【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 onal Subgroup是 6 Sigma的一個(gè)強(qiáng)大的工具。 ? 是區(qū)分工程的短期工程度能力的重要方法 ?可以把握平均值移動(dòng)問(wèn)題還是散布問(wèn)題 ?把問(wèn)題特殊化的第一個(gè)階段 68 變化的理解 ? Rational Subgroup要包含的要素：為了明確給工序變化暫定影響的‘ X’因素，使用 5M求解特性要因圖 ?Man：作業(yè)者變更，晝夜班次交換，新作業(yè)者等 ?Machine：機(jī)械設(shè)定值變更，設(shè)備維修 維護(hù)等 ?Material：交付 LOT，作業(yè)安排，原材料等 ?Method：作業(yè)者間的作業(yè)方法差異等 ?Measurement：測(cè)定者的變化，測(cè)定設(shè)備誤差等 69 變化的理解 ?Rational Subgrouping事例 ? 改善供應(yīng) TV Back Cover協(xié)力社的品質(zhì)，為了分析部品變化的原因制定 Rational Subgrouping計(jì)劃 ?預(yù)想的暫定“ X”因素及實(shí)際計(jì)劃 ? 兩臺(tái)注塑機(jī)：對(duì)兩臺(tái)注塑機(jī)實(shí)施下列內(nèi)容 ? 交接班：對(duì)交接班別取樣分析 ? 每周作業(yè)者的變更：對(duì)每周變更的作業(yè)者別取樣分析 ? 按原材料別構(gòu)成 Lot，分析 Lot別有無(wú)差異 70 工序能力 ?工序能力的數(shù)學(xué)式 ? 兩側(cè)有規(guī)格的工序能力 ?6LU SSCp ??SL SU x71 工序能力 ?在偏移時(shí)的工序能力 SL SU xK M T/2xM )1(???KCpKCpk72 工序能力 ? 用語(yǔ)解釋 ?K：偏移系數(shù)（如果 K=0， Cp=Cpk） ?M（ Midrange）：規(guī)格的中心 ?T（ Tolerane）：公差 ?SU（ Upper Spec）：規(guī)格上限 ?SL（ Lower Spec）：規(guī)格下限 73 工序能力 ? 只有規(guī)格上限的工序能力 SU x ?3xSC UPU??74 工序能力 ? 只有規(guī)格下限的工序能力 SL x ?3LPLSxC ??75 工序能力 ?工序能力的 Minitab運(yùn)用 ? 葡萄酒農(nóng)場(chǎng)為了參加慶祝大會(huì)，在準(zhǔn)備過(guò)程中，有必要改善葡萄酒品質(zhì)而準(zhǔn)備 Project，首先為了把握現(xiàn)象，按合理分組計(jì)劃規(guī)劃得出了包括下列“ X”因素的葡萄酒質(zhì)量“ Y”的樣本。 ? X因素：地域，木塞，葡萄酒味，透明性，香氣，葡萄酒瓶 76 工序能力 ? 短期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值 Cp， Cpk， Cpu， Cpl長(zhǎng)期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值有 Pp， Ppk， Ppu， Ppl ? 為了計(jì)算短期工序能力，使用只考慮組內(nèi)的滾動(dòng)，即群內(nèi)變化的 Zst，以用暫定目的地工序能力或最高的工序能力來(lái)表示。并且表示通過(guò)改善活動(dòng)消除平均值移動(dòng)引起的偏移時(shí)的最高的能力。 ? 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。 77 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(mǎn)足顧客的要求事基而浪費(fèi)的再作業(yè)或失敗的工作。 ?例：把顧客的要求事項(xiàng)記錯(cuò)的差錯(cuò)情報(bào)。 ? 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。 ?例：須在一張要求式樣上記錄的項(xiàng)目數(shù) 78 離散型數(shù)據(jù)分析 ? U（ Unit）：元件 ?元件測(cè)定可能機(jī)會(huì)的細(xì)節(jié) ?例：要求樣式 ? DPU（ Defect Per Unit）： ?每個(gè)元件內(nèi)存在的缺陷數(shù) ? DPO（ Defect Per Opportunity）：每個(gè)機(jī)會(huì)損失數(shù) 79 離散型數(shù)據(jù)分析 ? DPMO（ Defect Per Million opportunity）（每百萬(wàn)要會(huì)損失數(shù)） ?1,000,000單元存在的損失數(shù) ?DPO 1,000,000轉(zhuǎn)換 Six Sigma比率 ? P（ ND） =None Defect：無(wú)損失 ?機(jī)會(huì)不能成為損失的可能性 ?P（ ND） =1DPO 80 離散型數(shù)據(jù)分析 ?DPU/DPO/DPMO/P(ND)改善 ? 