【正文】 ?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） 197 二元配置法 ?試驗數(shù)據(jù)如下 因子 A 因子 B A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 198 二元配置法 ? 二元配置法的 Minitab運用 – 數(shù)據(jù)輸入後的表格 – P101 199 二元配置法 ? P102 200 二元配置法 ? P102 201 二元配置法 ? P103 202 二元配置法 ? P103 203 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，費用方面也可選擇不同水平的最佳條件。 – 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回試驗按隨機(jī)順序來實施。 ? 實驗期間可以知道條件的範(fàn)圍是否恰當(dāng) 180 試驗計劃的樹立 – 測定後的樣本，因有的時候需要再調(diào)整測定樣本，最好要保管。 – Noise變量 ?已知道影響反應(yīng)值，但控制困難的變量，為了減少這個變量選定預(yù)想的 Noise變量，在所有水平上實施試驗 178 試驗計劃的樹立 – Blocking ?Block是同質(zhì)性的集團(tuán)，如果判斷為一些要因成為問題時，把那個要因選定為 Blocking因子 – Blocking因子來選定的話，不增加試驗烽，可要因分析 – Blocking不選定為 Blocking因子的話，試驗結(jié)果出現(xiàn)問題，不能分析原因 – 樣本的大小 ?考慮測定值的變化程度等，決定樣本數(shù)，質(zhì)。 – 主效果及交互作用 ?主效果比普通交互作用更重要。 – 區(qū)分‘ X’的水平，分析各水平上連續(xù)的‘ Y’的數(shù)據(jù)。按 4種不良類型來整理。 ? 假定為“始終一樣” – 對立假設(shè) (Alternative Hypothesis:Hi)：按確實的根據(jù)來證明的假設(shè) ? 平常我們更關(guān)心對立假設(shè)，也希望對立假設(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)） 133 假設(shè)檢驗（ Hypothesis Test）計量值 – 第一種錯誤 (Type ⅠError: α )：指一些現(xiàn)象是“真”，但錯誤的判斷為“假”，犯這種錯誤的概率 – 第二種錯誤 (Type Ⅱ Error: β )：指一些現(xiàn)象是“假”，但錯誤的判斷為“真”，犯這種錯誤的概率 – 檢驗統(tǒng)計量 (Test Statistic)：為了決定接受或是拒絕 Ho，而通過樣本的計算得到的值。 112 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 – Process Mapping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 113 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= 114 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 累計收率 (YRT)Minitab運用 ? P62 115 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 累計收率 (YRT)Minitab運用 ? P62 116 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 累計收率 (YRT)Minitab運用 ? P63 117 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 累計收率 (YRT)Minitab運用 ? P64 118 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 累計收率 (YRT)Minitab運用 ? P64 119 分析（ Analysis） 120 Graph分析 ? 想知道什麼？ – 跟實際問題相結(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 ? 怎麼做呢？ – 利用收集的數(shù)據(jù)，運用（實際） Graph來分析 121 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)果後，決定有無追加研討事項 – 實際對 Graph分析結(jié)果，改善可能的部門，采取一次性改善措施。 ? 應(yīng)用：在所有工序上按順序的階段來進(jìn)行累計後，評價品質(zhì)水平時使用。 (元件數(shù)機(jī)會數(shù) )=34 247。 ?例：須在一張要求式樣上記錄的項目數(shù) 96 離散型數(shù)據(jù)分析 – U（ Unit）：元件 ?元件測定可能機(jī)會的細(xì)節(jié) ?例：要求樣式 – DPU（ Defect Per Unit）： ?每個元件內(nèi)存在的缺陷數(shù) – DPO（ Defect Per Opportunity）：每個機(jī)會損失數(shù) ?每個 Unit中存在機(jī)會數(shù)和關(guān)聯(lián)的元件內(nèi)存在的缺陷數(shù) 97 離散型數(shù)據(jù)分析 – DPMO（ Defect Per Million opportunity）（每百萬機(jī)會損失數(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：無損失 ?機(jī)會不能成為損失的可能性 ?P（ ND） =1DPO 98 離散型數(shù)據(jù)分析 ? DPU/DPO/DPMO/P(ND)改善 – 發(fā)出了 100張送貨單，其中檢出 100個不符合項，如果各單元有 10個項目， 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個符合項 99 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)出的送貨單的每個最小有 1個不良的可能性是 10%。 – 為了計算長期工序能力，考慮規(guī)格的上、下限，表示實際的工序能力，用群內(nèi)、群間變化都考慮在內(nèi)的 Zlt。（因素測定的變化量小，以具備正確找出誘發(fā)“ Y”變化的“ X”因素） 77 變化的理解 ? 為什麼要 Rational Subgrouping – Rational Subgroup是 6 Sigma的一個強(qiáng)大的工具。 設(shè)計許可誤差對比 Gage 判斷 20%以下 Accept 20%30% 考慮適用部品的重要度等 判斷能否 Accept 30%以上 一般情況下 73 Gage RR ? 計測器選定（測量的精度） – 一般來說量具要求是工序變化 /Spec許可誤差的 10%或更小的精度是合理的 ? 精度：在量具上能讀到的測定最小單位 ? 例）部品的公差 =177。 67 Gage RR 偏差大 偏差小 參考值 測定值 參考值 測定值 68 Gage RR ? 對測定系統(tǒng)變化的理解 – 穩(wěn)定性（ Stability）：在一定的時間間隔下把標(biāo)準(zhǔn)品用同一的計測器測定同一的特性值時得出的變化。 部品 測定值 1 測定值 2 測定差 (12） 1 2 3 4 5 範(fàn)圍的界限 ∑R= 63 Gage RR ?測定差平均值 = ∑R/5=?測量誤差=() (R)= ()= ?公差的測量誤差 =(247?？梢苑譃?4組對特定部品測定，信賴性區(qū)間小說明測定者和測定有反復(fù)，且測定很準(zhǔn)確。no go 時 ?1V外觀檢查時， ?2名評價者反復(fù)測試 20個管子 48 測 試 實驗順序 評價者 1 評價者 2 1 2 1 2 1 G G G G 2 G G G G 3 NG G G G 4 NG NG NG NG 5 G G G G 6 G G G G 7 NG NG NG NG 8 NG NG G G 9 G G G G 10 G G G G 49 測 試 實驗順序 評價者 1 評價者 2 1 2 1 2 11 G G G G 12 G G G G 13 G NG G G 14 G G G G 15 G G G G 16 G G G G 17 G G G G 18 G G G G 19 G G G G 20 G G G G ?如果各部品別 4次都有出現(xiàn)同樣結(jié)果的話，其評價是可接受的 ?%Gage RR=[3247。 ?Short Term Process Capability Index：短期工序能力指數(shù) ?Zlt（ σ lt）， Cpk ?Zlt=3 Cpk 44 工序能力 – 長期工序能力是包括群內(nèi)變化和群體間變化，為了改善技術(shù)和工序管理，必須判斷工序是否穩(wěn)定時，用長期工序能力的特性來取樣，來確認(rèn)包括管理因素引起的變化和技術(shù)的要素引起的變化。 – Rational Subgroup是指 Subgroup內(nèi)只存在群內(nèi)變化， Subgroup間只發(fā)生群間變化，將數(shù)據(jù) Grouping – 通過這種區(qū)分把握長期、短期工程能力 – 經(jīng)長期收集的數(shù)據(jù)是不管業(yè)務(wù)部門還是製造部門都包含在群內(nèi)，群間變化。 通過 QFD把顧客要求事項系統(tǒng)化，最終選定暫定的CTQ，開展改善活動 29 聚焦問題點階段 – FMEA（ Failure Modes Effects Analysis)故障模式及效果分析 ?FMEA是明確制品設(shè)計上可能發(fā)生的問題和排定其順序，并針對故障模式制定所采取的恰當(dāng)活動 – FMEA Process ?對已設(shè)計的制品用 Brainstorming法列出可能的故障模式。6σ ?6Sigma品質(zhì)是每百萬個中 ，即 Cp=， Cpk= 24 4Block Diagram A B C 1 2 3 4 5 6 Poor Good Poor Good 技術(shù) Z st Z shift 工序管理 25 4Block Diagram – A：工序管理狀態(tài)不足，現(xiàn)在技術(shù)水平也低 – B：需改善工序管理，但技術(shù)水平優(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 26 聚焦問題點階段 ? 確定問題範(fàn)圍 – Process Mapping ?Process Mapping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範(fàn)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 27 聚焦問題點階段 – 為了容易分析，使用符號 – 為了驗證 Process，實際確認(rèn) – 追加 Key Process的值（ Yield, Cost, 損失費用，加班費用， Cycle time等） – 按題目的性質(zhì)，使用分析圖（ Process Loss或浪費要素 /改善 Cycle time/改善品質(zhì) /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，轉(zhuǎn)換分解成技術(shù)要求事項（規(guī)格），或暫定的 CTQ的工具，由相關(guān)工序?qū)＜抑贫ā?σ 45,500 308,700 177。 ?通過問題的現(xiàn)象分析把握工序能力（ Z）：要提高到 6 σ水平，統(tǒng)計上采取什麼樣的活動？ 21 需要什麼樣的管理？需要什麼樣的技術(shù) 短期的工序能力 長期的工序能力 ?判斷為短期內(nèi)工序沒有外部影響 ?判斷為充分長時期內(nèi)工序有外部影響 ?Zst（ σst） ?Zlt（ σ lt ） ?Cp ?Cpk ?技術(shù) ?技術(shù) +工序管理 ?最佳條件下的工序能力 ?日常條件下的工序能力 ?6 σ： Zst=， Cp= ?6 σ： Zlt=， Cpk= ?Zst=3Cp ?Zlt=3 Cpk ?長期內(nèi)的工序能力因工序的中心移動及變動，跟 ZltZst關(guān)系有關(guān) ?Zshift=ZstZlt ? Zst=Zlt+ 22 6 sigma的品質(zhì)水準(zhǔn)是什麼？ ? 正態(tài)分布的平偏移（177。 ?如果規(guī)格上限（ or下限）用‘ X’來代替時超出規(guī)格上限的尾部面積可以認(rèn)為有缺陷可能性。如果目標(biāo)值（ T）和規(guī)格上下限（ USL o