6SIGMA常用工具(2)
6-sigma
6西格玛管理中常用的度量指标西格玛管理中常用的度量指标有：西格玛水平Z、百万机会缺陷数DPMO、单位缺陷数DPU、首次产出率FTY、滚动产出率RTY等，它们覆盖了各种连续型和离散型测量数据的情况。
这里我们重点介绍西格玛水平Z和百万机会缺陷数DPMO的统计与计算方法如下：(一) 西格玛水平Z：对应于过程输出无偏移的情况，西格玛水平Z是指规格范围（USL-LSL）与2σ的比值，可由式5-6-1求得：例5-6-1：某送餐公司为某学校送午餐，学校希望在中午12：00送到，但实际总有误差，因而提出送餐的时间限定在11：55分至12：05分之间，即：LSL为11：55分，USL为12：05分。
过去一个星期来，该送餐公司将午餐送达的时间为：11：50、11：55、12：00、12：05、12：10，求该公司准时送餐的西格玛水平。
这里，将送达时间按相对于目标值12：00的差值进行变换，记录为-10、-5、0、5、10，则：用样本标准差S估计总体标准差，得到=S=7.91，将上述参数代入式5-6-1，得：即该公司准时送餐的西格玛水平仅为0.63。
（二）百万机会缺陷数DPMO（Defects Million Opportunity）在统计和计算DPMO时，我们先要明确下述概念：缺陷：是指产品、或服务、或过程的输出没有达到顾客要求或超出规格规定。
缺陷机会数：是指产品、或服务、或过程的输出可能出现缺陷之处的数量，如：一块线路板有200个焊点就有200个出现焊接缺陷机会；一张申请表有15个栏目就有15个出现填表缺陷的机会。
如果我们统计了过程输出的缺陷数和缺陷机会数，我们就可以计算：机会缺陷率DPO（Defects Per Opportunity），即每次机会中出现缺陷的比率表示了每个样本量中缺陷数占全部机会数的比例。
由式5-6-3计算：例5.6.2 假定这100块电路板中，每一个电路板都含有100个缺陷机会，若在制造这100个电路板时共发现21个缺陷。
6sigma常用工具及图表
再现性 0.22684 1.36103 20.90
操作员 0.22684 1.36103 20.90
部件间 算计变异
1.04233 6.25396 96.04 1.08530 6.51180 100.00
可区分的类别数 = 4
判定：≥5
第五页，共30页。
Case 2： 一家教育考试公司正在为六年级规范(guīfàn)化论文式考试的写 作局部培训五名新检验员。如今需求评价检验员对论文评级时遵 守规范(guīfàn)的才干。每个评分员以五点尺度 〔-2，-1，0， 1，2〕对 15 篇论文停止了评级。
因果(yīnguǒ)剖析 图
[ Measure ]
原始数据如下：外表(wàibiǎo)缺陷.MTW
➢选择 ：统计(tǒngjì)>质量工具>因果
选择相应对话框
Minitab输入如下表：
因果图
测量
材料
人员
微米 显微镜 检查员
合金 滑润剂 供应商
班次 主管人 培训 运算符
凝聚 湿度 % 环境
刹车 接触 角度 方法
检验员之间评价分歧性 #检 #相
验数 符数 百分比 95 % 置信区间
15 6 40.00 (16.34, 67.71)
一切检验员与规范评价分歧性
作业者之连续
#检 #相
验数 符数 百分比
95 % 置信区间定结果不分歧
15 6 40.00 (16.34, 67.71)
测量系统只要40% 的可信度
第八页，共30页。
结果物
4.列出主要输入变数后，消弭或保管，
区分Process输入 5.添加对输入变数Process的 Spec.
