【導讀】摩托羅拉從70年代到80年代，摩托羅拉在同日本的競爭中失掉了收音機和電視機的市場，后來又失掉了BP機和半導體的市場。1985年，公司面臨倒閉。經(jīng)過日本人的改造后，很快投入了生產(chǎn)，并且不良率只有摩托羅拉管理。他們使用了同樣的人員、技術和設計。顯然問題出在摩托羅拉的管理上。在市場競爭中，嚴酷的生存現(xiàn)實使摩托羅拉的高層接受了這樣的結論：“我們的質(zhì)量很臭”。CEO的領導下，摩托羅拉開始了6西格瑪質(zhì)量之路。1987年，MOTOROLA為了應付來自于國外，QualityAward”的質(zhì)量獎項。造費用總計超過110億美元。公司平均每年業(yè)務、利潤和股票價值的綜合收益率平均每年增長。當今世界知名的質(zhì)量與利潤領先公司。通用六個西格碼，一種突破提升式的企業(yè)戰(zhàn)略，是GE所曾實行過的企業(yè)運動中最重要的一個。它是未來GE領導核心的基因成份。這四大戰(zhàn)略分別是六個西格碼，電子商務，企業(yè)全球化，加強公司服務業(yè)務比重。破性績效，幫助企業(yè)達到戰(zhàn)略目標。

　　

【正文】 大小，曲更多更好的資料盡在 線表示各個影響因素大小的累 計百分數(shù)，稱帕累托曲線。通常按累計百分數(shù)將影響因素分為三類：0%80%為 A 類，在累計百分數(shù) 80%以內(nèi)的各因素，顯然是主要因素；累計百分數(shù)在 80%90%的為 B 類，是次要因素；累計百分數(shù)在 90%100%的為 C 類，是一般因素。 頻數(shù) 120 100 累 8 0 記 60 百 40 分 20 比 0 a b c d e f 例如：謀部件加工過程需要經(jīng)過 a、 b、 c、 d、 e、 f 六道工序，根據(jù)統(tǒng)計，全年共出現(xiàn) 112 個不和格品，各個工序產(chǎn)生不合格的數(shù)量間表 191，其圖排列如下： 工序 不合格品數(shù)量 單項百分比 累計百分比 A 68 B 23 C 11 D 7 E 2 F 1 合計 112 由排列圖可以看出： a、 b 兩導工序的不合格品率占總數(shù) %，大體相當於 A 類，應及時采取措施，重點控制。 因果分析圖 因果分析圖，又稱特性因素圖，由於其形狀像樹枝或魚刺，因而又稱樹枝圖或魚刺圖 。在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的質(zhì)量問題往往是多種因素綜合影響的結果。用此方法可以對有影響的一些較重要因素加以分析和分類，搞清因果關係。 例如：精鏜活塞銷 孔出現(xiàn)超差，為分析原因所作的因果分析圖，如圖 192 所示。 工藝方法 設備 鏜桿工作時抖動 工裝精度 更多更好的資料盡在 直方圖 直方圖是按收集的 質(zhì)量特性數(shù)據(jù)相等的間距，分成若干組以組距為底邊，以組內(nèi)數(shù)據(jù)的個數(shù)為篙，繪制以一系列矩形表示的統(tǒng)計圖，以便直觀的觀察數(shù)據(jù)的分布，分析、判斷生產(chǎn)過程是否正常的一種圖解方法。 直方圖繪制方法 收集數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分組 計算組距 確定各組上下界限 列頻數(shù)分布表 計算平均數(shù)和標準差 畫直方圖 直觀圖的觀察分析 (1) 觀察圖形 。 (2) 圖形分布輿質(zhì)量標準對比 。 