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分 析
通过对预备因子的分 析找到主要X因子
Y,X
Pareto: 为了导出对问题核心Issue事项而使用的Tool，
一般是80％的问题因20％的Issue问题而发生。
改 善
致命少数因子的明确化 改善成果的维持及对 CTQ项目的管理
Y,X
Process Mapping:
用于调查情报的流程 和把Process文字化明确改善而使用的Tool。
3.15 2.83
0
Cpk
Cpm
2.83
*
15.05
15.10
15.15
15.20
15.25
Exp. "Overall" Performance PPM < LSL 15.77 PPM > USL 1.82 PPM Total 17.59
0
1
2
Overall Capability
Pp
PPU PPL
1.47
管 理
关注焦点
X
Control chart
Logic Tree： 把引起问题的因子根据MECE原
X1……XN 独立变量（Xs） 输入原料 管理对象 原因
Y=F（Xs） Y
则分类表示出来，因子既包含全体，又互相不重复。
反应变量 从属变量（Y） 输出产品 X 现象 结果
Within Overall
Mean
15.1447
Sample N 30 StDev (Within) 0.0111457 StDev (Overall) 0.0227453
ZST=3*CP 6 ZLT=3 * PPK
Potential (Within) Capability
Cp
CPU CPL
2.99
基础统计
6 的意义
达到 Six Sigma 以后，每一百万台不良有 3~4个不良品，几乎达到完美的水平。 根据顾客的要求外部制定 CTQ，达到顾 客完全满意。 只有高品质才能创造低成本。 不认可99%。 依赖于不生产不良品的过程。
GB理论复习
6 的活动目标
•平均值移动到目标值 •减小散布 •Cp=2, Ppk=1.5 •Zst=6, Zlt=4.5
CTQ：
Critical To Quality
对产品的性能、功能、安全性等重要品质有致命影响 的核心特性值。
定义&测量阶段
不管数据的种类，在短时间相同作业条件下收集的Sample群。
GB理论复习
群内变动与群间变动的区别
群内变动（White Noise） •工程一般原因引起 •现技术水平无法控制 •影响到散布 •群间变动（Black Noise） •工程特殊原因引起 •可以发现原因并控制 •影响平均值偏离目标值 •用ZSHIFT表示 •代表管理水平
2.0
C3
A
LSL USL LSL USL
B
Average: 15.1447 StDev: 0.0225501 N: 30
Anderson-Darling Normality Test A-Squared: 0.280
P-Value: 0.618
ZSHIFT 管理 1.0
0.5 Good
1.5
C
LSL USL LSL
1.54 1.39
Observed Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 PPM Total 0.00
Exp. "Within" Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 PPM Total 0.00
Ppk
1.39
QFD:
Quality Function Deployment
定 义
Baidu Nhomakorabea
Y
把核心顾客的要求事项转化成技术性的要求事项，再 从技术性的要求事项中抽出改善对象项目CTQ的Tool。
测 量
通过对现象分析的 问题与Y的明确化
Y
FMEA:
Failure Mode and Effects Analysis
明确化在产品设计阶段可发生的预想问题，为了定顺 序而使用制定对故障MODE应采取的Action Tool。
Poor
ZST 技术
3
4
5
Good
ZSHIFT=ZST - ZLT
定义&测量阶段
离散型工程能力计算
Defect：缺陷或不良 Opportunity：Defect在每个单位 上发生的机会 Unit：测量的最小单位 DPU = Defect Per Unit 一个 Unit中存在的Defect的个数。 DPO = Defect Per Opportunity 一个Unit存在的机会数和相关Unit中 Defect的个数。 DPMO = Defect Per Million Opportunities DPO x 1,000,000，可转换为Sigma Scale YFT = First Time Yield 不经过再作业个别工程的收益 YRT = Rolled Throughput Yield 工程当中不经过再作业合格的收益 提示Zero Defect的可能性的提示 YND = Normalized Yield 连续工程的平均收益
连续型工程能力计算与向后改善方向
Normal Probability Plot
.999 .99 .95 .80 .50 .20 .05 .01 .001
15.10 15.11 15.12 15.13 15.14 15.15 15.16 15.17 15.18 15.19
Poor 2.5
Probability
x
x
n
i
15 16 17 18 19 17 5
x
x
i
2
n 1
4 11 4 10 5 1 2
6总论
DMAIC 5 Step
活动阶段 活动内容
定义问题领域
GB理论复习
名词解释
活动中心 主要工具 Process Mapping Logic Tree Pareto Analysis QFD & FMEA Gage R&R 工程能力分析 RTY Graph Analysis F-Test, T-Test, ANOVA Regression Chi Square DOE
D
USL
A - 工程管理不好，技术不足。 B - 工程管理不好，技术优秀。 C - 工程管理优秀，技术不足。 D - 世界一流水平。
Process Capability Analysis for C3
Process Data USL 15.2500 Target * LSL 15.0500
LSL
USL
有理数群 Rational Subgroup
Subgroup内只存在群内变动，
Subgroup间只存在群间变动。 可以区分长期和短期工程能力。
一般收集30个数据，Subgroup数是6，Subgroup Size是5。
根据5M1E收集有理数群。人员、机器、材料、方法、测量和环境。•用ZST表示
•代表技术水平
正态分布的特征
6 的参数
平均值 中央值 最频值 标准偏差 四分位数 范 围
中心值
散布
6 的参数计算
呈钟型分布 中间频率高，两边频率低 左右对称 一般情况下的分布 遵循68-95-997原则 寿命实验的数据不遵循正态分布 给出一组数据，计算他们的平均值和标准偏差 15，16，17，18，19
