六西格玛培训测量阶段.ppt

六西格玛培训 六西格玛总览 测量阶段总览measurephaseoverview 测量阶段总览 测量阶段 1 确定测量标准 2 建立团队契约 3 确定流程能力 缺陷定义 测量系统 工具 数据类型数据标签 工具 测量离散数据的msa连续数据的gager r 流程表现如何 工具 基本统计能力分析 zbenchp d fty 4 确定流程目标 确立项目目标 工具 benchmarking能力分析 benchmarkingleveragingzst 定义阶段总览 测量阶段的任务 了解定义缺陷的重要性了解测量变异的内涵 怎样评估测量系统的精确性和准确性学习怎样使用不同类型数据来描述流程的能力 zbench p d fty了解流程最佳表现entitlement的概念 怎样建立它练习使用一些minitab的基本技能 确定流程测量标准defineperformancestandards 确定流程测量标准 测量阶段 1 确定测量标准 2 建立团队契约 3 确定流程能力 缺陷定义 测量系统 工具 数据类型数据标签 工具 测量离散数据的msa连续数据的gager r 流程表现如何 工具 基本统计能力分析 zbenchp d fty 4 确定流程目标 确立项目目标 工具 benchmarking能力分析 benchmarkingleveragingzst 确定流程测量标准 目的 学习建立测量标准的重要性介绍三种类型数据的概念 defectives可区分型 defects可数型 continuous连续型使你能够选择适当的单位 unit 和数据类型来测量流程的表现使用鱼刺图来建立数据收集计划 确定流程测量标准 测量标准performancestandards 测量标准performancestandards是依据客户需求而确定的规格 流程 产品 服务 它要回答如下的问题 顾客需求是什么 何谓好的产品 流程 服务 何谓缺陷 确定流程测量标准 建立测量标准 建立测量标准的目的是将客户需求转换成可测量的指标 操作定义目标规格界 上 下 限不合格品的定义 特性应当可测量 将客户的声音转变成流程的声音 确定流程测量标准 建立测量标准 客户需求 ctq 产品 流程特征 测量 目标 规格 公差范围 按时交付 工程图 量化客户需求 确定流程测量标准 什么是缺陷defect 缺陷defect 任何导致顾客不满意的东西任何不符合规范的东西 确定流程测量标准 观察流程 输出 什么是流程输出单位unit 例子 一个发动机叶片 一份订单 一份文件 一个网页 在你的项目中 流程输出单位是什么 确定流程测量标准 定义缺陷 每个输出单位unit 合格品 不合格品 每个输出单位unit都必须满足顾客需求ctqs当一个输出单位unit不能达到顾客需求就成为不合格品defective一个输出单位unit是否为合格品决定于对缺陷defect的定义 采用和顾客对缺陷defect 不合格品defective相同的定义 确定流程测量标准 评价你的流程 测量流程表现分析产生不合格品原因改进流程监控流程结果 透过收集的数据了解流程 记录流程观察结果 收集数据 确定流程测量标准 数据 两种数据可以用来测量流程能力processcapability 连续型数据continuousdata 量产品或流程的特性 如尺寸 重量 时间 温度等符合正太分布normaldistribution 必须用连续性的数据测量单位可以细分 并具有实际意义 确定流程测量标准 数据 两种数据可以用来测量流程能力processcapability 离散型数据discretedata 数发生 缺陷 失败 的次数泊松分布poissondistribution 二项分布binomialdistribution由一组数据中数发生 缺陷 失败 的次数 需要大量数据 特征单位 细分后不再具有实际意义 确定流程测量标准 流程输出 y 的信息 defectives可区分型 记录一个输出单位unit 产品 服务 是否满足顾客需要 defects可数型 记录一个输出单位unit 产品 服务 中所包含的缺点数 continuous连续型 记录一个输出单位unit 产品 服务 上某种质量特性的测量结果 共有三种数据类型 确定流程测量标准 数据类型 区分一个unit合格 不合格时 例如付款准时或延误 不合格品 区分的 数一个产品的单位缺点数 例如数一份合同上的错误数 