六西格玛理论讲义(184)页.ppt

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1、第五章 6Sigma理论内容安排Part16Sigma概述Part26Sigma品质策划Part36Sigma产品设计Part46Sigma测量Part56Sigma统计方法Part66Sigma品质突破策略Part76Sigma实施案例讨论思考题Part16Sigma概述一、6Sigma的涵义二、6Sigma的基础——变量/数据/问题三、6Sigma与客户/可靠性/周期时间/品质成本四、对6Sigma的进一步理解一、6Sigma的涵义6Sigma的研究内容6Sigma是一个统计测量基准6Sigma是一

2、种工作策略6Sigma的研究内容发展链条:个人特定组织业务的增长客户的满意程度产品和服务的品质、价格和交付状况组织的过程能力过程因受各种因素影响而产生的非预期变异6Sigma的研究内容6Sigma是研究过程变量与过程能力间相互关系的科学通过对过程能力的测量,确定过程所处的状态,再通过比较分析,找出影响过程能力的主要变量,用过程优化方法找出其变化规律,再对其予以消除或控制连续的测量分析改善控制循环过程能力不断提高,最终达到6Sigma水平6Sigma是一个统计测量基准6Sigma测量标尺

3、提供给一个精确测量自己产品、服务和过程的“微型标尺”知道自己的努力方向和如何才能达到此目的共同的测量指引是“每单位缺陷数”。在这里,单位代表了许多东西,如组件、原材料、表格、时间段、产品等6Sigma是一种工作策略怎样改善品质,降低成本,提高客户满意度一种业务方法,能使工作更精确,使我们在做任何事时将失误降到最低发现和避免不利因素,Sigma值上升,导致过程能力的改善和缺陷的减少或消除6Sigma与PPM的对应关系二、变量/数据/问题变量研究数据问题变量研究变量的定义变量的分类过程能力与变量控制变量的定

4、义Y=f(x1,x2,…,xn)Y为过程能力x1,x2,…,xn为影响过程能力的各种因素,为自变量过程能力与变量控制①80/20规律②变量的选择因变量(Y)的选择基于问题状况及研究目标而确定,如研究的目标是提高过程首次通过率,则选择的Y应为YFT&PPM自变量(x)的选择(试验因子)自变量(x)的选择重复因子用于调整因变量特性到所希望或特定水平的自变量,可被实验者建立和控制,又叫调整因子控制因子其现存设置可被实验者确定并相对容易预测或控制的变量,目的是降低成本和对因变量特性的敏感度噪声因子其现存设置可被

5、确定但不容易控制或预测,在正常过程运作时这类变量会引起因变量的严重偏差背景变量其存在很难确定且不容易预测或控制。其影响明显表现在处理(within)中而非处理之间(between),会引起随机偏差数据测量分析水平的确定(由低到高)实例分析水平的确定①只凭经验进行分析,从不需数据②收集数据,但只是看看数字大小③收集数据并用其画出控制图④用描述统计和调查数据⑤用描述统计和推断统计实例千分尺测得一工件尺寸①数据列表②数据分类根据一定规则将上表尺寸分为-1,0,1。-1代表测量值小于4.976,0代表测量值等于

6、4.976,1代表测量值大于4.976③推移图表示两类不同的数据④用从小到大排序方式画出其分布及走势①数据列表②根据一定规则将上表尺寸分为-1,0,1③推移图表示两类不同的数据④数据分布及走势问题问题的转化问题的性质问题解决流程问题表述问题解决问题解决流程实际问题统计问题解决统计问题解决实际问题问题解决流程例实际问题:波峰炉焊接直通率低转化成统计问题:平均值偏离目标值统计问题解决:找出主要变量为松香比重偏低实际问题解决:安装自动控制器以及时补充松香,达到理想焊接效果问题表述三、客户/可靠性/周期时间/品

7、质成本6Sigma关于客户与供应商关系的描述品质和周期时间的描述品质和可靠性品质和成本客户与供应商关系客户与供应商相互作用品质和周期时间降低过程周期时间的因素理论周期时间降低过程周期时间的因素(1)搬运(2)检查(3)测试(4)分析(5)等待(6)延迟(7)存贮(8)调整理论周期时间理论周期时间的定义实际周期时间与理论周期时间的关系理论周期时间的定义没有等待、停留或放置地完成所有过程所需的过程时间在过程操作中,任何时间产生的不良均会在检查、分析、测试、修理上附加周期时间这些无附加值的操作也需要设备、物料

8、、人员和场地,所以当缺陷上升时,成本上升实际周期时间Ttotal=Tmin+Tinsp+Ttest+(1-YRT)Tinsp+DPU(Ttest+Tanaly+Trepain)+Tqueue其中:Ttotal=总的周期时间Tmin=理想周期时间Tinsp=检查时间Ttest=测试时间YRT=全过程通过率DPU=单位产品缺陷率Tanaly=不良分析时间Trepain=不良修理时间Tqueue=等待时间WIP(WorkinProcess)=生产

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