6sigma六西格玛质控方法培训教材课件

6sigma六西格玛质控方法培训教材 六个西格玛介绍 内容一、六个西格玛导入1、6的产生由《财富》论坛说开去下一个增长点在哪里21世纪是质量的世纪（放映Juran演讲片段）99%合格够不够没有量化就没有管理3、6的历史与成就二、统计学基础1、随机抽样与数据类型2、数据分布3、数据的集中趋势（平均值）与离散描述（）4、过程能力（Cp,Cpk,Ppk）5、统计过程控制（SPC)6、变差分析（ANOVA)三、6的意义与计算1、DPU的意义与计算2、DPMO的意义与计算3、DPMO与X的转换4、工序指数Cp、Cpk与6的关系5、3与6的比较四、6战略1、质量的概念不再只局限于产品的质量2、6是公司文化的中心3、6的组织架构4、制造业与6五、6战术（DMAIC)（演示一个6项目）1、Define(定义)2、Measure(测量)3、Analysis(分析)4、Improve(改进)5、Control(控制)6s导入《财富》全球论坛在香港讨论全球经济发展的新动向潮起潮落谁主沉浮新的增长点世界各大公司的总裁门都在思考同样一个问题新技术高风险高回报新管理无风险稳定回报6继往开来，开创管理新理念下一个增长点在哪里？20世纪是生产率的世纪，21世纪是质量的世纪(JosephM.Juran,生于1904年，现代质量管理的创始人之一，编著有《质量控制手册》，提出质量改进“三步曲”理论在美国99%的合格率(2.6)将意味着:

b每小时丢失20,000个邮件

p每天有15分钟喝上不安全的水

h每周作错5,000次手术

j在大部分主要机场,每天有两次过长或过短的着陆

s每年开出200,000个填错的处方

g每月大约会停电7小时6的标准是在一百万次机会当只有3.4次出错质量的概念延伸产品质量服务质量工作质量生活质量*96sisWayofQuality!制造财务市场人事服务一矢中的Wedon’tknowwhatwedon’tknow.Ifwecan’texpresswhatweknowintheformofnumbers,wereallydon’tknowmuchaboutit.Ifwedon’tknowmuchaboutit,wecan’tcontrolit.Ifwecan’tcontrolit,weareatthemercyofchance.Ifwedon’tknow,wecannotact.Ifwecannotact,theriskoflossishigh.Ifwedoknowandact,theriskismanaged.Ifwedoknowanddonotact,wedeservetheloss.没有量化就没有管理6是可量度的持续改进TQM强调持续改进的方法，无统一的尺度衡量进度仅局限于产品的质量ZERODEFECT零缺陷一个可以接近但不可达到的目标仅局限于产品的质量6设立了可量度的目标和可执行的程序与方法，应用面覆盖公司运作的所有部门。1987年MOTOROLA摩托罗拉首创1994年ALLIEDSIGNAL联信1995年GENERALELECTRIC美国通用电器……美国及世界各大公司6的发展与成果ATRADEMARKFROMMOTOROLA6sWeareinbusinesstomakemoneyWemakemoneybysatisfyingneedsWeareabletosatisfyneedsbydoingEveryneed/dopairisaninteractionTheaimofcustomerfocusisonimprovingneed/dointeractionsRepetitionofthesameactionconstitutesaprocessImprovementofourbusinessmeansimprovementofourprocessesCustomersneedproducts/serviceson-time,withzerodefects,atthelowestcostSupplierscreateprocessestogenerateneededproductsAsprocesscapabilityimproves,theproductqualityincreasesAsqualityincreases,costsandcycle-timegodownTheattributesofcustomersatisfactionmustbemeasurediftheyaretobeimprovedToimprovemeanswemustbeabletopredictandprevent,notdetectandreactPredictioniscorrelatedtocertaintyMaximizationofcertaintyisdependentuponthemeasurementofprocesscapabilityProcesscapabilityisbestunderstoodandreportedusingstatisticsStatisticsisdependentupondataDatamustbecollectedintheprocessaccordingtoaplanStatisticsisusedtoconvertrawdataintomeaningfulsummaryinformationStatisticalinformationisusedtoreporton,improve,andcontroltheprocessThebasisofstatisticsisthemeanandstandarddeviationThemeanreportsonprocesscenteringThestandarddeviationreportstheextentofvariationor"scatter"aboutthemeanBycombiningthemeanandstandarddeviation,the"sigma"ofaprocesscanbecalculatedThe"sigma"ofaprocesstellsushowcapableitisTheprocesssigmacanbeusedtocomparesimilarordissimilarprocessesSuchcomparisonofprocessesiscalledbenchmarkingBenchmarkingisacompetitivetoolusedtouncoverwhatwedowellandnotsowellOncebasiccompetenciesanddeficienciesareknow,correctiveactioncanbetakenCorrectiveactionleadstothereductionofdefects,cycle-time,andcostThereductionofdefects,cycle-time,andcostleadstoimprovedcustomersatisfactionAscustomersatisfactionimproves,thelikelihoodofdoingbusinessincreasesAsbusinessincreases,we(asindividuals)growandprosper摩托罗拉公司在通讯行业迅速崛起德克萨斯仪器公司的产品缺陷在一年内降低了87%联信公司在97年第四季度由六西格玛项目带来的收益高达10亿美元GE实施六西格玛后，股票市值飙升，1997年起年年被财富杂志评为美国最受欢迎的公司。6就是财富6s的意义与计算

