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1,1.品质的重要性(1)品质与企业竞争力(2)提高品质的2种方法：,优良品质,品质,企业竞争力,确保设计，固有（源流）技术,均匀品质,生产工程的散布最小化,政策，战略,散布的85%以上是管理的责任-deming博士,品质活动应该是全员参与的活动，不能光靠想法或者口头说话，得具有向上品质的挑战意识，需要持续参与的政策与战略。可以实现品质政策及战略的制度为了有效完成课题，培养人才,2,2.spc的统计工具(systemplanningcontrol)(1)spc的一般统计工具,qc7tool-histogram-特性要因图-pareto分析-checksheet-graph-散点图新qc7tool-连贯图法-系统图法-matrix图法-pdpc法-arrowdiagram-亲和图法(kj法)-matrixdataanalysis平均/散布的尺度,概率分布,管理图,工程能力,高级管理图(cusum,ewma)统计的推定及假设检定新的分析技法(多变量分析,回归/倾向分析)信赖性技法(fmea,fta,weibullanalysis)其他特别管理图(q-chart,g-chart)品质工学,taguchi法实验计划法,分散分析,(2)spc的高级统计工具,3,样品大小,对象,基础,规格界限,管理界限,用途,依存,工程稳定性监视,工程变动,产品的一致性,产品,测定,技能,工期,产品,何为工程能力?工程能力是处于管理状态的工程所作出的品质向上能力.换句话说在标准化的工程上生产出的制品(尺寸,不良率)表现的散布的范围叫做工程能力.工程能力指数的基本概念把工程的状态数量化,使其能力能够以客观化评价的指标来比较质量散布程度(基本:6)和工程的质量规格(公差:t),就能够测定工程能力指数(t/6)规格界限与管理界限的比较,4,统计技术的目的市场分析信赖性规格,寿命/耐久性工程管理工程能力的研究确定品质水准/检查方案数据分析性能或不良分析确定品质水准/检查方案统计技术的方法实验设计(doe)/因果分析显著性检验方差分析(anova)/回归分析(regression)安全性评价/风险分析统计抽样检查(samplingcure)管理图(controlchart)/累积和技术(cusum),5,有三种有价值的方法须用于评价所有重要工程的表现1.cp:潜在工程能力指数用于评价工程能力2.cpk:工程能力指数用于评价工程能力3.st:不稳定指数用于决定工程的稳定性,6,1.潜在工程能力指数(cp)cp是规格宽度与工程分布的比率值cp=规格宽度/工程分布=(usl-lsl)/6sigma规格宽度是预先决定及固定的,所以影响cp的量是工程分布,分布很度(多变化)时,cp就变小,说明工程能力低分布很窄(小变化)时,cp就变大,说明工程能力高,cp不考虑任何工程飘移,它假设工程处于理想状态,即中心正好处在两规格界限中间作为一个重要的概念推理,cp在单侧规格的工程中不存在,7,2.工程能力指数(cpk)在现实生活中,几乎很少的工程满足其设计的目标,但是,一个偏离目标的工程需要进行修正处理cpk就是在考虑其偏离目标的情况下的真实能力1)修正指数k=(目标-工程平均)/(1/2规格宽度)2)工程能力指数cpk=cp(1-k)当工程完全满足目标时,k=0,此时cpk=cp,8,在下列情况:-规格中心未被规定时-规格中心在规格界限的中心时-单侧规格界限时,近年来顾客观点和要求发生了重要的变化,顾客不仅仅要求制品“满足规格“,同时期望制品”满足中心“此点已变得越来越重要而“满足规格”则越来越无关紧要左图两曲线代表制品变动与顾客满足度的关系,制品离中心越远,满足度越低,要取得最高的顾客满足度,只有使制品正好满足中心,cpk可以简化计算为:cpk=(xbar-靠近的规格值)/3sigma注意:规格中心不在两规格界限的中心时不可使用上述公式,当下列一个或两个条件被满足时,cpk会增大:-xbar离规格中心越来越近时(k变小)-工程分布越来越小时(工程变化小,9,cp和cpk的使用cp和cpk用于决定一个工程的能力,可以通过这两个指数来获得关于工程能力的重要情报:-cpk反映现在的工程能力,因为cpk与工程不良率无直接关系,它可以用于调查生产制品满足规格的工程能力cpk也可以用于工程改善计划及预测工程的结果等-cp与cpk必须同时使用,它们能讯速反映实际工程偏离中心的程度,以及将工程带回可能位置需要做的工作.,10,cpk和工程稳定性只有当工程在统计控制下cpk才是一个有意义的工程能力指数,因为不受控时,工程是