六西格玛(1).pptx

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1、6六西格玛 方法论 解决问题的工具 改造员工团队六西格玛=1-2PPM因为实际生产过程中的变差，经验上认为：六西格玛=1-3.4PPM做一百万个产品出现缺陷品的概率为3.4个西格玛就是标准差 表示了数据的离散程度标准差越小，数据越集中是衡量数据分布的区域划分，与均值无关均值决定分散数据的位置。精益生产是追求生产过程的完美，生产节拍最优化，尽可能多的消除生产过程的浪费六西格玛是消除生产过程中的主要缺陷和变差，从而达到最优的利润提升精益生产可以通过5S 七步法 六西格玛等方法逐步实现，是一个长期的渐进的过程虽然六西格玛和精益生产有很多交叉点，但是却不隶属于精益生产Y=f（X1,X2,Xn）6sig

2、masigma统计学意义目的满足客户要求Y精确，不准确准确，不精确目标6sigma99.9999998%99.9966%3.4PPMRTY累计生产率研究对象85%是系统流程问题精神持续改进实事求是做正确的事把事情做好变异源项目三前提DMAIC正确的工具可知可衡量可控、可预防项目跟踪表简单的方法4=1好的结果有效的支持合适的项目合适的人正确的流程和工具+=6sigma数据库组织架构VOBVOCD定义阶段：问题确定（Y）M测量阶段：知识A分析阶段：数理分析（定量）I改进阶段：得到优化结果C控制阶段：固化、检验改进结果原因为谁解决什么问题？ 为谁客户目标 问题流程输出Y指标团队团队时间进度时间进度现

3、状现状风风险险评评估估76543210500040003000200010000生生产产周周期期产产品品数数量量S Sc ca at tt te er rp pl lo ot t o of f 产产品品数数量量 v vs s 生生产产周周期期1200110010009008007006005006543210产产能能( (张张/ /日日）F Fr re eq qu ue en nc cy yMean827.8StDev171.4N14H Hi is st to og gr ra am m o of f 产产能能( (张张/ /日日）Normal Count111121111111Percent

4、7.77.77.77.715.47.77.77.7 7.77.77.77.7Cum %76.9 84.6 92.3100.015.4 23.1 30.8 38.546.2 53.8 61.5 69.2产能(张/日）1200.001066.671000.00900.00815.00763.66750.00720.00666.67640.00566.67833.3314121086420100806040200C Co ou un nt tP Pe er rc ce en nt tP Pa ar re et to o C Ch ha ar rt t o of f 产产能能( (张张/ /日日）3.

5、01.50.01200.001066.671000.00900.00815.00763.66750.00720.00666.67640.00566.67833.331200.001066.671000.00900.00815.00763.66750.00720.00666.67640.00566.67833.333.01.50.01200.001066.671000.00900.00815.00763.66750.00720.00666.67640.00566.67833.333.01.50.0生产周期 = 1产产能能( (张张/ /日日）C Co ou un nt t生产周期 = 2生产周期

6、 = 3生产周期 = 4生产周期 = 5生产周期 = 6生产周期 = 411000.001066.671200.00833.33566.67640.00666.67720.00750.00763.66815.00900.00产能(张/日）P Pa ar re et to o C Ch ha ar rt t o of f 产产能能( (张张/ /日日） b by y 生生产产周周期期类型 离散数据：种类、好坏、客户、班次 连续数据：时间、压力、速度、厚度统计：有同一参数的多个数据点来描述任何流程或系统的表现。孔径测量过程中，孔径就作为同一参数数据特征 数据属性（种类、类型） 数据位置（中位数、均

7、值） 数据分布（正态、非正态） 离散程度（ sigma）平均值：一组数值的算术平均值 所有数据影响 极端数值的强烈影响中位数：反映50%等级，在一组编号数据被排序后的中心数极差：一组数据的最大值和最小值的差标准差：方差的平方根极差对异常数点来说比方差更敏感。正态分布：具有一定相同特性的数据分布在生产中就是很正常的生产状态 S-统计 P-过程 C-控制SPC的作用是判断过程是否受控，预防缺陷的产生。它的基础是数据。数据（输出/输入） 受控：普通原因或固有变差 不受控：特殊起因或可指定的变差现场操作人员应该时时观看控制图，了解自己是否处于受控状态，生产人员是控制图的第一使用者，SPC是用历史预测未

8、来的工具数据类型是缺陷数量还是缺陷品数量离散缺陷数量缺陷品数缺陷数量是大还是小知道有多少坏的是否知道多少好样本缺陷出错率是否恒定样本量是不是常量U-ChartC-ChartP-chartNp-chart抽样数据是子组还是单值X-Bars（均值极差图）I-MR（单值移动极差图）连续子组单值YNNYNYNY1点3sigma连续9点在中心同一侧连续6点上升/下降连续14点上下交错三个点中有两点在同侧且大于2sigma5个点中有4个在同侧且大于sigma连续15点距中心在sigma内连续8点距中心线在sigma外分类 流程变量图 泳道流程图 SIPOC（公司间流程图） 工序流程图 过程流程 工艺流程分

9、类 50000英尺流程图：宏观远距离流程图 5000英尺流程图：相对于50000英尺流 程细化图 50000英尺流程的目的是为因果矩阵分析提供输出Y，即明确流程中的客户实际需求5000英尺流程是为了因果矩阵提供细化的输入项，也是找出流程中所有可能产生缺陷的源头输入：具体的、可衡量的、相对独立的指标输出：具体的、可衡量的、相对独立的指标例： 正确：加工时间、合格率、操作人员数量 不正确：加工生产 、操作者、不合格螺钉Critical Input Variables30+ Inputs8 - 104 - 83 - 6Found Critical XsControlling Critical Xs1