s是一个希腊字母,用来描述过程的变差6s最初由Motorola公司发起,逐步被越来越多的世界级大公司所采用68.2%的数据落在±1s以内95.4%的数据落在±2s以内99.7%的数据落在±3s以内99.99999975%的数据落在±6s以内321123LSL下限USL上限平均值m或目标值Ts个数的计算(连续数据）Z=sMin{（USL-T）,（T-LSL）}Z=3Cpk过程的漂移短期4短期3短期2短期1长期s的个数Zlt(长期）=Zst（短期）-1.5计算s个数的概念与公式Unit:单元，被研究对象的基本单位。如一件产品、一次服务、一个过程等。Defect:缺陷，任何未达到要求的特性DPU(Defectsperunit)=Defects/Unit =缺陷数/单元数PPM(DefectsperMillionUnits)=Defects/Unitx106

=缺陷数/（单元数X106)TOP(TotalOpportunities)=Units*Opportunities(总机会）=单元数X每单元发生缺陷的机会DPO(DefectsperOpportunity)=Defects/TOP(每个机会中产生的缺陷数）=缺陷数/总机会DPMU(Defectspermillionunits)=DPUx106

（每百万单元中的缺陷数）DPMO(DefectsperMillionOpportunities)=Defects/TOPx106

=缺陷数/TOPx106FirstPassYield(一次合格率)=全过程中未产生任何缺陷的单元数/总单元数RolledYield

(单元的缺陷数为零的几率）（Thelikelihoodthatanygivenunitofproductwillcontain0defects) YRT=

e-DPU

YRT=P(ND)*P(ND)*P(ND)*......P(ND)nP（ND)

表示零缺陷的几率Ynorm(NormalizedYield正态合格率）=1-DPO=nYRT(连续过程的平均合格率） n=过程的个数Zlt=NormSinv(Ynorm)（在电子表格Excel的函数fx中的‘统计类’中，或查表）Zst=Zlt+1.5

计算s个数的概念与公式（非连续数据）计算s个数实例M(每单元产生缺陷的机会）=50Units（单元数）=1000Defects（缺陷数）=500TOP=MxUnits=50000DPO=Defects/TOP=0.01DPMO=DPOx106=10000Ynorm=1-DPO=0.9900Zlt=NormSinv(Ynorm)=2.33Zst=Zlt+1.5=3.8393.32%Long-TermYieldLong-TermYield42308,537366,8076,210523363.4不同s个数的比较(DistributionShifted±1.5s)sPPM过程能力DPMO345671,000,000100,00010,0001,0001001012Sigma的个数PPMTheBasicObjective一般公司Best-in-Class世界级优秀公司----------------------------------ProcessEntitlement目标SweetFruit最甜的果实DesignforManufacturabilityBulkofFruit大量的果实ProcessCharacterizationandOptimization过程优化LowHangingFruit底处的果实SevenBasicTools统计七工具GroundFruit掉到地上的果实LogicandIntuition基本常识----------------------------------Wedon'tknowwhatwedon'tknowWecan'tactonwhatwedon'tknowWewon'tknowuntilwesearchWewon'tsearchforwhatwedon'tquestionWedon'tquestionwhatwedon'tmeasureHence,Wejustdon'tknowWHATLEVELAREYOU?统计学基础统计的类型全体统计例如全国人口统计，所有批次的合格数量，全体员工的考勤状况等等。

总体：被统计的对象的全体。总体大小N：统计对象的总数。抽样统计有的特性无法进行全体统计或没有必要进行全体统计，如塑料的抗拉强度、一筐苹果中每个苹果的重量等等。因此从总体中抽出一部分样本进行调查，用样本的调查结果来推测总体的状态。