缺点数 数的 测量产品的某质量特性 例如客服中心的回复时间 连续数据 量的 尽可能使用连续型数据 确定流程测量标准 数据类型 例子 区分不合格品 defectives 产品测试 合格 不合格 交付准时 迟到 服务好 不好缺点数 defects 数据 一份订单漏填几项 一条焊缝有几个气孔 一米布有几个疵点 确定流程测量标准 数据类型 例子 连续型 continuous 数据 处理一份发票的时间 一个零件的直径 运送货物的重量 确定流程测量标准 区分 连续 可变 数据使用一种度量单位 比如英寸或小时 离散 属性 数据是类别信息 比如 通过 或 未通过 解决办法 问题 连续数据 离散数据 确定流程测量标准 多个xs 有许多的因素 xs 影响到流程的输出 y 仅有关键的少数 xs 通常6个以下 对y起主要作用当分析输出 y 和可能的输入 xs 我们开始了解它怎样影响流程 影响流程的因素有许多 寻找关键的少数 确定流程测量标准 流程输入 xs 的信息 流程的xs一般被称为 数据标签 确定流程测量标准 鱼刺图 因果图 步骤 将你的缺陷描述成鱼头 按右图所示的传统方法分类作为鱼骨 或者也可以将流程的分步步骤定义为鱼骨 对每一个鱼骨可能产生的原因进行头脑风暴 用鱼刺图从众多xs中选出数据标签 注意 团队成员很喜欢在没有进行第2步时就做第3步 然后将他们的想法整理成分类 确定流程测量标准 鱼刺图种类 产品流程 机器 设备方法 怎样做的原材料 原材料或零部件人 人的因素测量 校准和数据收集环境 工作环境 服务流程 政策 高阶决策原则流程 任务实施步骤设施 设备和场所人 人的因素 确定流程测量标准 数据收集 为你的项目收集数据时 不仅需要收集流程y的数据 也要收集潜在的xs的数据 输入 x 标签 whowhatwhenwherewhyhow 输出y 分类单位缺点数测量值 收集每一个产出单位的y和对应的xs 确定流程测量标准 数据类型摘要 数据类型的选择 决定了项目可应用6 工具 dpu 确定流程测量标准 数据收集计划 目的 书面叙述何种数据需要收集有效率地收集可信赖的数据和团队成员明确沟通数据收集的目的和方法 确定流程测量标准 收集数据 沟通数据收集计划 要收集的数据 使用的方法 成本和价值 期望的数据收集时间范围 培训员工 操作定义 测量工具 测量程序和检查表 收集数据 项目y 可能的xs 确定流程测量标准 小结 一个流程测量标准要回答下列问题 客户需要的是什么 什么是好的产品 流程 缺陷是什么 流程测量标准的目标必须把可测量的特性传递给客户 缺陷是不合格或是导致顾客不满意的任何结果 离散数据 连续数据 投石器练习catapultexercise 投石器练习 工具应用 在这个练习中 你将 测量流程的输出 建立一个数据表 以应用六西格玛工具用基本统计工具来描绘流程介绍 田口损失曲线 从顾客的角度来观察成本 投石器练习 投石器公司 顾客ctqs 发射距离规范 58 62 批量 共50发 返工会导致延时交运 准时 最小 顾客成本 田口质量损失函数使用提供的设备达到结果 股东期望 最大化收益 收入最大 成本最小 产品成本设计更改 cid 废品 出界 返工 公司职员的愿望 胜任工作继续聘用 投石器练习 步骤 步骤1 准备工作和流程设定 20分钟 组建公司并为公司取名 调整设备 优化流程 达到满意的状态 冻结流程步骤2 生产 15分钟 发射50次 2轮 每轮25发 每人打2次 每次5发 中间如果需要可以调整 将结果记录在记录表中 投石器练习 步骤 步骤3 评估 10分钟 确定结果 准备即兴演讲 将团队结果按p12内容填到黑板上 团队的技能简介步骤4 报告 每组2 4分钟 投石器练习 投石器公司的组织和职责 所有团队成员在一起 建立一个操作流程 使其满足客户 股东 员工的要求操作员5个 用调整好的投石器一个一个地发射 决定是否需要调整 并执行 不做投石操作时 轮流做其它工作捡球员 将发射的球捡回观察员 测量球的落点 报给记录员记录员 将数据输入到记录表中 minitab简介introductiontominitab minitab简介 图形分析 minitab可以将成列的数据绘成图形图形可以揭示集中趋向 分散性 趋势 流程变化 x与y之关系图形同样可以提供一个与别人沟通的简单方式 minitab简介 处理数据 提供许多分析数据的统计工具以容易理解的方式呈现结果能够以多种不同的图形来表达数据 