六西格玛衡量阶段课件

衡量阶段衡量阶段衡量阶段组成部分进行能力分析识别衡量与变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集衡量阶段组成部分进行能力分析识别衡量确定数据类型制定数据进行主要概念测量验证数据数据收集计划测量系统分析能力分析主要概念测量衡量阶段的目标确定过程的测量(方法)识别过程中变异的类型、来源和原因确定6σ项目的数据要求制订数据收集计划进行测量系统分析(MSA)收集数据确定作为6σ值的项目基本能力衡量阶段的目标确定过程的测量(方法)介绍衡量与验证进行能力分析识别测量与变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集介绍衡量与验证进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行测测量的定义测量是根据观察数据说明产品、过程或服务的数量、能力或绩效。测量的定义测量是根据观察数据说明产品、测量使用测量由过程的输入、过程本身或过程的输出构成。输入输入过程输入输出输出测量使用测量由过程的输入、输入输入过程输入输出输出为什么要进行测量?测量使项目组建立基本的过程表现隔离变动源确定可以进行改善的领域为什么要进行测量?测量使项目组所有的过程都有变异一个过程的所有反复发生的活动都有一定量的波动输入、过程和输出测量也是波动的这种波动称之为变异测量时间所有的过程都有变异一个过程的所有反复发生的活动都有一定量的波过程中的偏移和偏差过程中的偏移和偏差过程中的偏移和偏差在短时间内完成的数据收集显示有相当大的停车能力的过程过程中的偏移和偏差在短时间内完成的数据收集显示过程中的偏移和偏差经过一段时间后，偏移和偏差所生成的数据显示停车能力减少的过程过程中的偏移和偏差经过一段时间后，偏移和偏差所生成的数据变动源机器材料方法测量环境人过程变动源机器过两类变动普通原因与特殊原因比较普通原因特殊原因变异类型定义特征不受5M和1P中任何因素的过度影响至少受5M和1P中一个因素的过度影响能期望的可预计的正常的不能期望的不能预计的不正常的两类变动普通原因与特殊原因比较普通原因特殊原因变异类型定义特汽车实例——确定变动源小组讨论：一辆汽车从工厂交付给经销商的过程中可能有哪些变动源?确定变异是普通原因还是特殊原因汽车实例——确定变动源小组讨论：一辆汽车从工厂交付给经销商的对变异的理解当变异导致产出小于客户的期望值时,则此过程或产品就被认为是处于失效模式失效模式分析(FMEA)是寻求变异影响的方法对变异的理解当变异导致产出小于客户的期望值时,则此过程或产识别和估计一个产品/过程的潜在失效模式及其影响确定能够消除或减少失效模式发生几率的措施记录过程FMEA——定义失效模式分析(FMEA)是一个规范的步骤,即:识别和估计一个产品/过程的潜在失效模式及其影响FMEA——FMEA——–用途FMEA的总体用途:提高所评估产品的质量、可靠性和安全性减少产品的再研制时间和成本采取记录和追踪的措施以减少风险有助于制定完善的控制计划有助于制定完善的设计验证计划帮助工程师优化和排除生产和过程中的问题并且有助于避免问题的产生提高顾客／消费者的满意度FMEA——–用途FMEA的总体用途:FMEA——目标FMEA通过下列方式减少故障风险：有助于设计要求与设计方案的目标评估提高确定潜在故障模式的可能性，这些故障模式在发展过程中已经考虑到，并根据对顾客的影响（CTQ）程度进行排序有助于制订完善和有效的验证计划为分析有关领域的问题和评估设计过程改动提供参考资料FMEA——目标FMEA通过下列方式减少故障风险：理解FMEA电子数据表FMEA——–工具理解FMEA电子数据表FMEA——–工具理解FMEA的电子数据表1过程步骤/零件号2列举失效模式3列举每种失效模式的影响4评估对顾客影响的严重程度5对特殊产品和过程的特性加以分类理解FMEA的电子数据表12345过程严重等级表(SEV)影响标准:影响的严重性当一个潜在失效模式导致一个最终顾客/或制造/或装配出现问题时,就要对这些问题的严重性加以分级。最终顾客总是应该首先予以考虑的。如果两者同时发生，则以严重性级别较高的为准。等级顾客影响制造／装配的影响无警告危险或可能会对操作者有危险（加工或装配），但没有警告。10有警告危险当一个潜在失效模式影响到汽车操作安全和／或不能满足政府规定，并且不发出任何警告，这种影响的严重性等级很高。或可能会对操作者有危险（加工或装配），并发出警告。9当一个潜在失效模式影响到汽车操作安全和／或不能满足政府规定时，会发出一定的警告，这种影响的严重性等级很高。很高或产品可能会100%作废，或汽车／零件在维修部门的维修时间超过一小时。8汽车／零件不工作（失去原有功能）。高或产品可能需要分拣并且部分作废（小于100%)。或汽车／零件在维修部门的维修时间在一小时到一小时半之间。7汽车／零件工作但性能降低，顾客很不满意。过程严重等级表(SEV)影响标准:影响的严重性等级顾客影过程严重等级表(SEV)影响等级顾客影响制造／装配影响中等或部分（小于100%)产品可能不经分拣就作废。或汽车／零件在维修部门的维修时间小于半个小时。6σ低汽车／零件能工作，但舒适性／方便性零件失效，客户不满意。或100%的产品需要重新修整，或汽车／零件要离线维修但不需要到维修部门。5汽车／零件能工作，但舒适性／方便性零件虽然工作但性能较差，顾客有点不满意。很低或产品需要分拣，但没有废品，部分（小于100%)产品需要重新修整。4装配和磨合／发出吱吱声和咔嗒声的零件不一致。缺陷能被大多数顾客注意到（超过75%)。微小或部分（小于100%)产品需要重新修整，但没有废品,在线但已离开工位。3装配和磨合／发出吱吱声和咔嗒声的零件不一致。缺陷能被50%的顾客注意到。极微小或部分（小于100%)产品需要重新修整，但没有废品,在线且在工位上。2装配和磨合／发出吱吱声和咔嗒声的零件不一致。缺陷能被细心的顾客注意到（小于25%)。无或对操作或操作者稍有不便或没有影响。1没有明显的影响。过程严重等级表(SEV)影响等级顾客影响制造／装配影响中等7评定出现特殊原因或故障模式频率等级8记录目前是如何控制过程中的原因的9评定如何发现原因或故障模式的等级10风险优先度数(RPN):

严重性×出现×发现6σ列出每个故障模式的原因。每个原因与设计缺陷或过程输入超过规范有关。理解FMEA的电子数据表789106σ理解FMEA的电子数据表使用检测等级(OCC)建议使用的PFMEA检测评估标准理解FMEA的电子数据表失效概率可能失效等级等级很高:

长时间失效>100/1000件50/1000件20/1000件10/1000件5/1000件2/1000件1/1000件0.5/1000件0.1/1000件<0.01/1000件10987654321高:经常失效中等:

偶然失效低:

相对来说很少失效极低:

不可能失效使用检测等级(OCC)理解FMEA的电子数据表失效概率可能使用检测等级(DET)建议使用的PFMEA检测评估标准理解FMEA的电子数据表检测等级标准ABC建议使用的检测方法范围几乎不可能绝对不需要检测。10很遥远可能不需要用检测来控制。9遥远不太可能需要用检测来控制。8很低不太可能需要用检测来控制。7低可能需要用检测来控制。6σ中等可能需要用检测来控制。5较高很可能需要用检测来控制。4很高几乎肯定要用检测来控制。2很高肯定要用检测来控制。不必检测或检查。只要用简接或随机的方法就可能达到控制目的。只要用直观测试的方法就可能达到控制目的。只要用双重直观测试的方法就可能达到控制目的。用图表方式来达到控制目的,如SP(统计过程控制)。根据零件离开工位后的测量变量,在零件离开工位后对零件进行或不进行100%的测量。在接下来的操作步骤中检测到错误,或进行安装测量和单件侧量(只是因为安装的原因).在工位上检测到错误（用自动停止特性进行自动测量），放弃有差异的零件。不要制造或加工有差异的零件，因为这些零件在加工／生产阶段已经被证明是不对的。1高很可能需要用检测来控制。3在工位上检测到错误,或在接下来的操作中检测到错误,这是由多层原因造成的:供应、选件、安装、识别。放弃有差异的零件。使用检测等级(DET)理解FMEA的电子数据表检测等级标准应该强调的风险顺序:严重性危险程度(严重性×出现)风险优先度(RPN)=严重性×出现×发现计算风险优先度数(RPN)应该强调的风险顺序:计算风险优先度数(RPN)说明风险优先度数(RPN)RPN不能用来优化风险。作为一般原则，不管RPN如何，首先应特别注意严重性高的，然后是危险性大的（严重性×出现）。一旦采取修正措施必须重新计算RPN值。说明风险优先度数(RPN)RPN不能用来优化风险。确定数据类型进行能力分析识别测量与变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集确定数据类型进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行测量数据类型的定义不合格合格电路TEMPERATURE温度计时间变量属性不通过通过卡尺

数量 单价 说明 总计 1 $10.00 $10.00 3 $1.50 $4.50 10 $10.00 $10.00 2 $5.00 $10.00发运次序误差数据类型的定义不合格合格电路TEMPERATURE温度计时间为何使用两类数据?有价值的信息通过测量来收集，因它可代表：某些事情是否发生或不发生(属性)发生的某些事情(变量)为何使用两类数据?有价值的信息通过测量来收集，因它可代表：数据类型示例属性数据类别是/否通过/不通过合格/不合格好的/有缺陷的变量数据连续性的数据十进制位表示数目之间的绝对距离时间财务费用长宽数据类型示例属性数据变量数据变量属性变量数据的优点变量属性变量数据的优点一般例子——数据类型只要可能，就要以变量形式获得数据，并把定性数据转换成定量数据定量属性变量定性这辆轿车加速性能好这个零件不好他/她非常高从0加速到60英里/小时不到8秒钟不符合规格/安全界线从0加速到60英里/小时6.2秒钟零件宽3.75mm规格是3.8mm.02

他/她高到足以驾驶滚轮滑行机他/她5英尺11英寸高一般例子——数据类型只要可能，就要以变量形式获得数据，并把定一般例子——数据类型练习与他人一起工作，提出例子，完成下表定量属性变量定性一般例子——数据类型练习与他人一起工作，提出例子，完成下表定制定数据收集计划进行能力分析识别测量和变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集制定数据收集计划进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行数据收集计划的定义数据收集计划是由下列部分组成的文件：收集什么样的数据为什么需要这些数据谁负责如何收集何时收集何处收集数据收集计划的定义数据收集计划是由下列部分组成的文件：数据收集的用途精心准备的数据收集计划通过确保收集到的数据有用，有助于保证对问题进行成功的分析。数据收集的用途精心准备的数据收集计划数据收集计划提问下列问题：有关这个过程需要什么知识？过程中的潜在变动源(X)是什么？过程中是否有循环？为获得真实情况，需要多长时间收集数据？谁收集数据？如何测试衡量系统？有关操作的说明是否足够详细？如何显示数据？数据能否得到？如果不能，如何收集数据？数据收集误差可能出现在何处？如何处理数据收集误差？数据收集计划提问下列问题：如何收集数据现有数据与新数据的比较已有数据/需要更多数据如何收集数据现有数据与新数据的比较一般例子——柠檬水摊现有的数据需要的数据YX1X2X3Xn销售记录CTQ柠檬到达的时间/日期批发商发送柠檬的时间/日期柠檬到柜台柠檬从批发商到零售柜台要多长时间达到批发商途中时间到达零售柜台一般例子——柠檬水摊现有的需要的YX1X2X3Xn销售记录柠汽车实例——数据源现有的数据需要的数据YX1X2X3Xn零销商交车记录CTQ有轨装运车装车日期/时间卸车日期/时间交车时间生产铁路上停车场在卡车上订货日期Explorer车型发动机传动系汽车识别码停车场进车日期/时间离开日期/时间汽车装运车装车日期/时间卸车日期/时间汽车实例——数据源现有的需要的YX1X2X3Xn零销商交车记案例研究——数据源练习根据提供的案例，确定可能的数据源现有的数据需要的数据YX1X2X3Xn案例研究——数据源练习根据提供的案例，确定可能的数据源现有的案例研究在更大的小组内分享你确定的数据源案例研究在更大的小组内分享你确定的数据源数据分类——层次法层次法是一种数据分析方法，用此方法将数据分为不同类别，以便暴露有问题的方式并发现过程的差别。数据分类——层次法层次法是一种数据分析方法，层次法的用途不同分组在理解潜在变异时存在差异，数据层次法的用途是检查不同分组之间衡量值的差别。层次法的用途不同分组在理解潜在变异时应用层次法应用数据层次法时，应考虑共同的因素