样本：从总体中抽出的一部分样本大小n：样本的个数，又称为样本容量。统计数据的类型.计量型数据如温度、压力、时间等可以连续读数的特性数据。其数据的分布多数为正态分布。.计数型数据如好坏、合格与不合格、一级二级三级等计数的数据又称为计数型数据。其数据分布为二项分布或泊松分布。不同的数据类型采用不同的控制方法。连续型数据采用Xbar－R、Xbar－S或X－MRChart;计数型数据则采用p、np、c、uChart。两种数据类型在一定条件下可互相转化。最好采用连续型数据。连续数据的评价平均值、中位数标准偏差

数据分布图在实际统计中，统计结果是分段表示的，因此作出的分布图为柱形图。在分析数据时，通常将它拟合成连续的曲线。80706050403020数据的分布有多种类型，其中正态分布是最常见和最实用的分布形式。正态分布左斜分布 右斜分布双峰分布68.2%的数据落在±1s以内95.4%的数据落在±2s以内99.7%的数据落在±3s以内99.99999975%的数据落在±6s以内321123正态分布的特征^=样品的标准偏差X=样品的平均值=总体的平均值=总体的标准偏差fx=1s

2e-(x-m)2/2s2中心极限定理数据小组的平均值趋向为正态分布一组数据的分布可能为不同的形式，但如果将该组数据分为若干个小组，然后计算每个小组的平均值，这些平均值的分布趋向于正态分布，小组的容量越大，越接近正态分布。x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12……xn-1,xn(x1,x2,x3,x4,x5),(x6,x7,x8,x9,x10),(x11,x12…),……(……xn-1,xn)xa xb xc …… 为正态分布一切数据都可以通过分组的方法归结于正态分布！Cp,Cpk与PpkLSL下限USL上限平均值m或目标值TCp=USL-LSL6sCpk=Smallerof{USL-T3s,T-LSL3s}工艺潜能指数工艺能力指数工艺表现指数Ppk=长期的Cpk长期的过程能力称为Ppk通常Ppk<Cpk,因为长期的过程变差一般会大于其中一段短期的变差.在汽车行业,一般要求Cpk>1.67,Ppk>1.33过程的漂移短期4短期3短期2短期1长期3在30年代,没有电子计算机和计算器,人们用近似的方法估算标准偏差,另外,在数据不多的情形下,估算的结果更接近真实情况。现行的控制图中的计算方法都采用近似方法.s近似=R/d2d2可从常数表中查到.R是一组数据的极差,即一组数据中的最大值减去最小值.标准偏差的计算1使用电子表格Excel将要计算的数据输入表格的一列或一行

点击fx图标，出现函数选择框，在左边的框中选择“统计”，在右边的框中选择“STDEV”.选择所要计算的数据，点击“确定”2使用统计软件（如Minitab等）三种方法的计算结果有差别！统计过程控制(SPC)1.对于计量型(连续型)数据采用Xbar-RChart均值极差图Xbar-SChart均值标准差图X-MRChart单值移动极差图2.对于计数型(非连续)数据采用pChartnpChartcChartuChartXbar-R图最为广泛地使用,应用于小组容量小的连续数据.Xbar-S图应用于连续数据,小组容量可以较大,需借助计算工具.X-MR图应用于难以分组的连续数据.p图应用于不合格品率np图应用于不合格品数c图应用于不合格数u图应用于单位产品上的不合格数控制图示例变差分析（ANOVA）分析两组数据或多组数据之间的区别（One-wayANOVA）分析一个输出结果和多个输入因子的关系（Two-wayorHigherANOVA）采取某一改进措施后，如何证明改进是有效的？同时采取多个措施后，如何证明某些措施是最有效的？AnalysisofVariance(BalancedDesigns)FactorTypeLevelsValuesPoisonfixed3123Treatmenfixed41234AnalysisofVarianceforSurvivalSourceDFSSMSFPPoison21.033010.5165123.220.000Treatmen30.921210.3070713.810.000Poison*Treatmen60.250140.041691.870.112Error360.800720.02224Total473.00508ANOVA因子分析示例6s战略简单理解消除变差和缺陷消除产生变差和缺陷的机会深入理解优质产品和服务的目标世界级大公司的量度先进的楷模经营的哲学增强竞争力的超前目标实现以下目标的手段客户为中心突破性革新持续改进全员参与AlliedSignal对6的理解6s是公司文化的中心一切经营表现的评定以s为尺度费用倾向于6s项目专职从事6s的人员在福利待遇上特殊关照，如持公司股票全员培训，全员参与,经理职位的职员必须取得绿带资格开展各种6s活动，如项目比赛纪念品工厂维护SixSigma方法制造管理产品开发销售财务收入流动物料与后勤管理应用于经营的各个方面制造业与6s6s起源于制造业，对于制造业也最为实用1、品质保证过程品控客户投诉2、制造过程工艺改进生产效率3、物流管理准时发送库存与计划全体员工