工序能力度量 工序能力是指工序處於穩(wěn)定狀態(tài)下，加工產(chǎn)品質(zhì)量正常波動的經(jīng)濟幅度，通常用質(zhì)量特性值得分布的 6 倍標準差表示。這知說明工序能夠達到的質(zhì)量水平，但是工序所達到的質(zhì)量水平是否滿足了對該工序的質(zhì)量要求，則 要用工序能力指數(shù)來判斷。當公差中心輿實際尺寸分布中心重合時工序能力表示為： T T Cp = = B 6σ 操作者 材料 環(huán)境 機床主軸松動 使用不當 有時走刀停頓 變速不靈 定位基不潔 操作馬虎 因光線太暗檢測表 不均勻 熱處理效果不一 光 潔度不清 無專用刀具 刀具處理不當 調(diào)刀不準 鑽孔余量不足 定位銷拉毛 基準有誤 讀數(shù)有誤 更多更好的資料盡在 式中 Cp：表示工序能 力指數(shù)； T 表示公差范圍； B 表示加工精度； σ 表示標準差 具有單側上限的工序能力指數(shù)為： TU μ Cp = 3σ 式中 TU 為公差上限 具有單側下限的工序能力指數(shù)為： μ TL Cp = 3σ 式中 TL 為公差下限 T 由公式 Cp = 6σ 可知，在公差一定的情況下， Cp值太小 ,說明 σ 很大，則該工序所生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量波動大，不能滿足技術要求。如果 Cp 過高意味著 σ 很小，則說明加工成本很高 ，出現(xiàn)粗活細做的現(xiàn)象。工序能力指數(shù)應采取什麼樣的數(shù)值才合理，其基本準則是：在滿足技術要求的前提下，使加工成本越低越好。囪我國的大多數(shù)情 況看，一般 Cp 值 在 之間比較適宜。具體取值應囪生產(chǎn)的實際出發(fā)，綜合考慮技術經(jīng)濟等方面的條件進行確定。具體如表 194 瑣示。 194 工序能力分析輿處置 Cp 工序能力 處置 Cp＞ = 非常充裕 可用於貴重零件加工，對於一般零件呵使用格經(jīng)濟的工藝方法或放寬檢驗，對於菲關鍵零件可以不檢察 ＞ Cp ＞ = 充足 可以用途重要工序，對於一般工序可以放寬檢查 ＞ Cp＞ = 可以 一般可用，但要加強控制，注意檢查 1＞ Cp＞ = 不足 查明原因，采取措施，嚴格檢查 ＞ Cp. 嚴重不足 追查原因，采取措施，進行全檢 第三階段 相關性及回歸分析 方差分析 (Analysis of Variance, 縮寫為 ANOVA)是數(shù)理統(tǒng)計學中常用的數(shù)據(jù)處理方法之一，是工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學研究中分析試驗數(shù)據(jù)的一種有效的工具。也是開展試驗設計、參數(shù)設計和容差設計的數(shù)更多更好的資料盡在 學基礎。 一個復雜的事物，其中往往有許多因素互相制約又互相依存。方差分析的目的是通過數(shù)據(jù)分析找出對該事物有顯著影響的因素，各因素之間的交互作用，以及顯著影響因 素的最佳水平等。 方差分析是在可比較的數(shù)組中，把數(shù)據(jù)間的總的“變差”按各指定的變差來源進行分解的一種技術。對變差的度量，采用離差平方和。方差分析方法就是從總離差平方和分解出可追溯到指定來源的部 分離差平方和。這是一個很重要的思想。 回歸分析 (Regression Analysis)是研究一個變量 Y與其它若干變量 X之間相關關系的一種數(shù)學工具，它是在一組試驗或觀測數(shù)據(jù)的基礎上，尋找被隨機性掩蓋了的變量之間的依存關系。粗略地講，可以理解為用一種確定的函數(shù)關系去近似代替比較復雜的相關關系，這個函數(shù)稱為回歸函數(shù)， 在實際問題中稱為經(jīng)驗公式?