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SixSigma尺度 Metrics 1 DPU和DPMO2 SIGMA水平3 RTY 尺度的選擇 BBProject尺度 Benchmarking尺度 缺點數(shù)據(jù)收集 推定Process的能率計算生產(chǎn)無缺點制品的概率 制品與Process的客觀比較 應(yīng)該知道什么 BBProject尺度 經(jīng)營成果尺度 DPMOSIGMA水平 DPURTY 1 DPU和DPMO DPUDefectsperUnit單位當(dāng)缺點數(shù)缺點消除的基準利用于工場單位的改善DPODefectsperOpportunity機會當(dāng)缺點數(shù) DPMODefectsperMillionOpportunities百萬機會當(dāng)缺點數(shù)考慮制品復(fù)雜性的比較基準企業(yè)內(nèi)或企業(yè)間的Benchmarking 標桿管理 手段 經(jīng)營團為了對相異的制品與服務(wù)進行Benchmarking使用DPMO 機會的屬性 所有制品Process的特性 characteristic 內(nèi)含附加價值或減少的固有機會 復(fù)雜度 Complexity 復(fù)雜度的概念與制品及Process的特性有密切聯(lián)系越復(fù)雜總機會數(shù)越大 機會的階層構(gòu)造 H W 部品2 部品1 組立品A 組立品B 形象B 形象A 機會可存在于階層的任何水平 機會的計算 非附加價值的作業(yè)不計算為機會搬運與資材保管不計算為機會防礙作業(yè)的仍不計算為機會試驗 調(diào)查 測定等大部分的情況并無變化因此不能計算為機會使用于Program的電試驗儀器產(chǎn)生附加價值計算為機會 各個供給的部品計算為一個機會焊錫 機油 冷卻水等供給的資料不視為供給的部品各附屬品的連接也視為一個機會如果工具需要四個螺釘 那么每個連接螺釘都是一個機會 因此是四個機會PCB上熔接了60個PIN的直接線路中60個的連接均計算為機會16個PIN DIP 計算為16個連接 連接部位不重復(fù)計算 上面一個 下面一個的計算方法是不正確的 機器工作時的機會機械化的各個表面視為一個機會一個工具作五種截斷作業(yè) 其機會數(shù)為5穿孔并磨其反面是兩種不同的作業(yè) 因此其機會數(shù)為2穿孔后校正大小時因不可信 所以只用磨石磨時只計算為一個機會 研磨的工程是穿孔作業(yè)的再作業(yè) 樣式或s w作成時完成一個樣式的作業(yè)按照其數(shù)據(jù)錄入領(lǐng)域別計算為一個機會具有同一CODE的線的聯(lián)接在軟件中計算為一個機會目的上的貢獻度機會計算的方式是否一定影響目標的達成 定義機會后應(yīng)將其制度化維持一貫性 機會只有在被評價時計算為機會 例 某一部品在生產(chǎn)工程中不良發(fā)生的機會數(shù)為100 000次 但是在正常生產(chǎn)過程中只對其中1 000次機會進行評價 且在一個部品里發(fā)現(xiàn)了10個缺點 下列計算中哪一個正確 DPO 10 100 000DPO 10 1 000 下面加工例子中計算DPU與DPMO DPU與DPMO的計算 DPU的計算 總?cè)秉c數(shù) DPU DPU不可能考慮一個單位數(shù)里有多少缺點機會 總生產(chǎn)單位數(shù) DPMO的計算 一個單位發(fā)生的總?cè)秉c機會數(shù) 1 000 000 x DPU DPMO 一般說6SIGMA水平時把不良率說成3 4DPMO比3 4PPM更恰當(dāng)適于互相不同的Process或制品間 制造范籌和非制造范籌間的比較 DPMO計算例 適用于測定的定量值 不良率 0 02275 Probabilityof良品率 0 97725 規(guī)格上限 DPMO 0 02275 1 000 000 22 750 缺點數(shù)某一PCB有800個熔接點與200個部品此PCB中發(fā)現(xiàn)6個焊接不良點與2個不良部品DPMO 6 2 800 200 百萬 8 000 假設(shè)有一個具有十個部品的單位 各個單位內(nèi)的構(gòu)成品對一個缺點發(fā)生一個機會 因此各單位可包括十個缺點 生產(chǎn)無缺點制品的可能性為多少 DPU是多少 DPMO是多少 練習(xí)題 6SIGMA戰(zhàn)略的特征顯示企業(yè)經(jīng)營成果的所有要素轉(zhuǎn)換為SIGMA水平 作為對現(xiàn)在經(jīng)營狀態(tài)分析 以及對今后的目標設(shè)定等的經(jīng)營管理指標 2 SIGMA水平 數(shù)據(jù)種類的確認 離散型數(shù)據(jù) Unit的確認 計算DPU 計算DPO 計算DPMO 連續(xù)型數(shù)據(jù) 正規(guī)性驗證 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 必要時 工程能力分析 