6 Sigma_定义衡量阶段_过程能力Process Capability
过程能力(Processcapability)
过程能⼒(Processcapability)什么是过程能⼒过程能⼒是指过程(或⼯序)处于稳定状态下的实际加⼯能⼒。
它是衡量⼯序质量的⼀种标志。
对加⼯过程的⼯序能⼒进⾏分析,可使我们随时掌握制造过程中各⼯序质量的保证能⼒,从⽽为保证和提⾼产品质量提供必要的信息和依据。
产品质量的波动⼤⼩,通常是在过程处于稳定状态下,以它所形成的概率分布的标准差σ来表⽰的综合反映了过程六⼤因素各⾃对产品质量产⽣的影响。
因此,σ是过程能⼒⼤⼩的度量基础。
过程能⼒⼀般⽤6σ来表⽰。
显然6σ越⼤,即过程质量波动越⼤,过程能⼒越低;6σ越⼩,过程能⼒越⾼。
过程能⼒是过程本⾝客观存在的⼀种性质。
'过程本⾝并不知道公差是什么',它与公差毫⽆关系。
过程能⼒是通过他所加⼯的产品质量的正常波动来反映的。
它说明在⼀定条件下,过程的质量波动不回在减少了,这是过程质量波动的极限。
当⽣产过程稳定时,绝⼤多数产品的质量特性值服从正态分布,或近似正态分布。
如果⽤6σ来计量过程能⼒时,⼯序具有保证⽣产99.73%合格品的能⼒。
过程能⼒可表⽰为:B=6σ。
过程能⼒判断过程能⼒指数的值越⼤,表明产品的离散程度相对于技术标准的公差范围越⼩,因⽽过程能⼒就越⾼;过程能⼒指数的值越⼩,表明产品的离散程度相对公差范围越⼤,因⽽过程能⼒就越低。
因此,可以从过程能⼒指数的数值⼤⼩来判断能⼒的⾼低。
从经济和质量两⽅⾯的要求来看,过程能⼒指数值并⾮越⼤越好,⽽应在⼀个适当的范围内取值。
过程能⼒测定⽅法1.直接测定法对⼯序使⽤的设备或装置的某些特性直接进⾏测定,以得到有关参数。
例如定期检查机床的精度,使其能保持良好的加⼯性能。
2.测定产品法通过测量⼯序⽣产出的产品,并根据其变化情况来计算和分析过程能⼒。
对产品质量特性值的测量,不仅得到了产品本⾝的质量情况,同时产品质量特性值的变化也反映了⼯序质量的变化,并且通过产品质量来推测⼯序质量,在实际⽣产过程中往往是可⾏的。
过程能力
二,选择能力命令(Choosing a capability command) 选择能力命令( )
Minitab提供了许多不同的能力分析命令,你可以根据数据的 属性及其分布来选择适当的命令.你可以为以下几个方面进行能 力分析: 正态或Weibull概率模型(适合于测量数据) 很可能来源于具有明显组间变差的总体的正态数据 二项分布或泊松概率分布模型 (适合于属性数据或计数数据) 注 : 如 果 你 的 数 据 倾 斜 严 重 , 你 可 以 利 用 Box-Cox 转 换 或 使 用 Weibull 概率模型.Minitab还为属性数据和计数数据进行能力分 析,基于二项分布和泊松概率模型.例如:产品可以根据标准判 定为合格和不合格(使用 Capability Analysis (Binomial))..你还可 以根据缺陷的数量进行分类(使用Capability Analysis (Poisson)).
598
599
600
Exp. "Within" Performance PPM < LSL PPM > USL PPM Total 3621.06 10.51 3631.57
601
602
Exp. "Overall" Performance PPM < LSL PPM > USL PPM Total 6328.16 39.19 6367.35
三,能力分析命令概况
1,Capability Analysis (Normal)为单个测量结果 画一张能力条形图,图上包含基于过程均值和 标准差的正态曲线.这可以帮助你对正态性假 设进行视觉上的评价.报告还包括一张过程能 力统计量的表,包括组内和组间统计量. 2,Capability Analysis (Between/Within) 为单个测 量结果画一张能力条形图,图上包含基于过程 均值和标准差的正态曲线.这可以帮助你对正 态性假设进行视觉上的评价.报告还包括一张 组间/组内和长期过程能力统计量的列表.
Capability Analysis 1能力分析1( Six Sigma 6标准差)
Sources of Variation:差异的根源
within unit工件内
(positional variation)位置变化
between units工件间 变化
(unit-unit variation)工件
between lots批之间
(lot-lot variation)批变化
between lines生产线之间 (line-line variation)生产线变化
Process Control vs Process Capability 受控过程&过程能力
2. Process Capability过程能力 ➢ The “goodness” of a process is measured by process capability一个过程的良好是用于测量过程的能力. ➢ Compares “voice of the process” with “voice of the customer”, which is given in terms of specs. or requirements ➢ 比较过程的声音和客户的声音哪一个给出条件性的规范或要求. ➢ Measures how well a stable distribution (process in control) matches up with customer’s specs. ➢ 测量一个稳定的分布多好(受控过程)须与规范相配合.
