Six Sigma GB Ch07.ppt

第七章 分析 因 Analysis D M A I C 目標 學會DMAIC中分析階段步驟與方法 使專案團隊能更詳細的將所收集得資料 利用工具與手法去找出問題的根本原因 去尋找改善的機會 學習工具使用時機與應用 如何進行分析 利用已收集到的數據資料 根據其特性 進行分析 並找出原因 分析要因計數性工具計數性工具 確認根本原因 分析工具的簡介 SixSigma 分析工具運用觀念 必須確認問題點在那瞭解數據之特性 計數或計量 選擇試和解析之工具正確判斷圖形所表示的意義針對其意義決定下一動作 分析工具使用時機 觀察因果關係的關聯性或兩個因素之間的關係 散佈圖2 整理原因結果之關係 CE圖3 考慮其事物的平均與變異特性 直方圖 管制圖4 運用數據與時間的比對 來看出整體過程的趨勢 推移圖 管制圖5 從影響較大的2 3項顯示並採取措施 柏拉圖6 根據事實 數據顯示圖形 查檢表 柱狀圖 雷達圖 進行分析所使用之工具 柏拉圖 柏拉圖原則 不好分布 的原則20 的原因造成80 的問題數據列表依不良項目 流程 機器等從高到低排列關注在少數種類 初期柏拉圖分析 陷阱 順序時可從高到低 也可從低到高意義上並沒有不同觀察barchart上的彎曲點 問題優先權 問題陳述 Minitab操作 Minitab操作 Minitab操作 陷阱 排序時可從高到低 也可從低到高 意義上每有不同 觀察barchart上的彎曲點 Workshop Minitab操作以下是KC公司所分析之不良原因1 請以不良發生次數繪製柏拉圖2 請以損失總金額繪製柏拉圖 依照下表請問哪兩各是影響最大的問題 比較上述兩張柏拉圖 您的建議為何 外包不良 200次 金額3000機器設定錯誤 80次 5000零件不良 100次 20000裝配錯誤 300次 1000其他 100次 3000 直方圖 開展性能檢查 研究短期的變化確定分布分布是否達到要求 搜集50 100連續數據最好是來自同一來源用直方圖表示評價性能 Minitab操作 Minitab操作 Minitab操作 直方圖的三個特徵 外型集中分布 集中趨勢和分佈總結統計數據 集中 或位置 平均數 數學平均 中位數 等級平均 眾數 出現頻率最高的 分布 離散態勢 全距 最大值 最小值 標準差 集中和離散視覺估計 標準差 全距的1 6 平均值即是直方圖的平衡點 解釋形狀 異常值多峰偏態 異常值 位於分布之外的點 即是表明存在可確定的起因 多峰 異常點群組成了一個 衛星式 直方圖每一個峰都代表一個不同的來源來源時間長度操作員等 多峰分解 可能包括的多個過程機器或位置批料或材料來源很多人同時進行同一個過程過程不穩定 造成有兩個過程的假象 自然偏態 量測有一個自然的 停止點 變化更傾向於發生在一個方向上Roundness百萬分比部份尺寸週期管理數據 人為偏態截尾 由分類而引起的偏態看上去相是一個被截斷的鍾型曲線 繪圖技巧堆砌的直方圖 不同來源的直方圖堆砌而成比例相同舉例 再現性偵測 由兩名檢驗50個項目 一個檢驗員的分數偏低 且不穩定 不同的來源 每一來源都有直方圖判斷每一個直方圖的水準離散態勢和外型哪一個表現最好 哪一個表現最差 不同的過程 具有相同特徵的直方圖在過程的每一步之後在哪一點它發生了改變 直方圖分解 將直方圖分開對比 Workshop KC公司所進料之關鍵零件 其規格為130 160 今按隨機抽樣60個樣本 測定值如附表 請製作直方圖 Minitab操作 散佈圖 著手開始關聯性檢查 研究一個引起 因素 X和一個 回應 Y之間的關係確定關聯性和回歸什麼是關係 尋找明顯的可確定起因收集20個或更多的成對數量 X Y 在散佈圖上標出評價關係 如何畫散佈圖 收集20 個樣本對需用相同的單位衡量要給于X值足夠的範圍以縱軸表示影響 以橫軸表示可能的起因以適當的比例劃分橫縱軸 