minitab是一个统计软件包 minitab简介 数据录入 minitab中的工作表同excel中的工作表很相似 但请注意minitab只认以列 column 排列的数据 这里每列可以有一个名称 经过测试必须是英文名称 其它则与excel表格相同 工作表说明 直接录入从excel拷入数据从文本文件中拷入 录入方法 测量系统分析measurementsystemsanalysis 测量系统分析 测量阶段 1 确定测量标准 2 建立团队契约 3 确定流程能力 缺陷定义 测量系统 工具 数据类型数据标签 工具 测量离散数据的msa连续数据的gager r 流程表现如何 工具 基本统计能力分析 zbenchp d fty 4 确定流程目标 确立项目目标 工具 benchmarking能力分析 benchmarkingleveragingzst 测量系统分析 测量系统分析的基本问题 六西格玛方法建立在这样一种思想上 基于数据的决策 用于决策过程的数据必须是可靠地 基于不可靠数据的决策与无数据支持的决策没有什么差别 产品的分散性 实际值 测量系统的分散性 总的分散性 观察值 在进行实际项目之前 要先评估测量系统 测量系统分析 了解测量系统分散性的重要性 如果测量系统的变异太大 就会增加如下风险 测量系统是一个必须考虑的x 经由分析决定是否为重要的x 好的产品被拒收坏的产品被接受 观察值的变异中有多少是源于 流程的变异测量系统的变异 测量系统分析 测量一个流程 测量系统分析 用来确定测量是否反映真实流程 并有一致性 测量不会是完美的 从测量系统所得到的信息通常不会完全反映实际 测量系统分析 术语 准确度 accuracy 观测值与实际值之间的相差程度 平均值的比较 准确性 真实平均值 重复性 重复性 repeatability 同一个人用同一种量具测量同一个部件的变异 测量系统分析 术语 再现性 reproducibility 两个或两个以上的操作者用同样的量具测量同一个部件的变异 再现性 a操作者 b操作者 测量系统分析 术语 稳定性 stability 指测量系统在不同时间内对同一个主体或部件测量它的某个单一特性时得到的变异 线性 linearity 在有效测量范围内相对于标准测量期望值偏离值得差值 测量系统分析 术语 精而不准accuracy 我浴室里的磅秤称出来的重量总是要高2公斤 实际值 平均值太高并靠右 问题是正确性 测量系统分析 术语 准而不精precision 我不知道浴室里的磅秤称出来的重量到底是多少 有时要高2公斤 有时又低10公斤 实际值 问题是一致性 测量系统分析 精和准 实际值 实际值 实际值 精而不准 准而不精 又精又准 测量系统分析 准确性accuracy bias 平均值偏离 产品 测量 观察值 真值均值 测量误差均值 观察值均值 测量系统分析 测量系统的变异 产品 测量 总误差 产品变异 测量变异 总变异 观察到的变异 测量系统分析 离散数据的msa 离散数据 是不能进一步有意义地细分的数据 defectives数据 是区分型 是 不是 合格 不合格 仅有两种选择的离散数据 测量系统分析 defectives数据收集计划 应该在预期观察结果的整个范围内选择样本 你必须选取规范内 规范外和边缘的样本 测量系统分析 测量系统分析msa 离散数据的3种方法 1 专家评估 知道真值 调查准确度 正确判断的百分比 2 循环研究 知道真值 探讨准确度和操作员之间的精确度 2 检查一致性 不知真值 评定操作员本身的重复性和操作员之间的再现性 测量系统分析 1 专家评估 知道真值 调查准确度 正确判断的百分比 注 a accepted接收r rejected拒收 坏的被接收 坏的被接收数量 坏的总数 1 11 9 好的被拒收 好的被拒收数量 好的总数 2 9 22 正确判断 正确判断数 总数 17 20 85 目标 90 正确决定 测量系统分析 2 循环研究 知道真值 探讨准确度和操作员之间的精确度 50 40 30 20 10 0 10 20 30 40 50 坏的判成好的 判断正确 好的判成坏的 不准确度 a b c d e f 检验员b太严 检验员f太松 正确判断必须 90 测量系统分析 3 检查一致性 不知真值 评定操作员本身的重复性和操作员之间的再现性 零件 12345678910 操作员a1次2次3次 操作员b1次2次3次 