世界级品质管理工具课件

1、世界级质量管理工具World Class Quality1亨利法则（Henley）使用正确、好的工具有好的经营者和乐于奉献的热心员工，组成了解决问题的团队，但没有好的工具，也只会使人感到困惑、混乱和失去信心 人们从失败中总结的经验要比从成功中获得的经验多，但如何从别人的失败案例，从中找到解决自己具体问题类似的办法掌 握 问 题 的 主要 特 性2质量工具的需求（1） 工厂中90不知道如何解决长期性的质量问题简单的问题，经由传统QC手法就可解决而存在长久的质量问题，到今一直无法解决 企业利用生产在线员工的体力而不是智慧 90的技术规范和容差是错的基层主管的智商与工程师一样高，缺展现的机会好的质量

2、工具简单、易懂且要形成广泛性应用工程师对技术规范和容差的制定有脱离实际的倾向能适合最坏情况下的容差或几何容差3质量工具的需求（2） 不知道对产品/技术参数进行最佳化通常以公式、仿真、分析、供货商信息或经验猜测参数从不重要的参数中挑选出重要参数的最好工具就是试验设计 认为缺陷和偏差是不可避免的将产品分类、筛选、检测和矫正已成为惯例即然自然界有偏差，产品为什么没有理由有偏差呢？ 强化可靠性试验只是对不可靠的互换可靠性的附加条件是时间和应力传统的可靠性设计工具，最多不过是勉强有效4我们需要改变质量工具 QC 7手法：幼儿园工具柏拉图、鱼骨图、检核表、脑力激荡、直方图、层别法、管制图 新QC 7手法：

3、无用的应用KJ法、相关图、树形图、矩阵图、矩阵数据分析图、过程决策计划图、PERTCPM 问题解决的8D法：费力不讨好的方法福特公司解决工厂和供货商问题的技术 工程方法：观察、思考、尝试、解释的解决问题？ 不需要基层员工的参与？621世纪10种有效的工具质量机能展开（QFD）全面生产保养（TPM）标竿比较愚巧法客户管理（NOAC）供应管理全面价值工程（VE）缩短生产之周期试验设计（DOE）多环境强化应力试验（MEOST）7QFD的品质屋客户最相关要求1. 甲 -4.72.82.91.81.22. 乙 -3.52.92.33.12.13. 丙 -3.12.12.02.71.84. 丁 -2.31

4、.62.51.31.55. 戊 -1.11.51.11.51.1产 品 的 机 能 特 性重要度公司竞争1竞争2竞争31.A2.B3.C4.D5.E6.F7.G强相关9中相关3弱相关1强肯定 9中肯定 3弱否定 -3强否定 -9依各相关性计算器能的权重9全面生产保养（TPM）实践，实践，再实践，改进设备的生产率 应用范围：制造过程/设备 需求：错的观念 ”如果没有坏，就没有必要修”，维修费用估销货额的915 目标：改进治工具、设备的质量和生产率 ，降低生产周期与存货：建立预防为主，而不是矫正和解决问题的维修队伍：减少设备生命周期成本 益处：提高劳动生产率，提高生产线能力，减少设备故障，减少维修

5、费 方法：除实施预防规范外并善用DOE、因果图和PDCA等工具10标竿比较破除不希望学习他人，塑造蛙跳式竞争 应用范围：通用，包括各种行业 需求：破除 ”非我族类” 症结，将内部目标水平相对标竿比，看做一项重要的合作要求 目标：消除公司与产业最佳公司在关键功能、管理、技术方面的鸿沟，使在某项关键功能、管理或技术方面成为最佳 益处：学习并采纳最好的经验，形成快速成长：学习时间缩短，是一种改进的高效工具：扩展视野产生全球化意识11标竿比较步骤确定什么是标竿比较以及为什么要进行标竿比较？建立自己公司的性能，作为公司的基线在你自己部门和相邻部门开展活动确定比较的目标：国家级还是世界级参观标竿比较的公司

6、确定比较的公司与你公司之间在业绩方面的差距设立目标和制定行动计划实施计划并监控结果重复/循环上述过程利用 “横向思维” 重新设计过程确立比较基准12愚巧法（Poka-Yoke） 应用范围：制造业流水线员工 需求：人都难免会出差错，在劳力密集型的操作过程中，流水线员工造成质量问题 目标：提供电子式、机械式或可目视的感应器，以警告操作者已发生了错误，更佳设计是预警出错，并能避免出错 益处：可提高质量、生产力和客户满意度，可省去统计过程控制，并简化生产性的设计 方法：感应器采简单的设计，善用员工的聪明才智的设计，最佳方案是通过试验设计来减少变量清除操作者可控差错13 应用范围：制造业公司中所有服务组

7、织和保障组织 需求：服务系统一向效率不佳，对质量及周期时间改进好像是一句“外来语” 目标：改善所有服务性操作质量、成本和周期时间，将垂直管理变成水平管理，组建夸职能小组 益处：极大地改进作业流程：高效率作业，获得更高的客户满意度和忠诚度：形成高利润、高投资报酬率、高市占率和高生产率客户管理（NOCA）流程质量、成本和周期时间的改进14 应用范围：想到双赢关系的关键供货商 需求：公司当明识进行 ”核心竞争” ，需要找到能缩短设计周期和降低生产成本的供货商 目标：对关键的供货商进行真正的合作，以获得互惠的利益，并提供具体的帮助，以改进供货商质量、成本和生产周期 益处：每年平均合理幅度降低供货商价格

