资源描述
Six Sigma Blackbelt 培训课程,Agenda,Module I : Process Guide 1. Introduction 2. DMAIC Module II : Tool Guide 1. 阶段别Tool的使用方法 2. Minitab使用Guide,Acknowledgement, 感谢参加本教材的企划到开发为止整个过程的诸位. 给BB课程教材开发给予帮助的人 - CU 经营革新Team : , , - Learning Center : , - DDM事业本部 : , , , , , - 情报通信事业本部 : - LG Micron : .,Introduction,Module I : Process Guide - 1. Introduction,Module I 1. Introduction,学 习 目 标,STEP 1. Innovation的重要性 STEP 2. 6 理解, 理解Innovation的概念和组织及革新活动的 重要性. 可以说明革新活动的概念和6的各种意义.,学 习 内 容,STEP 1. Innovation的重要性,1. 经营战略和经营革新之间的关系,1) 什么是经营战略?,在变动的企业环境下为了企业的生存和成长随环境的变化从整体上有计划地开展企业活动的战略.,2) 企业环境的理解, 环境-1 股东 员工 消费者 协力社等., 环境-2 : 经济环境, 技术环境 - 经济环境 : 国际收支, 经济成长率, 人均GNP, 消费结构 的行业的成长率,劳动力资源,工资 - 技术环境 : 制造工程 原材料 产品 流通 技术情报, 环境-3 : 社会环境, 自然环境等 - 社会环境 : 出生率 死亡率 高龄者增加,家族构成的变化, 城市的高度密集, 交通的变化, 价值观 - 自然环境 : 大气 日光 河 大海 绿地,环境,自然,协力社,股东,员工,消费者,社会,环境,环境-3,环境-2,环境-1,环境,经济,技术,环境,企 业,3) 什么是经营革新 ?,随着技术发展,企业环境的变化为了能够确保组织的永久性而必然会出现的经营上整体性的革新.,4) 经营战略 VS 经营革新,企业环境分析 - 1次, 2次, 3次,经营战略树立,能够达成经营战略的具体的实行战略,2. 21C创造成果的条件, Joiner的三角形 第四代经营,创造成果,品质目标,科学性Process,Team Work,3. 21世纪是品质时代,从前面的内容中也可以知道进入21世纪之后世界经济状况也在不断的变化.特别是在去年中国加入WTO之后在国际市场 与中国的竞争更加激烈,并且韩-中之间的技术差距也在不断缩小. 并且顾客的要求也在多样化并且时时刻刻在变化 这也是一个事实. 能够克服目前状况的唯一的途径就是只有强化一流的市场支配能力. 这就是我们把我们的3P(People, Process, Product)水平要提高到世界一流水平的理由,也就是要强化6活动的理由. 把6活动做为经营的最优先课题,并且要彻底而有效地开展,这才是能够满足顾客所需要价值的唯一途径.世界级硕学者 朱兰(J.M. Juran)把20世纪定义为生产性时代, 把21世纪定义为品质时代. 21世纪是品质在左右企业的竞争力.实际上调查的结果也表明在美国获得过 Malcolm国家级品质奖的企业的股票 增长率是比S 从01年已经集中力量实施的Big Y 指标中在02年可以看到成果的 Project (COPQ, RTY 等) 02年要集中力量实施的Big Y 领域中的Project (生产性向上, RTY,收率向上),* 事业部 Big Y, Big Y Project选定方法(例题), Big Y 展开例题,Vision,中长期战略,年度战略,KPI,Target, Little Y的展开,Big Y,Little Y,Target,Little Y,Little Y,已确认的Biz. Issue为中心在全体最优化的观点选定Big Y, 导出Little y.分析与已选定为Project推进对象的Y有关的Process., SIPOC,Process,供应者,投入物,Process,结果物,顾客, Process 分析,为了确认Process的整体像,要明确供应者(Supplier), 投入物(Input), Process,结果(Output),顾客(Customer).,2. Process分析,1) QFD是什么 ?,把顾客多样的Needs转换成研究, 开发, 要素技术, 制造, Marketing/销售以及物流阶段等事业部要求事项的系统性的 接近方法.,2) QFD 制作顺序,明确定义社内外顾客. 利用各种各样的渠道收集顾客之音. 把顾客之音输入在QFD的左侧. 在SIPOC分析的内容中把Process的主要Step(Function)输入在QFD的上侧. 分析顾客之音和业务间的关系.,3. 利用QFD选定Project,3) 简单的QFD制作例题(美容院的情况),“OOO Hair Design” 连锁店为了满足顾客要求开展了选定优先改善对象的活动. 对去年一个月之内访问的顾客作为调查对象,做问卷调查的结果找到了4个顾客要求事项. 1. 更低廉的价格 2. 方便的预约 3. 与顾客形成良好关系 4. 