Due to the cumulative effect of many small unavoidable causes
A process operating with only chance causes of variation present is said to be “in statistical control”
6sigma-科理咨询
过程的均值漂移
假定过程集中,短期过程性能测 量表明给定时间点的性能。通常
表示为尺度值 zst
长期过程性能测量表明长期的波 动,由一些短期分布组成,通常 以dpmo表示。
本德(Bender)、吉尔森 (Gilson):
均值一般随时间漂移1.5
如果在制造的一个周期内测量, 连续数据可能是短期的,如果经 过了几个周期,则是长期的。
只要过程可预见,就没有必要对观察到的上点 和下点采取措施,因为这些措施将可能在过程 中引入特殊原因。
改进过程性能的三种方法
达到可预见性 减少分散性 改进集中度
波动改进的顺序
(1)剔除特殊原因波动;
(2)减少分散性;
(3)集中到目标值。
波动的度量(用分布图示)
假设连续特性服从正态 分布
统计量:均值和标准差
关注周期时间和产出并不是6 独有的, 如:精益制造,企业过程重组等。
底线循环和顶线循环
改进项目——应用型式 化的改进方法——是6 方法的基本活动。
底线循环的四个要素: 改进项目,成本,利润, 承诺
顶线循环的改进项目, 顾客满意,市场份额, 收入,利润,承诺
扩展的基本原理
不可能识别或剔除特殊 原因波动,造成改进项 目中断。此时,需要改 变过程或产品的设计。
波动有无数个来源。 两种类型:普通原 因和特殊原因。
波动原因类型
普通原因:过程内在的,除非改变该过程的设计,否则不能避免 随机波动。
特殊原因:是非随机的,相对较少的,但带来时间和结果的不可 预测性,并对波动有较大贡献。一般的原因是,由于不同供应商 供应材料的质量差别、制造设备的差别、不良测量体系和不适当 的教育引起的对过程的干预,等等。
总体均值 总体标准差 样本均值 样本标准差s
质量管理名词
质量管理名词
1. 质量控制 (Quality Control): 一种监控和管理产品或服务质量
的过程,以确保其符合特定要求和标准。
2. 质量保证 (Quality Assurance): 一种系统性的方法,用于确保
产品或服务在设计、生产和交付过程中始终达到一定的质量标准。
3. 六西格玛 (Six Sigma): 一种以减少缺陷和变异为目标的质量
管理方法,通过收集和分析数据来改进和优化过程的能力。
4. ISO 9001: 一种国际标准,规定了质量管理体系的要求。
它
涵盖了组织的各个方面,包括领导力、资源管理、过程控制和持续改进等。
5. 故障模式和影响分析 (FMEA): 一种系统性的方法,用于识
别和评估潜在的故障模式和它们的影响,从而采取预防措施来提高产品或服务的质量。
6. 品质流程管理 (Quality Process Management): 一种以流程为
中心的质量管理方法,通过优化和改进过程来提高质量和效率。
7. 合格供应商列表 (Approved Vendor List): 一份经认可的供应
商名单,这些供应商被认为能够满足组织的质量要求和标准。
8. 零缺陷 (Zero Defect): 一种理想状态,即产品或服务没有任
何缺陷,完全符合质量要求和标准。
9. 过程能力指数 (Process Capability Index): 一种衡量过程稳定
性和一致性的指标,用于评估过程是否能够满足特定要求和标准。
10. 质量成本 (Quality Cost): 与质量相关的直接和间接成本,
包括预防成本、评估成本和故障成本等。
六西格玛基础必学知识点
六西格玛基础必学知识点
以下是六西格玛基础必学知识点:
1. 什么是六西格玛:六西格玛是一种管理方法和质量改进方法,旨在
减少组织中的变异性和缺陷,并提高业务流程的质量和效率。
2. DMAIC方法:DMAIC是六西格玛项目的五个阶段的缩写,包括定义(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)
和控制(Control)。
3. 六西格玛指标:六西格玛项目中使用的关键绩效指标包括缺陷机会
数(Defects per Opportunity,DPO)、缺陷率(Defects per
Million Opportunities,DPMO)和过程能力指数(Process
Capability Index,Cpk)等。
4. 顾客需求:六西格玛关注的核心是顾客需求,通过对顾客需求的全
面理解和分析,确保业务流程能够满足顾客的期望。
5. 根本原因分析:在六西格玛项目中,通过使用工具和技术如因果图、五力分析、鱼骨图等,找到问题的根本原因,并提出相应的改进方案。
6. 流程改进:六西格玛的目标是实现业务流程的稳定性和一致性,通
过消除变异性和缺陷,优化流程,并提高整体绩效和效率。
7. 团队合作:六西格玛项目需要跨部门和跨职能的团队合作,共同进
行问题解决、分析和改进。
8. 管理者的角色:管理者在六西格玛项目中发挥重要的角色,他们需
要提供资源和支持,建立有效的沟通和反馈机制,并监控项目的进展和结果。
以上是六西格玛基础必学知识点,希望对您有帮助!。
6SIGMA专业术语
