【正文】 ? P64 119 分析（ Analysis） 120 Graph分析 ? 想知道什麼？ – 跟實(shí)際問(wèn)題相結(jié)合，明確產(chǎn)生結(jié)果 – 將預(yù)想產(chǎn)生的結(jié)果與試驗(yàn)計(jì)劃結(jié)合 Focusing – 按預(yù)想產(chǎn)生的結(jié)果制定數(shù)據(jù)收集計(jì)劃 ? 怎麼做呢？ – 利用收集的數(shù)據(jù)，運(yùn)用（實(shí)際） Graph來(lái)分析 121 Graph分析 ? 對(duì) Graph分析結(jié)果相應(yīng)采取措施 – Graph分析結(jié)果，確認(rèn)是否得到所需要的結(jié)果後，決定有無(wú)追加研討事項(xiàng) – 實(shí)際對(duì) Graph分析結(jié)果，改善可能的部門，采取一次性改善措施。 – 為了計(jì)算長(zhǎng)期工序能力，考慮規(guī)格的上、下限，表示實(shí)際的工序能力，用群內(nèi)、群間變化都考慮在內(nèi)的 Zlt。 部品 測(cè)定值 1 測(cè)定值 2 測(cè)定差 (12） 1 2 3 4 5 範(fàn)圍的界限 ∑R= 63 Gage RR ?測(cè)定差平均值 = ∑R/5=?測(cè)量誤差=() (R)= ()= ?公差的測(cè)量誤差 =(247。 – Rational Subgroup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 – 通過(guò)這種區(qū)分把握長(zhǎng)期、短期工程能力 – 經(jīng)長(zhǎng)期收集的數(shù)據(jù)是不管業(yè)務(wù)部門還是製造部門都包含在群內(nèi)，群間變化。 ?通過(guò)問(wèn)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(jì)上采取什麼樣的活動(dòng)？ 21 需要什麼樣的管理？需要什麼樣的技術(shù) 短期的工序能力 長(zhǎng)期的工序能力 ?判斷為短期內(nèi)工序沒(méi)有外部影響 ?判斷為充分長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)工序有外部影響 ?Zst（ σst） ?Zlt（ σ lt ） ?Cp ?Cpk ?技術(shù) ?技術(shù) +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=3Cp ?Zlt=3 Cpk ?長(zhǎng)期內(nèi)的工序能力因工序的中心移動(dòng)及變動(dòng)，跟 ZltZst關(guān)系有關(guān) ?Zshift=ZstZlt ? Zst=Zlt+ 22 6 sigma的品質(zhì)水準(zhǔn)是什麼？ ? 正態(tài)分布的平偏移（177。6 sigma簡(jiǎn)介 1 6sigma概念 Ⅰ 3sigma水平的公司 6sigma水平的公司 ?銷售額中 10~15%是損失費(fèi)用 ?百萬(wàn)中有 66,807個(gè)不合格品 ?依靠品質(zhì)檢查 ?保證高品質(zhì)需要很多費(fèi)用 ?不能按體系進(jìn)行 ?承認(rèn)并滿足于 99% ?內(nèi)部決定 CTQ ?銷售額中 5%是損失費(fèi)用 ?百萬(wàn)中有 ?重點(diǎn)是使工序中不產(chǎn)生不良 ?保證高品質(zhì)所需費(fèi)用更低 ?使用測(cè)定，分析，改善，管理技法 ?不滿足于 99% ?徹底地以顧客觀點(diǎn)來(lái)決定 CTQ 4sigma的水平是 30頁(yè)報(bào)紙中有 1個(gè)錯(cuò)字的品質(zhì)水平 5sigma的水平是百科全書中有 1個(gè)錯(cuò)字的品質(zhì)水平 6sigma的水平是小規(guī)模圖書館中有 1個(gè)錯(cuò)字的品質(zhì)水平 2 6sigma概念 Ⅱ 3sigma水平的公司 6sigma水平的公司 ?每年有 54,000次的藥品調(diào)劑錯(cuò)誤 ?每年護(hù)士或醫(yī)生的錯(cuò)誤造成新生兒死亡 40,500名 ?每月有 2小時(shí)喝污染的食用水 ?每周有 2小時(shí)不能提供電話服務(wù) ?每周飛機(jī)發(fā)生 5次著陸錯(cuò)誤 ?每周發(fā)生 1350次外科手術(shù)事故 ?每小時(shí)遺失 54,000件郵件 ?25年中只生 1次藥品調(diào)劑錯(cuò)誤 ?100年中護(hù)士醫(yī)生的錯(cuò)誤造成新生兒死亡 3名 ?16年中只有 1秒鍾喝污染的水 ?100年中 6秒不能提供電話服務(wù) ?美國(guó)所有航空公司 10年發(fā)生 1次著陸錯(cuò)誤 ?20年發(fā)生一次外科手術(shù)事故 ?