附加Service(涂指甲油, 修指甲等),核心Process,Haircut and other services Time Planning Accepting Reservations Recruiting Keeping the staff Planning Additional services Purchasing accessories,1 2 3 4,VOC Weight,1 3 3 2,Total,3 9 0 0,1 27 9 0,0 27 9 0,1 9 27 6,1 0 9 0,0 0 0 6,3 0 0 2,( : 强(9分) : 一般(3分) : 弱(1分) 无标识 : 无),Total, QFD 制作结果,4) VOC听取,我们Team确保了哪些 VOC 渠道?,顾客情报源,数据类型,定性,定量,Interview,Focus Groups,Survey,观察,不满,顾客Service担当,营业担当,现有的企业情报,产业专家,2次资料,竞争者,Benchmarking,市场分析,顾客调查方法,Listening Posts,研究,Kano 分析, 强 中,5) Interview,必要情报,决定方法,对象,问卷内容,约定实施,实施,整理,- 面对面Interview - 电话Interview - Focus Group Interview,- 候补选定 - 对象决定,- 问卷项目 决定 - 问卷内容 - 事前调查,- 地点 - 时间,- 导入 - 提问 - 收尾,- 当天 整理 结果,- Interview Process,6) 问卷调查,问卷项目,个别项目,排列项目,问卷构成,事前调查,必要情报 具体化,问卷对象为 中心,诱发兴趣,验证,整体构成,必要情报,问卷制作,Sampling,问卷实施,- 问卷调查Process,4. QFD制作事例,LG Restaurant利用QFD选定6改善活动Project. 首先通过Interview从社内外顾客收集了顾客之音(VOC).,1) Step 1 : 把VOC转换成所要求的品质特性,顾客对Restaurant的要求事项收集的结果如下. 顾客之音主要是表现为顾客的不满,因此有必要 把顾客之音转换成顾客所要求的品质特性. 这时既要短又要明确肯定的表现顾客所要求的品质特性. (主要是, 以“要- ”的形式来表现),有时上的菜并不是我点的菜.- Stake有味道. 帐单上的计算有误. - 服务员的态度不够亲切. 等待的时间太长.- 要服务时找不到服务员. 支付时需要的时间太长. - 比起价格菜的质量太差. 剩了好多菜.,必须是我点的菜.- 菜的质量要好. 帐单要准确.- 服务员要亲切. 要迅速招待.- 我希望的时候要及时得到服务.- 买单之前帐单必须准备好.- 和价格相应的质量好的菜. 不可以浪费菜.,VOC(顾客之音),要求的品质特性,2) Step 2 : 决定所要求品质的权重,决定前面所导出来的各个要求品质的权重. 通过问卷调查等可以利用相对频率决定权重,又可以利用AHP(Analytic Hierarchy Process)决定权重.,购买汽车时顾客选择基准是要考虑价格,Design,稳定性,维护费用等. 这四个基准的权重是利用AHP来决定一下. 列, 行基准如果重要度相同的话1,列对比行相对来说重要的话赋予3, 5, 7, 9分.,价格比Design重要3倍,稳定性比价格重要9倍., 课题实习 : 利用下列样式请选定权重.,3) Step 3 : QFD完成,问题整理得好 与顾客CTQ联系得比较明确 与事业成果直接联系在一起 可以期待Positive Impact 要解决的问题与Team员的职务, 目标直接联系在一起 缺点/不良等问题被定义得较好, 表现为可以测定的指标 (Y或者代用特性值) 没有已知答案 问题的范围不可预测,Specific,Measurable,Attainable,Relevant,Time,问题的范围明确,可以测量成果,Team可以解决,与事业目标有密切关系,4个月以内可以解决,5. Project 选定 (SMART),发生型问题(已经出现的问题,能看到的问题) 脱离问题.脱离了基准 未达成的问题.未达成课题 (内销减少) 探索型问题(要找的问题) 改善问题.改善方法 强化.强化体制 (换率变动) 设定型问题(要创造的问题) 开发问题. 创造机会 达成问题.达成目标 (开拓新市场),t 1,t 2,t 3,过去,现在,未来,发生型问题,探索型问题,设定型问题,原因志向,目标志向,5. 问题的种类,3) 明确性以及理解可能性,4) 测定缺陷,5) 反映实际结果,Y要与“顾客核心要求事项”直接联系,并且这些指标要能够测定顾客满意的程度.,1) 决定顾客核心要求事项Y,- 对每一个顾客核心要求事项都要有个Y. - 如果没有Y尺度的话就无法知道有没有满足了顾客核心要求事项.,2) 合理的周期,- 测量的周期应该能够满足准确判断的需要. - 过少测量或者过多测量是都不可以的.,- 与各个 “顾客核心要求事项”之间的关系 : 要明确而且要能够理解. - DATA可靠性确保 : 测量的方法要一致, 用同样的定义,要使用同样的基准,- 每次都要测定Process的缺陷(顾客不希望的部分) - 成功率不作为指标,- 平均不作为指标. - 个别顾客并不关心性能的平均值是多少,他们只关心产品性能的好坏.,1. 测量对象(Y)的明确化,Step 2. 定义Y, 大家一起想一想 什么是好的指标?,指标对顾客来说是一个重要的项目 满足顾客Needs吗? 满足顾客Spec吗? 指标是从事业目标导出来的 能不能使用在分析目标时? 所有的员工都可以很容易理解吗? 指标要引导Process的改善 原因和效果之间的关系是否可以为正确的措施对应而使用? 指标是否符合当时的要求? 焦点是否放在Process? 指标要容易获得 DATA是否容易收集? 