• P/N统合部门
精益六西格玛管理六大工具
精益六西格玛管理六大工具工具一：质量功能展开（QFD）质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具，用来指导产品的健壮设计和质量保证。
这一技术产生于日本，在美国得到进一步发展，并在全球得到广泛应用。
质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。
在概念设计、优化设计和验证阶段，质量功能展开也可以发挥辅助的作用。
工具二：测量系统分析（MSA）测量系统分析(Measurement System Analysis），它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。
工具三：故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在 ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析，根据我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施。
6SIGMA常用工具
5M（适用于制造业） 5P（适用于服务业）
Manpower 人力，
Materials
材料，
Methods
方法，
Machine
机器，
Measurements 测量。
பைடு நூலகம்
People Provisions Procedures Place Patrons
人员， 供给， 程序， 地点， 客户。
何时使用因果图
•失效模式的风险评价，应综合考虑：
影响的严重程度（S——Severity） 失效发生的频度（O——Occurrence） 不易探测度（D——Detection）
QS 9000的分级标准（1~10级）： 设计失效严重度评价准则
设计失效发生频度评价准则
设计失效探测度评价准则
纠正措施建议：
对风险顺序级别最高的失效模式应制订纠正措施 ，通过降低严重度/频度/探测度以降低风险顺序。 纠正措施的落实：
准备好有关文 件并发运零件
将零件搬入仓库
供应商 收到零件
S-150 S-150
4. 矩阵流程图——采购件进货过程
供应商
仓库
质量控制
评审委员会
发运零件
接收并 通知QC
移入仓库
抽样 是 吗？ 否
是 试验 合格吗？ 否
送交评审会
可用 否 吗？
是
接收零件 结束
结束 填单并发运
在S-150上 签字交仓库
S-150
，为“关键”，对其诊断、分析、改进
第2轮排列图分析，识别新的“关键”。
何时使用排列图
D阶段：识别项目，寻找改进机会 A阶段：分析原因 C阶段：验证、改进效果，识别新的
改进项目
应用案例: 排列图结合分层法的识别改进机会
常用质量管理工具介绍
工程人员工作手册一、常用质量管理工具质量管理的发展从质量检验阶段历经统计质量管理阶段，而后从20世纪50年代开始进入全面质量管理阶段，在这当中，产生了TQC、TQM、QCC、ISO9001、6sigma 等各种质量管理理论及方法，这些质量管理方式对质量统计工具均有广泛的运用，那么常用的质量工具到底有哪些，它们的作用又是如何呢？下面将作简要的介绍。
1.1数据的种类✧定量数据计量数据：是连续性的数据，如xx（mm）、时间(second )、重量( Kg ) 等测量所得数据,也称计量值。
计数数据：是间断性数据，以缺点数,不良品数来作为计算标准的数值称为计数值，如合格/不合格。
✧定性数据以人的感觉判断出来的数据。
例如，水果的甜度或衣服的xx。
1.2整理数据应注意的事项✧要对问题采取对策之前，一定要有数据作为依据。
✧要清楚数据使用的目的。
✧数据的整理，改善前与改善后所具备条件要一致，才有可比性。
✧数据收集完成之后，一定要马上统计、使用。
1.3 常用质量管理工具列表：1.4 QC 旧七大工具1.4.1xx――又称为28原理图、排列图。
此图表的运用在于找出影响问题发生的几个较大的因素，并加以处置及控制，就可解决问题的80%以上。
注：这里的80%不是一个绝对的概念，只指占多数，一般情况下，只要有70%以上比例，即可直接列为要解决的对象。
运用：根据收集的数据，以不良原因或不良现象等加以项目别分类，及所占的比例，再依照大小顺序排列，再加上累积值的图形用EXCEL 制作步骤：✧ 将收集的数据分类并按数量大小排序，如下✧ 点击EXCEL 菜单栏插入→图表→自定义类型→两轴线-柱图→下一步，之后按提示操作，以下为完成后的xx ，从中看出连焊、漏贴、偏移占了73%，这三项是首要解决的问题贴片PQC 抽检不合格分布357911不合格板数25%50%75%100%累计不合格占有率在QCC活动中，常用xx呈现现状（如上图），以找到首先要解决的问题，在效果验证中，还可以运用xx做改善前后比对，对突出改善效果，如下图，从中一目了然地看出A、B两项问题在经过改善之后不再是主要问题。
六西格玛介绍与应用 6 Sigma
第二單元:6SIGMA常用名詞及術語
有關“6SIGMA常用工具”的術語(2)
SPC (Statistical Process Control)統計制程控制:用控制圖監控和改
進过程的方法. MSA (Measurement System Analysis)測量系統分析 ANOVA 方差分析:比較,分析各因素对品質特性的影响或哪些因素 間的交互作用对品質特性有顯著影响.