利用MINITAB 引出DPMO DPMO值在SigmaChart轉(zhuǎn)換為Z值 掌握SIGMA水平 SIGMA水平的計算程序 1 離散型數(shù)據(jù)的SIGMA水平 缺點數(shù)據(jù)的情況求DPMO從SIGMA表讀對應(yīng)于DPMO的Z st值受率數(shù)據(jù)的情況SCRAP 再作業(yè)等視為不良計算受率從SIGMA表讀百萬個當(dāng)良品數(shù) 受率 1 000 000相對應(yīng)的Z st值 不良率數(shù)據(jù)的情況從不良率計算PPMPPM 不良率 1 000 000從SIGMA表讀與PPM值一樣的DPMO值相應(yīng)的Z st值 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 良品數(shù) 3 45913213248721081592333374836879681 3501 8662 5553 4674 6616 2108 19810 724 6 05 95 85 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 良品數(shù) 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 lt 420 740382 089344 578308 538274 253241 964211 855184 060158 655135 666115 07096 80180 75766 80754 79944 56535 93028 71622 75017 86413 90310 7248 198 良品數(shù) 579 260617 911655 422691 462725 747758 036788 145815 940841 345864 334884 930903 199919 243933 193945 201955 435964 070971 284977 250982 136986 097989 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 良品數(shù) 993 790995 339996 533997 445998 134998 650999 032999 313999 517999 663999 767999 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規(guī)格中心和規(guī)格上限或下限間的距離是標準偏差的多少倍 隨著時間變化典型的Process的平均約移動1 5 Process 短期標準偏差 Short TermSigma 長期標準偏差 Long TermSigma 相對長的期間 例 周 月 考慮長期雜音變數(shù) NoiseVariable 的影響 例 裝備的磨損 季節(jié)效果 需要約100 200的數(shù)據(jù) 相對短的周期 例 周 月 考慮短期雜音變數(shù)的影響 例 白天的夜晚 需要30 50個數(shù)據(jù) 長期對短期標準偏差 長期與短期的區(qū)別在于是否是包括工程所有變動的長期間 且區(qū)分基準期間的長度不能總是一致 求連續(xù)型數(shù)據(jù)SIGMA水平的程序 1 收集數(shù)據(jù) 要形成合理的部分群 2 確認數(shù)據(jù)是否遵守正態(tài)分布Minitab Stat BasicStatistics NormalityTest 3 工程能力分析Minitab Stat QualityTools CapabilityAnalysis Normal 4 Minitab實行結(jié)果讀ExpectedLTPerformance欄的PPMTotal 5 求SIGMA表對應(yīng)的SIGMA水平 DATA 例 利用Minitap數(shù)據(jù)文件cranksh mtw求SIGMA水平 3 RTY RolledThroughputYield 全體受率 與受率 檢查受率 和受率 作業(yè) 檢查受率 確認 Ytp 37 Yfp 90 DPU 1 0 再作業(yè) SCRAP 隱藏的工場 消費者品質(zhì) 生產(chǎn)者品質(zhì) 非附加價值 RTY的計算 帕松模型全體受率 單位當(dāng)缺點數(shù)遵守帕松分布e 自然LOG值 約2 718 X 單位當(dāng)缺點數(shù)DPU 單位當(dāng)平均缺點數(shù)X 0 各個單位完全無缺點時 RTY計算例 由2個機會組成的工程 各個機會中99 受率方法1 RTY 0 99 0 99 0 9801方法2DPU 單位當(dāng)機會數(shù) DPO 0 02 二項分布與Poisson分布間的關(guān)系標本數(shù)大 不良率小時二項分布近似于Possion分布 例 現(xiàn)場的某工程師對特定類型的defect觀察的結(jié)果346個生產(chǎn)單位中發(fā)現(xiàn)1個缺點 此特性的 characteristic RTY 解