【正文】 平優(yōu)秀 ? C：工序管理優(yōu)秀，但技術(shù)水平低 ? D： World Top水平的公司 27 聚焦問題點(diǎn)階段 ?確定問題范圍 ? Process Mapping ?ProcessMapping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范圍（要改善的一般領(lǐng)域或特殊的Process） ?通過大腦風(fēng)暴法制定 Process的階段順序 28 聚焦問題點(diǎn)階段 ?為了容易分析，使用符號 ?為了驗(yàn)證 Process，實(shí)際確認(rèn) ?追加 Key Process的值（ Yield, Cost,損失費(fèi)用，加班費(fèi)用， Cycle time等） ?按題目的性質(zhì)，使用分析圖（ ProcessLoss或浪費(fèi)要素 /改善 Cycle time/改善質(zhì)量 /Flow改善） ? QFD（ Quality Function Deployment)質(zhì)量指標(biāo)分解 ?QFD是將顧客核心要求事項(xiàng)，轉(zhuǎn)換分解成技術(shù)要求事項(xiàng)（規(guī)格），或暫定的 CTQ的工具，由相關(guān)工序?qū)＜抑贫ā? ?如果測定值的 50%以上在管理界限內(nèi)的話，這個系統(tǒng)不適合。 ? 為了計算長期工序能力，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。 95 離散型數(shù)據(jù)分析 ?并列構(gòu)成的工序的累計收率的計算 ? ProcessMapping中并列構(gòu)成的工序變換為直列來計算收率 99% ? 97% 98% 工序 1 工序 2 工序 3 工序 4 91% 99% 99% 2a 2b 2c 96 離散型數(shù)據(jù)分析 ? YRF=Y1 Y2 Y3 Y4 ? = [ ]1/3 = ? YNA=(YRT)1/3=()1/4= ? 損失 (缺陷 )概率 == ? 利用正態(tài)分布查找 Z值，可知 Z= 97 分析（ Analysis） 98 Graph分析 ?想知道什么？ ? 跟實(shí)際問題相結(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)收集計劃 ?怎么做呢？ ? 利用收集的數(shù)據(jù)，運(yùn)用（實(shí)際） Graph來分析 99 Graph分析 ?對 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)果后，決定有無追加研討事項(xiàng) ? 實(shí)際對 Graph分析結(jié)果，改善可能的部門，采取一次性改善措施。 ? 主效果及交互作用 ?主效果比普通交互作用更重要。 ?因子的水平數(shù) ? 反應(yīng)溫度 (A)： A1(180 ℃) ， A2(190 ℃) ， A3(200 ℃) ，A3(200 ℃) ? 原料 (B)： B1（美國 M社原料）， B2（日本 Q社原料）， B3（國內(nèi) P） 148 二元配置法 ?試驗(yàn)數(shù)據(jù)如下 因子 A 因子 B A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 149 二元配置法 ? 對收率溫度是 A3=200℃ ，原料是在 B1上最佳水平 ? 雖然現(xiàn)在選定的水平是最佳的，但考慮過程條件，費(fèi)用方面也可選擇不同水平的最佳條件。 ? 部分配置法 (Fractional factorial design)的優(yōu)點(diǎn) ? 以少的試驗(yàn)次數(shù)得到好的試驗(yàn)結(jié)果和提高檢出力 ? 試驗(yàn)因子多，但做的試驗(yàn)次數(shù)少 167 部分配置法 (Fractional factorial design) ?25試驗(yàn) ? 從 32個中選擇 16個方法是重要的 ?X1 X2 X3 X4 X5=1工 ?X1 X2 X3 X4 X5=+1選擇 ? 這樣乘全體因子選擇的話，始終不會丟失直交性 ?試驗(yàn)因子彼此間獨(dú)立，對試驗(yàn)結(jié)果的再現(xiàn)性高 ?始終從高次的交互作用開始交叉 168 部分配置法 (Fractional factorial design) ?如果任意的選擇的配合，會破壞直交性，因子間不能完全獨(dú)立而成為從屬的，繼而導(dǎo)出錯誤的試驗(yàn)結(jié)果 ?選定 X1 X2 X3 X4 X5=+1的 16種配合 ? 這是具有高次的交互作用交叉的效果 ?