【正文】 0 4 8 3 7 4 2 . 8 100 0 . 9 9 0 0 4 9 8 3 . 8 1000 0 . 9 9 9 0 0 0 5 4 . 6 10000 0 . 9 9 9 9 0 0 0 5 . 2 100000 0 . 9 9 9 9 9 0 0 5 . 8 1000000 0 . 9 9 9 9 9 9 0 6 . 3 3) 潛在缺陷對(duì)可靠性的影響 ?故障率的計(jì)算方法 ?單位產(chǎn)品潛在缺陷 LDPU ?對(duì)潛在缺陷的注釋 故障率的計(jì)算方法 λ =[1+(k1) et/T]λ c ?λ ： 瞬時(shí)故障率 ?λ d： 交付故障率 ?λ c： 固有故障率 ? k： 交付故障率和固有故障率的比率 （ λ d/λ c) ? t： 從交付開始算起的實(shí)際時(shí)間 ? T： 除去潛在缺陷的時(shí)間常數(shù) 累計(jì)故障率 25 5 10 15 20 30 故障率 burn in 持續(xù)時(shí)間 累計(jì)故障率 瞬時(shí)故障率 固有故障率 圖 Burn in 時(shí)間與故障率關(guān)系圖 單位產(chǎn)品潛在缺陷 LDPU ?LDPU（ Latent Defects Per Unit） LDPU=(k1)Tλ c 對(duì)潛在缺陷的注釋 （ 1）沒(méi)有任何檢查和測(cè)試可發(fā)現(xiàn) 100％的缺陷 （ 2）交付的缺陷是在公司檢查或測(cè)試時(shí)漏出去的 （ 3）交付的缺陷和整個(gè)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的總?cè)毕莩芍苯颖壤? （ 4）早期故障是潛在缺陷作用的結(jié)果 （ 5）潛在的缺陷是在制造過(guò)程中進(jìn)行控制的 （ 6）潛在缺陷和在整個(gè)制造過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的缺陷成正比例 （ 7）潛在的缺陷是一些異常特性，可能導(dǎo)致故障發(fā)生 （ 8）這個(gè)缺陷依賴于異常程度、施加應(yīng)力的大小、施加應(yīng)力維持的時(shí)間 （ 9）當(dāng)實(shí)施糾正后，異常特性返回到正常狀態(tài) （ 10）須持續(xù)降低不良率，直到所有潛在缺陷被發(fā)現(xiàn)并加以糾正 四、對(duì) 6Sigma的進(jìn)一步理解 1. 6Sigma是一個(gè)多面體 2. 6Sigma系統(tǒng)的普遍適用性 3. 6Sigma方法與傳統(tǒng)方法的比較 4. 實(shí)施 6Sigma的利益 5. 6Sigma系統(tǒng)的突破模式 1. 6Sigma是一個(gè)多面體 ① 質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn) ② 基準(zhǔn) ③ 設(shè)想 ④ 方法 ⑤ 工具 ⑥ 價(jià)值 ⑦ 基本原理 ⑧目標(biāo) 2. 6Sigma系統(tǒng)的普遍適用性 ? Sigma測(cè)量標(biāo)尺具有普遍適用性，其共同要素是“單位缺陷數(shù)”，這個(gè)單位可能是各種任務(wù)或?qū)嶓w，如一個(gè)小時(shí)的工作、一個(gè)寫作的人、一個(gè)零件、一份文件等， “機(jī)會(huì)”也可指任意事件 ? 錯(cuò)誤或缺陷機(jī)會(huì)是任何人都不希望的任意事件 ? 基于此， 6Sigma可以作為一切工作、活動(dòng)的基準(zhǔn) ? 一般地說(shuō)，全球各大公司的產(chǎn)品、服務(wù)的平均品質(zhì)水準(zhǔn)約為 4Sigma， 最好的已達(dá)到 6Sigma ? 根據(jù) Sigma值我們能公正地評(píng)價(jià)產(chǎn)品、過(guò)程或作業(yè)，而這是一切改善的基礎(chǔ) 3. 