《《精编》SixSigma的主要测度与计算方法》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《精编》SixSigma的主要测度与计算方法（26页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、SixSigma测度 Metrics 方法论 Measure概要ProjectY基础统计测定System分析SixSigma测度工程能力分析 ProcessMap 特性要因图FDM SixSigma测度 学习目标理解SixSigma的主要测度DPU DPO DPMOFTY RTY YNOR理解 水准计算方法 DPU与DPMO DPO DefectsperOpportunity 每机会缺陷数 DPU DefectsperUnit 每单位缺陷数 为了消除缺陷的基准 工厂单位改善中使用 DPMO DefectsperMillionOpportunities 每百万机会缺陷数 考虑制品复杂度的比较基准
2、 企业内或企业之间Benchmarking手段 Opportunity Defects DPO Unit Defects DPO 机会 Opportunity 有可能发生缺陷的检查或试验对象 发生缺陷的机会在特性 部品 组装品等制品任何阶段都可能存在 复杂度 Complexity 总机会数与制品或Process复杂度正比 部品 特性 材料 机械 工具 次序 制品 Process 复杂度 相关部品 特性或材料越多 成为越复杂的制品 相关机械 工具或次序越多 成为越复杂的Process DPU DPO DPMO 以下Drilling加工的例中计算DPU与DPMO Data类型是 Unit Defe
3、ct Opportunity DPU DPMO DPU DPO DPMO 事例 使用互相不同的Process 制品之间或制造领域和非领域之间比较时更恰当 DPMO计算例 缺陷数某个PCB以800个焊接点和200个部品构成 在这PCB中发现焊接不良6处和不良部品2个 DPMO是 DPMO 6 2 800 200 百万 8 000 DP M O计算时注意事项例 某部品的生产工程中不良发生机会数是100 000次 但正常作业过程中只对其中1 000次机会进行评价 结果一个部品里发现10个缺陷 以下计算中哪个正确 DPO 10 100 000 DPO 10 1 000 机会是有缺陷发生的可能性 以检查
4、及试验对象被评价时Count Yield 在工程的各阶段中包括再作业或部品的废弃等不良的管理指标 是良品率的概念 初期数率 FTY FirstTimeYield 决定各别工程的品质水准时使用 再作业 不修理的Process中适用 累计数率 RTY RolledThroughputYield 表现全体工程的品质水准时使用的指标中的一个 表现为初期数率的倍 标准化数率 YNor NormalizedYield 表现全体工程的品质水准时使用的指标中的一个 在Process中初期数率适用几何平均概念 Yield 数率 的种类 Yield 数率 45 000ppm浪费 30 000ppm浪费 56 00
5、0ppm浪费 95 5 数率 97 数率 94 4 数率 RTY 0 955 0 97 0 944 87 4 不但是最终阶段 其它各阶段的能力RTY都重视 HiddenFactory 再作业 废弃 Yield RTY计算 已知的DATA是缺陷DATA时 是意味着泊松分布中P X 0 没有一个缺陷的概率 e DPU 已知的DATA是不良率或数率DATA时 Yield RTY FTY1 FTY2 FTY3 YNor计算 YNor FTY1 FTY2 FTYn n RTY计算的检讨 生产一个单位部品所需3个工程 各工程的初期数率为FTYi 各单位工程中发生的缺陷数 跟随着拥有以下概率函数的泊松分布
6、DPU dpu dpu dpu e e 3 2 1 但 为单位工程i的平均缺陷数 因此各单位工程的数率是在工程中一个缺陷都不发生的概率 如下 i dpu e X P 0 按以上的结果 可以确认下面的等式 3RTY FTYii 1 Yield 想想下面的工程 收入检查100 数率 SMD检查95 5 数率 PBA检查97 0 数率 ICT94 4 数率 RTY 1 00 0 955 0 970 0 944 0 874 87 4 Y 7 96 967 0 874 0 RTY 4 1 4 Nor Yield 数率 Yield 例1 现场某一位机士对特定类型Defect观察结果346个生产单位中发现1
7、个 对这特性 Characteristic 的RTY 0 00289 346 1 DPU 00289 0 0 99711 e e RTY DPU 计算 例2 有3个工程组成的生产Line 各工程通过数率为98 时Line的RTY 计算 0 98 0 98 0 98 RTY 0 98 0 98 0 98 0 941192 RTY计算例 Yield 水准 水准 规格中心和规格上限或下限距离是标准偏差的几倍 水准的概念品质特性值随正态分布时 从规格中心到规格界限为止距离相当于标准偏差几倍的测度 Process散布越小 水准越大 测定Process可以生产多少均一品质制品能力的测度 1s m 1s 发
8、生不良限度 3s 平均 记号前数值 Z 越大 不良发生的概率越小 6s 规格界限 3 水准的稳定工程 6 水准的稳定工程 由于作业者倒班 原材料LOT变化 设备的保养 模具交换等现实性的变化要素而规格中心和Process平均常时间维持一致状态是很难 根据经验随着时间过去 一般Process平均离中心约1 5 左右变动 Processdynamics LSL USL 起点1 起点2 起点3 起点4 Process固有能力 长期Process能力 目标值 水准和DPMO 考虑Process现实变化 计算对应 水准的缺陷率或不良率时 Process平均离规格中心标准偏差的1 5倍变动为前提计算 在6
