经营管理部6sigma办公室优秀PPT

-,*,/11-,6Sigma是我们的工作方式,*,微波电器,经营管理部6sigma办公室,Sigma常用工具讲解,以精品战略为核心，不断优化持续革新体制,柏拉图,原始数据如下：质量限制示例.MTW,选择：,统计,质量工具,Pareto,图,Minitab,输出如下表：,点击：,已整理成表格的缺陷数据,Define,Case 1：,汽车工业行动组织量具探讨，选择了 10 个代表过程变异预期范围的部件。3 名操作员以随机依次测量这 10 个部件，每个部件测量 3 次,原始数据：汽车工业行动组织量具探讨.MTW,共10个部件,(3,人对同一部件测量,3,次,),Measure,MSA,选择：统计质量工具量具探讨,量具R&R 探讨(交叉),选择对话框,Session,输出如下：,图形输出如下：,判定：G,age R&R,30%,判定：5,Measure,MSA,量具 R&R 探讨-方差分析法,不包含交互作用的双因子方差分析表,来源 自由度 SS MS F P,部件 9 88.3619 9.81799 245.614 0.000,操作员 2 3.1673 1.58363 39.617 0.000,重复性 78 3.1179 0.03997,合计 89 94.6471,量具 R&R,方差重量,来源 方差重量 贡献率,合计量具 R&R 0.09143 7.76,重复性 0.03997 3.39,再现性 0.05146 4.37,操作员 0.05146 4.37,部件间 1.08645 92.24,合计变异 1.17788 100.00,探讨变异%探讨变,来源 标准差(SD)(6*SD)异(%SV),合计量具 R&R 0.30237 1.81423 27.86,重复性 0.19993 1.19960 18.42,再现性 0.22684 1.36103 20.90,操作员 0.22684 1.36103 20.90,部件间 1.04233 6.25396 96.04,合计变异 1.08530 6.51180 100.00,可区分的类别数=4,Case 2：,一家教化考试公司正在为六年级标准化论文式考试的写作部分培训五名新检验员。现在须要评估检验员对论文评级时遵守标准的实力。每个评分员以五点尺度 （-2，-1，0，1，2）对 15 篇论文进行了评级。,原始数据：,散文.MTW,Measure,MSA（属性一样性）,选择：统计质量工具属性一样性分析,选择对话框,会话框输出如下：,图形输出如下：,作业者之间判定结果不一样,测量系统只有40%的可信度,Measure,评级的属性一样性分析,每个检验员与标准评估一样性,#检#相,检验员验数符数百分比95%置信区间,Duncan15853.33(26.59,78.73),Hayes151386.67(59.54,98.34),Holmes1515100.00(81.90,100.00),Montgomery1515100.00(81.90,100.00),Simpson151493.33(68.05,99.83),检验员之间评估一样性,#检#相,验数符数百分比95%置信区间,15640.00(16.34,67.71),全部检验员与标准评估一样性,#检#相,验数符数百分比95%置信区间,15640.00(16.34,67.71),MSA（属性一样性）,因果分析图,原始数据如下：,表面缺陷.MTW,选择：,统计,质量工具,因果,Minitab,输出如下表：,选择相应对话框,Measure,Case 3：,一家线缆制造商希望评估线缆的直径是否符合规格。线缆直径必需为 0.55+0.05 cm 才符合工程规格。分析员评估过程的实力以确保其满足客户的要求，即 Ppk 为 1.33。分析员每小时从生产线中取 5 根连续的线缆作为一个子组，并记录直径。,原始数据如下：,线缆.MTW,工程实力分析,选择：统计质量工具实力分析正态,选择对话框,点击,选项,Measure,规格下限,0.50,规格上限,0.60,图形输出如下：,PP、PPK,工程实力分析,Measure,规格下限,规格上限,算术平均,抽样数,群内标准偏差,全体标准偏差,3.3,观测的不良率,3.4,群内预想不良率,3.5,全体预想不良率,CP、CPK,SIPOC/COPIS,说明用语,Supplier,Customer,Output,Process,Input,Process,Process,Process,供应者(Suppler):供应Process作业对象（如情报和资料、资源等）的人或组织等,输入(Input):供应者供应的情报/资料/制品/服务等。,程序(Process):输入的转化变形构成的一系列阶段。,输出(Output):顾客运用的制品或服务,顾客(Customer):得到Process的输出结果的人,3.5-15,SIPOC,Measure,输入,类型,顾客开始的,情报,问候准备,应答顺序,电话系统,P/N,统合部门参考,主要情报,生产,ROAD,情报,WORKSHEET,价格策定方式,C,C,C,U,C,U,U,C,C,结果物,电话应答,应答问候,P/N,决定,need date,把握,船运地址,把握,船运方法把握,内部情报,内部,P/N,赋予,条件决定,lead time,把握,询问完了,WORKSHEET,顾客数,询问,WORKSHEET,价格策定,1.把握外部输入和顾客输出.,2.Process全部阶段通过图表或画图,来把握.,3.列出各阶段主要输出变数.,4.列出主要输入变数后，消退或保留，,区分Process输入,5.