每年遺失 35件郵件 3 6sigma概念（使用工具） 階段 Tools Define （定義） 1)Process Mapping 3)Pareto Analysis 2)Logic Tree 4)QFD, FMEA Measurement （測(cè)定） 5)Gage RR 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(jìn)階段中，改善問(wèn)題使用的統(tǒng)計(jì)工具 4 Y=f(x) Question 1)： Y或 X中對(duì)哪一個(gè)聚焦 ?Y ?X1…Xn ?從屬變數(shù) ?獨(dú)立變數(shù) ?Output ?Input ?結(jié)果 ?原因 ?現(xiàn)象 ?根源問(wèn)題 ?觀察監(jiān)視的對(duì)象 ?管理對(duì)象 5 Y=f(x) ? Question 2)假如 X良好的話，有沒(méi)有必要繼續(xù)實(shí)驗(yàn)及檢查 Y？ ? 6sigma活動(dòng)是對(duì)根本原因的因素（ CTQ）聚焦後，展開改善活動(dòng) )(: 21 nxxxfYex ????6 6sigma各階段推進(jìn)內(nèi)容 階段 展開內(nèi)容 Focus Define(定義） 1）確定問(wèn)題點(diǎn) /具體改善目標(biāo) Measurement (測(cè)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(cè)定方法 5）將 Y的改善對(duì)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 7 6sigma各階段推進(jìn)內(nèi)容 Improvement (改善） 8)通過(guò)篩選抽出關(guān)鍵的少數(shù)因素 9)把握關(guān)鍵的少數(shù)因素的相關(guān)關(guān)系 10)工序最佳化 驗(yàn)證 (再現(xiàn)性實(shí)驗(yàn) ) X1…Xn 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi Control (管理 ) 11)確立對(duì) X的測(cè)定系統(tǒng) 12)確立對(duì)關(guān)鍵的少數(shù)因素的管理方法 13)確立關(guān)鍵少數(shù)因素的工序管理系統(tǒng)及事後管理 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi ?6Sigma Process是以 DMAIC5階段構(gòu)成并經(jīng)過(guò)重要的 13步驟 ?6Sigma活動(dòng)是通過(guò)現(xiàn)象分析，展開問(wèn)題，查明臨時(shí)性因素，以 DMAIC程序改善關(guān)鍵少數(shù)因素。 σ ） 6σ 5σ 4σ 3σ 2σ 1σ X +1σ +2σ +3σ +4σ +5σ +6σ + 規(guī)格上限 （ USL） 規(guī)格下限 （ LSL） 23 按規(guī)格變化和平均值偏移的不良率 規(guī)格關(guān)系 無(wú)偏移時(shí)不良率 （理想的工序時(shí)） 177。 41 工序能力 ? 工序能力度評(píng)價(jià) Shortterm Capability (6σ) Longterm Capability (3σ) 時(shí) 間 SL SU lt ????st ??st ??st ??st ?隨著時(shí)間的變化，工序因各種外部因素（ 4M）變化，長(zhǎng)期工序能力比短期工序能力散布大 42 工序能力 ? 什麼是工序能力 – 工序在管理狀態(tài)時(shí)，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，工序能製造出來(lái)的品質(zhì)水平的程度。 ） 100%=% ?參考）測(cè)量誤差用測(cè)定差的平均值乘以常數(shù)（這里是 ）來(lái)計(jì)算。 93 工序能力 ? 工序能力的 Minitab運(yùn)用 ? P51 94 工序能力 ? 工序能力的 Minitab運(yùn)用 ? P52 95 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 用語(yǔ)解釋 – D（ Defect）：缺陷 or不良（事項(xiàng)） ?為了滿足顧客的要求事基而浪費(fèi)的再作業(yè)或失敗的工作。 122 Graph分析 ? Graph分析的 Minitab運(yùn)用 – 在空調(diào)生產(chǎn)線上 Compressor（壓縮機(jī)）組裝時(shí)間對(duì)暴露在濕氣的時(shí)間很重要，因此對(duì) 3個(gè)生產(chǎn)線的 3名作業(yè)者，調(diào)查了 3組組裝作業(yè)時(shí)間的數(shù)據(jù)。如果判定為交互利作用更重要的話，使用試驗(yàn)計(jì)劃的一個(gè)因素；可是交互作用有可能跟其它交互作用交叉。 204 要因配置法 (Factorial Design) ? 