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6sigma管理方法 (355页)
6 sigma简介 6sigma概念Ⅰ 6sigma概念Ⅱ 6sigma概念(使用工具) Y=f(x) Y=f(x) Question 2)假如X良好的話,有沒有必要繼續實驗及檢查Y? 6sigma活動是對根本原因的因素(CTQ)聚焦後,展開改善活動 6sigma各階段推進內容 6sigma各階段推進內容 統計基本概念的理解 數據的計算方法 中心位置特征值的計算: 統計基本概念的理解 散布的計算 S(總變動:Total Sum of Squares):偏差平方和 無偏方差(Unbiased Variance):S除以自由度(n-1) 無偏方差的開方or標準偏差 統計基本概念的理解 參數和統計量 參數(Parameter):描述變量集合的特性值 統計量(Statistics):表示标本的特性值 統計基本概念的理解 統計基本概念的理解 Sigma的定義 Sigma是希腊字母,表示工序的散布。 Sigma是統計學記述接近平均值的標準偏差(Standard Deviation)或變化(Variation),或定義為事件發生的可能性。 Sigma是表示工序能力的統計單位,測定的Sigma跟DPU(單位缺陷,Defect Per Unit),PPM等一起出現。 統計基本概念的理解 可以說明擁有高Sigma值的工序,具備不良率低的工序能力 Sigma值越大品質費用越少,周期越短。 統計基本概念的理解 平均值和拐點之間距离用標準偏差(σ)表示。如果目標值(T)和規格上下限(USL or LSL)距离是標準偏差的3倍的話,說明具備了3Sigma的工序能力。 統計基本概念的理解 某班學生的國語平均分數是60分,按偏差是5的正態分布的話,隨意抽取一個學生時,70分以上分數的可能性是多少? 統計基本概念的理解 正態分布:N(60,52) 標準正態分布:N(0,12) 70分的情況下Z-值是 假如規格上限是75分的話,現在的工序能力是Z=2或是2σ。 Z值是已測定的標準偏差(σ)有幾個能进入平均值到规格上下界限(USL,LSL)之间的测定值。 統計基本概念的理解 Z-值的計算 70分以上的可能性有多少? 正態分布總面積是‘1’ 某概率變量‘X’到平均值(μ)之間距离除以標準偏差(σ)的值用‘Z’來表示。 如果規格上限(or下限)用‘X’來代替時超出規格上限的尾部面積可以認為有缺陷可能性。 ‘Z’值是用來測定工序能力,跟工序的標準偏差不同,在這里‘Z’值是2.0,把全體面積作為1的時對應的面積0.0228。 Z值的計算 工序能力測定方法 Z-值 Z=3 工序能力測定方法 Z-值 Z=6 需要什麼樣的管理?需要什麼樣的技術 6 sigma的品質水準是什麼? 正態分布的平偏移(±1.5 σ) 按規格變化和平均值偏移的不良率 4Block Diagram 4Block Diagram A:工序管理狀態不足,現在技術水平也低 B:需改善工序管理,但技術水平優秀 C:工序管理優秀,但技術水平低 D:World Top水平的公司 聚焦問題點階段 确定問題範圍 Process Mapping Process Mapping是調查情報的流程,而使Process文件化 為明确改善的可能性而使用的工具 Process Mapping制定 定義Process範圍(要改善的一般領域或特殊的Process) 通過大腦風暴法制定Process的階段順序 聚焦問題點階段 為了容易分析,使用符號 為了驗證Process,實際确認 追加Key Process的值(Yield, Cost, 損失費用,加班費用,Cycle time等) 按題目的性質,使用分析圖(Process Loss或浪費要素/改善Cycle time/改善品質/Flow改善) QFD(Quality Function Deployment)質量指標分解 QFD是將顧客核心要求事項,轉換分解成技術要求事項(規格),或暫定的CTQ的工具,由相關工序專家制定。 聚焦問題點階段 QFD Process 進行市場調查,明确信賴性要求,及一般的要求事項和顧客對現在品質核心問題的要求。 對調查內容優先排序,為滿足顧客的要求事項制定技術規格 确定對顧客要求事項影響大的技術規格的先後順序,對已确定的先後順序的技術要求事項,轉換成暫定的Part特性(CTQ) 對技術規格影響大的特性要素(CTQ)進行排序 QFD是為了能夠改善顧客的核心要求事項,轉換成技術規格的工具 通過QFD把顧客要求事項系統化,最終選定暫定的CTQ,開展改善活動 聚焦問題點階段 FMEA(Failure Modes Effects Analysis)故障模式及效果分析 FMEA是明确制品設計上可能發生的問題和排定其順序,并針對故障模式制定所采取
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