西格玛管理培训.ppt

Sigma与良率的关系 计数值 (Attribute)： ?可用数而得到的数据 ?不连续的特质 ?每公尺棉布有几个瑕疵点 ?一件铸件表面有几个瑕疵 气孔或砂眼 ?无尘室中，每立方公尺含 微粒之个数 ?又称为离散型随机变量 　 计数值 计量值 ?必须用量而得到的数据 ?零件尺寸 ?电器产品的电流、 电压、电阻 ?产品使用寿命 ?化学成分含量 ?又称为连续型随机变量 计量值 Cp值 1-制程精密度---衡量製程分散寬度符合規格的程度 2-Cp只考虑标准差，不考虑平均值 3-Cp值越高, 表示制程能力佳 Cp =T/（6 σ），如果是单边，则减半 ◎Cp 等级评判标准： A： Cp ≧ 2.00; B： 2.00 ＞ Cp ≧ 1.33 C： 1.33 ＞ Cp ≧ 1.00; D： 1.00 ＞ Cp A B A 規格下限 規格上限 LSL USL Ca值 1-制程准确度--衡量制程平均值与規格中心的 偏移程度 2-Ca 只考慮平均值偏移, 不考虑标准差(分散寬度) 3-Ca值愈小, 表示平均值偏离小 Ca=(X-U)/(T/2) ◎Ca 等级评判标准： A： Ca ≦ 12.5% B：12.5% ＜ Ca ≦ 25% C：25% ＜ Ca ≦ 50% D：50% ＜ Ca A C 1/2A 規格下限 规格上限 LSL USL X μ CPK值 制程能力指数 CPK, Ca, Cp三者的关系： CPK = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)， CPK是Ca及Cp两者的中和反应 ◎CPK 等級評定基準： A： CPK ≧ 1.67，制程优秀，继续保持（若＞2.0，可考虑成本 降低） B： 1.67 ＞ CPK ≧ 1.33，制程良好，状态稳定 C： 1.33 ＞ CPK ≧ 1.00，状态一般，稍有变动就有不良风险 D： 1.00 ＞ CPK ≧ 0.67，制程较差，必须改进 E： CPK＜0.67， 不可接受，考虑重新设计制程 CPK等级与图形关系 改进路线图(DMAIC-分析) 分析收集的数据和流程图、决定造成缺陷的根本原因 确立解决根本问题而达到目标水平所需要的运作指标 提出初始的解决方案 假设检验 回归分析 方差分析 交叉分析 箱线图 5 Why法 重要的应用工具 置信区间 置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间，是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”，这个概率被称为置信水平。 重要的应用工具 举例： 我们用95%的置信水平得到某班学生考试平均成绩的置信区间为60-80分，怎么理解？ 错误的理解：60-80区间以95%的概率包含全班同学平均成绩的真值；或者以95%的概率保证全班同学平均成绩的真值落在60-80分之间。 正确的理解：如果做了多次抽样（如100次），大概有95次找到的区间包含其真值，有5次找到的区间不包括真值。 真值只有一个，一个特定的区间总是“包含”或者“绝对不包含”该真值。但是用概率可以知道在多次抽样得到的区间中大概有多少个区间包含了参数的真值。 如果大家还是不能理解，那我们最好这样回答有关区间估计的结果：该班同学平均成绩的置信区间是60-80分，置信度为95%。 重要的应用工具 改进路线图(DMAIC-改善) 找到根除和预防缺陷发生的创新解决方案 计算实施解决方案后流程能力的水平 实施解决方案 改善关键因子，可以显著改善产品或服务品质；改善非关键因子，可以降低成本 实验设计 过程能力分析 改善实验 重要的应用工具 改进路线图(DMAIC-控制) 设计监督机制，巩固改善效果 收集计划的开发、执行的数据 文件化新的流程及相关的制度要求 通过系统和组织的修正、使改进制度化 SPC控制图 标准操作 SOP 控制计划 防错方法 重要的应用工具 八、DMAIC与PDCA区别 DMAIC解决的问题主要是从顾客端追溯分解而来，是对组织战略发展和目标实现的的支持；PDCA解决问题的来源较为广泛，面向的群体也没有限定； DMAIC项目的结果一般是突破性的，设定了挑战性的目标，解决一些复杂的，跨部门合作的项目，通常会获得较为可观的经济回报；PDCA主要是强调最终结的完成，甚至可以是单人完成，并不重视最