9、 水准Process中 100万次机会中能发生3 4次左右缺陷 这相当于3 4DPMO 999 999 6999 995999 991999 987999 979999 968999 952999 928999 892999 841999 767999 663999 517999 313999 032998 650998 134997 445996 533995 339993 790991 802989 276 良品数 3 45913213248721081592333374836879681 3501 8662 5553 4674 6616 2108 19810 724 6 05 95 85
10、 75 65 55 45 35 25 15 04 94 84 74 64 54 44 34 24 14 03 93 8 st 4 54 44 34 24 14 03 93 83 73 63 53 43 33 23 13 02 92 82 72 62 52 42 3 lt 986 097977 250971 284964 070955 435945 201933 193919 243903 199884 930864 334841 345815 940788 145758 036725 747691 462655 422617 911579 260539 828500 000460 172 良品
11、数 13 90322 75028 71635 93044 56554 79966 80780 75796 801115 070135 666158 655184 060211 855241 964274 253308 538344 578382 089420 740460 172500 000539 828 3 73 53 43 33 23 13 02 92 82 72 62 52 42 32 22 12 01 91 81 71 61 51 4 st 2 22 01 91 81 71 61 51 41 31 21 11 00 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 1 l
12、t 420 740382 089344 578308 538274 253241 964211 855184 060158 655135 666115 07096 80180 75766 80754 79944 56535 93028 71622 75017 86413 90310 7248 198 良品数 579 260617 911655 422691 462725 747758 036788 145815 940841 345864 334884 930903 199919 243933 193945 201955 435964 070971 284977 250982 136986 0
13、97989 276991 802 1 31 21 11 00 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 st 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 lt 6 2104 6613 4672 5551 8661 3509686874833372331591087248322113953 良品数 993 790995 339996 533997 445998 13499
14、8 650999 032999 313999 517999 663999 767999 841999 892999 928999 952999 968999 979999 987999 991999 995999 997 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 st 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 3 1 3 2 3 3 3 4 3 5 3 6 3 7 3 8 3 9 4 0 4 1 4 2 4 3 4 4 4 5 lt 水准与DPMO表 水准计算 缺
15、点数DATA时 求DPMO 表中找出对应DPMO的Z st值或利用Minitab求 DATA是不良率时 以不良率可以计算出PPM PPM 不良率 1 000 000 从表中找出与PPM值一样的对应DPMO的Z st值或利用Minitab求 DATA是数率时 Scrap 再作业等为不良计算数率 从表中找出对应每百万个良品数 数率 1 000 000Z st值或利用Minitab求 水准的计算例 例题1 对某工程生产出货的制品特征类型缺陷 经过长期调查结果346个制品中发现1个缺陷 计算在这工程的缺陷相关的 水准 计算 从 表中能查出对应DPMO 2 890的Z st值4 26左右 利用Minita0b计算 实习 水准是每100万个良品数 937 375对应的Z st值3 03左右 计算 利用Minitab的计算 实习 例3有一个给顾客提供信用情报的公司 顾客要求事项分为情报内容 迅速性 正确性 最新性 接触容易性 对这些调查重要度和顾客满足度结果如下 例题4某部品销售价格 120 制造原价目标值定于 100 但各种外部及内部原因长期预算时 原价比销售价格高的概率是5 左右 计算 对应不良率5 PPM 50 000 的 水准为3 15 100 120 5 利用Minitab的计算 实习