操作员c1次2次3次 一致性 测量系统分析 3 检查一致性 不知真值 评定操作员本身的重复性和操作员之间的再现性 重复性repeatability步骤 数出同一个操作员判断一致的次数用总样本数除 操作员a的重复性repeatability 10 10 100 操作员b的重复性repeatability 7 10 70 操作员c的重复性repeatability 7 10 70 总的重复性repeatability 24 30 80 要求 90 否则测量系统有问题 数据不能使用 测量系统分析 3 检查一致性 不知真值 评定操作员本身的重复性和操作员之间的再现性 再现性reproducibility步骤 数出操作员之间判断一致的次数用总样本数除 再现性reproducibility 5 10 50 必须 90 否则测量系统有问题 数据不能使用 测量系统分析 gager r 连续数据 对于离散数据 我们通常比较操作员本身的重复性和分析几个操作员之间的再现性 对于连续型数据 我们使用相似的技术 量具的重复性和再现性研究 gager r 将测量系统的变异与流程的公差 usl lsl 作比较 测量系统分析 观察的总误差 过程的实际误差 测量系统误差 短期的过程误差 长期的过程误差 测量者误差 样本内误差 测量仪器误差 稳定性 线性 重复性 准确性 gager r对总测量误差 即测量仪器重复性误差 repeatability 及测量者误差 reproducibility 进行评估 测量系统分析 误差的主要来源 测量人员测量仪器被测对象测量方法测量环境测量夹具零件本身的差异 测量系统分析 测量系统误差的来源 人 培训不充分 零件顺序混乱 超时加班 操作者与检验员的情绪 材料 不稳定 硬度 不同类型 不圆 不平 约束 不约束 测量 增量太大 需要估计 测量 量具和夹具设计不合理 测试设备没有预热好 操作与检验测具 超期使用 磨损 方法 两轮测量方法不一致 指导书不一致不合理 指导书不清楚 计划行不通 环境 冷却液温度 温度没有受控 湿度没有受控 测量系统分析 测量仪器的分辨率 部件a 部件b 部件a 部件b a 2 0b 2 0 a 2 25b 2 00 1 2 3 4 1 2 3 4 因为上面刻度的分辨率比两个部件之间的差异要大 两个部件将出现相同的测量结果 第二个刻度的分辨率比两个部件之间的差异要小 部件将产生不同的测量结果 测量仪器的分辨率必须小于或等于规范 公差 的10 测量系统分析 收集数据前的准备 收集数据时需保证 测量仪器经过校准且在校准有效期内确保测量仪器有足够低的分辨率至少有两个或以上的操作人员被测零件个数一般为10个每一个零件应被每一个操作人员测2 3次 测量系统分析 gager r结果 当gager r低于10 时 表示测量系统可接受当gager r等于10 30 时 表示测量系统也许可用 也许要改善 须依实例判断 当gager r高于30 时 表示测量系统完全不可用 数据不能用来分析 测量系统分析 计算公式 测量标准差 公差 usl lslusl 规范上限lsl 规范下限 5 15 99 2 575 2 575 5 15标准差包含了正态分布的99 测量系统分析 可区分的类别数 1 不能区分 1 2 能分成2类 1 2 3 区分能力有限 1 2 3 4 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 有区分能力 区分能力较好 区分能力很好 可区分的类别数必须 4 测量系统分析 图形输出 xbar图 x均值图 大多数点在控制线之外 这是件好事 x均值图上的控制线之外的点表示操作员始终能够区别不同的部件 控制线从测量误差计算出来测量误差越小 控制线越窄控制线越窄 表示测量系统的变化相对流程的变化越小点子大多数落在控制线之外 表示流程的变异能被测量系统检测出来 测量系统能提供有用的数据 测量系统分析 图形意义 r图 r极差图 所有点都应该在控制上下限之内 这表示测量中没有非常规值 使用这个图来了解某些操作员是否比其它人更具可重复性 在这个例子中 操作员3是最具可重复性的 如果1个操作者有出界点 表示他测量同一零件的两次结果有极大不同 如果有多个操作者有出界点 表示测量系统需要改善如果极差图是受控的 表示测量系统是稳定的 可以假定测量是可信的 测量系统分析 其它图 测量系统分析 其它图 