Measure-测量阶段目录 1. Measure System Analysis 2. Capability Analysis 测量系统分析 Measurement System Analysis 测量系统分析能力分析 3. Process Mapping 过程图 4. Cause and Effect Analysis 失效模式与后果分析 6. M Phase Roadmap M阶段路径图 Introduction to Six Sigma 1 因果分析 5. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA https://www.doczj.com/doc/6419021633.html, The Importance of Measurement System 测量系统的意义Measurement System Analysis 测量系统分析方法 There are two types of measurements No two things are exactly the same, but even if they were, we would still get different values when we measure them. 没有两个东西是完全相同的, 但是即使是, 我们测量时仍然会得到不同的值。 The implementation of 6 Sigma requires the use of a treat a mount of data. The success of 6 Sigma depends a lot on the quality of the data. A great amount of data are needed for SPC, sample inspection/ test, reliability study, regression analysis and DOE. To obtain reliable data of good quality, we need to understand and analyze the measurement system that produces the data. 在6σ管理中，数据的应用是极其频繁和相当广泛的。6σ方法的成败与效益，在很大程度上取决于所使用数据的质量。无论是过程控制、抽样检验，可靠性，还是线性回归，试验设计等都要使用数据。为了获得高质量的数据，需要对产生数据的测量系统有充分的了解和深入的分析。测量内容有两种形式• Attributes 计数值 / 定性值– Data cannot be adequately described on a continuous scale 数据不能以连续的标尺描述– Pass / Fail, Good / Bad 通过/不通过，好/坏• Variables 计量值 / 定量值 Different approach will be used for each type of measurement 计数值和计量值必须用不同的方法处理– Data can be described on a continuous scale 数据可以用连续的标尺来描述 Introduction to Six Sigma 3 4 Introduction to Six Sigma Attribute Terminology 计数术语• Attribute Data : 计数型数据– Qualitative (go/no go data that can be counted for recording and analysis 可用作记录或分析的定性数据（通常为合格/不合格） Attribute Measurement System (AMS: 计数型测量系统– A measurement system that compares a product to a standard and accepts the product if it meets the standard. 将每一产品与标准对比，如果符合标准的要求则接受。– Can be inspected by an inspection or by using a go/no go gauge 可由检验员或合格/不合格量规来实施检查 Screen:筛选– 100% inspection
using an AMS 用计数测量系统百分百评价产品 Introduction to Six Sigma 6 Attribute Measurement Systems 计数型测量系统• • Introduction to Six Sigma 5 M01-1
Attribute Terminology 计数术语• Screen Eff ectiveness: 筛选效率– The ability of the AMS to discriminate good from bad AMS 区分合格与不合格产品的能力 Customer Bias : 客户偏好– Screening criteria is too tight: Good product is being rejected 筛选标准太严格：合格产品被拒收 Producer Bias : 生产者偏好– Screening criteria is too loose: Defective product is being accepted 筛选标准太宽松：不合格产品被接收 The Purpose of Attribute R & R 计数值R&R的目的• To understand if workers across all shifts, machines and lines use the same criteria to determine “pass” or “fail” 确定各班次、各机器、各流水线的检验员是否用同一标准区分合格与不合格• To quantify the ability of inspectors or gauges to repeat their inspection results and conclusions 量化测量者或测量仪器是否能正确重复检验结果的能力• • Introduction to Six Sigma 7 8 Introduction to Six Sigma The Purpose of Attribute R & R 计数值R&R的目的• To understand the level of conformance to a standard 确定检验员/量仪符合标准的程度，包括：– The frequency where inspectors ship truly defective product (Producer Bias 检验员接受不合格产品的概率– The frequency where inspectors do not ship truly acceptable product (Customer Bias 检验员拒收合格产品的概率 Introduction to Six Sigma 9 The Purpose of Attribute R & R 计数值R&R的目的• Identify the following: 识别以下各项– Training need (Individual(s or for all 培训需求 (个别或全部检验员–The lack of documented procedures or control plans 缺少程序或控制计划– Whether standards are clearly defined 标准没有清晰定明– Adjustment or correlation of gauges 量仪需要调整或进行相关对比 Introduction to Six Sigma 10 Points for Attribute Measurement Systems 计数测量系统应注意事项• Attribute data is normally generated from screening of product 计数值通常在筛选产品中产生• 100% product screening is conducted when the process is incapable of meeting the required acceptable level 100%产品筛选通常是在过程不能以高比例生产合格产品时, 实施• As a result, many borderline products (both good and defective may occur 因此，将生产大量的边界产品（合格或不合格产品 Introduction to Six Sigma 11 Points of Attention for Attribute
Measurement Systems 计数测量系统应注意事项• Variation exists in any measurement system, inspection and operational process. This will lead to the acceptance of truly defective products or rejection of truly acceptable products. 很多测量系统、检验和运作过程都存在变异，这导致大量合格产品的拒收或大量不合格产品的接受 As a result, we should focus on improving the process capability and not on improving the screening systems 因此我们应该将重点放在改进系统能力而非完善筛选系统Introduction to Six Sigma 12 M01-2
The Methods for Conducting Attribute R&R 计数R&R方法 1 Select a minimum of 30 products from the process 从过程中选取至少30件产品 There will be products in the study where they are 在我们选出做分析的产品中应包括下列产品： - Defective 不良品 - Defect free 无缺陷产品 Marginal cases 边缘产品 The Methods for Conducting Attribute R&R 计数R&R方法 3 Let the inspectors, independently and in random order, inspect the products and determine whether they pass or fail. Repeat this process 让每位检验员独立以随机的次序检验这些产品并确定合格与否,重复。 4 Enter the data into the Attribute R&R. Excel spreadsheet or Minitab to calculate the effectiveness of the AMS 将数据输入至 Attribute R&R. Excels 工作表或Minitab报告MSA 的有效性 5 Record the results and review the process. 记录结果。如需要采取恰当的措施修正检验过程 6 Prepare the study to verify the action taken. 重新进行分析，以验证修正措施Introduction to Six Sigma 14 2 Select the inspectors (who should be qualified and experienced and the gauges 挑选检验员和量仪。检验员应具有经验和资格Introduction to Six Sigma 13 Attribute R&R – Worksheet 计数R&R—方法1 利用Excel表 Appraiser Score=检查员自身一致次数/总次数 Score vs. Attribute = 检查员检测结果与已知标准相符的次数/ 总次数 Screen Effective Score=所有检查员有一致性的次数/总次数 Screen Effective Score vs. Attribute= 所有检查员与标准相一致次数/总次数 Known Population Sample # Attribute Definition of Terminology for Attribute R&R Excel Spreadsheet 例题解析• • % Appraiser Score is the consistency within one person. 检验员的评分 (% Appraiser Score 评价的是个人的一致性 (重复
性 % Score vs. Attribute is a measure of how well the operator’s evaluation agrees with