因素

示例

什么类型 抱怨、缺陷、轿车型号

何时 年、月、周、日

何处 国家、地区、城市、工作场所

谁 业务、部门、个人应用层次法应用数据层次法时，应考虑共同的因素一般例子——柠檬水摊应用层次法通过该层次法收集数据加急上午平日周未平日周末下午上午下午上午下午上午下午车运水果产地批发商运送方式到达日到达时间一般例子——柠檬水摊应用层次法通过该层次法收集数据加急上午汽车实例——交付时间应用层次法通过该层次收集数据2轮自动Sport4D2轮手动4轮自动4轮手动2轮4轮2轮4轮2轮4轮2轮4轮2轮控制附着力SportTracXLXLTEDBLimited2DExplorer汽车车型车身款式装饰传动系汽车实例——交付时间应用层次法通过该层次收集数据2轮自动Sp案例研究——层次法练习用案例研究中的信息，与他人一起工作，以确定可能的数据层次。案例研究——层次法练习用案例研究中的信息，与他人一起工作，案例研究——层次法练习汇报与较大的组分享你研究的层次法的结果。案例研究——层次法练习汇报与较大的组分享你研究的层次法的结果数据收集工具数据收集工具是表格、检查单、检查表或其他用于保留记录数据的方法。数据收集工具数据收集工具是表格、检查单、检查表或其他用于保留为何要开发数据收集工具有助于组织数据收集有助于数据收集过程标准化适应层次法的需要适应采样的需要使项目工作组收集评论和特殊的数据为何要开发数据收集工具有助于组织数据收集发展数据收集工具经常需要用创造性的方式确保收集正确的数据，如图表或图形而不是文本。数据收集工具应当易于使用和理解设计的表格在全面使用前要经过试用工具应当只包括需要的信息工具应包括如何记录数据的指导——尽可能举例说明工具应提供评论和特殊报告的空间发展数据收集工具经常需要用创造性的方式确保收集正确的数据，一种常用数据收集工具:检查表计算过程中出现次数的表格有助于使收集的数据和数据收集过程标准化一种常用数据收集工具:检查表计算过程中出现次数的表格一种常用数据收集工具:检查表检查表的组成:说明正在收集什么样的数据填写数据的地方填写评论的地方填写保持跟踪层次法因素的地方关于检查表应记住:表格要易于使用与了解只包括要使用的数据全面使用前要试用表格，若有必要应进行修改一种常用数据收集工具:检查表检查表的组成:一般例子——检查表一般例子——检查表汽车示例——交付时间检查表汽车识别码：

接车经销商：Explorer车型交车阶段

ԟ2门交付定单 系统日期EddieBauerLimited出厂 日期时间

SportTracXLS装上机动有轨车送往

XLT配送中心的途中日期时间发动机去配送中心卸车日期 时间

4.0LOHV4.0LSOHC

5.0LOHV装上转运车

送往经销商途中日期时间传动系4×24×4

在经销商处卸车 日期时间AWDCrontrol-Trac注:•用后面的格式表示日期(如.07/23/2000)•用24小时表示时间并注明时区(如.1730CDT)

汽车示例——交付时间检查表汽车识别码：案例研究——数据收集工具与他人合作开发用于案例研究的数据收集工具案例研究——数据收集工具与他人合作开发用于案例研究的案例研究——数据收集工具与较大的团体讨论开发的数据收集工具。案例研究——数据收集工具与较大的团体讨论开发的数据收集工具。抽样抽样抽样的目的抽样的理由：收集所有数据往往不切实际或开支太大有时收集数据是一个毁灭性的过程可靠的结论常常可以用相对较少量的数据得出抽样的目的抽样的理由：总体与样本比较总体样本总体样本实际关系统计关系总体与样本比较总体样本总体样本实际关系统计关系抽样类型与方法过程抽样：有助于理解过程的本质和情况总体抽样：确定总体的特征运动中的过程样本样本抽样类型与方法过程抽样：有助于理解过程的本质和情况运动中的过采样方法系统随机抽样第几个随机抽样每个均有被选上的相等机会分层随机抽样总体”分层“成几个组，在每个组内随机选择分组抽样运动中的过程每一个小时在该点采3个样本采样方法系统随机抽样第几个随机抽样每个均有被选上的相等机会分一般指标属性数据:50—100变量数据:每个分组最少是30一般指标属性数据:50—100数据收集计划——总结数据收集计划是由下列部分组成的文件：收集什么样的数据为什么需要这些数据谁负责如何收集何时收集何处收集数据收集计划——总结数据收集计划是由下列部分组成的文件：汽车实例——准时交车的完整数据收集计划操作说明为满足顾客要求或作为标准库存补充部分而订购的汽车，必须在进行在线订货后45天内(含第45天)抵达经销商的仓库。收集策略收集什么：在交付汽车过程的每个阶段开始时的日期与时间信息Explorer汽车的具体型号（检查车型的箱子）哪个经销商接收汽车在交货旅程的每个阶段使用了哪种装运车汽车识别码（ＶＩＮ）过程中有那些例外情况如何收集给两周内生产的送洛杉矶大区的汽车配备时间卡，要随机采样。每次汽车开始主要过程步骤时，要收集时间与日期数据。负责该过程步骤的人要收集时间与日期数据。收集工具交车时间卡要配备给从路易斯维尔厂出厂，在洛杉矶地区销售的每辆Explorer汽车。汽车实例——准时交车的完整数据收集计划操作说明进行测量系统分析进行能力分析识别测量和变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集进行测量系统分析进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行测量系统分析定义测量系统分析是工具和过程的量化评估，用于进行数据观察。测量系统分析定义测量系统分析是工具和过程的量化评估，测量系统分析的用途进行测量系统分析的用途是确保收集到的信息真正代表过程中正在出现的情况。测量系统分析的用途进行测量系统分析的用途是确保收集到的信息真用测量系统分析得到的信息测量系统能否用于该研究？测量误差有多大？对测量进行说明时，有多少不确定性？测量使用的单位是否能精确到足以正确地反映出现的验证？测量误差根源是什么？如果过程有改善，或过程改善正在发生，我们能发现吗？测量系统在时间上稳定吗？用测量系统分析得到的信息测量系统能否用于该研究？测量系统分析的类型操作说明巡视(walking)过程量检具的重复性和再现性（R和R）变量数据属性数据测量系统分析的类型操作说明测量系统分析——操作说明测量系统可以根据由项目组提出的操作说明加以验证，以便确保所有从事测量工作的人员完全理解在数据收集阶段中期望的结果。测量系统分析——操作说明测量系统可以根据由项目组提出的操作说一般例子——操作说明数据收集操作说明示例：记录月/日/年格式记录租赁公司书面通知到达经销商的日期列出超过交车准备标准过程的汽车美容准备时间，交车准备标准过程是汽车零售所要求将咖啡倒进过滤器，并将过滤器和咖啡放在秤盘上，以盎司为单位记录每整袋咖啡的重量每次按下Brew按钮填装咖啡时，通过记录每天的实际钟点来记录咖啡留在壶内时间的长短。用24小时的计时方法，时间近似到分一般例子——操作说明数据收集操作说明示例：一般例子——操作说明练习为下列衡量问题，作出收集数据操作说明每个袋子里有多少有缺陷的水果糖？一般例子——操作说明练习为下列衡量问题，作出收集数据操作说明一般例子——操作说明练习按照操作说明收集数据，然后与你旁边的人交换操作说明，并再次收集数据一般例子——操作说明练习按照操作说明收集数据，然后与你旁边的衡量系统分析——巡视（walking）过程当不能使用量具重复性和再现性时，“巡视（walking）过程”是一种进行衡量系统分析的方法。衡量系统分析——巡视（walking）过程当不能使用量具重如何进行“巡视（walking）过程”对要收集的每种衡量结果，提出操作说明开始数据收集活动前，培训数据收集员从过程开始到结束，跟踪数据收集活动以确定收集数据的方式是否正确继续巡视（walking）过程，直至编制的数据能准确地反映出现有过程如何进行“巡视（walking）过程”对要收集的每种衡量汽车实例——巡视（walking）过程过程开始前，项目组成员会教给从事衡量工作的人员使用数据收集工具以及记录时间与数据信息的格式。衡量人员还要接受关于如何对过程中例外情况进行评述的指导。衡量人员接受关于如何用数据收集工具正确地收集数据的指导。汽车实例——巡视（walking）过程过程开始前，项目组成汽车示例——巡视（walking）过程经销商订单登录到系统上汽车在工厂装配汽车通过检验,离开工厂汽车停在工厂等待装车汽车装在有轨运输车上，在送往调配中心的途中汽车在调配中心从有轨运输车上卸下汽车等待装载到运送车上装在运送运车上的汽车运往经销商在经销商的安全区域卸车是否满足CTQ?汽车质量检验进行再加工质量检验留待再加工合格/不合格汽车示例——巡视（walking）过程经销商订单登汽车在工厂汽车示例——巡视(Walking)过程汽车识别码：

接车经销商：Explorer车型交车阶段

ԟ2门交付定单 系统日期EddieBauerLimited出厂 日期时间

SportTracXLS装上机动有轨车送往

XLT配送中心的途中日期时间发动机去配送中心卸车日期 时间

4.0LOHV4.0LSOHC

5.0LOHV装上转运车

送往经销商途中日期时间传动系4×24×4

在经销商处卸车 日期时间AWDCrontrol-Trac注:•用后面的格式表示日期(如.07/23/2000)•用24小时表示时间并注明时区(如.1730CDT)

plorer汽车示例——巡视(Walking)过程汽车识别码：练习完成该练习，作为量检具重复性和再现性入门。用测量装置测定每个杯子中的水量。ABC练习完成该练习，作为量检具重复性和再现性入门。ABC练习用每一种测量工具测量杯子中水量。练习用每一种测量工具测量杯子中水量。量检具R和R定义量检具R和R是一种方法，用于确定：重复性再现性量检具R和R定义量检具R和R是一种方法，用于确定：量检具R和R——重复性“重复性”系指由同一个操作者，使用相同的测量系统对同一个项目反复测量出现的验证。量检具R和R——重复性“重复性”系指由同一个操作者，量检具R和R——重复性术语“重复性”系指:测量系统固有的可变性在绝对相同的情况下，对同一个项目反复进行测量出现的变动同一个操作者相同装置相同单位相同的环境条件量检具R和R——重复性术语“重复性”系指:量检具R和R——再现性“再现性”系指不同的人使用相同的仪器，或同一个人使用不同的仪器，测量相同特性时，所得到的测量值的平均值的偏差。量检具R和R——再现性“再现性”系指不同的人使用相同的仪量检具R和R——再现性术语“再现性”系指：当用不同的条件进行测量时导致的验证不同的操作者不同的装置不同的单位不同的环境条件不同的测量系统量检具R和R——再现性术语“再现性”系指：量检具R和R——属性数据量检具R和R——属性数据量检具R和R——变量数据重量量具的R和R（ANOVA）变动成分贡献率％百分比量具R和R重复性再现性部分－部分测量人员的R图表样本范围按测量人员的X均值图样本均值UCL=5.611R＝2.8Lcl=0UCL=16.89均值＝15.53Lcl=14.18量具名称:报告人:公差:Misc;按包裹包裹按测量人员操作者平均值测量人员与包裹的交互作用测量人员包裹量检具R和R——变量数据重量量具的R和R（ANOVA）变动量检具R和R–按操作者的X均值图表重量量具的R和R（ANOVA）样本均值量具名称:报告人:公差:Misc;按测量人员的X均值图UCL=16.89均值＝15.53Lcl=14.18量检具R和R–按操作者的X均值图表重量量具的R和R（AN量检具R和R–按操作者的R图表重量量具的R和R（ANOVA）样本范围量具名称:报告人:公差:Misc;按测量人员的R图UCL=5.611R＝2.8Lcl=0量检具R和R–按操作者的R图表重量量具的R和R（ANOV量具R和R–按操作者重量量具的R和R（ANOVA）量具名称:报告人:公差:Misc;按测量人员操作者量具R和R–按操作者重量量具的R和R（ANOVA）量具名量检具R和R_按包裹重量量具的R和R（ANOVA）量具名称:报告人:公差:Misc;按包裹包裹量检具R和R_按包裹重量量具的R和R（ANOVA）量具名量检具R和R–按操作者与零件的交换作用重量量具的R和R（ANOVA）量具名称:报告人:公差:Misc;测量人员与包裹的交互作用包裹测量人员平均值量检具R和R–按操作者与零件的交换作用重量量具的R和R（量检具R和R–按变动成分重量量具的R和R（ANOVA）量具名称:报告人:公差:Misc;测量人员与包裹的交互作用量具R和R重复性再现性部分－部分贡献率％平均值量检具R和R–按变动成分重量量具的R和R（ANOVA）量测量系统分析如果测量系统没能通过分析，那么收集数据前应确定量具确定测量系统培训参加测量工作的人员测量系统分析如果测量系统没能通过分析，那么收集数据前应测量系统分析总结测量系统能收集到准确反映过程变动的数据如果有测量误差，误差有多大，怎样计算测量尺度应小到足以能够反映变异测量误差源已经找到测量系统分析作出结论时，项目组应当知道：测量系统分析总结测量系统能收集到准确反映过程变动的数据测量系进行数据收集进行能力分析识别测量和变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集进行数据收集进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行测量进行数据收集数据收集是一个过程，通过这个过程能够积累足够的信息，以便确定问题的潜在原因。进行数据收集数据收集是一个过程，训练数据收集员为确保数据质量最佳，应：正确地训练数据收集员监测数据收集过程要频繁到足以便发现事情正在由好变差的情况检查数据是否合理，如果不合理，要对数据结果质疑在不同的时间段收集几个小样本，而不是在一个时间点上采集一个大样本确保衡量值保持稳定与一致训练数据收集员为确保数据质量最佳，应：案例研究——数据收集计划利用案例研究的信息，与他人一起工作以完成数据收集计划，一定要说明测量系统分析方法和抽样策略。案例研究——数据收集计划利用案例研究的信息，案例研究——数据收集计划在更大的团体内分享你制订的数据收集计划案例研究——数据收集计划在更大的团体内分享你制订的数据收集计个人项目数据收集练习在公司内参与数据收集活动个人项目数据收集练习在公司内参与数据收集活动进行能力分析进行能力分析识别测量和变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集进行能力分析进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行测量能力分析是研究如何使做好一个过程以满足顾客的期望值(CTQ)。能力分析定义能力分析是研究如何使做好一个过程能力分析定义在顾客导向6σ中，过程绩效是以通用的6σ值衡量标准来报告的。变量数据CPCPKPPPPKDPUPPMDPMO数据类型衡量尺度类型一个通用的衡量尺度属性数据与过程绩效衡量尺度的关系在顾客导向6σ中，过程绩效是以通用的6σ值衡量标准来报告的。过程能力随时间的差别长期过程数据短期过程数据过程能力随时间的差别长期过程数据短期过程数据在学习如何使用属性数据计算过程能力之前，有必要先理解一些关键术语:能力分析——属性数据单元(N)缺陷(D)机会(O)DPMO在学习如何使用属性数据计算过程能力之前，有必要先理解一些关键用属性数据计算过程能力第一步是定义:单元(N)缺陷(D)产生缺陷的机会有多少（每个单元）(O)用属性数据计算过程能力第一步是定义:第二步是用下列公式计算

DPMO值:或DPMO=缺陷的总数总单元数´每个单元产生缺陷的机会´1,000,000DPMO=DN´O´1,000,000用属性数据计算过程能力第二步是用下列公式计算DPMO值:DPMO=缺陷的总数用属性数据计算过程能力最后一步是用下一页的Ｚ值换算表将

DPMO转换成值。用属性数据计算过程能力最后一步是用下一页的Ｚ值换算表将DP一般例子——用属性数据计算过程能力例:根据零件顺序收集的短期数据如下所示:

500 零件顺序 (N) 3 机会 (O)

后期

坏零件

错误标记 57 出现错误 (D) 12 发现 45 被顾客注意到的缺陷一般例子——用属性数据计算过程能力例:根据零件顺序收集一般例子——–用属性数据计算过程能力1. 零件加工数量

N= 5002. 出现缺陷总数

(包括制造缺陷和后期解决的) D= 573. 每个组件产生缺陷的机会数 O= 34. 每一百万个机会要解决的缺陷数

DPMO= ×1,000,000 DPMO= ×1,000,000 DPMO= 38,0005. 查找z值(近似值) z

= 1.77DN×O57500×3一般例子——–用属性数据计算过程能力1. 零件加工数量在前面的计算中，为什么以57作为缺陷数?一般例子——用属性数据计算过程能力在前面的计算中，为什么以57作为缺陷数?一般例子——用属性57这个缺陷数是“首次通过”的绩效。一般例子——用属性数据计算过程能力57这个缺陷数是“首次通过”的绩效。一般例子——用属性数汽车例子——用属性数据计算过程能力发货时间:交付的汽车数量: 40每辆汽车出现缺陷的机会数: 1在45天内没有交付的汽车数: 16σ汽车例子——用属性数据计算过程能力发货时间:汽车例子——用属性数据计算过程能力1. 零件加工数量

N= 402. 出现缺陷总数

(包括制造缺陷和后期解决的）D= 16σ3. 每个组件产生缺陷的机会数

O= 14. 每一百万个机会要解决的缺陷数

DPMO= ×1,000,000 DPMO= ×1,000,000 DPMO= 400,0005. 查找z值(近似值)

z

= .25DN×O16σ40×1汽车例子——用属性数据计算过程能力1. 零件加工数量 利用案例研究和下一页工作表中提供的信息计算过程能力。案例研究——–计算过程能力练习利用案例研究和下一页工作表中案例研究——–计算过程能力练习计算过程能力1. 零件加工数量

N= 2. 出现缺陷总数

(包括缺陷和后期解决的）

D= 3. 每个组件产生缺陷的机会数

O= 4. 每一百万个机会要解决的缺陷数

DPMO= ×1,000,000 DPMO= ×1,000,000 DPMO= 5. 查找z值(近似值)

z

= DN×O×计算过程能力1. 零件加工数量 计算过程能力练习在更大的团体内讨论就案例研究中确定的过程能力。计算过程能力练习在更大的团体内讨论就案例研究中确定每单元的缺陷机会数的指导方针对顾客来说必然很重要在改进前后每单元的缺陷机会数保持稳定每单元的缺陷机会数可用来衡量不同复杂性的过程操作区域和输出的水平仅计算缺陷合理发生的机会确定每单元的缺陷机会数的指导方针对顾客来说必然很重要目标规格界限数据分布正态分布均值居中偏差标准偏差

产生缺陷的概率合格率滚动合格率能力分析——–变量数据在利用变量数据确定过程能力之前，回顾一下以前定义过的一些相关术语和标志是很重要的:目标居中能力分析——–变量数据在利用变量数据确定过程能力之能力分析——–变量数据术语目标对每一种衡量特性所要求的绩效，就是通常所说的目标。例:体温:98.6σ°F通宵交货:第二天上午10点乡间限速:70MPH能力分析——–变量数据术语目标能力分析——变量数据术语规格界限(下限/上限)规格界限提供允许超出或低于绩效目标值的界线规格下限(LSL):允许的最小值规格上限(USL):允许的最大值例: LSL 目标 USL体温: 98.3° 98.6σ° 99.1°通宵发货: 8AM 10AM 中午乡间限速: 45 70 75能力分析——变量数据术语规格界限(下限/上限)8AM9AM10AM11AM中午RUSHHOTASAPASAPASAPASAPASAPRUSHHOTRUSHHOTASAPRUSHHOTRUSHHOTHOTRUSH能力分析——变量数据术语数据分布目标值附近和规格上限和规格下限之间的衡量数据如何“拟合”例(通宵发货):衡量=交付包裹的数量8AM9AM10AM11AM中午RUSHHOTASALSL目标USL正态分布能力分析——变量数据术语正态分布数据分布特性是一条平滑、钟型曲线。例:LSL目标USL正态分布能力分析——变量数据术语正态分布能力分析——变量数据术语均值()一组数据的平均值，通常用轴表示(Xbar)例(体温):温度:

98.3

99.0

98.6

98.9

99.1

100.5

99.3=99.1能力分析——变量数据术语均值()=99.198.6σ目标均值能力分析——变量数据术语居中居中是指根据均值(一组数据的平均值)与绩效目标值的关系,使均值与目标值相一致的过程。例(体温):98.6σ能力分析——变量数据术语居中一个特定的测量值偏差|–|能力分析——变量数据术语偏差“偏差”是指特定的测量值与其所在的数组中所有测量值的平均值之间的距离。一个特定的测量值偏差能力分析——变量数据术语偏差高标准偏差高变化低标准偏差低变化能力分析——变量数据术语标准偏差“标准偏差”是指整个数据组的整体偏差。例:高标准偏差低标准偏差能力分析——变量数据术语标准偏差LSL目标USL1.5%1.5%能力分析——变量数据术语产生缺陷的概率位于曲线以下但超出规格上限和规格下限范围的数据所占的百分比。例:产生缺陷和概率——3%LSL目标USL1.5%1.5%能力分析——变量数据术语LSL目标USL1.5%1.5%合格率(97%)能力分析——变量数据术语合格率(成功的可能性[生产一个合格产品])位于曲线以下且在规格上限和规格下限范围之内的数据所占的百分比。例:LSL目标USL1.5%1.5%合格率(97%)能力分析一般例子——能力分析——变量数据术语合格率例:每一百万件的缺陷数 =6σ,210每一百件的缺陷数 =0.6σ21产生一个缺陷的概率 =0.006σ21(0.6σ21%)合格率 =100%–0.6σ21%=99.379%一般例子——能力分析——变量数据术语合格率合格率开始:100件ABCD结束:85个“合格”件合格率是多少?_____%传统合格率合格率开始:100件ABCD结束:85个“合格”件计算最终合格率(传统方法)开始:100件ABCD结束:85个“合格”件合格率是多少?1×.9×.97×.9885%100/100=185/87=.9887/90=.9790/100=.9废弃1009087报废10报废3报废2合格率=没报废的件数计算最终合格率(传统方法)开始:100件ABCD结束:首次合格率和隐藏工厂100-10(返工+报废)/100=.90合格率87-7(返工+报废)/87=.91合格率90-12(返工+报废)/90=.86合格率100-16(返工+报废)/100=.84合格率首次合格率(YFTT)=没有报废或返工的件数隐藏工厂开始:100件ABCD结束:85个“合格”件报废1009087报废10报废3报废2首次合格率和隐藏工厂100-10(返工+报废)/100=滚动合格率开始:100件ABCD结束:85个“合格”件报废1009087报废10报废3报废2实际合格率(YRT)是将每一步骤的首次合格率相乘得出的结果(YFTT):.90×.84×.86σ×.91=59%返工106σ95100-10(返工+报废)/100=.90合格率87-7(返工+报废)/87=.91合格率90-12(返工+报废)/90=.86合格率100-16σ(返工+报废)/100=.84合格率滚动合格率开始:100件ABCD结束:85个“合格”验证和过程能力之间的关系有些正态曲线比其它扁平，而有些正态曲线则比其它的狭窄。验证和过程能力之间的关系有些正态曲线比其它扁平，而有些正态曲目标LSLUSL目标LSLUSL目标LSLUSL

