6σ品质管理方法-进料管制

代入
=P( (─u─-a3─σ─)-<u z <( ─(─u─+3─aσ))-u
變異-以單位來測定特性 屬性-以參考標準比較來判定其好或壞特性
Cp是穩健設計測量 Cpk是被用來測量和管理設計或製造有關變異之能力和不良發生頻率
(B)、符合變異需求之產品/流程特性
DISSATISFIES THE CUSTOMER
SATISFIES THE CUSTOMER
DISSATISFIES THE CUSTOMER
10
79.4 % 225,974
99.999713 % 2.87
90
12.55 % 874,500
99.9974 % 26
ˍ 管制界限是以 u ± 3σ來訂制，因此，
在常態分配下，3σ品質特性值99.73會落在±3σ，此時不良品頂多是0.27%而已。
如此水準夠嗎?
NO! CERTAINLY NOT !
功能所造成。 3. 顧客有權要求“OTD”、“ZD”、“可靠度”、零維修和服務。 4. 一個完美電子產品，須具優越設計寬放，能生產全良品，和在
設計範圍內，操作都永不失效。 5. DFM 是締造穩健產品最佳設計方法，亦是減少 CYCLE TIME
和對6σ品質關鍵達成所在。
客戶滿意的品質槓桿
根據美國汽車工業小組的調查統計報告，[客戶滿意的品質槓桿研究]指出， 在產品推出到市場的過程中，愈早投入品質的努力，愈能令客戶滿意，品 質回收的利益亦愈大。
(3)經由製程改進達成顧客滿意方面─減少DPU
1. 減少 DPU →減少總不良數 減少產品故障率。 2. 減少 DPU →減少總不良數 減少每台CYCLE TIME。 3. 提升可靠度→減少總不良數 減少隱伏性故障。 4. DFM →減少總不良數 減少維修與服務。
(4)減少DPU結果會導致
=
= Cp = 1.33 (有缺點發生)
製程能力 3σ
規格寬度 6σ
(日本) 製程潛力 =
=
製程能力 3σ
= Cp = 2 (無缺點)
DFM設計
(B-1) 以良品率說明3σ和6σ品質要求：
3σ與6σ良品率比較
製程或PARTS
3σ 良率
1
99.73 %
PPM 2,700
10
97.33 % 26,700
常態分配
P(X Z)
fxx
1 2
e
(X )2 2 2
P( X 2)
X -2σ -1σ 1σ 2σ X
-2
2-VALUE
設Z為常態隨機變數則 X ~ N(, ) Z ~ N(0,1) 則
0
稱Z為標準常態隨機變數 以
1
代入得
X 2
其機率密度函數為
(Z) Z
1 e Z2 2 2
6σ品質管理方法
1、進料管制 2、成品管制 3、製程管制 4、設計管制
A QFD B 專案計劃，執行與管制 C FMEA D MAIC，SPC E DOE，田口，參數設計 F QIT，CFT
改變帶頭人
CHAMPION－強式領導，負成敗之責。 MASTER BLACK BELT－專業知識，提供技術支援
Z
1 ( )
1 z2
( X ) X
e 2
2 2
(z) Z
e 2 2
z
由此可求
Z2 2
(x )2 2a 2
Z
X
*可將任意常態變數X經由 X 轉變成標準常態隨機變數此為常態分配標準化過程
因此經由轉換過程再配合常態面積表就可求得所有常態隨機變數之多種機率值
*而Z值亦是用來表示Defects或NON-CONFORMANCE部份， 經此轉換便可求出σ和不良關係和Yield 亦然
(A) 設計品質 競爭基準 (B) 製造品質 競爭基準 (C) 產品品質 競爭基準 (D) 品質績效 競爭基準
一、6σ品質趨勢
(A) 品質要求趨勢與優勢
σ品質需求
YR.