that of the “expert”. 检验员评分比较标准 (% Score vs. Attribute 评价的是检验员和“专家”评价相符的程度。 Screen % Effective Score is a measure of how well the inspectors agree with each other. 检验员之间的有效评分 (Screen % Effective Score 越接近 100% 越好 ! 评价的是检验员之间的一致性 (再现性 Screen % Effective Score vs. Attribute is an overall measure of consistency between inspectors and agreement with the “expert”. 检验员之间有效评分再比较标准 (Screen % Effective Score vs. Attribute 综
合评价全部检验员和专家的一致性 inspector# 1 Try #1 Pass Pass Fail Fail Fail Pass Fail Pass Pass Pass Pass Pass Fail Fail inspector# 2 Try #1 Pass Pass Fail Fail Pass Pass Fail Pass Pass Fail Pass Pass Fail Pass inspector# 3 Try #1 Fail Fail Fail Fail Fail Pass Fail Pass Pass Fail Pass Pass Fail Fail Y/N-1 Agree N N N Y N Y Y Y Y N Y Y Y N
Y/N-2 Agree N N N Y N Y N Y N N Y Y Y N Try #2 Pass Pass Fail Fail Fail Pass Fail Pass Pass Pass Pass Pass Fail Fail Try #2 Pass Pass Pass Fail Fail Pass Fail Pass Pass Fail Pass Pass Fail Fail Try #2 Fail Fail Fail Fail Fail Pass Fail Pass Pass Fail Pass Pass Fail Fail 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Pass Pass Fail Fail Fail Pass Pass Pass Fail Fail Pass Pass Fail Fail • • % APPRAISER SCORE 100% 78.57% 100% % SCORE VS. ATTRIBUTE 78.57% 64.29% 71.43% SCREEN% EFFECTIVE SCORE SCREEN% EFFECTIVE SCORE VS. ATTRIBUTE 57.14% 42.86% Introduction to Six Sigma 15 16 Introduction to Six Sigma Guidelines for Selecting MSA Samples MSA样本指南• Usually about 30 samples, 2-4 inspectors (if several inspectors use the gauge, 2-3 trials
通常需要大概 30 个样本，2-4个检验员（如果多个检验员使用量仪），2-3次检验• Depending on the purpose of the study 1 or more gauges will be used 根据研究的目的，可用1个或多个量仪• Select enough samples such that number of samples x number of inspectors/gages >15 一般来说，选择足够的样本使样本数目 x 检验员数
目/量仪数目> 15。 Attribute R&R –Using Minitab 计数R&R—方法2 利用Minitab
打开：“Attribute MSA.mtw” 统计质量工具属性一致性分析 SAMPLE SELECTION 样本选择 Option 1: if process variability is unknown, the samples selected should cover the full range of the normal process/product variation (to get TV 选择1: 如果过程变异
未知，样本应包含正常过程/产品变异的全部范围（以获得TV） Option 2: if
process variability is known, the samples selected should uniformly span beyond the width of the specifications. 选择2: 如果过程变异已知，样本应在规格范围内平均分布。 Introduction to Six Sigma 17 * 18 Introduction to Six Sigma M01-3
Attribute R&R –Using Minitab 计数R&R—方法2 利用Minitab 评估一致性研究日期: 报表人: 产品名称: 其他: Attribute R&R –Using Minitab 计数R&R—方法2 利用Minitab y 的属性一致性分析检验员自身评估一致性 # 检 # 相验数符数 14 14 14 11 14 14 检验员自身 100 90 80 百分比 70 60 50 40 1 2 检验员 3 百分比 95.0% 置信区间百分比检验员与标准 100 90 80 70 60 50 40 1 2 检验员 3 95.0% 置信区间百分比检验员 1 2 3 百分比 95 % 置信区间 100.00 (80.74, 100.00 78.57 (49.20, 95.34 100.00 (80.74, 100.00 # 相符数: 检验员在多个试验之间，他/她自身标准一致。每个检验员与标准评估一致性 # 检 # 相验数符数 14 11 14 9 14 10 95 % 置信区百分比间 78.57 (49.20, 95.34 64.29 (35.14, 87.24 71.43 (41.90, 91.61 检验员 1 2 3 # 相符数: 检验员在多次试验中的评估与已知标准一致。 Introduction to Six Sigma 19 20 Introduction to Six Sigma Attribute R&R –Using Minitab 计数R&R—方法2 利用Minitab 评估不一致 # pass # fail 检验员 / fail 百分比 / pass 百分比 # Mixed 百分比 1 2 28.57 1 14.29 0 0.00 2 1 14.29 1 14.29 3 21.43 3 1 14.29 3 42.86 0 0.00 # pass / fail: 多个试验中误将标准 = fail 者一致评估为 = pass 的次数 # fail / pass: 多个试验中误将
标准 = pass 者一致评估为 = fail 的次数 # Mixed: 多个试验中所有的评估与标准不相同者。 Attribute R&R –Using Minitab 计数R&R—方法2 利用Minitab .所有检验员与标准评估一致性 #检 #相 95 % 置信区验数符数百分比间 14 6 42.86 (17.66, 71.14 Lower bound must be≥80% # 相符数: 所有检验员的评估与已知的标准一致。检验员之间评估一致性 # 检验数 14 # 相符数 8 95 % 置信区间 (28.86, 82.34 百分比 57.14 结论:测量系统不能接受! # 相符数: 所有检验员的评估一致。 Introduction to Six Sigma 21 22 Introduction to Six Sigma Variability of the Measurement System 测量系统的波动• The variability of the measurement system is mainly due to the variation of the operation and the gauge. In order to assess the variation of the operation and the gauge, the operation will measure some parts by using the gauge. The variation of the parts being measured will also affect the result. Therefore we need to study the variation
of the parts. 测量系统的波动主要是由于量具和检验员的变化引起的。为了考察量具和检验员的波动程度，常常要选用一些零件或产品让检验员使用量具去测量。因此零件间本身的变异对测量结果也有影响，故还要考察零件间的波动； If the variability of the measurement system is mainly due to the variation of the parts, then the measurement system is considered to be in good condition. If the variability of the measurement system is mainly due to the variation of the inspector and the gauge, then it is not in good condition. 如果测量系统的波动来源主要是零件间的变异，则测量系统状况良好。反之，测量系统的波动主要是由于量具和检验员的变异引起的，则测量系统状况不良； Gauge R&R is to determine the proportion of each variation as to the overall variation as that the condition of the measurement system can be evaluated. Gauge R&R 主要分析各种波动在测量系统总波动中的百分比，从而判别测量系统的状况。 Introduction to Six Sigma 24 Variable Measurement System 计量型测量系统• • Introduction to Six Sigma 23 M01-4
Exercise : Accuracy vs Precision 准确度和精密度• Suppose we have a reference material with a ‘true’ hardness of 5.0. 假定材料的硬度的“真值”是5.0 – Method 1 gives the following readings: 方法1得到的读数为： 3.8, 4.4, 4.2, 4.0 – Method 2 gives the following readings: 方法2得到的读数为： 6.5, 4.0, 3.2, 6.3 Which method is more accurate? 哪种方法更准确？--多次测量求平均 Which method is more precise? 哪种方法更精密？--可以加系数修正 Which method do you prefer? Why? 你倾向哪种方法？为什么？ Introduction to Six Sigma 25 Discrimination (Resolution 鉴别（分辨率）The number of decimal places that can be measured by the system. Units of measure should be at least one-tenth of the units of measure of product or process specification. 系统可测量的小数部分的位数。测量的增量至少要达到产品或过程规格宽度的十分之一A B • • Which rules should be used to measure the process with the above distribution? 应该使用哪一把尺测量具有上述分布的过程 Introduction to Six Sigma 26 • Linearity 线性度 A measure of the variation in Accuracy or Precision over the range of measurement of the instrument. 测量仪器准确度或精密度在仪器量程内的变异Guage1:Problem with linearity 量仪1：线性度有问题 y=x Measure Value 测量值
