《简介六个标准差》PPT课件.ppt

1、簡介六個標準差( Lean 6 Sigma ),GOODSKY,講師 : 邱文龍 (六個標準差 黑帶),課程內容,壹. 何謂標準差 ? 貳. 如何推動六個標準差專案 ? 參. SPC (CONTROL CHART)教學 肆. MSA教學 伍 . FMEA教學 陸. 六個標準差專案成功案例介紹,GOODSKY,何謂 標準差 ?(1)開宗明義話標準差,標準差(Standard Deviation) 其符號( )音為Sigma，是希臘字母之第十八個的小寫，其在統計學中的意義是變異數之開根號，代表一組數據其個數據間的差異。 尤其主要的是Value 與 Level之區別，前者是標准差的數值，后者是指標准

2、差水平，也是目前人們常提起的多少標准差，代表著其制程能力或品質水平。,GOODSKY,何謂 標準差 ? (2)常用的機率分配介紹,GOODSKY,如何推動六個標準差專案 ?(1)突破路線圖,6Sigma 概論,基礎統 計學,專案 管理,電腦 應用,明確專案定義,分析測量系統,確認輸入及 輸出指標,確定制程難力,確認變異來源 探測性分析,確認變異來源 統計性分析,確認變異來源 變異數分析,規划實驗設計,確立長期 品質管理,控制X 和監控Y,確定Y=f(X),篩選關鍵輸 入變數(DOE),找尋交互作用 (DOE),最佳輸出變數,定義,測量,分析,改善,控制,GOODSKY,如何推動六個標準差專案

3、?(2)定義階段-1,實施程序: 組織專案團隊與分工 Voc 轉化為CTQ 使用工具定義專案,1. Tree Diagrams 抽絲剝繭 撥雲見日 2. Pareto Analysis 事明輕重 務辨緩急 3.Affinity Diagrams 百家爭鳴 定於一 4. Force Field Diagrams 舊我已除 新我已生 5. Fishbone Diagrams 識途老馬 指點迷津 6. Matrix Diagrams 害權惟微 利導惟優 7.SIPOC Diagrams 諸侯會盟 誓師待發,使用工具,GOODSKY,如何推動六個標準差專案 ?(2)定義階段-2,作業進程,GOODSK

4、Y,如何推動六個標準差專案 ?(3)量測階段,實施程序: 1.Process Mapping: Macro, Ideal , Dynamic . 2.找尋隱形工廠 3.確認 va & nva 4.消滅七大浪費 5.量測分析 6.制程能力分析,GOODSKY,如何推動六個標準差專案 ?(4)分析階段,實施程序: 圖表分析 關聯分析 回歸分析 均值檢定 變異數檢定 抽樣計劃 FMEA,GOODSKY,如何推動六個標準差專案 ?(5)改善階段,實施程序: 篩選潛在因素 發掘變數間之關係 設定操作允差 DOE DOE SUMMARY 改善計劃,GOODSKY,如何推動六個標準差專案 ?(6)管制階段,

5、實施程序: 最佳化輸出(改良操作) 控制所有相關的因子 監測所有相關的輸出 完成階段總結 完成最終報告,GOODSKY,1、常態分配圖：,SPC Lesson,GOODSKY,2、常態分配偏離率圖：,GOODSKY,3、J.Napier 數 e 2.718垂鏈函數：,GOODSKY,三、例題 (DEC所設計),生產開始之前，進行試作了n=5個 n=5個的動作電壓是 8.0V、7.6V、7.0V、8.4V、7.4V 工程檢查規格上限值是 8.6V 問1：動作電壓的工程能力是多少左右？ 問2：工程檢查不良率是，予測為百分之几？,GOODSKY,四、 解題計算(1)：,SQC(DEC提供) 動作電壓

6、 偏差 偏差平方 X1 8.0 0.32 0.1024 X2 7.6 -0.08 0.0064 X3 7.0 -0.68 0.4684 X4 8.4 0.72 0.5184 X5 7.4 -0.28 0.0784 X 7.68 0 1.1680 偏差平方和 S S 1.168 不偏分散：V= n-1 = 4 = 0.292 標准偏差：S= V = 0.292 = 0.54,GOODSKY X=7.68,GOODSKY,解題計算(2)：,SQC(DEC提供) 問1回答：工程能力值單側 上限-平均 8.6-7.68 CP = 3S = 30.54 = 0.568 問2回答： 上限-平均 8.6-7