6SIGMA专业术语6SIGMA专业术语DMAIC定义、测量、分析、改进、管理CTQ质量特性值FMEA故障模式及影响分析QFD质量功能展开PTS : Project Tracking System课题跟踪系统DPU单位产品缺陷数;DPO每个机会的缺陷数;DPMO为DPO乘以1000000。
VOC顾客的要求 (voice of the customer)Project课题Process过程;Procedures程序Sample样本QCD质量、成本、交货期USL规格上限;LSL规格下限;Target公差中心COPQ劣质成本б标准差(Standard Deviation,σ) : 表示数据(质量特性值)离公差中心值远近的分散程度的统计参数α犯第一种错误的概率;β犯第二种错误的概率R&R重复性和再现性Cp短期过程能力指数,以 Process Capability Index表示过程能力指数.(Cp=T/6σ,T为技术规范的公差幅度);Cpk长期过程能力指数,平均值与目标值不同时(产品质量分布的均值与公差中心不重合时)的过程能力指数。
PPM : 以Parts per Million在百万个中表示不合格品数的单位.Output输出;INPUT输入Process Mapping流程图T公差幅度,公差范围,顾客要求的规格范围3P : Product, Process, People产品,过程,人Master Blackbelt黑带主管;Blackbelt黑带;Greenbelt绿带 Champion冠军Brainstorming头脑风暴法RTY(Rolled Throughput Yield) : 流通合格率(过程从头到尾各工序合格率的连乘积。
量测系统分析作业程序精品资料网()专业提供企管培训资料1.目的:为了解量测系统是否能满足制程使用需求,确定新购及可能有缺陷或经维护后校验合格的量具设备在重新使用时是否亦能提供客观正确的分析评价,以评估量测设备的适用性,确保产品品质。
六西格玛相关参数及计算公式
六西格玛相关参数及计算公式六西格玛是指一种常用的质量管理方法,旨在通过降低缺陷率、提高产品质量,从而达到减少浪费和提高效率的目的。
在六西格玛方法中,有一些关键的参数和计算公式被广泛使用。
下面将详细介绍这些参数和公式。
1. 缺陷率 (Defect Rate):缺陷率指的是产品或过程中存在缺陷的概率。
它通常以每百万机会(Million Opportunity)的方式来表示。
计算公式如下:缺陷率=(缺陷数/机会数)x1,000,0002. DPMO (Defects Per Million Opportunities):DPMO是指在每一百万个机会中出现的缺陷数。
它是衡量质量水平的一个重要指标。
计算公式如下:DPMO=(缺陷数/机会数)x1,000,0003. 成功率 (Yield):成功率指的是在一个过程中成功完成的数量与总尝试数量之间的比率。
它是衡量过程效率的一个重要指标。
计算公式如下:成功率=(成功数/尝试数)x1004. Cp (Process Capability Index):Cp是指过程能力指数,用于衡量一个过程是否能够生产符合要求的产品。
它是通过比较允许范围与过程的实际变异范围来计算的。
计算公式如下:Cp=(规格上限-规格下限)/(6x标准差)5. Cpk (Process Capability Index with Process Centered):Cpk在Cp的基础上,考虑了过程的中心位置,更全面地评估了过程能力。
计算公式如下:Cpk = min[(规格上限 - 过程平均值) / (3 x 标准差), (过程平均值 - 规格下限) / (3 x 标准差)]6. Sigma Level (质量水平):Sigma Level用于表示一个过程的质量水平,它与DPMO之间有一个对应关系。
Sigma Level越高,表示缺陷率越低,质量水平越高。
计算公式如下:Sigma Level = (总机会数 - 缺陷数) / 每个机会的平均缺陷数在实际应用中,可以使用统计软件或工具来计算这些参数和公式。
六西格玛之过程能力分析
六西格玛之过程能力分析
六西格玛法(Six Sigma)是一种整体管理方法,旨在提高产品及服务
的质量,通过采用统计方法及流程分析,帮助组织实现目标。
一般情况下,组织通过使用六西格玛法来实现杰出领导力(DMAIC)的5个步骤:定义、
测量、分析、改进、控制。
定义:这一阶段的目标是确定组织想要实现的成果,包括产品和服务
的质量或性能,以及有效实施可持续的改进所需的总体目标。
测量:在这一阶段,组织还要建立一个详细的过程测量模型,以统计
可用的指标,以及确定他们的改进的历史数据。
分析:这一阶段的目标是使用因果分析方法,找出产品和服务质量问
题的原因。
改进:在这一阶段,六西格玛法建议采取一系列行动,以便消除质量
损失的原因。
控制:最后,六西格玛法建议实施一些控制措施,以便确保新改进的
成果可以持续完成。
六西格玛之过程能力分析(Six Sigma Process Capability Analysis)是一种统计技术,用于帮助组织有效地分析、改进和控制其产品及服务质
量的流程能力。
这是一种受管理的绩效测量工具,它把流程定义成可定性
描述的参数,以其中一种程度来衡量产品及服务的质量端到端的能力。
此外,六西格玛之过程能力分析也可以为组织提供有价值的信息。
六西格玛的计算公式
六西格玛的计算公式六西格玛(Six Sigma)是一种以数据驱动的管理方法,旨在提高组织的质量和效率。
