六西格玛案例分析精品课件
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表6
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4.改进阶段
(2) 绕丝问题。绕丝是节能灯生产整个环节中关键的一环。其质量问题 是绕丝圈数小于3圈，即将灯丝绕断。对此提出了试验设计的方案， 以期找出最优的解决方案。试验设计表如表8所示，箱线图主效应图 如图8所示。由此可以得出最优方案为：选用震动轻微，听起来声音 细点的绕丝机并调至2档位，同时采用垂直绕法。
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The end Thank you
9、 人的价值，在招收诱惑的一瞬间被决定 。20.10.1420.10.14Wednesday, October 14, 2020
10、低头要有勇气，抬头要有低气。10:36:2510:36:2510:3610/14/2020 10:36:25 AM
表7 试验设计的因子和水平表
表8 试验设计表
Page 16
4.改进阶段箱线图
不良品 的箱线图
2
3
8
7
不良品
6
5
4
3 组块变量: 绕丝机档位
不良品 的箱线图
1
2
8
7
不良品
6
5
4
3 组块变量: 绕丝方向
不良品 的箱线图
1
2
8
7
不良品
6
5
4
3 组块变量: 绕丝机
8
不良品 的箱线图
7
6
不良品
5
4
3
图8 箱线图
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5.控制阶段
样本均值
样本极差
功率 的 Process Capability Sixpack
Xbar 控制图
能力直方图
28
__UCL=28.491
USL
X =28
规格 USL 25
LCL=27.509
27
26 1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
R 控制图
2 UCL=1.801
25.2 25.8 26.4 27.0 27.6 28.2 28.8
图11 过程稳定性检验
Page 22
值
6.结论
六西格玛管理作为当前的研究热点之一，已逐渐被广大 企业界认同为是依靠质量取得效益的有效途径，并发展为 战略改进、业务变革和解决问题的最佳实践。通过公司组 织开展的一个实际项目，有效地对装配生产线流程进行了 优化和完善，提高了质量水平，取得了较显著的收益。同 时对企业质量文化等有着深远的影响。
17、一个人即使已登上顶峰，也仍要 自强不 息。上 午10时36分25秒上午10时36分10:36:2520.10.14
谢谢大家
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DMAIC各个阶段中数据分析的需求，使得Minitab软件在六西 格玛管理中占据着重要的位置，它为使用者提供了准确、实用的 实现工具，帮助使用者进行质量控制、实验设计以及常用统计分 析等在六西格玛管理中不可缺少的分析。它已经成为六西格玛管 理技术进行实施的主要工具。下面就结合Minitab，运用六西格 玛改进分析，提高质量水平，达到改进目的，对节能灯装配过程 进行研究。
Page 3
✓1.定义阶段
（2）装配生产线一次性合格率现状 以四月份整灯二组为例，抽样统计结果见下表1。从下表统计中我们 可以看出：整灯二组在4月份生产过程中生产了40302支节能灯，其中 不良品合计1046支，合格率达到97.40％；
表1
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1.定义阶段
（3）不良品的主要原因饼图 4月份整灯二组生产的不良品主要分为四种，统计情况如下图1所示。 从图中可以看出，盖后不亮是不良品中最为常见、发生次数最多的一种。
六西格玛案例分析 ——提高节能灯装配一次性合格率
六西格玛自诞生于摩托罗拉公司以来，现在已经演变成一套 行之有效的解决问题和提高企业绩效的系统方法论，而推动企业 不断持续改进的六西格玛具体模式是DMAIC，它代表了六西格玛 改进的五个阶段，分别为D(定义阶段)，M(度量阶段)，A(分析阶 段)，I(改进阶段)，C(控制阶段)。Minitab软件强大的数据处理 功能完全能够满足六西格玛管理各个阶段的数据处理要求。
Page 2
❖1.定义阶段
（1）问题阐述 节能灯装配生产线需要经过插件和整灯两个主要
环节，由许多工序组成，运用六西格玛改进方式对其进行 分析研究可以根据当前状况设计出能够提高节能灯装配一 次性合格率的方案并进行有效地实施。
另外，提高了节能灯装配生产线的一次性合格率，不仅 可以使生产过程中出现的缺陷数减少，而且可以减少资源 的浪费，降低成本。
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5.控制阶段
