【正文】 項(xiàng)影響大的技術(shù)規(guī)格的先後順序，對(duì)已確定的先後順序的技術(shù)要求事項(xiàng)，轉(zhuǎn)換成暫定的 Part特性（ CTQ） ? 對(duì)技術(shù)規(guī)格影響大的特性要素（ CTQ）進(jìn)行排序 ?QFD是為了能夠改善顧客的核心要求事項(xiàng)，轉(zhuǎn)換成技術(shù)規(guī)格的工具 ?通過 QFD把顧客要求事項(xiàng)系統(tǒng)化，最終選定暫定的 CTQ，開展改善活動(dòng) 29 聚焦問題點(diǎn)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(jì)上可能發(fā)生的問題和排定其順序，并針對(duì)故障模式制定所采取的恰當(dāng)活動(dòng) ? FMEA Process ?對(duì)已設(shè)計(jì)的制品用 Brainstorming法列出可能的故障模式。 31 聚焦問題點(diǎn)階段 ?找出活動(dòng)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(duì)話形式即興發(fā)掘 Idea ?Round Robin：對(duì)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。 ? 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(zhǎng)期、短期工程能力 ? 經(jīng)長(zhǎng)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。 ? Six Sigma工序能力是指工序的變化（ 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。 ?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(zhǎng)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(zhǎng)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) ?1V外觀檢查時(shí)， ?2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 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(cè) 試 實(shí)驗(yàn)順序 評(píng)價(jià)者 1 評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)是可接受的 ?%Gage RR=[3247。 ?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。可以分為 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。 55 Gage RR ? Number of Distinct Categories判斷方法 ?Number of Distinct Categories： 0～ 1不適用（改善檢測(cè)系統(tǒng)） ?Number of Distinct Categories： 2～ 4附加條件時(shí)可接受 ?Number of Distinct Categories： 5以上可接受 56 Gage RR ?長(zhǎng)期方法時(shí) Gage RR的 Minitab運(yùn)用 ? 選定 Monitor Cover為 Six Sigma Theme ? Spec=177。 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= 58 Gage RR ?測(cè)定差平均值 = ∑R/5=?測(cè)量誤差 =() (R)= ?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 99%值。 62 Gage RR 偏差大 偏差小 參考值 測(cè)定值 參考值 測(cè)定值 63 Gage RR ?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 3 67 變化的理解 ?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(zhǎng)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(zhǎng)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。 ?例：把顧客的要求事項(xiàng)記錯(cuò)的差錯(cuò)情報(bào)。 ?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 ?元件測(cè)定可能機(jī)會(huì)的細(xì)節(jié) ?例：要求樣式 ? DPU（ Defect Per Unit）： ?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)） ?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(huì)不能成為損失的可能性 ?P（ ND） =1DPO 80 離散型數(shù)據(jù)分析 ?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？ ?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(gè)符合項(xiàng) 81 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(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 ? 收率的種類 ? YFT(First Time Yield)： (單工序單次收率 ) ?表示再作業(yè)後沒有修理的收率的值 ?應(yīng)用：決定個(gè)別工序的個(gè)別品質(zhì)水平時(shí)使用。 ?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 ?VFT（ First Time Yield） A 再作業(yè) 完成的產(chǎn)品 廢棄 15unit Hidden Factory 70 Units 100 Units 85 Units 90 離散型數(shù)據(jù)分析 ? 工序 A有輸入 100個(gè) Unit（元件） ?輸入的 70%元件沒有缺陷已經(jīng)銷售 ?輸入的 30%元件有缺陷并再作業(yè) ?15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 ?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 4 91% 99% 99% 2a 2b 2c 95 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= 96 分析（ Analysis） 97 Graph分析 ?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 ?怎麼做呢？ ? 利用收集的數(shù)據(jù)，運(yùn)用（實(shí)際） Graph來分析 98 Graph分析 ?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 ? 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。 ?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) ?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 ?Ho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 ? X2（ Chisquare） ? 適合度檢驗(yàn)（ Goodness of fit test） ?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 ?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 ?假設(shè)設(shè)定 ? Ho： P1=P2=??=Pn ? H1： P1 P2 ?? 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） ?什麼是分割表？：因兩個(gè)變數(shù)分割後得到表 ?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 ? 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 ?明確試驗(yàn)?zāi)康? ? 明確試驗(yàn)記錄樣式的目的 ?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 ?用數(shù)據(jù)決定什麼？ ?數(shù)據(jù)收集後怎麼分析？ ?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 ?選定反應(yīng)值（從屬變量）‘Ｙ’ ? 選定的題目可能有多個(gè)‘Ｙ’ ?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 ?計(jì)數(shù)值數(shù)據(jù)的效率性是計(jì)量值的 63%