【正文】 偏移時不良率規(guī)格上限(USL)177。4σ177。 Process Mapping 是調(diào)查情報的流程 ,而使 Process文件化 為了容易分析 ,使用符號 QFD 是將顧客核心要求事項 ,轉(zhuǎn)換分解成技術(shù)要求事項 (規(guī)格 ),或暫定的 CTQ的工具 ,由相關(guān)工序?qū)＜抑贫? ? QFD Process 確定對顧客要求事項影響大的技術(shù)規(guī)格的先后順序 ,對已確定的先后 順序的技術(shù)要求事項，轉(zhuǎn)換成暫定的 Part特性 (CTQ) 決定每種可能故障模式的重要度和發(fā)生可能性 典型的是： 80%的問題由 20%產(chǎn)生? 用邏輯樹等方法展開問題后 , 找出最終區(qū)域 ,選定經(jīng)驗豐富的工程師來執(zhí)行課 題活動。 Card Method : 不經(jīng)討論 ,Team員把 Idea寫在卡片上，貼到墻上? Brainstorming時注意事項 粗略的 Idea也要鼓勵 Inch or 時間一樣能使用測定刻度的數(shù)據(jù) Process ResponseTime群間變化(Black Noise)群內(nèi)變化(White Noise)Rational Subgroupsm Rational Subgrouping是指 Subgroup內(nèi)只存在群內(nèi)變化 , Subgroup 間只發(fā)生群間變化 ,將數(shù)據(jù) Grouping m 通過這種區(qū)分可把握長期 ,短期工程能力m 經(jīng)長期收集的數(shù)據(jù)是不管業(yè)務(wù)部門還是制造部門都包含在群內(nèi) ,群間變化。 把問題特殊化的第一個階段? Rational Subgroup要包含的要素 : 為了明確給工序變化暫定影響的 ‘X’ 因素，使用 5M求解特性要因圖 Method : 作業(yè)者間的作業(yè)方法差異等 再現(xiàn)性 (Reproduceability) + (σ RR)178。 測定 Error 變化Gage RR的重要性? Gage RR的實行結(jié)果提供下面的情報 (因素測定的變化量小 ,以具備正確找出誘發(fā) ‘Y’ 變化的 ‘X’ 因素 )Gage RR是什么？? 測定系統(tǒng)給工程的變化值造成多少影響 Gage RRs629Gage RRGage RR判斷基準計測器選定 (測量的精度 )? 一般來說量具要求是工序變化 /Spec 許可誤差的 10%或更小的精度是合理的。如果不顧測定系統(tǒng)的誤差 ,不改善系統(tǒng)的話 ,在 6σ Project 實行中 ,要愿意接受測定系統(tǒng)可能發(fā)生誤差的危險。 只需要 2名測定者和 5個部品 可以明確把握測定系統(tǒng)的變化有多大 ,能分離反復性和再現(xiàn)性s634部品12345測定值 1測定值 2｜ 測定差 (12)｜范圍的界限12345678910ΣR=2345部品數(shù) 測定者數(shù)Gage RR短期的方法時 Gage RR 運用? CTQ 部品的 Spec是 177。 Number of Distinct Categories : 0 ～ 1 不適用 (改善檢測系統(tǒng) ) 如果信賴性區(qū)間重疊意味 (信賴區(qū)間不重疊意味著組數(shù)小 )測定的變化大。 測定的變化 (測定者 ,測定系統(tǒng) )比部品間變化相對小 可以讀出 Parts間變化的情況? R 管理圖 TV 外觀檢查時 , s643? 短期工序能力是只存在群體內(nèi)變化 ,表示取樣的數(shù)據(jù)都具有同樣的品質(zhì)特性，但有主要技術(shù)要素引起品質(zhì)特性變化，因此，品質(zhì)特性變化越大，散布也就越大，短期工序能力也就越差。 Zst = 3 Cp? 長期工序能力是包括群內(nèi)變化和群體間變化，為了改善技術(shù)和工序管理，必須判斷工序是否穩(wěn)定時，用長期工序能力的特性來取樣，來確認包括管理要素引起的變化和技術(shù)的要素引起的變化。 Zlt = 3 Cpk什么是工序能力工序能力? 工序在管理狀態(tài)時，其工序生產(chǎn)的產(chǎn)品品質(zhì)變化有多少程度的值；或指在管 理狀態(tài)（穩(wěn)定狀態(tài)）下，工序能制造出來的品質(zhì)水平的程度。 