【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】
omer,VOC)。 界定 (Define)階段 6 s i x s i g m a 企業(yè)制造業(yè)頻道 LSL USL USL LSL 偏離目標(biāo) (OffTarget) 變異 (Variation) 正中目標(biāo) (OnTarget) 向目標(biāo)集中 (Center Process) 降低散佈的範(fàn)圍 (Reduce Spread) 以統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)看問題 USL LSL LSL = Lower spec limit 顧客的下限 USL = Upper spec limit 顧客的上限 問題的性質(zhì) 7 s i x s i g m a 企業(yè)制造業(yè)頻道 工程規(guī)格可以用 來表示,但其意義不應(yīng)該是只要品質(zhì)介於 與 之間就可被定義為「好」的品質(zhì);反之只要超過規(guī)格就歸類為「壞」的品質(zhì)。換言之,如下列公式所示之階梯函數(shù),並不是一個(gè)適當(dāng)?shù)钠焚|(zhì)損失量化函數(shù)。事實(shí)上,只有正中目標(biāo)的產(chǎn)品性能最好,一旦偏離品質(zhì)就變差而且是偏離愈遠(yuǎn),品質(zhì)愈差。 品質(zhì)損失函數(shù) 0??m0??m0??m?)( yL 0, if 0??? my,0A ot her w i s e階梯函數(shù): 8 s i x s i g m a 企業(yè)制造業(yè)頻道 二次品質(zhì)損失函數(shù)在大多數(shù)情況下可有意義地近似品質(zhì)損失,其共可分為望目、望小、望大、不對(duì)稱性四種特性: (A) 望目特性 : 2)()( mykyL ?? ( B ) 望小特性 : 2)( ykyL ??( C) 望大特性 : ????????? 21)( ykyL (D) 不對(duì)稱 : ????? ????mymykmymykyL ,)(,)(2122)(品質(zhì)損失函數(shù) 9 s i x s i g m a 企業(yè)制造業(yè)頻道 衡量 (Measure)階段中最主要的任務(wù),就是要以量化的資料來衡量問題之嚴(yán)重性, 意即衡量 ” Business Y”之情況及其對(duì)流程之衝擊性,藉以精化問題並尋找問題之根源。 衡量 (Measure)階段 10 s i x s i g m a 企業(yè)制造業(yè)頻道 不良率計(jì)算 連續(xù)性資料 (Continuous Data)是以常態(tài)分配為基礎(chǔ),其不良率 p(d)等於超出上規(guī)格上限及低於規(guī)格下限之機(jī)率總合。 ◆ 連續(xù)性資料: ◆ 離散 性資料: (Defective Data)。 (Defect Data)。 ?XU SLZU S L???L S LXZL S L??p(d)Total = p(d)Upper + p(d)Lower , p(d) is p(defective) 11 s i x s i g m a 企業(yè)制造業(yè)頻道 不良率計(jì)算 : 計(jì)件型資料 (Defective Data),係指資料的型態(tài)只有成功或失敗、合格或不合格、正?;虍惓?… 等兩種相互獨(dú)立之結(jié)果,資料以二項(xiàng)分配為基礎(chǔ),其不良率 p(d)計(jì)算方式如下: : ?N um be rT ot al B adT ot alp(d) = 1 – FTY (FTY is “First Time Yield”) 計(jì)點(diǎn)型資料 (Defect Data),係指資料之型態(tài)為計(jì)算每一個(gè)樣本上平均存在有多少個(gè)觀察點(diǎn),資料以卜氏分配為基礎(chǔ),不良率 p(d)計(jì)算方式如下: d p uU n i t sD e f ec t s ?dpu = ln(FTY) FTY = edpu p(d) = 1 – FTY 12 s i x s i g m a 企業(yè)制造業(yè)頻道 Defect Data Z Defective Data Continuous Data ? DPMO = p(d) x 1,000,000 e ? FTY dpu ? Defects/Units =dpu Take p(d) to the Z Table ... p(d) = 1 FTY ? DPMO = p(d) x 1,000,000 ? DPMO = p(d) x 1,000,000 Generated