（推动持续改进的主人）绿带

（6s项目主持人）黑带

（6s专家）总黑带

（培训导师）6s组织架构Greenbelt绿带全体员工Blackbelt黑带MasterBlackbelt总黑带24小时培训接受40小时培训在黑带指导下完成一个项目所有经理主管工程师40人中设一个接受200小时培训完成一个以上的项目统计学专家监督项目进度，审批项目800人中设一个市场与客户管理行政管理财务人事管理运作管理精益生产物料与后勤IT正确的人正确的项目恰当的培训良好的基础6s成功的关键智慧勇气过程结果高效及时目标支持6s战术Define(定义)选择质量关键点作为改进的对象Measure(测量)测量过程的能力,确定该进的目标,检查测量系统的能力Analysis(分析)调查失效的原因,选择主要的原因为行动的目标Improve(改进)设计方案并进行试验(DOE),找到改进的方法Control(控制)对改进后的工艺过程进行控制MeasureAnalyzeImproveControlDefine项目选择确定CTQCriticalToQuality质量关键点以客户为中心客户的需要Quality质量Cost成本Delivery运送公司内部需要改进工艺改进管理提高效率提高员工能力QFD将客户的投诉、反馈和希望，转化为内部改进的要求以金钱为导向公司不是慈善机构，任何改进行动必须产生经济效益财务人员计算费用和效益公司总经理和财务经理共同审核效益总黑带审核、批准整个项目以s为尺度收集数据，了解目前的状态计算s个数设立项目设定规范（LSL,USL)树立短期和长期的目标(提高s的个数）选择各方面相关人员，成立项目小组Measurement测量计算目前的表现或过程能力1、长期表现（当成一组数据进行计算）2、短期表现（对数据分组后进行计算）GR&R测量系统的重复性和再现性确保测量结果的准确性测量系统的能力测量误差平均值变差mmm总产品测量系统=+测量系统的偏差测量系统的变差准确度精确度s2total=s2产品

+

s2测量系统sss测量系统重复性再现性.222=+测量系统变差的主要来源

重复性指同一人使用同一测量工具对同一对象（产品）的同一特性进行多次测量中产生的变差，用于估计短期的变差MasterValueInspectorAMasterValueInspectorBInspectorCInspectorAInspectorBInspectorC再现性指不同的人在对同种特性进行测量时产生的变差PTTolerance（容差）测量系统/.*=515sTolerance=USL-LSL%&RR测量系统总过程变差=´ss100将测量系统的变差与容差比较或与过程总变差比较小于10%，良好小于30%，可以接受大于30%，须改进小于10%，良好小于30%，可以接受大于30%，须改进判断标准GR&R测定方法计数型数据计量型数据实例卡尺的R&R研究Analysis分析流程图（ProcessMap）FMEA控制计划因果分析表（CauseandEffectsMatrix）输出输入流程图是分析的基础TypicalOrderFulfillmentProcessCustomerPlacesOrderSendordertowarehouseforpickingIsordercorrect?NoYesCallCustomerandmakecorrections.IsProductAvailable?NoYesPickproductfororderDoesCustomerhaveothershipments?YesNoWillproductbeavailablebeforeorderships?YesPlaceorderonholduntilproductavailableCancelOrderNoIsproductionscheduledtomanufactureproduct?Canproductionmanufactureproductintimeforshipping?NoYesNoWillCustomeracceptbackorders?YesExpeditemanufacturingscheduleNoShipOrderYesWillCustomerallowconsolidatedshipments?YesNoConsolidateOrdersCustomerReceivesOrderOrderEntryWarehousingSalesManufacturingTransportationIsthereanyproblemhere?Ithinkithappensveryoften.流程图因果分析表找出主要的潜在原因，作为进一步研究的对象MaterialManMachineMethodMeasurementEnvironment1PlungerStop螺纹尺寸小2Jewel孔大3测试电流大4TUBE装配不合格5PLUNGERRUBBER表面不平６外接管过大７线圈缠绕不匀８PlungerStop/ValveBody配合不紧９气压不稳10370测试参数设置不当11线头刮线工位粉尘太大13ValveBody内螺纹有碎屑12PlungerStop导入孔大14线圈电阻不稳定墨点偏大因果图（鱼骨图）FailureModeEffectAnalysis