7、.68 K= S = 0.54 = 1.70 按照正規分布表對表 =0.0446 推測工程不良率是4.46%,GOODSKY 問題1：性能指數 USL-X PPK= 3s=0.533 問題2：規格偏離率(可能) USL-X ZUSL= s =1.6( Level ) (因為為單邊管制以ZUSL為Z min) Z min=1.6 P ZUSL=0.548 (約5.48%),GOODSKY,五、分析(1),我們回首再來檢視管制圖之三大功用： 1.決定制造工程可能達到的目標（設計區塊） 2.被利用為達成目標之工具（制造區塊） 3.借此檢視是否已達成目標（檢測區塊） 因此我們可發現管制圖（SPC），可

8、將 設計、制造、檢驗三個階段性工作串成一塊， 意即SPC管制圖具有檢視設計（標准取定） 制造（改善制程能力）品管（制程監控）的功能。,GOODSKY,五、分析(2),現在將DEC所提供之題目，先就題目的設計（定義與計划）來作檢討： 1.從提示可見DEC的樣本來自產前試作，因此 采用樣本標准差來計算是正確的工具選擇。 2.但就抽樣計划是不適當的，樣本標准差的抽 樣原則如下： 2-a：樣本數大于10個（或更大量） 2-b：可借由計算器操作 2-c：用于原始數據（PPK）之計算,GOODSKY,五、分析(3),3.就動作電壓這管控項目（control Item)之特性 而言，其規格標准之取定是有檢討

9、之余地。 3-a：在其命題之方式中實在看不出規格下限， 因為此管控項目是有上下限之界定，且為了追求Relay質量的穩定一般都以避免感動電壓靠近臨界值，為考量而希望維持在其上下限之中間值，因此此題之規格制訂應明示出其規格中心值并有規格上下限。 3-b：DEC于工程能力計算上使用之公式有些 計算過程被遺漏，因為必依子組容量大小 將S值除以c4之常數值以調整偏差。,GOODSKY,五、分析(4),4.關于第二個問題：工程不良率預測？這種思維 是有商榷的余地。 4-a：借管制圖來進行品質改善是找出問題然 后依循PDCA（休華特循環）PDSA（戴 明循環）來對策，而不是拿几個樣品來推 測其不良率，這豈不

10、是像算命先生看了人 的面相而能推測此人的一生遭遇。 4-b：而且以常態分布公式計算出的Z值由對數 表換算出逸出率的正確解釋為：The proportions out of specification would be (有可能逸出規格之機率比例）,GOODSKY,五、分析(5),而不該斬釘截鐵的說成工程不良率的百分比，任何分析技朮再精確也只能算出大概的結果。因為: （1）.抽樣變差是無法避免的。 （2）.在真實的環境里沒有完全受統計控制的過程。 （3）.沒有任何一個實際的輸出完全依循常態分配或任何其他簡單的分布。 （4）.所有的結果都需小心使用并解釋要有所保留。,GOODSKY,六、XS管制圖

11、之計算(1),1.命題：有某機種Relay其感動電壓中心值為：7.8V 0.8V，今產前試作錄得一組數據如后：8.0V、7.6V、7.0V、8.4V、7.4V請計算其制程能力與逸出規范之比例。 1）.制程能力 X1X2X3、Xk XK 7.68V,GOODSKY,Cax- 100%=15% T/2 T Pp= 6 = 0.465 Ppk= 1-K cp 0.4 A：制程能力指數為0.4,GOODSKY,XS管制圖之計算(2),2）.可能逸出之概率,USLX ZUSLs =1.6 X LSL ZLSL s =1.18 Z min =1.18 b. PZ USL = 0.0548 = 5.48%

12、PZ LSL = 0.119 = 11.9% P total = 17.38% A：可能逸出規格之比例 17.38%,GOODSKY,MSA 教學,常用之量測系統分析工具 1.Accuracy(準確度) 2.Linearity(線性) 3.Gage R&R(再生性與再現性) 3-1 .Gage R&R (Variable) 3-2 .Gage R&R (Attribute) 3-3 .Gage R&R (Crossed) 3-4 .Gage R&R (Nested) 4.Stability(穩定性),GOODSKY,MSA 教學Gage R&R (Variable),數據表,計算公式表,GOO