没扩容没居中扩容和居中居中过程减小分散缺陷缺陷变异和过程能力之间的关系目标LSLUSL目标LSLUSL目标LSLUSL没扩容没居43210-1-2-3-430%20%10%相对于均值的标准偏差数正态曲线和概率区6σ8%95%99.73%40%0%样本尺寸的概率得到一个处于标准偏差范围内的值的累积概率累积概率总结43210-1-2-3-430%20%10%相对于均值的标准用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力用变量数据计算过程能力衡量阶段回顾进行能力分析识别测量和变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集衡量阶段回顾进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行测量衡量阶段衡量阶段衡量阶段组成部分进行能力分析识别衡量与变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集衡量阶段组成部分进行能力分析识别衡量确定数据类型制定数据进行主要概念测量验证数据数据收集计划测量系统分析能力分析主要概念测量衡量阶段的目标确定过程的测量(方法)识别过程中变异的类型、来源和原因确定6σ项目的数据要求制订数据收集计划进行测量系统分析(MSA)收集数据确定作为6σ值的项目基本能力衡量阶段的目标确定过程的测量(方法)介绍衡量与验证进行能力分析识别测量与变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集介绍衡量与验证进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行测测量的定义测量是根据观察数据说明产品、过程或服务的数量、能力或绩效。测量的定义测量是根据观察数据说明产品、测量使用测量由过程的输入、过程本身或过程的输出构成。输入输入过程输入输出输出测量使用测量由过程的输入、输入输入过程输入输出输出为什么要进行测量?测量使项目组建立基本的过程表现隔离变动源确定可以进行改善的领域为什么要进行测量?测量使项目组所有的过程都有变异一个过程的所有反复发生的活动都有一定量的波动输入、过程和输出测量也是波动的这种波动称之为变异测量时间所有的过程都有变异一个过程的所有反复发生的活动都有一定量的波过程中的偏移和偏差过程中的偏移和偏差过程中的偏移和偏差在短时间内完成的数据收集显示有相当大的停车能力的过程过程中的偏移和偏差在短时间内完成的数据收集显示过程中的偏移和偏差经过一段时间后，偏移和偏差所生成的数据显示停车能力减少的过程过程中的偏移和偏差经过一段时间后，偏移和偏差所生成的数据变动源机器材料方法测量环境人过程变动源机器过两类变动普通原因与特殊原因比较普通原因特殊原因变异类型定义特征不受5M和1P中任何因素的过度影响至少受5M和1P中一个因素的过度影响能期望的可预计的正常的不能期望的不能预计的不正常的两类变动普通原因与特殊原因比较普通原因特殊原因变异类型定义特汽车实例——确定变动源小组讨论：一辆汽车从工厂交付给经销商的过程中可能有哪些变动源?确定变异是普通原因还是特殊原因汽车实例——确定变动源小组讨论：一辆汽车从工厂交付给经销商的对变异的理解当变异导致产出小于客户的期望值时,则此过程或产品就被认为是处于失效模式失效模式分析(FMEA)是寻求变异影响的方法对变异的理解当变异导致产出小于客户的期望值时,则此过程或产识别和估计一个产品/过程的潜在失效模式及其影响确定能够消除或减少失效模式发生几率的措施记录过程FMEA——定义失效模式分析(FMEA)是一个规范的步骤,即:识别和估计一个产品/过程的潜在失效模式及其影响FMEA——FMEA——–用途FMEA的总体用途:提高所评估产品的质量、可靠性和安全性减少产品的再研制时间和成本采取记录和追踪的措施以减少风险有助于制定完善的控制计划有助于制定完善的设计验证计划帮助工程师优化和排除生产和过程中的问题并且有助于避免问题的产生提高顾客／消费者的满意度FMEA——–用途FMEA的总体用途:FMEA——目标FMEA通过下列方式减少故障风险：有助于设计要求与设计方案的目标评估提高确定潜在故障模式的可能性，这些故障模式在发展过程中已经考虑到，并根据对顾客的影响（CTQ）程度进行排序有助于制订完善和有效的验证计划为分析有关领域的问题和评估设计过程改动提供参考资料FMEA——目标FMEA通过下列方式减少故障风险：理解FMEA电子数据表FMEA——–工具理解FMEA电子数据表FMEA——–工具理解FMEA的电子数据表1过程步骤/零件号2列举失效模式3列举每种失效模式的影响4评估对顾客影响的严重程度5对特殊产品和过程的特性加以分类理解FMEA的电子数据表12345过程严重等级表(SEV)影响标准:影响的严重性当一个潜在失效模式导致一个最终顾客/或制造/或装配出现问题时,就要对这些问题的严重性加以分级。最终顾客总是应该首先予以考虑的。如果两者同时发生，则以严重性级别较高的为准。等级顾客影响制造／装配的影响无警告危险或可能会对操作者有危险（加工或装配），但没有警告。10有警告危险当一个潜在失效模式影响到汽车操作安全和／或不能满足政府规定，并且不发出任何警告，这种影响的严重性等级很高。或可能会对操作者有危险（加工或装配），并发出警告。9当一个潜在失效模式影响到汽车操作安全和／或不能满足政府规定时，会发出一定的警告，这种影响的严重性等级很高。很高或产品可能会100%作废，或汽车／零件在维修部门的维修时间超过一小时。8汽车／零件不工作（失去原有功能）。高或产品可能需要分拣并且部分作废（小于100%)。或汽车／零件在维修部门的维修时间在一小时到一小时半之间。7汽车／零件工作但性能降低，顾客很不满意。过程严重等级表(SEV)影响标准:影响的严重性等级顾客影过程严重等级表(SEV)影响等级顾客影响制造／装配影响中等或部分（小于100%)产品可能不经分拣就作废。或汽车／零件在维修部门的维修时间小于半个小时。6σ低汽车／零件能工作，但舒适性／方便性零件失效，客户不满意。或100%的产品需要重新修整，或汽车／零件要离线维修但不需要到维修部门。5汽车／零件能工作，但舒适性／方便性零件虽然工作但性能较差，顾客有点不满意。很低或产品需要分拣，但没有废品，部分（小于100%)产品需要重新修整。4装配和磨合／发出吱吱声和咔嗒声的零件不一致。缺陷能被大多数顾客注意到（超过75%)。微小或部分（小于100%)产品需要重新修整，但没有废品,在线但已离开工位。3装配和磨合／发出吱吱声和咔嗒声的零件不一致。缺陷能被50%的顾客注意到。极微小或部分（小于100%)产品需要重新修整，但没有废品,在线且在工位上。2装配和磨合／发出吱吱声和咔嗒声的零件不一致。缺陷能被细心的顾客注意到（小于25%)。无或对操作或操作者稍有不便或没有影响。1没有明显的影响。过程严重等级表(SEV)影响等级顾客影响制造／装配影响中等7评定出现特殊原因或故障模式频率等级8记录目前是如何控制过程中的原因的9评定如何发现原因或故障模式的等级10风险优先度数(RPN):

严重性×出现×发现6σ列出每个故障模式的原因。每个原因与设计缺陷或过程输入超过规范有关。理解FMEA的电子数据表789106σ理解FMEA的电子数据表使用检测等级(OCC)建议使用的PFMEA检测评估标准理解FMEA的电子数据表失效概率可能失效等级等级很高:

长时间失效>100/1000件50/1000件20/1000件10/1000件5/1000件2/1000件1/1000件0.5/1000件0.1/1000件<0.01/1000件10987654321高:经常失效中等:

偶然失效低:

相对来说很少失效极低:

不可能失效使用检测等级(OCC)理解FMEA的电子数据表失效概率可能使用检测等级(DET)建议使用的PFMEA检测评估标准理解FMEA的电子数据表检测等级标准ABC建议使用的检测方法范围几乎不可能绝对不需要检测。10很遥远可能不需要用检测来控制。9遥远不太可能需要用检测来控制。8很低不太可能需要用检测来控制。7低可能需要用检测来控制。6σ中等可能需要用检测来控制。5较高很可能需要用检测来控制。4很高几乎肯定要用检测来控制。2很高肯定要用检测来控制。不必检测或检查。只要用简接或随机的方法就可能达到控制目的。只要用直观测试的方法就可能达到控制目的。只要用双重直观测试的方法就可能达到控制目的。用图表方式来达到控制目的,如SP(统计过程控制)。根据零件离开工位后的测量变量,在零件离开工位后对零件进行或不进行100%的测量。在接下来的操作步骤中检测到错误,或进行安装测量和单件侧量(只是因为安装的原因).在工位上检测到错误（用自动停止特性进行自动测量），放弃有差异的零件。不要制造或加工有差异的零件，因为这些零件在加工／生产阶段已经被证明是不对的。1高很可能需要用检测来控制。3在工位上检测到错误,或在接下来的操作中检测到错误,这是由多层原因造成的:供应、选件、安装、识别。放弃有差异的零件。使用检测等级(DET)理解FMEA的电子数据表检测等级标准应该强调的风险顺序:严重性危险程度(严重性×出现)风险优先度(RPN)=严重性×出现×发现计算风险优先度数(RPN)应该强调的风险顺序:计算风险优先度数(RPN)说明风险优先度数(RPN)RPN不能用来优化风险。作为一般原则，不管RPN如何，首先应特别注意严重性高的，然后是危险性大的（严重性×出现）。一旦采取修正措施必须重新计算RPN值。说明风险优先度数(RPN)RPN不能用来优化风险。确定数据类型进行能力分析识别测量与变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集确定数据类型进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行测量数据类型的定义不合格合格电路TEMPERATURE温度计时间变量属性不通过通过卡尺