按操作者画出的测量值分布图操作者1和3测量的平均值大致相同操作者2的平均值有点低 测量系统分析 其它图 这是按照零件画出的厚度图 显然 零件的厚度不同 记住 这个因素已经考虑在gager r中 以代表过程误差 零件10的数据波动比任何其它部件大 测量系统分析 其它图 交互作用图以图形显示出不同的操作者对每个零件所读取的数据之间相吻合的程度 如果线之间交叉很严重 这需要分析各操作者在测量同一个零件时有什么不同 测量系统分析 小结 测量不是绝对的 测量系统的变异必须得到评估测量的误差必须减少以得到更精确的流程波动图gager r用来表示公差的百分数 但是也要考虑怎样与流程的波动联系起来 确定流程能力establishingprocesscapability 确定流程能力 测量阶段 1 确定测量标准 2 建立团队契约 3 确定流程能力 缺陷定义 测量系统 工具 数据类型数据标签 工具 测量离散数据的msa连续数据的gager r 流程表现如何 工具 基本统计能力分析 zbenchp d fty 4 确定流程目标 确立项目目标 工具 benchmarking能力分析 benchmarkingleveragingzst 确定流程能力 目的 了解基本的统计概念使用连续数据 离散数据计算流程能力学习fty p d dpu 和z的数学关系将流程能力转换成z值 确定流程能力 统计 统计学是根据样本来推论总体的科学随机变量 结果不可预知的变量 如 每周收到提货单的次数每次返工某产品的成本每个铸件表面的瑕疵点数目每周一上午8至9时所接收到的外电数目 确定流程能力 总体和样本 我们下决定本应以总体的特性为依据来作判断 譬如 全体学生 有时候要知道总体的特性会由困难 因此要选用有代表性的样本 不可以只看到表面 确定流程能力 定义 总体 样本 随机子集 由样本推断总体 定义 总体 全组数据 全部对象 一个总体中的元素数量用n来表示 样本 总体的一个子集 样本的元素数量用n来表示 均值 总体或样本的均值 总体的均值用 来表示 样本的均值用x或来表示 方差 数据与其均值之间差值的平方的均值 它代表该组数据的分散程度 总体的方差用 来表示 样本的方差用s 或 来表示 标准差 是方差的 正 平方根 它也代表该组数据的分散程度 总体的标准差用 来表示 样本的标准差用s或来表示 确定流程能力 由样本推断总体的不确定性 样本越大 推断的信心越足 样本推断总体的正确程度取决于 抽样方法样本大小样本与样本间的差异 确定流程能力 连续数据 描述过程 用统计方式描述连续型数据 通常用2个参数 mean standarddeviation 均值 集中到何处 标准差 离散的程度 确定流程能力 正态分布 连续型随机变量用均值和标准差来描述正态分布都可以转换为标准正态分布 均值是0 标准差是1 0 确定流程能力 连续数据 均值 标准差 n 数据的个数 曲线下的整个面积是1 确定流程能力 为什么标准差很重要 68 26 95 44 99 73 流程宽度 3 对于正态分布的连续型数据 可以用均值和标准差来预测流程的将来表现 确定流程能力 分布和区域 无论分散程度大小 总几率 面积 为100 小的分散度 大的分散度 确定流程能力 用z值来描述流程的表现 我们可以用均值和标准差来度量流程表现 集中性 用均值来描述分散度 用标准差或分布描述 问题 如何将这两个参数合并表达满足客户需求的程度 答案 用均值 标准差 公差范围来计算z值 也就是西格玛水平 用z值来测量流程能力 确定流程能力 流程的西格玛水平 z值 合格 规范上限usl 6流程 3流程 1 2流程 确定流程能力 连续数据zusl公式 只要知道均值和标准差就可以计算z值 例如 一个流程的均值为25 00 标准差为2 00 规格上限usl为27 90 确定流程能力 为什么使用z z usl 缺陷或p d z值可以描述流程的不合格率p d 连续数据 曲线下面的总面积是100 超出usl外的面积就是不合格品所占的面积无论连续数据或不连续数据 皆可由p d 找到z值 z值是描述流程不合格率p d 的另一种方法 确定流程能力 为什么使用z 假设z 1 5 1 5之外的正态曲线下部的面积就是出现缺陷的概率z值是工序能力的一种尺度 通常称为 工序的西格玛 不要与过程标准差混淆 0 z 1 5 出现缺陷的概率p d 0 0668 查z表 确定流程能力 有上下双规格区间的连续数据 有双侧规格线的情形 