M(Midrange) : 規(guī)格的中心 ? X因素 :地域 ,木塞 , 葡萄酒味 , 透明性 , 香氣，葡萄酒瓶? File name : training/s1/工序能力的 Minitab 運用工序能力s648? Stat ＞ Basic Statistics ＞ Normality Test? 點擊 OK 后鍵入變量pvalue 值比留意水平()大，因此可以知道是正態(tài)分布數(shù)據(jù) 的正規(guī)性驗證工序能力s649? 計算工序能力指數(shù)工序能力的 Minitab 運用工序能力? Edit ＞ Command Line Edit繼續(xù)輸入命令語句‘5’ 表示 subgroup size(n=5)表示命令語句輸入完畢s650? 點擊 Submit Commands工序能力的 Minitab 運用對 Longterm PPM的線是平坦的 Subgroup數(shù)的地點，表示工序穩(wěn)定，用這個可以看出數(shù)據(jù)是否充分。s652工序能力 Minitab 運用工序能力? Stat ＞ Quality Tools ＞ Capability Analysis(Normal)? Single Column : Quality? Subgroup Size : 5? Lower spec : 8? Upper spec : 22 鍵入變量s653工序能力 Minitab運用工序能力? 點擊 OK? Observed Performance : 表示現(xiàn)在的工序能力狀態(tài)下，實際超出上、下限規(guī)格的不良率（ 觀察特性） ? Expected Performance : 表示現(xiàn)在的工序能力狀態(tài)下超出上 例 ) 須在一張要求式樣上記錄的項目數(shù)? U(Unit): 元件 元件測定可能機會的細節(jié) 例 ) 要求樣式? DPU(Defect Per Unit) : 每個元件內(nèi)存在的缺陷數(shù)? DPO(Defect Per Opportunity)： 每個機會損失數(shù) 每個 Unit中存在機會數(shù)和關(guān)聯(lián)的元件內(nèi)存在的缺陷數(shù)? DPMO(Defect Per Million Opportunity)（ 每百萬機會損失數(shù)） : 1,000,000單元存在的損失數(shù) DPO 1,000,000 轉(zhuǎn)換 Six Sigma比率? P(ND) = None Defect: 無損失 機會不能成為損失的可能性 : P(ND) = 1 － DPOs655DPU/DPO/DPMO/P(ND)改善離散型數(shù)據(jù)分析發(fā)出了 100張送貨單，其中檢出 100個不符合項 ,如果各單元有 10個項目，DPU/DPO/DPMO/P(ND)各是多少？? DPO = D/(U Opp) DPO = 100/(100 10) = (10%) 該值表示所發(fā)出的送貨單的每個項目最少有 1個不良的可能性是 10%。 r : ( 元件數(shù) 機會數(shù) ) = 34 247。? YRT(Rolled Throughput Yield): 全工程一次性直通收率 表示一個產(chǎn)品通過全工各沒有經(jīng)過一次的修理和再作業(yè)，到最終合格為 止的收率值。 應(yīng)用 : 完成產(chǎn)品的品質(zhì)水平評價時使用。 15 個元件修理完畢， 15元件報廢? 現(xiàn)在為止的 Final Yield(YF)[最終收率 ]是 85%?因 First Time Yield(YFT)表示最初的作業(yè)是正確的，所以現(xiàn)在情況下 YFT是 70%。 上例 YND(Normalized Yield) = 179。 = ? 損失 (缺陷 )概率 = 1 － = ? 利用正態(tài)分布查找 Z 值 ,可知 Z = Process Mapping中并列構(gòu)成的工序變換為直列來計算收率99% 98%97%91% 99% 99%2a 2b 2c工序 2工序 1 工序 4工序 3s663? File name : training/s1/離散型數(shù)據(jù)分析累計收率 (YRT) Minitab 運用? Edit ＞ Command Line Edits664離散型數(shù)據(jù)分析Z 列的累計值 (短期 )累計收率 (YRT)的 Minitab 運用s665離散型數(shù)據(jù)分析表示 Z列的值和 PPM之間的關(guān)系累計收率 (YRT)的 Minitab 運用s666謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAI