【正文】 量測與統(tǒng)計是改善 的關(guān)鍵內(nèi)容。 若 2σ 有 30萬次的瑕疵機會 ,良率 70% 若 有 6000次的瑕疵機會 ,良率 99% 若 6σ 有 ,良率 % 124 何謂六標準差 (six sigma, 6σ) 六標準差是一項管理哲學(xué) (管理信念 ): 1. 它著重于在“消除錯誤，浪費和工作重疊” . 2. 一套評估完成進度的“衡量標準” . 3. 一套“解決的策略方案” 。代表母體的“標準偏差” . （ Standard Deviation） ?統(tǒng)計學(xué)中，標準偏差意指任何一組 事項 或 流 程 所產(chǎn)出的 變異 或 不一致 的度量值。但計算時，應(yīng)于取得之?dāng)?shù)足以顯示製程 至 于穩(wěn)定狀態(tài)時實施。 C 級 : 製程應(yīng)加以改善。 D級 :應(yīng)採取緊急措施，全面檢討所有可能影響之因素，必要時應(yīng)停止生產(chǎn)。應(yīng)知此一公式會受到雙邊規(guī)格的限制 :亦即，上下限都已經(jīng)被指定了。 以上僅是些基本原則，在一般應(yīng)用上 Ca如果不良時， 其對策方法是製造單位為主，技術(shù)單位副，品管單位為輔。 95 σ s — 規(guī)格標準差 讀做 Sigma Spec USL LSL USL LSL σs3σ= USL– LSL 6 σs6σ= USL– LSL 12 96 σ a— 製程標準差 讀做 Sigma Actual σ a ＝ R d2 (樣本數(shù) n 25) σ p— 樣本 標準差 讀做 Sigma Pattern σp= √Σ(XiXbar)2 n1 n i1 97 Ca—準確度 Capacity of Accuracy Ca = L1 /L2 L1 = X ─ SL L2 = (USL — LSL)/2 等級 Ca 值 A B C D ｜ Ca ｜≦ 12 . 5% % ＜｜ Ca ｜≦ 2 5% 25% ＜｜ Ca ｜≦ 50 % 50% ＜｜ Ca ｜ 98 Ca等級之解說 等級評定後之處置原則 (Ca等級之處置 ) A級 :作業(yè)員遵守作業(yè)標準操作並達到規(guī)格之要求須繼續(xù)維持。 ?計數(shù)值 86 適用于：長度、重量、時間、強度、成分及收率等連續(xù)變量。 強調(diào)第一次就做對 獲知調(diào)整製程參數(shù)之最佳時機 由管制圖上非隨機性模型可了解製程何時為異常，並可縮小尋找問題原因之範圍，降低診斷時間。 前兩種資料為計數(shù)值資料，第三種為計量值資料。 75 控制圖是對過程質(zhì)量加以測定、記錄從而進行控制管理的一種用科學(xué)方法設(shè)計的圖。且隨著時間的不同，產(chǎn)品品質(zhì)的分配會有一致的變化，因此產(chǎn)品品質(zhì)可以加以預(yù)測。 如何發(fā)現(xiàn)異波的到來呢？ 66 局部性的對策及系統(tǒng)中的對策 局部問題的對策 *通常用來消除特殊原因造成的變異 *可以被製程附近的人員來執(zhí)行 * 一般可以改善製程的 15% 系統(tǒng)改善的對策 *通常用來減低普通原因造成的變異 *幾乎總是需要管理者的行動來加以矯正 * 一般可以改善製程的 85% 67 品質(zhì)的變異 製程 ? 品質(zhì)的變異是否顯著。 63 制程的監(jiān)控與調(diào)整 ? 漏斗實驗 管理與干預(yù)的問題 64 偶然因素（偶波）和異常因素（異波） 偶然因素之變異 異常因素之變異 １．大量之微小原因所引起 ,不可避 免 ２．不管發(fā)生何種之偶然原因，其 個別之變異極為微小 ３．幾個較代表性之偶然原因如 下： （１）原料之微小變異 （２）機械之微小掁動 （３）儀器測定時不十分精確 之作法 ４．實際上要除去製程上之偶然原 因，是件非常不經(jīng)濟之處置 １．一個或少數(shù)幾個較大原因所引起 ,可以 避免 ２．任何一個異常原因，都可能發(fā)生 大之變異 ３．幾個較代表性之異常原因如下： （１）原料群體之不良 （２）不完全之機械調(diào)整 （３）新手之作業(yè)員 ４．異常原因之變不但可以找出其原 因，並且除去這些原因之處置，在 經(jīng)濟觀點上講常是正確者 65 ? 經(jīng)驗與理論分析表明，當(dāng)生産過程中只存在偶波時，産品質(zhì)量將形成 某種典型分佈 。 因此 ,若過程處於穩(wěn)態(tài) ,則連續(xù) 100點 ,在控制界外的點子超過 2個點 (d2)的事件爲(wèi)小概率事件 ,它實際上不發(fā)生 ,若發(fā)生則判斷過程失控α 3= (3)的顯著性水平 。 