它的主要思想是通过减少变异性和改进过程,达到持续改善的目标。
六西格玛的核心是一系列的计算公式和工具,用于描述和分析问题,提供解决方案。
本文将详细介绍六西格玛的常用计算公式。
1. 过程的故障指数(Defects Per Unit, DPU)过程的故障指数是指单位产品中存在的缺陷数量。
它可以通过以下公式计算:DPU=缺陷数/产品数量2. 故障率(Failure Rate)故障率是指单位时间内出现的故障数量。
它可以通过以下公式计算:故障率=故障数/总工作时间3. 流程的能力指数(Process Capability Index, Cp)流程的能力指数是用于评估一个流程是否能够在规定的上下限范围内稳定运行。
它可以通过以下公式计算:Cp=(上限规格-下限规格)/(6*标准差)4. 流程的能力指数 (至少100) = Total Variation/Specification Variation5. 流程的能力指数 (至少101) = Total Variation/Specification Variation6. 流程的能力指数 (至少105) = Total Variation/Specification Variation7. 流程的能力指数 (至少110) = Total Variation/Specification Variation8. 流程的能力指数 (至少120) = Total Variation/Specification Variation9. 流程的能力指数 (至少130) = Total Variation/Specification Variation10. 流程的能力指数(Process Performance Index, Ppk)流程的性能指数是用于评估一个流程是否能够在规定的上下限范围内稳定运行,并考虑了流程的中心位置。
6Sigma培训-CPK&PPK 详细解释
6 Sigma
D
M
A
I
C
问题 : 上星期我们公司一客户来我司审核时,看了相关的制程报表和进料报表,提出一 置疑说是我们的CPK报表有问题,主是取多少个数据的问题。客户说一定得32或 50、100个,但他也说不出个所以然来。 1)最少20组数据,如每组4个,为80个数据,每组5个为100个数据;32和50个数 据的来源不清楚。样本量的大小主要是其代表性问题,最小限量的样本量以能代 表过程偏差为准。
6 Sigma
D
M
A
I
C
3-5-3. Capability Study (工程能力)
6 Sigma
STAT MENU 例 题
D
M
A
I
C
实习) 求工程能力
观察B工程品质特性之一的产品重量工程能力时, 每8个小时抽样5个样品并收集其数据, 产品重量的规格(Spec.)为 10± 1g. Worksheet 路 径
6 Sigma
CPK值为多少和需不需要导入SPC根本没有直接的联系。
D
M
A
I
C
一、CPK值的大小代表了过程合格率,CPK值越大,合格率越高,反之亦然, CPK很高,并不代表没有不合格品,也许存在异常因素对过程的影响。 二、而我们导入SPC的目的,有其2: 1、监控过程维持在稳态,剔除异常因素对过程的影响。 2、在稳态的情况下计算过程能力指数,评价过程能力。 所以,针对关键或重要质量特性,我们可以导入SPC技术,首先用控制图 监控过程保持在稳定状态(稳态生产下最经济,对质量来说也最保险), 在此基础上评价过程能力,满足客户对产品的质量要求 而对于一般特性,我认为则没有必要用SPC,因为SPC毕竟也需要一定 的现场技术分析能力和管理成本,用一般的控制手段如首末检或过程巡检 就可以了,.
西格玛专业术语一览
六西格玛专业用语词汇表⇨ANOVA(ANalysisOfVariance):变异数分析。
一比较两个或以上的群体之间平均值的差异程度,作为相关性辨别的方法。
⇨BalancedDesign:设计在每组试验中有相同的实验单位。
⇨BB(BlackBelt):黑带。
⇨BlackBeltCertification:黑带认证。
完成两个符合条件的项目后取得的认证。
⇨Block:一群具有同构型的实验单位。
⇨Blocking:一个试验在既定的顺序或条件下完成。
任何有妨碍的因子并不会影响真正的结果或重要性。
⇨Capability:能力,达成目标的过程中能维持下去的能力。
⇨Cause&EffectDiagrams:因果关系图。
能表达出一个结果及可能的原因两者关系的图表。
⇨CenterPoints:以所有因子的最高及最低点的中点值来执行的实验。
只能用在计量的数据。
⇨CI(ConfidenceInterval):信赖区间。
响应的数值能真实代表母体,使人信赖的百分比程度。
⇨ConfoundedEffects:不能被独立预测出的令人困惑的结果。
⇨Confounding:一个或多个结果,无法明确的归因于某个因素或相互间的影响。
⇨ControlChart:控制图。
用来辨识一个控制下的操作过程的方法(在既定的统计范畴内)。
⇨Cp(ProcessCapability):衡量过程能力的指数Cp=公差(Tolerance)/6s。
⇨Cpk:PerformanceCapabilityIndex–Cpk=(USL–mean)或(mean-LSL)的最小值除以3s。
⇨CRD(CompletelyRandomizedDesign):完全随机设计。