6Sigma方法與傳統(tǒng)方法的比較 表 6 Sigma 方法與傳統(tǒng)方法的比較 問(wèn)題 傳統(tǒng)方法特點(diǎn) （著眼點(diǎn)） 6 Sigma 方法特點(diǎn) （著眼點(diǎn)） 分析方法 估計(jì) 變化點(diǎn) 管理重點(diǎn) 成本和時(shí)間 品質(zhì)和時(shí)間 生產(chǎn)能力 實(shí)驗(yàn)和誤差 全面設(shè)計(jì) 公差 最差項(xiàng) 均方根 變量分析 同一時(shí)間單個(gè)因子 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 過(guò)程調(diào)整 經(jīng)驗(yàn) S P C 圖 問(wèn)題解決 基于專家 基于系統(tǒng) 分析 靠經(jīng)驗(yàn) 靠數(shù)據(jù) 焦點(diǎn) 產(chǎn)品 工藝 / 過(guò)程 行動(dòng) 反應(yīng) 靈活行動(dòng) 供方 成本 相關(guān)能力 原因 基于經(jīng)驗(yàn) 基于統(tǒng)計(jì) 思路 短期 長(zhǎng)期 決策 印象，直覺(jué) 概率 處理 現(xiàn)象 問(wèn)題 設(shè)計(jì) 性能 生產(chǎn)性 目標(biāo) 公司 客戶 組織 授權(quán) 研究 培訓(xùn) 奢侈 必須項(xiàng)目 4. 實(shí)施 6Sigma的利益 ? 降低總消耗 ? 提高產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性 ? 縮短生產(chǎn)周期 ? 減少設(shè)計(jì)變更 ?以上利益最終表現(xiàn)為客戶滿意度上升、市場(chǎng)擴(kuò)大而帶來(lái)的公司有形和無(wú)形收益的增加 5. 6Sigma系統(tǒng)的突破模式 ? 階段 1：測(cè)量 ? 選擇產(chǎn)品特性作為因變量 ， 將各過(guò)程流程圖示化 ， 對(duì)因變量進(jìn)行測(cè)量并記錄 ， 以評(píng)估短期和長(zhǎng)期過(guò)程能力 ? 階段 2：分析 ? 將產(chǎn)品性能與基準(zhǔn)值比較 ， 用方差分析法確定共同的成功因子 。則對(duì)每件成品來(lái)說(shuō)，由于30個(gè)而不是 18個(gè)部件，就要有更多文書工作以及訂貨、儲(chǔ)存和管理費(fèi)用，這樣，間接成本就有了差異 3. 成本分析例 銷售、管理、利潤(rùn) 工程 機(jī)器安裝 設(shè)備 直接勞動(dòng) 受設(shè)計(jì)師影響的工程成本 最低的材料成本 受設(shè)計(jì)影響的材料成本 由設(shè)計(jì)控制以外的因素所決定的設(shè)備成本 客戶 公司政策 受設(shè)計(jì)影響的設(shè)備成本 最低勞力成本 直接設(shè)計(jì)影響的勞力成本 由部件引起的間接勞力 通過(guò)設(shè)計(jì)時(shí)控制條件細(xì)目數(shù)量而受設(shè)計(jì)影響的間接勞力 間接勞力引起的間接勞動(dòng) 受設(shè)計(jì)影響的間接勞力，它和直接勞力的影響比例 最低的機(jī)器安裝成本 受設(shè)計(jì)影響的機(jī)器安裝成本 最低的工程成本 材料 勞力 圖 7. 2 1 產(chǎn)品設(shè)計(jì)影響成本的各個(gè)組成部分的狀況 三、設(shè)計(jì) FMEA（ DFMEA） 1. 什么是設(shè)計(jì) FMEA？ 2. 什么時(shí)候需要開始做 FMEA 3. FMEA的幾個(gè) 重要概念 4. 風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)（ RPN） 5. DFMEA的開展 1. 什么是設(shè)計(jì) FMEA？ ? Fail Mode and Effec Analysis ? 設(shè)計(jì) FMEA是用于研究產(chǎn)品在正式投產(chǎn)之前的可能潛在壞品模式及其影響的一種分析方法 ? 在設(shè)計(jì)階段，通過(guò) DFMEA及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品中存在的問(wèn)題，以便及早得到改善，提高產(chǎn)品的可靠性 3. 什么時(shí)候需要開始做 FMEA ? 當(dāng)一個(gè)新的系統(tǒng)、產(chǎn)品或過(guò)程開始設(shè)計(jì)時(shí) ? 當(dāng)存在的設(shè)計(jì)或過(guò)程需要改變時(shí) ? 