六西格玛黑带培训教材 (3)ppt课件

1、9部 Capability Analysis1. 延续型2. 离散型SIX SIGMA TASK TEAMData的种类 区分Data种类的目的 Data的 Display 方法和分析方法确实定 要采集的 Sample Size的决议 确切地 Control Chart的决议 确切地Sigma(or Z-Value)计算方法的决议(DPMO or 工程才干分析) 延续型Data(计量型) Data的分析可以的话, 已测定的数字的大小都有意义。 客观性 Data : 时间, 分量, 长度等用测定计谋仪测定能够的Data 客观性 Data : 满足度, 充实度等 Data的测定基准按照始点会发生变

2、卦。 离散型Data(计数型) 所测定的数字计算时,Data的分解不能够, 客观性 Data : 判别缺陷数, 成认件数, 错误件数, 位子等判别的情况明确的内容 客观性 Data : 包含Yes/No, Good/Bad 等人的客观性内容的内容 实践情况下,不容易离散型和延续型的明确的情况很多 例 1) 主/客观性混合的数学才干分数 虽然是离散型的，但可以看作是延续型的 例 2) 运用尺度法论文结果 用延续型处置, 还是用离散型处置,按照事件、按照分析的目的 思索信任度，要慎重判别. 9 -1/30延续型Data的现程度测定-工程才干的概念(一)1. 什么是工程才干(Process Capa

3、bility) ? 工程处于管理形状时，表如今其工程上所消费的变动表现什么样的程度. 工程才干(Process Capability)的用语用自然公差(natural tolerance)的用语来替代运用. 主要随4M(Method, Man, Machine, Material)的变动受影响.与外部缘由没有关系，在工程上所消费的产品质量的分布称为 6. 工程才干作为信息资料，为了活用工程才干必需用量制表现.(工程才干定量化) 各种工程才干指数CpCpkPp 9 -2/30Ppk2. 影响工程才干的变数 Spec(USL, LSL) 目的值(Target) : esp. 目的值不在 Spec的

4、中心的时候 平均值 分布 工程平均的挪动(异常缘由, 偶尔缘由)3. 工程才干指数的种类 Cp, Cpk Pp, Ppk Cpm, Cpmk, Ppm, Ppmk延续型Data的现程度测定-工程才干的概念(二) 在近代工业来说,机械和配备的运用是本质的要素，因此觉得在工程才干中奉献最大的是设备才干(Machine Capability), 但设备才干以外，随着消费方式、作业者的精神姿态、原资料的质量等来也能减少很多差别，所以为了提高工程才干要多留意一切影响质量变动的要素. 9 -3/30延续型Data的现程度测定-工程才干指数的种类 工程才干分析的 Baseline : Spec Spec的意

5、思 - 一切判别的基准 - 或者目的 Target = Spec的 中心Target = 不是Spec的中心时只思索偶尔缘由思索异常缘由(工程平均的挪动)思索分布+思索平均分布思索+平均思索CpCpkPpPpkCpmCpmkPpmPpmk 9 -4/30延续型Data的现程度测定-工程才干指数的计算 Pp是跟Cp, Ppk是跟 Cpk, Ppm是跟Cpm, Ppmk是跟Cpmk的计算公式虽一样 But, 表示反响异常缘由的长期工程才干 ，规范偏向的计算方法不同。USL - LSL6Cp = USL - 3Cpk = Min ( - LSL3,)USL - LSL6 2 + (-T)2Cpm =

6、 USL - Cpmk = Min ( - LSL,)3 2 + (-T)23 2 + (-T)2USL - LSL6Cp = USL - 3Cpk = Min ( - LSL3,)USL - LSL6 2 + (-T)2Cpm = USL - Cpmk = Min ( - LSL , ) 3 2 + (-T)2 3 2 + (-T)2 st= n - l (xij - xj)2 j=1 l i=1 m1 lt= n - l (xij - x)2 j=1 l i=1 m1= l = sample number m = sample size n = l * m 9 -5/30 =延续型Data