8、，同时帮助它提高效益加强所有重要客户和供货商间的忠诚度和联系 方法：指导供货商管理成为主要的工作，对主要商品加以分类，协助供货商管理改善同时不断地降低产品价格供应管理供货商质量、成本和改进周期的转折点16 应用范围：VE可广泛用于任何经济活动领域 需求：客户要的是价值，而不仅仅是价格，螺旋式上升的成本，应用传统的降低成本常形成不理想的利润 目标：超越成本降低的目标，远远超越增强客户满意度所要求所有方面的质量改进 益处：成本平均降低10 25%间，改进客户要求的质量、可靠性和其它方面 方法：技术的变化，包括价值方法、功能分析、价值工程工作计划、工作重设计、过程重设计和知识库全面价值工程（VE）远

9、远的超越了传统的价值工程17缩短生产周期的方法利用诸如DOE技术减少产品缺陷，缩短检验、试验时间利用全面生产保养（TPM）改进工厂总效率绘制产品的物料流程，将过程转向生产水平高的过程利用中心方案，关注重点客户产品、专用设备和专职人员的范围减少记录时间，减少换线、换模时间利用 ”广告牌” 拉系统做为新生产模式利用制造单元和 U 形状的布局相互协助作业培育多功能作业人员与供货商和客户一起开发类似的缩短生产周期技术19品质 1可靠性3维修性5一致性2诊断 6可信性4可用性7技术技能8核心特性10安全性 12功效学 9诱人特性11未来 预计值 13工作效率14客户关心的要素21售后服务16交 期 17

10、售前服务15价 格 18商 誉 20再销售 的价值 19客户关心的要素图20工具一般公司优秀公司认知 (%)应用 (%)认知 (%)应用 (%)1.品 质 机 能 展 开1.000.0110.001.002.全 面 生 产 保 养5.000.0215.003.003.标 竿 比 较10.000.5050.0020.004.愚 巧 法1.00-10.001.005.客 户 管 理0.10-3.000.106.供 应 管 理10.001.0040.0010.007.全 面 价 值 工 程2.000.0120.004.008.缩 短 生 产 周 期5.000.2030.005.009.试 验 设 计

11、0.01-10.001.0010.多环境强化应力试验-1.000.0521世纪工具的认识和应用21试验设计的三种方法 经典的DOE（30）20世纪20年代应用于农业领域 田口的DOE（20）20世纪80年代日本田口直交表 谢恩的DOE（100）美国的谢恩（Dorain Shainin）完善简单但强大的方法“没有戴明，美国就不会有质量哲学没有朱兰，美国就不会有质量方向没有谢恩，美国就无法解决质量问题。”22试验设计的三种方法特 征经典DOE田口DOE谢恩DOE1.方 法一或二种3一种2最少十种102.线索生成能力差1差1强103.效 果中度3低度2高度104.成 本高4高2低85.复 杂 度困难

12、2困难1容易86.时间与了解实践长、长2长、长1短、短97.统 计 有 效 度弱2十分弱1强88.适 用 性需硬件2可研究4需硬件、通用89.执行的难易度难2难1易910.干扰生产程度暂停生产1暂停生产1不停生产823规格上限规格下限制程能力（Cp） 制程能力（Capability of Process）USLLSL6ABCp 规格宽度产品实际分散宽度制程能力评价的目的在于衡量产品分散宽度符合公差的程度 各年代质量要求的标准20世纪 70年代 Cp0.6720世纪 80年代 Cp1.020世纪 90年代 Cp1.3320世纪90年代中后期 Cp1.6721世纪 Cp2.0最理想的成本减少 Cp

13、8.024测量 Cp、Cpk时需避免的错误 错误 1：衡量所有的参数只有重要的参数才需要2.0甚至更高的Cp值，而非所有产品参数，而重要参数于设计阶段使用 ”变量搜索” 时确定 错误 2：经常地测量Cp、Cpk如果制程能力以前已经验证过了，就无须不断地进行测量，因他也不会改善你的Cpk，想改善时由DOE着手 错误 3：如果界限规格不正确，那么Cp和Cpk就没有意义工程师制定的技术规格90不是太紧就是太松，必须使用 ”散布曲线图” 确定重要参数所需的公差和规格界限 错误 4：将Cp测量扩大至供货商而不在本公司执行“照我说的做，不要照我做的做！” ？26偏差来源、原因及减少方法（1）来源造成偏差的

14、原因减少偏差的原因1.管理差不了解减少偏差方面的知识或策略没有将时间和资源分配到DOE上未培训或未履行DOE仅使用SPC和管制图加强管理层对DOE的培训对技术人员进行DOE培训、讨论监控DOE过程而不仅是设定目标和检查结果2.产品/制造规格低没有倾听客户的声音营销而不仅是推销为促进现代化的设计可靠性不仅是一个技术条件系统试验中没有DOE能广泛征求客户意见比较渐近的与变革的设计针对可靠性进行多环境强化应力试验将DOE推广到客户应用上3.部品规格低迷恋技术不加选择或过份苛求的公差样板规格；供货商公布的规格没有与偏差相关的公式，错误或不能确定相互作用和结果在试运行阶段采用DOE技术将重要偏差与不重要

15、的区隔实际公差的平行四边形散布曲线图27谢恩的DOE中10种强有力的试验设计工具搜索产品/过程5.过程确认正向控制预控制成对比较4.曲面法响应10.多变量1.集中图2.比对CB8.部件搜索3.散布图9.全析图7.变量搜索6.创新工具正式试验设计工具4个或更少变数转换到统计过程控制520个变数无交互影响201000个变数交互影响表现识别根本原因优化维修确认安全保证29解决问题的系统化10步骤法（1）定义问题（绿Y）量化并测量绿Y测量散布图将属性变化成变量问题的历史（问题存在的时间、故障率、费用）创新思考多变量 （包括集中图）部件搜寻成对比较产品 / 过程搜索试验的正式设计变量搜寻完全析因B与C比

