” 或是 “ 失敗 ” 。 P的概率分布可由二項分布導(dǎo)出，即 ? 式中， r為規(guī)定的不合格品率， [nr]表示小于或等于 nr的最大整數(shù)，則 μ p=P σ p2=p（ 1P） /n nxp ??? ? ? ? ? ? ? ? ? ? xnxnrxxn PPCnrxPrnxPrpP????????? ? 102022/8/18 127 二、泊松分布 ? 泊松分布的概率函數(shù)為 P（ x） =eλ λ x/x！， x=0， 1， … ? 式中，參數(shù) λ 0 ? 泊松分布的圖形如圖 。它的計算見正態(tài)分布表 ? ? ? ? dxecFcxP cx? ?? ?????? ?????22121 ? ???2022/8/18 133 利用正態(tài)分布對稱性的幾個公式 ? P｛ Z≥c ｝ =1P｛ Z≤c ｝ =1Φ （ c） ? P｛ Z≤ c｝ =P｛ Z≥c ｝ ? P｛ Z≥ c｝ =P｛ Z≤ c｝ ? P｛ c1Z≤ c2｝ =Φ （ c2） Φ （ c1）， c, c1, c20 2022/8/18 134 算例 ? 包裝紙的抗拉強度是一個重要的質(zhì)量特性。這點在質(zhì)量管理中十分重要 ??? ni ixy1?????????? ? niiniiy121??2022/8/18 137 五、一些有用的近似公式 1. 二項分布的泊松近似 2. 二項分布的正態(tài)近似 3. 泊松分布的正態(tài)近似 2022/8/18 138 1. 二項分布的泊松近似 ? 在概率論中我們已經(jīng)知道，當(dāng)參數(shù) P趨近于零，n趨近于無窮大且為 nP=λ 常數(shù)時，泊松分布可由二項分布的極限形式得到 ? 這就意味著，對于小 P和大 n的情況，具有參數(shù)nP=λ 的泊松分布可用來近似二項分布 ? 當(dāng) P， 則對于大的 n， 這種近似通常是良好的。對于其他數(shù)值的 P則需要 n更大才行。所謂統(tǒng)計量是指不包含未知參數(shù)的樣本觀測值的函數(shù)。但從中心極限定理知道，不論總體的分布如何， 的分布是近似于正態(tài)分布的，其均值為 nμ ， 方差為 nσ 2 ??ni ix12022/8/18 144 Part 6 6Sigma品質(zhì)突破策略 1. 6Sigma解決問題的基本步驟 2. 6Sigma品質(zhì)實施方法 3. 6Sigma品質(zhì)突破策略 4. 6Sigma品質(zhì)突破工具 2022/8/18 145 定義因變量 Y 1. 選擇問題的變量 作分析圖 排列圖 4 ．確定影響問題的因素 確定公差 統(tǒng)計過程控制 1