六西格玛介绍(Six Sigma Introduction).pptx

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六西格瑪介紹六西格瑪介紹1培訓內容什么是六西格瑪?

為何需要?

六西格瑪路線圖六西格瑪架构常用的六西格瑪工具行動起來!

2什么是六西格瑪?

一個統計度量值一個商業的戰略一种理念六西格瑪体現在三個方面3六西格瑪統計度量值西格瑪是一個希腊字母.在中“統計學s”被用量化据的“离散程度”來數,通常又叫做准差標.六西格工序是在一工序中瑪這,在客允的公差格值戶許規中能容正夠納負6准差個標.64六西格瑪能力DPMO=defectspermillionopportunities每百萬机會中缺陷數5西格瑪水平西格瑪水平DPMO產出率產出率63.499.9997%523399.977%46,21099.379%366,80793.32%2308,53769.2%1690,00031%99.99966%Good（6Sigma）99%Good（3.8Sigma）足夠好嗎?

每小時丟失每小時丟失20,000份郵件份郵件每天不安全飲水時間每天不安全飲水時間15分鐘分鐘每周每周5,000件不正确的外科手件不正确的外科手術術机場每天机場每天2次不正确的降落次不正确的降落每年每年200,000個錯誤的藥劑處個錯誤的藥劑處方方每月停電每月停電7小時小時每小時丟失每小時丟失7份郵件份郵件每每7個月不安全飲水個月不安全飲水1分鐘分鐘每周不正确外科手術每周不正确外科手術1.7件件每每5年一次不正确的降落年一次不正确的降落每年每年68個錯誤的藥劑處方個錯誤的藥劑處方每每34年缺電年缺電1小時小時為何需要六西格瑪?

6六西格瑪商業戰略改善工序西格瑪等級改善產品或工序質量減少操作成本增加客戶滿意度制造業7低劣質量成本（COPQ）傳統的質量成本傳統的質量成本（易發現的）錯失的机會錯失的机會隱藏工厂隱藏工厂其他的質量成本其他的質量成本（無形的）（難于測量難于測量）COPQ能映射出西格瑪能力能映射出西格瑪能力檢查保証報廢返工不良品過多的調整加速交付成本失去訂單遲到交付過多庫存長的循環週期制造業制造業COPQ=CostofPoorQuality8質量成本（COPQ）利潤總的制造或服務成本利潤理論成本質量成本COPQ价格价格下跌下跌理論成本質量成本COPQ利潤理論成本COPQ9六西格瑪-一种理念六西格瑪使工作更輕松,而不是更艱難.發現并抑制有害的變异資源錯誤會減少或消除工序能力改善西格瑪等級上升10生產者与客戶關系交貨交貨价格价格質量質量需求需求加工周期加工周期成本成本不良品不良品減少減少生產者客戶11客戶滿意元素CTXs:

客戶滿意的關鍵參數.包括但并不僅限于以下三項:

CTQ:

CriticalToQuality質量CTD:

CriticalToDelivery交付CTC:

CriticalToCost成本12六西格瑪途徑識別客戶需要識別客戶需要目標居中目標居中減少變异減少變异減少不良品減少不良品13六西格瑪dMAICBreakthrough突破性點略CharacterizationOptimization特性化优化MeasureAnalyze測量分析ImproveControl改善控制Define定義Realize實現14六西格瑪術語KPIVKeyProcessInputVariable關鍵過程輸入因子KPOVKeyProcessOutputVariable關鍵過程輸出因子CTXCriticalto“X”（Quality質量,Cost成本,Delivery交付）COPQCostOfPoorQuality低劣質量成本Baseline歷史水平/基線Target項目開始時所定的目標Entitlement在已知的現有環境中的最佳的狀態（內部/外部）15dMAICDefine定義目的:

進行項目陳述,建立基線（baseline）,目標（goal）,合适的指標,組織團隊并构思初步的計划等.何時進行:

在初步了解并与上司商議該項目后工具:

趨勢圖,項目立項書等16TrendofXXXdefectrate0.00%0.15%0.30%0.45%0.60%0.75%WeekDefectrate數列10.51%0.66%0.45%0.41%0.42%0.27%0.30%0.37%0.49%0.59%0.55%0.46%0.38%0.35%0.49%0.29%0.34%0.42%0.41%0.31%0.25%WK47WK48WK50WK51WK01WK02WK03WK05WK06WK07WK09WK10WK12WK13WK14WK16WK17WK18WK20WK21WK23dMAICMeasure測量目的:

确認或精煉問題,評估測量系統并尋找原因（潛在的KPIVs）何時何時:

在組織團隊后,通常是通過腦力激蕩來收窄潛在的因子.工具工具:

Fish-bonediagram（魚骨圖）,C&Ematrix（矩陣）,FMEA（失效模式影響分析）,ProcessMapping（流程圖）,GR&Ranalysis（測量系統分析）等.17OvermoldpingfrequencyPingInspectorSOPTechnicianknowledgeWindingM/CCMoldingM/CCTool-gatesizeCTool-gatelocationAcaBakingOvenCWireBakingOvenCResinSOPE-blockSOPCoilThicknessSOPCoilWidthSOPCoilCrossoverpositBondStrengthSOPWireDiameterSOPWirebondcoatSOPWireInsulationSOPCoilpinSOPBobbinStructureCHoldingTemperatureHoldingTimeCFillingPressureCFillingSpeedCDryingTemperatureResinTemperatureCDryingTemperatureWindingTemperatureWindingSpeedCWindingTensionCCoilbakingTempCCoilbakingtimeCProcessFlowCAnnealingtimeCAnnealingtempCMoldTempeatureCPingTesterSOPPingTestFixtureSSoftwaresetupSOPHittingpositionSOAirFlowNNoiseNTemperatureCHumidityNMenMachinesMaterialsMethodsMeasurementsEnvironmentReduceU5OvermoldPingFrequencydMAICAnalyze分析目的目的:

將實際的問題轉化為統計問題,使用統計方法分析和解決問題.在這個階段通常是通過實驗去收集數据并進行分析和評估.何時何時:

在評估和收窄KPIVs時.工具工具:

假設測試和回歸分析等.收集數据收集數据統計分析統計分析KPIVs（已証明已証明）18dMAICImprove改善目的目的:

對所建的問題找出最优的解決方案.何時何時:

從分析階段過濾因子后.在此階段通過收窄可以找出關鍵的因子.工具工具:

實驗設計（DOE）,響應表面法（RSM）,Taguchi田口設計等.19dMAICControl控制目的目的:

擬訂監控計划以保証所獲得的改善結果能連續地保持下去.何時何時:

在改善階段獲得最优的解決方案后.工具工具:

SPC（統計過程控制）,控制及監控計划等.執行連續的測量和行動以維持改善結果定義工序所有者和管理人員的職責實行“閉環”管理向六西格瑪前進Profits20六西格瑪戰略優化的工序優化的工序30-5010-154-8潛在的輸入因子潛在的輸入因子8-10KPIVs關鍵的關鍵的KPIVs3-6強勢影響的強勢影響的KPIVs輸入因子輸入因子流程圖流程圖多變量分析多變量分析相關性相關性篩選設計篩選設計DOEs,RSMC&E矩陣和矩陣和FMEAGageR&R,能力分析能力分析T-Test,ANOM,ANOVA品質系統品質系統SPC,控制計划控制計划測量測量分析分析改善改善控制控制21六西格瑪架构管理層管理層黑帶大師黑帶大師倡導者倡導者黑帶綠帶綠帶公司雇員公司雇員從上至下進行增殖較多的人員較多的人員較少的人員較少的人員22角色与職責領導層領導層确定六西格瑪在組織內的推行計划和路線.支持“統計思想”的發展應用.重視賞識參与者的努力和奉獻.黑帶黑帶擔當突破性戰略專家和狂熱者.項目管理:

從計划至執行,到實現.培訓綠帶并提供項目指導.綠帶綠帶通過綠帶項目,技術報告和陳述介紹等,把六西格瑪作為一种語言,應用六西格瑪工具去進行溝通,分析和解決問題.23常用的六西格瑪工具24GR&R假定你的客戶向你抱怨交付給他們不合格的產品,而同時我們的品質人員又說我們將良品提交MRB.問題出在哪里呢?

也許問題就在GR&R方面.我不要你的貨送貨!

25GR&RUnitisGoodUnitisBadPr（UnitisAccepted）Pr（UnitisRejected）把好貨報廢把不良品給客戶26GR&RGR&R全稱叫做量具重复性与再現性“GageRepeatabilityandReproducibility”通常用它來估量測量系統的精密度（穩定性）.重复性是指由于量具本身而產生的變异.再現性是指由于操作者（或操作者与零件的交互）而產生的變异.27GR&R哪一個是好的生產線1生產線2總的變异總的變异（觀測觀測值值）測量變异測量變异真正的工序真正的工序變异變异ss2（工序工序）+ss2（測量測量）=ss2（觀測值觀測值）28GR&RMinitab能幫助你去分析能幫助你去分析GR&R29PercentPart-to-PartReprodRepeatGageR&R100500%Contribution%?

Study?

Var%ToleranceSampleRange0.000500.000250.00000_R=0.000116UCL=0.0002986LCL=0B1291B2511B9818SampleMean0.05120.05040.0496_X=0.050337UCL=0.050456LCL=0.050218B1291B2511B9818PartNo.109876543210.05120.05040.0496OperatorB9818B2511B12910.05120.05040.0496PartNo.Average109876543210.05120.05040.0496OperatorB1291B2511B9818Gagename:

Alpine1LaserArmHeightDateofstudy:

18Apr03Reportedby:

RexWongTolerance:

+/-0.001Misc:

ComponentsofVariationRChartbyOperatorXbarChartbyOperatorArmHeight_1byPartNo.ArmHeight_1byOperatorOperator*PartNo.InteractionGR&RStudyofAlpine1ArmHeightGR&RMinitab輸出GageR&R%ContributionSourceVarComp（ofVarComp）TotalGageR&R0.00000006.43Repeatability0.00000003.97Reproducibility0.00000002.46Operator0.00000000.00Operator*PartNo.0.00000002.46Part-To-Part0.000000293.57TotalVariation0.0000002100.00StudyVar%StudyVar%ToleranceSourceStdDev（SD）（5.15*SD）（%SV）（SV/Toler）TotalGageR&R0.00011830.000609425.3630.47Repeatability0.00009300.000478919.9323.95Reproducibility0.00007320.000376815.6818.84Operator0.00000000.00000000.000.00Operator*PartNo.0.00007320.000376815.6818.84Part-To-Part0.00045130.002324196.73116.20TotalVariation0.00046650.0024027100.00120.13NumberofDistinctCategories=5標准標准:

=30%3种規格种規格:

1）%Contribution（%GR&R）2）%Tolerance（Relatedtospec）3）DistinctCategories（Groupofdata）30相關性當使用不同的設備（包括不同的設備類型,方法等）,那么需進行相關性分析.相關性是指兩個不同變量的關聯程度.相關性系數,又叫皮爾森積差相關係數（PearsonsproductmomentR）,此係數為從-1.0到1.0的無方向性的係數KarlPearson（1857-1936）31相關性散布圖哪一個更好呢哪一個更好呢?

32相關性-為什么進行相關性分析的設備要求其GR&R結果是好的,沒有准确的數据很難得到可靠的相關性系數（R）.如果在設備間沒有好的相關性,那么需要對測量數据補償或是相對于規格限要有一個警備區.好的相關性的基本要素是:

好的GR&R結果獲得准确的數值在同一位置測量等33工序能力你見過這樣的數据嗎?

cpk=1.33,z-score=4,etc?

它們代表什么意思以如何使用呢?

34工序能力我們的產品包含一些關鍵的參數,這些參數對產品的功能有很大的影響.設計和質量工程師指定這些參數和它們的規格.我們通常用工序能力指標（Cpk/Ppk）去評估工序的能力.35工序能力西格瑪值与工序能力指標（Cpk/Ppk）是相互關聯的.重溫第5張幻燈片上的西格瑪表格:

Cpk/Ppk值越高則產品質量越好.那么交付給客戶的中的不合格品會越少,從而增加客戶滿意度.另外,較高的Cpk/Ppk值意味著產品均值更加居中并且存在較小的變异,因而給客戶更大的空間用于下工序的制作.36SigmaLevelDPMOYield63.499.9997%523399.977%46,21099.379%366,80793.32%2308,53769.2%1690,00031%ProcessCapabilityinMinitab六西格瑪方面,通常可用Minitab去分析工序能力.Minitab可以用不同的工具進行工序能力分析.370.0720.0700.0680.0660.0640.0620.0600.058LSLUSLProcessDataSample?

N100StDev（Within）0.00318881StDev（Overall）0.00310142LSL0.063Target*USL0.066SampleMean0.064621Potential（Within）CapabilityCCpk0.16OverallCapabilityPp0.16PPL0.17PPU0.15PpkCp0.15Cpm*0.16CPL0.17CPU0.14Cpk0.14ObservedPerformancePPM?

USL340000.00PPM?

Total680000.00Exp.WithinPerformancePPM?

USL332707.25PPM?

Total638314.62Exp.OverallPerformancePPM?

USL328291.87PPM?