数量 单价 说明 总计 1 $10.00 $10.00 3 $1.50 $4.50 10 $10.00 $10.00 2 $5.00 $10.00发运次序误差数据类型的定义不合格合格电路TEMPERATURE温度计时间为何使用两类数据?有价值的信息通过测量来收集，因它可代表：某些事情是否发生或不发生(属性)发生的某些事情(变量)为何使用两类数据?有价值的信息通过测量来收集，因它可代表：数据类型示例属性数据类别是/否通过/不通过合格/不合格好的/有缺陷的变量数据连续性的数据十进制位表示数目之间的绝对距离时间财务费用长宽数据类型示例属性数据变量数据变量属性变量数据的优点变量属性变量数据的优点一般例子——数据类型只要可能，就要以变量形式获得数据，并把定性数据转换成定量数据定量属性变量定性这辆轿车加速性能好这个零件不好他/她非常高从0加速到60英里/小时不到8秒钟不符合规格/安全界线从0加速到60英里/小时6.2秒钟零件宽3.75mm规格是3.8mm.02

他/她高到足以驾驶滚轮滑行机他/她5英尺11英寸高一般例子——数据类型只要可能，就要以变量形式获得数据，并把定一般例子——数据类型练习与他人一起工作，提出例子，完成下表定量属性变量定性一般例子——数据类型练习与他人一起工作，提出例子，完成下表定制定数据收集计划进行能力分析识别测量和变异确定数据类型制定数据收集计划进行测量系统分析进行数据收集制定数据收集计划进行能力分析识别测量确定数据类型制定数据进行数据收集计划的定义数据收集计划是由下列部分组成的文件：收集什么样的数据为什么需要这些数据谁负责如何收集何时收集何处收集数据收集计划的定义数据收集计划是由下列部分组成的文件：数据收集的用途精心准备的数据收集计划通过确保收集到的数据有用，有助于保证对问题进行成功的分析。数据收集的用途精心准备的数据收集计划数据收集计划提问下列问题：有关这个过程需要什么知识？过程中的潜在变动源(X)是什么？过程中是否有循环？为获得真实情况，需要多长时间收集数据？谁收集数据？如何测试衡量系统？有关操作的说明是否足够详细？如何显示数据？数据能否得到？如果不能，如何收集数据？数据收集误差可能出现在何处？如何处理数据收集误差？数据收集计划提问下列问题：如何收集数据现有数据与新数据的比较已有数据/需要更多数据如何收集数据现有数据与新数据的比较一般例子——柠檬水摊现有的数据需要的数据YX1X2X3Xn销售记录CTQ柠檬到达的时间/日期批发商发送柠檬的时间/日期柠檬到柜台柠檬从批发商到零售柜台要多长时间达到批发商途中时间到达零售柜台一般例子——柠檬水摊现有的需要的YX1X2X3Xn销售记录柠汽车实例——数据源现有的数据需要的数据YX1X2X3Xn零销商交车记录CTQ有轨装运车装车日期/时间卸车日期/时间交车时间生产铁路上停车场在卡车上订货日期Explorer车型发动机传动系汽车识别码停车场进车日期/时间离开日期/时间汽车装运车装车日期/时间卸车日期/时间汽车实例——数据源现有的需要的YX1X2X3Xn零销商交车记案例研究——数据源练习根据提供的案例，确定可能的数据源现有的数据需要的数据YX1X2X3Xn案例研究——数据源练习根据提供的案例，确定可能的数据源现有的案例研究在更大的小组内分享你确定的数据源案例研究在更大的小组内分享你确定的数据源数据分类——层次法层次法是一种数据分析方法，用此方法将数据分为不同类别，以便暴露有问题的方式并发现过程的差别。数据分类——层次法层次法是一种数据分析方法，层次法的用途不同分组在理解潜在变异时存在差异，数据层次法的用途是检查不同分组之间衡量值的差别。层次法的用途不同分组在理解潜在变异时应用层次法应用数据层次法时，应考虑共同的因素

因素

示例

什么类型 抱怨、缺陷、轿车型号

何时 年、月、周、日

何处 国家、地区、城市、工作场所

谁 业务、部门、个人应用层次法应用数据层次法时，应考虑共同的因素一般例子——柠檬水摊应用层次法通过该层次法收集数据加急上午平日周未平日周末下午上午下午上午下午上午下午车运水果产地批发商运送方式到达日到达时间一般例子——柠檬水摊应用层次法通过该层次法收集数据加急上午汽车实例——交付时间应用层次法通过该层次收集数据2轮自动Sport4D2轮手动4轮自动4轮手动2轮4轮2轮4轮2轮4轮2轮4轮2轮控制附着力SportTracXLXLTEDBLimited2DExplorer汽车车型车身款式装饰传动系汽车实例——交付时间应用层次法通过该层次收集数据2轮自动Sp案例研究——层次法练习用案例研究中的信息，与他人一起工作，以确定可能的数据层次。案例研究——层次法练习用案例研究中的信息，与他人一起工作，案例研究——层次法练习汇报与较大的组分享你研究的层次法的结果。案例研究——层次法练习汇报与较大的组分享你研究的层次法的结果数据收集工具数据收集工具是表格、检查单、检查表或其他用于保留记录数据的方法。数据收集工具数据收集工具是表格、检查单、检查表或其他用于保留为何要开发数据收集工具有助于组织数据收集有助于数据收集过程标准化适应层次法的需要适应采样的需要使项目工作组收集评论和特殊的数据为何要开发数据收集工具有助于组织数据收集发展数据收集工具经常需要用创造性的方式确保收集正确的数据，如图表或图形而不是文本。数据收集工具应当易于使用和理解设计的表格在全面使用前要经过试用工具应当只包括需要的信息工具应包括如何记录数据的指导——尽可能举例说明工具应提供评论和特殊报告的空间发展数据收集工具经常需要用创造性的方式确保收集正确的数据，一种常用数据收集工具:检查表计算过程中出现次数的表格有助于使收集的数据和数据收集过程标准化一种常用数据收集工具:检查表计算过程中出现次数的表格一种常用数据收集工具:检查表检查表的组成:说明正在收集什么样的数据填写数据的地方填写评论的地方填写保持跟踪层次法因素的地方关于检查表应记住:表格要易于使用与了解只包括要使用的数据全面使用前要试用表格，若有必要应进行修改一种常用数据收集工具:检查表检查表的组成:一般例子——检查表一般例子——检查表汽车示例——交付时间检查表汽车识别码：

接车经销商：Explorer车型交车阶段

ԟ2门交付定单 系统日期EddieBauerLimited出厂 日期时间

SportTracXLS装上机动有轨车送往

XLT配送中心的途中日期时间发动机去配送中心卸车日期 时间

4.0LOHV4.0LSOHC

5.0LOHV装上转运车