6sigma六西格玛质控方法培训教材.ppt

6s,现代品质的追求,六个西格玛介绍内容一、六个西格玛导入1、6的产生由财富论坛说开去下一个增长点在哪里21世纪是质量的世纪（放映Juran演讲片段）99%合格够不够没有量化就没有管理3、6的历史与成就二、统计学基础1、随机抽样与数据类型2、数据分布3、数据的集中趋势（平均值）与离散描述（）4、过程能力（Cp,Cpk,Ppk）5、统计过程控制（SPC)6、变差分析（ANOVA),三、6的意义与计算1、DPU的意义与计算2、DPMO的意义与计算3、DPMO与X的转换4、工序指数Cp、Cpk与6的关系5、3与6的比较四、6战略1、质量的概念不再只局限于产品的质量2、6是公司文化的中心3、6的组织架构4、制造业与6五、6战术（DMAIC)（演示一个6项目）1、Define(定义)2、Measure(测量)3、Analysis(分析)4、Improve(改进)5、Control(控制),6s导入,财富全球论坛在香港,讨论全球经济发展的新动向,潮起潮落,谁主沉浮,新的增长点,世界各大公司的总裁门都在思考同样一个问题,新技术高风险高回报,新管理无风险稳定回报,6继往开来，开创管理新理念,下一个增长点在哪里？,20世纪是生产率的世纪，21世纪是质量的世纪,(JosephM.Juran,生于1904年，现代质量管理的创始人之一，编著有质量控制手册，提出质量改进“三步曲”理论,在美国99%的合格率(2.6)将意味着:b每小时丢失20,000个邮件p每天有15分钟喝上不安全的水h每周作错5,000次手术j在大部分主要机场,每天有两次过长或过短的着陆s每年开出200,000个填错的处方g每月大约会停电7小时6的标准是在一百万次机会当只有3.4次出错,6sisWayofQuality!,制造,财务,市场,人事,服务,一矢中的,Wedontknowwhatwedontknow.Ifwecantexpresswhatweknowintheformofnumbers,wereallydontknowmuchaboutit.Ifwedontknowmuchaboutit,wecantcontrolit.Ifwecantcontrolit,weareatthemercyofchance.,Ifwedontknow,wecannotact.Ifwecannotact,theriskoflossishigh.Ifwedoknowandact,theriskismanaged.Ifwedoknowanddonotact,wedeservetheloss.,没有量化就没有管理,6是可量度的持续改进,TQM强调持续改进的方法，无统一的尺度衡量进度仅局限于产品的质量,ZERODEFECT零缺陷一个可以接近但不可达到的目标仅局限于产品的质量,6设立了可量度的目标和可执行的程序与方法，应用面覆盖公司运作的所有部门。,1987年MOTOROLA摩托罗拉首创1994年ALLIEDSIGNAL联信1995年GENERALELECTRIC美国通用电器美国及世界各大公司,6的发展与成果,ATRADEMARKFROMMOTOROLA,6s,WeareinbusinesstomakemoneyWemakemoneybysatisfyingneedsWeareabletosatisfyneedsbydoingEveryneed/dopairisaninteractionTheaimofcustomerfocusisonimprovingneed/dointeractionsRepetitionofthesameactionconstitutesaprocessImprovementofourbusinessmeansimprovementofourprocessesCustomersneedproducts/serviceson-time,withzerodefects,atthelowestcostSupplierscreateprocessestogenerateneededproductsAsprocesscapabilityimproves,theproductqualityincreasesAsqualityincreases,costsandcycle-timegodownTheattributesofcustomersatisfactionmustbemeasurediftheyaretobeimprovedToimprovemeanswemustbeabletopredictandprevent,notdetectandreactPredictioniscorrelatedtocertaintyMaximizationofcertaintyisdependentuponthemeasurementofprocesscapabilityProcesscapabilityisbestunderstoodandreportedusingstatisticsStatisticsisdependentupondataDatamustbecollectedintheprocessaccordingtoaplanStatisticsisusedtoconvertrawdataintomeaningfulsummaryinformationStatisticalinformationisusedtoreporton,improve,andcontroltheprocessThebasisofstatisticsisthemeanandstandarddeviationThemeanreportsonprocesscenteringThestandarddeviationreportstheextentofvariationorscatteraboutthemeanBycombiningthemeanandstandarddeviation,thesigmaofaprocesscanbecalculatedThesigmaofaprocesstellsushowcapableitisTheprocesssigmacanbeusedtocomparesimilarordissimilarprocessesSuchcomparisonofprocessesiscalledbenchmarkingBenchmarkingisacompetitivetoolusedtouncoverwhatwedowellandnotsowellOncebasiccompetenciesanddeficienciesareknow,correctiveactioncanbetakenCorrectiveactionleadstothereductionofdefects,cycle-time,andcostThereductionofdefects,cycle-time,andcostleadstoimprovedcustomersatisfactionAscustomersatisfactionimproves,thelikelihoodofdoingbusinessincreasesAsbusinessincreases,we(asindividuals)growandprosper,摩托罗拉公司在通讯行业迅速崛起德克萨斯仪器公司的产品缺陷在一年内降低了87%联信公司在97年第四季度由六西格玛项目带来的收益高达10亿美元GE实施六西格玛后，股票市值飙升，1997年起年年被财富杂志评为美国最受欢迎的公司。,6就是财富,6s的意义与计算,s是一个希腊字母,用来描述过程的变差6s最初由Motorola公司发起,逐步被越来越多的世界级大公司所采用68.2%的数据落在1s以内95.4%的数据落在2s以内99.7%的数据落在3s以内99.99999975%的数据落在6s以内,s个数的计算(连续数据）,Z=,s,Min（USL-T）,（T-LSL）,Z=3Cpk,计算s个数的概念与公式,Unit:单元，被研究对象的基本单位。如一件产品、一次服务、一个过程等。Defect:缺陷，任何未达到要求的特性DPU(Defectsperunit)=Defects/Unit=缺陷数/单元数PPM(DefectsperMillionUnits)=Defects/Unitx106=缺陷数/（单元数X106)TOP(TotalOpportunities)=Units*Opportunities(总机会）=单元数X每单元发生缺陷的机会DPO(DefectsperOpportunity)=Defects/TOP(每个机会中产生的缺陷数）=缺陷数/总机会DPMU(Defectspermillionunits)=DPUx106（每百万单元中的缺陷数）,DPMO(DefectsperMillionOpportunities)=Defects/TOPx106=缺陷数/TOPx106FirstPassYield(一次合格率)=全过程中未产生任何缺陷的单元数/总单元数RolledYield(单元的缺陷数为零的几率）（Thelikelihoodthatanygivenunitofproductwillcontain0defects)YRT=e-DPUYRT=P(ND)*P(ND)*P(ND)*.P(ND)nP（ND)表示零缺陷的几率Ynorm(NormalizedYield正态合格率）=1-DPO=nYRT(连续过程的平均合格率）n=过程的个数Zlt=NormSinv(Ynorm)（在电子表格Excel的函数fx中的统计类中，或查表）Zst=Zlt+1.5,计算s个数的概念与公式（非连续数据）,计算s个数实例,M(每单元产生缺陷的机会）=50Units（单元数）=1000Defects（缺陷数）=500TOP=MxUnits=50000DPO=Defects/TOP=0.01DPMO=DPOx106=10000Ynorm=1-DPO=0.9900Zlt=NormSinv(Ynorm)=2.33Zst=Zlt+1.5=3.83,93.32%,Long-TermYield,Long-TermYield,4,2,308,537,3,66,807,6,210,5,233,6,3.4,不同s个数的比较,(DistributionShifted1.5s),s,PPM,过程能力,-,ProcessEntitlement目标,统计学基础,统计的类型全体统计例如全国人口统计，所有批次的合格数量，全体员工的考勤状况等等。