；貧w分析所研究的主要問題就是如何利用變量 X， Y 的觀察值（樣本），對回歸函數(shù)進行統(tǒng)計推斷，包括對它進行估計及檢驗與它有關的假設等。 實驗設計構思 實驗設計 (Design of Experiments, 縮寫為 DOE)是研究如何制定適當實驗方案以便對實驗數(shù)據(jù)進行有效的統(tǒng)計分析的數(shù)學理論與方法。實驗設計應遵循三個原則：隨機化，局部控制和重復。隨機化的目的是實驗結果盡量避免受到主客觀系統(tǒng)因素的影響而呈現(xiàn)偏倚性；局部控制是化分區(qū)組，使區(qū)組內(nèi)部盡可能條件一致；重復是為了降低 隨機誤差的影響，目的仍在于避免可控的系統(tǒng)性因素的影響。實驗設計大致可以分為四種類型：析因設計、區(qū)組設計、回歸設計和均勻設計。析因設計又分為全面實施法和部分實施法。析因?qū)嶒炘O計方法就是我們常說的正交實驗設計。 所謂正交實驗設計就是利用一種規(guī)格化的表─ — 正交表來合理地安排實驗，利用數(shù)理統(tǒng)計的原理科學地分析實驗結果，處理多因素實驗的科學方法。這種方法的優(yōu)點是，能通過代表性很強的少數(shù)次實驗，摸清各個因素對實驗指標的影響情況，確定因素的主次順序，找出較好的生產(chǎn)條件或最優(yōu)參數(shù)組合。經(jīng)驗證明，正交實驗設計是一種解決多因 素優(yōu)化問題的卓有成效的方法。正交表是運用組合數(shù)學理論在拉丁方和正交拉丁方的基礎上構造的一種表格，它是正交設計的基本工具，它具更多更好的資料盡在 有均衡分散，整齊可比的特性。 實驗設計法已有 70 余年的歷史，在美國和日本，被廣泛應用于農(nóng)業(yè)、制藥、化工、機械、冶金、電子、汽車、航空、航天等幾乎所有工業(yè)領域，來提高產(chǎn)品質(zhì)量。美國汽車工業(yè)標準 QS 9000“質(zhì)量體系的 的。另外開展實驗設計不但可找到優(yōu)化的參數(shù)組合，在很多情況下也可通過設置誤差列，進行方差分析，定性地判斷環(huán)境因素和加工誤差等各種誤差因素對期望的產(chǎn)品特性的影響，并采取改進 措施，消除這些誤差的影響。因此對于一些簡單的工程問題，直接應用實驗設計法也能獲得滿意的健壯的設計方案。實驗設計還可應用于改進企業(yè)管理，調(diào)整產(chǎn)品結構，制定生產(chǎn)效益更高的生產(chǎn)計劃等。 顧客滿意度評估 ISO9000： 2020 系列標準要求企業(yè)對顧客有關組織是否已滿足其要求的感受的信息進行測量和監(jiān)視。與顧客有關的信息可包括：對顧客和使用者的調(diào)查，有關產(chǎn)品方面的反饋，顧客要求和顧客抱怨，合同信息，市場需求，服務提供數(shù)據(jù)和競爭方面的信息等。 對于顧客滿意的評估可以有各種方法，近年來，美國 、瑞典等國采用顧客滿意度指數(shù) (Customer Satisfaction Index, 縮寫為 CSI)進行評估，很有成效。 CSI 是用于評價產(chǎn)品 (硬件、軟件、服務、流程性材料 )滿足顧客需求程度的參數(shù)，也是評價產(chǎn)品質(zhì)量的一種綜合指數(shù)。設顧客對產(chǎn)品提出了 n項需求，每項需求得到滿足的程度為 qi, ( i=1, 2, ? , n), 則顧客滿意度指數(shù) CSI 是 qi 的函數(shù)： 式中 0≤ qi≤ 1,(i=1,2,?,n) 對于 qi，應由市場開發(fā)人員對顧客群進行隨機抽樣調(diào)查， 結合通過售后服務所收集的顧客投訴和對產(chǎn)品的質(zhì)量問題進行分析、統(tǒng)計來確定。