6σ品質(zhì)管理方法論述(ppt30頁(yè))(編輯修改稿)
2025-03-09 13:41 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 群體平均數(shù) (趨中勢(shì) ) ( = ) :樣本平均數(shù) (品質(zhì)特性平均值 μ之估計(jì)值 ) ( = )σ:(離中趨勢(shì) )標(biāo)準(zhǔn)差 (母群體 ) (σ= )S :樣本標(biāo)準(zhǔn)差 (品質(zhì)特性 σ之估計(jì)值 ) (S= )(C)、常態(tài)分配機(jī)率 設(shè) Z為常態(tài)隨機(jī)變數(shù)則 則 稱 Z為標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)隨機(jī)變數(shù) 以 代入得a μ bZ~N(0,1) 03σ 2σ1σμ 1σ 2σ 3σ x x%%%如 a=u3σ b=u+3σ則 P(u3σxu+3σ)=P(3 Z +3) =()P(3Z)=()==%例 (1) *可將任意常態(tài)變數(shù) X經(jīng)由 轉(zhuǎn)變成標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)隨機(jī)變數(shù)此為常態(tài)分配標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程 因此經(jīng)由轉(zhuǎn)換過(guò)程再配合常態(tài)面積表就可求得所有常態(tài)隨機(jī)變數(shù)之多種機(jī)率值 *而 Z值亦是用來(lái)表示 Defects或 NONCONFORMANCE部份， 經(jīng)此轉(zhuǎn)換便可求出 σ和不良關(guān)係和 Yield 亦然 由此可求 其機(jī)率密度函數(shù)為設(shè) X～ N(u,)求 177。3σ機(jī)率值 (u 3σ)u (u+3σ)u=P( ──── z ( ────) a a代入X ZZ例 (2) σ= X~N(25,2) ?求 P(Z≧ ) ?求 P(Z≦ ) X ~ N(μ,a) P(μ3σ＜ X＜ μ+3σ) = P(3＜ Z＜ +3) = % (目標(biāo)值與製程平均值 μ重疊 ,沒(méi)有 SHIFT)? Cpu(單邊 UPPER )? CpL (單邊 Lower )? Cp製程潛能指數(shù) (雙邊 )u x(D)、 製程能力 :μ177。3σ 為 %良率USL=u+4σu4σ= LSL4σ +4σTARGETσ 使 容許度愈大則 Cp愈大愈好 使 製程穩(wěn)定，減少變異亦可使 Cp增大 ★ 要達(dá)成上述 HIGH Cp值唯一方法就是 TEAM WORK共同參與產(chǎn)品設(shè)計(jì)和流程設(shè)計(jì)， 亦即是利用同步工程和模擬工程原理? Cpk實(shí)際製程能力指數(shù) =Min.(CPU,CPL) 因此在 μ平均值與目標(biāo)值一致時(shí) Cp = Cpk OR(i)(ii)(iii) 設(shè)計(jì)規(guī)格容許度 USLLSLCp = ────── = ──── 製程能力 177。3σTARGET(有 SHIFT 分配 )USLLSL 4σ + 4σ(原來(lái)分配 ) ? DPU=總?cè)秉c(diǎn)數(shù) /總檢查數(shù) ? DPU與卜氏分配 (POISSON DISTRIBUTION) 當(dāng)製程穩(wěn)定時(shí)， DPU呈現(xiàn)一常數(shù)，此時(shí)產(chǎn)品含有缺點(diǎn)數(shù)機(jī)率可用卜氏分配來(lái)計(jì)算 μ = 平均數(shù) ? DPU X = EVENTS ? q ★ FTY=FIRST TIME ，其機(jī)率為初產(chǎn)生機(jī)率 (FTY) 因此，以 q=0 代入 則 FTY=eDPU ( 如有四個(gè)流程其 DPU為 a , b , c , d 則其 FTY=e(a+b+c+d) ) ? TDU (TOTAL Defects per unit) 重要特性功能不良 (Design) 零件不良 (MAT’L) 製程不良 (Workmanship , process , machine) ? DPU用途： (A) 預(yù)測(cè)產(chǎn)品品質(zhì)： 例 有 1000產(chǎn)品含有 519不良 (a) DPU=? (DPU=519/1000=) (b) q由 0 6 ,所含此不良產(chǎn)品數(shù)(E)、 認(rèn)識(shí) DPU q P{q； D/U} UNITS Defects 0 595 0 1 309 309 2 p(2) = 80 80X2=160 3 p(3) = 14 14X3=42 4 p(4)= 2 4X2=8 5 p(5)= ψ － － 6 p(6)= ψ － － 7 p(7)= ψ － － 1 1000
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