PPM
Cp
Cpk
3.0
1930-1970
66,830
1.00
0.50
3.5
1970-1980
22,750
1.17
0.67
4.0
1980-1990
(D) 中長期品質目標訂定 (E) 達成6σ品質步驟規劃 (F) 各部門計劃執行規劃 (G) 全面品質保證系統
四、1998年品質計劃
(4-1) 品質目標及達成狀況 (4-2) 品質方針展開 (4-3) 品質目標值說明 (4-4) 達成目標策略 (4-5) 策略規劃說明
五、INTERNAL BENCHMARKING PROGRAM
1.增加顧客滿意度 2.減少製造成本 3.減少修護保證成本 4.增加品質保證 5.留住顧客
(4)沒有DFM和高DPU效應
1.高維修保證費用 2.高製造成本 3.增加資源浪費(檢查、重工) 4.增加CYCLE TIME不能按時出貨 5.生意喪失給競爭者
1. 顧客滿意是每位員工責任，亦是公司賴以存活關鍵 2. 不良發生是產品和零件變異遠離目標值，致使其無法執行要求
90
78.4 % 21,600
6σ 良率 99.9999998%
99.999998 %
99.999982 %
PPM 0.002 0.02 0.18
(B-2) 平均值偏離目標1σ時 (3σ和6σ良品率比較)
製程PARTS
1
3σ
良率
97.72 %
PPM
2,280
6σ
良率
99.9999713%
PPM
0.287
1 2 3
100：1 10：1 1：1
1 、產 品 設 計 開 發 階 段 2 、製 造 工 程 開 發 階 段 3 、裝 配 生 產 階 段 4 、客 戶 服 務 5 、客 訴 抱 怨 處 理
4
─1 Cp & Cpk 績效指數
(A)、終極產品性質-變異(VARIABLE)和屬性(ATTRIBUTE)
能以文字和統計來溝通。 BLACK BELT－通過嚴格評鑑(負責訓練、綠帶和監督)。 GREEN BELT－幾乎與黑帶相似技巧，但不及黑帶深度
知能。 TEAM MEMBER－對６σ技術有基本認識。
6σ之MAIC分析方法
步驟
階段
關鍵步驟
分析工具
1 MEASUREMENT 選擇製程／產品特性(了解顧客需求)
P(a b) P(a Z b )
a
X N(,a)
例(1)
設X～N(u,) 求±3σ機率值
aμ b
x
x
-3σ -2σ-1σμ 1σ 2σ 3σ
68.26% 95.44% 99.73%
Z X a
Z~N(0,1)
a
0
b
a
a
如 a=u-3σ
b=u+3σ 則 P(u-3σ<x<u+3σ)
製造品質
-∞
+∞
-6σ -5σ -4σ -3σ -2σ -1σ
+1σ +2σ +3σ 4σ 5σ
6σ
設計品質
6σ-PPM品質目標
一、 6σ品質趨勢
(A) 品質要求趨勢與優勢 (B) 製程3σ與6σ製程理念
(B-1) 以良品率說明3σ和6σ品質要求 (B-2) 平均值偏離目標1σ時(3σ與6σ良品率比較說明，3σ品質水準不夠) (B-3) 6σ品質水準含意 (B-4) 為何要挑戰6σ品質? (C) 顧客對產品滿意需求
(C) 顧客對產品滿意需求： ( 如何留住顧客? )
(1)認知方面─ 顧客有權期望
1. 產品完全沒有故障。 2. 依承諾準時出貨。 3. 沒有隱伏性故障，可靠度高。 4. 退修與服務減至最少。
(2)相關影響方面─DFM與生產總不良數
1. 產品故障與生產過程總不良數成正比。 2. 每台CYCLE TIME與總不良數成正比。 3. 隱伏性不良與製程總不良成正比。 4. DFM設計與維修和服務成反比。
6σ-PPM表示方法： 6σ - 代表品質出廠水準(1σ、2σ、、、6σ)σ愈高愈好。 PPM - 代表品質出廠水準，保證其產品不會超過幾個PPM。 Cpk - 表示品質水準之高低、好壞(一切計量，計數值之品質 數據皆可換算為Cpk值)
(B) 製程3σ與6σ製程理念
規格寬度 4σ
(美國) 製程潛力 =
(B-3) 6σ品質水準含義
若製程穩定，生產製品品質特性值標準差相當小，而小到平均值上下6σ會落在 規格內，如此則產品品質會達到什麼程度? (如上圖所示)
1個零件、 6σ品質水準良品率 = 99.9999998 % 0.002PPM 即使90個零件 ── 亦 有 良 品 率 = 99.999982 % 0.18 PPM 要是平均值偏離標準一個σ，在90個零件產品中在6σ品質水準下，其良品率仍有
