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1、SixSigma綠帶人員培訓教材目錄6Sigma第二章企業導入6Sigma的過程第三章6Sigma項目選擇(Define)(Measure)(Analyze)(Improve)(Control)第九章企業文化的變革與展望附錄一統計表附錄二參考案例SixSigmaGreenBelt課程6σMS2NPI開發部引言歡迎您參加6Sigma綠帶課程!當您完成此課程,您將具備6SigmaGreenBelt(綠帶人員)資格.在推動6Sigma的過程中,主要是擔任BlackBelt(黑帶人員)助手的角色;運用改善工具與方法,使各項改善項目能順利
2、展開.第六章分析(Analysis)DMAIC目錄1.呈現數據資料2.鑒別潛在原因3.進行比較4.確認根本原因目標使項目團隊能更詳細的將搜集的資料,利用工具與方法呈現數據,去找出問題的根本原因﹐尋找改善的機會。學習DMAIC中,分析階段的步驟與方法分析原因*分析問題的主要原因*確定測量的方式*監別CTQ*解決問題的最佳改善方案*維持改善的成果界定(D)測量(M)分析(A)改善(I)控制(C)第六章分析(Analysis)1.呈現數據資料2.鑒別潛在原因3.進行比較4.確認根本原因利用己搜集到的數據與資料,根據其特性呈現,進行分析
3、.並找出其要因呈現數據資料進行比較鑒別潛在原因確認根本原因如何進行分析分析工具運用觀念1.必須確認問題點在哪里2.了解數據之特性(計數或計量)3.選擇適合的解析工具4.正確地判斷圖形所表示的意義5.針對其意義決定下一步的動作分析工具使用時機1.觀察因果關系的關聯性或兩個因素之間的關系。─散布圖2.整理原因結果之關系─因果圖(魚骨圖)3.考慮事物的平均與變異特性─直方圖﹑控制圖4.運用數據與時間的比對,來看出整體過程的趨勢─運行圖﹑控制圖5.從影響較大的2~3項顯示并采取措施─柏拉圖6.根據事實﹑數據顯示圖形─查驗表﹑柱狀圖﹑雷達
4、圖﹑箱形圖…一﹑數據資料的呈現方法描繪數據的四種方式畫出數據的圖形直方圖(分布)運行圖(波動)箱形圖(分散度)直方圖何謂直方圖容易看出計量值的數據分配情形直方圖原則*研究短期的變化*確定分布為何*尋找明顯的原因*搜集50-100個連續的數據-最好是取來自於同一來源范例-直方圖分析1公司所進料之噴嘴對口零件,其內徑規格32.5~33.5mm,今按隨機抽樣抽樣取100個樣本,在25℃測定值如附表,制作直方圖並計算制程能力范例-直方圖分析1范例-直方圖分析1范例直方圖分析2例:記錄機車里程計的不良,根據資料請分析缺點數據的分布狀況與外
5、型1.選擇檔案theWorksheet“EXH_QC.MTW”2.選擇Graph>Histogram范例-直方圖分析23.在GraphVariables選“Faults”。4.選擇ok范例-直方圖分析2直方圖的三個特徵集中離散外形集中趨勢和分布集中態勢-平均數離散態勢-全距(最大值-最小值)-標准方差集中和離散視覺估計平均數解釋“外形”*異常值*多峰*偏態異常值位於分布之外的點﹐即是表明存在特殊的原因多峰不同的峰代表不同的群體-來源-時間長度-操作員-……等多峰分解可能包括的多個過程機器或位置不同批料或材料來源不同很多人同時進行
6、同一個過程過程不穩定,造成有兩個過程的假象自然偏態測量有一個自然的“停止點”變化傾向於發生在一個方向上-ppm-交貨周期人為偏態截尾由分類而引起的偏態看上去像一個“被截斷的鍾形曲線”超出規格的單元被檢驗員剔除了WorkshopKC公司所進料之關鍵零件,其規格為130~160,今隨機抽樣60個為樣本,測定值如附表,請制作直方圖箱形圖(盒須圖)何謂箱型圖呈現資料數據分布特性及異常點分布箱型圖原則使用在呈現資料數據分布特性了解數據分配情況可辨別數據是否有異常點可比較2個或多個過程箱形圖*偏離值最大值75百分位(Q3)中位數25百分位(
7、Q1)最小值箱形圖箱形圖解讀中位數:所有數值排列順序后的中間位數值75百分位數(Q3):所有數值排列順序的3/4位數值25百分位數(Q1):所有數值排列順序的1/4位數值最大值:小於Q3+1.5(Q3-Q1)數據的最大值最小值:大於Q1-1.5(Q3-Q1)數據的最小值偏離值:假如數值小于Q1-1.5(Q3-Q1)或大於Q3+1.5(Q3-Q1),則為偏離值范例-箱形圖分析180℃時噴頭之內口徑數據:依據內口徑25℃與80℃的數據,應用箱形圖分析比較范例-箱形圖分析1258033.533.034.0改善前＊＊＊＊＊＊＊＊溫度范例
8、-箱形圖分析2例:男性與女性測心記錄Pulse2,請以箱形圖比較之1.選擇檔案theworksheet“PULSE.MTW”2.選擇Graph>Boxplot>WithGroups范例-箱形圖分析23.在Graphvariables欄,輸入pulse2,在Cat