什麼是要因配置法 – n個(gè)因子，各因子的水平數(shù)是 k的試驗(yàn)計(jì)劃，所有因子間的水平調(diào)和下實(shí)施試驗(yàn)。為了減少潛在變量的影響，常常隨機(jī)化。 ? 運(yùn)用假設(shè)檢驗(yàn)（事例） – 新產(chǎn)品 Flatron Monitor產(chǎn)品顯著降低了眼睛的疲勞 – LG Digital TV比競(jìng)爭(zhēng)社的 Digital TV畫質(zhì)更優(yōu)秀 – 6σ 品質(zhì)改善 Tool比原有品質(zhì)改善活動(dòng)使用的改善Tool效果更卓越 – 019 PCS比它社手機(jī)通話音質(zhì)更清晰 132 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值 ? 假設(shè)檢驗(yàn)的用語(yǔ)理解 – 原假設(shè) (Null Hypothesis:Ho)：作為檢驗(yàn)對(duì)象的假設(shè) ? 如果接受原假設(shè)的話，表示“什麼也不能確信（ or證明）”。 – DO（ Defect Opportunity）：機(jī)會(huì)損失（缺陷） ?可能引發(fā)的機(jī)會(huì)損失（缺陷）的行動(dòng)或事件。 64 對(duì)測(cè)定差平均分布的 d*值 實(shí)驗(yàn)順序 測(cè)定者數(shù) 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 65 Gage RR ? Gage RR類型 – 短期的方法 ? 只需要 2名測(cè)定者和 5個(gè)部品 ? 不能分離反復(fù)性和再現(xiàn)性 ? 可以迅速確認(rèn)想測(cè)定的計(jì)測(cè)器的接受與否 – 長(zhǎng)期的方法 ? 典型的是 23名的測(cè)定者對(duì) 10個(gè)部品反復(fù)測(cè)定 23次 ? 可以明確把握測(cè)定系統(tǒng)的變化有多大，能分離反復(fù)性和再現(xiàn)性 66 Gage RR ? 對(duì)測(cè)定系統(tǒng)變化的理解 – 線性（ Linearity）：通過(guò)期望的 Gage工作範(fàn)圍比較精確度得到的值即在已定的工作範(fàn)圍的兩邊界線區(qū)間上，最少研討 1回的精確度得到的值的差。 43 工序能力 ? 短期 /長(zhǎng)期工序能力的意義 – 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。1σ 317,000 697,700 177。 8 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? 數(shù)據(jù)的計(jì)算方法 – 中心位置特征值的計(jì)算： ? ?? ?? ?資料中最頻繁出現(xiàn)的值最頻數(shù)中央位置的值按大小順序排列時(shí)處在中位置調(diào)和平均算術(shù)平均值:)(:~111:1:1ModeXXnHHXnXXinii???????????9 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 – 散布的計(jì)算 ?S(總變動(dòng)： Total Sum of Squares):偏差平方和 ?無(wú)偏方差 (Unbiased Variance):S除以自由度（ n1） ?無(wú)偏方差的開方 or標(biāo)準(zhǔn)偏差 ? ?? ???? nxxxxS iii 222 )()(1?? nSV 1?? n SV10 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? 參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量 – 參數(shù) (Parameter)：描述變量集合的特性值 – 統(tǒng)計(jì)量（ Statistics)：表示標(biāo)本的特性值 11 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 區(qū)分 參數(shù) 統(tǒng)計(jì)量 均值 (Mean) 均值： μ 樣本均值： 方差 (Variance) 偏差 (Deviation) X )(:222nSnxxi??????方差 1nS 1)(:2????nxxVV，i無(wú)偏方差樣本方差nS?? 2:???標(biāo)準(zhǔn)偏差 1 2???nSSV，方差的開方無(wú)偏樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差12 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? Sigma的定義 – Sigma是希臘字母，表示工序的散布。 18 Z值的計(jì)算 45 50 55 60 65 70 75 Z ???x規(guī)格上限 PP MZxx 800,22%)2(56070)70Pr( 或????????????????19