【正文】 寫在卡片上，貼到牆上。 3σ 2,700 66,810 177。 ?‘ Z’值是用來測定工序能力，跟工序的標準偏差不同，在這里 ‘ Z’值是 ，把全體面積作為 1的時對應的面積 。 ? Sigma是表示工序能力的統(tǒng)計單位，測定的 Sigma跟 DPU（單位缺陷， Defect Per Unit） ,PPM等一起出現(xiàn)。R 7)Process Capability 6)Rational Subgroup Analysis （分析） 8)Hypothesis Test 10)Graph Analysis 9)Regression Improvement （改善） 11)DoE(Design of Experiment) 12)ANOVA Control （管理） 13)SPC ?6sigma不同推進階段中，改善問題使用的統(tǒng)計工具 5 Y=f(x) Question 1)： Y或 X中對哪一個聚焦 ?Y ?X1…Xn ?從屬變數(shù) ?獨立變數(shù) ?Output ?Input ?結果 ?原因 ?現(xiàn)象 ?根源問題 ?觀察監(jiān)視的對象 ?管理對象 6 Y=f(x) ?Question 2)假如 X良好的話，有沒有必要繼續(xù)實驗及檢查 Y？ ? 6sigma活動是對根本原因的因素（ CTQ）聚焦後，展開改善活動 )(: 21 nxxxfYex ???? 7 6sigma各階段推進內(nèi)容 階段 展開內(nèi)容 Focus Define(定義） 1）確定問題點 /具體改善目標 Measurement (測定） 2）選定制品或工序的 CTQ 3）把握 Y的工序能力 4）明確 Y的測定方法 5）將 Y的改善對象具體化 Y Y Y Y Analysis (分析） 6）明確改善 Y的目的 7）明確影響 Y的因素 Y X1…Xn 8 6sigma各階段推進內(nèi)容 Improvement (改善） 8)通過篩選抽出關鍵的少數(shù)因素 9)把握關鍵的少數(shù)因素的相關關系 10)工序最佳化 amp。如果目標值（ T）和規(guī)格上下限（ USL or LSL)距離是標準偏差的 3倍的話，說明具備了 3Sigma的工序能力。 ?通過問題的現(xiàn)象分析把握工序能力（ Z）：要提高到 6 σ水平，統(tǒng)計上采取什麼樣的活動？ 22 需要什麼樣的管理？需要什麼樣的技術 短期的工序能力 長期的工序能力 ?判斷為短期內(nèi)工序沒有外部影響 ?判斷為充分長時期內(nèi)工序有外部影響 ?Zst（ σst） ?Zlt（ σ lt ） ?Cp ?Cpk ?技術 ?技術 +工序管理 ?最佳條件下的工序能力 ?日常條件下的工序能力 ?6 σ： Zst=， Cp= ?6 σ： Zlt=， Cpk= ?Zst=3 Cp ?Zlt=3 Cpk ?長期內(nèi)的工序能力因工序的中心移動及變動，跟 ZltZst關系有關 ?Zshift=ZstZlt ? Zst=Zlt+ 23 6 sigma的品質水準是什麼？ ? 正態(tài)分布的平偏移（ 177。 6σ ?6Sigma品質是每百萬個中 ，即 Cp=， Cpk= 25 4Block Diagram A B C 1 2 3 4 5 6 Poor Good Poor Good 技術 Z st Z shift 工序管理 26 4Block Diagram ? A：工序管理狀態(tài)不足，現(xiàn)在技術水平也低 ? B：需改善工序管理，但技術水平優(yōu)秀 ? C：工序管理優(yōu)秀，但技術水平低 ? D： World Top水平的公司 27 聚焦問題點階段 ?確定問題範圍 ? Process Mapping ?Process Mapping是調(diào)查情報的流程，而使 Process文件化 ?為明確改善的可能性而使用的工具 ? Process Mapping制定 ?定義 Process範圍（要改善的一般領域或特殊的Process） ?通過大腦風暴法制定 Process的階段順序 28 聚焦問題點階段 ?