16、较30解决问题的系统化10步骤法（2）问题的引出及解决 - 保证改进的持久性B与C的比较建立实际的规范和容许偏差散布图响应曲面法冻结过程的改进正向控制确认过程：明确减少所有外部的质量问题过程确认用SPC保持结果预控制31 柏拉图定律总影响的百分比50绿Y1 2 3 4 5 6 7.重要的几个原因不重要的多个原因原因个数粉红X红X浅粉红X减少变量用1、2或3个试验使 Cpk达到210绿Y、红X、粉红X、浅粉红X32定义并量化问题：绿Y检核表（1）问题是否已清楚的说明绿Y是否以根据内容定义并量化缺点水平（百分率或Cp、Cpk ）或现场故障水平对成本、安全性或环境影响？寿命（周、年、月）为何？如果绿

17、Y是一属性（Go/No Go），它是否能转换一种以某种量化尺度表示的人为的变量绿Y是否多于一个？是否有一个与最终绿Y密切相关的较早或较容易的绿Y？是否已尽可能在流程中尽早查明绿Y，以便从源头就抓住问题，不让问题在过程中继续堆积？流程是否已制成图表？33定义并量化问题：绿Y检核表（2）如果问题出在工作场所而不是工厂，则绿Y：是否设计多环境强化应力试验以便在短时间内加速绿Y出现是否以找到一个或多个外部用户并与之接触？是否已考察了用户的应用？绿Y位于用户链的何处 - 在运输、安装、服务或用户之中？用户的规范和容许偏差的有效性和现实水平如何？是否已根据用户的需求得出内部规范和容许偏差如果问题与可靠性有

18、关：是否绘制了”失效性模式”之浴盆曲线已确定故障期间？问题是否是间歇性的？如果是，是否设计了强化间歇性失效变成永久失效的应力试验？在工厂中是否发生过类似的可靠性失效？是否能用应力试验使问题加速，使绿Y变成导致失败的应力水平或导致失效的应力时间？34量测系统分析 量测的准确度作DOE之前当首要考虑量测系统的弱点与变量，而不是产品内部的变量如果产品容许偏差为5个单位，则仪表容许偏差最高为1个单位 量测系统分析再现性 （Repeatitability）：量具变异，为同一人使用同一量具量测同一零件之相同特性多次所得变异再生性（Reproducibility）：人的变异，不同人使用同一量具量测同一零件之

19、相同特性所得之变异RR 30，则量具系统可能被接受 减少仪表、仪表内部、仪表之间与操作者之间的变异35量测准确度检核表绿Y是否可量测？某个属性（Go/No Go）的量测是否可转换成一个变量转换成的变量在不同操作员间可否统一评定？是否进行了散布图研究以确定5：1的最小分辨率比？仪表内部、仪表之间以及操作员间的变量（容差）是否已相对于产品容差进行了量化？是否已对三个变量根源中最主要的原因进行了试验，是否已确定了一劳永逸的解决办法？如果技术水准不可能达到5：1的比值，是否有较早的、较易的而且可以更加一致地量测的替代绿Y？36多变量分析：自动寻找红X 目的把大量没有联系的、难以处理的原因减少到一组数量

20、较少且相关的原因，例如时间到时间、部件到部件、部件内部、机器对机器、测试位置到测试位置检测非随机趋势 用于何处确定产品 / 过程正在怎么运行，没有大量用途有限的历史数据时的迅速处理在一些基层的应用中，取代过程能力研究 何时应用在工程试运行时，生产试运行时，在生产中，甚至在工作场所 样本量取得至少915个或直至80的历史变量37图解多变量原理：扑克牌战法 从任选的27张牌中，请他人任选一张，仅能向他提问3个同样的问题，就能确定 ”红X牌”38三个变量组 位置变量 （部件内的组系）在一个部件内的变量（如左面对右面，顶面对底面）包含许多部件的单一部件中的变量在成批加料时出现的位置或方位的变量机器对机

21、器的变量试验位置对试验位置的变量，夹具对夹具的变量操作者对操作者的变量生产线对生产线和工厂对工厂的变量 周期性变量（部件对部件组系）在同样时间内，从一生产过程中抽取连续的部件间的变量部件组中的变量批次对批次的变量批量对批量的变量 暂时性变量 （时间对时间组系）小时对小时的变量班次对班次的变量39多变量分析步骤一：设计多变量研究鉴别绿Y，如果绿Y是一种属性将它转化成一种变量得保证量测仪器的精度至少为产品精度的五倍确定可出现的变量的组系数目划出组谱估计所要求的时间对时间采样的数目确定在加工过程中连续抽取的部件对部件的数目（一般35）确定在部件内组系的各子组系的采样数目，如机器和模腔的数量将3. 4

22、. 5. 项中的数目相乘，以确定需要研究部件的总数量设计一个图表，以简化多变量数据的收集40多变量分析步骤二：进行多变量试验不要混淆一个给定的产品内的模型，仅对此产品中最差的模型进行试验进行多变量研究，扩展时间对时间采样的数量，直到找到80以上的重要的变量或技术规格要求公差为止在多变量研究过程中，应使过程中的各种调整的次数最小化要特别注意任何不连续性，例如：休息时间、午餐、换班、改变设置、换工具、设备维修等，这在进行多变量研究过程中是不可避免的；在进行时间对时间采样时，要尽可能挑选在这些不连续因子之前或之后的时间进行41多变量分析步骤三：解释和分析多变量图确定重要变量的组系（注意：红X仅可能存

23、在于几个组系之一中）如果红X的组系是时间对时间的，要检验温度、湿度、工具磨损、休息和午餐时间的改变以及在多变量运行过程中的调整和任何加工参数的改变如果红X是处于部件对部件组系，就要检验周期图形、灰尘及管理等，这些因子可以影响一个部件，但不会连续影响其它部件如果红X是处于部件内的组系，就要建立一个 ”集中图” 以确定绿Y的重视方位或部件寻找非随机的趋势或其它线索寻找一个或几个存在不寻常图形的样本；不相等的灵敏度说明可能存在交互的影响在组谱中，列出每一个变量组系所有可能的原因，以开始随后一系列的调研42集中图：重复出现问题的精确定位 目的如果多变量研究表明重要变量组是在部件内，那么就应当绘制部件内

