【正文】 使乘以 6倍變化值也能夠滿足規(guī)格的工序能力。vShort Term Process Capability Index：短期工序能力指數(shù)vZlt（ σlt ）， CpkvZlt=3Cpk44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(shí)，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。如果測(cè)定系統(tǒng)有誤差，但不改善系統(tǒng)的話，在執(zhí)行 6 σ Project 期間要接受測(cè)定系統(tǒng)可能發(fā)生誤差的危險(xiǎn)。no go 時(shí)v1V外觀檢查時(shí)，v2名評(píng)價(jià)者反復(fù)測(cè)試 20個(gè)管子48測(cè) 試實(shí)驗(yàn)順序 評(píng)價(jià)者 1 評(píng)價(jià)者 21 2 1 21 G G G G2 G G G G3 NG G G G4 NG NG NG NG5 G G G G6 G G G G7 NG NG NG NG8 NG NG G G9 G G G G10 G G G G49測(cè) 試實(shí)驗(yàn)順序 評(píng)價(jià)者 1 評(píng)價(jià)者 21 2 1 211 G G G G12 G G G G13 G NG G G14 G G G G15 G G G G16 G G G G17 G G G G18 G G G G19 G G G G20 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(píng)價(jià)是可接受的?%Gage RR=[3247。v如果測(cè)定值的 50%以上在管理界限內(nèi)的話，這個(gè)系統(tǒng)不適合?？梢苑譃?4組對(duì)特定部品測(cè)定，信賴性區(qū)間小說明測(cè)定者和測(cè)定有反復(fù)，且測(cè)定很準(zhǔn)確。 55Gage RR? Number of Distinct Categories判斷方法vNumber of Distinct Categories： 0～ 1不適用（改善檢測(cè)系統(tǒng)）vNumber of Distinct Categories： 2～ 4附加條件時(shí)可接受vNumber of Distinct Categories： 5以上可接受56Gage RRv 長期方法時(shí) Gage RR的 Minitab運(yùn)用? 選定 Monitor Cover為 Six Sigma Theme? Spec=177。 時(shí)部品 測(cè)定值 1 測(cè)定值 2 測(cè)定差（ 12）1 2 3 4 5 範(fàn)圍的界限 ∑R=58Gage RRv測(cè)定差平均值 = ∑R/5=v測(cè)量誤差 =() (R)= v公差的測(cè)量誤差 =(247。常數(shù)在 *里已有計(jì)算， d*是下表中的值， Gage引起的變化能滿足 Gage引起的變化能滿足 % 值。62Gage RR偏差大 偏差小參考值測(cè)定值參考值測(cè)定值63Gage RRv 對(duì)測(cè)定系統(tǒng)變化的理解? 穩(wěn)定性（ Stability）：在一定的時(shí)間間隔下把標(biāo)準(zhǔn)品用同一的計(jì)測(cè)器測(cè)定同一的特性值時(shí)得出的變化。Reproduceability測(cè)定者 2測(cè)定者 1測(cè)定者 367變化的理解v 為什麼要 Rational Subgrouping? Rational Subgroup是 6 Sigma的一個(gè)強(qiáng)大的工具。? X因素：地域，木塞，葡萄酒味，透明性，香氣，葡萄酒瓶76工序能力? 短期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值 Cp， Cpk， Cpu， Cpl長期工序能力有關(guān)的統(tǒng)計(jì)值有 Pp， Ppk， Ppu， Ppl? 為了計(jì)算短期工序能力，使用只考慮組內(nèi)的滾動(dòng)，即群內(nèi)變化的 Zst，以用暫定目的地工序能力或最高的工序能力來表示。? 為了計(jì)算長期工序能力，考慮規(guī)格的上、下限，表示實(shí)際的工序能力，用群內(nèi)、群間變化都考慮在內(nèi)的 Zlt。