為了容易分析，使用符號 ?為了驗證 Process，實際確認 ?追加 Key Process的值（ Yield, Cost, 損失費用，加班費用， Cycle time等） ?按題目的性質，使用分析圖（ Process Loss或浪費要素 /改善 Cycle time/改善品質 /Flow改善） ? QFD（ Quality Function Deployment)質量指標分解 ?QFD是將顧客核心要求事項，轉換分解成技術要求事項（規(guī)格），或暫定的 CTQ的工具，由相關工序專家制定。 42 工序能力 ? 工序能力度評價 Shortterm Capability (6σ) Longterm Capability (3σ) 時 間 SL SU lt ???? st ?? st ?? st ?? st ?隨著時間的變化，工序因各種外部因素（ 4M）變化，長期工序能力比短期工序能力散布大 43 工序能力 ?什麼是工序能力 ? 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，工序能製造出來的品質水平的程度。R ? 一般是看 %Tolerance值來判斷 Gage的接受與否，但 %Study Var在 20%以上時，有必要點檢工序Process ? Gage Ramp。 20] 100%=15% 51 Gage Ramp。R ?R管理圖 ? 大部分的測定值在管理界限內(nèi) ? 表示所測定的數(shù)據(jù)的值是正常的 55 Gage Ramp。 ? 為確認測定系統(tǒng)， 3名檢查者對 10個部品反復測試 2次 ? File name: 58 Gage Ramp。R ? Gage Ramp。R ? 反復性（ Repeatability）： 1名測定者使用同樣計測器測定同樣部品的同樣特性時得到的變化 Repeatability 67 Gage Ramp。 78 離散型數(shù)據(jù)分析 ?用語解釋 ? D（ Defect）：缺陷 or不良（事項） ?為了滿足顧客的要求事基而浪費的再作業(yè)或失敗的工作。 (750 10)= ?Yield值是 Y=edpu===% 86 離散型數(shù)據(jù)分析 ?DPMO=DPO 1,000,000= 1,000,000=4,500PPM 一個元件有 45,000PPM的缺陷 ?Sigma=Zinv()+(偏移） =+= ? Zinv是把 Z值按面積來換算的值，以標準正態(tài)分布來計算。 100 Graph分析 ?Graph分析的 Minitab運用 ? 在空調(diào)生產(chǎn)線上 Compressor（壓縮機）組裝時間對暴露在濕氣的時間很重要，因此對 3個生產(chǎn)線的 3名作業(yè)者，調(diào)查了 3組組裝作業(yè)時間的數(shù)據(jù)。按 4種不良類型來整理。R，其值要少于 20% 127 試驗計劃的樹立 ?選定因子（獨立變量） ‘ X’ ? 獨立變量有多種 ?在試驗上接意圖變化的試驗變量 ?不是有意變化的可觀察的變量 ?Blocking變量（人為制造的變量） ?潛在變量 128 試驗計劃的樹立 ? 選定獨立變量 ?利用測定、分析階段得到的統(tǒng)計分析結果 ?專家意見 ?大腦風暴法 ?Flow Chart ?現(xiàn)象分析數(shù)據(jù) ?特性要因圖 ?競爭社分析 ?顧客分析 amp。 136 試驗計劃的樹立 ? 交叉法 ?交叉是因子的效果不能彼此分離，部分配置法多少都有交叉，一般是主效果大于可交互作用的情況， 3次以上的交互作用類似的情況幾乎沒有。標準偏差 139 試驗計劃的樹立 ? 信賴區(qū)間 ?Pvalue，檢驗統(tǒng)計量 ?Ttest， Ftest， Chisquare ? 分散分析表 (ANOVA Tables） ? 回歸方程式 (Regression) 140 試驗計劃的樹立 ?導出結論 ? 結果值在統(tǒng)計上有效嗎？ ?測定 /分析 /改善階段使用的工具間有矛盾嗎？ ?結合實際問題統(tǒng)計的處理結果合理嗎？ ? 