發(fā)出了張送貨單，其中檢出 100個(gè)不符合項(xiàng)，如果各單元有 10個(gè)項(xiàng)目， DPU/DPO/DPMO/P(ND)各是多少？ ?DPU=D/U ? DPU=100/100=（ 100%）該值表示平均值，所以每張送貨單包含 1個(gè)符合項(xiàng) 81 離散型數(shù)據(jù)分析 ?DPO=D/(U Opp) ? DPO+100/(100 10)=(10%)該值表示所發(fā)出的送貨單的每個(gè)最小有 1個(gè)不良的可能性是 10%。 ?DPMO=DPO 1,000,000 ? 例：上例 DPMO是 1,000,000 DPMO ?P(ND)=1DPO==(90%) 82 離散型數(shù)據(jù)分析 ?利用泊松公式計(jì)算收率 ? 利用泊松公式 ?這里 ? Y：收率 ? DPU：元件缺陷數(shù) ? R： ? e：指數(shù)函數(shù) ?? !redpur dpur ??83 離散型數(shù)據(jù)分析 ? r=0時(shí) ? ∴Y=e dpu ? ∴ 對(duì)缺陷機(jī)會(huì)數(shù)越大，“ Y”越接近“ 0” !0)(1 dpueY ??84 離散型數(shù)據(jù)分析 ?Process Yield（例題） ? 如果 750元件有 34個(gè)的缺陷時(shí)，計(jì)算DPU/DPO/DPMO/Yield/Sigma各是多少？（各元件有 10個(gè)的機(jī)會(huì)數(shù)） ?DPU=缺陷數(shù)247。元件數(shù) =34 247。 750= ?DPO=缺陷數(shù)247。 (元件數(shù)機(jī)會(huì)數(shù) )=34 247。 (750 10)= ?Yield值是 Y=edpu===% 85 離散型數(shù)據(jù)分析 ?DPMO=DPO 1,000,000= 1,000,000=4,500PPM 一個(gè)元件有 45,000PPM的缺陷 ?Sigma=Zinv()+(偏移） =+= ? Zinv是把 Z值按面積來(lái)?yè)Q算的值，以標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布來(lái)計(jì)算。 86 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 收率的種類(lèi) ? YFT(First Time Yield)： (單工序單次收率 ) ?表示再作業(yè)後沒(méi)有修理的收率的值 ?應(yīng)用：決定個(gè)別工序的個(gè)別品質(zhì)水平時(shí)使用。 ? YRT(Rolled Throughput Yield)：全工程一次性直通收率 ?表示一個(gè)產(chǎn)品通過(guò)全工各沒(méi)有經(jīng)過(guò)一次的修理和再作業(yè)，到最終合格為止的收率值。 ?應(yīng)用：在所有工序上按順序的階段來(lái)進(jìn)行累計(jì)後，評(píng)價(jià)品質(zhì)水平時(shí)使用。 87 離散型數(shù)據(jù)分析 ? YNA(Normalized Yield)：標(biāo)準(zhǔn)收率 ?表示計(jì)算連續(xù)工序的評(píng)價(jià)收率的值 ?應(yīng)用：完成產(chǎn)品的品質(zhì)水平評(píng)價(jià)時(shí)使用。 88 收率概念比較 累計(jì)收率（ YRT） 現(xiàn)在為止的收率（ YF） ?考慮工序各階段 ?只考慮最終工序 ?考慮再作業(yè)和部品廢棄 ?不考慮再作業(yè)和部品廢棄 ?提示無(wú)缺陷的可能性 ?不能提示無(wú)缺陷的可能性 ?調(diào)查各工序的品質(zhì) ?只調(diào)查最終工序的品質(zhì) ?考慮工序是由多少個(gè)來(lái)構(gòu)成的 ?不考慮工序是由多少來(lái)構(gòu)成的 ?YRT=e ?YF=S/U ?Y=Y1Y2…… Yn ?S：合格臺(tái)數(shù) ?U：檢查臺(tái)數(shù) 89 離散型數(shù)據(jù)分析 ?VFT（ First Time Yield） A 再作業(yè) 完成的產(chǎn)品 廢棄 15unit Hidden Factory 70 Units 100 Units 85 Units 90 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 工序 A有輸入 100個(gè) Unit（元件） ?輸入的 70%元件沒(méi)有缺陷已經(jīng)銷(xiāo)售 ?輸入的 30%元件有缺陷并再作業(yè) ?15個(gè)元件修理完畢， 15元件報(bào)廢 ? 現(xiàn)在為止的 Final Yield（ YF） [最終收率 ]是 85% ? 因 First Time Yield（ YFT）表示歸初的作業(yè)是正確的，所以現(xiàn)在情況下 YFT是 70%。 