Repeatability 重复性• Repeatability: The variation in the measured values when the same characteristic of the same part is measured repeatedly for many times by using the same gauge. It is also known as Gauge Repeatability or Measurement System Repeatability. 由同一个测量系统，多次重复测量同一零件的同一特性时，所获得的测量值的变异称为量具的重复性，或称为测量系统的重复性，简称重复性； A good measurement system should have a good repeatability. That mean the variation between repeated measurement is very small. 一个好的测量系统应具有很好的重复性，也就是它的重复测量值的变异是很小的； Repeatability 重复性 Guage2: Problem with linearity 量仪2：线性度有问题 y=x Measure Value 测量值 Gauge 3: No problem with linearity 量仪3：线性度没问题 Measure Value 测量值 y=x • Accuracy varies over Range of measurement 准确度改变 Precision varies over Range of measurement 精密度改变 True Value 真值 True Value 真值 True Value 真值 1st Measurement 第一次测量 2nd Measurement 第二次测量 Introduction to Six Sigma 27 28 Introduction to Six Sigma Precision : Repeatability 精度 : 重复性• Repeatability 重复性 : The inherent variability of the measuring gauge 测量装置的固有变异• Variation that occurs when repeated measurements are made of the same variable under similar conditions: 对同样的变量在相似条件重复测量时的变异– Same inspector 同一检验员– Same set-up 同一设置– Same gauge 同一量具– Same environment 相同的环境条件– Short-term 短期• Estimated by the pooled (average standard deviation of the distribution of repeated measurements 用重复测量的分布的平均标准差来估计Precision : Repeatability 精度 : 重复性• Repeatability: The varianc e between repeated measurements when the same characteristic of the same part is measured repeatedly by the same inspector using the same gauge. It is also known as test- retest error, used to assess short term variation. 重复性: 对同一部件的同一特性由同一个人使用同一测量仪器的连续测量间的方差。也称为测试-再测试误差（test - retest error）; 用来估计短期测量变异. 实际值 True Value 真值真值σ 2total = σ 2 product + σ 2repeatibility + σ 2reproducibility Introduction to Six Sigma 29 Good Repeatability 好的重复性 Poor
Repeatability 差的重复性2 repeatibility σ 2 total = σ 2 product + σ Introduction to Six Sigma 30 +σ 2 reproducibility M01-5
Reproducibility 再现性• Reproducibility: The variation in the average measured values when different measurement systems are used to measure the same characteristic of the same part repeatedly for many times. It is also known as Gauge Reproducibility or Measurement System Reproducibility. 由不同测量系统测量同一零件的同一特性所得重复测量的均值的变异，称为量具的再现性，或称为测量系统的再现性，简称再现性； Measurement System Metrics 测量系统指标 Measurement System Variance 测量系统方差: σ2meas = σ2repeat + σ2reprod Primary output of Gauge R&R analysis 量仪R&R分析的基本输出 Measurement System A 测量系统A Measurement System B 测量系统B Reproducibility 再现性 Introduction to Six Sigma 31 32 Introduction to Six Sigma Precision: Reproducibility 精度 : 再现性• Reproducibility再现性: The variation that occurs when the same characteristic of the same part is measured repeatedly under different conditions. 不同条件下同一测量时的变异– Different inspectors 不同的操作人员– Different set-ups 不同的设置– Different gauges 不同的量具– Different environment 不同的环境条件– Long-term measurement variation 长期测量变异 Estimated by the standard deviation of the averages of measurements from different measurement conditions 用不同测量条件下的测量平均值的标准差来估计Precision: Reproducibility 精度 : 再现性 Reproducibility: The standard deviation of the averages of the measurements made by different persons, machines, tools, etc. when measuring the same characteristic of the same part 再现性:由不同的人员、不同的机器、不同的工具等对同一部件的同一特性的测量平均值的标准差。实际值检查者A True Value 真值检查者B 检查者C 检查者A 真值检查者B • Good Reproducibility 好的再现性 Poor Reproducibility 差的再现性σ2 total = σ 2 product + σ 2 repeatibility + σ 2 reproducibility Introduction to Six Sigma 33 34 Introduction to Six Sigma Stability 稳定性 A Measure of the Difference in Accuracy Over Time 准确度随着时间而产生变化的测量• Measurement System Metrics 测量系统指标 The measurement system variation is compared with the product specification or the process
variation to determine whether the measurement system is “good” or “bad” . Important to Customer 确定测量系统是“好”还是“坏”，需要将产品规格或过程变异对客户重要! 与测量系统变异相比。• Comparing σ2meas with Tolerance 将σ2meas与公差相比较: Precision-to-Tolerance Ratio (P/T 精密度/公差比例• Comparing σ2meas with Process Variation (%R&R 将s2meas与过程变异比较: % Repeatability and Reproducibility (%R&R 重复性和再现性 Discrimination Index 区别指数 Introduction to Six Sigma 36 The distribution of measurements is unchanged. Both the mean and standard deviation are predictable. 测量的分布保持不变，均值和标准差皆可预测 There is no drifts, sudden shifts, cycles, etc… 无漂移、突变、周期性循环等 Can be monitored by plotting trend chart 用趋势图评价 Can be controlled through a regular calibration and
R&R program 通过定期校准和重复性与再现性分析加以控制 True Value 真值(Reference Standard Time 1 时间1 Time 2 时间2 • • • Important to process 对过程重要! Introduction to Six Sigma 35 M01-6
P/T Ratio P/T比例• Precision to Tolerance Ratio 精密度/公差比例 Usually expressed as percent 通常以%表示%P/TV • I ndicates the percentage Tolerance is that taken up by measurement error. 表示测量误差所占公差的百分比• 5.15 σmeas represent 99% of all measurements 5.15 σmeas 代表99%的测量• • %P/TV % P/TV= σ MS σ Total × 100% (or %Study Var • 5.15 * σMS P/T = Best case 最佳状况： < 10% Tolerance Marginally Acceptable 勉强可接受： < 30% Tolerance = USL – LSL 公差＝规格上限-规格下限 It indicates the percentage of the Total Variation that is due to measurement error 表示由于测量系统的误差占所有变异的百分比 % P/TV : Best case: <10% Acceptable: <30% % P/TV : 最佳状况： < 10% 可接受：< 30% • • Both Repeatability and Reproducibility are taken into consideration. 包含重复性和再现性Introduction to Six Sigma 37 Introduction to Six Sigma 38 The Application of P/T
and %P/TV P/T 与%P/TV 的应用• The P/T ratio is most commonly used for estimating the measurement system precision P/T比例是对测量系统精密度最常用的估计– It evaluates the effectiveness of the measurement system with respect to the specifications