总体：被统计的对象的全体。总体大小N：统计对象的总数。抽样统计有的特性无法进行全体统计或没有必要进行全体统计，如塑料的抗拉强度、一筐苹果中每个苹果的重量等等。因此从总体中抽出一部分样本进行调查，用样本的调查结果来推测总体的状态。样本：从总体中抽出的一部分样本大小n：样本的个数，又称为样本容量。,统计数据的类型.计量型数据如温度、压力、时间等可以连续读数的特性数据。其数据的分布多数为正态分布。.计数型数据如好坏、合格与不合格、一级二级三级等计数的数据又称为计数型数据。其数据分布为二项分布或泊松分布。不同的数据类型采用不同的控制方法。连续型数据采用XbarR、XbarS或XMRChart;计数型数据则采用p、np、c、uChart。两种数据类型在一定条件下可互相转化。最好采用连续型数据。,连续数据的评价平均值、中位数标准偏差,数据分布图在实际统计中，统计结果是分段表示的，因此作出的分布图为柱形图。在分析数据时，通常将它拟合成连续的曲线。,数据的分布有多种类型，其中正态分布是最常见和最实用的分布形式。,正态分布左斜分布右斜分布双峰分布,68.2%的数据落在1s以内95.4%的数据落在2s以内99.7%的数据落在3s以内99.99999975%的数据落在6s以内,正态分布的特征,X=样品的平均值,中心极限定理数据小组的平均值趋向为正态分布一组数据的分布可能为不同的形式，但如果将该组数据分为若干个小组，然后计算每个小组的平均值，这些平均值的分布趋向于正态分布，小组的容量越大，越接近正态分布。x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12xn-1,xn(x1,x2,x3,x4,x5),(x6,x7,x8,x9,x10),(x11,x12),(xn-1,xn)xaxbxc为正态分布,一切数据都可以通过分组的方法归结于正态分布！,Cp,Cpk与Ppk,工艺潜能指数,工艺能力指数,工艺表现指数,Ppk=长期的Cpk,3在30年代,没有电子计算机和计算器,人们用近似的方法估算标准偏差,另外,在数据不多的情形下,估算的结果更接近真实情况。现行的控制图中的计算方法都采用近似方法.s近似=R/d2d2可从常数表中查到.R是一组数据的极差,即一组数据中的最大值减去最小值.,标准偏差的计算,1使用电子表格Excel将要计算的数据输入表格的一列或一行点击fx图标，出现函数选择框，在左边的框中选择“统计”，在右边的框中选择“STDEV”.选择所要计算的数据，点击“确定”2使用统计软件（如Minitab等）,三种方法的计算结果有差别！,统计过程控制(SPC)1.对于计量型(连续型)数据采用Xbar-RChart均值极差图Xbar-SChart均值标准差图X-MRChart单值移动极差图2.对于计数型(非连续)数据采用pChartnpChartcChartuChartXbar-R图最为广泛地使用,应用于小组容量小的连续数据.Xbar-S图应用于连续数据,小组容量可以较大,需借助计算工具.X-MR图应用于难以分组的连续数据.p图应用于不合格品率np图应用于不合格品数c图应用于不合格数u图应用于单位产品上的不合格数,控制图示例,变差分析（ANOVA）,分析两组数据或多组数据之间的区别（One-wayANOVA）分析一个输出结果和多个输入因子的关系（Two-wayorHigherANOVA）,采取某一改进措施后，如何证明改进是有效的？同时采取多个措施后，如何证明某些措施是最有效的？,AnalysisofVariance(BalancedDesigns)FactorTypeLevelsValuesPoisonfixed3123Treatmenfixed41234AnalysisofVarianceforSurvivalSourceDFSSMSFPPoison21.033010.5165123.220.000Treatmen30.921210.3070713.810.000Poison*Treatmen60.250140.041691.870.112Error360.800720.02224Total473.00508,ANOVA因子分析示例,6s战略,简单理解消除变差和缺陷消除产生变差和缺陷的机会深入理解优质产品和服务的目标世界级大公司的量度先进的楷模经营的哲学增强竞争力的超前目标实现以下目标的手段客户为中心突破性革新持续改进全员参与,AlliedSignal对6的理解,6s是公司文化的中心,一切经营表现的评定以s为尺度费用倾向于6s项目专职从事6s的人员在福利待