顧客滿意度指數(shù)的評估是相當復雜的事情。企業(yè)、社會和國家機關都可以根據(jù)需要，委托中立的專業(yè)機構，進行產(chǎn)品、服務和行業(yè)的顧客滿意度指數(shù)的評估，用以指導質(zhì)量改進的方向。 更多更好的資料盡在 質(zhì)量損失函數(shù)； 質(zhì)量特性的波動 (即產(chǎn)品性能相對設計目標值的偏離 )是引起質(zhì)量損失和質(zhì)量問題的原因，田口博士建立了質(zhì)量損失函數(shù)，以描述質(zhì) 量損失與質(zhì)量波動之間的關系。 質(zhì)量損失 QL(Quality Loss)是質(zhì)量特性 y 的函數(shù)。不同的產(chǎn)品和不同的質(zhì)量特性對應不同的質(zhì)量損失曲線。 當產(chǎn)品性能恰好為目標值 m時，質(zhì)量損失最小，相對值可定義為零。產(chǎn)品性能偏離目標值越遠，質(zhì)量損失越大。質(zhì)量損失函數(shù) L(y)的圖象為一條曲線，在 y=m處有極小值零。假定 L(y)在 y=m處存在二階導數(shù)，可將 L(y)在 y=m處展開 成泰勒級數(shù)，考慮 L(y)=0， L?(m)=0，并忽略高階無窮小， L(y)可簡化為式中 k=L??(m)/2!為不依賴于y 的常數(shù)。因此質(zhì)量損失函數(shù)的圖像在 y=m附近近似地等于一條拋物線。 ?(y)為一批產(chǎn)品的性能概率分布密度函數(shù)，其均值為 μ ，標準差為 σ ，則這批產(chǎn)品的質(zhì)量損失的數(shù)學期望為 當隨機變量 y 服從正態(tài)分布 N(μ，σ 2)時，由 (18)式可得 可見質(zhì)量損失的數(shù)學期望 L 與產(chǎn)品性能方差 σ 平均波動的平方 (μ m)2和損失系數(shù) k 有關。 σ 2和 (μ m)2決定了曲線 ?(y)的形狀與位置， 而 k 則決定了質(zhì)量損失函數(shù) L(y)的形狀。健壯設計的目標有兩個，一個目標是 使 [?2+(?m)2]最小，即曲線 ?(y)很陡且均值接近 m，另一個目標是使 k 最小，即曲線 L(y)很平坦，從而使產(chǎn)品的質(zhì)量損失最小。 更多更好的資料盡在 第四階段： 精益生產(chǎn) (Lean Production) 精益生產(chǎn) (Lean Production，簡稱 LP)是美國麻省理工學院根據(jù)其在 “ 國際汽車項目 ” 研究中，基于對日本豐田生產(chǎn)方式的研究和總結，于 1990 年提出的制造模式。其核心是追求消滅包括庫存在內(nèi)的一切 “ 浪費 ” ，并圍繞此目標發(fā)展了一系列具體方法，逐漸形成了一套獨具特色的生產(chǎn)經(jīng)營管理體系。 精益生產(chǎn)是通過系統(tǒng)結構、人員組織 、運行方式和市場供求等方面的變革，使生產(chǎn)系統(tǒng)能很快適應用戶需求不斷變化，并能使生產(chǎn)過程中一切無用、多余的東西被精簡，最終達到包括市場供銷在內(nèi)的生產(chǎn)的各方面最好的結果。 統(tǒng)計過程控制； 統(tǒng)計過程控制 (Statistical Process Control,縮寫為 SPC)是由美國休哈特博士于上世 20 年代提出的，自第二次世界大戰(zhàn)后， SPC 已逐漸成為西方