不可预测的,所以也不能保证将来的工程同今天的一样,对于此类工程cpk仅仅反映那一瞬间的能力,因此没有人敢用此种cpk来决定一个工程的长期能力一个不受控工程的cpk只是提供了一个对工程误导的信息,因此cpk不可用于不受控的工程cpk和正态分布数据上述关于cp和cpk的内容只适用于正态分布,只有来自正态分布工程的cp和cpk计算值才有一定的统计意义因此,用于cp和cpk计算的数据必须先验证是否为正态分布,11,非正态分布的cpk来自非正态分布的cpk不具有同样的统计意义例如:来自非正态分布的cpk值与来自正态分布的cpk值虽然一样,但不良率却完全不一样因此,对分布形状没有认识的话,使用cpk可能会导致错误地评价工程能力,这些错误可能会更进一步的导致技术或商业上的决策失误,曲线1为正态分布,曲线2为严重倾斜分布,曲线3为矩形分布.他们有同样的平均值和标准方差,因此有同样的cpk值但是很显然,三个工程能力不一样及生产制品的不良率也不会一样因此,如果不知道它们的分布时,仅凭cpk值我们会认为其具有类似的工程能力及可生产同样品质的制品,12,一般地,有三种技术可用于非正态分布1)处理数据成为一个正态分布2)根据经验模型来决定不良率3)按正态分布计算cpk,但只有完全理解分布的形状时可使用此cpk,同时可以参考用于推断工程能力的趋势注意:此cpk值不可单独用于重要的技术或商业的决策,13,3.不稳定系数(st)传统的制造工程表现用cp和cpk来评价用此类方法可以帮助缩小工程的散布但是,当瞬间测定一个工程时,cp和cpk不能反映出工程随时间变化的一致性cp和cpk评价工程时未区分特殊原因和普通原因,这意味着一个具有很高的cpk值的工程仍可能存在特殊原因,14,图例显示cpk很高的工程也可以是不稳定的在某一时间,cpk可能很高,但工程不具有一致性,工程平均值也不维持在同一水平,工程分布也不总是一样如果单独考虑cpk可能会误认工程很好,但实际是非常不稳定及不好,15,因此,增加一个不稳定系数st来调查现在工程中是否存在特殊原因st是通过测量指定工程中不受控点的数量来计算st=不受控点的数量/全体点的数量*100%1)如果所有点受控,则st=02)如果所有点不受控,则st=100,因此,不稳定系数可正确解释现在工程中不稳定的比率,16,如果现有的工程中不存在特殊原因,则st=risk例如:因为在大量生产中一个点在3sigma外的risk=0.27%,如果st0.27%,说明工程不稳定(有很多不受控点),另一方面,如果st总是于0,说明工程已得到改善管理限已大6sigma,此时在此缩小分布的基础上要重新计算管理界限不稳定系数-提供了一个判断工程有无特殊原因的方法-告知工程是否已得到充分改善及是否要变更管理界限不稳定系数提供了用于持续改善的方法,而这是cp和cpk不能代替的,17,2.工程能力(cp,cpk)的计算理论工程能力指数(cp),cp只表示对变动的工程的潜在能力.即,工程在规格限度内的中心上进行正确的作业时表示相对于规格界限的工程的状态.因此,无法提供工程的效果是否在中心的信息.一边规格的工程能力指数cp(cpu,cpl)只有规格上限时cpu=只有规格下限时cpl=,su-x,3,x-sl,3,18,3.工程能力(cp,cpk)的评价,0.500.50to0.830.83tol.51.5orgreater,1.001.00tol.331.33to2.002.0orgreater,无法接受的工程工程分散的一部分在规格之外难以接受的工程工程的分散勉强在规格以内可接受的工程规格内的工程分散良好的工程对误差能够提供适当余地的工程,评价,cp,cpk,19,现实的工程能力指数(cpk),cpu=,cpl=,cpk,比较2个,选择小的,cpk=(1-k)cpk(偏移度)=,规格的中心-data的中心,规格幅的1/2,su-x,3,sl-x,3,20,测定系统分析,1.概要2.用语和概念3.测定系统评价指标,21,1.概要,测定是?为能显示对特定属性的关系，给事物以数据。测定并非绝对的。这些是测定process的结果，与其它测定process相同都具有变动。测定系统分析提供整个process变动中有多少部分根据测定系统决定的系统性接近方法。,msa由其它方法证明之前，在project应考虑为重要的x。,22,测定系统分析的必要性,为何进行测定系统分析？事例问题有把良品判定为不良或把不良判定为良品的概率各自0.01,0.02的测定系统。工程真不良为1%时，观测不良率是多少？观测不良率为2%时，实际不良率是多少？