在各种程度下,研究某个重要的因子,而实验以完全随机的顺序来执行,使不可控制的变因最小化。
⇨CTQFlowdown:以非常严谨的方法分配需求,并评估比关键性的产品及其部门的能力。
⇨CTQ(CriticalToQuality):关键品质参数。
六西格玛质量水平要求过程能力指数
六西格玛质量水平要求过程能力指数六西格玛(Six Sigma)是一种管理方法,旨在通过减少变异性和缺陷的发生率,提高组织的运营质量和效率。
作为一种广泛应用于制造和服务行业的方法论,六西格玛将过程能力指数作为一个重要的评估指标,以衡量和监控组织的质量水平要求。
过程能力指数(Process Capability Index)是用来评估一个过程是否能够满足特定要求的工具。
它帮助我们了解过程在当前条件下的性能表现,并提供了评估和验证过程稳定性的有效指标。
通过测量过程的实际产出与要求的规格限制之间的偏差,过程能力指数可帮助我们判断过程的稳定性和可控性,从而进一步改进和优化业务流程。
在六西格玛中,过程能力指数通常用Cp和Cpk来表示。
Cp是代表过程的潜在能力,即在过程的中心值处,上下规格限的范围与过程的性能能力之间的比率。
Cpk则是代表过程的实际能力,考虑了过程的偏移和离散度,通过计算上下规格限与实际产出的距离来评估过程的能力。
对于一个满足六西格玛质量水平要求的过程,通常要求Cpk值大于1.33。
这是因为当Cpk大于1.33时,意味着过程的规格限与标准差之间的偏差较小,满足了客户的要求,并具备了较高的质量水平。
而当Cpk值小于1.33时,说明过程的规格限与标准差之间的偏差较大,存在较高的缺陷率和不合格品率,需要进一步改进和优化。
六西格玛质量水平要求过程能力指数的配套指标是为了确保过程能够稳定运行,并满足客户的需求和期望。
通过使用过程能力指数,组织可以更好地了解过程的性能和可控性,并采取相应的措施来改进和优化业务流程。
提高过程能力指数有助于降低质量风险和成本,并提升组织的竞争力和客户满意度。
总结起来,六西格玛质量水平要求过程能力指数是一个用来评估过程性能和可控性的重要指标。
通过测量过程的实际产出与规格限的偏差,过程能力指数帮助我们判断过程的稳定性和质量水平。
通过优化和改进业务流程,组织可以提高过程能力指数,降低质量风险和成本,并提升客户满意度和竞争力。
六西格玛术语
六西格玛术语Cause (原因):在流程中影响流程的结果的因素, 是我们要寻找和控制的对象.Cause-And-Effect Diagram 因果图:也称“石川图”、“鱼刺图” 、“鱼骨图”,是揭示质量特性波动与潜在原因的关系,即表达和分析因果关系的一种图表。
是用图示的方法将造成某个结果的可能原因列出并分类的工具.通常和头脑风暴结合使用.Champion (带头人):在企业中推动Six Sigma的最高负责人, 他负责制定企业Six Sigma的实施战略, 为顺利推动提供必要的资源和支持. 通常他也是项目批准和项目审核的最终决定人.Characteristic (特性):可定义或量化的产品或服务特征.Continuous Data(计量数据):通过测量得到的可任意取值的连续型数据。
计量数据在测量系统精度的可能下可以是任意可能的数值. 比如用天平测量质量的数据, 用时钟测量时间的数据等.Continuous Improvement (持续改进):逐步的、永无止境的不断改进循环。
Control Chart(控制图):以统计推断理论为基础,设置统计控制限,按时间坐标显示独立测量值、平均值或其他统计值的折线图。
针对那些可能导致缺陷产生却无法预测的偏差,对企业进行提醒。
Correlation (相关性):当某个变量的变化和另一变量的变化存在关系时候, 我们称这两个变量之间有相关性. 通常两个变量之间的相关性为正相关性, 负相关性或无相关性.CP:指工程的平均值和规格中心值相重合时的短期工程能力指数(在Minitab)。
CP =(USL-LSL)/6 σst。
σst 表示短期标准偏差,在Minitab中以StDev(Within) 推定。
CPK:工程的平均值和规格中心值不一致时的短期工程能力指数。
CPK = Nin(Cpl,Cpu)Cpu=(USL-μ)/3 σst 。
Cpl =(μ- LSL)/3 σst 。
六西格玛管理术语名词及解释
六西格玛管理术语名词及解释(上)(1)DFSS:DFSS(六西格玛设计)描述六西格玛工具在产品开发和过程设计中的应用,DFSS的目标是把六西格玛绩效能力“设计其中”。
(2)DMAIC:DMAIC是界定(Define), 测量(Measure,)分析(Analyze) , 改进(Improve)和控制(Control)的首写字母缩写形式,代表过程改进/管理系统,为过程改进、设计或再设计提供了行动框架(步骤)。
(3)DPMO:每百万次机会缺陷数,是用于六西格玛过程改进行动中的一种计算,表示过程中每100万次机会中出现的缺陷数;缺陷数除以总缺陷机会数等于DPO,DPO乘以100万等于DPMO,参见DPO、六西格玛、缺陷机会。
(4)单位机会缺陷数:是用于过程改进中确定单位缺陷机会缺陷数的一种计算,缺陷数除以总缺陷机会数等于DPO,参见缺陷、缺陷机会。
(5)ISO9000:用于确认组织在形式与执行文件规范的过程方面具有能力的标准和指导原则,大多内容与质量保证体系相联系,而与质量改进无关。
(6)SIPOC:SIPOC是供应方(suppliers)、输入(inputS)、过程(process)、输出(outputS)和顾客(customer)的首先母缩写形式,是一种高度概括的过程绘图方法。
(7)SPC:统计过程控制,通过数据收集和分析来监控过程,确认过程运行问题,并判别过程变异性或能力,参见走势图、控制图。
(8)Variation:变异,是指决定过程稳定程度和可预报程度的某个具体特性的变化或波动;过程变异受环境、人员、机器/设备、方法/程序、测量和原材料的影响;任何过程改进活动都应当减少或消除变异,参见常规原因、特殊原因。
(9)Yield:产出率,是经过过程的所有步骤正确生产的全部产品。
(10)Common cause:常规原因,过程受到的日常影响,一般很难消除,除非对过程进行改变。
由常规原因导致的问题被称为“慢性病”,参见控制图、走势图或时间序列图、特殊原因、变异。
6西格玛资料
什么是六西格玛?六西格玛是一项以数据为基础,追求几乎完美的质量管理方法。
西格玛是一个希腊字母σ的中文译音,统计学用来表示标准偏差,即数据的分散程度。
对连续可计量的质量特性:用"σ"度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。
几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。
任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。
六个西格玛可解释为每一百万个机会中有3.4个出错的机会,即合格率是99.99966%。
而三个西格玛的合格率只有93.32%。
六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程,采用量化的方法分析流程中影响质量的因素,找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。
六西格玛(Six Sigma)是在九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术,并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。
继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进,成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。
六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺,追求持续进步的一种质量管理哲学。
六西格玛类似于SPC(统计性工作程序控制)吗?六西格玛是一个致力于完美和追求客户满意的管理理,SPC是一个支持六西格玛这个管理理念的工具。
所有那些传统的质量管理工具,像SPC、MSA、FMEA、QFD等均是实现六西格玛必不可少的工具。
实施六西格玛的目的是什么?为企业实施六西格玛提供必须的管理工具和操作技巧;为企业培养具备组织能力,激励能力,项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者,这些人才是企业适应变革和竞争的核心力量。
从而使企业降低质量缺陷和服务偏差并保持持久性的效益,促进快速实现突破性绩效,帮助企业达到战略目标。
六西格玛适合于什么样的企业?它适用于任何水平、任何企业,它功能强,可以测量到百万分之一的水平。
因为它是要影响到整个公司,实施六西格玛需要上层领导的大力协助。
6 SIGMA
LSL 目标 USL
6σ(Sigma)相关主要用语及技法
组内 整体
潜在(组内)能力 基准Z 值 5.09 C L 下限 规格下限 Z 值 规格上限 Z 值 Cpk C L 下限 C L 上限 整体能力 基准Z 值 C L 下限 规格下限 Z 值 规格上限 Z 值 Ppk 3.70 2.39 4.05 3.76 1.25 0.93 1.58 1.29 1.03 3.43 5.50 5.12 1.71 1.27 2.14
44.0
实测性能 PPM < LSL 0.00 PPM > USL P P M 合计 0.00 0.00 预期组内性能 PPM < LSL 4934.80 PPM > USL 8935.50 P P M 合计 13870.30
44.5
45.0
45.5
46.0
预期整体性能 PPM < LSL 19010.65 PPM > USL 28448.07 P P M 合计 47458.73
6σ
简介
6σ(Sigma)相关主要用语及技法
分布图
正态, 均值=0 0.4
标准差 1.5 1
CPK(Complex Process Capability index)
分布图
正态 0.30
均值 标准差 1 2 1.5 1.5
0.25
0.3 0.20
密度
密度
-2.5 0.0 X 2.5 5.0
0.2
6σ(Sigma)相关主要用语及技法
6σ
简介
Sigma Sigma LEVEL Sigma水平,以短期工程能力为基准计算出到散布的 平均和规格界限的距离是标准偏差的几倍,反映工程 能力的指标; FMEA(FAIL MODES AND EFFECTS ANALYSIS) 故障影响分析,明确工程中可能发生的故障类型及其 它所产生的影响,决定改善优先顺序; SEV(SEVERITY) 深刻度,作成FMEA时根据故障类型对顾客的影响程度 来评分,数值越高越危险;