91 離散型數(shù)據(jù)分析 ?YRT(Rolled Throughput Yield) ? 產(chǎn)品 A由 3個(gè)連續(xù)的階段來(lái)形成的話(huà)， YRT/YND的值的值是什麼？ 階段 1 階段 2 階段 3 YFT=80% YF=100% YFT=70% YF=90% YFT=90% YF=95% 92 離散型數(shù)據(jù)分析 ? YRF是連續(xù)的各階段 YFT之乘 ?YRT= =(%) ?沒(méi)有考慮作業(yè) ? 計(jì)算各階段的平均收率 ?不是算術(shù)平均，而使用各階段的幾何平均值 ?YND(Normalized Yield) ?這里 n表示工序的數(shù) n RTY?93 離散型數(shù)據(jù)分析 ?上例 YND(Normalized Yield) ?各階段平均 YFT=% ? 正常收率是全工程平均收率，以 YND(Normalized Yield)值來(lái)計(jì)算 Sigma值 ? 通過(guò) YRF可以知道工程真正的收率（累計(jì)直通率） ? 部品數(shù)或工序（作業(yè)）的階段越少，收率值越大。 94 離散型數(shù)據(jù)分析 ?并列構(gòu)成的工序的累計(jì)收率的計(jì)算 ? Process Mapping中并列構(gòu)成的工序變換為直列來(lái)計(jì)算收率 99% ? 97% 98% 工序 1 工序 2 工序 3 工序 4 91% 99% 99% 2a 2b 2c 95 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= 96 分析（ Analysis） 97 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 98 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(mén)，采取一次性改善措施。 99 Graph分析 ?Graph分析的 Minitab運(yùn)用 ? 在空調(diào)生產(chǎn)線(xiàn)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(xiàn)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)。 100 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值 ? 什麼是假設(shè)檢驗(yàn)？ ? 指想知道的內(nèi)容用假設(shè)來(lái)設(shè)定，對(duì)假設(shè)的成立與否用樣本數(shù)據(jù)得到的情報(bào)為基礎(chǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析後做出決定。 ? 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(huà)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(huà)音質(zhì)更清晰 101 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(huà)，表示“什麼也不能確信（ or證明）”。 ?假定為“始終一樣” ? 對(duì)立假設(shè) (Alternative Hypothesis:Hi)：按確實(shí)的根據(jù)來(lái)證明的假設(shè) ?平常我們更關(guān)心對(duì)立假設(shè)，也希望對(duì)立假設(shè)能得到證明 ?Ho拒絕後接受的假設(shè)（即否定原假設(shè)的假設(shè)） 102 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值 ? 第一種錯(cuò)誤 (Type ⅠError: α )：指一些現(xiàn)象是“真”，但錯(cuò)誤的判斷為“假”，犯這種錯(cuò)誤的概率 ? 第二種錯(cuò)誤 (Type Ⅱ Error: β )：指一些現(xiàn)象是“假”，但錯(cuò)誤的判斷為“真”，犯這種錯(cuò)誤的概率 ? 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 (Test Statistic)：為了決定接受或是拒絕Ho，而通過(guò)樣本的計(jì)算得到的值。 ? 顯著性水平 (Significance Level)：象一般使用的α =(,)Ho是真的拒絕的概率 103 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值 第二種錯(cuò)誤 （ β） 第一種錯(cuò)誤 （ α） 真 實(shí) H0=真 H1=假 采 納 H0=真 H1=假 104 假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)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(lái)假定 ?Ho： μ