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正文內(nèi)容

某企業(yè)管理公司6sigma培訓(xùn)全套資料(ppt247頁)-展示頁

2024-10-25 11:52本頁面
  

【正文】 變化( or標(biāo)準(zhǔn)偏差: σ )小,即使乘以 6倍變化值也能夠滿足規(guī)格的工序能力。 ? 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。 32 聚焦問題點(diǎn)階段 ?找出活動課題的具體事項(xiàng) ? Brainstorming:在短時(shí)間內(nèi)得出很多主意的辦法 ? Brainstorming種類 ?Free Wheeling:全 Team員以對話形式即興發(fā)掘 Idea ?Round Robin:對事件, Team員輪流發(fā)掘 Idea ?Card Method:不經(jīng)討論, Team員把 Idea寫在卡片上,貼到牆上。 Effects Analysis)故障模式及效果分析 ?FMEA是明確制品設(shè)計(jì)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(jì)的制品用 Brainstorming法列出可能的故障模式。 29 聚焦問題點(diǎn)階段 QFD Process ? 進(jìn)行市場調(diào)查,明確信賴性要求,及一般的要求事項(xiàng)和顧客對現(xiàn)在品質(zhì)核心問題的要求。 5σ 233 177。 3σ 2,700 66,810 177。 1σ 317,000 697,700 177。 σ ) 6σ 5σ 4σ 3σ 2σ 1σ X +1σ +2σ +3σ +4σ +5σ +6σ + 規(guī)格上限 ( USL) 規(guī)格下限 ( LSL) 24 按規(guī)格變化和平均值偏移的不良率 規(guī)格關(guān)系 無偏移時(shí)不良率 (理想的工序時(shí)) 177。 ?其結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)偏差更小,發(fā)生不良的可能性就低。 ?‘ Z’值是用來測定工序能力,跟工序的標(biāo)準(zhǔn)偏差不同,在這里 ‘ Z’值是 ,把全體面積作為 1的時(shí)對應(yīng)的面積 。 25 6070 ????? ? ?xZ 18 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ?Z值的計(jì)算 ? 70分以上的可能性有多少? ?正態(tài)分布總面積是 ‘ 1’ ?某概率變量 ‘ X’到平均值( μ )之間距離除以標(biāo)準(zhǔn)偏差( σ )的值用 ‘ Z’來表示。 USL 3σ 1σ μ(平均) T 拐點(diǎn) 16 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? 某班學(xué)生的國語平均分?jǐn)?shù)是 60分,按偏差是 5的正態(tài)分布的話,隨意抽取一個(gè)學(xué)生時(shí), 70分以上分?jǐn)?shù)的可能性是多少? 45 50 55 60 65 70 75 % % % 測定值(分?jǐn)?shù)) Z值 σ: 3 2 1 0 1 2 3 17 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ?正態(tài)分布 : N( 60, 52) ?標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布: N( 0, 12) ?70分的情況下 Z值是 ?假如規(guī)格上限是 75分的話,現(xiàn)在的工序能力是 Z=2或是2σ 。 15 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? 平均值和拐點(diǎn)之間距離用標(biāo)準(zhǔn)偏差( σ )表示。 ? Sigma是表示工序能力的統(tǒng)計(jì)單位,測定的 Sigma跟 DPU(單位缺陷, Defect Per Unit) ,PPM等一起出現(xiàn)。 9 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ?數(shù)據(jù)的計(jì)算方法 ? 中心位置特征值的計(jì)算: ? ?? ?? ?資料中最頻繁出現(xiàn)的值最頻數(shù)中央位置的值按大小順序排列時(shí)處在中位值調(diào)和平均算術(shù)平均值:)(:~111:1:1M o deXXnHHXnXXinii??????????? 