7、的现程度测定-工程才干指数Cp 没有偏移系数时,运用的工程才干指数为第1代工程才干指数. 分布中心值的位置上,与什么都没有关系,只表示工程分布(6)与规格幅的关系 (即, 不思索工程的平均).USL - LSL6Cp=设计允许范围(Design Tolerance)消费才干(Product Capability)Cp = 两边都有规格的情况(图 )USL - 3Cpu = 只需一边有规格的情况 - LSL3Cpl = 虽然理规格上限(图 )虽然理规格下限(图 )USL中心值LSLUSL中心值LSL中心值设计允许范围设计允许范围设计允许范围2Cpu+Cpl 9 -6/30规格上限规格下限LSLU

8、SL中心值 的情况 : Cp的值比2大,这表示工程才干充分好， 不良率接近0. 的情况 : 用Cp = 1 来表示USL-LSL = 6, 这时脱离规格的产品是全部的0.67%程度. 的情况 : Cp的值小于1, 工程才干不充分的情况.666 工程才干的断定工程才干的范围Cp 2.02.0 Cp 1.81.8 Cp 1.51.5 Cp工 序 能 力工程形状良好，所以维持现程度，指点消费性向上.勉强在如今的规格范围之内, Cp值向上(A等级)而努力.工程才干差.(1) 移到保有更适切才干的工程上 (机械, 设备等)进展作业.(2) 为了现工程才干向上而投资.(3) 检讨或调整如今所运用的规格.(

9、4) 归案特别的管理及加工方法等， 为了工程才干向上而努力。Cpk1.51.331.0Zlt4.54.03.0 3Zst6.05.54.5 1.5Cp2.01.81.5( 3) 3 工程才干指数和Z程度的关系设计允许范围延续型Data的现程度测定-工程才干指数Cp 9 -7/30 MINITAB上,不提供对Cp的很多情报 - 即, 假设没有USL或LSL的话，计算就不能够 - 主要以Cpk中心,分析一个工程才干 工程才干指数Cp不思索偏移系数, 即, 不思索工程平均的工程才干指数, 所以不是很好的工程才干指数 (第1代 工程才干指数)延续型Data的现程度测定-Minitab上的 Cp(单侧

10、Spec) 测定期间 : 2000.05.25日 适用 Spec : 24秒以下 在总组 A Line上,掌握各工程别ST,要算出全工序的Cp的值. Minitab Menu : Stat / Quality Tools / Capability Analysis(Normal)ST1719242824261920222325262024212526211725 9 -8/30延续型Data的现程度测定- Minitab上的 Cp (两侧Spec) AAA 型号的 B 部位对Torque,要想测定工程才干(Spec : 25 +/- 5) Minitab Menu : Stat / Quali

11、ty Tools / Capability Analysis(Normal)Torque24221437183627211716321731222734212027192416211624182630312134162814321524141614 9 -9/30延续型Data的现程度测定- Minitab上的 Cp (Spec不同) 假设在这里Spec不是 25 +/- 5，而是假设为 24 +/-5的话， Cp是 多少? Minitab Menu : Stat / Quality Tools / Capability Analysis(Normal) 不论推定不良率不同 但Cp值一样 -

12、即, Cp不能正确反响工程的形状 这是由于Cp概念不思索工程的平均 在这样的侧面上引进了 Cpk 概念 Cp的有用性(分布) - 改善的方向 - 改善的难易度 9 -10/30 有偏移系数时，所运用的工程才干指数为第2代工程才干指数. 质量特性值的分布不在中央位子上,而偏向于一边时，思索偏移程度的工程才干指数 (即, 思索工程的平均).USL - 3Cpk = USL - 3Cpu = - LSL3Cpl = 虽然理规格上限虽然理规格下限(1 - K) Cp = Min (Cpu , Cpl) = Min ( - LSL3,)M - T / 2K = USL+LSL2M = 在这里USL-LS