實(shí)施部分配置法時的試驗(yàn)配合分布形態(tài) 169 部分配置法 (Fractional factorial design) ?25試驗(yàn) ? 進(jìn)行 16個部分配置法中各立方形 ?底面 2個和上面 2個 ?左側(cè) 2個和右側(cè) 2個 ?前面 2個和后面 2個 170 部分配置法 (Fractional factorial design 1 1 +1 X1 +1 1 +1 X3 X4 1 +1 X2 1 +1 X5 171 部分配置法 (Fractional factorial design） 主效果 Column 交互作用 Column Run X1 X2 X3 X1X2 X1X3 X2X3 X1X2X3 反應(yīng)值 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 ?考慮有 4人組合的 231部分配置，在 23完全配置上，可以把相關(guān)因子全部相乘后再選定：“ +or”的 4個組合，這時前 2個因子具有完全配置法同樣的形態(tài)。 ? 認(rèn)為紡紗生產(chǎn)工序上反應(yīng)溫度影響紡紗產(chǎn)品的強(qiáng)度，因此為了了解按 反應(yīng)度 的變化，強(qiáng)度怎樣變化，并且在怎樣的溫度水平下給最高的強(qiáng)度而做反應(yīng)溫度為因子來取水平 (A1:60℃ ， A2:65℃ ， A3:70℃ ， A4:75℃ ），在 各度下 3回，把全體 12回試驗(yàn)按隨機(jī)順序來實(shí)施。 ? 區(qū)分 ‘ X’的水平，分析各水平上連續(xù)的 ‘ Y’的數(shù)據(jù)。 ?應(yīng)用：在所有工序上按順序的階段來進(jìn)行累計后，評價質(zhì)量水平時使用。 Reproduceability 測定者 2 測定者 1 測定者 3 68 變化的理解 ?為什么要 Rational Subgrouping ? Rational Subgroup是 6Sigma的一個強(qiáng)大的工具。如果測定系統(tǒng)有誤差，但不改善系統(tǒng)的話，在執(zhí)行 6 σ Project期間要接受測定系統(tǒng)可能發(fā)生誤差的危險。 2σ 45,500 308,700 177。 ? Sigma是統(tǒng)計學(xué)記述接近平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差（ StandardDeviation）或變化（ Variation），或定義為事件發(fā)生的可能性。 ?‘ Z’值是用來測定工序能力，跟工序的標(biāo)準(zhǔn)偏差不同，在這里 ‘ Z’值是 ，把全體面積作為 1的時對應(yīng)的面積 。 33 聚焦問題點(diǎn)階段 ? Brainstorming時注意事項(xiàng) ?禁止批評 ?全部 Idea都要記錄 ?Idea發(fā)掘時不要解釋或討論 ?粗略的 Idea也要鼓勵 ?所有人都積極參與 ? Logic Tree(Structure Tree) ?為達(dá)成目標(biāo)的手段，用邏輯性表示 ?Breakdown（展開）的問題之間 MECE（互不重復(fù)無遺漏的全體） ? MECE（ Mutually Exclusive and Collective Exhaustive)（不重復(fù)，各個的和等于全體） 34 聚焦問題點(diǎn)階段 ?確定活動題目的相關(guān) Benefit[利益 ]（定量 /定性效果） ? 為保證達(dá)成，明確改善金額 ?對活動課題的問題記錄 ? 在現(xiàn)象分析時，記錄現(xiàn)在現(xiàn)象和所希望的現(xiàn)象 ?計劃時間管理 ? 通過分析把全部日程用具體的圖表管理 35 測定（ Measurement） 36 變化的理解 ? 數(shù)據(jù)的分類 解決問題 工程問題 /Bottle Neck/Issue事項(xiàng) 37 變化的理解 ? 連續(xù)型數(shù)據(jù)（計量型數(shù)據(jù)） ?Inchor時間一樣能使用測定刻度的數(shù)據(jù) ?比較數(shù)值數(shù)據(jù)提供更多情報 ? 離散型數(shù)據(jù)（計數(shù)型數(shù)據(jù)） ? 提供合格不合格之類情報的數(shù)據(jù) ? 不能再細(xì)分化的數(shù)據(jù) 38 變化的理解 ?群內(nèi)變化（ White Noise） ? WhiteNoise是工程內(nèi)存在的日常因素引起的變化（偶然因素） ? 現(xiàn)在的技術(shù)水平是不可能控制的變化 ? 一般工程的散布 ? 工程上受細(xì)小的多數(shù)因素的影響 ? 39 變化的理解 ?