v例：把顧客的要求事項(xiàng)記錯(cuò)的差錯(cuò)情報(bào)。v例：須在一張要求式樣上記錄的項(xiàng)目數(shù)78離散型數(shù)據(jù)分析? U（ Unit）：元件v元件測(cè)定可能機(jī)會(huì)的細(xì)節(jié)v例：要求樣式? DPU（ Defect Per Unit）：v每個(gè)元件內(nèi)存在的缺陷數(shù)? DPO（ Defect Per Opportunity）：每個(gè)機(jī)會(huì)損失數(shù)79離散型數(shù)據(jù)分析? DPMO（ Defect Per Million opportunity）（每百萬要會(huì)損失數(shù)）v1,000,000單元存在的損失數(shù)vDPO 1,000,000 轉(zhuǎn)換 Six Sigma比率? P（ ND） =None Defect：無損失v機(jī)會(huì)不能成為損失的可能性vP（ ND） =1DPO80離散型數(shù)據(jù)分析v DPU/DPO/DPMO/P(ND)改善? 發(fā)出了張送貨單，其中檢出 100個(gè)不符合項(xiàng)，如果各單元有 10個(gè)項(xiàng)目， DPU/DPO/DPMO/P(ND)各是多少？vDPU=D/U? DPU=100/100=（ 100%）該值表示平均值，所以每張送貨單包含 1個(gè)符合項(xiàng)81離散型數(shù)據(jù)分析vDPO=D/(UOpp)? DPO+100/(100 10)=(10%) 該值表示所發(fā)出的送貨單的每個(gè)最小有 1個(gè)不良的可能性是 10%。 元件數(shù) =34 247。( 元件數(shù) 機(jī)會(huì)數(shù) )=34 247。86離散型數(shù)據(jù)分析v 收率的種類? YFT(First Time Yield)： (單工序單次收率 )v表示再作業(yè)後沒有修理的收率的值v應(yīng)用：決定個(gè)別工序的個(gè)別品質(zhì)水平時(shí)使用。v應(yīng)用：在所有工序上按順序的階段來進(jìn)行累計(jì)後，評(píng)價(jià)品質(zhì)水平時(shí)使用。88收率概念比較累計(jì)收率（ YRT） 現(xiàn)在為止的收率（ YF）?考慮工序各階段 ?只考慮最終工序?考慮再作業(yè)和部品廢棄 ?不考慮再作業(yè)和部品廢棄?提示無缺陷的可能性 ?不能提示無缺陷的可能性?調(diào)查各工序的品質(zhì) ?只調(diào)查最終工序的品質(zhì)?考慮工序是由多少個(gè)來構(gòu)成的?不考慮工序是由多少來構(gòu)成的?YRT=e ?YF=S/U?Y=Y1Y2……Yn ?S：合格臺(tái)數(shù)?U：檢查臺(tái)數(shù)89離散型數(shù)據(jù)分析v VFT（ First Time Yield）A再作業(yè)完成的產(chǎn)品廢棄15unitHidden Factory70 Units100Units85Units90離散型數(shù)據(jù)分析? 工序 A有輸入 100個(gè) Unit（元件）v輸入的 70%元件沒有缺陷已經(jīng)銷售v輸入的 30%元件有缺陷并再作業(yè)v15個(gè)元件修理完畢， 15元件報(bào)廢? 現(xiàn)在為止的 Final Yield（ YF） [最終收率 ]是 85%? 因 First Time Yield（ YFT）表示歸初的作業(yè)是正確的，所以現(xiàn)在情況下 YFT是 70%。94離散型數(shù)據(jù)分析v 并列構(gòu)成的工序的累計(jì)收率的計(jì)算? Process Mapping中并列構(gòu)成的工序變換為直列來計(jì)算收率99% ? 97% 98%工序 1 工序 2 工序 3 工序 491% 99% 99%2a 2b 2c95離散型數(shù)據(jù)分析? YRF=Y1Y2Y3Y4 ? = [] 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= 96分析（ Analysis）97Graph分析v 想知道什麼？? 跟實(shí)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(yàn)計(jì)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(jì)劃v 怎麼做呢？? 