【正文】 通過優(yōu)化 x來改善 Y （ 5） 控制：控制 x的變化 （ 6） “ D— M— A— I— C”流程圖如圖 2022/8/18 147 測量（ M ） 過程能力 OK ？ NG NO 分析（ A ） 設(shè)計（ D ） 修改設(shè)計？ 改善（ I ） 過程能力 OK ？ 控制（ C ） 重新設(shè)計 Y Y Y NG 圖 D M A I C 流程 2022/8/18 148 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 2022/8/18 149 1) 6Sigma品質(zhì)的突破結(jié)構(gòu) 設(shè)計 （ Design ） 步驟 1 6 σ 測量 （ 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) 2022/8/18 150 2) 6Sigma突破要素 ? 過程性能（ process characterization） 確定過程性能與其相關(guān)新產(chǎn)品關(guān)鍵性能。實驗設(shè)計 列出問題 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，這時的近似程度都是不足的 ? ? ? ? ? ?? ?? ? ????????????????? PnPnPcccn ePnPPPCcxP121 21211?2022/8/18 140 3. 泊松分布的正態(tài)近似 ? 既然二項分布可用正態(tài)分布來近似，而二項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 2022/8/18 141 六、過程質(zhì)量的統(tǒng)計推斷與抽樣分布 ? 統(tǒng)計推斷的目的是根據(jù)從總體抽取的樣本對總體做出結(jié)論或決策 ? 通常，我們假定所取樣本為隨機(jī)樣本。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。設(shè)每次試驗成功的概率為常數(shù) P， 則在 n次試驗中成功的次數(shù) x具有下列二項分布 ? ， x=0， 1， … ， n ? 式中， n與 P為參數(shù)， n為正整數(shù)，而 0P1。這種方法提供了標(biāo)識和消除過程變化源頭的解決辦法 ? 簡單明了，人人會做，便于推廣及發(fā)揮作用 2022/8/18 108 3) 對 DPU進(jìn)行圖示 （ 1）確定研究目的。D ? 風(fēng)險系數(shù)越大 ， 表明特定壞項潛在影響危害性越大 ，對特定項目需制定品質(zhì)計劃和加以改善 ? 風(fēng)險系數(shù)值一般在 1~1000之間，對于高 RPN值要采取改善行動；對高的嚴(yán)重度，不論 RPN有多大，也要采取行動 2022/8/18 91 風(fēng)險系數(shù)（ RPN） 表 7. 1 4 風(fēng)險系數(shù) RPN 與 S 、 O 、 D 的關(guān)系表 排序 嚴(yán)重度 發(fā)生概率 可偵測度 備注 1 沒有影響 幾乎沒有壞 容易被發(fā)現(xiàn) ?。ê茫? 2 3 4 5 6 7 8 9 10 非常危險 非常高 幾乎很難發(fā)現(xiàn) 大（差） 2022/8/18 92 6. DFMEA的開展 ? 設(shè)計 FMEA由設(shè)計工程師負(fù)責(zé)實施，根據(jù)潛在壞品影響程度采取行動，主要根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的DFMEA表格進(jìn)行 2022/8/18 93 Part 4 6Sigma測量 一、單位缺陷數(shù) 二、過程首次通過率 2022/8/18 94 一、單位缺陷數(shù) 1. DPU的含義 2. DPU的測量 3. 兩類缺陷模式 4. 對 DPU進(jìn)行圖示 2022/8/18 95 1. DPU的含義 ? 單位缺陷數(shù)， DPU（ Defects Per Unit） ? 每個單位所包含的缺陷的個數(shù) ? 是一個通用的衡量產(chǎn)品和服務(wù)良好程度的量。當(dāng)一個新產(chǎn)品在經(jīng)過短期工作后發(fā)生故障，稱其為 “ 嬰兒夭折 ” 。 拒絕 HO： uA≠ uB 結(jié)論是否真實，樣本狀況，物料類型，測量方法，特定的研究狀況等。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。 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。可否聯(lián)系到較寬的范圍。 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(qiáng)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(hù) /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(jìn)行定性評價 ②量化評分法： ?通過對某一要素進(jìn)行量化。 這種不良是隨機(jī)分布的 ， 并且在每個單位產(chǎn)品有 10個相等的區(qū)域有機(jī)會產(chǎn)生不良 ， 故 DPM=DPU/m=， ? m是每個單位中不合格的獨(dú)立機(jī)會數(shù) ， 本例 m=10 2022/8/18 98 DPU的測量 ? 反之可知有 90％的機(jī)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(dú)立機(jī)會數(shù)，如 m=100，每個機(jī)會出現(xiàn)不合格的概率將為 1/100=。 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(jī)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(jī)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(jī)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。 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 。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。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)。作分析圖 確定公差 1