(1)按照改进后的方案实施，记录数据如表9所示。
表9
Page 18
5.控制阶段
(2)正态性检验，如图9所示。由于P值0.427>0.05，因此我们以95％ 的 置信度认为数据服从正态分布。
图9改进后的正态性检验
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5.控制阶段
(3)能力分析，如图10所示。 结论：(DCpk=1.04>1，Z值为3.40>3，达到预期目标； ②均值26．15，相比改进前降低了0．46W； ③可预期的超标率为9．50PPM。
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2.度量阶段
测量方法：在线跟踪产品，用电量测试仪测量电100V(初测电压)时的 功率，合格范围是21．5～25．5W之间。 测量分析系统 由于测量对象功率为连续测量数据，方差分析法能比较全面地反映整 个测量系统的状态，所以选择方差分析法。由两名测试人员A，B对10 个随机抽取的节能灯测量3次，记录数据如下表2所示。
图10 改进后的能力分析过程
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5.控制阶段
(4)过程稳定性检验，如图11所示。 用Minitab软件根据8个判异准则做出的判断，从图可以看出，没有点处
于异常状态的。即该过程处于统计过程状态。 (5)控制措施及收益措施：①将改进后的方案方法以文件的形式固定下来，
编制节能灯生产工艺要求作业指导书，要求务必严格执行；②制定装 配生产过程的操作规范，保证过程检验合格。收益：①合格率提高到 了预期目标值；②过程能力更加稳定，西格玛水平大幅度提高；③降 低了因返工返修造成的时间成本浪费，提高了客户满意度，减少了用 户的抱怨，提升了企业的竞争力。
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3.分析阶段
在线随机抽取100支一次性测试后不良的灯进行分析研究如表4所示。 根据表格做出帕累托图图，如图7所示。结合帕累托图和因果图， 可以得出引起灯测试不亮的主原因是：虚焊>绕丝>压线>铜皮断裂 (注：破灯冷爆现象属于原材料除问题或生产线上不小心人为造成， 不作考虑。)
表4
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正态 概率图 AD:698.446，P: < 0.003
1Βιβλιοθήκη Baidu
_ R=0.852
0
LCL=0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
最后 10 个子组
28
27
26
2
4
6
8
10
样本
26
组内
标准差 0.366149
Cp
*
Cpk -2.73
27
能力图 组内
整体
规格
28
29
整体
标准差 0.338809
Pp
*
Ppk -2.95
Cpm *
图1
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1.定义阶段
（4）关键质量特性及确定目标 关键质量特质
标准：以EBl、52 25W 127V 50—60HZ的节能灯为研究 对象，在给定电压127V的前提下，其功率的合格范围是 是22．5～27．5W。 确定目标
通过对生产的EBT52节能灯的功率的测量，进行分析、 改进，争取实现不良品率的下降，确定了将合格率由 97.40％提升到98％的目标。
表2
Page 7
2.度量阶段
用minitab进行双因子方差分析 从上可以得到： ①从P=O．968>0．05得出，该 测量系统误差主要来自测量人 员、部件的差异。 ②X Bar图形中90％的点落于控 制限以外，R图中90％的点在控 制限以内，这符合GageR&R的要 求； ③该测量系统的方差分量贡献 率为7．67％<lo％，研究变异 为27．69％<30％； ④由于部件间的差异比较大， 所以均值变化明显；部件问的 方差贡献率为92．33％也证明 了不同部件间的差异很大。 综上分析，根据测量系统能力 判别准则该测量系统满足要求， 所得数据科学合理，可以信任。
图7
4.改进阶段
➢ 非关键因素的改进方案 结合上面分析得到的原因，分别对其提出了相应的改进方案， 如表5所示。
表5
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4.改进阶段
➢ 关键因素的改进方案
接下来就关键因素：虚焊，绕丝这两个问题进行分析并设定方案。 (1)虚焊问题。造成虚焊的主要原因是波峰焊环节处理不当，因此针对虚焊做出
了如表6所示的改进方案。
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2.度量阶段
改进前的过程能力 ①在电压127V下，将测量的50个数据记录
