六西格玛PPT.ppt

六西格玛 6 什么是六西格玛 六西格玛 方法论 解决问题的工具 改造员工团队六西格玛 1 2PPM因为实际生产过程中的变差 经验上认为 六西格玛 1 3 4PPM做一百万个产品出现缺陷品的概率为3 4个 什么是西格玛 西格玛就是标准差表示了数据的离散程度标准差越小 数据越集中是衡量数据分布的区域划分 与均值无关均值决定分散数据的位置 精益生产和六西格玛 精益生产是追求生产过程的完美 生产节拍最优化 尽可能多的消除生产过程的浪费六西格玛是消除生产过程中的主要缺陷和变差 从而达到最优的利润提升精益生产可以通过5S七步法六西格玛等方法逐步实现 是一个长期的渐进的过程虽然六西格玛和精益生产有很多交叉点 但是却不隶属于精益生产 六西格玛五个要素 Y f X1 X2 Xn 6sigma sigma 统计学意义 目的 满足客户要求 Y 精确 不准确 准确 不精确 目标 6sigma 99 9999998 99 9966 3 4PPM RTY累计生产率 研究对象 85 是系统流程问题 精神 持续改进 实事求是 做正确的事把事情做好 变异源 项目三前提 D M A I C 正确的工具 可知 可衡量 可控 可预防 如何做六西格玛 项目跟踪表 简单的方法4 1 好的结果 有效的支持 合适的项目 合适的人 正确的流程和工具 6sigma 数据库 组织架构 VOB VOC DMAIC循环 D定义阶段 问题确定 Y M测量阶段 知识A分析阶段 数理分析 定量 I改进阶段 得到优化结果C控制阶段 固化 检验改进结果 原因 项目定义 为谁解决什么问题 为谁 客户 目标问题 流程 输出Y 指标 团队 时间进度 现状 风险评估 散点图 直方图 柏拉图 二级柏拉图 控制图 数据 类型离散数据 种类 好坏 客户 班次连续数据 时间 压力 速度 厚度统计 有同一参数的多个数据点来描述任何流程或系统的表现 孔径测量过程中 孔径就作为同一参数 数据特征 数据特征 数据属性 种类 类型 数据位置 中位数 均值 数据分布 正态 非正态 离散程度 sigma 名词术语 平均值 一组数值的算术平均值 所有数据影响 极端数值的强烈影响中位数 反映50 等级 在一组编号数据被排序后的中心数极差 一组数据的最大值和最小值的差标准差 方差的平方根极差对异常数点来说比方差更敏感 正态分布 具有一定相同特性的数据分布在生产中就是很正常的生产状态 SPC S 统计P 过程C 控制SPC的作用是判断过程是否受控 预防缺陷的产生 它的基础是数据 数据 输出 输入 受控 普通原因或固有变差不受控 特殊起因或可指定的变差现场操作人员应该时时观看控制图 了解自己是否处于受控状态 生产人员是控制图的第一使用者 SPC是用历史预测未来的工具 数据类型 是缺陷数量还是缺陷品数量 离散 缺陷数量 缺陷品数 缺陷数量是大还是小 知道有多少坏的是否知道多少好 样本缺陷出错率是否恒定 样本量是不是常量 U Chart C Chart P chart Np chart 抽样数据是子组还是单值 X Bars 均值极差图 I MR 单值移动极差图 连续 子组 单值 Y N N Y N Y N Y 失控判定 1点 3sigma连续9点在中心同一侧连续6点上升 下降连续14点上下交错三个点中有两点在同侧且大于2sigma5个点中有4个在同侧且大于sigma连续15点距中心在sigma内连续8点距中心线在sigma外 流程图 分类 流程变量图 泳道流程图 SIPOC 公司间流程图 工序流程图过程流程工艺流程 流程变量图 分类50000英尺流程图 宏观远距离流程图5000英尺流程图 相对于50000英尺流程细化图 流程图作用 50000英尺流程的目的是为因果矩阵分析提供输出Y 