10 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? 散布的計(jì)算 ?S(總變動: Total Sum of Squares):偏差平方和 ?無偏方差 (Unbiased Variance):S除以自由度( n1) ?無偏方差的開方 or標(biāo)準(zhǔn)偏差 ? ?? ???? nxxxxS iii 222 )()(1?? nSV1?? nSV 11 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ?參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量 ? 參數(shù) (Parameter):描述變量集合的特性值 ? 統(tǒng)計(jì)量( Statistics):表示標(biāo)本的特性值 12 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 區(qū)分 參數(shù) 統(tǒng)計(jì)量 均值 (Mean) 均值: μ 樣本均值: 方差 (Variance) 偏差 (Deviation) X )(:222nSnxxi??????方差 1nS 1)(:2?????nxxVV,i無偏方差樣本方差nS?? 2:???標(biāo)準(zhǔn)偏差 1 2???nSSV,方差的開方無偏樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差 13 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ?Sigma的定義 ? Sigma是希臘字母,表示工序的散布。驗(yàn)證 (再現(xiàn)性實(shí)驗(yàn) ) X1…Xn 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi Control (管理 ) 11)確立對 X的測定系統(tǒng) 12)確立對關(guān)鍵的少數(shù)因素的管理方法 13)確立關(guān)鍵少數(shù)因素的工序管理系統(tǒng)及事後管理 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi 致命的少數(shù)因素?cái)?shù) Xi ?6Sigma Process是以 DMAIC5階段構(gòu)成并經(jīng)過重要的 13步驟 ?6Sigma活動是通過現(xiàn)象分析,展開問題,查明臨時(shí)性因素,以 DMAIC程序改善關(guān)鍵少數(shù)因素。 1 6 sigma XX企業(yè)管理公司 2 6sigma概念 Ⅰ 3sigma水平的公司 6sigma水平的公司 ?銷售額中 10~15%是損失費(fèi)用 ?百萬中有 66,807個(gè)不合格品 ?依靠品質(zhì)檢查 ?保證高品質(zhì)需要很多費(fèi)用 ?不能按體系進(jìn)行 ?承認(rèn)并滿足于 99% ?內(nèi)部決定 CTQ ?銷售額中 5%是損失費(fèi)用 ?百萬中有 ?重點(diǎn)是使工序中不產(chǎn)生不良 ?保證高品質(zhì)所需費(fèi)用更低 ?使用測定,分析,改善,管理技法 ?不滿足于 99% ?徹底地以顧客觀點(diǎn)來決定 CTQ 4sigma的水平是 30頁報(bào)紙中有 1個(gè)錯(cuò)字的品質(zhì)水平 5sigma的水平是百科全書中有 1個(gè)錯(cuò)字的品質(zhì)水平 6sigma的水平是小規(guī)模圖書館中有 1個(gè)錯(cuò)字的品質(zhì)水平 3 6sigma概念 Ⅱ 3sigma水平的公司 6sigma水平的公司 ?每年有 54,000次的藥品調(diào)劑錯(cuò)誤 ?每年護(hù)士或醫(yī)生的錯(cuò)誤造成新生兒死亡 40,500名 ?每月有 2小時(shí)喝污染的食用水 ?每周有 2小時(shí)不能提供電話服務(wù) ?每周飛機(jī)發(fā)生 5次著陸錯(cuò)誤 ?每周發(fā)生 1350次外科手術(shù)事故 ?每小時(shí)遺失 54,000件郵件 ?25年中只生 1次藥品調(diào)劑錯(cuò)誤 ?100年中護(hù)士醫(yī)生的錯(cuò)誤造成新生兒死亡 3名 ?16年中只有 1秒鍾喝污染的水 ?100年中 6秒不能提供電話服務(wù) ?美國所有航空公司 10年發(fā)生 1次著陸錯(cuò)誤 ?20年發(fā)生一次外科手術(shù)事故 ?每年遺失 35件郵件 4 6sigma概念(使用工具) 階段 Tools Define (定義) 1)Process Mapping 3)Pareto Analysis 2)Logic Tree 4)QFD, FMEA Measurement (測定) 5)Gage Ramp。