,23,解：p=99%*0.01+1%*(1-0.02)=1.97%2%=(100-x)*0.01+x*(1-0.02)x=1.03%,真不良为1%时检查结果不良率约显示为2%，我们知道的不良率与事实有很大的差距。即，视为不良废弃的产品中实际有一半是良品。由此发生的损失只要校正测定系统即可解决。,24,观测值变动要素,即使得到了测定后由数值显示的data，也并非能够把现实完整地表现出来。从而，有必要确定已有的data反映真实的程度有多少。,我所看到的data有可能并非与实际100%一致！,25,测定时主要考虑事项,妥当的区别力(discrimination)在规格幅和整体工程变动的6中可判断小的1/10以下。例）允许公差：1.000gage区别力：0.100时间上稳定性测定误差或散布,26,2.用语和概念,正确度(accuracy)测定值的平均和真值的一致程度真值理论上正确的值nist(nationalinstituteofstandardsandtechnology)标准等倾斜(bias)测定值的平均和真值的差测定工具的误差,精密度(precision)测定系统的总变动(variation)构成要素重复性(repeatability)再现性(reproducibility)安全性(stability)测定值的分布和其平均及对标准偏差经过长时间，一定并可以预测的程度漂流或突然的变化，无周期性等可制成倾向度(trendchart)进行评价,27,正确度,观测值的平均和真值的差异差程度,真值(referencestandard),平均值,真值指根据可推测的公认标准仪器的测定值。,正确度低的潜在原因gage的刻度调整不妥当作业者使用gage不准确不明确的步骤书人为的界限,28,精密度(precision),重复性(repeatability)测定系统的固有变动在同一条件重复测定同一对象同一测定者同一测定器同一环境条件也称重复试验错误或短期变动,再现性(reproducibility)不同条件下测定同一对象不同测定者不同测定器不同环境条件长期被推定为在其它条件下得到的测定值平均的标准偏差,精密度是包括重复性和再现性的测定系统中整体变动的推定值。,29,反复性,同一人利用同一装备重复测定同一部品的同一特性,虽不正确但重复性好!,虽然正确但重复性太差了!,重复性低的潜在原因测量仪器人gage需要修理环境原因(照明,噪音)需要更精密的gage身体原因(视力)有需要改善的部品,30,再现性,不同(同一)人利用同一(不同)装备测定同一部品的同一特性。,虽不准确，但检查者间再现性非常好!,检查者间再现性非常不好!测定方法是否还没形成标准化?,低再现性潜在原因测定步骤不明确作业者没有学清楚gage使用方法和gage读法事务间接project情况测定定义不明确,31,稳定性,随时间的正确度或精密度的变动程度随时间经过，根据异常要因影响测定系统的变动。,32,练习：正确度和非正确度,观看下面4个图，评价正确度和精密度,在表格里正确标识,33,3.测定系统评价指标,测定精密度,重复性,再现性,标准偏差,精密度,散布,正确度,平均,倾斜,测定误差分解,测定误差=精密度+正确度,34,测定能力评价指标的分类,测定系统分散:测定系统整体性的精密度测定系统的使用与否判断基础%贡献度(%contribution)和产品/工程变动的比较;%r&r(%repeatabilityandreproducibility)s/n比(single-to-noiseratio)numberofdistinctcategories和公差的比较p/t概率(precision-to-toleranceratio),精密度,正确度,35,精密度评价指标,2.,1.%contribution,3.,5.15=2.575*2，5.15包括整个观测值99%的范围,),(,),(,snratio,ms,p,s,s,测定系统变动,部品变动,=,4.,相应测定系统可区别的区间的数,numberofdistinctcategories=sn比*1.41,5.,36,测定能力评价基准,37,sixsigma概要,1.sixsigma?2.sixsigma的特征3.sixsigma构成要素,38,-sigma这个词来源于希腊字母，用于计算统计上的变动-sigma的根本目标是通过持续的品质改善达成顾客的满意-sigma是一个目标,即产品和工程在每一百万机会数中只有3.4个缺陷或者说99.99966%的良品率,1.sixsigma?,(1)sixsigma是什么?,39,-对一项业务或工程来说,sigma是显示其实施状况的尺度,sigma值越高越好.sigma值显示了不良发生的频度,当sigma值提高了,成本和工时下降了,而顾客满意度上升了.