六西格玛测量阶段-过程分析ppt课件

1、1Six Sigma project丈量阶段(M)-过程才干分析.2六西格玛工程途径图工程选择确定关键输出变量界定流程范围成立工程团队完成工程立项书制定并验证处理方案实施处理方案初步分析潜在缘由识别根本缘由规范化跟踪改善效果关键输出的丈量系统分析关键输出的当前表现定义阶段Define Phase丈量阶段Measure Phase分析阶段Analyze Phase改善阶段Improve Phase控制阶段Control Phase搞清主要问题是什么？我们如今做得怎样样？做得不好的缘由是什么？需求采取哪些改良措施？我们如何坚持业绩？.3丈量阶段(Measure Phase)关键输出的丈量系统分析关

2、键输出的当前表现工具步骤工程输出丈量阶段Measure Phase目的丈量当前表现初步寻觅缘由合格的丈量系统输出变量的当前表现计量型丈量系统分析计数型丈量系统分析当前工程的情况当前丈量系统情况MSA 丈量系统分析过程才干分析.4数据的类型他有何种数据?延续性数据延续性数据在过程中搜集数据在过程中搜集数据才干指数Cp, Cpk, Pp, Ppk或等才干指数,DPPM, DPU, DPMO, Sigma level数据的类型：.5任务中量具的类型计量型量具 电压仪卡尺量杯电流计压力计温度计计数型量具测隙规通止规Go-no gage)目测pass/fail计量型和计数型必需用不同的方法处置，YOKE

3、选别量具:.6计量型数据和计数型数据的概念计量型数据和计数型数据的实例展现:计量型数据是指用可以延续性的获取数据的量具获得的丈量数据计数型数据是指用只能延续性的获取数据的量具获得的丈量数据.7计量型数据数据的种类计数型数据.8 计数型数据-Defective & Defect什么是缺陷品 defective？至少含有一个缺陷的产品什么是缺陷 defect？过程的输出不符合所定义的规格长度、颜色、光泽,外观等的不符合点.9DPPMDefective Parts Per Million-每百万产品中的缺陷品数DPU 单位产品缺陷数 Defects Per Unit计数型过程才干衡量目的 DPPM&

4、DPU.10DPU (Defects Per Unit)-单位产品缺陷数DPO (Defect per opportunities )-时机缺陷率DPMODefect Per Million Opportunities- 每百万次缺陷时机中的缺陷数计数型过程才干衡量目的 DPU&DPMODPO.11计数型数据DPPM与DPU与DPMO请对两个公司的质量进展比较，评价他们的DPPM, DPU ,DPMO各为多少?A 公司B 公司.12 共8个焊点计数型数据DPU与DPMO的计算例题【例】知某电路板共8个焊点。现抽取1000块该型电路板，经过测试发现焊点的总缺陷数为50个。那么：DPU和DPMO等

5、于？.13计数型练习：制造业#1不良马达C/R刚制造完成 1472 个MBA，(每个马达有723 个零件)，其中有 312 个不良零件.计算其DPU,DPMO。.14了解计量型数据过程才干LSL(下限)USL(上限)缺陷目的Variation.15他需决议用那一个飞行员飞行？ 飞行员A还是飞行员B? 飞行员A在跑道边境内延续降落了10次(到达了规范)。飞行员B也在跑道边境内延续降落了10次。A6A1A10A8A4A7A3A5A9A2B6B1B10B8B4B7B3B5B9B2计量型 数据竞争的质量.16计量型数据-过程才干构成要素过程的声音.17计量型 数据-过程才干构成要素客户的声音LSL(下

6、限)USL(上限).18计量型 数据-过程才干构成要素客户的声音过程的声音USLLSL.19计量型 数据-正态分布的典型区间.20计量型 数据-CpUSLLSL问题：通常我们希望Cp越大越好还是越小越好？Cp=容 差过程才干=T6M式中，USL,LSL分别是质量特性的上，下规格限。M=1/2(LSL+USL),称为规格中心。容差T=USL-LSL，反响了对过程的要求。在这个定义中，容差T普通不能随便改动，因此， 越小，Cp值越大。.21LSLUSL6USL - LSLCp 1.33(8/6)LSLUSL6USL - LSLCp 1.33(8/6) 虽然两个分布中心不一样, Cp都为1.33，但

7、对于这个工程的分布是在中心还是不在中心我们不知道。故我们必需引入另一个过程才干评价目的Cpk短期过程才干计量型 数据- Cp的缺乏A图B图MM.22Cpk短期过程才干的意义CpCpk对于大多数情况来说，过程输出的均值不会恰与规格中心或者目的值重合。因此，在进展过程才干分析是，该当将均值的影响思索进来。引进过程才干指数Cpk就是为理处理这个问题。由于过程中心通常在规格限LSL,USL之间，因此，用过程中心与两个规格限最近打的举例min USL-,-LSL与3之比作为过程才干指数，记为Cpk。过程才干指数Cp表示图过程才干指数Cpk表示图.23Cpk：当分布不是处在两侧规格的中心位置时,Cpk更能

8、表现过程的才干.Cpu =USLm3 -Cpl =mLSL3 -Cpu和Cpl两个比较后选择小的即为Cpk计量型 数据-过程才干指数 - CpkCpk = min Cpu,Cpl .24Cpk的其他表现方式当Cp值一定时，Cpk将随着过程输出中心与规格中心M偏离的增大而减小。现实上，利用T=USL-LSL,M=(USL+LSL)/2,责Cpk可以表示为另一种方式：K0 称为偏离度.25观测Cp Cpk可以决议如何改良过程 例如：1:当Cp及Cpk都较小而二者差别不大时比如Cp=0.72 及 Cpk=0.69我们应该怎样改良过程？2:当Cp较大，而Cpk很小比如Cp=1.43及Cpk=0.72，

9、二者差别较大，我们应该怎样样改良过程？3:当Cp本身不够好，Cpk更小比如Cp=0.84及Cpk=0.35，而且二者差别较大时，我们又该如何改良过程？.26计量型 数据-案例：过程才干的Minitab分析352515值丈量Sample123LSLUSL【例】NCCP化学室在三个延续的胶水批次中进展抽样。丈量目的为粘度。由于批次大小及抽样程序，所以抽样数目是随着批次而变化的。粘度规格界限为15到35。这些结果如下:取样批次批次丈量值 112114115116222223224225226332334335请经过Minitab计算Cpk与Ppk.27计量型 数据-案例：过程才干的Minitab分析

10、注：对属于计量型数据的因变量Y，在进展过程才干分析前确保其分布的正态性是非常必要的！.28计量型 数据-案例：过程才干的Minitab分析.29计量型 数据-动态Cpk 长期过程才干Ppk我们所要调查的是工厂长期的过程才干控制情况。所以光有短期过程才干是不够的，必需需求长期的过程才干来衡量。.30计量型 数据-动态Cpk 长期过程才干PpkLSLShort-Term Capability长期过程才干短期过程才干USL.31搜集短期和长期数据：通常在近似的条件下搜集到的数据视为短期数据在长期的条件下搜集到的数据视为长期数据LSLUSL组间变异组内变异Time 2Time 3Time 4Time

11、1Time 5TimeOutput整体变异计量型 数据-短期变异和长期变异.32 LSL 平均 USLTime 1Time 2Time 3Time 4短期过程才干长期过程才干长期过程才干(Long Term)短期过程才干(Short Term)(Cp, Cpk,)(Pp, Ppk,)计量型 数据-短期变异和长期变异.33过程潜在Process Potential过程实践Process ActualCP 代表“极限目的!Cp PPCpk PPK长期整体规范差不受控短期共有规范差受控和公差与规范差有关和公差与平均值，规范差有关计量型 数据-过程性能指数.34计量型 数据-预估短期与长期表现短期才干

12、指数长期才干指数.35 只存在偶尔缘由的影响 经过狭窄的范围搜集从属于一批的原资料用一个机器以一名操作者为对象 不但存在偶尔缘由，也存在异常缘由 经过广泛的范围搜集在多批原资料用多个机器以多数操作者为对象短期数据长期数据短期数据与长期数据只是相对的！计量型 数据-短期变异和长期变异.36过程才干等级评定表范围等级判断措施CP 1.67特级过程能力过剩为提高产品质量，对关键或主要项目再次缩小公差范围；或为提高效率、降低成本而放宽波动幅度，降低设备精度等级等。1.67 CP 1.331级过程能力充分当不是关键或主要项目时，放宽波动幅度；降低对原材料的要求；简化质量检验，采用抽样检验或减少检验频次。

13、1.33 CP 12级过程能力尚可必须用控制图或其他方法对工序进行控制和监督，以便及时发现异常波动；对产品按正常规定进行检验。1 CP 0.673级过程能力不足分析离散程度大的原因，制定措施加以改进，在不影响产品质量的情况下，放宽公差范围，加强质量检验，全数检验或增加检验频次。0.67 CP4级过程能力严重不足一般应停止继续加工，找出原因，改进工艺，提高CP值，否则全数检验，挑出不合格品。.37计量型 数据-练习：过程才干的Minitab分析：另一种方法.38计量型 数据-练习：过程才干的Minitab分析看流程能否稳定看数据能否正态流程稳定，数据正态，才看这里数据.39计量型 数据-警告!过程才干研讨中所作假设 1. 丈量系统合格 2. 数据来自稳定受控的过程 否那么得先要消除特殊缘由导致的变异3. 正态分布否那么，进展数据变换或其他非正态数据的处置方法假设不满足条款 #1 、