《精编》6σ品质管理方法论述

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1、1 進料管制 2 成品管制 3 製程管制 4 設計管制 AQFD B專案計劃 執行與管制 CFMEA DMAIC SPC EDOE 田口 參數設計 FQIT CFT 6 品質管理方法 CHAMPION 強式領導 負成敗之責 MASTERBLACKBELT 專業知識 提供技術支援能以文字和統計來溝通 BLACKBELT 通過嚴格評鑑 負責訓練 綠帶和監督 GREENBELT 幾乎與黑帶相似技巧 但不及黑帶深度知能 TEAMMEMBER 對 技術有基本認識 改變帶頭人 6 之MAIC分析方法 步驟1234567891011121314 階段MEASUREMENT量測 實際問題 ANALYSIS分析

2、 統計問題 IMPROVEMENT改善 統計解決 CONTROL管制 實質解決 關鍵步驟選擇製程 產品特性 了解顧客需求 流程圖建立量測每個不良機會率 DPU 檢測每次機會發生不良 DPMO 為其特性建立衡量標準 找出關鍵變數 選擇量測工具了解工具之能力決定其SHORT LONGTERM製程能力確認每個步驟關鍵變異原因進行試驗以確定其影響為所有變異建立最佳運作參數為所有變異執行適切管制 用SPC來控管 每當製程操作一段期間後需確定其製程能力時常鑑控產品 製程特性 用DOE去找關鍵變數之操作視窗 分析工具SPC不良收集表SPC柏拉圖直方圖Cp分析魚骨圖DOETM與實驗計劃管制圖SPC 6 5 4

3、 3 2 1 1 2 3 4 5 6 製造品質 設計品質 6 PPM品質計劃 6 PPM品質目標 一 6 品質趨勢 A 品質要求趨勢與優勢 B 製程3 與6 製程理念 B 1 以良品率說明3 和6 品質要求 B 2 平均值偏離目標1 時 3 與6 良品率比較說明 3 品質水準不夠 B 3 6 品質水準含意 B 4 為何要挑戰6 品質 C 顧客對產品滿意需求 二 認識Cp Cpk品質指數 A 終極產品特質 B 符合變異需求之產品 流程特性 C 常態分配機率 D 製程能力 E 認識DPU 三 6 PPM品質規劃 A TQM體制建立 B 6 PPM品質策略規劃 C 6 PPM品質架構 以ISO900

4、1為基礎和TQM架構下推展 四 1998年品質計劃 4 1 品質目標及達成狀況 4 2 品質方針展開 4 3 品質目標值說明 4 4 達成目標策略 4 5 策略規劃說明 五 INTERNALBENCHMARKINGPROGRAM A 設計品質競爭基準 B 製造品質競爭基準 C 產品品質競爭基準 D 品質績效競爭基準 D 中長期品質目標訂定 E 達成6 品質步驟規劃 F 各部門計劃執行規劃 G 全面品質保證系統 一 6 品質趨勢 品質需求YR PPMCpCpk 3 01930 197066 8301 000 503 51970 198022 7501 170 674 01980 19906 20

5、01 330 834 51990 19951 3501 501 005 01995 19972231 671 175 51997 199831 81 831 336 01998 20003 42 01 50 6 PPM品質保證為3 4PPM 幾乎全良品 在競爭策略理念下 其產品品質就佔有極強品質競爭優勢 6 PPM表示方法 6 代表品質出廠水準 1 2 6 愈高愈好 PPM 代表品質出廠水準 保證其產品不會超過幾個PPM Cpk 表示品質水準之高低 好壞 一切計量 計數值之品質數據皆可換算為Cpk值 A 品質要求趨勢與優勢 B 製程3 與6 製程理念 規格寬度4 美國 製程潛力 Cp 1 33

6、 有缺點發生 製程能力3 規格寬度6 日本 製程潛力 Cp 2 無缺點 DFM設計製程能力3 B 1 以良品率說明3 和6 品質要求 3 6 製程或PARTS良率PPM良率PPM199 73 2 70099 9999998 0 0021097 33 26 70099 999998 0 029078 4 21 60099 999982 0 18 3 與6 良品率比較 B 2 平均值偏離目標1 時 3 6 製程PARTS良率PPM良率PPM197 72 2 28099 9999713 0 2871079 4 225 97499 999713 2 879012 55 874 50099 9974 2