它评估测量系统针对相关产品规格的测量效果– The appropriate P/T ratio is strongly
dependent on the process capability. If Cpk is not adequate, the P/T ratio may give a false sense of security. 适当的P/T比例极大依赖于过程能力 Introduction to Six Sigma 39 Uses of P/T and % P/TV P/T与％P/TV的应用• The %P/TV is the best measure for Six Sigma Analysis %P/TV是6 Sigma分析的最好测量– It estimates how well the measurement system performs with respect to the overall process variation. 估计测量系统对整体过程变异的表现– %P/TV provides the best estimate for process improvement analysis. The samples taken must cover the full range of the process. %P/TV 是实施过程改善分析的最好估计。所挑选的样本必须涵盖整个过程范围。 Introduction to Six Sigma 40 Measurement Capability Evaluation Matrices 测量能力评价指标 Decision Rules 判断准则σ2 % Contribution = σ2 MS × 100% 区分 Total MS % P/TV P/T Ratio σ % Study variation = σ × 100% (P/TV Good 好的水准 No. of Distinct Categories 明显分类数 > 10 5~9 <5 Total 0~10% 10~30% > 30% 0~10% 10~30% > 30% % Tolerance = 5.15 × σMS Tolerance × 100% (P/T Ratio Acceptable 可以接受的水准 Bad 不接受Number of Distinct Categories = Round( Part σ MS (区分测量系统的区间数σ × 1.41（明显分类数） Introduction to Six Sigma 41 42 Introduction to Six Sigma M01-7
The Effect of Process Capability on Measurement Error 过程能力的效果 The Effect of Process Capability on Measurement Error 过程能力的效果 A process with high process capability (high Cpk can tolerate a larger measurement error Cpk高的过程可承受较大的测量误差• A process with low process capab ility (Low Cpk Cpk非常小的过程不能承受任何测量误差 Less parts near the specification limit will reduce the chance of Misclassification 在规格边缘的部件较少将减少错判的机会 More parts near the specification limit increase the chance of misclassification 在规格边缘的部件
较多将增加错判的机会 Introduction to Six Sigma 43 44 Introduction to Six Sigma Variable Measurement System Analysis- use of Minitab 计量型测量仪器分析-用Minitab • • Data analysis by using Minitab 让我们用 Minitab 来分析一些数据 Open the work sheet in Variable MSA.MPT. 打开文件 Variable MSA.MPJ 中的工作表 Minitab GR&R Study-use of Minitab Minitab GR&R 分析 Variable MSA Introduction to Six Sigma 45 46 Introduction to Six Sigma Options/ Gauge Info. Screen-use of Minitab 选项
/ 信息屏–用Minitab Enter the Gauge information 在此输入特定的测量仪器信息作为履历当进行一定数目的重复时非常重要 Minitab Output Minitab 输出• Minitab 产生解析的和图表的分析信息– Session Results 解析结果• ANOVA Table ANOVA 表格• Variation Composition 散布构成• Percentage Table 百分比占有率表– Graphical Results 图表结果 Enter the Process Tolerance 在选项屏中输入制程公差 Tolerance is the full specification range. You can add a descriptive title. 记住- 公差是规格个整体范围！你也可以加上一个描述性标题• X-Bar / R Chart X-Bar / R 图• Variation Composition 散布构成• Operator * Part Interaction Chart 检验员*部件交互作用图• By Operator Chart and By Part Chart 检验员别和部件别图• Lets look at the Session results, and then the Graph results. 让我们先看解析结果，然后再看图表结果Introduction to Six Sigma 48 Introduction to Six Sigma 47 M01-8
Gauge R&R Table-Minitab output 测量仪器 R&R 报表-Minitab 輸出研究变异来源合计量具 R&R 重复性再现性 Operator Operator*PartID 部件间合计变异可区分的类别数 = 4 标准差(SD 0.066615 0.035940 0.056088 0.030200 0.047263 0.192781 0.203965 %研究变 %公差 (SV/Toler 79.94 43.13 Graphical Minitab Output 图表Minitab输出 M e a s u r e 的量具 R & R ( 方差分析量具名称: 研究日期: 变异分量 % 贡献 (6 * SD 异 (%SV 0.39969 0.21564 0.33653 0.18120 0.28358 1.15668 1.22379 32.66 17.62 27.50 14.81 23.17 94.52 100.00 报表人: 公差: 其他: Measure ø 1.00 0.75 0.50 % 研究变异 % 公差 PartID 200 百分比 67.31 36.24 56.72 100 0 量具 R&R 重复再现性部件间 1 2 3 4 5 6 PartID 7 8 9 10 R 控制图（按 Operator） 1 0.10 0.75 0.05 0.00 _ R=0.0383 LCL=0 0.50 1 2 3 UCL=0.1252 样本极差 1.00 Measure ø Operator 231.34 244.76 Xbar 控制图（按 Operator） 1 2 3 1.00 平均 _ UCL=0.8796 _ X
=0.8075 LCL=0.7354 0.75 0.50 0.50 1 2 3 4 2 Operator 3 Operator 乘 PartID 交互作用Operator 1 2 3 样本均值• % SV must <30% % • SV/Toler must <30% % P/TV 必须小于30% %P/T 必须小于30% 1.00 0.75 Note: Number of Disti nct Categories must ≥ 5 注意 - 注意明显分类数！必须不小于5! Introduction to Six Sigma 49 50 5 6 PartID 7 8 9 10 Introduction to Six Sigma X / R Chart-Minitab output X / R 图-Minitab 輸出 M ea s u r e 的量具 R& R ( 方差分析量具名称: 研究日期: 报表人: 公差: 其他: X- Chart X-图
• We want to see tha t the sample mean scattered outside the control limit. 我们想看到在X 图中部件均值散布在控制线的外面• This show the part to part distribution. 这显示的是部件 - 部件的散布• If there is no out of control point, probably the samples do not cover the full range of the production process. 如果没有失控点, 你很可能没能获得生产中覆盖正常范围的样本 X b a r 控制图（按 O p e ra t o r ） 1 1.0 样本均值 0.8 0.6 0.4 _ _ UCL=0.8796 X =0.8075 LCL=0.7354 2 3 • If the mean value for each operator is different, the Repeatability is in doubt. 如果每个检验员的平均值不同，再现性值得怀疑。• We want more sample me ans lie outside the control limit, but it should be consistent between operator. 我们要求更多的平均值落在控制线外部，但所有的检验员是一致的。– This implies the part to part distribution is large, and this is that we want. 这预示着部件-部件的散布很广，正是我们想要看到的。 Introduction to Six Sigma 52 R 控制图（按 O p er a t o r ） 1 0.12 样本极差 0.08 0.04 0.00 _ R=0.0383 LCL=0 2 3 UCL=0.1252 • Range will help us to identify the inappropriate Discrimination. 范围（ Range ）图可以帮助确定不合适的分辨率• We need to have a least 5 levels of range within the control limits. 我们要求在控制限内有最少 5 个不同水准。 Introduction to Six Sigma 51 X- Chart X-图• We ant to see from the chart that majority of the points lie outside the control limit. 我们想看到图上多数点落在控制线外部– If this is the case and the R-Chart is in control, then we can determine the percentage of the process variation that is taken up by the measurement system. 如果如此，而且R-图受控，那么我们就能决定由测量系统占有的制程变异百分比。 R –Chart R-图• R-chart should show the Discrimination: 我们希望R图能显示适当的分辨率，即：– There should be at least 5 levels of range within the control limits. R-图在控制线内有多于5个的明显水平– 0 range should not be more than ¼ of all the readings. Too many 0 readings indicates lack of discrimination. 少于1/4的值为0 ，因为为0的值太多，意味仪器的分辨率不够。 Introduction to Six Sigma 53 54 Introduction to Six Sigma M01-9
