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6Sigma常用度量指标说明常用度量指标说明 6Sigma基础知识培训教材 -1-5 Lnan 在6西格玛管理的度量中，常常用到下面的度量指 标 度量指 标，它们是： FTY (First Time Yield) -首次产出率。首次产出率。FTY (First Time Yield) -首次产出率。首次产出率。 是指过程输出一次达到顾客规范要求的比率。也就是我们常说的一次提交 合格率。RTY(Rolled Throughput Yield)-滚动产出率。是构成过程的每个子过程 的FTY之乘积。表明由这些子过程构成的大过程的一次提交合格率。 RTY=FTY1FTY2FTYn式中：FTYi是各子过程的首次产出率，n是子过 程的个数。 用FTY或RTY度量过程可以揭示由于不能一次达到顾客要求而造成的报废 和返工返修以及由此而产生的质量、成本和生产周期的损失。这与我们通所采 用的产出率的度量方法是不尽相同的。在很多企业中，只要产品没有报废，在 产出率上就不计损失。因此掩盖了由于过程输出没有一次达到要求而造成的返 修成本的增加和生产周期的延误。 举例来说，某过程由4个生产环节构成（如图2-1所示） 该过程在步骤2和步骤4之后设有质控点。根据生产计划部门的 安排，投料10件。经过步骤1和步骤2的加工后，在检验发现2个不合 格品。1件须报废，另1件经返修处理后可继续加工，这样有9件进入 了后续的加工过程。这9件产品经过步骤3和步骤4后又有1件报废，1 件返修。整个加工结束后，有8件产品交付顾客。因此，生产计划部 门的统计数据是：产出率=80%。这个统计数据不能表明在这80%中 ，有一些是经过返修后交付的，这些返修活动增加了生产成本和生 产周期。如果我们用RTY来度量的话，可以看出，步骤1和步骤2的 FTY1为8/10=80%，步骤3和步骤4的FTY2为7/9=78%。如果投料100 件的话，经过步骤1和步骤2，第一次就达到要求的是10080%=80件 ，这些一次就达是要求的合格品经过步骤3和步骤4后，一次就能达 到要求的将是80件78%=62件。也就是 10080%78%=10062.4%=62.4件，而80%78%=62.4%正是我们说 的FTY1FTY2=RTY。就这个例子来说，只有62%左右的产品（6件 ）是一次就达到加工要求的，而38%左右的产品需经返修或报废处 理。 FTY=99%是不是足够好？在很多人看来，这已经足够好了。 FTY达到3.4ppm不过是种“理想”状态，实际上并不需要如此低的缺 陷比率。但是，如果我们用RTY来度量的话，可以发现越是步骤多、 越是技术含量高的过程，对FTY的要求就越高。从下表中可以看出， 如果每个子过程的FTY都为99%，那么由50个子过程构成的大过程 的RTY只有60.5%，也就是说将有40%的过程输出需经返工或报废处 理。也许，经过返修处理后，过程的输出可以100%地交付顾客，用 我们传统的产出率的统计方法，这个过程的产出率是100%。但事实 上，这个过程中存在着质量、成本和周期的巨大损失。而这些损失 是竞争力的损失。 我们还可以用下面一些度量指标衡量过程满足顾客 要求的能力： DPU 、 DPO、DPMODPU 、 DPO、DPMO DPU (Defect Per Unit) -单位缺陷数。是过程的“缺陷” 数量与过程输出的“单位”数量比。平均每个单位上有 多少缺陷。计算式为：DPU=缺陷总数/单位总数 DPO (Defect Per Opportunity) -单位机会缺陷数。是过 程输出的“缺陷”的数量与过程输出的“缺陷机会数”之 比。计算式为：DPO=缺陷总数/缺陷机会总数 DPMO (Defect Per Million Opportunity) -百万缺陷机会 缺陷数。是过程输出的“缺陷”的数量与过程输出的“缺 陷机会数”之比乘以100000。计算式为： DPMO=DPO1000000 假如一位顾客通过电话订购了4个汽车备件，希 望5天内交付。那么，对交付过程来说，关键的顾客要 求CTQ是及时交付订货，顾客要求的规范限USL是从 接电话之日起5个工作日内，过程的缺陷是备件超过5 天发出。对这次电话订货来说，有4个缺陷机会，因为 每一个备件都可能延迟发出。如果该电话销售部门6个 月内共收到电话订货20个，每个订货4件，其中未能准 时发货的5件。那么，该过程的： ? DPU=5/20=0.25表示平均每次订货中有0.25件产 品不能准时发出 ? DPO=5/（204）=0.0625 表示不能准时发货的 产品占发出的所有产品的6.25% ? DPMO=0.06251000000=62500 表示如果发出 1000000个产品的话，将有62500个产品不能准时发出 。 对很多产品或服务过程来说，满足顾客要求的特性不 止一个，引起不合格的缺陷不止一处。采用DPU或 DPMO可以更准确地度量过程满足顾客要求的能力，给 我们更多关于过程缺陷的信息。 如果度量条件允许的话，应尽量使用连续型数据并根 据这些测量数据与顾客要求目标值的偏离程度作为过 程满足顾客要求的能力的度量指标： 平均值、Z值平均值、Z值 通过对过程输出的准确测量，可以获得连续型的测量数据。根据 这些数据，可以计算出过程输出的平均值和标准差，用这两个参数可以 计算过程的西格玛水平，表示过程满足顾客要求目标值的能力。计算公 式是： ：式中min表示取Zpu和Zpl两者中小的。 比如：某顾客对某产品的性能十分关注，要求该性能为Y=100.01。 供应商A提供的10个产品的测量数据为：10.009、10.005、9.992、 9.999、10.008、10.007、9.997、9.999、10.009、9.995。供应商B提 供的10个产品的测量数据为：10.002、10.003、9.998、9.999、10.001、 10.003、9.999、9.999、10.002、9.998。那么，谁更能满足顾客要求 呢？根据这些数据，我们可以分别计算出它们的平均值和标准差。 供应商A的平均值为10.002，标准差为0.00632。供应商B的平均值为 10.0003，标准差为0.00211。将这些数据以及顾客要求代入上面的Z 计算公式，可得供应商A的西格玛水平为1.27，供应商B的西格玛水 平为4.60。也就是说，供应商B的产品更接近于顾客要求的目标值 （此例中，顾客要求的目标值为10），因此供应商B满足顾客要求的 能力远高于供应商A。 又比如：某顾客采取无仓储管理（JIT），要求供应商A提供产品的 交付期为下定单后第30天，早于30天的话，供应商A自己负责保管， 每天需付额外保管费，但最多可保管7天。下面是供应商A的10批产 品交付时间的统计数据：29、27、25、24、29、26、23、25、30、 24（天）。那么，该供应商交付过程的西格玛水平是多少呢？根据 交付时间的统计数据， 我们可以计算出该过程的平均值等于26.2，标准差S=2.44。该过程 的规范限LSL=23。将这些数据代入公式，可得