能不能按照正确判断所需要的周期来测定? 过少测量或是过多测量都是不可以的. 确保DATA的可靠性 ; 同样方法的测定, 同样的定义, 使用同样的基准,2. Benefit 分析,- 对顾客的效果大小是? - 改善Project是否与事业战略一致? - 财政上可以得到的利润有多少? - 这个改善是日常性的还是比较紧急的? - 在目前状态下可能会发生的结果的严重性程度是? - 为了实施这个改善Project将需要多少资源? - 这个改善Project是否在我们的控制范围内? - 如果没有任何对策的话将会导致什么样的结果?,Team名,推进Team,制作日,制作者,顾客,公司,定量,定性,3. Project 验证,1) Process Mapping 整体Process中决定Start Point和End Point并且罗列整个Process之后为了导出Process上的主要问题而使用的 Map 2) 使用记号,记号,意义,使用时注意事项,开始 / 结束,从顾客的观点考虑开始 / 结束,Activity,记录时用名词或动词,意识决定/判断,明确对Yes/No的Activity,事情的进行方向,3) Quick Action Point 导出 Process Mapping结束之后,找出在目前Process中可以及时改善的部分并且对此展开Quick Action活动., 为了导出Quick Action Point而分析Process问题 (例题),- Start Point, End Point 设定 - 相关部门定义 - 区分业务Step - Step 别 Issue(细部)导出 - 发现改善机会,时间 要考虑Process cycle time和费用是密切联系在一起的比如.检查,返工等待,承认等可以回避的效果,费用 庞大的费用节减是通过 找出Process非效率性从而可以去除或者获得,期待差异 理解顾客的要求,要针对目前的Process成果及顾客的期待值之间的差异集中努力进行改善,附加价值 要找出Process内部的无附加价值的活动和造出不良品的step, 造成返工的step, Quick Action的形态,Bottleneck 工程 人与人之间的很大的差距 : 未共有的工程知识 有错误的标准 不正确的Gage,4) Quick Action Plan 树立, 假如Quick Action要成功的话,可以迅速采取措施 在Team的控制下 效果比较大的(金额, Sigma值) 及时可以看到成果 容易实施,非附加价值活动,Quick Action Idea,评价,完了与否,Process Step,4. 利用其他Tool的Project 选定方法,1) 利用Brainstorming的Project选定,- 在部门或者在组织内部所有成员聚在一起通过Brainstorming方法找出对Big Y的达成有障碍的因素.,- 导出来的问题从量的角度来说比较多时利用亲合图法做Grouping.,亲合图法(Affinity Diagram),1,4,7,10,13,2,5,8,11,14,3,6,9,12,15,A,B,C,D,1,3,6,15,2,11,13,4,7,14,10,5,8,9,12,对导出来的问题进行投票之后选定首先要实施的Project . : 准备适当的选定基准之后通过Team成员们的投票来决定Project . (紧迫性, 效果性, 资源投入度, 时期, 难易度等经常使用的这些基准.,实行课题,Weight,综合 顺序,制作日,Assy名,D-AY,1997.4.2228,制作者,型号名,LG-VCR,OOO,实施目的,参加者,PJT名,W-PJT,可靠性品质确保,OOO,OOO,OOO,OOO,OOO,OOO,2) 通过FMEA选定Project,出口营业调查了Buyer和贷款支付条件的往来条件别件数的结果D/A和O/A条件占了82%,改善领域,3) 利用Pareto Chart选定Project的方法,Step 3. Project 登录,1. 组织Project Team,就已选定的Theme选定具有经验的人员之后Involve.,人事,IT,财务,协力社,顾客,Process 专家,开发/设计,生产,品质,决定可能需要参加的技能部门, 参加的Member是,根据各个功能的专业性以及 开展Project 活动需要时参与即可.,像财务部门的话研讨Benefit时就可以参与. 但是要找出潜在的X因子时就没必要参与. 顾客方的参与者是在QFD阶段就可以参与, 树立基本计划的阶段是没必要参与. Process专家是在Project Benefit 研讨阶段没必要 参与,但是Process Mapping阶段是可以参与.,主要改善对象,目标水准,K P I,World best,Target,实绩,能得到的经营上的成果是 ?( 定量 /定性),Project名,Neck Point,外部环境,内部环境,为什么要做？,怎么做？