R – Chart R-图• If the R-Chart shows out of control situation, the Reproducibility is in doubt. 如果R-图显示非受控情况，重复性可疑• If the range (R of one operator is
out of control and the range for other operators are within control, then the method is in doubt. 如果一个检验员的极差非受控，而其他检验员的极差受控, 那么测量方法可疑• If the range of all operators are out of control, it means the measurement system is sensitive to the method of the operators. 如果所有的检验员的极差都非受控，那么系统对操作者方法敏感 Introduction to Six Sigma 55 Operator – Part Interaction Chart (Minitab output 检验员-部件交互作用图 (Minitab 輸出 Measure 量具名称: 研究日期: 的量具 R&R (方差分析报表人: 公差: 其他: Operator 1.1 1.0 0.9 0.8 平均 0.7 0.6 0.5 0.4 1 2 3 4 乘 PartID 交互作用Operator 1 2 3 5 6 PartID 7 8 9 10 • A graph of average measurement against the samples is plotted for each operator. 对每个检验员按照部件别画一条线• We expect to see that the graphs for all operators are parallel. 我们期望对所有的检验员，所有的部件都是平行线• If operator – part interaction is detected , it needs to be understood and resolved. 如果存在检验员 - 部件交互作用，我们需要了解并加以解决 Introduction to Six Sigma 56 Variation Composition-Minitab output 散布的构成-Minitab 输出 P/TV 值 250 200 Analysis of Measurement Data by Operator 检验员测量数据分析 Measure è Operator 1.1 % 贡献 % 研究变异 % 公差变异分量 P/T值1.0 0.9 0.8 0.7 百分比 150 0.6 100 0.5 0.4 50 1 2 Operator 3 0 量具 R&R 重复再现性部件间• The variation of the measureme nt system due to R&R should be as small as possible, so that the part to part variation can be enlarged. 我们要求测量仪器 R&R 部分越小越好, 以使部件 - 部件变异尽可能的放大Introduction to Six Sigma 57 • The By Operator graph shows the average value (circled in red and the individual reading for each operator. 检验员别图显示平均值（红圈）和每个检验员的每个数据• The distribution of measurement for all operators should be same or close to each other. The average value of measurement for all operators should be the same. ie. they form a horizontal straight line. 所有检验员的测量分布应一致或接近，所有检验员的测量平均值应相等，即平均值成一条水平线 Introduction to Six Sigma 58 Analysis of Measurement Data by Part 部件测量数据分析 Measure è 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 1 2 3 4 5 6 PartID 7 8 9 10 How to handle Poor Gauge Capability 处理量仪能力不足• If the main source of variation is repeatability (equipment, you need to replace, repair, or
adjust the equipment. 如果主要变异源来自重复性（设备），则需要替换，修理或调整设备。 If the main source of variation is inspector(reproducibility, we must provide proper training and clarify the relevant operating procedures. We should find out whether it is a problem due to training, skill , or methods by studying the difference between operators. 如果主要变异源来自操作者（再现性），则需要通过训练和定义标准化的操作程序来调整。需要观察各操作者之间的不同，以识别是否是训练，技巧或程序问题。Introduction to Six Sigma 60 PartID • • T his graph shows the average value (red dots and the distribution of each part. 此图显示平均值（红圈）和每个部件的分散• The distribution for each part should be small. But there will be a difference in the average value between parts. 每个部件的分布应该很小，但部件间的平均值应有分别Introduction to Six Sigma 59 M01-10
Capability vs %R&R %R&R与能力 Which Needs More Attention? 哪个更需要关注？ Measurement System or Process Capability? 测量系统还是过程能力？ Process 1 2 3 4 %R&R 4% 4% 70 % 70 % Obs. Cp 0.6 1.8 0.6 1.8 Decision ? ? ? ? ? REMEMBER: 记住： When measurement systems are inadequate, so are the decisions we make using them. 测量系统能力不充分时，我们也不可能作出最佳的决策。 Introduction to Six Sigma 61 62 Introduction to Six Sigma Variable Measurement System Analysis Exercise 1 计量型MSA 练习1 • Objective 实验目的 To assess the confidence of the Measurement System. 判断测量系统的信赖性 (Head size Research Institute concludes that the size of human heads are different. [头SIZE]研究所里得出人脑的大小不同的
结论, Sizes of Chinese men: size 568±20mm 中国人的情况, 男人头普遍:
568±20mm(规格内• Method 实验内容 Divide into teams. Select 10 members as samples, 2 members to take measurements, and 2 members to take records. Present your results. 分为小分队，每队选人员 10名作为样本，选2名为测量者。 2名记录结果，实验并发表。 Introduction to Six Sigma 63 Variable Measurement System Analysis Exercise 2 计量型MSA 练习2 Objective 实验目的判断测量系统的信赖性To assess the confidence of the Measurement System. Method 实验内容 Fill up 10 paper cups with water to different levels (the more is the difference the water. Measure the
water levels with a rules. 10个纸杯，装满不同高度的水。 (水深差异越大越好试用直尺测。 Assume the tolerance is 8mm. Divide into teams. Select 2 members to take measurement. Present your results. 设公差为8mm，分为小分队，每队选2名为测量者。各队实验并发表结果。 Introduction to Six Sigma 64 M01-11
六西格玛（6σ）管理简介 一、 什么是六西格玛（6σ）管理？ 6加上希腊字母σ（西格玛）。σ本来是一个反映数据特征的希 腊字母，表示数据的标准差。我们常用下面的计算公式计算σ的大小： 1 )(12 --=∑=n x x n i i σ ，式中x i 为样本观测值，x 为样本平均值， n 为样本容量。 现在，σ不仅仅是单纯的标准差的含义，而被赋予了更新的内容——即成为一种过程质量的衡量标准。对于任何企业来说，过程变异都是他们最大的敌人，因为过多的过程变异会导致产品和服务无法满足客户的要求，为企业带来损失。6σ管理可以为企业提供战略方法和相应的工具通过严谨的、系统化以及以数据为依据的解决方案和方法，消除包括从生产到销售、从产品到服务所有过程中的缺陷，从而改善企业的利润。 那么究竟什么是6σ呢？我们可以从以下几个方面来说明6σ的含义。 第一，它是一种衡量的标准。从统计意义上讲，一个过程具有六西格玛（西格玛）能力意味着过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为6倍标准差，此时过程波动减小，每100万次操作仅有3.4次落在规格上下限以外。即六西格玛水平意味着差错率仅为百万分之三点四（即3.4ppm ）。因此，它首先是一种度量的标准，可以通过样本的散布情况来衡量系统的稳定性。6σ的数量越多，产品合格率越高，产品间的一致性越好，或产品的适应环境的能力越强，产品（服务）的质量就越好。 第二，6σ是一个标杆。管理学上有一种设定目标的方法就是“标杆法”，将你的目标设定在你所要超越的对象上，将领先者的水平作为超越的“标杆”。 6σ也是一个标杆，它的目标就是“零缺陷”（差错率百万分子3.4）。进行6σ管理就是要以这个目标作为追赶和超越的对象。 第三，6σ是一种方法：“一种基于事实和数据的分析改进方法，其目的是提高企业的收益。”这个方法的最大特点就是一切基于事实，一切用数据说话。不论是说明差错的程度，还是分析原因，以及检验改进措施的成效，都要用事实和数据说话，而不是基于主观上的想像。 第四，6σ是一个工具系统。需要说明的是，6σ本身并没有独创出什么新的工具或方法，但在6σ的框架下，几乎包括了所有的统计和质量管理方法。如SPC 、QCC 活动的工具（因果图、排列图、直方图、散布图、调查表、分层图、控制图）、FMEA 、FTA 、QFD 、DOE 等。当然，上面我们说了，6σ管理法中强调的是基于事实，基于数据的分析和改进，工具只对这些工作提供辅助作用。强调工具的应用是6sigma 的特色，但应该明白工具并不是包治百病的灵丹妙药。 总之，我们可以把6σ管理定义为：获得和保持企业在经营上的成功并将其经营业绩最大化的综合管理体系和发展战略。它是使企业获得快速增长的经营方式，是寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径，是使企业获得快速增长和竞争力的经营方式。它不是单纯技术方法的引用，而是全新的管理模式。