當(dāng)設(shè)計(jì)或過(guò)程應(yīng)用到新的地方或新的環(huán)境 ? 研究或解決的問(wèn)題完成后 ， 防止問(wèn)題再發(fā)生 ? 設(shè)計(jì)的產(chǎn)品功能被確定，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)被批準(zhǔn)開始制造之前 4. FMEA的幾個(gè) 重要概念 ? 嚴(yán)重度（ Severity） 潛在壞品模式對(duì)下 — 操作者或最終用戶的影響程度 ? 產(chǎn)生概率（ Occurrence） 壞品模式發(fā)生的概率 ? 發(fā)現(xiàn)度（ Detection） 當(dāng)前的設(shè)計(jì)或工藝控制發(fā)現(xiàn)壞品模式的概率 ? 當(dāng)前的控制（ Current Control） 包括 SPC、 檢驗(yàn)、寫程序文件、培訓(xùn)、設(shè)備的維護(hù)保養(yǎng)和其他一些行動(dòng)，來(lái)確保過(guò)程的平穩(wěn)運(yùn)行 ? 關(guān)鍵特性 通常的過(guò)程設(shè)定參數(shù)，如溫度、時(shí)間、速度等均為關(guān)鍵特性，如果這些項(xiàng)目與實(shí)際規(guī)格不一致，一定要調(diào)整到 100％相符合 ? 重要特性 要求 SPC和質(zhì)量計(jì)劃加以控制來(lái)確定其處于可接受的水平 5. 風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)（ RPN） ? 風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)表征特定不良項(xiàng)的危害程度，由三部分組成： ? 發(fā)生特定壞項(xiàng)嚴(yán)重度（ Severity） ? 產(chǎn)生這種壞項(xiàng)的概率（ Occurence） ? 這種壞項(xiàng)被發(fā)現(xiàn)的概率（ Detection） PRN=S我們將計(jì)算得 DPU=D/U=1000/1000= ? 其中： D為觀察到的缺陷數(shù) U為產(chǎn)品單位數(shù) ? 這意味著平均每個(gè)單位產(chǎn)品包含了一個(gè)這種不良 。如果為偶然因素所致，則任一糾正行動(dòng)將無(wú)法驗(yàn)證 ? 例如本例第 7點(diǎn)是由隨機(jī)因素引起的，消除和解決很不經(jīng)濟(jì) DPU圖實(shí)例 7 3 5 9 10 單位缺陷 抽樣組別 中心線 圖 DPU 測(cè)量結(jié)果圖示 DPU圖實(shí)例 ? 根據(jù)上下限，我們可以發(fā)現(xiàn)與 DPU相關(guān)聯(lián)的樣本數(shù) 7是歸因于材料或生產(chǎn)過(guò)程方面的隨機(jī)變化所致（假設(shè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)未變），消除這類隨機(jī)因素引起的變異是很不經(jīng)濟(jì)的 ? 同時(shí)觀察發(fā)現(xiàn)樣本數(shù) 9中的 DPU點(diǎn)高于 3Sigma上限，即第 9點(diǎn)由隨機(jī)因素引起的可能性很小，須采取糾正行動(dòng) 2) DPU圖的特點(diǎn)及用途 ? DPU圖可以累加（假定缺陷是獨(dú)立的）。 DPU允許方便地作成圖示形式 （ 3） 列出用來(lái)作圖的數(shù)據(jù) （ 列出所有的缺陷類型 ） （ 4）確定處理這些數(shù)據(jù)的方法 用 u圖表示 ， 計(jì)算平均 DPU和控制界限即可 。設(shè)每次試驗(yàn)成功的概率為常數(shù) P， 則在 n次試驗(yàn)中成功的次數(shù) x具有下列二項(xiàng)分布 ? ， x=0， 1， ? ， n ? 式中， n與 P為參數(shù)， n為正整數(shù)，而 0P1。由圖可見，當(dāng) λ 充分大時(shí)，泊松分布趨于對(duì)稱，近似趨于正態(tài)分布。假定包裝紙抗拉強(qiáng)度服從正態(tài)分布，其均值為 μ =，方差為 σ 2=（ kg/cm2） 2。 N越大， P越小，則近似程度也越好 2. 