24、精确的位置通常又称为 “斑点图表” EX. 集中图表明重现的故障问题没有一个具体的位置（即它是一个随机分布）它的确显示出在某个特定位置有缺陷集中的现象 在部件内的某个位置上有一个问题集中的限度，如果该部件是一个组件时，又可把它说成是一个部件内指定的部件印刷电路板底面焊接处的针孔43制作集中图制作一张包括重现缺陷的图或模版如果需要，划一些网格，这样可以找出问题的精确位置在检查每一个部件时，请检验人员标出如下内容：每种缺陷类型的位置每种缺陷类型的适当编号在每个位置上每种缺陷类型的数量（不必记录每种缺陷出现的时间，除非时间对时间变量被认为是重要的）44部件搜索：简便而平滑的交换 目的从几十万部件/组

25、件中，针对红X，捕捉所有重要的主效应 和交互影响效应的量 用于何处在有两个不同地方用可互换部件组装的场合（标注 ”好” 和 ”差”） 何时应用在样机、工程试运行、生产试运行时或在工作场所 样本量2个45一个幽默的类推：发生在英国火车上的故事老妇人（L）年轻女孩（YG）英俊的士兵（P）将军（G） 火车通过山洞，灯突然熄了的时间“听到了一声亲吻声，随后就是一记响亮的耳光声音！”火车包厢里的四个乘客 老妇人想：一定是这个将军，这个老山羊，他亲了年轻女孩，而年轻女孩打了他一巴掌 年轻女孩想：真该死，我是个漂亮人儿，那个英俊的士兵想亲我，却亲了老太婆，于是挨了她一巴掌 将军一面揉脸颊一面想：一定是那个年

26、轻士兵干的. 这就是部件搜索原理，只是你不知道这是交换理论46部件搜索的变量与四个阶段 部件搜索技术里，仅需考虑极端分布情况，采集到两个极端，就可以采集到整个绿Y变量的范围，然后再通过交换部件或子部件的方法把这些原因系统地过滤掉最好中的最好（BOB）最差中的最差（WOW） 部件搜索的4个阶段阶段目标1.球场确定红X和粉红X是否包括在所考虑到的变量中，这也保证了拆卸/重新组装的故障复现2.排除排除非重要原因及相关交互影响的效应3.求交运算确认重要变量确实重要，非重要变量确实不重要4.析因分析量化重要原因及其交互影响效应的幅度与方向极 好（BOB）极 差（WOW）47部件搜索的12步骤程序（1）从

27、一天的产品里仅仅采样2个部件， 这2个部件距离有待研究的绿Y要尽可能地远，即最好的部件 (BOB) 和最差的部件 (WOW)阶段一 拆卸并重新组装BOB和WOW两次，在测量它们重现的绿Y两次以上显着性检验：这个检验中要测两个部件，以便确定从统计上看是否BOB与WOW间的差别是显着的BOB的3个绿Y值必须全部好于WOW的绿Y，并且它们之间没有交叉覆盖D/ 的比率必须大于1.25，或着最小要等于1.25D的BOB中值与WOW之间距离是3次BOB量测和3次WOW量测的量测值范围的平均差dd48部件搜索的12步骤程序（2）如果D/ 的比率小于1.25，部件搜索的第一阶段就是失败，这意味着绿Y不能保持稳

28、定不变，说明问题出在组装过程中，而不是在部件本身；这就要求开展逐步的步进式的拆卸和再组装以便确定在组装过程中那一步是红X最好由子部件开始，以递减的次序排列子部件，如果没有显着的子部件，那么就按递减的次序排列的部件阶段2 将最高一级的子部件或部件从BOB转接到WOW，并将其对应者由WOW 转接至BOB，量测并记录两个新绿Y值在第6.步骤，可能会有3个结果BOB依然是BOB即好的，WOW 依然是WOW，即差的，这个结果意味着所转换的部件是不重要的d49部件搜索的12步骤程序（3）BOB变成WOW，而WOW变成了BOB，这个结果意味着所交换的部件是重要的，并且是一个固定的红X，于是部件搜索结束BOB

29、部份地降级到一种WOW，但并没完成降至最低， WOW部份地朝BOB改善，但还没完成达到；这种结果意味着所交换的部件或许是重要的，但还不是整个问题的症结所在对于第7步骤所产生3个可能的结果中的每一个，将原先来自BOB的部件归还BOB，WOW亦同，以保证原始的BOB和WOW的绿Y值被复原对于随后最有可能的子部件或其它部件，重复第6步，7 (a)或7 (c)以及第8步骤；然后是依序其它部件，依次类推一旦在7 (c)和第9步有两个或多个部件被识别为是重要的，就要同时把它们在BOB和WOW之间交换，直到反向效果出现，即BOB变成WOW，或着相反，那么红X就是这些重要部件及其相互作用的组合50部件搜索的1

30、2步骤程序（4）阶段3 通过对所有未试验和不重要的子部件/部件 (如WOW)，相对所有重要的子部件/部件(如BOB)来检测，以便完成试验，其结果应当接近第一阶段的BOB，然后反过来将BOB当作不重要的部件，而把WOW作为重要部件进行检测其结果接近第一阶段的WOW阶段4 最后，利用第1和第2阶段所得到的所有数据进行完全析因分析，以便量化和确定主效应和相互影响效应的方向和幅度阶段4只是个计算，而不是新的试验51成对比较：一种精巧而通用的工具 目的以高置信度确定 ”好” 和 “差” 单元之间的重复差异，以向红X提供线索 用于何处不能拆卸的产品以不同的方式组装（标注”好” 和 “差” ）的配套装置处为