Measure-测量阶段目录 1. Measure System Analysis 2. Capability Analysis 测量系统分析 Measurement System Analysis 测量系统分析能力分析 3. Process Mapping 过程图 4. Cause and Effect Analysis 失效模式与后果分析 6. M Phase Roadmap M阶段路径图 Introduction to Six Sigma 1 因果分析 5. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA https://www.doczj.com/doc/6419021633.html, The Importance of Measurement System 测量系统的意义Measurement System Analysis 测量系统分析方法 There are two types of measurements No two things are exactly the same, but even if they were, we would still get different values when we measure them. 没有两个东西是完全相同的, 但是即使是, 我们测量时仍然会得到不同的值。 The implementation of 6 Sigma requires the use of a treat a mount of data. The success of 6 Sigma depends a lot on the quality of the data. A great amount of data are needed for SPC, sample inspection/ test, reliability study, regression analysis and DOE. To obtain reliable data of good quality, we need to understand and analyze the measurement system that produces the data. 在6σ管理中，数据的应用是极其频繁和相当广泛的。6σ方法的成败与效益，在很大程度上取决于所使用数据的质量。无论是过程控制、抽样检验，可靠性，还是线性回归，试验设计等都要使用数据。为了获得高质量的数据，需要对产生数据的测量系统有充分的了解和深入的分析。测量内容有两种形式• Attributes 计数值 / 定性值– Data cannot be adequately described on a continuous scale 数据不能以连续的标尺描述– Pass / Fail, Good / Bad 通过/不通过，好/坏• Variables 计量值 / 定量值 Different approach will be used for each type of measurement 计数值和计量值必须用不同的方法处理– Data can be described on a continuous scale 数据可以用连续的标尺来描述 Introduction to Six Sigma 3 4 Introduction to Six Sigma Attribute Terminology 计数术语• Attribute Data : 计数型数据– Qualitative (go/no go data that can be counted for recording and analysis 可用作记录或分析的定性数据（通常为合格/不合格） Attribute Measurement System (AMS: 计数型测量系统– A measurement system that compares a product to a standard and accepts the product if it meets the standard. 将每一产品与标准对比，如果符合标准的要求则接受。– Can be inspected by an inspection or by using a go/no go gauge 可由检验员或合格/不合格量规来实施检查 Screen:筛选– 100% inspection
6 Sigma/Lean (6 西格玛/精益) 1. 六标准差(Six Sigma) 是要为您确定什麼是您不知道的、并且强调什麼是您必须知道的，同时须采取那些措施减少错误，以及重新整合、组织您浪费的时间成本、金钱、成功机会及错失的客户。 2. 六标准差(Six Sigma) 利用统计学的概念来衡量流程中的瑕疵。达到六标准差，即意味著您的生产流程中仅会有百万之 3.4 的不良率(Defects per Million Opportunities, DPMO) ；换句话说，这表示已经接近完美状况。Sigma (σ) 是希腊字元，为「标准差(Standard Deviation)」的衡量。在商业术语中，其代表「流程」与「完美」的偏差值 3. 6西格玛管理不仅是理念，同时也是一套业绩突破的方法。它将理念变为行动，将目标变为现实。这套方法就是6西格玛改进方法DMAIC和6西格玛设计方法DFSS。DMAIC是指定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）、控制（Control）五个阶段构成的过程改进方法，一般用于对现有流程的改进，包括制造过程、服务过程以及工作过程等等。DFSS是Design for Six Sigma的缩写，是指对新流程、新产品的设计方法。 4.一个完整的6西格玛改进项目应完成“定义D”、“测量M”、“分析A”、“改进I”和“控制C”5个阶段的工作。每个阶段又由若干个工作步骤构成。虽然，Motorola、GE、6Sigma Plus、Smart Solution等采用的工作步骤不尽相同，有的采用6步法，有的采用12步法或24步法。但每个阶段的主要内容是大致相同的 5. 6 Sigma 流程图
6西格玛基础知识 6西格玛质量 六西格玛的主要工具 六西格玛管理 六西格玛管理对企业文化的影响 六西格玛管理战略 六西格玛与传统质量活动的不同 为什么要用六西格玛管理 为什么要用六西格玛质量 用六个西格玛降低成本 从顾客角度看六西格玛质量 六西格玛常见问题解答 6sigma成功案例 金宝电子：步伐稳健行走于6σ之路GE：用电子商务赚了大钱 “六个西格玛”－GE成功的之道 六个西格玛之谜
“六个西格玛”－GE成功的之道 GE（通用电气公司）多年以来一直就是为世人所关注的焦点，一直被誉为全美乃至世界最受推崇、最受尊敬的公司。GE取得如此骄人的业绩自非一日之功，其成功的关键就是不断地进行改革：从重组、精简机构到“群策群力”运动，再从“无边界行为”到“六个西格玛”，GE一路领先，不断创造辉煌业绩。而从1995年实施“六个西格玛”管理概念以来，GE更上一层楼，公司的营业利润从1995年的66亿美元飙升为1999年的107亿美元。如此飞速的增长和巨大的成功，使人无法不对“六个西格玛”这一理论产生极大的兴趣，尽管，它象数学那样神秘，象气功那样诡谲，但全世界数一数二的公司管理人员都对其情有独钟。 “六个西格玛”其实是一项以数据为基础，追求几乎完美无暇的管理经营方法。西格玛是一个描述运作的结果与标准值之间偏差的数理统计术语。计算方法是由具体运作人员（被称为黑带）将所加工的单位数量乘以每单位潜在的失误，除以实际所出现的失误，然后再乘以一百万。这样得出的结果表示每百万次操作中所产生的失误。按此计算，六个西格玛质量水平表示在每百万次生产和服务过程中仅出现不到3.4个错误，这已达到了99.9997％的精确度。 （其它：5个西格玛＝230失误/百万机会；4个西格玛＝6,210失误/百万机会；3个西格玛＝66,800失误/百万机会……)。对某些人来说，“六个西格玛”是一个难以理解的概念，但是，这一最新的质量管理概念，正在吸引越来越多的追随者。摩托罗拉公司率先使用了“六
6Sigma准绿带/黄带培训 （六西格玛基本方法及工具应用） 课程大纲： 日期时段章节知识点 第一天上午六西格玛概述 六西格玛管理的历史 什么是西格玛 西格玛水平 六西格玛管理的必要性 六西格玛方法论简介下午 DMAIC方法论 D定义阶段 M测量阶段 A分析阶段 I改进阶段 C控制阶段 minitab软件简介 minitab基本操作 常用图形分析 正态分布及检验六西格玛项目定义 问题/机会陈述 项目范围SIPOC分析 目标陈述和SMART原则 财务收益 第二天上午 测量系统概述 创建GRR工作表 GRR分析 过程能力概述 过程能力分析 Cp&Cpk与Pp&Ppk 下午过程方法 一般流程图 因果图和因果矩阵
控制计划过程控制计划简介过程控制计划格式控制计划案例 课程小结模拟案例演练知识点回顾 讲师介绍：郑老师 工作背景： 曾在富士康、三星、兴邦电子等公司任职质量经理、6Sigma推行负责人 曾在6Sigma第一梯队咨询机构任职高级顾问 熟悉电子行业、汽车行业等行业6SIGMA及相关统计工具推行 技术优势： ?精益六西格玛改进Lean Six Sigma DMAIC ?六西格玛设计DFSS ?质量策划/改进/控制Quality Plan / Improve / Control ?全面质量管理Total Quality Management 职业资质： ?AIAG精益六西格玛黑带教师； ?曾担任卓越绩效模式“全国质量奖”评审专家； ?曾担任江苏省注册中级质量工程师培训讲师； ?CAQ中国质量协会注册六西格玛黑带； ?CAQ中国质量协会注册六西格玛黑带讲师； ?CAQ中国质量协会注册质量经理； ?上海质量协会六西格玛黑带讲师和资深顾问； ?SigmaPro六西格玛黑带大师； 擅长课程： ?精益六西格玛绿带/黑带/黑带大师系列课程 ?六西格玛设计DFSS相关课程 ?全面质量管理、PDCA应用、QCC品管圈技术、8D技术等 ?DOE试验设计系列课程（传统DOE、田口DOE、谢宁DOE、均匀试验设计、调优运算等等） ?TS五大工具系列课程（APQP、PPAP、FMEA、MSA、SPC） ?统计类相关课程（抽样检验、Minitab软件应用、假设检验、方差分析、相关回归分析、威布尔分布、可靠性分析等等） ?QFD质量功能展开、防错技术、QC新旧七大手法、流程图等相关工具类培训 ?TRIZ发明问题的解决理论、可靠性设计 授课风格：
六西格玛（6σ） 一、6sigma 具有以下特点 １、真正关心顾客 在6sigma中，以顾客关注的焦点最为重要。如对6sigma业绩的测量从顾客开始，通过对SIPOC （供方、输入、过程、输出、顾客）模型分析，来确定6sigma项目。因此，6sigma改进和设计是以对顾客满意所产生的影响来确定，6sigma管理比TQM更加真正关注顾客。 ２、以数据和事实驱动管理 6sigma原理则是从分辨什么指标对测量经营业绩是关键的开始，然后收集数据并分析关键变量，这时问题能够被更加有效的发现分析和解决。 ３、采取的措施针对过程 无论把重点放在产品和服务的设计、业绩的测量、效率和顾客满意的提高上或是业务经营上， 6sigma都把过程视为成功的关键载体。 6sigma活动最显著突破之一是使得领导们和管理者确信过程是构建向顾客传递价值的途径。 ４、预防性管理 6sigma是将我们所看到的将综合利用工具和方法以动态的积极地预防性的管理风格取代被动的管理习惯。 ５、无边界的合作 6sigma的推行加强了自上而下、自下而上和跨部门的团队工作，改进公司内部的协作以及与供方和顾客的合作。 二、6sigma 支持技术 ★度量技术： ◆DPMO的计算方法； ◆过程能力分析技术（包括长 / 短期过程能力分析）。 ★基本技术： ◆新、老ＱＣ7大工具。 ★高级技术： ◆SPC，度量、分析、改进和监控过程的波动； ◆DOE，田口方法优化设计技术，通过 DOE ，改进过程设计，使过程能力达到最优； ◆FMEA，风险分析技术，辅助确定改进项目，制定改进目标； ◆QFD，顾客需求分析技术，辅助将顾客需求正确地转换为内部工作要求； ◆防错，从根本上防止错误发生的方法。 ★软技术： ◆领导力； ◆提高团队工作效率； ◆员工能力与授权； ◆沟通与反馈。 三、6sigma 的推行人员 倡导者（Champion）:由企业内的高级管理层人员组成，通常由总裁、副总裁组成，主要职责为调动公司各项资源，负责确定或选择6sigma项目，跟踪或监督6西格玛的进展、管理、领导黑带大师和黑带。大多数为兼职。 黑带大师（Master Black Belt）：与倡导者一起协调6sigma项目的选择和培训，制定实施计划和时间框架表，其主要工作为培训黑带和绿带、理顺人员，负责动员、协调、和沟通。该职位为全职 6sigma人员。 黑带（Black Belt )：来自企业的各个部门，为企业中全面推行6sigma的中坚力量，经
（六西格玛管理）认识六西 格玛管理