Total628896.11WithinOverallProcessCapabilityofArmHeightSampleMean1917151311975310.0700.0650.060_X=0.06462UCL=0.06890LCL=0.06034SampleRange1917151311975310.0160.0080.000_R=0.00742UCL=0.01568LCL=0SampleValues20151050.0700.0650.0600.0720.0700.0680.0660.0640.0620.0600.0580.0720.0660.0600.054WithinOverallSpecsWithinStDev0.00318881Cp0.16Cpk0.14CCpk0.16OverallStDev0.00310142Pp0.16Ppk0.15Cpm*ProcessCapabilitySixpackofArmHeightXbarChartRChartLast20SubgroupsCapabilityHistogramNormalProbPlotAD:

0.447,P:

0.275CapabilityPlot假設測試以下為兩個不同的供應商所供線材的兩組各32個線圈電阻值,它們之間的均值和變异有差异嗎?

No.WireAWireB15.855.8525.835.935.795.8745.845.8655.865.87285.825.86295.825.86305.855.86315.855.89325.95.9Mean5.84755.8634Std.Dev0.02650.0278有人會說有但又有人說沒有因為它們的均值只差0.01590.我們可以用假設測試去查找統計的推斷性結論.HoHaHoHaH0H138假設測試應用六西格瑪工具2-samplet測試.Resultsfor:

3.HYPOTHESISTESTINGANDSAMPLESIZESELECTION.MTWResultsfor:

3.HYPOTHESISTESTINGANDSAMPLESIZESELECTION.MTWTwo-SampleT-TestandCI:

WireA,WireBTwo-SampleT-TestandCI:

WireA,WireBTwo-sampleTforWireAvsWireBNMeanStDevSEMeanWireA325.84750.02650.0047WireB325.86340.02780.0049Difference=mu（WireA）-mu（WireB）Estimatefordifference:

-0.01593795%CIfordifference:

（-0.029513,-0.002362）T-Testofdifference=0（vsnot=）:

T-Value=-2.35P-ValueP-Value=0.022=0.022DF=612-samplet測試和箱圖清楚地表明在95%的置信度下兩組均值有顯著的差异.39DDaattaaWireBWireA5.945.925.905.885.865.845.825.80BBooxxpplloottooffWWiirreeAA,WWiirreeBB（c）Belton至于方差比較,可用六西格瑪工具F測試來辯別.通過F測試表明我們不能拒絕歸零假設,因此得出結論在變异方面沒有差异.假設測試409955%BBoonnffeerrrroonniiCCoonnffiiddeenncceeIInntteerrvvaallssffoorrSSttDDeevvssWireBWireA0.0400.0350.0300.0250.020DDaattaaWireBWireA5.945.925.905.885.865.845.825.80F-Test0.946TestStatistic0.91P-Value0.798LevenesTestTestStatistic0.00P-ValueTTeessttffoorrEEqquuaallVVaarriiaanncceessffoorrWWiirreeAA,WWiirreeBB（c）Belton實驗設計（DOE）在大部分情況下,只調整一個因子不能獲得較好的改善.因子之間可能會存在交互作用.當存在交互時,用實驗設計（DOE）能更有效地分析和解決問題.210-27PhosphoricAcid89-11011121314-101Yield-22NitrogenSurfacePlotofYield8.29.210.211.212.213.210-110-1NitrogenPhosphoricAcidContourPlotofYield41六西格瑪DOE是一組對因子進行主效果,交互影響和曲率分析的試驗.Minitab用較少的步驟构造和分析實驗.MiniTabs工作表StdOrderRunOrderCenterPtBlocksTimeTemperatureSupplier13111150A24112150A32111200A45112200A56111150B61112150B77111200B88112200B8129508501098TemperatureDwellTimeBondStrengthInteractionsPlot實驗設計（DOE）42很多時候,DOE需要重复和隨机化以增加自由度和最小化系統因素的影響.根据團隊的決定運行DOE,不要同時進行相同參數設置（samereplicate）的試驗.StdOrderRunOrderCenterPtBlocksSpeedFeed21118000150821180003501030170002504411800035055116000150161160001503711600035098017000250691180001501110017000250711116000350按順序做按順序做就可以就可以!

實驗設計（DOE）43統計過程控制（SPC）統計過程控制（SPC）用來:

探測過程變异或偏移的可歸屬的的原因從而在大批不良品生產之前采取正确的措施.估計工序和工序能力參數.減少工序變异.LowerControlLimitUpperControlLimitCenterLineSampleNumberorTimeSampleQualityCharacteristic44SPC是六西格瑪工具之一,Minitab提供不同的控制圖去監控工序.統計過程控制（SPC）45SSaammpplleeSSaammpplleeMMeeaann46413631262116116168