通用电气六西格玛绿带讲义含mini tab m3测量阶段measure steps

05:测量阶段MEASUREPhase

Steps1,2&3:将CTQs量化，并且保证有能力量化...GEGlobalResearchGreenBelt

DMAICCourseTypeIErroraTypeIIErrorbCorrectDecision(1-a)CorrectDecision(1-b)90807060Y=50

X1

X2FuelEconomyOctaneLevelAirTemp目的介绍测量MeasureMeasurePhaseDeliverablesUsingStatisticstoSolveProblems测量Step1:选择CTQs质量功能展开QualityFunctionDeployment(QFD)流程图ProcessMapping失效模式和影响分析FailureModes&EffectAnalysis(FMEA)测量Step2:定义绩效标准PerformanceStandards绩效标准/缺陷PerformanceStandard/Defect数据的自然属性BasicNatureofData测量Step3:测量系统MeasurementSystem介绍测量系统分析MeasurementSystemsAnalysis(MSA)回顾...目录05:测量阶段Page测量阶段的步骤5统计学上的问题TheStatisticalProblem6Step1–选择CTQ的特性7-22质量功能展开QualityFunctionDeployment(QFD)8-12流程图ProcessMapping13-17失效模式与影响分析FMEA18-22Step2–定义绩效标准23-28Step3–测量系统分析MeasurementSystemAnalysis29-42参考文献43回顾...44附录45-51GEDMAICBookOfKnowledge在测量阶段DMAICDefine定义DEFINEStepA:识别项目的CTQ

IdentifyProjectCTQsStepB:签署项目立项书DevelopTeamCharterStepC:定义流程图DefineProcessMap1MEASUREMeasure测量Step1:选择CTQ的特性值SelectCTQCharacteristicsStep2:定义绩效标准DefinePerformanceStandardsStep3:测量系统分析MeasurementSystemAnalysis(MSA)2ANALYZEAnalyze分析Step4:过程能力分析EstablishProcessCapabilityStep5:定义绩效目标DefinePerformanceObjectivesStep6:定义变异源IdentifyVariationSources)3IMPROVEImprove改进Step7:筛选可能原因ScreenPotentialCausesStep8:找出变异因素的关系DiscoverVariableRelationshipsStep9:确定操作的公差EstablishOperatingTolerances4CONTROLControl控制Step`10:定义和确认针对X因子的测量系统DefineandValidatetheMeasurementSystemonXsStep11:测定过程能力DetermineProcessCapabilityStep12:实施过程控制ImplementProcessControl5关键的内容需要做的：项目设计的CTQ列表项目立项书Charter高端流程图HighLevelProcessMap(COPISorSIPOC)可能用到的工具：项目风险评估利益相关方(Stakeholder)分析初步的项目时间表InFrame/OutofFrame顾客调查的方法(焦点小组focusgroups,访谈interviews,etc.)需要做的：质量功能展开QFD/CTQ逻辑树针对Y(s)：可用的定义,规格值,目标,缺陷的定义测量系统分析MeasurementSystemAnalysis可能用到的工具：数据收集计划DataCollectionPlanGageR&R详细流程图失效模式与影响分析FMEA帕累托图ParetoAnalysis需要做的：现有过程能力的起点(Baseline)正态性验证NormalityTest项目目标的陈述(统计学上的)重要Xs的列表可能用到的工具：标杆对比Benchmarking鱼骨图FishboneDiagram箱线图BoxWhiskerPlots假设检验HypothesisTesting回归分析RegressionAnalysis需要做的：筛选出关键少数因子VitalFewXsX和Y的关系方程Function(s)优化关键少数因子X的设置确认试验ConfirmationRuns/Results为关键少数X设定公差可能用到的工具：DOE实验设计DesignofExperiments新流程图新流程的失效模式与影响分析FMEA过程建模需要做的：针对X的测量系统分析测量改进后的过程能力对改进进行统计学的确认过程控制计划过程所有者签署结束项目可能用到的工具：控制图ControlCharts假设检验HypothesisTesting加速变革流程计划CAP(Changeaccelerateprocess)Plan项目整体完成度10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%关键步骤:3.测量系统分析MeasurementsSystemsAnalysis任务:数据收集计划,测量系统分析工具:连续性数据GageR&R离散型数据GageR&R量具校准GageCalibration破坏性试验DestructiveTest测量阶段的步骤1.选择CTQ特性任务:识别需要改进的，且可测量的CTQ工具:QFDProcessMapFMEA2.定义绩效标准任务:确定Y的规格界限工具:离散和连续数据分析Discrete&ContinuousDataDMAIC定义Define测量Measure分析Analyze改进Improve控制Control统计学问题目标:找到函数关系Y=f(X1,…,Xn)过程B的分布特征要好于过程A*msms过程-B过程-A*假定是同一尺度DMAIC选择CTQ特性将顾客需求转化为潜在的质量需求质量需求(HOW’s)顾客需求(WHAT’s)识别关键少数CriticalFew–资源计划将“信息流”画出来识别所有的连接点DMAICStep1预测将来可能出现的失效，并提前开发减轻危害的计划流程序号或产品号ProcessStepORPartNumber潜在的失效模式PotentialFailureMode潜在的失效影响PotentialFailureEffects严重度SEV潜在原因PotentialCauses发生度OCC当前控制CurrentControls探测度DET风险优先级RPN推荐的行动Actionmended执行人Owner质量功能展开QualityFunctionDeployment(QFD)流程图ProcessMapping(FlowChart)失效模式与影响分析FailureModes&EffectsAnalysis(FMEA)SelectCTQCharacteristicsMapCustomerNeedstoPotentialHowsFunctionalRequirements(HOW’s)CustomerRequirements(WHAT’s)IdentifyCriticalFew-ResourcePlanningMap“Information”FlowIdentifyAllTouchPointsDMAICStep1AnticipatePotentialFailuresinProcess/Products&DevelopProactiveMitigationPlansProcessStepORPartNumberPotentialFailureModePotentialFailureEffectsSEVPotentialCausesOCCCurrentControlsDETRPNActionmendedOwnerQualityFunctionDeployment(QFD)ProcessMapping(FlowChart)FailureModes&EffectsAnalysis(FMEA)DesignApproachLeanApproachQMS“CAPA”Approach质量功能展开QualityFunctionDeployment(QFD)是一个很好地工具工具，因为：顾客才知道他们想要什么顾客却不知道如何描述这些需求导致很多“其他”产品特性被开发了出来可以看到顾客并不喜欢的那些特性理解顾客需求的种类顾客想表达什么顾客之声“Voiceofthecustomer”也是一个流程顾客之声VOC使一个独立的过程QFD不是独立的过程顾客知道他们想要什么...怎么提炼这些需求却有点儿麻烦DMAICStep1我们内部的衡量指标代表顾客的期望吗?剖析质量屋QFDHouseHHHHLMMMMMMLLLLL6)HowMuch目标值和单位1)WHAT'S顾客需求3)HOW'S如何满足顾客需求?9)冲突关系–和相关性表类似4)相关性表H

强相关Strong 9M

中度相关Medium 3L

弱相关Weak 1QFD质量屋的9个元素DMAICStep12)顾客重要度

HowimportantaretheCustomerWHATStotheCustomer?5)技术重要度在筛选矩阵里面用到7)检查完整性8)目标方向QFD实例WHATSHOWS最大输出功率可用性可靠性部件寿命长效率可维护性容易排除故障A千瓦值B小时/年C小时/年D年E$/千瓦F小时GRPM千瓦数燃气消耗/千瓦总可用时间总不能工作时间部件寿命周期总修复/维护时间点火器速度3452421633857993627DMAICStep1顾客重要度相关性矩阵 强相关Strong(H) 9

中度相关Medium(M)3

弱相关Weak(L) 1HowMuchTargetValueandUnits技术重要度目标方向TargetDirection

越大越好MoreisBetter

越小越好LessisBetter

一个确定的量ASpecificAmount相关性矩阵强正相关StrongPositive正相关Positive负相关Negative强负相关StrongNegative质量需求FunctionalRequirements(HOW’s)QFD四部曲*关键部件特性KeyPartCharacteristics关键质量需求KeyFunctionalRequirementsDMAICStep1HouseofQuality#1上一个质量屋的“HOW”会变成下一个质量屋的“WHAT”*在产品开发上的应用顾客需求CustomerRequirements(WHAT’s)部件特性PartCharacteristics(HOW’s)F质量需求unctionalRequirements(WHAT’s)关键制造特性KeyManufacturingProcesses制造特性ManufacturingProcesses(HOW’s)HouseofQuality#3部件特性PartCharacteristics(WHAT’s)关键过程变异KeyProcessVariables过程参数ProcessVariables(HOW’s)HouseofQuality#4M制造特性anufacturingProcesses(WHAT’s)HouseofQuality#2QFD练习分成小组建立第一个QFD质量屋:描述一个公寓的CTQ特性.对于居住着来说，什么是重要的？建造公寓的开发商怎么满足这些要求?创建关系矩阵，指出为了最大限度的全部满足顾客需求，开发商应该关注的关键少数“HOWS”DMAICStep1流程图顾客Customer:接受过程输出的任何人.输出Output :过程操作产生的产品或服务.过程Process:为了满足顾客需求进行的活动.输入Input : 为过程运行而提供的原材料或者服务.供应商Supplier:为过程提供输入的任何人DMAICStep1PROCESSSupplierOutputInputCustomersSIPOC–流程图的方向COPIS–思考问题的方向绘制信息流–识别所有结点对于过程的认知1:我们觉得应该是:2:实际上是:3:我们希望变成:千万不要不假思索直接跳跃到“我们希望变成”这步!DMAICStep1实际上对于同一个流程会存在如下三种理解证实和评估流程图再次回顾一遍流程要问这些问题如果…会…?哪些地方会出错?谁Who…?如何How…?时间When…?更新流程图

DMAICStep1每个步骤都是增加价值的吗?这个步骤有必要?控制和测量标准齐全吗?有没有那些重复劳动“Re’s”?返工Rework修改Revise重复Repeat返检Review证实Validate评估Evaluate流程图的益处可以暴露流程中不必要的、复杂的、多余的步骤.这样为精简流程或者排除故障创造了机会.可以将实际流程和理想化的流程对比.可以发现哪里发生了什么问题.可以识别那些提供新数据的步骤.DMAICStep1建立流程图确定流程界限Boundaries列出输入、供应商以及关键指标列出输出、顾客以及关键需求。观察操作流程确定范围Scope为了解决问题，到底需要多么细化的流程图?确定流程中的步骤Steps如果不了解，那么就按照流程顺序运转一遍如果很了解，就可以直接描述将流程步骤排序用符号表示流程步骤

(请见链接里的附件.)DMAICStep1ProcessMapSymbols失效模式与影响分析FMEAFMEA–FailureModes&EffectsAnalysis一个结构化的前置预防方法:识别Identify在满足顾客需求的同时会出现哪些问题估计Estimate

发生这样的问题的风险评估Evaluate

现有的控制计划controlplan能否预防这些问题的发生优先Prioritize

那些紧迫性高的改进行动好处:改进质量、可靠性和产品的安全性增加顾客满意度减少产品开发的时间和费用为减少风险制定相关文件以及设立追踪计划

识别产品或过程可能的失效，然后考虑预防措施。DMAICStep1FMEA的术语定义失效模式FailureMode产品或过程不符合规格的情况一般都是指不良或者不适原因Cause特殊情况造成失效模式来自于过程变异源影响Effect如果失效模式没有被预防或纠正，会对顾客造成的影响可能被影响的包含直接顾客和间接顾客失效模式可以理解成“在制in-process”缺陷,影响是指对顾客需求造成的影响.DMAICStep1了解风险并且预防-FMEA起始使一个检查单DMAICStep1FMEA的制作BeforeAfterFMEA的计算风险优先级RiskPriorityNumber:RPN=SEVxOCCxDETRiskRatings严重度Severity(SEV)

对顾客的影响有多大?发生度Occurrence(OCC)

出现的可能性(频度)?探测度Detectability(DET)

如果失效模式发生了，可被探测出来的程度?对失效模式风险评估的数学运算.最终的数字大小直接导致是否追加新的质量计划.DMAICStep1RPN标准等级RPN数字等级制作FMEA的流程准备FMEA过程改进1. 构建团队2. 创建流程图3. 列出满足内部外部顾客的关键输出指标4. 为每个过程步骤列数输入指标定义过程输入和输出之间的关联将输入按照重要度进行排序7. 列出过程输入可以引起的问题，以及因此产生的失效模式，判断会造成的影响8. 列出其他原因(变异源)，以及因此产生的失效模式，判断会造成的影响填写严重度、发生度、和探测度计算风险优先等级数确定可以降低RPNs的方法确认纠正措施的时间要求创建瀑布图“Waterfall”Graph来预测风险降低采取适当的(改进)行动重新计算RPNs在相应的位置采取控制手段DMAICStep1FMEA样板HTSCProject–FMEAExample.xls定义绩效标准确定绩效标准定义一个缺陷DefineaDefect顾客对产品或零件的验收准则是什么？确定如何测量产品或零件或过程的质量数据从哪里获得?如何测量过程?度量单位是什么?是离散的还是连续的测量?取得绩效标准的一致认同DMAICStep2因顾客需求而产生的，对于CTQ的规格要求将顾客需求转化成可度量的特性有清楚的执行定义，例如，规定测量什么、怎么测量、怎么收集数据制定平均值的目标制定规格界限制定清楚的缺陷定义绩效标准是什么？DMAICStep2CTQs的界定–所有人按照统一标准讨论更多的绩效标准...DMAICStep2规格界限Specificationlimits

是按照顾客满意不满意来设定的.虽然顾客未必明白他需要什么规格界限(QFD可以将其转化),但是按照逻辑关系，确实是顾客定义了规格界限。LSLLowerSpecLimitUSLUpperSpecLimit公差Tolerance=USL-LSL良品GoodProduct不良品DefectiveProduct不良品DefectiveProduct目标值Target绩效标准样板提交图纸的周期时间从通知到制图到提交的周数准时交图纸产品/过程特性测量Measure规格界限/公差目标Target

13周DMAICStep2绩效标准将顾客需求转换成了过程的质量指标顾客需求15周(上限)CTQ数据类型

连续型数据ContinuousData例如尺寸、重量、电压值、电流值等数值随着量具精度的增加，测量值是可以无限细分的分布特征Distributions:

只有连续型数据才能用于正态分布离散型数据DiscreteData记录发生的次数，例如某事发生或失效的次数数值不能被细分依据离散型数据来推论严重依赖于观测事件的多少.用于描述离散型数据特征的样本大小明显高于连续型数据.分布特征Distributions:

泊松分布和二项分布使用这种类型的数据DMAICStep2连续型和离散型数据不良率Defectrate可以用连续型也可以用离散型.数值可以无限细分的数据.+¥“Defects”(x>5Days)“Non-Defects”(x£5Days)

解决问题需要的时间SpecificationLimit-¥数值可以变化，但只能是整数,例如计数.(当做连续型数据使用时要特别注意.)1234567

解决问题需要的天数“Defects”(X>5Days)“Non-Defects”(X<5Days)SpecificationLimit61053281Total=35数值只能是0/1，good/bad.5or14%30or86%问题得到解决Within5Days问题没解决Within5Days离散型数据DiscreteData连续性数据ContinuousData整数数据OrdinalDataDMAICStep2测量系统包括测量者operators,量具gages和环境environment.术语:分辨率resolution,精度precision,准确性accuracy,偏倚bias,稳定性stabilityand线性性linearityand量具反复性性和再现性GR&R,树立测量系统分析MSA的标准操作规程SOP,分析现有测量系统.领导GaugeR&R研究并且分析数据.理解离散型R&R.理解公差Tolerance对GR&R的影响.计算测量者的影响appraiservariation(再现性reproducibility)和仪器影响equipmentvariation(反复性repeatability).识别测量系统的变异源.定义校准的概念，了解如何优化校准.可以执行简单的破坏性GR&R.当本次培训结束的时候，你应当知道这些内容：测量系统的目标DMAICStep3DMAICStep3测量系统的任务测量Y的测量系统.工具:ANOVA(连续型)GaugeR&R离散型AttributeGaugeR&R量具校准GaugeCalibration破坏性DestructiveGaugeR&R用数据做决定六西格玛理论就是为了给顾客降低缺陷.越少的缺陷就会导致越高的顾客满意度.项目团队必须依据事实数据来为顾客改进质量，这些事实数据就是通过对产品或者过程测量得到的.用来为项目提供数据的测量系统(量具gauge)必须足够好，这样才能将正确的数字提供给项目团队以供决策.一个测量系统必须准确提供数据，否则数据就不可信了.依照这样的表述，六西格玛项目团队现在就是测量系统的顾客.顾客关心很多关于测量系统的CTQs，这些都是在执行测量的时候必须关注的质量问题DMAICStep3在DMAIC项目中，如果测量系统不可信，那么必须改进，如果改进不好，后面的步骤也无法进行！！为了改进一个产品或流程，我们必须测量它.测量本身就可以被认为是流程的一部分，输入产品，输出测量数据.DMAICStep3如果测量系统有问题，那么整个流程的输出就全部被破坏了.所以必须保证测量系统别干扰整个流程!测量过程测量系统的偏倚–通过“校准”来调整TrueAvgBiasObs.AvgmActual(Part)+mMeas.System=mObserved(Total)DMAICStep3ProcessInputsOutputsInputsMeasurementProcessOutputs准确性Accuracy(偏倚Bias)

-平均值上的偏移产品自身方差总方差测量系统的方差–通过“R&RStudy”来衡量s2actual(part)

+s2meas.system=s2observed(total)DMAICStep3测量的方差测量系统精度PrecisionProcessInputsOutputsInputsMeasurementProcessOutputs测量系统的特性准确性Accuracy:

测量值和标准值(真实值)之间的差异.分辨率Resolution:能够测量的最小刻度.稳定性Stability:随着时间是否漂移线性性Linearity:测量结果(的准确性)是否会受到样品测量值大小(例如尺寸、重量等)的影响.精度Precision:测量的噪音影响.反复性Repeatability:

同一个测量者使用同一量具对同一个样品进行测量时产生的变异.也称作设备变异EquipmentVariation(EV).再现性Reproducibility:

两个或多个不同的测量者使用同一量具对同一个样品进行测量时产生的变异.也被称作测量者变异AppraiserVariation(AV).其他特性成本Cost:

测量成本是否很高.重要度Importance:

是否在测量一个重要的CTQ?完备性Completeness:

能够测量CTQ吗?时效性Timeliness:

需要的时候就可以测量并且帮助检查缺陷吗？DMAICStep3为了确认过程变异,测量系统变异应该首先被识别并且从过程过程中分离出来测量系统变异源ProcessInputsOutputsInputsMeasurementProcessOutputsLong-termProcessVariationActualProcessVariationAccuracy(Bias)MeasurementVariationObservedProcessVariationShort-termProcessVariationVariationduetogageVariationduetooperatorPrecision(PureError)Stability(timedependent)Linearity(valuedependent)RepeatabilityReproducibilitywithinsamplevariationDMAICStep3s2Total(GR&R)

=s2Reproducibility+

s2RepeatabilityR&RAVEV如果两个噪音源(变异源)是相互独立的，他们的变异就可以通过运算合并起来.例如,Gauge反复性(EV-equipmentvariation)和再现性(AV-appraiservariation)组成了总的GR&R.累积噪音noise(方差variance)是两个方差之和.DMAICStep3EV,AVandR&R之间的关系5.15*R&RLowerSpec.Limit UpperSpec.LimitSpecificationWindow(tolerance)如上图所示,大约50%的公差都被量具的变异占领了.

过程自身测变异都没地方放了!DMAICStep3R&R和公差Tolerance的关系测量系统的变异占了公差的多大一部分?量具能力:从另外的角度看依据过程能力来判断量具能力UnacceptableAcceptableDMAICStep3DMAICStep3量具能力的评估量具能力%GR&R标准Process标准可接受AcceptableR&R<10%有条件的接受PossiblyAcceptable需要考虑CTQ的特性、硬件环境、顾客的要求、以及过程的西格玛水平.R&R10%to30%不可接受Unacceptable问题很大，需要找到根本原因R&R>30%问题情形#1顾客要求烤箱控温能力的规格是：设定值+/-10度.温度计的标准偏差是多少才能保证R&R%可接受?温度计的标准偏差是多少就会导致R&R%不可接受?情形#2研发工程师正在开发一款新的烤箱，他们相信温度变异会小于1度.可是，规格值还没有被开发出来.为了帮助开发工作，对温度计的需求是什么？?DMAICStep3你在一家做烤箱的工厂

在做深入的MSA之前，请先回顾这个指南和检查单.测量的流程是什么样子的?简要的描述测量流程，使用什么标准?系统的“精度Precision”（测量误差measurementerror）如何?怎么得到的这个精度值?量具（测量系统）供应商是如何描述以下内容的：分辨率Discrimination(Resolution)?准确性Accuracy(Bias)?精度Precision(MeasurementError)?有没有现成的数据:GaugeR&RStudy?(分析设备和测量者引起的变异)一起经过校准吗？多久校准一次?是否有多套系统在测同一个参数？如果是的话，要先分析设备之间的差异.DMAICStep3MSA检查单ChecklistDMAICStep3参考文献Taylor,JohnR.AnIntroductiontoErrorAnalysis–TheStudyofUncertaintiesinPhysicalMeasurements–2ndEdition.UniversityScienceBooks;1997Perez-Wilson,Mario.Gauge-R&RStudiesForDestructiveandNon-DestructiveTesting.ASCPressBooks;2003Breyfogle,ForrestW.III.ImplementingSixSigma–SmarterSolutionsUsingStatisticalMethods.JohnWileyandSons;2ndedition,2003.GEPowerSystems.GEDMAICBookofKnowledgeNavigator.ClickSixSigmaCaféLink;2001.回顾...识别可测量的顾客CTQ(Step1).CTQ就是我们要改进的质量指标！为Y定义规格界限specifications(Step2).还要关注缺陷的具体情况!保证测量系统有足够的能力去测量Y(Step3).测量系统必须要可信！在Step10会详细说明如何评价测量系统.I在六西格玛项目中，我们会用这些评价手段去针对Y做测量系统分析，这是整个测量阶段中非常重要的一部分.在Step10中会介绍这些工具:连续型数据方差分析法ANOVAGR&R离散型Discrete(categorical)data仪器校准Calibration破坏性DestructiveTestsDMAIC附录顾客需求技术需求部件特性制造过程产品需求制造业顾客需求软件功能系统特性设计方案软件业顾客需求服务要求服务流程流程控制服务业QFD的四个质量屋环环相扣QFD层级DMAICStep1QFD流程和层级流程图符号操作Operation运输Transportation存储Storage延迟Delay程序Procedure决策Decision检查Inspection/测量Measurement操作Operation&检查Inspection度量Metric两部分度量2-PartMetric过程开始，停止Start,stopofProcess文件Document过程输入InputtoaprocessA连接到下一页Onpageconnector从上一页继承OffpageconnectorA2流程连接符号ProcessFlowconnectorDMAICStep1FMEA标准等级表DMAICStep1CapabilitylinkintoFMEA Numerical OCCURRENCE DETECTION

Ranking Likelihood Certainty 1 1in106 100% 2 1in20,000 99% 3 1in5,000 95% 4 1in2,000 90% 5 1in500 85% 6 1in100 80% 7 1in50 70% 8 1in20 60% 9 1in10 50% 10 1in2 <50%DMAICStep1FMEARPN等级表FMEAWho,What,WhenandHowWhopreparesaFMEA?TheteamapproachtopreparingFMEAsismended.TheresponsiblesystemorproductleadstheFMEAteam.Theresponsibledesignisexpectedtoinvolverepresentativesfromallaffectedactivities.Teammembersshouldincludedesign,manufacturing,assembly,quality,reliability,service,purchasing,testing,supplier,andothersubjectmatterexpertsasappropriate.W