R 7)Process Capability 6)Rational Subgroup Analysis (分析) 8)Hypothesis Test 10)Graph Analysis 9)Regression Improvement (改善) 11)DoE(Design of Experiment) 12)ANOVA Control (管理) 13)SPC ?6sigma不同推進(jìn)階段中,改善問題使用的統(tǒng)計(jì)工具 5 Y=f(x) Question 1): Y或 X中對哪一個(gè)聚焦 ?Y ?X1…Xn ?從屬變數(shù) ?獨(dú)立變數(shù) ?Output ?Input ?結(jié)果 ?原因 ?現(xiàn)象 ?根源問題 ?觀察監(jiān)視的對象 ?管理對象 6 Y=f(x) ?Question 2)假如 X良好的話,有沒有必要繼續(xù)實(shí)驗(yàn)及檢查 Y? ? 6sigma活動是對根本原因的因素( CTQ)聚焦後,展開改善活動 )(: 21 nxxxfYex ???? 7 6sigma各階段推進(jìn)內(nèi)容 階段 展開內(nèi)容 Focus Define(定義) 1)確定問題點(diǎn) /具體改善目標(biāo) Measurement (測定) 2)選定制品或工序的 CTQ 3)把握 Y的工序能力 4)明確 Y的測定方法 5)將 Y的改善對象具體化 Y Y Y Y Analysis (分析) 6)明確改善 Y的目的 7)明確影響 Y的因素 Y X1…Xn 8 6sigma各階段推進(jìn)內(nèi)容 Improvement (改善) 8)通過篩選抽出關(guān)鍵的少數(shù)因素 9)把握關(guān)鍵的少數(shù)因素的相關(guān)關(guān)系 10)工序最佳化 amp。 ?先把握現(xiàn)象,能夠 1次性改善的部門采取 1次性改善活動;然後下一個(gè)階段再接著進(jìn)行改善活動。 ? Sigma是統(tǒng)計(jì)學(xué)記述接近平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差( Standard Deviation)或變化( Variation),或定義為事件發(fā)生的可能性。 14 統(tǒng)計(jì)基本概念的理解 ? 可以說明擁有高 Sigma值的工序,具備不良率低的工序能力 ? Sigma值越大品質(zhì)費(fèi)用越少,周期越短。如果目標(biāo)值( T)和規(guī)格上下限( USL or LSL)距離是標(biāo)準(zhǔn)偏差的 3倍的話,說明具備了 3Sigma的工序能力。 ?Z值是已測定的標(biāo)準(zhǔn)偏差( σ )有幾個(gè)能進(jìn)入平均值到規(guī)格上下界限( USL, LSL)之間的測定值。 ?如果規(guī)格上限( or下限)用 ‘ X’來代替時(shí)超出規(guī)格上限的尾部面積可以認(rèn)為有缺陷可能性。 19 Z值的計(jì)算 45 50 55 60 65 70 75 Z ???x規(guī)格上限 P P MZxx 8 00,22%)2(5 6070)70Pr ( 或????????? ????? ? ? 20 工序能力測定方法 Z值 ? Z=3 3σ能力 1 σ USL 2 σ 3 σ LSL 21 工序能力測定方法 Z值 ? Z=6 6σ能力 1σ USL LSL 2σ 3σ 4σ 5σ 6σ ?工序的變動(散布)越小工序能力越高。 ?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(jì)上采取什麼樣的活動? 22 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(shí)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=3 Cp ?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+ 23 6 sigma的品質(zhì)水準(zhǔn)是什麼? ? 正態(tài)分布的平偏移( 177。 177。 2σ 45,500 308,700 177。 4σ 63 6,210 177。 6σ ?6Sigma品質(zhì)是每百萬個(gè)中 ,即 Cp=, Cpk= 25 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 26 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: W
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