认识六西格玛管理 降低成本和提高质量是企业发展永恒的主题。于经济全球化的背景下，壹项全新的管理模式于美国摩托罗拉和通用电气俩大巨头中实行且取得立竿见影的效果后，逐渐引起了欧美各国企业的高度关注，这项管理模式便是六西格玛模式。美国9.11事件后，随着世界经济进步步伐放缓，企业管理者所面临的最具挑战性的问题已不是“如何成功”，而是“如何持续成功”。六西格玛管理不但告诉人们怎样获得成功，而且能够帮助人们如何保持持续发展。 什么是六西格玛？“六西格玛”即6σ。σ（Sigma）是壹个小写希腊字母，读作西格玛，是统计学术语，表示和平均值的标准偏差。它能够用来衡量壹个流程的完美程度，显示每100万次操作中发生多少次失误。“西格玛”的数值越高，失误率就越低。3Sigma表示有99.73%的产品（广义上的概念，包括服务等）符合用户要求；6Sigma则要求于每100万个产品中只有3.4个缺陷产品，即3.4DPPM.DPMO是指100万个机会里面出现缺陷的机会是多少。这里有壹个计算公式，即DPMO＝总的缺陷数/机会。如果DPMO是百万分之三点四即达到99.99966％的合格率，那么这就叫“六西格玛”。（DPMO和西格玛的对应关系如下所示）：1西格玛＝690000次失误/百万次操作；2西格玛＝308000次失误/百万次操作；3西格玛＝66800次失误/百万次操作；4西格玛＝6210次失误/百万次操作；5西格玛＝230次失误/百万次操作；6西格玛＝3.4次失误/百万次操作。 大多数企业运作于3-4西格玛的水平，这意味着每百万个机会中已经产生6210至66800个缺陷，对应合格率为93.3%。这些缺陷将要求
什么是六西格玛？ 六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性：用"σ"度量质量特性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。任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。六个西格玛可解释为每一百万个机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966％。而三个西格玛的合格率只有93.32％。六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。 六西格玛（Six Sigma）是在九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种质量管理哲学。 六西格玛类似于SPC（统计性工作程序控制）吗？ 六西格玛是一个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是一个支持六西格玛这个管理理念的工具。所有那些传统的质量管理工具，像SPC、MSA、FMEA、QFD等均是实现六西格玛必不可少的工具。 实施六西格玛的目的是什么？ 为企业实施六西格玛提供必须的管理工具和操作技巧；为企业培养具备组织能力，激励能力，项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者，这些人才是企业适应变革和竞争的核心力量。从而使企业降低质量缺陷和服务偏差并保持持久性的效益，促进快速实现突破性绩效，帮助企业达到战略目标。 六西格玛适合于什么样的企业？ 它适用于任何水平、任何企业，它功能强，可以测量到百万分之一的水平。因为它是要影响到整个公司，实施六西格玛需要上层领导的大力协助。中国的企业在中国加入WTO后，
六西格玛 六西格玛是什么 六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法， 通过消除变异和缺陷来实现零差错率。六西格玛可解释为一百万个 机会中有3.4个出错的机会，即合格率是99.99966%，而三个西格 玛的合作率只有93.32%。六西格玛的管理方法重点是将所有的工作 作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出 最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。六西格玛是在 九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效 的企业流程设计、改善和优化技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具，继而与全球化、产品服务和电子商务等战略齐头并进，成为全世界追求管理卓越性企业最为重要的战略举措。它的目标从最初的追求百万分之三点四的差错率，已发展到追求全球同行业的NO.1。并被企业作为取得企业核心竞争力的一项关键战略，成为全世界追求管理卓越性的 企业核心竞争力的一项关键战略。 σ（Sigma）是一个希腊字母。在统计学中常用来表达数据的离散程度，即标准差。然而在六西格玛管理法中，6 Sigma意味着每一百万个机会中只有3.4个错误或故障，意义与统计学上的σ不同。6 六西格玛分析流程（DMAIC） 六西格玛是典型的定量决策系统，和传统方法相比，它更强调数据的作用，强调运用统计手段和各种技术去发现过程问题的本质规律，从而从根本不消除问题。一旦过程的所有变量得到提示和量化，比较和改 善就成了顺理成章的事。 基于对过程本质的深刻理解，六西格玛用"D-M-A-I-C"的方法体系对过程进行改进。即分五个阶段：界定（Define）、衡量(Measure)、分析(Analyze)、改善(Improve)与控制(Control)。 定义（Define）：界定核心流程和关键顾客，站在顾客的立场，找出对他们来说最重要的事项，也就是 关键要理清团队章程，以及核心事业流程。 测量(Measure)：找出关键评量，就是要为流程中的瑕疵，建立衡量基本步骤。人员必须接受基础机率与统计学的训练，及统计分析软件与测量分析等课程。为了不造成员工的沉重负担，不妨让具备六个标准差实际推行经验的人，带着新手一同接受训练，帮助新手克服困难。对于复杂的演算问题，可提供自动计 算工具，减少复杂计算所需的时间。 一般将界定和衡量合看作第一阶段，此阶段要求能定义客户要求，并将客户要求转化为六西格玛项目的技术和工具，量化积识别客户要求，并将其与公司战略相结合，从而制订六西格玛项目计划并预测收益的技术。另外，各类测量系统的分析技术及过程底线的分析技术也将结合运用。 分析(Analyze)：探究误差发生的根本原因。运用统计分析，检测影响结果的潜在变量，找出瑕疵发生的最重要根源。所运用的工具包含许多统计分析工具，包括相关回归分析、方差分析、假设检验、各种图 形分析工具等等。
六西格玛(Six Sigma) 六西格玛（6σ）概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出，此概念属于品质管理范畴，西格玛（Σ，σ）指统计学中的标准差。旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数，防止产品变异，提升品质。 20世纪90年代发展起来的6σ（西格玛）管理是在总结了全面质量管理的成功经验，提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法，成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。该管理法在摩托罗拉、通用、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝等众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。为此，国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作，引导企业开展6σ管理。它是一个衡量业务流程能力的标准，它是一套业务流程不断优化的方法，它是一种卓越的管理哲学。 六西格玛的由来 六西格玛（Six Sigma）是在九十年代中期开始被GE从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与GE的全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种管理哲学。
什么是6σ质量管理方法 6σ管理法是一种统计评估法，核心是追求零缺陷生产，防范产品责任风险，降低成本，提高生产率和市场占有率，提高顾客满意度和忠诚度。6σ管理既着眼于产品、服务质量，又关注过程的改进。“σ”是希腊文的一个字母，在统计学上用来表示标准偏差值，用以描述总体中的个体离均值的偏离程度，测量出的σ表征着诸如单位缺陷、百万缺陷或错误的概率性，σ值越大，缺陷或错误就越少。6σ是一个目标，这个质量水平意味的是所有的过程和结果中，99.99966% 是无缺陷的，也就是说，做100万件事情，其中只有3.4件是有缺陷的，这几乎趋近到人类能够达到的最为完美的境界。6σ管理关注过程，特别是企业为市场和顾客提供价值的核心过程。因为过程能力用σ来度量后，σ越大，过程的波动越小，过程以最低的成本损失、最短的时间周期、满足顾客要求的能力就越强。6σ理论认为，大多数企业在3σ~4σ间运转，也就是说每百万次操作失误在6210~66800之间，这些缺陷要求经营者以销售额在15%~30%的资金进行事后的弥补或修正，而如果做到6σ，事后弥补的资金将降低到约为销售额的5%。 为了达到6σ，首先要制定标准，在管理中随时跟踪考核操作与标准的偏差，不断改进，最终达到6σ。现己形成一套使每个环节不断改进的简单的流程模式：界定、测量、分析、改进、控制。 ★界定：确定需要改进的目标及其进度，企业高层领导就是确定企业的策略目标，中层营运目标可能是提高制造部门的生产量，项目层的目标可能是减少次品和提高效率。界定前，需要辨析并绘制出流程。 ★测量：以灵活有效的衡量标准测量和权衡现存的系统与数据，了解现有质量水平。 ★分析：利用统计学工具对整个系统进行分析，找到影响质量的少数几个关键因素。
对6σ的认识 第一课：对6σ的认识 Lesson 1: the realization for 6 SIGMA 对6σ的认识： · PPM=0.001 （短期） PPM=3.4 (长期,即考虑1。5σ的偏移） ·过程能力指数C P=2 · 6σ中包括多种处理问题的方法 · 6σ方法重视统计的证实作用 ·应用6σ方法的成功案例是证明6σ效果的最有力证据 · 6σ是一种哲学,是方法,也是战略 6σ中所用的DMAIC业绩改进模型 Define — Measure — Analyze — Improve — Control 确定—测量—分析—改进—控制 1．确定改进活动的目标。高层次的目标可以是组织的战略目标，如高的投资回报率或市场份额。在作业层目标可以是增加某个制造部门的产出.在项目这一级，目标可以是降低缺陷率和增加产出。 2．测量现有体系。制定合理的、可靠的衡量标准,以监督过程的进展。首先要确定目前的水准线。 3．分析体系以确定应用哪些方法来消除当前业绩与目标业绩之间的差距。应用统计工具来指导分析。 4．改进体系.寻找新方法要具有创造性，以把事情做得更好、更快、更节约成本。应用项目管理或其他策划和管理工具来应用这些新方法.应用统计方法来确认这些改进.
5．控制新体系。通过修订激励机制、方针、目标等使改进后的体系制度化。可以应用ISO 9000之类的体系来保证文件化体系的正确性. 第二课：质量经济性——6SIGMA管理的基本原则Lesson 2: Economics of Quality--(Basic Principle of Six Sigma) 质量经济性（Economics of Quality） --6SIGMA管理的基本原则（——Basic Principle of Six Sigma) 摘要： 本文通过对质量经济性原理的研究,阐述了质量与经济的关系，以及如何通过提高顾客满意度和降低经营资源成本来实现质量经济性管理.论述了6SIGMA管理与质量经济管理的关系，并结合推行6SIGMA管理理论和方法的运用，描述了6SIGMA管理是致力于把质量和财务业绩联系起来的新概念,提出质量经济是6SIGMA管理的基本原则的观点。 在解决复杂问题时,如果无法确定多种因素以及因素间的因果关系，是很困难的。确定并解释这些关系将有助于问题的解决.最早的因果图是日本的石川馨于1943年应用的，因此因果图也称为石川图,有时也因为其图形象鱼刺的缘故被称为鱼刺图。 Abstract： On the research of economics of quality，this article explains the relationship between quality and economy and introduces how to relize the economics of quality through increasing the customer satisfaction index and decreasing operation cost。This article also explains the relationship between six sigma management and economics of quality ，and defines six sigma as a management method aims to connect quality with financial performance. 从20世纪90年代起,6SIGMA这个使用频率日益增多的词汇引起了企业界和管理界的广泛关注。摩托罗拉（Motorola）、通用电气（GE）等世界顶级企业的成功推行6SIMGA管理的典范经验,向人们展示一个通向卓越质量务实之路，使"依靠质量取得效益"成为现实。 一、质量经济性 质量问题实际上是一个经济问题，中国古老文化在创造质量（品質）这一词汇时,就为我们现在说文解字提供了佐证。質,上半部两个斤，意味"斤斤计较”，下部"貝”,通解为”钱"。也就是说质量对企业和顾客而言都在”钱”即经济性上"斤斤计较"。质量经济性如从利益和成本两个方面考虑,就有:在利益方面考虑：对顾客而言，必须考虑减少费用、改进适用性、提高满意度和忠诚度；对企业而言，必须考虑安全性、购置费、运行费、保养费、等待损失和修理费以及可能的处置费用;在成本方面考虑：对顾客而言，必须考虑安全性、购置费、运行费、保养费、停机损失和修理费以及可能的处置费用；对企业而言，必须考虑由识别顾客需要和设计中的缺陷，包括不满意的产品返工、返修、更换、重新加工、生产损失、担保和现场修理等发生的费用，以及承担产品责任和索赔风险等都是围绕经济性。 目前，企业是如何看待质量对企业经营业绩的影响的呢？通常，他们能认识到质量对顾客满意有影响，但除非他们能进一步认识到不满意的顾客正导致销售额下降,否则一些企业可能不会直接关心这个问题。许多企业已认识到质量对利润等企业经济效益有影响,但只有在质量问题导致成本不断上升的情况下，这一认识才能成为企业经营者关注的中心。但是，理解了质量对企业经营业绩的影响,掌握并成功实施和应用质量经济性思想和原理,可以促使企业在市场上更容易立足和发展。 二、质量经济性原理 从对质量经济性的分析，我们可以看出提高企业经济效益有两个方面:一是增加收入（销售额）、利润和市场份额.即通过诸如加强领导、提高效率、改进雇员工作、以及提高雇员和顾客