得到改善的證據(jù)（長期的）充分嗎？ ? 結果值得到實際改善了嗎？ ?工序能力值向上了嗎？ ?所選定題目的 ‘ Y’值得到了長期改善了嗎？ ?會不會發(fā)生逆性能的問題？ 141 試驗計劃的樹立 ? 試驗結果怎樣指示改善問題的方向？ ? 是否要做追加的試驗？ ?驗證試驗 ? 驗證試驗是證明已找出的最佳條件是真的改善的步驟 ? 驗收試驗必須象現(xiàn)象分析類似對長期的數(shù)據(jù)合理分組來實施 ? 找出最佳條件來做試驗期間在遷定的條件內(nèi)應使其自然（實際作業(yè)條件） 142 試驗計劃的樹立 ? 參照事項 ?做驗證試驗期間必須參加觀察 ?要確認因子的水平變化是否正確 ?應留意試驗條件變更是否損壞裝備或誘發(fā)安全性問題 ?+/只能在條件內(nèi)實際控制可能的話，不能檢出 2水平變化引起的 效應 143 試驗計劃的樹立 ?試驗時注意事項 ? 錯誤認識發(fā)生問題的因子 ?相關關系錯誤認識為因果關系 ? 最佳選定的條件和實際使用的條件不符 ?試驗結果最佳選定的值在實際上協(xié)力社不能作業(yè)或生產(chǎn)工序不能賦予其條件 ?跟 Cost（成本費用）等相關，不能實行其政策 ?全體的制度等有可能變更 144 試驗計劃的樹立 ? 不能決定是因為沒有得到管理而變化 ?潛在變量的影響給 ‘ Y’值造成大的影響 ? 試驗在很小範圍的因子水平上實施 ? 沒有包含重要的獨立變量 ?沒有包含影響品質的 CTQ ? 因測定的變動大，不能檢出變化的值 145 一元配置法 ? 一元配置法 ? 只選擇 1個預計對一些特性值有影響的因子，實施試驗的最單純的試驗計劃法。 3次以上的交互作用，技術分析不太容易，因此一般不考慮。 166 部分配置法 (Fractional factorial design） ? 為什麼要使用部分配置法 (Fractional factorial design) ? 為了找出致命的少數(shù)因子 Screening時； ? 從經(jīng)濟 /成本費用方面愾有水平配合下，試驗發(fā)生困難。 ? 可以把握溫度最大影響反應值。作為 因行了 沒有反復的二元配置實驗，因子的收率如下，求最佳條件。 ? 連續(xù)的試驗：進行大規(guī)模試驗不如實施幾次小的試驗 ?初期試驗階段上 ? 能知道哪些因子是重要的，也能理 Mechanism，因此下一步能夠更有效地實施試驗。如果判定為交互利作用更重要的話，使用試驗計劃的一個因素；可是交互作用有可能跟其它交互作用交叉。 ? 區(qū)分 ‘ X’的水平，分析各水平上連續(xù)的 ‘ Y’的數(shù)據(jù)。 ? 顯著性水平 (Significance Level)：象一般使用的α =(,)Ho是真的拒絕的概率 104 假設檢驗（ Hypothesis Test）計量值 第二種錯誤 （ β） 第一種錯誤 （ α） 真 實 H0=真 H1=假 采 納 H0=真 H1=假 105 假設檢驗（ Hypothesis Test）計量值 ?假設設定方法 ? 以原假設 [母體和 Sample(樣本 )是一樣的 ]來假定 ?Ho： μ 1=μ 2 ?Ho： μ 1=μ 2=μ 3=…… μ n ?Ho： σ 1=σ 2 ?Ho： σ 1=σ 2= σ 3 …… σ n 106 假設檢驗（ Hypothesis Test）計量值 ? 對立假設 [母體和樣本不同的 ]則為 ?兩側檢驗時 H1： μ 1≠ μ 2 ?偏側檢驗時 H1： μ 1 ＜ μ 2 μ 1 ＞ μ 2 ?兩側檢驗時 H1： σ 1≠ σ 2 ?偏側檢驗時 H1： σ 1 ＜ σ 2 σ 1 ＞ σ 2 107 假設檢驗（ Hypothesis Test）計量值 ?假設檢驗的形態(tài) ? 計量型數(shù)據(jù)：使用 Z， Ttest統(tǒng)計量 ?實行平均值檢驗的必須檢驗分散的同質性（ Ftest) ?Ftest是比較 2個以上的母體的散布 ? 計數(shù)型數(shù)據(jù)：使用 x2(chiSquare)統(tǒng)計量 ?次數(shù)、頻度等 108 假設檢驗（ Hyp