10、0 - 15所有Xs关键影响X筛选结果测量阶段分析阶段IMPROVECONTROL 过程流程图 失效模式和后果分析 多变量流程分析 Design of Experiments (DOE) Control Plans C&E 因果矩阵Enter Project Name Here输入 (Xs)输出 (Ys)C/U/S动名词动名词50000英尺流程图模板Enter Project Name Here输入 (Xs)Process输出(Ys)C/U/S5000英尺英尺流程图模板流程图模板把研究的流程如实的反映出来50000英尺的输出在5000英尺里面必须有出现写出步骤写输出写输出Enter C&E B

11、reak Point:100Rating of Importance to Customer10123456789101112131415Process StepProcess Inputs Total102030405060708090100110过程工步输入X输出打分输入X打分输出Y通过输入对输出的影响大小来筛选输出的工具对Y打分从0-10由客户打分对X打分根据实际情况，由小组成员共同打分，达成一致，打分分为0、1、3、9打完分乘积求和，再排序（从高到低），在跳跃点处截选X风险管理 F-失效 E-后果 M-模式 A-分析定义： 确认产品、服务和过程可能发生的失败或错误的各种方式 评估特定原

12、因所产生的风险 对降低风险所采取的预防措施和有效手段流程FEMA设计FEMA系统FEMA 过程FEMA我公司所用的PFEMA属于流程FEMA风风险险不明确的顾客不明确的顾客期望期望工艺标准含工艺标准含糊糊设备可靠设备可靠度度测量变异（生测量变异（生产线上及质量产线上及质量控制）控制）不合格的规格不合格的规格界限界限输入输入/ /原料变异原料变异不良的过程能力不良的过程能力不良的控制计划及标不良的控制计划及标准操作程序准操作程序潜在的安全危机潜在的安全危机失效模式：特定过程输入所发生的失败状况，若没有被改正或移除，将后造成不良后果发生。结果：对顾客需求的影响，一般而言以外部顾客为主，也可包括下游

13、程序的需求产生原因：导致失效模式产生的机制目前控制：系统化的方法及设备用来预防、发现失效模式或原因的预防系统。后果严重度：（SEV）失效模式的严重程度频度：(OCC)失效模式发生的概率和机会侦查度：（DET）失效模式被侦查和发现的难易程度风险优先值（RPN)：失效模式强烈程度的判定C&E Break Point100Process or Product Name:Enter Project Name HerePrepared by: PageofResponsible:FMEA Date (Orig): (Rev): Process StepKey Process InputFailure M

14、odes - What can go wrong?EffectsSEVCLASSCausesOCCCurrent Process Controls - PreventionCurrent Process Controls - DetectionDETRPNActions RecommendedResp.Actions TakenSEVOCCDETRPN 该工具是针对已发生的结果逐步推理，找出相关原因并由小组判别其重要程度的工具。FTA分析的原因都是直接原因，不能跳跃X 肯定（打分方法） 否定 怀疑 FMEAFMEAC&EC&E流程图流程图FTAFTA流程终止流程终止相相反反FTAFTA流程中流

15、程中止止三真三真实实是消防是消防员员不是魔不是魔法师法师应应用用七步七步法法DMDMAICAIC真实零真实零件件真真实实场场所所真实环真实环境境FTAFTA小小组组搜集调查搜集调查找原因找原因5WHY5WHY打破沙锅问到底打破沙锅问到底X X输入输入关键关键X X观察到变差观察到变差真实的流真实的流程变差程变差测量系统测量系统变差变差长期的长期的流程变流程变差差短期的短期的流程变流程变差差样本的样本的变差变差测量工具变差操作人操作人员变差员变差重复重复性性偏倚偏倚分辨分辨力力稳定稳定性性线性线性判断测量数据可信程度、确保后续使用数据真实可靠理想的测量系统每一次都能给出真实的测量结果不合格的测量

16、系统会产生： 合格产品测量不合格 不合格产品未检测出来分辨率：测量结果的最小变化（测量工具的最低测量数位）准确性：平均的测量是否和真值有偏倚 真值：理论上正确的值 偏倚：测量均值与真值的差异 线性：测量仪器量程范围内准确性的变差精确性：测量系统的总变差（反复测量差异） 重复性：相同条件多次测量同一事物的同一特征 再现性：不同条件下测量同一事物同一特征稳定性：为测量的平均数和标准差，即使经过长时间后，仍能维持不变并可以预测P/T=6标准差/公差（百分数）P/T 10%：最佳 30% P/T 10% ：可接受P/T 30%：测量系统不可接受，不能得到有效测量结果测量能力指数R&R=测量系统标准差/

17、整个流程总变差 （百分数）判定同上P/T：体现测量系统的再现性R&R：体现测量系统的重复性指标取得不用计算，用专用工具，只要取得真实可靠的系统数据，就能有效得知测量系统可靠与否测量的最小刻度应该大约占产品公差和流程变差的十分之一左右，其中二者哪个大取哪个进行计算。测量系统抽样要具有代表性 明显合格明显不合格不能确定是否合格抽取数据样品真值以专家检测评价视为真值测量系统数据抽样不能低于30个真实、有效数据要随机化测量，避免主观意志影像测量系统，并造成测量结果变差增大Kappa是用来去除偶然产生的影响因素Kappa0.9:非常好，基本没有偶然因素0.7Kappa0.9:可以接受，有偶然因素但作用不明显，系统有待改进Kappa0.7:该偶然因素影响显著，不可忽略谢 谢！