,Team名 :,组成Team,姓名,所属,作用,定量成果,定性成果,记述达成Project 目标时主要要 改善的对象,选定Project的 推进背景从外部 及内部环境观点 来分析以及记述,记述Project推进中的Neck Point,优先要解决的课题 (突破极限的Idea或者 How to项目),未作成指标的定性成果中记述Infra构筑, 确保力量,核心Skill确保等内容,记述活动成果中的定量成果 例) 经常利润,销售,损益,EVA 等,具体记述达成Project目标 及 KPI目标的方法, Tool, Skill和突破极限的Idea,记述已导出的KPI 的现实绩, World Top水准 及目标水准,推进日程,2. Project 登录书的制作,导出Process别细部推进内容之后树立Project活动计划,Project 活动计划 (例), 1) DMAIC : Define, Measure, Analysis, Improve, Control,2)上述样式并不是已定型化的,根据状况它可以变更使用,管理(C),改善(I),分析(A),测量(M),定义(D),Process,推进 内容,6/1,6/17,7/15,8/12,10/14,10/30,1.1 Biz. Issue确认 1.2 VOC, CTQ 1.3 Project选定 2.1 测量对象定义 2.2 Project Review 3.1 组成推进Team 3.2 Project 登录,4.1 测量对象选定 4.2 测量计划树立 4.3 测量系统验证 5.1 Data 采集 5.2 工程能力分析 5.3 改善方向/ 目标设定,6.1 验证假因子 7.1 选定根本原因,8.1 选定最佳案 9.1 实行计划树立 9.2 实行 / 验证 9.3 Benefit 掌握,10.1 改善Process 登录标准 11.1 树立管理计划 12.1 Project 完了报告书 12.2 实施共有会 12.3 登录在知识经营栏,3. 活动计划树立,Define Check Point 1825,选定的Project是不是经营上的重要Issue事项 ? 为了明确记述问题,是否明确选定了顾客,是否和顾客充分地进行相谈? Team活动范围是否被定义,期间选定是否恰当? Team成员是否确保了解决问题所必要的能力,他的作用和责任是否被定义 ? KPI是否明确设定及它的目标是否明确地被设定以及是否和Champion合议过? 是否已经掌握了预想Benefit ? CTQ是否被系统化,是否定义了它的重要度及优先顺序? 是否系统性/逻辑性地整理了CTQ对顾客的影响及对事业的Impact? 是否定义了Project集中于哪些CTQ,并且其选定的理由是否明确?,Measure,Module : Process Guide - 2. Measure,Module 2. Measure,学 习 目 标, 要知道测定的重要性以及明确 有关于Process的测量对象,学 习 内 容, 要知道DATA采集方法 要知道测量方法的妥当性, 要掌握现Sigma水平,STEP 4. Data收集计划树立 STEP 5. 现水平掌握,Step 5. 现水平掌握,Step 4. DATA采集计划树立,4.1 找出假因子 4.2 树立测量计划 4.3 测量系统验证,5.1 Data 收集 5.2 现水平测定 5.3 改善方向,Measure阶段是测量已被选定的CTQ的现水平并且设定Base line, 对CTQ设定改善目标及方向的阶段.,目的,活动 STEP,Output,Step 4 - 假因子List : 特性要因图 or Logic Tree - 测定计划书 - Gage R 把合格品判定为不合格品的概率(第1种 Error : 危险率),误判断为不合格的次数,误判断为不合格的次数,=,合格品的总测量次数,合格样品数 反复次数,4) 偏差(Bias) : 判断人员区分合格/不合格的尺度,B =,P(FA),P(Miss),B = 1 : 没有偏差 B 1 : 判定为不合格的机率比较大 B 1 : 判定为合格的机率比较大,统计量,适合,附带条件下可以使用,不合格,有效性(E),误判断概率: P(FA),遗漏概率: P(Miss),0.90 1.0,0.0 0.05,0.0 0.02,0.80 0.90,0.05 0.10,0.02 0.05,0.80 以下,0.10 以上,0.05 以上, 利用Minitab的 二元分类 系数型 Gage R&R的 Study,Ex) 为了分析以Go/No-Go Gage判定合格/不合格的系数型测试系统 选了15 EA 样品 (合格品 8个,不合格品7个)之后由3名测试人员反复测了3次后得到了如下的Data., Minitab 使用方法 : Stat Quality Tools Attribute Gage R&R Study,指定系数型测试 Data的输入Column,指定 样品编号 输入Column,指定测试者编号 输入Column,指定样品的标准值 输入Column,若Data是顺次尺度时 Click,Attribute Gage R&R Study Attribute Gage R&R Study for Measurem Within Appraiser Assessment Agreement Appraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI A 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8) B 15 13 86.7 ( 59.5, 98.3) C 15 13 86.7 ( 59.5, 98.3) # Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials., 测量一致性 评价,-评价每个测试人员反复测试出的值之间的测量一致性,* 各测试人员的反复测量的结果的一致性的比率,100,Each Appraiser vs Standard Assessment Agreement Appraiser # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI A 15 14 93.3 ( 68.1, 99.8) B 15 12 80.0 ( 51.9, 95.7) C 15 12 80.0 ( 51.9, 95.7) # Matched: Appraisers assessment across trials agrees with standard. Assessment Disagreement Appraiser # NG/G Percent (%) # G/NG Percent (%) # Mixed Percent (%) A 0 0.0 0 0.0 1 6.7 B 1 6.7 0 0.0 2 13.3 C 0 0.0 1 6.7 2 13.3 # NG/G: Assessments across trials = NG / standard = G. # G/NG: Assessments across trials = G / standard = NG. # Mixed: Assessments across trials are not identical., 测量准确性(Accuracy)的 评价,-比较每个测试人员的测试值 vs 标准(参考值)时评价是否一致,* 每个测试人员反复测试结果的准确性 比率,标准值一致的次数,总样品数,100,点 :对比率的点推定值,线 : 信赖区间的宽度,* Graph 解释, 正确度 分析 测量已知参考值的15个部件时正确地判断了14次时,这时求正确判定的比率p的 点推定值 & 95信赖区间., Hint : STATBasic Statistics1Propotion,Test and CI for One Proportion Test of p = 0.5 vs p not = 0.5 Exact Sample X N Sample p 95.0% CI P-Value 1 14 15 0.933333 (0.680515, 0.998314) 0.001,点推定,信赖区间,Between Appraisers 再现性 Assessment Agreement # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 15 11 73.3 ( 44.9, 92.2) # Matched: All appraisers assessments agree with each other.,All Appraisers vs Standard Assessment Agreement # Inspected # Matched Percent (%) 95.0% CI 15 11 73.3 ( 44.9, 92.2) # Matched: All appraisers assessments agree with standard. Executing from file: C:new minitabMACROSGAtGage.MAC, 测试人员之间的测量一致性的评价, 测试人员的综合性意见和与标准间的比较,测试人员间测出的结果一致的比率,和标准值比较之后 再比较看看所有测试人员们测出的结果一致的程度,测试一致性比率 =,对每个样品的各测试人的测试结果一致的次数,总样品数,100,10. 调查问卷的可信度和适当性,1) 概要,进行调查问卷之前对调查问卷的可信度和适当性的进行检查.因为调查问卷是把人具有的抽象的概念变换成 经验性指标的一种测试工具. 所谓的可信度是指利用调查问卷进行反复测试时能够得到多少次的同样结果, 适当性是指根据经验判断时调查问卷的内容和构成如何充分地反映出想要测试的内容. 举个例子吧.假设调查顾客对LG电子生产的特定产品的满意度.这次调查的目的在于通过调查问卷看看使用过此 产品的顾客对此产品的满意程度是如何时,根据此目的如何能够很好地调查出顾客的满意度需要从调查问卷的 可信度和适当性这两个观点上要进行分析.,2) 可信度的概念 : 可信度是指一个调查工具(调查问卷 等)对于测试内容具有多少的稳定性并一贯性地进行测试的准确性 (Accuracy).,测试结果分数 = 参考值(T) + 测量误差(e),可信度 =,T + e,T,意思是可信度“1”时测试误差为 “0”,并且可以认为是每次调查 结束后从被调查者身上得到同样的反应的可信 的测试工具(调查问卷). 但是,可信度为“0” 或者接近于 “0”的时,测量的误差比较大比如像个指着别的数值的称一样,可能判断成为不能 一贯性地测试出回答者的反应 的测量工具.,3) 调查可信度的方法, 再检查可信度(Test Retest Reliability) : 这个方法是对于同样的调查问卷过一段时间之后再次进行的,追踪可信度的固有的 方法. 这个方法虽然有单纯的一面 ,但是有可能因被调查者 的记忆过大的反映出其可信度., 同等检查可信度(Equivalent form Reliability) : 使用样式同样的 A种和B种的调查问卷,但是难于做出水准同样内容不同的问卷. 在这个方法中2份调查问卷虽相似,但不完全一样,所以在再检查可信度上出现的记忆效果虽然相似,但是不一样的,所以 在这里再检查可信度上出现的记忆效果不会成为问题. 但是目前留下来的问题是制作同等调查问卷有时很难., 一半可信度(Spilt-Half Reliability) : 把调查问卷的内容分两部分后各打分的方法.这个方法是把一个问卷的内容分半之后根据两个部分的相关系数推定可信度 值的方法.