31、许多管理者或基层员工应用 何时应用样机、工程试运行、生产试运行或在工作场所运行 样本量68 对 ”好” 和 “差” 的产品52成对比较先决条件与方案 先决条件性能（输出或绿Y）必须是可测量的，量测仪器的精度至少是规范公差或产品分布的5倍在一个大致稳定的时间内，每一次尝试都应当选取最好的部件（BOB）和最差的部件（WOW）如果质量特性或参数是一个属性，当转化为一个变量 方法：方案A选择采样量：选取相对于被调查的绿Y其6个或8个好的部件（BOB），以及同样数量差的部件（WOW），且相隔越远尽可能多的列出可以表达BOB和WOW的绿Y值差异的多个参数或质量特性53成对比较的方案选择1对部件： 1个好的

32、和1个差的，如第2步骤所述，记下差别，差别是可视的、有尺寸的、外观方面的、机械的、电气的、化学的和冶金的等再选择第2对部件：1个好的和1个差的，记下第2对的差别继续选择第3对、第4对.，重复上述搜索过程，直到出现第1个或几个参数能够在同方向上显示出1个可重现的差别为止通常在第5对或第6对的几个重要参数中，就可能出现前后一致的，可重现的差别，这将为我们找出变量的主要原因提供有利的线索54成对比较的方案 方案BB方案利用的是成组的比较（好部件和差部件的比较）方案步骤与方案A的第1步和第2步是同样的，但是选择的是6或8个单独的对，记下6或8个好部件及差部件的每个品质参数的读数，将读数由大致小（或相反

33、）的次序排列，而不管它们是好是差应用图基检验（Tukey Test）如果整个终结计数是6或大于6时，则该特定的品质参数在解释好与差的部件差别方面的重要性上，具有90以上的置信度如果整个终结计数是5或小于5时，这样一个质量参数在解释好部件与差部件的差别方面的重要性上，就不具有充分的置信度55图基检验（Tukey Test）（1） Tukey Test是由创始人John Tukey 的名字命名的，检验的目的是确定一个特定的质量参数是否重要，其重要性具有很高的置信度 Tukey Test 的程序不管好与差，将相关的一组读数从高到低(或相反)排列起来将每一个标注 “好的部件” (G)或 “差的部件”

34、(B)当 “全都是差的” 第一次改变为 “全都是好的” 时，划一条由这些读数的顶端开始的直线，这些是终结计数同样，当“全都是好的” 第一次改变为 “全都是差的” 时，划一条由这些读数的底端开始的直线将顶端和底端的终结计数相加以确定合计终结计数56图基检验（Tukey Test）（2） 图基检验排序合计终结计数与置信度差好.合计终结计数数目 置信度67101390959999.9顶端终结计数（全差）重迭区域底端终结计数（全好）合计终结计数57产品/过程搜索：精确定位过程变量 产品/过程搜索的目标 它是在不打断生产过程的前提下解决问题的一种突破技巧将重要的过程参数与不重要的过程参数相分离 产品/过

35、程搜索的原理生产中一个部件中的任一变量有着两个通用的因子，或着是产品本身有变异（由材料引起），或着是由一个以上能影响产品的过程参数有变异如果再已完成的产品中有变量，部件搜索或成对比较技术能够探测到这些产品变量的原因，这就是产品/过程搜索的产品部份但是如果原因是过程参数的变异；移动、漂移波动或随时间而改变，就可以利用产品/过程搜索的过程部份来解决产品/过程搜索是多变量研究的自然后续工作，其中时间对时间组系是红X，产品参数是随假设时间而波动或改变的58产品/过程搜索的方法（1）如果怀疑过程参数变量造成产品好或差的可能原因，就把这些过程参数以同类递降顺序列出一个清单确定怎样量测每个过程参数，谁来量测

36、，在何处进行精密量测要保证量测仪器的精度至少为过程参数（允差）的5倍以上要保证量测的是实际的过程参数，而不仅仅是设定值如果一个特定的过程参数在监测过程中并不变化，就可在进一步的考虑中将其排除掉运行100的部件采样（特别是在高废品周期中，如果废品不断）或部件的多变量采样，一直到：在过程的终点阶段，最少能采集到8个好部件和8个差部件最好的部件和最差的部件之间的分布范围，应该占有产品生产过程中观察到的有意义的变化的8059产品/过程搜索的方法（2）量测所有与每个部件相关的、已经指定的过程参数在产品制造过程中，直到过程结束前，是不可能对部件是好或差做出结论的然后，运行与8个好和8个差部件相关的过程参数

37、的成对比较，对每个参数都要进行 Tukey Test，然后计算其合计终结计数如果经鉴别后，有数个过程参数具有90以上的置信度，那么就进行 ” B vs. C ” 试验，以便验证那个是真正的重要参数接下来，要进行 ”变量搜索” 或 ”完全析因法”，以量化最重要参数和它们的交互影响效应再通过 ”散布图” 或 ”调优运算”，随后再进行 ”正向控制” 、”过程确认” 和 ”预先控制” 等步骤进一步优先处理可以扩展第8步骤的不重要参数的公差，以便减少成本，虽然这样或许需要进行某些试验才能确定要扩展到什么程度60变量搜索法：Rolls Royce 对红X的研究 目的指出红X、粉红X等；捕捉所有重要主效应和