利用收集的數(shù)據(jù)，運(yùn)用（實(shí)際） Graph來分析98Graph分析v 對(duì) 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(xiàng)? 實(shí)際對(duì) Graph分析結(jié)果，改善可能的部門，采取一次性改善措施。100假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值v 什麼是假設(shè)檢驗(yàn)？? 指想知道的內(nèi)容用假設(shè)來設(shè)定，對(duì)假設(shè)的成立與否用樣本數(shù)據(jù)得到的情報(bào)為基礎(chǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析後做出決定。v假定為 “ 始終一樣 ”? 對(duì)立假設(shè) (Alternative Hypothesis:Hi)：按確實(shí)的根據(jù)來證明的假設(shè)v平常我們更關(guān)心對(duì)立假設(shè)，也希望對(duì)立假設(shè)能得到證明vHo拒絕後接受的假設(shè)（即否定原假設(shè)的假設(shè)）102假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)量值? 第一種錯(cuò)誤 (Type ⅠError:α) ：指一些現(xiàn)象是 “ 真 ” ，但錯(cuò)誤的判斷為 “ 假 ” ，犯這種錯(cuò)誤的概率? 第二種錯(cuò)誤 (Type Ⅱ Error:β) ：指一些現(xiàn)象是 “ 假 ”，但錯(cuò)誤的判斷為 “ 真 ” ，犯這種錯(cuò)誤的概率? 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 (Test Statistic)：為了決定接受或是拒絕Ho，而通過樣本的計(jì)算得到的值。112假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型v X2（ Chisquare）? 適合度檢驗(yàn)（ Goodness of fit test）v什麼是適合度？：試驗(yàn) or觀測(cè)得到的結(jié)果跟理論一致的程度v什麼是適合度檢驗(yàn)？：檢驗(yàn)觀測(cè)值有什麼樣的理論分布v假設(shè)設(shè)定? Ho： P1=P2=……=Pn? H1： P1P2……Pn? 例：硬幣的正面的出現(xiàn)的概率 50%和實(shí)際觀測(cè)的概率比較113假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計(jì)數(shù)型? 分割表（ Contingency Table）v什麼是分割表？：因兩個(gè)變數(shù)分割後得到表v什麼是獨(dú)立性檢驗(yàn)？：使用于檢驗(yàn)分類的變量之間的關(guān)系是獨(dú)立，即變量之間有相關(guān)性（從屬關(guān)系），或者有（獨(dú)立關(guān)系）稱獨(dú)立性檢驗(yàn)。按 4種不良類型來整理。直接影響特性值的因子或用水平變動(dòng)來分析後找出對(duì)比誤差，造成 ‘Y’ 特性值（反應(yīng)值）特別大的影響因子。? 區(qū)分 ‘X’ 的水平，分析各水平上連續(xù)的 ‘Y’ 的數(shù)據(jù)。122試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立v 試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立? 明確試驗(yàn)的目的 ? 選定反應(yīng)值（從屬變量） ‘ Y’ ? 選定因子（獨(dú)立變量） ‘ X’? 選定因子的水平 ? 選定試驗(yàn)計(jì)劃? 實(shí)施試驗(yàn) 數(shù)據(jù)收集 ? 數(shù)據(jù)分析? 導(dǎo)出結(jié)論? 驗(yàn)證試驗(yàn)123試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立v 明確試驗(yàn)?zāi)康? 明確試驗(yàn)記錄樣式的目的v製作 ‘Y’( 從屬變量 )明確定義 ‘X’( 獨(dú)立變量）效果的的預(yù)測(cè)值表? 