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No.6 六西格玛（Six Sigma ） 六西格玛在GE的成功，使其成为追求管理卓越的企业最为重要的战略举。 所谓“西格玛”：来自希腊字母“ o ”，“西格玛”是它的读音；在统计学中，o作为一个统计特征数，在正态分布中代表了总体标准差，描述质量特性与正态总体均值之间的离散程度。当用西格玛来度量任何使工作尽善尽美的工作方法及流程的性能时，西格玛值越高，工作方法及流程的缺陷就越少。六西格玛标准的口标是要在每100万次机会中仅仅犯错误3. 4次，即每次要达到99. 99966%的正确率！为表示这样的质量水平和以往的区别，就使用“6SIGMA （六西格玛）”来表示。 六西格玛在20世纪90年代中期被GE成功地从一种质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改造和优化技术，继而成为追求管理卓越性的跨国企业最为重要的战略举措。这些公司迅速运用六西格玛的管理思想实践于企业管理的各个方面，为组织在全球化、信息化的竞争环境中处于不败之地建立了坚实的管理和领导基础。 单从统il•学角度来看，六西格玛的基本原理和使用的工具并非新生事物。六西格玛为何在企业中诞生（而不是专家们的倡导）、能被跨国集团的CEO竭力推崇，并且能像时尚流行的“新宠”受到企业界和质量界的广泛关注，原因在于它被赋予了新的内涵。 曾经在1988年加入摩托罗拉成为六西格玛创始人之一的史迪夫博士认为，“六西格玛不是一个标准，而是一种文化，是一种系统的、以数据为基础的流程改善方法”，“以更低的成本将事情做好”：“六西格玛主要的突破性思想在于积累了儿十年来质量发展历程中的精华，并在此基础上，使质量与战略管理相结合，成为企业制胜的关键！” 典型事件 2000年年初，中远集团总裁魏家福从大洋彼岸的GE公司“取经”归来，其时，他就下定决心要在中远推行六西格玛。2001年，公司导入六西格玛。 六西格玛激励每一个员工采取行动以降低成本、提高质量，中远集团主张、倡导日常工作的六西格玛化。“六西格玛应该融入企业文化中，成为企业核心理念的一部分。”中远企划部部长马欣迎还举了中远集团上海货运联运部的例子，“他们
管理方法系列-６西格玛管理法 任何个人和企业做每一件事情都会从主观上追求最大的限度的完美，目前，６西格玛所追求的目标是迄今为止最富有挑战性的，在当今世界管理中堪称一枝独秀。 ──杰克．韦而奇（通用电器前总裁）一流企业的管理模式 ６西格玛（σ）不是一个如今流行的娱乐组合，它是一种用于企业管理的全新理念，读作“6Sigma”。在认识６西格玛之前，让我们首先知道什幺是“西格玛”。 shtv的计算，如果有68%的合格率，便是±1西格玛；±2西格玛有95%的合格率，而±3西格玛便达至%的合格率。随着客户对产品质量的要求日益挑剔，企业需要不断地更改自己的标准。由此可见，这个术语蕴涵着一种世界一流企业的管理模式。 不同于西格玛，６西格玛的概念却是1987年由摩托罗拉──全求着名的电子产品生产商首先提出来的。 20世纪70年代，摩托罗拉遭到了来自日本电子产品的严峻挑战。从70年代到80年代，摩托罗拉在同日本企业的竞争中失掉了收音机和电视机的大部分市场，后来又失掉了BP机和半导体的市场。1985年，公司濒临倒闭。在市场竞争中，严酷的生存现实使摩托罗拉不得不正视自己管理上出现的问题，其总裁Bob Galvin决定通过改善产品品质来迎接日本产品的挑战，他要求其产品必须在五年内有十倍的改善。 1989年，Motorola获得“Motorola Baldnige National Quality Award”奖项。Bob Galvin 又提出另一个十倍品质改善的要求，并于1991年完成。 自1981年起，Motorola已经取得一千多倍的品质改善。1998年，摩托罗拉公司获得了美国鲍德理奇国家质量管理奖，时至今日，摩托罗拉成为了家喻户晓的品牌，其商业利润也遥遥领先。 ６西格玛从此走进了企业管理的世界，并受到了无比的重视。 不仅仅是产品的合格率 在企业实施６西格玛之前，应该掌握它的一些主要特性，让企业明白为什幺要使用，以及怎样使用。 ──６西格玛管理是一种目标管理 任何个人和企业做每一件事情都会从主观上追求最大限度的完美，目前，６西格玛所追求的目标迄今为止最富有挑战性的，在当今世界企业管理中堪称一枝独秀。 它把顾客的需求作为目标，要求满足客户的需求，并且不断超越。企业从３个西格玛开始，然后是４个、５个，最终达到６个西格玛。在这过程中，企业在发展、分析、改进这条轨道上呈现良好螺旋上升趋势。 在70年代，产品如果达到２西格码便达到标准。但到了80年代，品质要求已提升至３西格玛。这时虽然次品率只有％，但还不能使客户满意。于是，许多企业提出了6西格玛的品质管理要求，对产品质量要求上升了两榈，其合格率为%。换句话说，平均每一百万件产品中只有件次品，这是非常接近“零缺点”的要求。就这方面来说，６西格玛是要求企业提高产品质量，从而提升企业形象和竞争力。 ──６西格玛管理是一种基于事实和数据的管理 就其本质而言，它是测量标准和偏差的工具，你可以用它来测量某一产品或企业服务，也可以测量某个部门业绩，某个项目完成情况，甚至到某个企业的效益。 测量的结果是需要用一个量化的数据来评定的。企业管理也一样，企业人员的头脑里不应该有模糊的观念，所有的测评都必须具体，这样的企业管理才是科学的。 ──６西格玛管理是一种员工思想管理
6Sigma(六西格玛管理)知识学习-测量阶段 短期工序能力和长期工序能力之间的数学差值称为“偏移” Z(SHIFT) = Z(ST) - Z(LT) 一般认为远期和长期之间存在1.5Sigma的偏移.所以6Sigma长期能力为6-1.5=4.5Sigma 可重复性和可再现性 可重复性:当一个人使用同一个仪器来测量同一部件时误差 可再现性:不同的人使用同一个仪器来测量同一部件时误差 连续型的数据通过% GR&R方法进行分析，而对于离散型的数据通过Kappa方法进行分析.测试系统分析的目的就是要验证我们选择的测量系统是否可靠. 均值总体 = 均值产品 + 均值测量 Sigma总体平方 = Sigma产品的平方 + Sigma测量系统的平方 1.连续型数据的测量系统分析 %GR&R = (5.15Sigma(gage)/Tolerance)*100 %Study Var = Sigma(gage)/总误差 = (可重复+ 可再现)/总误差 = (操作员+部件+操作员*部件)/(操作员+部件+操作员*部件+部件*部件) %GR&R:用来描述测量误差相对于公差的大小,判断测量系统是否可以用来判断产品是否合格 %Study Var:比较测量误差和过程误差,判断测量是否是否可用于过程控制 取5.15Sigma的原因是包含了正态分布99%的概率(单边2.575 Tolerance = USL-LSL) Sigma(gage) = 测量误差 = 平均极差/d* (d*需要根据测量部件数和操作员数查表) %StudyVar 和 %GR&R 的评估原则 A.如果小于15%，可以接受 B.如果在15%和30%之间，有条件限制 C.如果大于30% ，不可接受 2.离散型数据的测量系统分析
六西格玛绿带 6Sigma的成功取决于最高领导层决心之下是否建立了一支专业化的人才队伍，绿带便是6Sigma人才队伍中的基本力量。一些6Sigma先驱企业，凡是管理者都要接受6Sigma 绿带培训，并有很大比例的员工接受绿带培训，他们除参与项目之外还将6Sigma新概念和方法带到日常工作中去。 第一模块六西格玛概论 ⏹质量管理的发展史 1.质量的含义 2.质量管理的发展历程 3.六西格玛的发展过程 ⏹六西格玛的含义 1.衡量过程能力的指标：基本统计：偏差、数据类型、中心偏倚和离散趋势、 中心极限定律、Minitab练习 2.解决问题的方法论（DMAIC、DMADV/IDDOV） 成功项目案例分享 3.一种企业文化 ⏹六西格玛的角色和组织模式 1.六西格玛各参与者的角色 2.六西格玛的组织模式 第二模块定义 ⏹项目的来源 1.客户和客户的要求 2.卡诺模型 3.CT矩阵 4.GB项目的要求和要点 课堂练习：如何选择合适的项目 课堂点评：确定学员的GB项目 ⏹项目章程 1.问题描述 2.目标描述
3.项目范围 4.团队及职责 5.计划 6.投资和收益估算 7.项目批准 课堂练习和点评：制定GB项目的章程 ⏹过程流程图 1.过程的组成 2.过程流程图及其作用 3.过程方法：SIPOC 课堂练习和点评：绘制GB项目的SIPOC 第三模块测量 ⏹选择质量特征Y 1.一般情况下的Y选择 2.C&E矩阵 3.FMEA ⏹绩效标准 1.可操作性定义 2.目标和规范 3.缺陷 课堂练习：定义GB项目的Y和绩效标准 ⏹测量系统分析 1.测量系统组成和重要作用 2.分辨率 3.计量型数据的准确性：偏倚、线性、稳定性 4.计量型数据的精确性：重复性和再现性 课堂练习：GR&R方差分析法 5.计数型数据的测量系统分析
六西格玛基本知识 一、什么是六西格玛管理法 六西格码管理法是以质量作为主线，以客户需求为中心，利用对事实和数据的分析，改进提升一个组织的业务流程能力，是一套灵活的，综合性的管理方法体系。六西格码要求企业完全从外部客户角度，而不是从自己的角度，来看待企业内部的各种流程（Processes）;利用客户的要求来建立标准，设立产品与服务的标准与规格。并以此来评估企业流程的有效性与合理性；它通过提高企业流程的绩效来提高产品服务的质量和提升企业的整体竞争力； 并通过贯彻实施来整合塑造一流的企业文化。 西格玛是一个希腊字母。的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性：用"。"度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示流程能力的统计尺度。任何一个工作流程或工艺过程都可用西格玛表示。六西格玛流程能力（短期）可解释为每百万个机会中有个出错的机会，即合格率是％。 二、六西格玛类似于SPC （统计性工作程序控制）吗 六西格玛是一个致力于完美和追求客户满意的管理理，SPC是一个支持六西格玛这个管理理念的工具。所有那些传统的质量管理工具，像SPC、MSA、FMEA、QFD等均是实现六西格玛必不可少的工具。 三、六西格玛管理的基本概念 1、缺陷：指无法交付客户所期望的产品，是客户抱怨的原因所在。任何缺陷都是代价 高昂的，消除后无疑将带来不菲的成本收益。 2、缺陷机会：指产生不合格产品或不能满足客户要求的事件。 3、偏差：指在过程或业务运作中，客户所能看见或感知的、可能发生的变化。 4、控制：指稳定、偏差正常并可预见的状态，是一个调整、指导运作以及使用定量数 据的过程。 5、CTQ （关键性质量要素）：指一次过程或者做法的要素，对于它可察觉的质量有直 接的影响。 6、客户需求/期望：由客户定义的满足他们基本需求和标准的需求。 四、六西格玛质量步骤和程式 DMAIC：即定义（define）、测量（measure）、分析（analysis）、改进（improve）、控制（control），指一个持续改进的过程。它是一种系统的、科学 的、基于事实的过程。这种闭路过程消除了无效益步骤，经常注重于新的测量方式，并积极应用技术来追求改进。