遇上特殊关照，如持公司股票全员培训，全员参与,经理职位的职员必须取得绿带资格开展各种6s活动，如项目比赛纪念品,财务,应用于经营的各个方面,制造业与6s,6s起源于制造业，对于制造业也最为实用1、品质保证过程品控客户投诉2、制造过程工艺改进生产效率3、物流管理准时发送库存与计划,6s组织架构,Greenbelt绿带,全体员工,Blackbelt黑带,MasterBlackbelt总黑带,24小时培训,接受40小时培训在黑带指导下完成一个项目,所有经理主管工程师,40人中设一个,接受200小时培训完成一个以上的项目,统计学专家监督项目进度，审批项目,800人中设一个,正确的人,正确的项目,恰当的培训,良好的基础,6s成功的关键,智慧勇气,过程结果,高效及时,目标支持,6s战术,Define(定义)选择质量关键点作为改进的对象Measure(测量)测量过程的能力,确定该进的目标,检查测量系统的能力Analysis(分析)调查失效的原因,选择主要的原因为行动的目标Improve(改进)设计方案并进行试验(DOE),找到改进的方法Control(控制)对改进后的工艺过程进行控制,Define项目选择,确定CTQCriticalToQuality质量关键点,以客户为中心,客户的需要Quality质量Cost成本Delivery运送,公司内部需要改进工艺改进管理提高效率提高员工能力,QFD,将客户的投诉、反馈和希望，转化为内部改进的要求,以金钱为导向,公司不是慈善机构，任何改进行动必须产生经济效益财务人员计算费用和效益公司总经理和财务经理共同审核效益总黑带审核、批准整个项目,以s为尺度,收集数据，了解目前的状态计算s个数设立项目设定规范（LSL,USL)树立短期和长期的目标(提高s的个数）选择各方面相关人员，成立项目小组,Measurement测量,计算目前的表现或过程能力1、长期表现（当成一组数据进行计算）,2、短期表现（对数据分组后进行计算）,GRnoeffectAlternativeHypothesis(Ha)-statementthatachangehasoccurred,sometimesinaspecificdirection(e.g.,newrouteisfaster);usuallywhatwearetryingtoshow2.Decideonanappropriatestatisticaltest(Z,t,F,etc.),significancelevel(a),anddetermineadecisionrule(whentorejectthenullhypothesis)3.Collectthedata4.Calculateateststatisticbasedontheobserveddata(Zobs=.)5.DrawConclusions,Beforedata,Afterdata,Ho:nochangeinaveragetime(=11.21)Ha:averagetimeisreduced(11.21)DecisionRule:RejectHoifZobs-1.645n=20,x=11.18,=0.04(assumeknown)sinceZobs=-3.35-1.645,hewouldrejectHo,100mTimeExample,(1)StateHoandHa(2)Usenormaldistribution=0.05(3)CollectData(4)TestStatistic(5)DrawConclusions,11.21,x,Z,0,-1.645,area=.05,3.35,20,0.04/,11.18-11.21,n,/,x,Z,0,obs,-,=,=,-,=,s,m,Improvement改进,DOE实验设计,解决4-6s的问题,1.随机试验2.单因子试验3.全因子试验4.部分因子试验5.其他试验,试验方法,不同试验方法各有千秋,全因子试验,2kFullFactorials,K个因子，每个因子取两个变化水平试验次数:2k易于计划和分析对定量因子和定性因子都实用均衡全面有利于确定因子之间的相互作用,23全因子试验示例,某化工产品的合成产率与温度(Temperature）、原材料的浓度（Concentration)和催化剂的类型(Catalyst)有关.试验时选择的条件为:温度:160oC(-1),180oC(1)浓度(%):20(-1),40(1)催化剂:A型(-1),B型(1)试验设计表如下,计算某因子的影响,以温度为例,高温下的平均值,71.00,低温下的平均值,49.25,影响(),21.75,温度影响Effect=,(56+55+88+85)(54+47+51+45),4,4,=71.00-49.25=21.75,同样的方法计算浓度、催化剂的影响,因子之间的相互作用,各因子单独对产率的影响（图表）,因子之间相互作用图,温度受催化剂的影响,老板，这个DOE要做16次试验,混蛋，16次太多了，没那么多钱给你玩,部分因子试验,在23全因子试验