一半可信度的决定在实际资料分析上是根据如何把问卷分成两个部分,可信度的推定值也产生变化., 内容里的 适合尺度(Inter Item Consistency Reliability) : 假设一个内容是一个检查方法时举个例子有10个内容就可假设做了10次试验. 这是确认10个内容的结果之间一致程度如何来调查可信度的一种方法.,4) 适当性(Validity),适当性显示出 是否正确地测试到 调查的概念以及目的, ,并且主要在问卷制定的阶段上考虑. 适当性大致可分为内容适当性和概念适当性. 内容适当性(Content Validity) 主要问题是测试项目是否实际地测量出研究人员意图的内容. 这是根据在调查领域上有专门 知识的人的主观意识的判断来决定的. 下面2个问题中若测试喜好就使用第一个问题. 但是,若要测试购买意思的话就使用第二个问题. - 您喜欢的品牌是什? - 测试喜好程度 - 您想购买的品牌是什么? - 测试购买意识 概念适当性(Construct Validity) 是指测试内容是否充分地反映出想要调查的抽象的概念. 举个例子的话 像顾客对品牌的忠诚度或者满意度这样的抽象的概念 是不能直接测试出来的 ,所以这时利用测试可能的几个句子来进行测试. 这时要看测试抽象的概念时使用的句子是否恰当. - 判断适当性 : 是一种测试方法.测试不同的概念时互相之间的相关关系要小. - 集中适当性 : 即使使用其他不同的方法测试同样一个概念,测量出的值之间也要显示出高的相关关系.,1. 水准的计算顺序,水准的评价是根据数据的形态不同(是连续型的还是离散型)评价指标也会不同的. 所以计算时也要区分后进行分析.,Step 5. 了解 目前 水准,2. 工程能力(Process Capability)的 概念 Data是连续型时,定义: 工程的品质达成能力. (语义上的定义) 工程达到最佳条件时,即管理状态时显示出产品的每个变动的程度的量. (Juran) 在统计性管理状态下的工程的正常运转,即不受外部影响的在正常的工程上发生的一系列不可预测的结果. (Western Electric Co.) 是指解决有影响的原因或者至少最小化了的状态下的工程上最大的成果. (E.G. Kirkpatrick) 在正常的稳定条件下因一定的因素引起的其工程的品质上达成的能力. (A.V. Feigenbaum),找Key Word !,最佳的条件,管理状态,变动的大小,达成能力,1) 工程能力指数 : Cp(Process Capability Index)的理解,工程能力指数是评价工程能力也就是对顾客允许的误差的满意程度的指标.所以这些指数对顾客允许的规格有相对的大小.,X,优秀的能力,不足的能力,X,LSL,USL,LSL: Lower Spec Limit: 规格下限 USL: Upper Spec Limit: 规格上限 M: 目标值: 一般 (USL+LSL)/2,M,X,LSL,USL,M,Process Tolerance 3 宽度,Spec Tolerance: USL-LSL,X,LSL,USL,M,Spec Tolerance: USL-LSL,移动幅度, 根据下面的表格能看出的Cpk的问题点是?,2) 工程能力指数 : CPk 工程平均的倾斜度和了解其幅度的指数,3) 工程能力指数的 计算 只有单边规格时 Cpk的计算,只有管理上限时,只有管理下限时,Cpk =,3 x ,管理上限值 平均,Cpk =,3 x ,平均 管理下限值,按长期来看时, 假设了使用的Data的值因偶然的原因从中央值移动了 1.5.,4) 长短期 Z值( Level)的 理解, Zst, Zlt,+4.5,-7.5,1.5,目标,距离 = 4.5,3.4 ppm, 6的 目标值是 - Cp : 2.0 - Ppk : 1.5,5) 有工程的规格界线和目标值时了解工程平均的移动和其幅度的指数(Cpm的利用),X,LSL,USL,M,Spec Tolerance: USL-LSL,移动幅度, 根据下面的表格能看出的Cpm的问题点是?, Cpk和 Cpm比较时?,6) ZBench 的 意义,10%,6%,全部 : 16 %,在标准正规分布表格上 Good Rate是 84%, 找出Defect Rate分为16%的位置. 这个Z值叫做ZBench.,16%,84%,Zbench = 1,表示目前水准的Z值 ZBench + 1.5,7) 利用工程能力指数的 现象诊断 及 改善方向,Quick Action,最佳化 (Optimize),调整 (adjustment),不稳定 (异常原因),散布 (偶然原因),脱离目标值 (Off-Target),Cp-Pp 大确认管理图,Cp1.5,Cp-Ppk0.5,通过怎样的工程能力指数能了解到异常原因引起的变动的程度呢?,9) 工程上可能会发生的现象 - 异常原因引起的变动, 群间变动和群内变动的差异大时我们可以认为异常原因引起的变动大. 随之应该首先要考虑Cp, Pp的差异. 当然要跟管理图一起进行分析.,通过怎样的工程能力指数能了解到超出目标值的范围呢?,10) 工程上可能会发生的现象 - 超出目标值, 确认Cp, Ppk的差异就能判断这个现象.,通过怎样的工程能力指数能了解到偶然原因引起的变动的程度呢?,11) 工程上可能会发生的现象 - 偶然原因引起的变动, 可以利用Cp的大小来判 断.,10%,9%,ZLSL = 1.34,ZUSL = 1.28,19%,ZBENCH = .88, 长/短期 Z值的 定义, Zbench值的 定义,12) 工程能力指数的 使用 Guide,4.5,1.5,Zshift,A,B,C,D,Z st, Zshift的 定义, 4 Block的 定义,Lot判定用,4Block计算用,了解现水准时,Ppk Zlt Zbench,Pp Ppk,Cp Zst Ppk Zlt, 工程能力指数的 实际使用 Guide,13) Example,某事业部的 BB向MBB咨询目前自己的工程状态如下,应该怎样去改善工程.,能看出DATA基本上形成正规分布. 