1. 6σ品質水準為2000年品質趨勢。﹝圖一﹞ 2. 顧客對產品滿意要求，顧客有權期望：
a. 產品完全沒有故障。 b. 依承諾準時出貨。 c. 高可靠度，沒有隱伏性故障。 d. 維護與服務減至最少。 3. MOTOROLA導入6σ-PPM計劃，不但品質擠身WORLD CLASS之林， 瀕臨崩潰企業亦得以此起死回生。 4. 6σ品質不但是品質量度亦是企業標竿，而更是使顧客完全滿意法寶。 一旦導入，其 DRIVING FORCE 無窮驅使企業訂定長期目標、達成策略、 執行績效檢討、PDCA循環作持續改善、不達到目標誓不終止。 5. 6σ品質水準，幾乎全良品，實為當今品質競爭優勢所在。
6,200
1.33
0.83
4.5
1990-1995
1,350
1.50
1.00
5.0
1995-1997
223
1.67
1.17
5.5
1997-1998
31.8
1.83
1.33
6.0
1998-2000
3.4
2.0
1.50
6σ-PPM 品質保證為3.4PPM，幾乎全良品，在競爭策略理念下， 其產品品質就佔有極強品質競爭優勢。
10
改善
進行試驗以確定其影響 變數之操作視窗)
魚骨圖 DOE
11
(統計解決) 為所有變異建立最佳運作參數
TM與實驗計劃
12
CONTROL 為所有變異執行適切管制(用SPC來控管) 管制圖
13
管制
每當製程操作一段期間後需確定其製程能力 SPC
14
(實質解決) 時常鑑控產品／製程特性
6σ-PPM品質計劃
二、認識 Cp & Cpk 品質指數
(A) 終極產品特質 (B) 符合變異需求之產品/流程特性 (C) 常態分配機率 (D) 製程能力 (E) 認識DPU
三、 6σ-PPM品質規劃
(A) TQM體制建立 (B) 6σ-PPM品質策略規劃 (C) 6σ-PPM品質架構(以ISO9001為基礎和TQM架構下推展)
SPC
2
量測
流程圖建立
不良收集表
3
(實際問題) 量測每個不良機會率(DPU)
4
檢測每次機會發生不良(DPMO)
5
ANALYSIS 為其特性建立衡量標準(找出關鍵變數)
SPC
6
分析
選擇量測工具
柏拉圖
7
(統計問題) 了解工具之能力
直方圖
8
決定其SHORT&LONG TERM製程能力 Cp分析
9 IMPROVEMENT 確認每個步驟關鍵變異原因(用DOE去找關鍵
因為每種產品均由許多零件和許多製程而完成； 如上圖顯示：` 1個零件在3σ水準時 良品率便有 99.73% 而
10個零件在3σ水準時 良品率只有 97.3 % 而 90個零件在3σ水準時 良品率僅有 78.4 % 而已 要是零件品質特性之平均值偏一個σ，則含90個零件之良品率就會降到12.55% 因此，每一個零件或每一個製程祇達到3σ品質水準是不夠的。
反之，σ愈大分配離中心值愈遠品質愈壞。
(C)、常態分配機率
μ:母群體平均數(趨中勢) X :樣本平均數(品質特性平均值μ之估計值) σ:(離中趨勢)標準差(母群體)
S :樣本標準差(品質特性σ之估計值)
( =
) ΣX N
(
X=
Σx n
)
(σ=
) Σ( X μ)2
N
(S= ) Σ( X X )2
n 1
99.9973 % ； 27 PPM
由此可知，製程能達到6σ水準，不但不良率幾乎少到接近0，而平均值即使稍偏 移目標值時，其影響亦微不足道。 6σ品質水準，是通往世界品質(BEST IN CLASS)之路，一旦達到此水準，不但 客戶承認品質和服務卓越，更贏得客戶完全滿意。
(B-4) 為何要挑戰6σ品質?
MAX ALLOWABLE LOWER LMIT
TARGET VALUE
MAX. RANGE OF VARIATION
MAX ALLOWABLE UPPER LMIT
VALUES OF A PRODUCT CHARACTERSTIC 產品特性值
若製程是隨機變異u,a固定，此變異使接近-常態分配 變異
(u) MEAN(群體平均) TIGHT DISTRIBUTION(緊密分配) (σ很小) BROAD DISTRIBUTION (σ很大)
-∞
+∞
-3σ -2σ -1σ TARGET +1σ +2σ +3σ
σ：是測量離勢或變異(變異情形通常以平均值μ和標準差σ來表示品質特性值之位置及分散情形) 其值愈小愈趨中心分配，品質變異越小越穩定，亦即是平均值愈接近目標值。