群間變化（ Black Noise） ? BlackNoise是工程外部因素影響中心值移動，一般情況下，可查明原因的變化（異常原因） ? 現(xiàn)在工程上可控制的變化 ? 一般情況下，在工程的目標(biāo)值下平均值偏移 ? 實(shí)際上可以知道隨時間的變化，工程能力會怎樣變化 40 群內(nèi)、群間變化的區(qū)分例 ? 群內(nèi)變化：每 Line 1， 2， 3內(nèi)出現(xiàn)的（即 Line內(nèi)作業(yè)者間的變化）工程變化 ? 群間變化：各 Line間的變異而出現(xiàn)的工程變化 作業(yè)者 1 作業(yè)者 2 作業(yè)者 3 作業(yè)者 4 作業(yè)者 5 作業(yè)者 6 作業(yè)者 7 作業(yè)者 8 作業(yè)者 9 Line1 Line2 Line3 41 變化的理解 ?RationalSubgroup（合理分組） ? 批跟數(shù)據(jù)的種類無關(guān)，在可能的短時間內(nèi)彼此類似的條件下作業(yè)的樣本群。 ? 為確認(rèn)測定系統(tǒng)， 3名檢查者對 10個部品反復(fù)測試 2次 ? File name: 58 Gage RR ?短期的方法時 GageRR運(yùn)用 ? CTQ部品的 Spec是 177。 ?DPMO=DPO 1,000,000 ? 例：上例 DPMO是 1,000,000 DPMO ?P(ND)=1DPO==(90%) 83 離散型數(shù)據(jù)分析 ?利用泊松公式計算收率 ? 利用泊松公式 ?這里 ? Y：收率 ? DPU：組件缺陷數(shù) ? R： ? e：指數(shù)函數(shù) …… !redpur dpur ?? 84 離散型數(shù)據(jù)分析 ? r=0時 ? ∴ Y=edpu ? ∴ 對缺陷機(jī)會數(shù)越大， “ Y”越接近 “ 0” !0)(1 dpueY ?? 85 離散型數(shù)據(jù)分析 ?ProcessYield（例題） ? 如果 750組件有 34個的缺陷時，計算DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma各是多少？（各組件有 10個的機(jī)會數(shù)） ?DPU=缺陷數(shù) 247。 ? 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(shè)檢驗(yàn)（ HypothesisTest）計量值 第二種錯誤 （ β） 第一種錯誤 （ α） 真 實(shí) H0=真 H1=假 采 納 H0=真 H1=假 105 假設(shè)檢驗(yàn)（ HypothesisTest）計量值 ?假設(shè)設(shè)定方法 ? 以原假設(shè) [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(shè)檢驗(yàn)（ HypothesisTest）計量值 ? 對立假設(shè) [母體和樣本不同的 ]則為 ?兩側(cè)檢驗(yàn)時 H1： μ 1≠ μ 2 ?偏側(cè)檢驗(yàn)時 H1： μ 1＜ μ 2 μ 1＞ μ 2 ?兩側(cè)檢驗(yàn)時 H1： σ 1≠ σ 2 ?偏側(cè)檢驗(yàn)時 H1： σ 1＜ σ 2 σ 1＞ σ 2 107 假設(shè)檢驗(yàn)（ HypothesisTest）計量值 ?假設(shè)檢驗(yàn)的形態(tài) ? 計量型數(shù)據(jù)：使用 Z， Ttest統(tǒng)計量 ?實(shí)行平均值檢驗(yàn)的必須檢驗(yàn)分散的同構(gòu)型（ 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(shè)檢驗(yàn)（ HypothesisTest）計量值 ?假設(shè)檢驗(yàn)時樣本大小和特征 ? 樣本的大小取多少好呢？ ?如果樣本數(shù)小，很難表示母體的特征，可能導(dǎo)致檢驗(yàn)結(jié)果的錯誤 ?相么，樣本數(shù)大的時候，實(shí)際操作中時間 /費(fèi)用方面難以適用 ?因此，樣本數(shù)的大小最好從各方面都考慮后作出恰當(dāng)?shù)臎Q定 109 假設(shè)檢驗(yàn)（ HypothesisTest）計量值 ? 假設(shè)檢驗(yàn)的實(shí)行順序 ? 設(shè)定原假設(shè)、對立假設(shè) (Ho， Hi) ? 確定顯著性水平（ α =， ， ） ? 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計量（ Z， T， Chisquare統(tǒng)計量） ? 求接受或拒絕域