添加对输入变数Process的 Spec.,PROCESS Map,Measure,Cause&Effect Matrix,Measure,RPN=严峻度 X 发生率 X 探测力,Failure Modes,Effects and Criricality Analysis,Measure,风险优先数,(,RPN),FMEA的输出是 风险优先数,RPN 是在你供应的信息基础上计算出来的数，要考虑,潜在的失败模式,相关影响,和当前在达到顾客之前工程探测失败实力,它是三个定量的数率的乘积，分别相对于影响，要因和限制：,RPN=严峻度 X 发生率 X 探测力,（影响的）严峻度（Severity）-影响对顾客要求的重要程度-假如失败发生，也可以和平安及其他风险相关（1=不严峻，10=特别严峻）,（要因的）发生率（Occurrence）-给定要因发生并导致失败模式的频率。有时也可以指失败模式的频率（1=不像，10=很像）,探测力（Detection）(当前的限制实力)-当前限制支配的探测或预防的实力：,在导致失败模式之前的要因,在导致影响之前探测或预防的失败模式,1=可能探测,10=根本不行能探测,Measure,Case 4：,为了提高家庭暖气系统的效率，进行了一项旨在评估两种设备功效的探讨。安装其中一种设备后，对房舍的能耗进行了测量。这两种设备分别是电动气闸 和热活化气闸。现在，您要确定是否有证据证明这两种设备之间的差值不为零，以比较出这两种设备的功效。,原始数据如下：,1,3,2,4,选择：统计,基本统计量,双样本,选择对话框：,点击图形，选择数据箱线图,2,个对象比较差异,Analyze,点击,Options,，选择如下图：,5,6,图形输出如下：,7,Session,输出如下：,P,0.05，Ho成立,P,基本统计量,配对,T,2,4,图形输出如下：,成对对象比较差异,Analyze,配对 T 检验和置信区间:材料 A,材料 B,材料 A-材料 B 的配对 T,平均值,N 平均值 标准差 标准误,材料 A 10 10.630 2.451 0.775,材料 B 10 11.040 2.518 0.796,差分 10 -0.410 0.387 0.122,平均差的 95%置信区间:(-0.687,-0.133),平均差=0(与 0)的 T 检验:T 值=-3.35,P 值=0.009,P,0.05，Ho成立,P,ANOVAOne-,way(unstacked,),One-way ANOVA:Data,Data2,Data3,Source DF SS MS F P,Factor 2 18.78 9.39 1.62 0.217,Error 27 156.58 5.80,Total 29 175.35,S=2.408 R-Sq=10.71%R-Sq(adj)=4.09%,Individual 95%CIs For Mean Based on,Pooled StDev,Level N Mean StDev -+-+-+-+-,Data 10 10.376 2.277 (-*-),Data2 10 9.336 1.815 (-*-),Data3 10 11.272 2.986 (-*-),-+-+-+-+-,9.0 10.5 12.0 13.5,Pooled StDev=2.408,Session,输出如下：,P,0.05 说明有差异,各机床95%信任区间,3,个对象以上比较差异,Analyze,1,原始数据如下：,2,3,选择对话框：,4,Session,输出如下：,改善前后数据对比分析,Improve,原始数据如下：,1,2,选择：,S,tat,Control Charts,Variables Charts for Subgroups,xbarR,平均值管理图,Control,输入一子组容量或子组指示栏，一般为5,输入数据栏，要求子组数在25个以上,注：若你的数据如下，请选择,Observations for a subgroup are in one,Row of columns,3,对话框输出以下信息,4,选择X,bar R Options,5,选择Tests，选中全部空白框,平均值管理图,Control,5,选择OK后,Minitab,输出如下表：,你若显示3,，选择,S Limits,注,输入,1 2 3,选择OK后,Minitab,输出如下表：,留意事项：,1、假如出现异样点，Minitab会将异样点显示为红色；,2、随着数据收集增多，当你增加数据后，你需重新操作才能出现最新的图表（也说明是说限制图不能自动更新）。,平均值管理图,Control,原始数据如下：,1,2,选择：,S,tat,Control Charts,Attributes Charts,P,管理图,Control,输入抽样数栏，P图要求样本容量需大于50,注：P图的子组间时间间隔、子组频率不行过大,输入不合格数栏，要求子组数在25个以上,3,对话框输出以下信息,4,选择,P Chart Options,5,选择Tests，选中全部空白框,管理图,Control,5,选择OK后,Minitab,输出如下表：,你若显示3,，选择,S Limits,注,输入,1 2 3,选择OK后,Minitab,输出如下表：,作限制图留意事项：,1、过程处于受控状态；,2、测量系统误差处于可接受范围；,3、取数据时为一次检验数据，返工后的,数据不能计入限制图；,4、数据听从正态分布。,管理图,Control,以事实和数据为驱动的管理,现实中问题 转换为 统计性问题,计数性问题 转换为 计量性问题,6 Sigma Feature 数据管理,数据是决策的依据,没有数据就没有管理,没有数据的统计分析=无米之炊,抽样是管理中收集数据的普遍方法,宏观数据资料的获得主要依靠于,各种统计报表,Control,