13、L2T = , K1的形状偏移太大，普通不会发生.有偏移的工程才干指数Cpk与只需一边有规格的工程才干指数Cp一样.假设K = 0 (偏移指数0的话)因没有偏移，因此Cpk = Cp.两边都有规格的情况偏移系数只需一边有规格的情况延续型Data的现程度测定-工程才干指数Cpk 9 -11/30USLMLSLUSLMLSLM设计允许范围设计允许范围设计允许范围两侧有规格的情况 只需一边有规格的情况 工程才干的断定工程才干的范围Cpk 1.51.5 Cpk 1.331.33 Cpk 1.01.0 Cpk工 序 能 力由于工程形状良好，维持现程度，指点消费性向上.勉强为规格值,因此Cpk值向上(A等

14、级)而努力.等级BlueGreenYellowRed工程才干差.(1) 移到保有更适切才干的工程上(机械, 设备等)进展作业.(2) 为了现工程才干向上而投资.(3) 再检讨或调整如今所运用的规格.(4) 归案特别的管理及加工方法等 为了工程才干向上而努力 不思索偏移的第1代工程才干指数Cp上思索偏移指数K的工程才干指数(思索M与差别). 假设 K = 0 (偏移指数0的话)由于没有偏移 Cpk = Cp.延续型Data的现程度测定-工程才干指数Cpk 9 -12/30Cpk1.51.331.0Zlt4.54.03.0 3Zst6.05.54.5 1.5Cp2.01.81.5( 3) 31.工

15、程才干指数和Z程度的关系(成立条件?)2. MINITAB上的工程才干分析 想一个一个数字的意思联络相互关系的话,与上面一样. 延续型Data的现程度测定-工程才干指数CpkQ 1. 在旁边的结果上为什么 Cp值与 Cpk值类似 ? Q 2. Cpk和Cpl , Cpu的意思 究竟各是什么 ？Q 3. 假设 Cpk 负数的话, 是什么意思?Q 4. Cpk =0 的话,是什么意思 ? Q 5. Cp和Cpk之中 哪个指数更有用 ? 9 -13/30 那么 Cpk是怎样样 ? 从Cpk公式可看出， Cpk是只思索Spec两侧当中不良率多的一侧的工程才干。 (即, 忽略不良率低的一侧的概念，因此正

16、态分布曲线偏在一边比较多的情况下没有多大的问题 但是假设工程的平均在Spec的中心附近, 散步大的情况下，就不能过大评价质量程度)延续型Data的现程度测定- Minitab上的 Cpk (Spec不同) 9 -14/30延续型Data的现程度测定- Minitab上的Pp和PpkLot1Lot2Lot3Lot4Lot524212816181427321730182424222127211634161724222014322637191531313616142734211614 前面的例题上Spec(Spec : 25 +/- 5)是一样，假设其Data是经过长期的Data时，思索异常缘由 P

17、p, Ppk有用. Minitab Menu : Stat / Quality Tools / Capability Analysis(Normal) 2 9 -15/30延续型Data的现程度测定- Target值不在Spec的中心时的Cpm,Cpmk 对于BBB 型号的CTQ，要测定工程才干(Spec : 26 +4 / -6) Minitab Menu : Stat / Quality Tools / Capability Analysis(Normal)CTQ2422143718362721171632173122273421202719241621162418263031213416

18、2814321524141614 9 -16/30延续型Data的现程度测定- Target值不在Spec的中心时的Cpm,Cpmk 对于BBB型号的 CTQ，要测定工程才干(Spec : 26 +4 / -6) 看结果的话 9 -17/30延续型Data的现程度测定- Target值不在Spec的中心时的Ppm,Ppmk 对于CCC型号的CTQ，要测定工程才干(Spec : 26 +4 / -6) Minitab Menu : Stat / Quality Tools / Capability Analysis(Normal)Lot1Lot2Lot3Lot4Lot52421281618142

19、7321730182424222127211634161724222014322637191531313616142734211614 9 -18/30延续型Data的现程度测定- Target值不在Spec中心时的Ppm,Ppmk 对于CCC型号的CTQ，要测定工程才干(Spec : 26 +4 / -6) 看结果的话 9 -19/30延续型Data的现程度测定-结论 1CpCpkCpmCpmk可以运用的情况工程的诊断* Pp, Ppk, Ppm, Ppmk除了异常缘由其本上一样平均值与Spec的中心一致时 Cp和 Cpk的差别 : 工程的分布中心 从Spec的中心上偏移的程度 这时 Cp是