61 判斷制程穩(wěn)定或異常的準則 判穩(wěn)準則 (1): 在點子隨機排列的情況下 ,符合下列各點之一就認爲(wèi)過程處於穩(wěn)態(tài) : (1) 連續(xù) 25個點子都在控制界限內(nèi) 。這種因果關(guān)係，可進一步表示如下： 製程條件起伏 品質(zhì)變異 產(chǎn)品優(yōu)劣 因 果 因 果 結(jié)論：製程是 SPC的焦點 57 變異來源 58 SPC的假設(shè) ? SPC是一種用來分析資料的科學(xué)方法，並且利用分析結(jié)果來解決實際的問題。 ? 通常採用 II級檢驗水準。 ? 抽樣計劃之有效運用是作為碓保產(chǎn)品符合規(guī)格之查核工具，它非用來改善產(chǎn)品品質(zhì)之工具 47 抽樣計劃之分類 ? : 計數(shù)值抽樣檢驗計劃 計量值抽樣檢驗計劃 ? : 動態(tài)抽樣計劃 靜態(tài)抽樣計劃 ? : 單次抽樣 雙次抽樣 多次抽樣 48 抽樣冒險率及其參數(shù) ? 生產(chǎn)者冒險率 α ? 消費者冒險率 β ? 允收品質(zhì)水準 (AQL) ? 批容許不良品百分數(shù) (拒收水準 LTPD) 49 生產(chǎn)者冒險率 α ? 指在第一個抽樣計劃下， 好批會被拒收 的機率。 f).全檢之成本遠高於不合格品所造成之成本時。 b).允許有少數(shù)不合格品。只有通過計算機進行系統(tǒng)管理，科學(xué)的統(tǒng)計、分析，才是保證質(zhì)量零缺陷的關(guān)鍵?？刂茍D即基於這一理論而產(chǎn)生。 3σ 內(nèi)的概率為 P(μ 3σX μ+3σ) = % 34 中心線C區(qū)μ+2σμ+1σμ+3σB區(qū)A區(qū) 管制下限管制上限A區(qū)B區(qū)規(guī)格範圍在管制界限內(nèi)，為可接受區(qū)域 超過管制上限，為不可接受區(qū)域 35 正態(tài)分佈有一個結(jié)論對質(zhì)量管理很有用，即無論均值 μ 和標準差 σ 取何值，産品質(zhì)量特性值落在μ 177。若以直方面積來表示該組的頻率，則所有直方面積總和也爲(wèi) 1。 ?SPC的特點 12 ?世上沒有任何兩件事 .人員 .產(chǎn)品是完全一樣 ?製造過程中所產(chǎn)生之變異是可以衡量的 ?事情 .產(chǎn)品的變異通常根據(jù)一定的模式而產(chǎn)生 ?宇宙萬物及工業(yè)產(chǎn)品大都呈常態(tài)分配 例如 :身高 .體重 .智力 .考試成績 .所得分配 ?變異的原因可分為偶因及異因 ?偶因?qū)俟芾硐到y(tǒng)的範圍 ?異因卻是作業(yè)人員本身就能解決的 ?應(yīng)用 SPC可以確保作業(yè)人員的自尊 ?應(yīng)用 SPC可以指出製程最需要改善的地方 ?SPC的基本觀念 13 SIX SIGMA管理方法論 項次 單 位 產(chǎn) 出 方 法 1 研發(fā) ,設(shè)計 0 → 1 研發(fā) (設(shè)計 )單位：無中生有，須完全符合客戶規(guī)格要求 2 工程 ,技術(shù) 1 → 300 工程 (技術(shù) )單位： ─ 計算、修訂、工程技術(shù)規(guī)格 ─ 3 試產(chǎn) ,量試 ,量產(chǎn) 300 → ∞ 製造 (量產(chǎn) )單位：製造符合成品規(guī)格 4 品管 1 → ∞ 品質(zhì) (品管、品保 )單位：檢查是否符合成品規(guī)格 14 有管制圖就是在推動 SPC？ ?這張管制圖是否有意義？ ?這張管制圖是否受到應(yīng)有的重視？是否已照規(guī)定執(zhí)行追蹤與 研判？ 這些問題經(jīng)過推敲之後才能幫助我們對 SPC作更深入的瞭解。 ?什麼是 SPC? 9 ?SPC發(fā)展歷程 推動品質(zhì)活動 約每 10年就出現(xiàn)一種關(guān)鍵品質(zhì)管理方法 19501960 SPC 19601970 19701980 19801990 19902023 QCC、 SPC + brainstorming(頭腦風(fēng)暴 ) TQM、 QCC、 SPC SIX SIGMA、 ISO9000、 TQM、 QCC、 SPC ISO9000、 TQM、 QCC、 SPC 10 1σ 2σ 3σ 4σ 5σ 6σ 233 6,210 697,300 308,700 66,807 產(chǎn)品檢查 產(chǎn)品管制 製程管制 品管 7手法 (5S、 QCC、 ISO9