7、6 管制界限是以u 3 來訂制 因此 在常態分配下 3 品質特性值99 73會落在 3 此時不良品頂多是0 27 而已 如此水準夠嗎 NO CERTAINLYNOT 因為每種產品均由許多零件和許多製程而完成 如上圖顯示 1個零件在3 水準時良品率便有99 73 而10個零件在3 水準時良品率只有97 3 而90個零件在3 水準時良品率僅有78 4 而已要是零件品質特性之平均值偏一個 則含90個零件之良品率就會降到12 55 因此 每一個零件或每一個製程祇達到3 品質水準是不夠的 3 和6 良品率比較 B 3 6 品質水準含義 若製程穩定 生產製品品質特性值標準差相當小 而小到平均值上下6 會落

8、在規格內 如此則產品品質會達到什麼程度 如上圖所示 1個零件 6 品質水準良品率 99 9999998 0 002PPM即使90個零件 亦有良品率 99 999982 0 18PPM要是平均值偏離標準一個 在90個零件產品中在6 品質水準下 其良品率仍有99 9973 27PPM由此可知 製程能達到6 水準 不但不良率幾乎少到接近0 而平均值即使稍偏移目標值時 其影響亦微不足道 6 品質水準 是通往世界品質 BESTINCLASS 之路 一旦達到此水準 不但客戶承認品質和服務卓越 更贏得客戶完全滿意 B 4 為何要挑戰6 品質 1 6 品質水準為2000年品質趨勢 圖一 2 顧客對產品滿意要求

9、 顧客有權期望 a 產品完全沒有故障 b 依承諾準時出貨 c 高可靠度 沒有隱伏性故障 d 維護與服務減至最少 3 MOTOROLA導入6 PPM計劃 不但品質擠身WORLDCLASS之林 瀕臨崩潰企業亦得以此起死回生 4 6 品質不但是品質量度亦是企業標竿 而更是使顧客完全滿意法寶 一旦導入 其DRIVINGFORCE無窮驅使企業訂定長期目標 達成策略 執行績效檢討 PDCA循環作持續改善 不達到目標誓不終止 5 6 品質水準 幾乎全良品 實為當今品質競爭優勢所在 C 顧客對產品滿意需求 如何留住顧客 1 產品完全沒有故障 2 依承諾準時出貨 3 沒有隱伏性故障 可靠度高 4 退修與服務減至

10、最少 1 產品故障與生產過程總不良數成正比 2 每台CYCLETIME與總不良數成正比 3 隱伏性不良與製程總不良成正比 4 DFM設計與維修和服務成反比 1 減少DPU 減少總不良數減少產品故障率 2 減少DPU 減少總不良數減少每台CYCLETIME 3 提升可靠度 減少總不良數減少隱伏性故障 4 DFM 減少總不良數減少維修與服務 1 認知方面 顧客有權期望 2 相關影響方面 DFM與生產總不良數 3 經由製程改進達成顧客滿意方面 減少DPU 1 顧客滿意是每位員工責任 亦是公司賴以存活關鍵2 不良發生是產品和零件變異遠離目標值 致使其無法執行要求功能所造成 3 顧客有權要求 OTD Z

11、D 可靠度 零維修和服務 4 一個完美電子產品 須具優越設計寬放 能生產全良品 和在設計範圍內 操作都永不失效 5 DFM是締造穩健產品最佳設計方法 亦是減少CYCLETIME和對6 品質關鍵達成所在 1 增加顧客滿意度2 減少製造成本3 減少修護保證成本4 增加品質保證5 留住顧客 1 高維修保證費用2 高製造成本3 增加資源浪費 檢查 重工 4 增加CYCLETIME不能按時出貨5 生意喪失給競爭者 4 減少DPU結果會導致 4 沒有DFM和高DPU效應 客戶滿意的品質槓桿 根據美國汽車工業小組的調查統計報告 客戶滿意的品質槓桿研究 指出 在產品推出到市場的過程中 愈早投入品質的努力 愈能