就有上下两个缺陷区域 usl lsl 缺陷或p d 确定流程能力 zbench usl lsl p d lsl p d usl 查表 p d total p d lsl p d usl 查表 zbench 当上下限共同存在 以zbench值描述西格玛水平 确定流程能力 defective可区分型数据 假如你没有连续型数据 你所知道的只是通过或不通过 fty firsttimeyield 一次通过率 第一次检查合格 yes no 合同 合同 合同 返工浪费时间和金钱 p d 4 5 80 确定流程能力 defective 流程能力公式 20 误缺陷的百分比 80 p d 1 fty z值 由p d 值查表可得 确定流程能力 defect 可数型数据 假如你所知道的不只是通过或不通过 你还知道在一件产品上有几个缺点 例如 有5份订单 一次检查的结果 第一份 通过第二份 不通过 4个缺点第三份 不通过 2个缺点第四份 不通过 5个缺点第五份 不通过 1个缺点总共12个缺点 怎样评价流程的表现 确定流程能力 dpu 单位缺点数 dpu defectsperunit 总缺点数与总件数的比率 即每件的平均缺点数 计算公式 defect数据 流程能力公式 fty e dpu p d 1 fty z 由p d 值查表可得 用z来描绘过程能力 确定流程能力 传统的流程能力指数cp和cpk 能力指数是用来描述流程符合要求的能力 最常用的是cp cp永远是正数 cp是公差宽度与流程宽度的比率 这个值越大越好 确定流程能力 传统的流程能力指数cp和cpk 规格上限的计算 规格上限的计算 要全面地描述流程的能力 要用规格限最靠近中心线的cp 即 cpk min cpu cpl cp同样可以用来描述有上下规格限的流程 即 cp avg cpu cpl 确定流程能力 传统的流程能力指数cp和cpk cpk 1cp 1 规格上限usl 规格下限lsl cpk 0cp 1 cpk 1cp 1 确定流程能力 传统的流程能力指数cp和cpk cp是两正数之比率 因此永远是正值cpk可为正 负值或零当cpk 0 fty 50 当cpk 0 fty 50 当cpk cp 流程均值 目标值 确定流程目标defineperformanceobjectives 确定流程目标 测量阶段 1 确定测量标准 2 建立团队契约 3 确定流程能力 缺陷定义 测量系统 工具 数据类型数据标签 工具 测量离散数据的msa连续数据的gager r 流程表现如何 工具 基本统计能力分析 zbenchp d fty 4 确定流程目标 确立项目目标 工具 benchmarking能力分析 benchmarkingleveragingzst 确定流程目标 定义流程目标 benchmark标杆 zshortterm短期能力 baseline实际表现 behchmark标杆 世界水平 zshortterm短期能力 已经达到的最高水平 baseline实际表现 当前水平 标杆确立了最终目标 确定流程目标 标杆和学习 标杆benchmark 持续的寻找最好的流程表现 以及最好的方法 做法和工作程序 向他看齐 学习leverage 学习用最少的资源取得最大改善成果 流程从内部流程 成效中找到最好的设计 改善的工具能力 确定流程目标 省力的学习 向其它六西格玛项目学习 专家的知识 业务知识 网络查询 公开的技术资料 外部标杆 确定流程目标 专家知识 核心团队成员 项目簇团队团队外的成员政策 程序研发团队 相似的项目 完成的项目在进行的项目计划的项目 其它改进项目 向其它六西格玛项目学习 确定流程目标 公司内部的知识 设计实践特种技术中心技术报告局域网 因特网外部文献检索会议专业组织 竞争对手相似产业 公开的技术文献 外部标杆 确定流程目标 标杆学习 标杆学习是什么 一个连续的流程 需要将所学应用到自己的流程中要透过你的思考才能使用 结合实际需要花时间 精力 同时需要纪律 标杆学习不是什么 一次性事件为你的流程提供一个简单的答案一个复制件快又容易耳边风时尚 确定流程目标 流程能力 基于历史数据 什么是当前的流程能力 特殊因素和一般因素 什么叫特殊因素 可归属原因 不常出现 可控制 什么叫一般因素 固有的 自然存在的 不可控制 确定流程目标 流程能力 目前最好的是什么 流程在无特殊因素下的表现短期能力short termprocesscapab