-当前,大部分结构的业务是在23sigma之间的水平,40,(2)3sigma和6sigma的差异,-3sigma=93.32%=一本书中的每一页中有1.5个拼写错误的单词-4sigma=99.38%=一本书中的每30页中有一个拼写错误的单词-6sigma=99.99966%=一个小型图书馆中的所有书中有一个拼写错误的单词,41,(3)6sigma不同于其他品质活动,-sixsigma不是标语或留于形式,它最根本的是向我们指明了一条行使管理职能的道路.这是公司最难的问题ge总裁jack.wolch-sixsigma应当被当作共同业务而不仅仅是品质活动来看待,推行6sigma改善活动不会破坏现存的品质活动积极的方面,sixsigma是一个大公司决策的革命性进步,将产生比现有活动更多的改善效果,42,-sixsigma活动启动了一些最优秀公司的未被利用的最有价值的资产-人力资源-由于sixsigma活动可以用效果金额计算,他们的收益不是主观的而是客观的.-sixsigma推进活动有最大的吸引力,推进人员能从效果金额中得到最大的实惠.,43,sixsigma-目标,sigma是反映process能力的统计的尺度单位.sigma水平dpu,ppm,误差或故障发生的概率等具有密切的关系,(分布shift+1.5s),s,ppm,process能力,dpmo,如不考虑工程的长期变动6相当于2ppb(10亿机会2次缺点).,44,目的,过程,方法,结果,实际的财务成果肯定的企业文化的创造,通过无缺点的创造顾客的快乐,sixsigma,sixsigma-综合的品质战略,bussinese的卓越性,45,sixsigma方法的适用范围,46,2.sixsigma的特征,重视顾客process中心科学的问题解决方法可信任的数据使用统计的工具体系的接近方法top-down式开展组织的人力赔养,通过无缺点实行达到顾客满足革新改善实际的财务成果企业文化的肯定且有深度的变化,47,如果我们对x进行正确管理那么我们为什么要对y进行试验及检查?,y从属变数出力结果症状显示器,x1.xn独立变数入力-process原因问题管理,为了得到成果x与y中对准哪个焦点?,sixsigma的焦点,焦点比y更注重在x,48,缺陷与隐藏的工厂,因低调变动发生“隐藏的工厂”费用增加-(process)能力损失,检查或试验后收率,所有缺陷发生时间与费用,废弃,再作业,隐藏的工厂,notok,作业,入力,检查,初期收率,ok,时间,费用,人,49,缺陷露出理论,无论检查与process多么好,缺点是越生产传达到顾客的缺点数越多.,doitrightfirsttime!,50,sixsigma-计量的“sixsigma的魅力在于可以明确告知我们是否向上.并不是用话来说明,而是用数据”ge副会长,品质担当,iii)sixsigma提供科学的解法,managementbyfact-gager&r-在data角度的判断科学的解释-使用统计的工具-专门知识与经验,51,phasei:process测定对processmapping,ctq的主要入力变数分析测定system能力工程能力baseline设定,phaseii:process分析fmea完了识别kpiv(继续)工程能力数据检讨,pareto分析等树立下一阶段的计划,phaseiii:process改善主要kpiv的识别及最适化,phaseiv:process管理管理体现的体现长期工程能力的确认,m,c,i,a,52,iv)体系的接近方法,53,最优管理,最高品质,最低成本,最大规模,top,42001,4.52002,52003,62004,组织图-人员设定,专业人员养成belts培育,wb,gb,bb,改善活动,目标roadmap,54,sigma水平与copq,sigma水平copq6卖出额的10%以内510-15%415-20%-320-30%230-40%,如果三星是3水平的企业,失败费用至少为卖出额的20%,55,vi)全社的人力infra构筑,56,3.sixsigma构成要素,恰当的支援+正确的project+正确的人力+正确的roadmap与工具=正确的结果,57,恰当的支援,为sixsigma的全社推进构筑infra通过workshop开发的开展roadmapchampion的识别sixsigmaprocess推进sixsigma结果责任mbb的开发内部技术资源训练及支援内部化,58,正确的project,符合战略计划的project成就度的差异确认-品质,费用,c/t价值为基础的project优先顺序公式化追溯的