整理见表3。利用上述数据做出直方图， 如图3所示。
图3
Page 9
表3
2.度量阶段
②正态性检验．如图4所示。由于P值0．352>0．05，因此以95％的置信 度认为数据服从正态分布。
图4
Page 10
2.度量阶段
11、人总是珍惜为得到。20.10.1410:36:2510:36Oct- 2014-Oct-20
12、人乱于心，不宽余请。10:36:2510:36:2510:36Wednesday, October 14, 2020
13、生气是拿别人做错的事来惩罚自 己。20.10.1420.10.1410:36:2510:36:25October 14, 2020
➢ ③过程能力分析，如图5所示。从上述数据及分析情况得出，当前 Cpk=0.55，样本均值26．61，此过程可预期的超标率为69172．27PPM。 基于这个现状，故改进目标设为CPk≥1.0，z≥3.0，且争取实现将合 格率提升至98％。
图5
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3.分析阶段
确定目标后，利用头脑风暴法对此问题进行了讨论，找出引起测试不亮 的原因并绘制因果图，如图6所示。
14、抱最大的希望，作最大的努力。2020年10月14日星期 三上午10时36分25秒10:36:2520.10.14
15、一个人炫耀什么，说明他内心缺 少什么 。。2020年10月上午10时36分20.10.1410:36October 14, 2020
16、业余生活要有意义，不要越轨。2020年10月14日星期 三10时36分25秒10:36:2514 October 2020
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4.改进阶段
(2) 绕丝问题。绕丝是节能灯生产整个环节中关键的一环。其质量问题 是绕丝圈数小于3圈，即将灯丝绕断。对此提出了试验设计的方案， 以期找出最优的解决方案。试验设计表如表8所示，箱线图主效应图 如图8所示。由此可以得出最优方案为：选用震动轻微，听起来声音 细点的绕丝机并调至2档位，同时采用垂直绕法。
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The end Thank you
9、 人的价值，在招收诱惑的一瞬间被决定 。20.10.1420.10.14Wednesday, October 14, 2020
10、低头要有勇气，抬头要有低气。10:36:2510:36:2510:3610/14/2020 10:36:25 AM
表7 试验设计的因子和水平表
表8 试验设计表
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4.改进阶段箱线图
不良品 的箱线图
2
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7
不良品
6
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3 组块变量: 绕丝机档位
不良品 的箱线图
1
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不良品
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3 组块变量: 绕丝方向
不良品 的箱线图
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不良品
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4
3 组块变量: 绕丝机
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不良品 的箱线图
7
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不良品
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4
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图8 箱线图
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5.控制阶段
样本均值
样本极差
功率 的 Process Capability Sixpack
Xbar 控制图
能力直方图
28
__UCL=28.491
USL
X =28
规格 USL 25
LCL=27.509
27
26 1
1
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R 控制图
2 UCL=1.801
25.2 25.8 26.4 27.0 27.6 28.2 28.8