即明确流程中的客户实际需求5000英尺流程是为了因果矩阵提供细化的输入项 也是找出流程中所有可能产生缺陷的源头 输入输出要求 输入 具体的 可衡量的 相对独立的指标输出 具体的 可衡量的 相对独立的指标例 正确 加工时间 合格率 操作人员数量不正确 加工生产 操作者 不合格螺钉 流程图小结 把研究的流程如实的反映出来50000英尺的输出在5000英尺里面必须有出现 写出步骤 写输出 写输出 C E因果矩阵 过程工步 输入X 输出打分 输入X打分 输出Y 因果矩阵 通过输入对输出的影响大小来筛选输出的工具对Y打分从0 10由客户打分对X打分根据实际情况 由小组成员共同打分 达成一致 打分分为0 1 3 9打完分乘积求和 再排序 从高到低 在跳跃点处截选X 失效模式及后果分析 风险管理F 失效E 后果M 模式A 分析定义 确认产品 服务和过程可能发生的失败或错误的各种方式 评估特定原因所产生的风险 对降低风险所采取的预防措施和有效手段 FEMA分类 流程FEMA设计FEMA系统FEMA过程FEMA我公司所用的PFEMA属于流程FEMA 风险 不明确的顾客期望 工艺标准含糊 设备可靠度 测量变异 生产线上及质量控制 不合格的规格界限 输入 原料变异 不良的过程能力 不良的控制计划及标准操作程序 潜在的安全危机 名词解释 失效模式 特定过程输入所发生的失败状况 若没有被改正或移除 将后造成不良后果发生 结果 对顾客需求的影响 一般而言以外部顾客为主 也可包括下游程序的需求产生原因 导致失效模式产生的机制目前控制 系统化的方法及设备用来预防 发现失效模式或原因的预防系统 后果严重度 SEV 失效模式的严重程度频度 OCC 失效模式发生的概率和机会侦查度 DET 失效模式被侦查和发现的难易程度风险优先值 RPN 失效模式强烈程度的判定 故障树分析 FTA 该工具是针对已发生的结果逐步推理 找出相关原因并由小组判别其重要程度的工具 FTA分析的原因都是直接原因 不能跳跃X肯定 打分方法 否定怀疑 FMEA C E 流程图 FTA 流程终止 相反 FTA 流程中止 三真实 是消防员 不是魔法师 应用 七步法 DMAIC 真实零件 真实场所 真实环境 FTA小组 搜集调查 找原因 5WHY 打破沙锅问到底 X输入 关键X 测量系统 观察到变差 真实的流程变差 测量系统变差 长期的流程变差 短期的流程变差 样本的变差 测量工具变差 操作人员变差 重复性 偏倚 分辨力 稳定性 线性 测量系统分析 判断测量数据可信程度 确保后续使用数据真实可靠理想的测量系统每一次都能给出真实的测量结果不合格的测量系统会产生 合格产品测量不合格 不合格产品未检测出来 术语 分辨率 测量结果的最小变化 测量工具的最低测量数位 准确性 平均的测量是否和真值有偏倚真值 理论上正确的值偏倚 测量均值与真值的差异线性 测量仪器量程范围内准确性的变差精确性 测量系统的总变差 反复测量差异 重复性 相同条件多次测量同一事物的同一特征再现性 不同条件下测量同一事物同一特征稳定性 为测量的平均数和标准差 即使经过长时间后 仍能维持不变并可以预测 测量系统评定指标 P T 6 标准差 公差 百分数 P T 10 最佳30 P T 10 可接受P T 30 测量系统不可接受 不能得到有效测量结果测量能力指数R R 测量系统标准差 整个流程总变差 百分数 判定同上 测量指标解析 P T 体现测量系统的再现性R R 体现测量系统的重复性指标取得不用计算 用专用工具 只要取得真实可靠的系统数据 就能有效得知测量系统可靠与否测量的最小刻度应该大约占产品公差和流程变差的十分之一左右 其中二者哪个大取哪个进行计算 测量抽样 测量系统抽样要具有代表性 明显合格 明显不合格 不能确定是否合格抽取数据样品真值以专家检测评价视为真