38、交互影响效应的量；放开所有不重要变量的允许偏差以减少费用 用于何处有520个需研究的变量处卓越的问题预防工具应用在基层员工工作中 何时应用在研究与开发以及开发工程中卓有成效，在生产中产品/过程表示特惩；也用于多变量图表或成对比较之后指出红X 样本量12061有效的DOE技术 常用DOE按照精确度排列（非实用性排列）-全析因法-变量搜索法- Plackett-Burman-经典DOE（分析因法）-田口正交矩阵法-拉丁方块最精确的最粗糙的“全析因法” 是最完美的，它精确的将主要效应从其它交互影响的效应中分离出来，含所有二阶、三阶.甚至更高阶的交互影响效应分离出来！ But 如果有10个因子各有2个

39、水平时，才有 2101,024个组合试验要做？所 以 变 量 搜 索 法 优 于 所 有 分 析 因 法 62变量搜索法的目标从较早的线索生成DOE技术中，减少大量的遗留原因高达实际上最大的20，并提炼出红X、粉红X 、浅粉红X将重要因子从不重要因子分离出来放宽非重要因子的误差范围，并节省许多费用对重要因子及它们的交互影响效应的大小和要求的方向进行量化，并将那些重要变量的误差范围压缩到最小，使Cp、Cpk值为2.0变量搜索法它不可少的功能是在产品或过程设计阶段中，把预防影响生产的问题放在首位在不知自变量和因变量时，变量搜索是唯一可解的答案甚至已知自变量和因变量之间关系的方程式，可在模拟阶段用变

40、量搜索法进行仿真计算，可对方程式的精确度进行必要的改进对于标准品，变量搜索法也可用于放宽误差范围和降低费用63变量搜索法：二元搜索法的原理 20 问的游戏法某人挑选一个字，字的含意可以在一本800页的字典中查到序号问题答案序号问题答案1.该页数比400页大吗？否11.是否是272页？是2.比 200 页大吗？是12.是否在左边？否3.比 300 页大吗？否13.是右边上半部？是4.比 250 页大吗？是14.是右上1/4处5.比 290 页大吗？否15.6.比 275 页大吗？否16.7.比 263 页大吗？是17.8.比 269 页大吗？是18.9.比 272 页大吗？否19.10.比 27

41、1 页大吗？是20.二元搜索法是一个系统的消除过程二元搜索的改进被应用于变量搜索法64变量搜索的方法 变量搜索4个阶段球场：决定试验用的每一个变量是否正确的变量，处于正确的水平分离重要的和非重要的因子将重要变量从非重要变量中分离出来消除非重要变量及其相关的交互影响求交运算（确认）验证重要变量是重要的，非重要变量是非重要的析因分析对重要变量及其有关的交互影响的大小和期望水平进行量化65各阶段的内容（1） 第1阶段：球场首先得决定绿Y：定量和可量测的试验中变量的选择：列出重要输入变量清单，依重要性排列每个变量的最佳水平和临界水平样本量的准则：变量：1个将属性转换变成变量：510个属性：16502个

42、早期和快速评估发展趋势：实施两组试验重复5步骤将两个以上全部最佳水平和临界水平试验重要性试验：确定最佳的绿Y是否比临界的绿Y好重要试验得到满足：正确因子已收集到重要试验没有得到满足：将最佳水平转换成临界水平以观察是否消除了影响66各阶段的内容（2） 第2阶段：分离重要的和非重要的因子实施一对试验：最重要因子的临界水平，及所余下因子的最佳水平进行试验由各种可能结果，了解因子的独立或有交互影响的效应 第3阶段：求交运算将A因子与B因子做确认试验，以观察余下的因子是否可排除实施3因子的求交运算 第4阶段：析因分析利用第1. 2. 3. 阶段所产生的，在第2阶段又不能排除的重要因子的数据来拟定析因分析

43、的数据整理对重要因子的主效应和交互影响效应进行定量分析67全析因：识别与量化每个交互影响的最佳技术 全析因的局限若n为因子或变量数，则全析因需要 2n次试验因此全析因限于4个或4个以下的因子，而变量搜索便成了选择520个因子的试验 全析因的目标由1种或多种4线索生成技术或挑选出来的2、3或4个变量中，确定那些变量重要，那些变量不重要扩展不重要变量的公差，以减低费用量化不重要变量及其交互影响效应的大小和期望的方向，并缩紧这些变量的公差，以达到2.0及更高的Cp、Cpk应防止在研究问题的早期就试图使用全析因技术然而，在设计初阶，若样本量对于线索生成工具还不足够，且设计小组可以研究部不多于4个变量，

44、那么全析因肯定会成为主要的试验设计技术AABBBBCD1324D9111012CD5768D1315141668全析因的3个基本条件请在1、2、3、4中选一个数！ 平衡原则对4个（或少于4个）变量的所有水平（通常为2个水平）进行检验平衡设计的方式是对变量和水平所有可能组合进行检验 重复原则在一次试验中，往往不可能包括所有不可控制的原因、因子或者变量，将影响结果在每一组合或部件中，重复的目的是确定每个部件中的偏差或不一致性 随机化原则人类在选择某种特定响应时，皆倾向于某种选择的偏见、情绪、预感和意见选择随机数的方法使用随机数表使用计算器使用具随机功能的计算器69B vs.C 卓越的确认技术 B（

45、Better）vs. C（Current）B和C分别代表两种不同的产品、过程、方法C代表当前产品，B相应地代表更好的产品B vs.C 的任务是确定那个更优是一种非参数型比较试验方法是一种验证工具，而非初始的解决问题的工具 B vs.C 的目标以90或更高的置信度，预测一个特定产品或过程比另一个产品或过程要好多少保证对原有产品或过程的改进的持久性选择一些较好的产品或过程，即使其质量没有什么改进，也会有某些其它实际利益同时评价多个产品、过程和材料将B vs.C 扩展到人类尝试的任一个领域在初步调查中用作一般民意测验工具70B vs.C 的原则（1）CCCCBBB红 X无风险无风险无风险风险存在结果