图11 过程稳定性检验
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值
6.结论
六西格玛管理作为当前的研究热点之一，已逐渐被广大 企业界认同为是依靠质量取得效益的有效途径，并发展为 战略改进、业务变革和解决问题的最佳实践。通过公司组 织开展的一个实际项目，有效地对装配生产线流程进行了 优化和完善，提高了质量水平，取得了较显著的收益。同 时对企业质量文化等有着深远的影响。
17、一个人即使已登上顶峰，也仍要 自强不 息。上 午10时36分25秒上午10时36分10:36:2520.10.14
谢谢大家
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DMAIC各个阶段中数据分析的需求，使得Minitab软件在六西 格玛管理中占据着重要的位置，它为使用者提供了准确、实用的 实现工具，帮助使用者进行质量控制、实验设计以及常用统计分 析等在六西格玛管理中不可缺少的分析。它已经成为六西格玛管 理技术进行实施的主要工具。下面就结合Minitab，运用六西格 玛改进分析，提高质量水平，达到改进目的，对节能灯装配过程 进行研究。
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✓1.定义阶段
（2）装配生产线一次性合格率现状 以四月份整灯二组为例，抽样统计结果见下表1。从下表统计中我们 可以看出：整灯二组在4月份生产过程中生产了40302支节能灯，其中 不良品合计1046支，合格率达到97.40％；
表1
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1.定义阶段
（3）不良品的主要原因饼图 4月份整灯二组生产的不良品主要分为四种，统计情况如下图1所示。 从图中可以看出，盖后不亮是不良品中最为常见、发生次数最多的一种。
六西格玛案例分析 ——提高节能灯装配一次性合格率
六西格玛自诞生于摩托罗拉公司以来，现在已经演变成一套 行之有效的解决问题和提高企业绩效的系统方法论，而推动企业 不断持续改进的六西格玛具体模式是DMAIC，它代表了六西格玛 改进的五个阶段，分别为D(定义阶段)，M(度量阶段)，A(分析阶 段)，I(改进阶段)，C(控制阶段)。Minitab软件强大的数据处理 功能完全能够满足六西格玛管理各个阶段的数据处理要求。
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❖1.定义阶段
（1）问题阐述 节能灯装配生产线需要经过插件和整灯两个主要
环节，由许多工序组成，运用六西格玛改进方式对其进行 分析研究可以根据当前状况设计出能够提高节能灯装配一 次性合格率的方案并进行有效地实施。
另外，提高了节能灯装配生产线的一次性合格率，不仅 可以使生产过程中出现的缺陷数减少，而且可以减少资源 的浪费，降低成本。
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5.控制阶段
(1)按照改进后的方案实施，记录数据如表9所示。
表9
Page 18
5.控制阶段
(2)正态性检验，如图9所示。由于P值0.427>0.05，因此我们以95％ 的 置信度认为数据服从正态分布。
图9改进后的正态性检验
Page 19
5.控制阶段
(3)能力分析，如图10所示。 结论：(DCpk=1.04>1，Z值为3.40>3，达到预期目标； ②均值26．15，相比改进前降低了0．46W； ③可预期的超标率为9．50PPM。
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2.度量阶段
测量方法：在线跟踪产品，用电量测试仪测量电100V(初测电压)时的 功率，合格范围是21．5～25．5W之间。 测量分析系统 由于测量对象功率为连续测量数据，方差分析法能比较全面地反映整 个测量系统的状态，所以选择方差分析法。由两名测试人员A，B对10 个随机抽取的节能灯测量3次，记录数据如下表2所示。
图10 改进后的能力分析过程
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5.控制阶段
(4)过程稳定性检验，如图11所示。 用Minitab软件根据8个判异准则做出的判断，从图可以看出，没有点处
于异常状态的。即该过程处于统计过程状态。 (5)控制措施及收益措施：①将改进后的方案方法以文件的形式固定下来，
编制节能灯生产工艺要求作业指导书，要求务必严格执行；②制定装 配生产过程的操作规范，保证过程检验合格。收益：①合格率提高到 了预期目标值；②过程能力更加稳定，西格玛水平大幅度提高；③降 低了因返工返修造成的时间成本浪费，提高了客户满意度，减少了用 户的抱怨，提升了企业的竞争力。
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3.分析阶段