二項(xiàng)分布的正態(tài)近似 ? 前面我們已經(jīng)定義二項(xiàng)分布為 n次獨(dú)立試驗(yàn)序列的和，每次試驗(yàn)成功的概率為 P。一般地，若 P1/（ 1+n） 或 Pn/（ 1+n）， 或者當(dāng)隨機(jī)變量的值落在區(qū)間以外時(shí)，這時(shí)的近似程度都是不足的 ? ? ? ? ? ?? ?? ? ????????????????? PnPnPcccn ePnPPPCcxP121 21211?3. 泊松分布的正態(tài)近似 ? 既然二項(xiàng)分布可用正態(tài)分布來(lái)近似，而二項(xiàng)分布與泊松分布之間又有著密切的關(guān)系，因此用正態(tài)分布去近似泊松分布是合乎邏輯的 ? 事實(shí)上，若泊松分布的均值 λ ≥ 15， 則應(yīng)用均值 μ =λ 、 方差為 σ 2=λ 的正態(tài)分布去近似泊松分布，結(jié)果是令人滿意的 ? 如果再考慮經(jīng)濟(jì)因素，則即使上述 λ 值減少到9甚至比 9更小些，也可以用正態(tài)分布去近似泊松分布 六、過(guò)程質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)推斷與抽樣分布 ? 統(tǒng)計(jì)推斷的目的是根據(jù)從總體抽取的樣本對(duì)總體做出結(jié)論或決策 ? 通常，我們假定所取樣本為隨機(jī)樣本。令 x1,x2， ? ， xn為一樣本觀測(cè)值，則 ? 樣本均值 ? 樣本方差 ? 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 ??? niixnx11 ? ?21211 ????? nii xxns ? ?2111???? nii xxns統(tǒng)計(jì)推斷 ? 若已知總體的概率分布，則通?？梢源_定由所抽取的樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出的各個(gè)統(tǒng)計(jì)量的概率分布。列出問(wèn)題 分析數(shù)據(jù) 3. 提出影響問(wèn)題的因素 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 最小成分 / 非線性分析 6 ．驗(yàn)證并進(jìn)行改善 品質(zhì)計(jì)劃 u 或 σ 的問(wèn)題 Y =f （ x1， x2，?， xn) 重要的是少數(shù) x 少數(shù)的 x 公差 過(guò)程控制 圖 問(wèn)題處理流程 2. 6Sigma品質(zhì)實(shí)施方法 （ 1）建立 Y=f(x)設(shè)計(jì)模型，尋找最佳 x， 使設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)化 （ 2） 測(cè)量 Y值： Y=f(x) （ 3） 分析 Y受潛在的 x的影響 （ 4） 改善：通過(guò)優(yōu)化 x來(lái)改善 Y （ 5） 控制：控制 x的變化 （ 6） “ D— M— A— I— C” 流程圖如圖 測(cè)量（ M ） 過(guò)程能力 OK ？ NG NO 分析（ A ） 設(shè)計(jì)（ D ） 修改設(shè)計(jì)？ 改善（ I ） 過(guò)程能力 OK ？ 控制（ C ） 重新設(shè)計(jì) Y Y Y NG 圖 D M A I C 流程 3. 6Sigma品質(zhì)突破策略 1) 6Sigma品質(zhì)的突破結(jié)構(gòu) 2) 6Sigma突破要素 3) 6Sigma突破策略 1) 6Sigma品質(zhì)的突破結(jié)構(gòu) 設(shè)計(jì) （ Design ） 步驟 1 6 σ 測(cè)量 （ Measurement ） 分析 （ Analysis ） 改善 （ Improvement ） 控制 （ Control ） 步驟 2 步驟 3 步驟 4 步驟 5 QFD 6 σ DOE SPC 圖 6Sigma 品質(zhì)的突破結(jié)構(gòu) 2) 6Sigma突破要素 ? 過(guò)程性能（ process characterization） 確定過(guò)程性能與其相關(guān)新產(chǎn)品關(guān)