13、DSKY,FMEA教學序言,FMEA 可分為設計FMEA與過程FMEA,設計FMEA應從所要分析的系統、子系統或需部件的框圖開始.過程FMEA假定所設計的產品會滿足設計要求。 潛在失效的效應，就是失效模式對系統功能的沖擊，就如顧客感受的一樣。要根據顧客可能發現或經歷的情況來描述失效的效應，要記住顧客可能是內部的顧客，也可能是外部最終的顧客. 對一個特定專案及其功能，列出每一個潛在失效模式。前提是這種失效可能發生，但不是一定發生。建議將以往TGW(錯誤案例)的研究，問題報告以及小組的“腦力激蕩”的評審作為出發點. 過程FMEA中顧客之定義是指最終使用者,但也可以是後續的或是下游製造或裝配工序,以

14、及服務工作.,GOODSKY,FMEA教學過程FEMA,FEMA以其最嚴密的形式總結了工程師/小組進行工藝過程設計時的設計思想(包括根據經驗和過去的問題，對一些可能發生失效的項目的分析)。這種系統化的方法體現了一個工程師在任何制造計划過程中正常經歷的思維過程，并使之規范化。 過程FEMA： 確定與產品相關的過程潛在失效模式 評價失效對顧客的潛在沖擊 確定潛在制造或裝配過程失效的起因，確定減少失效發生或 找出失效條件的過程控制變量 編制潛在失效模式分級表，然后建立考慮矯正措施的優選系統 將制造或裝配過程的結果編制成文件。 在最初的過程FMEA中，希望負責過程的工程師能夠直接地、主動地聯系所有相關

15、部門的代表。 FEMA應成為促進不同部門之間充分交換意見的催化劑，從而提高整個集體的工作水平，過程FMEA是一份動態文件，應在生產工裝准備之前，在過程可行性分析階段或之前開始，而且要考慮從單個零件到總成的所有制造工序。,GOODSKY,FMEA教學FEMA(風險順序數),過程FMEA并不是依靠改變產品設計來克服過程缺陷的，但它要考慮與計划的制造或裝配過程有關的產品設計特性參數，以便最大限度地保証產品能滿足顧客的要求和期望。FMEA也有助于新機器或設備的開發。 在確定了潛在的失效式之后，就可以著手采取矯正措施，消除潛在失效模式或不斷減小它們發生的可能性。 風險順序數(RPN)是嚴重度(S)、發生

16、率(O)和偵測度(D)的乘積，見公式：RPN=(S) (O) (D) 風險順序數作為S O D 的積，是對設計風險性的度量。風險順序數應當用于對設計中那些擔心的事項進行排序(如用排列圖)。RPN取值在1至1000之間，如果風險順序數很高，設計人員必須采取矯正措施，努力減小該值。在一般實踐中，不管RPN大小如何，當嚴重度(S)高時，就應予特別注意。 當失效模式接RPN排出次序后，應首先對級數最高的和最關鍵的項目采取矯正措施。任何建議措施的目的都是為了減小發生率、嚴重度及偵測度三者中的任何一個或所有的數值。,GOODSKY,FMEA教學FEMA範例,(制程FMEA),GOODSKY,附錄,專案管理

17、手法圖表,Affinity Diagram,Affinity Diagram,topic,topic,制程規划不良,裁減搬運工,裁員何去何從? (人事單位),回歸舊建制! (制造部),這些人素質偏低! (原單位),人事單位需改善! (制造部經理),其實A單位調去人員素質佳!(A),回舊單位熟練度退步?(A單位),總比招新人好! (人事單位),把制程安排好就不至如此(全員),對!需要檢討制程的合理化(全員),為何先前不質疑？ (工程部),已從日本轉移了兩條線嘛？(制造部),也不見得可以全機種轉移!(工程部),這就是我們需探討的啊!(制造、品管),哪一機種可以先動？(工程),其實GJ線的轉移經驗可

18、參考(制造),對!先流水化再局部自動化(生技),那好!我們就朝這方向動作!(全員),4%,縮短制程周期,設計因素,組裝困難,增加工時,調整困難,供應商因素,交期不良,質量不穩定,停工待料,增加前置時間,組裝困難,調整困難,重工,篩選,機械設備因素,更換模具,重工,下游待料,環境因素,人員因素,待機停工,生產線布置,工序規划不良，周轉耗時,工位不符人體工學,車間條件,飲水間太遠,洗手間太小,新進員工教育,員工再教育,無產出人員,2.52%,18%,3.5%,50.8%,25%,2.8%,3%,5%,45.8%,3.5%,1.5%,4.5%,41.3%,1%,1%,1%,0.5%,12%,6%,2%,1%,6%,3%,2%,4%,1.3%,0.32%,0.9%,Tre