在线随机抽取100支一次性测试后不良的灯进行分析研究如表4所示。 根据表格做出帕累托图图，如图7所示。结合帕累托图和因果图， 可以得出引起灯测试不亮的主原因是：虚焊>绕丝>压线>铜皮断裂 (注：破灯冷爆现象属于原材料除问题或生产线上不小心人为造成， 不作考虑。)
表4
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正态 概率图 AD:698.446，P: < 0.003
1Βιβλιοθήκη Baidu
_ R=0.852
0
LCL=0
1
2
3
4
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最后 10 个子组
28
27
26
2
4
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样本
26
组内
标准差 0.366149
Cp
*
Cpk -2.73
27
能力图 组内
整体
规格
28
29
整体
标准差 0.338809
Pp
*
Ppk -2.95
Cpm *
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1.定义阶段
（4）关键质量特性及确定目标 关键质量特质
标准：以EBl、52 25W 127V 50—60HZ的节能灯为研究 对象，在给定电压127V的前提下，其功率的合格范围是 是22．5～27．5W。 确定目标
通过对生产的EBT52节能灯的功率的测量，进行分析、 改进，争取实现不良品率的下降，确定了将合格率由 97.40％提升到98％的目标。
表2
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2.度量阶段
用minitab进行双因子方差分析 从上可以得到： ①从P=O．968>0．05得出，该 测量系统误差主要来自测量人 员、部件的差异。 ②X Bar图形中90％的点落于控 制限以外，R图中90％的点在控 制限以内，这符合GageR&R的要 求； ③该测量系统的方差分量贡献 率为7．67％<lo％，研究变异 为27．69％<30％； ④由于部件间的差异比较大， 所以均值变化明显；部件问的 方差贡献率为92．33％也证明 了不同部件间的差异很大。 综上分析，根据测量系统能力 判别准则该测量系统满足要求， 所得数据科学合理，可以信任。
图7
4.改进阶段
➢ 非关键因素的改进方案 结合上面分析得到的原因，分别对其提出了相应的改进方案， 如表5所示。
表5
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4.改进阶段
➢ 关键因素的改进方案
接下来就关键因素：虚焊，绕丝这两个问题进行分析并设定方案。 (1)虚焊问题。造成虚焊的主要原因是波峰焊环节处理不当，因此针对虚焊做出
了如表6所示的改进方案。
Page 8
2.度量阶段
改进前的过程能力 ①在电压127V下，将测量的50个数据记录
整理见表3。利用上述数据做出直方图， 如图3所示。
图3
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2.度量阶段
②正态性检验．如图4所示。由于P值0．352>0．05，因此以95％的置信 度认为数据服从正态分布。
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2.度量阶段
11、人总是珍惜为得到。20.10.1410:36:2510:36Oct- 2014-Oct-20
12、人乱于心，不宽余请。10:36:2510:36:2510:36Wednesday, October 14, 2020
13、生气是拿别人做错的事来惩罚自 己。20.10.1420.10.1410:36:2510:36:25October 14, 2020
➢ ③过程能力分析，如图5所示。从上述数据及分析情况得出，当前 Cpk=0.55，样本均值26．61，此过程可预期的超标率为69172．27PPM。 基于这个现状，故改进目标设为CPk≥1.0，z≥3.0，且争取实现将合 格率提升至98％。
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3.分析阶段
确定目标后，利用头脑风暴法对此问题进行了讨论，找出引起测试不亮 的原因并绘制因果图，如图6所示。
14、抱最大的希望，作最大的努力。2020年10月14日星期 三上午10时36分25秒10:36:2520.10.14
15、一个人炫耀什么，说明他内心缺 少什么 。。2020年10月上午10时36分20.10.1410:36October 14, 2020
16、业余生活要有意义，不要越轨。2020年10月14日星期 三10时36分25秒10:36:2514 October 2020