20、工程平均的问题完全改善完了 的时候达成能够的工程才干 Cpm和Cpmk的差别 - 目的值和Spec的中心一致时 (差别越大，工程的分布中心 从Spec的中心上偏移 - 目的值和Spec的中心不一致时 1) Cpm是没有意义 2) 只需Cpmk有意义平均值与Spec的中心不一致时平均值与Spec的中心一致时目的值与Spec的中心不一致时目的值与Spec的中心不一致时 9 -20/30 不论什么样的指数,都不能完全正确地 反映工程的形状. 虽然把特定的工程才干指数作为工程 改善的目的值 但最终经过多个工程才干指数的差别, 找出工程变动的缘由达成根本性变动的减少.延续型Data的现程度测定-结论 2

21、 9 -21/30Z bench & 4 Block Diagram Z bench is the reported baseline Z Value Z bench is the Z value from the normal table which corresponds to the total number of defects Zst = Cp * 3 : 技术力 Zlt = Cpk * 3 : 技术力 + 工程管理才干 Zshift = Zst Zlt : 工程管理才干4 Block Diagram4.56.01.5ABCDZst (技术)Zshift(管理)6 Block Dia

22、gram(申 MBB想法)4.56.01.5ABCEDF 9 -22/30Data 搜集安定的工程 : 从安定的工程开场 树立资料(管理图, 正规性检证)代表性确保 : 可以代表一切工程 Random推出充分性 : 可以阐明母集团的充分数的 资料长期性的Data设定目的值除去异常点设定目的值规格界限对称Cpk,PpkCp,PpCpm,PpmCpmk,Ppmk改善的方向,改善的方法,改善的难易度YYYYNNNN附 : 延续型 Data处置普通性Process 9 -23/30延续型Data的现程度测定- Minitab上的别的工程才干分析 Minitab Menu : Stat / Qualit

23、y Tools / Capability Six pack (Analysis) 9 -24/30离散型 Data的现水准测定(1/4) Example 在LGENT SVC Part,评价了SVC的记录表。 为了决议记录表的正确度确认了各个的输入内容。调查对象为1,000个的记录表当中，发现了总150个的缺陷，缺陷是在总22种类(情况数)中发现的. 记录表正确度的Z值的水准是什么程度 ? Hint) 本 Example是可以活用工程才干指数(Cp, Cpk)的不是延续型Data， 而是离散型Data，因此要运用符合Data性质的分析方法，需求建立 几个概念. Unit Unit 是指 : 掌

24、握业务Process的现程度和改善/向上程度，测定事情的Output 的根本单位 - 有能够察看也要能数出来; - 为了缺陷的有无管理的测定，决议所需求的Size Example中Unit是 ? 9 -25/30离散型 Data的现水准的测定(2/4) 缺陷(Defect) 缺陷指的是顾客不称心而出现的结果 那样, 缺陷是由于Process或缘由因子而发生 随着缺陷数的减少, 产品或SVS的质量会提高 Example 中的缺陷是 ? 假设产品或SVC中有Error, 但顾客满足的话，就不是缺陷 假设顾客运用了产品原来没有指示的用途, 呵斥顾客不称心的话 那是缺陷 DPU(Defect per Unit) DPU是指有已决议的Unit和已定义缺陷时, 平均一个Unit当 有几个缺陷 的表现单位 DPU是表现一个Unit当中存在的平均缺陷数, 即不是表示缺陷的大小. Example当中DPU是 ?DPU =全体Unit当中所发现的缺陷数全体Unit数 9 -26/30离散型Data的现程度测定(3/4) 缺陷对象工程(Opportunity) 构成一个Unit的事情时, 可以发生缺陷的一切行为或者部位 缺陷对象工程数是一样的SVS，虽说是产品也随着时代和市场情况不一样. Example 上缺陷对象工程是？ DPO(Defect per Opportunity) D