在做試驗(yàn)計(jì)劃時(shí)，必須注意以下內(nèi)容v用數(shù)據(jù)決定什麼？v數(shù)據(jù)收集後怎麼分析？v得到的數(shù)據(jù)做必要的決定時(shí)有用嗎？? 如果不是重新樹立計(jì)劃124試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立v 選定反應(yīng)值（從屬變量） ‘ Ｙ ’? 選定的題目可能有多個(gè) ‘ Ｙ ’v題目展開後 (Logic Tree等 )，選定 ‘Yn’ 的各個(gè)獨(dú)立因子 ‘X’ 進(jìn)行改善v計(jì)數(shù)值數(shù)據(jù)的效率性是計(jì)量值的 63%左右時(shí)，有必要更多數(shù)據(jù)v當(dāng)測(cè)定 ‘Y’ 困難時(shí)，采用給予分類或跟標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較的方法125試驗(yàn)計(jì)劃法的樹立v測(cè)定後的樣本數(shù)據(jù)最好是保存，必要時(shí)再進(jìn)行對(duì)比調(diào)查v當(dāng)數(shù)據(jù)測(cè)定有主觀性時(shí)，可能有時(shí)間偏移，因此必須隨機(jī)化或盲化實(shí)施v試驗(yàn)前不管數(shù)據(jù)的種類，必須對(duì) ‘Y’ 實(shí)施 Gage RR，其值要少于 20%126試驗(yàn)計(jì)劃的樹立v 選定因子（獨(dú)立變量） ‘X’? 獨(dú)立變量有多種 v在試驗(yàn)上接意圖變化的試驗(yàn)變量v不是有意變化的可觀察的變量vBlocking變量（人為制造的變量）v潛在變量127試驗(yàn)計(jì)劃的樹立? 選定獨(dú)立變量v利用測(cè)定、分析階段得到的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果v專家意見v大腦風(fēng)暴法vFlow Chartv現(xiàn)象分析數(shù)據(jù)v特性要因圖v競(jìng)爭(zhēng)社分析v顧客分析 協(xié)力社調(diào)查vProcess MappingvRolled Through Yield128試驗(yàn)計(jì)劃的樹立? 潛在變量v潛在變量是給結(jié)果帶來影響的，但難以發(fā)覺，并且不可能控制和測(cè)定。? 主效果及交互作用v主效果比普通交互作用更重要。129試驗(yàn)計(jì)劃的樹立v 選定因子水平? 水平數(shù)可以按試驗(yàn)的目的和反應(yīng)值的圖表形狀來決定v能用篩選試驗(yàn)來找出得要的因子的話，使用典型的 2水平v‘Y’ 值按水平產(chǎn)生充分差異的範(fàn)圍來選定水平? 如果選定的溫度範(fàn)圍小，幾乎不影響應(yīng)答的話，可能錯(cuò)判為溫度不重要的因子v確定的水平不能超出現(xiàn)實(shí)可能的水平（最佳的選定水平上，不能適用實(shí)際的話郵局不能改善）v試驗(yàn)的幾個(gè)調(diào)和可能是不能接受的反應(yīng)值，但是那種條件下，可能出現(xiàn)最佳值？130試驗(yàn)計(jì)劃的樹立v 選定試驗(yàn)計(jì)劃? 做試驗(yàn)計(jì)劃時(shí)要想 10個(gè)重要概念v直交性v隨機(jī)性v再現(xiàn)性v反復(fù)性v管理能力v潛在變量vNoise變量vBlockingvSample的大小v交叉131試驗(yàn)計(jì)劃的樹立v 試驗(yàn)計(jì)劃的選定? 直交性v試驗(yàn)配置或部分配置法上把因子的效果做成彼此獨(dú)立而使用? 隨機(jī)化v為了防止非試驗(yàn)的因子的外部要因引起的效果時(shí)使用? 試驗(yàn)順序隨機(jī)化? 試驗(yàn) Unit隨機(jī)化? 測(cè)定順序隨機(jī)化132試驗(yàn)計(jì)劃的樹立? 再現(xiàn)性 v完全再設(shè)置度驗(yàn)裝置，在同樣水平上追加得到值的時(shí)候? 在做測(cè)定時(shí)可減少散布? 對(duì)對(duì)試的結(jié)果增加信賴感? 反復(fù)性v反復(fù)各試驗(yàn) Run 得到 Sample不如再現(xiàn)性，但能測(cè)定變動(dòng)? 管理：v選定的條件，必須能得到管理133試驗(yàn)計(jì)劃的樹立? 潛在變量v不太明確，控制也困難，測(cè)定也不可能，但影響反