46、零假设(无差别)粉红 XB超级红X甲乙丙丁较差 较好71B vs.C 的原则（2）过程能力研究通常用于比较两个过程，方法是对每个过程运行50100个部件，其结果可能是所示的4种频率分布之一在图甲中，B和C没有差别，这称为零假设在图乙中，尽管B优于C，但其改进存在一些不确定性，在其重迭区，有些C部件实际上要优于某些B部件；这可能是粉红X 或浅粉红X的改进在图丙中，最差的B部件都等于最好的C部件；这是一个红X的改进在图丁中，最坏的B部件都大大优于最好的C部件；这是一个超级红X的改进。然研究此具100200个部件的过程能力需要. 很长的时间、巨大的经费和人力开支？72B vs.C 的原则（3）六组合

47、检验（Six-pack test）以简单性、图形化和有效性为目标，还以小样本为目标六组合检验 - 3个横坐标和3个纵坐标！3个B和3个C即六组合检验组合率样小的样本量能够以何种接近程度来描述两个总体中的每一个总体呢？答案在于组合律的能力组合数n 为部件总数r 为一种类型的部件总数(n-r) 为老类型的部件总数n!r!(n-r)!73B vs.C 的原则（4）使用3个B和3个C时组合数 在不重复相同次序的组合时，有20种排列3个B和3个C的方法206543213213216!3!3!1234567891011121314151617181920BBBBBBBBBBCCCCCCCCCCBBBCCC

48、CCCCBBBBBBCCCCBCCBCBBCCCBBBCCCBBBCCBCBBCCBBCBCCBBCBBCBCCCCBBCBCBCBCBCBBCBBCCBCCCBCBBCCBCBBCBBB最 佳 - 最 差74B vs.C 的原则（4）接受H0(不拒绝H0)拒绝H0H0为真正确决策错误H1为真错误正确决策检定结果真实情况4. 风险与风险H0：虚无假设H1：对立假设错误：当虚无假设为正确（即H0为真），却因抽取之样本导致采取错误决策时，通常以表示，又称型错误贸然判定时，俗称为慌张鬼的错误错误：当虚无假设(H0)是错 (或H1为真)时，发生错误而判定为真时，通常以表示，又称型错误延迟决心的，俗称为

49、呆子的错误75散布图：获得现实的技术规格和公差 散布图的目标建立现实的技术规格和实际的公差缩小重要变量的公差，以得到较高的Cpk放宽不重要变量的公差，以减少开支 工程师常以如下的方法建立技术规格和公差他们凭空给一些数字，这称为凭空分析他们从以前的设计和图面中照搬数字他们使用严格的公差来保护自己，也不太会因此有受批评他们使自己用滥了的、预先 “消化过” 的公差他们盲目地遵循供货商的建议他们用最坏的情境来设定公差他们并未向客户咨询什么是重要或着什么是不重要90是错误的76公差与费用失去市场占有率客户流失法律诉讼产品召回现场可靠性低竞争劣势政府罚款环境破坏服务呼叫率高维修费用高 与放宽公差有关的不可

50、接受的费用 与缩小公差有关的不可接受的费用与客户的实际需要无关废料多和重工多高达100的审查和检验更多的分析费用更严格的加工设备公差更短的加工设备寿命更多的材料评审委员会要求更高的供货商费用更精密的设备以满足5：1的产品设备比率更频繁的设备校准生产和质量间更多的对抗77散布图的原则在最终分析中，技术规格和公差必须追溯到客户实际需求；如果客户仅用模糊又主观的方式来表达这些需求，那么应使用如质量功能展开（QFD）、专家会诊之类的正式技术，以量化这些需求尽管可以使用如回归分析或多重回归分析之类较为复杂的技术；但是散布图具简单、图形化和有效性的优点在散布图中，纵向散布图量是所输入变量而不是所选输入变量

51、对绿Y的总贡献的一个度量在前DOE试验中（如：变量搜索或全析因）表明两个或多个重要的输入变量没有强的交互作用时，才应使用散布图，若有强的交互作用，那么应使用响应曲面的方法78正相关 一个红X条件绿Y：尺寸温度 T不清楚的正相关 一个粉红或浅粉红条件绿Y：尺寸温度 T负相关 一个红X条件绿Y：尺寸温度 T不相关绿Y：尺寸温度 T典型的散布图垂直相交79 期望 Cpk2.0时，那么将客户的技术规格宽度4等份从技术规格宽度的中间一半处划两条水平线分别与该平行四边形的顶线和底线相交，并从这两点处划两条垂直线至X轴1/41/41/2目 标 值最大最小上限下限客户要求（绿 ）Y垂直散布注：最小和最大时 C

52、pk = 1目标值 Cpk = 2确定现实的技术规格和公差806000英尺5000英尺4000英尺山峰：8600英尺响应曲面方法：交互作用的优化 目标确定两个或两个以上交互输入变量的最佳水平组合，以得到一个最大、最小或最优的绿Y（输出） 方法调优运算单纯形法随机调优运算 概念：用爬山来比喻右图是一座山的二维等高线图，图中山周围的相同高度用等高线表示，山高逐渐上升，直到山峰为止响应曲面是试图在一系列爬山试验中找到最优的响应（最优的绿Y）81调优运算法 调优运算是一种最简单的响应曲面法，使用2个交互输入变量和1个响应变量或绿Y阶段一 ：以1个输入变量的两极水平（高于和低于预先为该变量的某个适当水平