這樣X值Y值得值域可以構成一個正方形根據對應的x y值 標出每一對對於重複的組合群 在點上加圈 散佈圖的用途 更精確的量化一種關係根據輸入預測輸出變數根據對產品變數的限制 設定對控制變數的限制取代有破壞性的或成本高的 用替代品來衡量品質特性用硬度來代替抗張力強度用反散射來代替碳的密度 分層的關鍵 用不同的標記表示不同的層純數學分析可能會忽視型式X Y之間的關係可能與Z有關Z可能是一個變數 也可能是一個計數 來自顧客的聲音 將顧客的功能需求通過散佈圖轉化為可度量的產品特徵 我希望紙張不會影響我的列印進程 我能在實驗室衡量出張力的強度 Minitab操作 Minitab操作 Minitab操作 Workshop 例 鋼的抗張力強度TensileinkpsiAllheatsofsameASIgrade 推移圖 推移圖實施績效研究 研究長期的變異明確分布的穩定性分布是否保持過程水準和離散態勢尋找時間上可確定的原因按順序收集20個或更多的子群來源相同在一個推移圖上或Shewhart圖上標出做性能評價 研究的規劃 研究所須的時間要充分觀察到 正常過程行為 收集數據的形式歷史的VS 目前的相關數據可以用來做分析和解釋 Minitab操作 Minitab操作 Minitab操作 推移圖的特點 集中離散趨勢連串 在何處畫中心線 數據的平均數 中位數或平均值 當目的是研究一個集中趨勢的績效概況時目標值當目的是控制一個過程以實現一個具體的目標 研究是否集中或離散 利用直方圖為輔助 分析正常 集中 離散研究趨勢有何作用 連串理論 推移圖 或管制圖 上諸點 以中心線 CL 為主 畫分兩部份 一個在上方 一個在下方 若一點或連續數點在管制圖中心線之一方 該點或連續數點為一串 RUN 加總中心線上方的串數及中心線下方的串數 變可判定此管制圖是否呈隨機性 連串理論 首先計算此管制圖之總串數如下 在管制中心線上方者 單獨1點為一串者 4串3點構成一串者 1串4點構成一串者 1串共6串在管制中心線下方者 單獨1點為一串者 4串2點構成一串者 2串3點構成一串者 1串4點構成一串者 1串共6串 計11點 計13點 連串理論 在此管制圖之總串數為6 6 12串由S Swed和C Eisenhart所做成的表 r 11 s 13 管制圖中心線上方共11點 下方共13點 取大者為s 小者為r 令s r 得界限值在0 005時為6 表p 0 005 在0 05時為8 表p 0 05 因為此管制圖總串數12分別大於6或8 故判定此管制圖數據知分配具隨機性 表p 0 005當機率p 0 005時 成串之最低總數表 Workshop Minitab操作請將以下數據繪成推移圖 1991年 OQC平均50023ppm1992年 OQC平均48793ppm1993年 OQC平均39364ppm1994年 OQC平均41246ppm1995年 OQC平均38805ppm1996年 OQC平均43393ppm1997年 OQC平均11093ppm1998年 OQC平均23004ppm 三 確認根本原因 利用工具分析後 專案團隊可確認基本原因在系統中 有時根本原因只有一個 但在複雜的系統 根本原因可能不只一個 而且可能會互相作用 三 確認根本原因 排除過程 將不可能的因果關係排除一個可能的原因必須與症狀中的線索相符合評估每一個描述相對應的原因解釋所有的 是與不是 將 是 的要因留下 將 不是 的原因排除 利用一個矩陣來整理 橫向列出症狀縱向列出原因如果原因不能解釋症狀 那麼在方格中寫 No 一個以上的 No 就可以排除這個原因 Workshop 觀察篩選驗證 這個原因有可能發生過 那麼他真的發生過嗎 證實這個原因確實發生過現場觀察檢查紀錄在這個原因中 有沒有什麼隱匿在其中的假設 通過結果認證 有時候需要更細緻的驗證原因多於一個如果錯了 那麼補救措施的代價是昂貴的利用設計好的