Sigma六西格玛管理知识学习测量阶段

1、 6Sigma(六西格玛管理)知识学习-测量阶段短期工序能力和长期工序能力之间的数学差值称为“偏移”Z(SHIFT) = Z(ST) - Z(LT) 一般认为远期和长期之间存在1.5Sigma的偏移.所以6Sigma长期能力为6-1.5=4.5Sigma可重复性和可再现性可重复性:当一个人使用同一个仪器来测量同一部件时误差可再现性:不同的人使用同一个仪器来测量同一部件时误差连续型的数据通过% GR&R方法进行分析，而对于离散型的数据通过Kappa方法进行分析.测试系统分析的目的就是要验证我们选择的测量系统是否可靠.均值总体 = 均值产品 + 均值测量Sigma总体平方 = Sigma产品的平方

2、 + Sigma测量系统的平方1.连续型数据的测量系统分析%GR&R =(5.15Sigma(gage)/Tolerance)*100%Study Var = Sigma(gage)/总误差 = (可重复+ 可再现)/总误差 = (操作员+部件+操作员*部件)/(操作员+部件+操作员*部件+部件*部件)%GR&R:用来描述测量误差相对于公差的大小,判断测量系统是否可以用来判断产品是否合格%Study Var:比较测量误差和过程误差,判断测量是否是否可用于过程控制取5.15Sigma的原因是包含了正态分布99%的概率(单边2.575 Tolerance = USL-LSL)Sigma(gage)

3、 = 测量误差 = 平均极差/d* (d*需要根据测量部件数和操作员数查表)%StudyVar 和 %GR&R 的评估原则A.如果小于15%，可以接受B.如果在15%和30%之间，有条件限制C.如果大于30% ，不可接受2.离散型数据的测量系统分析Kappa方法:去掉偶然因素后,检查员间意见一致的比例K = (P观察到的-P偶然)/(1-P偶然)重点内容1.样本必须覆盖测量数据取值的全范围。2.测量仪器分辨率必须小于测量数据波动范围的10%。3.当制定有关过程的决策时，用%StudyVar4.当判断部件是否合格时，用%GR&R5.可重复性 设备误差(系统误差)6.可再现性 评估员误差(随机误差

4、)7.Gage R&R 30% ，系统需要改进。8.应该对你的Y及潜在X变量进行Gage R&R 分析。9.差别类数目必须5才能用于过程测量。过程能力分析总结DPU:计算每个单位的缺陷数 = 总缺陷/总产品数DPMO:计算每百万机会的缺陷数 = (每单位缺陷/每单位机会)*1000000Z(USL) = (USL-u)/Sigma Z(LSL) = (u-LSL)/Sigma (重点Z转换)Cp = |USL-LSL|/6SigmaCpk = min(u-LSL/3Sigma,USL-u/3Sigma).Sigma远期能力 = Sigma均值偏移+Sigma短期的水平对于离散型的数据过程能力，

5、收集数据后用Excel计算即可，计算指标为DPU,DPMO,PPM,对于连续型的数据无DPMO,需要在收集数据后通过MiniTab计算Cp,Cpk,Pp,Ppk.缺陷流出理论无论你的检验和测试水平有多好，你产生的缺陷越多，流出到顾客手中的缺陷就越多。确定流程能力的两个参数Cp和CpkCp能力(车的宽度越小就越容易开进车门,Cp越大越好,当规格的宽度和流程的变差一样大小的时候Cp=1，六西格玛的目标是2,此时规格的宽度是流程变差的2倍).Cpk能力(车的宽度足以放进车库，但没有对准门也开不进车库。Cpk考虑了流程的中心是否靠近客户要求的中心，是Cpu和Cpl的最小值)短期能力和长期能力短期达到并不能代表长期达到，长期过程能力才能够代表整个过程的稳定性，长期过程能力至少需要100-200个数据点的支持。长期能力需要用Pp和Ppk来描述，在经验上来看长期过程能力，子组间的流程均值存在1.5Sig