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6 Sigma Yellow Belt,話說從頭,6 Sigma Yellow Belt,單元一 6 Sigma 簡介 Minitab 介紹 QC 7手法 介紹,6 Sigma 簡介,本章教學目標 認識什麼是六標準差 如何以 6 Sigma 推動的程序完成六標準差專案,Motorola 與 6 6是由 Mike J. Harry博士最先開發出來的一種品質管理的手法，並於1986年將6 Sigma的方法運用於摩托羅拉公司，其結果是產品不良率大幅降低 6的發展與成效,為什麼要 6 Sigma,摩托羅拉,聯合訊號,通用電子GE,3M,1987-1994 降低製造成本22億美元 獲得 “美國國家品質獎”,1992-1996,1995-2000,如 Boeing、Nokia、 TI等世界級廠商皆以使用 6方法來進行改善,其中不乏我們重要的客戶,6 Sigma的應用 已廣泛的應用在 製造、財務、 服務各領域,什麼是 6 Sigma,以客戶為中心 以 “滿足客戶的需求” 為根本 傾聽客戶的需要,規畫改善的方向 以數據為導向 利用事實管理的方法，讓所有的績效 以數據呈現 要求衡量的目標要可量化， 以科學的方法追求零缺失的經營目標。,所以說 6 Sigma是以客戶為中心, 系統式以數據為導向的問題解決方法,集中流程,減少變異,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,X,偏離目標,過於分散,精確地集中在目標,客戶的需求- 打靶的例子,Target,USL,LSL,Target,USL,LSL,Target,USL,LSL,偏離目標,過於分散,精確地集中在目標,集中流程,數據化的表示,減少變異,品質水準,DPMO: Defect Per Million Opportunity 每百萬次機會中之缺陷數,我們流程中的希格瑪水準是多少 ?,長期DPMO 平均值中心偏移1.5,認識標準差(希格瑪),常態(正態)分配的概念- 當量度一群人的某項特質時(如身高、體重),可透過計算得到平均數,距離平均值一定距離(標準差)必定包含某固定百分比的人數,而距離平均值越遠,人數越少;發現這種現象在人數多(樣本數夠大)的條件下,上述分佈現象幾乎成為必然現象。 迪莫瑞(A. Demoire)以數學式導出上述的概念,平均數()及標準差()決定了 常態分配的圖型,3個希格瑪水準,6個希格瑪水準,不同的希格瑪水準,誰會拿到訂單?,在客戶相同標準的要求下,良率:93.4%,良率:99.9997%,練習- 計算直通率及良率對成本的影響,全部賣出賺了20萬,扣掉材料15萬,製造費用3.5萬, 還有1.5萬的利潤, 對嗎?,練習- 計算直通率及良率對成本的影響,影響表現的優劣- 變異!,93.4%,93.4%,93.4%,93.4%,製程A,製程B,製程C,製程D,87.2%,81.5%,76.5%,93.4%,累進良率,99.4%,99.4%,99.4%,99.4%,製程A,製程B,製程C,製程D,98.8%,98.2%,97.6%,99.4%,累進良率,甲公司,乙公司,製程中23.5% 的產品經過 返修或報廢,製程中2.4% 的產品經過 返修或報廢,返修成本 10:1,流程中隱藏著看不見的成本, 人力、工時及對客戶的承諾,3希格瑪,4希格瑪,6 Sigma 推動的目的,頻率,六標準差的目的，在於降低流程變異 透過六標準差專案，由A移到B,藉由降低變異，所提供的產品或服務將能滿足顧客的需求,產品的設計,零件物料,製造的流程,產品的變異來自於,如何找出流程的變異,流程圖,FMEA,SPC+ 控制計畫,因果矩陣,實驗計畫法,所有影 響因素,15,10,5,透過 “以下的工具”的篩選 找到我們要控制的影響因子,D(定義),M(量測),A(分析),I(改善),C(控制),認識及控制 變異因子,影響結果的主要因素,待改善的問題,回顧這一節,認識6Sigma的源起 6Sigma的出發是以 “客戶的需求”開始 品質水準-希格瑪水準() 變異對製程的影響,成本的影響 運用工具找出關鍵變異-6 Sigma的發展工具-後續課程 流程圖: 因果矩陣圖: FMEA 失效模式分析: 實驗計畫法:(綠