synergy2000 spc技术与六西格玛应用集成

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1、在六西格玛管理中整合Synergy2000™SPC技术Motorola公司在19世纪80年代中期提出了6西格玛管理概念。6西格玛是以大量数据和事实为基础，借助数理统计技术，追求完美的质量管理方法，将“顾客满意”放在第一位，强调“倾听顾客的声音”、消除错误、减少损耗、避免重复劳动、持续改进等等。很多世界卓越的企业在管理实践中成功实施6西格玛，取得了令人瞩目的成就。例如GE、柯达、索尼、3M、联邦快递、强生等等，他们对6西格玛的成功演绎，也使他们成为了行业的标杆。西格玛是希腊字母σ的音译，统计学用来表示标准

2、偏差，即数据的分散程度。对连续计量型的质量特性，用“σ”度量数据总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。6西格玛管理的最终目标是尽可能的接近零缺陷，这不但可以极大地提高顾客的满意程度，而且可以大量地减少由于补救缺陷等引起的成本和生产周期的浪费，而这种浪费在一般水平（3西格玛水平）的企业中大约占销售额的25%—40%。一个企业如果仅仅是将其质量水平从3个西格玛提高到4个西格玛，就将合格率从93%提高到了99%，这是个什么概念呢？对照表1可以看到，原来每百万单位的产品中有67000个不

3、合格品，而现在仅仅只有6000个。实施6西格玛管理的核心是DMAIC过程方法，即Define（定义）—Measure（测量）—Analyze（分析）—Improve（改进）—Control（控制）。它有别于其它的质量管理方法，是依据严格的数据采集和统计分析，找出误差的根源，并寻求消除这些误差的方法，根据顾客的要求来确定的管理活动。那些对产品(即输出变量)有影响的过程参数、量化的客户需求、现有的质量水平、用户对改进后的预期效益等等，在6西格玛管理中需要的数据，都必须精确地采集、分类、归组，以便分析和持续改

4、进。一旦决定该测量什么，6西格玛小组就必须制定相应的“数据收集计划”。并计算和量化实际业务中的各种事件，最终通过过程流程图，因果图，散布图，排列图等多种统计图表来整理分析数据。戴明在“系统观”中认为，通常公司会因为低效率的过程而损失15%到20%的收入。6西格玛小组鼓励在始终精确收集和记录的基础上，使用尽可能简单容易的方法达到产品质量控制，这有很多工具支持DMAIC，其中包括SPC，Synergy2000统计过程控制（SPC）软件也就是其中之一。Synergy2000通过实时的数据收集、实时更新的图表、

5、动态分析、监控和生成报告，帮助企业精细调整过程，是一个完善6西格玛管理的理想软件包。给出6西格玛数据规则，Synergy2000就可以通过标准的方法帮助用户管理整个企业的过程信息。通过DataBank和DataTable对数据流进行结构化管理，Synergy2000能够在同一过程中管理计量型和计数型两种不同类型的数据。使用Synergy2000，不需要去关心哪个数据文件关联哪个零件或者过程，只要这个零件一被定义（根据它的测量方法和观察特性），软件就会将产生的观测数据送到正确的DataTable中，用户可

6、以任意编辑这些数据来形成过程“快照”或是生成全面摘要、客户化定制各类报告。Synergy2000中强大的查询工具让用户可以追踪数据来自哪台机器、操作者是谁、班次、批号，采集的时间、日期，矫正措施——事实上可以查到任何他们希望得到的标准记录，追踪的问题和核查的踪迹也立即会生成记录。相对来说，数据表往往不能很明确说明过程的状况，而SPC图表则有效地将数据直观的表达出来，这种直观的表现形式可以帮助我们采取正确的矫正措施、产生正确的结论、提供决策的依据。图1：Synergy2000过程能力研究说明了过程相对于工

7、程公差的（见图1）居中能力。注意±3σ和±6σ界限的关系和界限说明。表2，列出了Synergy2000中的图表选项，以及各自的主要功能。SPC分析工具VariablecontrolchartsX-bar&R(或X-bar&S、X-bar&MRorMedian&R)显示有控制(计量型数据控制图)限、数据点、时间和日期、样本大小、样本极差等等。AttributecontrolchartsC、P、nP、U和DPMO图选项有控制限、时间和日期、样本大小等等。（计数型数据控制图）Runcharts按照使用者的设定

8、规范趋势，顺序显示某个过程的观测数据。（运行图）Histograms将计量型数据排列显示，配以曲线、平均值、标准差、偏离度、峰度、卡方、不合格PMM、高于规范百分比、低于规范百分比（柱状图）和其他一些有用的值。Capabilitystudies显示规范、计算或估算标准差、±3σ、±6σ界限、Pp、Ppk、Cp、Cpk、Pc(Cr)、Cpm、Zu、Zl值、损失函数和其他。（过程能力分析）Singleand将过程影响因素等计数型数据按照成本或（