六西格玛管理模式定义阶段概述
六西格玛管理模式定义阶段概述简介六西格玛(Six Sigma)是一种注重数据驱动、过程改进的管理方法和工具集。
它的目标是通过减少变异和消除缺陷来提高质量和业务绩效。
六西格玛管理模式由五个阶段组成,分别是:定义、测量、分析、改进和控制。
在本文档中,我们将重点介绍六西格玛管理模式的第一个阶段 - 定义阶段。
定义阶段的目标定义阶段是六西格玛管理模式的起点,它的主要目标是确保项目的范围和目标被准确地定义和理解。
在这个阶段,团队需要明确项目的关键业务需求,并确定衡量项目绩效的关键指标。
定义阶段的主要活动在定义阶段,团队需要进行以下主要活动:1. 确定项目的目标和范围在这个活动中,团队需要明确项目的目标和范围,以便能够集中精力解决最重要的问题。
项目的目标应该与组织的战略目标相一致,并且能够明显地提高关键业务绩效。
2. 确定关键业务需求团队需要与关键利益相关者合作,深入了解其需求和期望。
这些需求应该是可量化的,并且能够直接贡献到项目目标的实现。
3. 确定关键指标在定义阶段,团队需要确定衡量项目绩效的关键指标。
这些指标应该能够反映项目目标的实现情况,并且能够定量描述项目的业务价值。
4. 制定项目计划团队需要制定项目计划,明确项目执行的时间表和里程碑。
计划应该包括项目资源的安排、项目活动的顺序和持续时间,以及项目风险的评估和管理计划。
5. 建立项目团队在定义阶段,团队还需要建立一个高效的项目团队。
这个团队应该由具有相关知识和技能的成员组成,并且能够有效地合作和沟通。
定义阶段的输出物完成定义阶段后,团队将产生以下输出物:1. 项目目标和范围文档该文档将明确项目的目标和范围,为后续的项目执行提供指导。
2. 关键业务需求文档该文档将详细描述关键业务需求,以便团队能够直接针对这些需求进行改进。
3. 关键指标定义团队将制定关键指标,以便能够度量项目绩效,并实时监控项目的进展。
4. 项目计划项目计划将明确项目执行的时间表、里程碑和资源安排,确保项目按计划进行。
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评估过程能力时,短期研究是为了看一下一个过程可以有多 好。
数据在一个较短时期内收集,此时过程只受偏差的随机原因影响。
长期研究是为了获知过程实际的长期性能。
数据收集的时间相当长,这段时间内的过程基线受所有主要原因 (包括随机与非随机)的影响(例如:数据是从不同组、批、班 次、季节等中收集来的。)
12
短期和长期过程的标准差 • 短期研究
由于这是一个短期研究,过程西格玛水平 = 2.84。
30
Cp,Cpk 与 Pp,Ppk
统计控制的过程 Cp Cpk
统计控制
之外的过程 Pp Ppk
通常,长期研究对象是统计控制之外的过程。
在这些情况下,应使用 Pp 和 Ppk。
过程稳定时(在统计控制中),过程能力的预测要可靠得多!
31
Pp 和 Ppk
z下限
X - LSL s ˆ 178.6 - 160.0 = = 5.17 3 .6 =
23
估计超出规定的百分比
从Z表中我们发现 Z = 0.94 对应于比例 = 0.1736 这可转化为17.36% 缺陷项 或 173,600 PPM
189.4
控制下限 = 160
167.8
178.6
Z 上限 = 0.94
天内支付。
• 每20天记录一次已支付发票数和逾期 (超过45天)支付数。 • 二项分布适用于这些数据。 • 过程能力怎么样?
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 总计
s 代表总体标准差
16
估计过程平均数和标准差
Process Average 过程平均数:
x X s ˆ R d2
来自控制图
Process Std. Dev. 过程标准差:
其中:d2 是基于分组规模的常数(见控制 图常数表)
17
过程平均数和标准差
对于当前例子:所有数据平均数 = 178.6,平均全距 = 8.4 , 数据来源于样本规模为5的稳定控制图。
Z = 0.94时,比例 = 0.1736
17.36% 或 173,600PPM
25
6. 量化实际过程运作情况(Cpk)
与Cp指数不同,Cpk指数还将过程中心以外的因素考虑在内。 Cpk 指数越大越好。
规范下限
规范上限
规范下限
规范上限
6s
6s
CP = 1
CPK = 1
CБайду номын сангаас = 1
Cpk < 1
对于一个六西格玛过程,Cpk = 1.5
0.02
0 .2 0 6 1 0 7 9 9 4 0 .1 7 8 7 8 6 3 5 4 0 .1 5 3 8 6 4 2 4 4
0.03
0 .2 0 3 2 6 9 3 3 5 0 .1 7 6 1 8 5 5 2 0 0 .1 5 1 5 0 5 0 2 0
0.04
0 .2 0 0 4 5 4 1 3 9 0 .1 7 3 6 0 8 7 6 2 0 .1 4 9 1 6 9 9 7 1
Cp > 1
Cp 指数越大越好!
Cp =
Cp < 1
USL - LSL 6s ˆ
对于六西格玛过 程, Cp = 2
20
Cp 指数练习
计算 Cp 指数:
USL - LSL = ______ Cp = 6s ˆ 回忆:s = 3.6
189.4
规范下限 = 160
167.8
178.6
若集中,该过程是否能符合规定?
36
西格玛移位
1.5s
估计在长期过程中会发生1.5s左右的移位。 因此,如果只能获得短期数据,z长期 可以估计为:
Z长期 = Z短期 - 1.5
37
长期过程西格玛水平
即使短期西格玛水平被称作为西格玛水平,我们还是想估计 一下过程的长期西格玛水平。 过程长期的表现是极其重要的! 对于当前的例子(短期研究):
过程能力
1
过程能力
内容
• 何为过程能力
• 可变数据的过程能力
– 估计落在规范上下限以外的百分比 – Cp,Cpk,Pp Ppk 指数
• 短期研究和长期研究 • 过程西格玛水平 • 属性数据的过程能力
2
学习目标
1. 使用Cp、Cpk、PPM标准和过程西格玛水平量化可变 数据过程能力。 2. 使用DPO、DPMO、PPM标准和过程西格玛水平量化 属性数据过程能力。
Pp = USL – LSL 6 s Ppk = Minimum of USL - x 3 s = x - LSL 3 s
=
这些公式可使用总体。
除标准差的计算方法之外, Pp和Ppk计算时使用 的公式同Cp和Cpk一样。
32
单边规定过程能力
1. 2. 3. 4. 5. 确定数据为正态分布 过程必须稳定 估计过程的平均数和标准差 估计位于规定上下限之外的产品百分比(或PPM) 通过计算Cpk指数量化过程运作情况
属性数据的类型
缺陷项数目 (二项分布)
过程能力标准
缺陷项百分比 PPM
}
过程西格玛 水平
缺陷数量 (泊松分布)
DPO DPMO
}
过程西格玛 水平
与可变数据一样,属性数据也可用于评估过程能力。 PPM和DPMO可转化为过程西格玛水平。
41
逾期付款的数量
移动 逾期付款 已付款
• 应付帐款部门的目标是在收到发票后45
规范上限 = 182
189.4
7. 确定过程西格玛水平
短期过程西格玛水平 被称为过程西格玛水平。
它基于短期研究中集中分布的缺陷项的总体比例。
28
集中分布
对于当前的事例来说:
• • 数据来源于短期研究。 若过程集中良好,即如果 = 目标 = 171,那么缺陷项的百分比应为:
x
Z规范下限= -3.06 0.1107% 缺陷项
7. 确定过程西格玛水平
14
1. 确定数据为正态分布
以下数据是短期研究中收集而来的。
个别衡量直方图。
X图 X
= 178.6
R图 R
= 8.4
数据可认为是正态数据。
15
2. 估计过程平均数和标准差
X图
X
= 178.6
均数
x 可用于估计过程平
R图 R
= 8.4
¯ R 可用于估计过程标 准差
注: :
x 代表总体平均值
24
控制上限 = 182
Z表
0.00
0 .8 0 .9 1 .0 0 .2 1 1 8 5 5 3 3 4 0 .1 8 4 0 6 0 0 9 2 0 .1 5 8 6 5 5 2 6 0
0.01
0 .2 0 8 9 7 0 0 2 6 0 .1 8 1 4 1 1 2 2 5 0 .1 5 6 2 4 7 6 5 5
26
计算Cpk指数
= z最小值 [ z 上限 与 z 下限中的较小值] = z最小值 z上限 = 0.94 &
规范下限 = 160
z上限 = 0.94
z下限 = 5.17
167.8
178.6
z最小值 0.94 = = 0.31 Cpk 3 3 回忆:CP= 1.02 =
何时Cpk 与 Cp相等?
27
Sigma 长期
Sigma 短期
2 3
0.5 1.5
4
5 6
6,210
233 3.40
2.5
3.5 4.5
六西格玛中,习惯将 短期西格玛称作过程 西格玛水平。
39
基于过程的长期性能 报告过程DPMO或PPM。
对于六西格玛过程
西格玛 短期
DPMO 或 PPM
CP
CPK
6
3.4
2.0
1.5
40
由属性数据得出的过程能力
规范上限 = 182
21
5. 估计位于规定上下限以外的百分比
为估计位于规定上下限以外的产品百分比(或PPM),我们必须先计算 Z 上限 和 Z 下限。
规范上限 = 182
167.8 178.6 189.4 Z 上限 是过程平均数和规定 上限间标准差的个数。
22
Z 下限 是过程平均数和规定 下限间标准差个数。
6s 6s
规范下限
规范上限
规范下限
规范上限
过程能力很好
10
过程能力极佳
二西格玛报告
规范下限 规范上限
标准差 西格玛水平 s = 0.08 3s 过程
3s
3s
规范下限
规范上限
s = 0.06
4s 过程
4s
4s
规范下限
规范上限
s = 0.04
6s过程
6s
6s
标准差s越小,西格玛水平越大
11
短期研究相对长期研究
总体
s 那么 , = ˆ
178.6 X
R 8 .4 = = 3 .6 d2 2.326
过程标准差 过程平均数
目标 = 171,过程是否集中于此目标?
18
3. 确定过程偏差并与规定上下限相比较
规范下限 = 160 规范上限 = 182
过程偏差: 我们希望99.73%的时间内我 们生产的产品将位于167.8 和 189.4之间。(+3σ )