潜在失效模式和后果分析FMEA解决一般难度的问题（3-4s)S-FMEA D-FMEA P-FMEA首次出现于上个世纪60年代，阿波罗号航天飞机的研制与发射中。1974年美国海军部颁布军标MIL-STD-1629,规定使用FMEA。1970年代，汽车行业在安全性、可靠性要求的驱动下，开始导入FMEA。1990年代，汽车行业标准将FMEA作为对供方的必须要求。潜在的失效模式与后果分析（过程）产品名称：富士1.6刹车片 产品编号：BP550 工序名称：钢片准备 责任部门：生产部FMEA编号：P003 编制人：AndyZ. 编制日期：1999.05.23 本次修订日期：1999.10.22FMEA小组成员：AndyZ.--品质部经理，PhilipT.--生产部主管，GaryP.--工艺工程师，田丰--生产班长，李丽霞--丝印组员工过程及要求潜在的失效模式潜在的失效后果严重度潜在的失效机理发生频度现行的控制探测难度风险系数建议的措施实际措施严重度发生频度探测难度风险系数采取措施的效果丝印粘胶要求厚度均匀，控制在0.1--0.2mm之间厚度不均，超出规范钢片与摩擦料之间粘接不牢，导致剪切强度不够。在刹车时，刹车片可能脱落，造成交通事故丝印网与钢片之间的间隙调整不当丝印时，不同操作人员使用的力度不同钢片不够平整胶泥湿度不一致操作员凭经验调节来料检验时用刀口尺抽检钢片的平整度师傅带徒弟，班长指导操作员如何用力操作员凭经验调节开发探针式测量工具测量间隙，作为调节的依据（6月之前完成）增加抽样量，确保平整度批量合格（立即执行）使用用卡尺自行改装的探针测量间隙（6月18日实施）增加平整度抽样量，给丝印岗位配备一把刀口尺，随时监视平整度（5月30日）集中培训所有丝印岗位操作员，统一手法和力度（5月底之前）开发快速测量胶泥湿度的方法（7月中之前）开发测量设备有困难集中培训所有丝印岗位操作员，统一对湿度的感觉和认识（5月26日）集中培训完成（5月26日）烘胶要求烘干但不出现胶面裂纹胶面出现龟裂摩擦料部分直接接触钢片，导致剪切强度不够。在刹车时，刹车片可能脱落。烘炉温度过高或相邻区段温度差异太大依照公司总部下发工程文件设定温度，PLC控温。对各区段温度探头每周进行校准（6月中之前）。购买标准探温仪，对各区段温度探头每周实施校准（7月8日）。2页之19657343162315341082599049722295432933991625423108546假设检验（HypothesisTesting）Hypothesistestinghelpsassurethatwedon’tgetfakedoutbyaweirdorsmallsetofdataandmakeerroneousconclusions.

HypothesisTesting的基本步骤1.StateHoandHaNullHypothesis(Ho)-statementofnochange;noeffectAlternativeHypothesis(Ha)-statementthatachangehasoccurred,sometimesinaspecificdirection(e.g.,newrouteisfaster);usuallywhatwearetryingtoshow2. Decideonanappropriatestatisticaltest(Z,t,F,etc..),significancelevel(a),anddetermineadecisionrule(whentorejectthenullhypothesis)3.Collectthedata4.Calculateateststatisticbasedontheobserveddata(Zobs=….)5.DrawConclusionsBeforedataAfterdataHo:nochangeinaveragetime(=11.21)Ha:averagetimeisreduced(<11.21)DecisionRule:RejectHoifZobs<-1.645n=20,x=11.18,=0.04(assumeknown)sinceZobs=-3.35<-1.645,hewouldrejectHo100mTimeExample(1)StateHoandHa(2)Usenormaldistribution

=0.05(3)CollectData(4)TestStatistic(5)DrawConclusions11.21xZ0-1.645area=.053.35200.04/11.18-11.21n/xZ

0obs-==-=sm

Improvement改进DOE实验设计解决4-6s的问题 1. 随机试验 2. 单因子试验 3. 全因子试验 4. 部分因子试验 5. 其他试验试验方法不同试验方法各有千秋全因子试验2kFullFactorialsK个因子，每个因子取两个变化水平试验次数:2k易于计划和分析对定量因子和定性因子都实用均衡全面有利于确定因子之间的相互作用11111111CBA

1-1

1-1

1-1Factorial

Design23全因子试验示例某化工产品的合成产率与温度(Temperature）、原材料的浓度（Concentration)和催化剂的类型(Catalyst)有关.试验时选择的条件为:温度:160oC(-1),180o