53、）及另一个输入变量的两极水平作开始，引导1个2 全析因试验，将4个响应划成一个方框，在其中心点做附加试验，以确定在该内框是否可能存在山峰阶段二 ：沿着阶段一创建的方框内最高的绿Y方向移动，用这两个输入变量的邻近水平进行2次2 全析因，再形成一个方框，这可能产生一个更高的绿Y；在依此重新在阶3、4、5等创建该过程，直到达到山峰最优的绿Y22阶段一阶段三峰值点阶段二时间温度阶段四82=91%84%88%93%96%新点91%84%88%93%新点91%84%88%阶段1阶段2阶段3单纯形法 调优运算是一个简单、图形化的循序渐进的爬山过程，但它会产生大量实验，例如有6个阶段时需24次实验 单纯法是一

54、种完善的技术，只需要较少的实验，到达顶峰点每一阶段需要(n+1)个点，n为交互作用输入变量的个数 如右图程序 阶段1 84是起点最低点，其它两个分别是88、91阶段2 删除84，并由88依91的中间点经由删除84，划一条通过并等距离处，到达更高的产能93阶段3 依序再展开，又达到更高96共试验3115次83随机调优运算最大响应如果数入变量超过4个时使用根据安全性、费用、经验、客户要求等，列出输入因子的实际范围确定要改变的随机方向和变化量确定每个因子使用范围的最大部份根据以往试验最佳水平，选择起点绘制首次随机变化的结果，如果有利，那么以相同的方向继续如果不利，以相反方向继续如果结果既不是有利也不

55、是不利时，或着两个方向的结果都是不利的，那么选择另一个随机方向继续上述步骤，直到大约4个相邻的、随机的、不利的方向和总量都已选择为止，此时将得到一个最优的绿Y 上图是5个输入变量分别是温度、压力、时间、浓度和体积，求取最大化输出84正向控制：冻结过程增益 正向控制的引导（Positive Control）工程师和技术人员试图靠检查其所生产的产品来控制一个过程，这种作法都已太晚了辛苦的建立DOE找出重要变量，如果在日常生产活中没有控制这些重要变量及其公差，没有锁住和冻结它们，所有努力都将落空 正向控制计划必须制订一个正向控制计划的体系确保重要的变量受到严格控制，其中包括 “人员” 、“方法” 、

56、“时间”和 “地点”人员：应该监控、量测和记录每一重要的过程参数方法：确定了量测这些重要参数的正确仪器（5：1法则）地点：应该是量测过程参数的最佳位置，只有如此才能真实地反映其正确值时间：是量测的频率，最初由工程判断确定。而后来由预先控制确定85正向控制计划例参数规格及公差量测人员方法地点时间预热温度220 5自动热耦合容器入口连续 倾斜角度7 20过程技术员角度盘倾斜处每次模型变更传送带速度6英尺/分钟 10过程技术员计数器控制台处每次模型变更880焊剂密度0.864gm./cc 0.008实验技术员专用重力仪实验室每天一次波焊过程的正向控制计划该计划是经成功地进行 24全析因之后制定的86

57、DOE 倒退的原因试验者没有用B vs.C 检验来确认DOE的改进试验者通常是技术型的，它们把过程维护移交给维护人员、装配人员、技术人员、操作员，而没有对正向控制在维持所得增益方面的重要性提供指导操作员多数渴望做好质量工作，但它们不是DOE解决方案中的一员；而心中相信会比工程师做的更好，因此停止了过程的控制这些过程技术人员天生就是 “欺骗的艺术家”，而且不能远离控制按钮工厂缺乏纪律要求后果的责任不明确生产线操作员觉得正向控制是一个监视他们的 “间谍系统”ISO 9000 仅仅冻结了缺陷，而正向控制却冻结了改进！87过程确认：消除不良质量的外部原因墨菲定律 “如果你觉得什么事情会出差错的话，那一

58、定会错” 过程确认所面临的挑战就是要 “消除墨菲定律”偏差可经DOE来大大减少，但仍有一些导致不良质量的外部原因可能使过程在DOE研究之前或之后半途而废，必须捕捉到这些原因并将之禁闭起来，且必须在DOE研究之前使用 导致不良质量的外部原因其5大主要类别：管理/监控不足违背良好的生产习惯对工厂/设备的忽视忽视环境人为缺陷88过程确认（1）生产线工人弥漫着恐惧心理工人的思想观念受到抑制排除错误原因未得到鼓励独断的生产线监视没有部门内部或职能交叉的队伍人员流动过于频繁过高的缺勤率没有利益共享很少或没有培训很少或没有愚巧法没有操作员确认多技能操作员未得到鼓励没有可达成的目标量测未量测不良品质的代价未跟

59、踪生产率/周期时间未量测 Cp、Cpk结果的回馈很少没有视觉/听觉的质量警告信号未对数据采取措施一数据污染工人没有关闭不良质量生产线的权力没有正向控制检验原追踪零件、文件过多把产量凌驾于质量之上对出色完成的工作缺乏赏识恶劣的工作条件 管理 / 监控不足89过程确认（2） 违背良好的生产习惯对工厂/设备的疏忽 未编写标准操作程序或着太困难工人和产品的安全性较差不良的人体工程学保管比较随意过程流与生产流推与拉系统建立、转换时间太长地面上堆积过多存货、走道拥挤难以找到工具频繁变换模型频繁中断生产线不完全的构造不清楚、混淆的、矛盾的指令网络过多为使用全面生产保养（TPM）预防性维护与损坏时修理比例低忽视以下方面滑润机器噪音机器振动机器过热电压、波动传送带速度腐蚀空气软管压力仪器未达到5：1精度没有跟踪国际标准的能力未经校正或未校正通风不足不良的失效/安全控制没有外部空气密闭阀90过程确认（3） 忽视环境（缺乏） 人为缺陷温度控制湿度控制水净化空气净化尘埃控制化学物控制充足照明通风控制静电负荷保护电磁兼容保护禁止吸烟没有遵守标准操作程序缺乏纪律蒙骗专家严重的个人主义凌驾于团队协作之上将个人问题带到工作当中酗酒、吸毒不合理的结盟要求91过程确认最好由一个