12、令客戶滿意 品質回收的利益亦愈大 100 110 11 1 1 12 1 120 1 產品設計開發階段2 製造工程開發階段3 裝配生產階段4 客戶服務5 客訴抱怨處理 12345 變異 以單位來測定特性屬性 以參考標準比較來判定其好或壞特性Cp是穩健設計測量Cpk是被用來測量和管理設計或製造有關變異之能力和不良發生頻率 DISSATISFIESTHECUSTOMER SATISFIESTHECUSTOMER DISSATISFIESTHECUSTOMER 二 認識Cp Cpk績效指數 A 終極產品性質 變異 VARIABLE 和屬性 ATTRIBUTE B 符合變異需求之產品 流程特性 VAL

13、UESOFAPRODUCTCHARACTERSTIC產品特性值 TARGETVALUE MAX RANGEOFVARIATION MAXALLOWABLELOWERLMIT MAXALLOWABLEUPPERLMIT 若製程是隨機變異u a固定 此變異使接近 常態分配 u MEAN 群體平均 TIGHTDISTRIBUTION 緊密分配 很小 BROADDISTRIBUTION 很大 變異 3 2 1 TARGET 1 2 3 是測量離勢或變異 變異情形通常以平均值 和標準差 來表示品質特性值之位置及分散情形 其值愈小愈趨中心分配 品質變異越小越穩定 亦即是平均值愈接近目標值 反之 愈大分配離

14、中心值愈遠品質愈壞 X 2 1 1 2 X 2 VALUE 2 常態分配 母群體平均數 趨中勢 樣本平均數 品質特性平均值 之估計值 離中趨勢 標準差 母群體 S 樣本標準差 品質特性 之估計值 S C 常態分配機率 設Z為常態隨機變數則則稱Z為標準常態隨機變數以代入得 a b Z N 0 1 0 3 2 1 1 2 3 x x 68 26 95 44 99 73 如a u 3 b u 3 則P u 3 x u 3 P 3 Z 3 1 0 00135 P 3 Z 1 0 00135 0 00135 0 9973 99 73 例 1 可將任意常態變數X經由轉變成標準常態隨機變數此為常態分配標準化

15、過程因此經由轉換過程再配合常態面積表就可求得所有常態隨機變數之多種機率值 而Z值亦是用來表示Defects或NON CONFORMANCE部份 經此轉換便可求出 和不良關係和Yield亦然 由此可求 其機率密度函數為 設X N u 求 3 機率值 u 3 u u 3 u P z aa 代入 X Z Z 例 2 2 00X N 25 2 求P Z 27 9 求P Z 27 9 25 00 0 0735 X N a P 3 X 3 P 3 Z 3 99 73 a 製程能力指數介紹 目標值與製程平均值 重疊 沒有SHIFT Cpu 單邊UPPERSpec Limit CpL 單邊LowerSpec

16、Limit Cp製程潛能指數 雙邊Spec Limit 27 90 ux D 製程能力 3 為99 73 良率 USL u 4 u 4 LSL 4 4 TARGET 使容許度愈大則Cp愈大愈好使製程穩定 減少變異亦可使Cp增大 要達成上述HIGHCp值唯一方法就是TEAMWORK共同參與產品設計和流程設計 亦即是利用同步工程和模擬工程原理 Cpk實際製程能力指數 Min CPU CPL 因此在 平均值與目標值一致時Cp Cpk OR i ii iii 設計規格容許度USL LSLCp 製程能力 3 TARGET 有SHIFT1 5 分配 USL LSL 4 4 原來分配 1 5 DPU 總缺點數 總檢查數 DPU與卜氏分配 POISSONDISTRIBUTION 當製程穩定時 DPU呈現一常數 此時產品含有缺點數機率可用卜氏分配來計算 平均數 DPUX EVENTS q FTY FIRSTTIMEYIELD 當產品在初驗時未發現缺點 其機率為初產生機率 FTY 因此 以q 0代入則FTY e DPU 如有四個流程其DPU為a b c d則其FTY e a b c d TDU TOTAL