流程的平均倾斜于规格下限处,所以能看出超出下限的不良发生的很多. within 工程能力是0.9, Overall工程能力是0.83显示出的工程能力非常低.为了改善这个状态需要把工程平局和目标值一致后降低变动.,群内,群间的标准偏差,Within 工程能力指数,Overall 工程能力指数,实际测量值基准的Performance(PPM),Within 基准的 Performance(PPM),Overall 基准的 Performance(PPM),14) 利用Minitab的工程能力指数 分析 结果 分析,在X Bar & R Chart上没有超出管理界线的点,并且点的排列上没有任何的规律,所以可判断为管理状态. 可以解释在Capability Histogram上数据形成正规分布. 在Normal Prob Plot上各点基本形成一条直线,所以可解释为正规分布. 工程平均靠近规格下限,所以可能发生很多超出规格下限的不良., File : 测量.mtw(wine.mtw),Stat Quality Tools Capability Analysis(Normal).,Data列 选择,Subgroup 大小,规格 上限,规格 下限,工程能力 指数 计算1,15) 利用Minitab的 工程能力指数 分析 Minitab 使用方法,对结果的 解释,Zst, Zlt, Zshift ?,Cp和 Ppk是多少?,工程能力 指数 计算 2,Stat Quality Tools Capability Sixpack(Normal).,对结果的 解释,1. Subgroup的 平均的 变化是 ?,2. Subgroup的 范围的 变化是?,3. Data是否形成正规分布?,4. 大约的 Cp和 Ppk值是多少?,16) 非正规分布的 工程能力的 计算 (Data Transformation),虽然是连续型Data,并且在异常Data的确认过程中做过检查,但是在正规性 Test上中还是不显示出正规分布时, 可以根据需要把Data变换之后形成正规分布并使用.,Stat Control Charts Box-Cox Transformation.,输入变换的Data的结果的 Column,变换的 Data的 Lambda值,Stat Quality Tools Capability Analysis(Normal).,选择在前面知道的 Lambda值的范围., 非正规分布的 工程能力的 计算 (Data Transformation), 有* mark的项目是 变换后的的Data值., 变换之前的Data的 分布形状,DPU,Defects Per Unit 一个Unit里 存在的 Defect数,DPO,Defects Per Opportunities 和一个Unit里存在的机会数比较的Unit里存在的 Defect数,DPMO,Defects Per Million Opportunities DPO的 值 1,000,000,缺陷(Defect): 导致顾客不满的所有因素. 单位(Unit): 检查或者作业基准的最小数量. 机会(Opportunity): 可能成为Defect的所有可能的机会次数.,17) 离散型 DATA的 指标,1 单位(Unit) 1 机会(Opportunity),1 单位(Unit) 5 机会(Opportunity), 单位,机会,缺陷的数,在下面的加工Drill产品上计算出单位数, 机会数, 缺陷数以及计算出 DPU, DPO, DPMO.,单位数: 机会数: 不良数:,DPU: DPO: DPMO:,缺陷, 生产能力的 评价,Drill加工厂的 K总一直责备B线生产担当部长,他说:B线的不良率比A线高的原因是因为担当部长无能所以下属们不认真做事的结果. 比较下面两个部门的生产能力之后参考下一页的内容评价K总是否做出了公平的评价.,生产能力 评价 结果,谁的生产能力更好呢?, 利用泊松(Poison)公式的 收益计算,Y =,Y =,=,在这里,Y是 收益( Yield) d/u是 每个Unit的 Defect数 r 是 Defect数 e 是 指数函数(e = 2.718.) 所以, r=0时有可能是 Zero Defect. 这个叫做“Rolled Throughput Yield(累计收益)”.,True Yield,Defect Model的同时泊松(Poisson)分布,e = 0.367879,-1,发生Defect的机会增加到无限大时 Yield就接近于“0”.,DPU = 1.0时 若r = 0 的话 Y = 0.3678794412., 收益概念的 变化,新概念的 收益,考虑工程的各阶段 包括返工及部件报废进行管理 总比初期收益低 在生产流程的质量上得到 从一开始抓无缺陷 考虑工程是以多个构成的这一点, 累计收益(YRT : Rolled Throughput Yield),YRT = 0.95 0.980.930.95 = 82.3%,最终合格品,Input,工程 1 95% Yield,工程 2 98% Yield,工程 3 93% Yield,工程 495% Yield,50000 ppm 损失,19000 ppm 损失,65170 ppm 损失,43292 ppm 损失,1百万个中发生177462个损失,YFT = First Time Yield 个别工程上无返工的 收益(一开始正确地加工的合格率) YRT = Rolled Throughput Yield 一个产品在整个工程上连一次不良都不发生的同时能合格的概率 YNA = Normalized Yield 连续的工程的 平均 收益 / 评价完成品的 质量程度,YFT 95%,YFT 97%,YFT 99%,YFT 97%,YRT? YNA?, 新概念的 收益, 收益的 计算,P1,P2,P3,投入数量 100 个,返工,报废 5,10,再投入 5,返工,90,79,11,再投入 6,报废 5,报废 5,最终合格品 80 个,以前的 收益,新概念的 收益,99.99966% 99.9966 99.9898 99.983 99.966 99.949 99.932 99.898 99.864 99.830,3,4,5,6,93.32% 50.08 12.57 - - - - - - - -,99.379% 93.96 82.95 73.24 53.64 39.38 28.77 15.43 8.28 4.44 00.69,99.9767% 99.768 99.30 98.84 97.70 96.61 95.45 93.26 91.11 89.02,工程数,Shifted 1.5,复杂性 (部件数量 或者 工程的 阶段),工程 能力,YRT,(累计收益 或者 True Yield),部件数量或者工程的阶段越少相应的收益就越大. 收益管理的最终目标是减少工程数的同时提高每个工程的工程能能力., YRT (Rolled Throughput Yield),100个部件(或者 工程的 阶段) 各各达到 4的工程能力时 累计 进行率是 0.99379 = 0.5254, 或者 53.64%左右.,100,例) 有100个具有4的工程能力 的工程时会有 0.99379 = 0.5364的 收益.,100,1 10 30 50 100 150 200 300 400 500 800, Yield用Z-level计算的 Roadmap, 离散型DATA可使用 Normalized Average Yield (YNA) 计算 “Z-Level”. 注意 : 求 YNA 之前必须知道 Rolled Throughput Yield (YRT)的值.,Zbench,YNA,YRT,(YRT)1/ opp,e-DPU,OR,(YFT1)(YFT2)(YFT3). (单位工程的收益),(Poisson 近似值),Zst=Zbench+ 1.5,测试 Check Point,是否树立测试计划以及实行? - Sampling方法, 担当, 分析方法, 适当的Sample数量, 正规性验证等 是否列出对CTQ有影响的潜在的因子 ? 是否抽样出包括所有潜在的 X因子的产品 ? 是否进行了Gage R&R 以及 确保了Gage的 信赖性 ? Data的测试不可能时,是否明确地选定了 CTQ ? 是否掌握CTQ目前的水准 以及 设定改善方向和目标 ?,Measure,参 考 资 料,附件,有时会提出如下的跟标准偏差有关的问题. -. Minitab里的有within和 overall. 对这两个如何计算 ? -.利用Excel计算过标准偏差,但是为什么和 Minitab 不一样呢? 我们来看看这些区别, 标准偏差的 理解,Method of Estimating within,1) 在Minitab的 within和 overall 计算方法,ni: 第i个subgroup的 size,n : 整个数据的个数,c4(n)=sqrt(2/(n-1)*(exp(gammaln(n/2) / exp(gammaln(n-1)/2),用sp, s推算within, overall时与实际的值之间发生差异. 保证其差异的常数就是 unbiasing constant.,公式,要在Excel上计算时,的 概率分布,的 概率分布,的 Bias,不便 推定量的 概念,利用Excel求出对Within, Overall的 Unbiasing Constant. Within: Overall: 利用Excel 推算出 within, overall within : overall :,实习,存在多种推算出within 的方法. 每个方法都需要复杂的计算过程 根据推算方法的选择 工程能力指数的值会不同 所以,为了正确地推算出工程能力,应要了解推算方法的 相对的优点注1)(本教材里不进行讲解),注1) : I.W. Burr (1976). Statistical Quality Control Methods, Marcel Dekker, Inc., 参考 Rbar : 部分群的大小小于10的 情况 Sbar : 部分群的大小10以上的同时其大小同样的 情况 Pooled standard deviation : 部分群的大小超过10,并且 各部分群的大小互相不同的情况,Analysis,Module : Process Guide - 3. Analysis,Module 3. Analysis,
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