RTY(Rolled Throughput Yield):流通合格率
CPK(Capability Process Index):制程能力參數
第二單元:6SIGMA常用名詞及術語
其它有關術語
VOC(Voice of Customer):顾客之声 CCR (Critical Customer Requirement):關鍵顧客需求 KPIV(Key Process Input Variable):流程關鍵輸入变量 KPOU(Key Process Output Variable):流程關鍵輸出变量
COPQ(Cost Of Poor Quality):劣質成本
DMAIC:定義(Define) 測量(Measure) 分析(Analysis) 改善(Improve) 控制(Control) CTQ(Critical To Quality):關鍵品質特性
KANO:满意度分析模型
GRR(Gauge Repeatability and Reproducibility ):量测的重复性与再生性. Poka Yoke: 防误防错法.
第二單元:6SIGMA常用名詞及術語
有關“6SIGMA常用工具”的術語(1)
DOE(Design of Experiment)詴驗設計:设计性实驗. FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)失效模式与影响分析:用来 分析產品或服務及其过程由于失效導致風險的方法. QFD(Quality Function Development)品質功能展開: 将客戶的語言轉 換為企業内部技术术語的工具. Regression Analysis 回归分析:變量間關系的分析方法.
20种六西格玛管理工具大全
20种六西格玛（6σ）管理工具大全1 FMEA和FTA分析故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析，根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。
2 Kano模型日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。
A：理所当然质量。
当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。
B：期望质量也有称为一元质量。
当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。
越不充足越不满意，越充足越满意。
C：魅力质量。
当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。
理所当然的质量是基线质量，是最基本的需求满足。
期望质量是质量的常见形式。
魅力质量是质量的竞争性元素。
通常有以下特点：1、具有全新的功能，以前从未出现过；2 、性能极大提高；3、引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制，顾客忠诚度得到了极大的提高；4、一种非常新颖的风格。
Kano模型三种质量的划分，为6Sigma改进提高了方向。
6sigma每日学习(1-10)
前言时值公司质量年，6SIGMA 活动已进入调研阶段，“6SIGMA，我们的工作方式”等主题已深深地影响着我们。
纵观质量管理的发展，已到质量文化变革时期，文化的变革才是管理变革的根本，质量也不另外，作为公司的重大战略，以GE、MOTOLORA 等国际知名公司的经验给全世界务实的企业带来全新的6SIGMA 文化和战略，而我司6SIGMA 的即将实施将为公司带来全面的流程变革。
为了更全面的普及6SIGMA 知识，特设每日6SIGMA 专题供参考学习。
学习6SIGMA 不是目的，大家一起营造变革的氛围，将6SIGMA 活动开展下去，使6SIGMA 成为我们的工作方式。
产品的质量或我们所做的任何事情皆会受客观、主观条件影响，产生变异，这种变异具有统计规律，正态分布是常用的统计规律之一，产品质量分布常常服从正态分布。
学习之一：6SIGMA 是什么？概率统计中希腊字母σ表示“标准偏差”。
六西格玛意为“六倍标准偏差”，就是每百万故障率（parts per million ，简称PPM ）少于3.4。
也可用阴影面积占总面积的比例来确定σ水平（如下图）。
μ一、σ（SIGMA ）是什么？1. σ是一个希腊字母；它是一种评估我们产品、服务和生产过程的统计度量，用于衡量其缺陷。
2. σ代表“标准方差”3. 1)(2−−=∑n X X σ二、σ前面数字(Z)的意义Z=3(3σ)表示有99.7%的产品达到要求；Z=6(6σ)表示有99.99966%的产品达到要求；Z 越大表示符合客户需求的产品比例越大σT USL Z −=一、 统计学的概念学习之二：6SIGMA 的核心1、统计学的概念（见学习之一）2、统计上的不同Z 值的影响（下表）：二、 提高产品质量（客户的满意度）的行动6σ将提高产品的质量或客户的满意度，它集先进管理理念、方法和工具于一身的突破性的管理思想。
1、6σ与ISO/QS-9000的关系（图一） 目标6过ISO-9000系统科学方法变化顾客导向σ程控制QS-9000 要素/流程存在品质目标理想目标6幻想目标做得最好方法论σ零缺点第一次做对做好概念图一 图二2、6σ与零缺点的关系(图二) 三、 一种提高企业竞争力的战略6σ强调的是持续改进，企业需要不断改变（改进与创新），通过一个不断完善的改进圈，最终使企业达到完美。
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2500
2000
返 工 1500 成 本
1000
关键的 .
少数
.
. . ..
71% 无关紧要 的多数
100
90
80 累
70
计 百
分 60 比
总
50 数
% 40
30 500
20
10
0 519746283
0
应注意：
分界点——累计百分比曲线斜率明显趋 模糊区——斜率变化不明显时，可
于“平坦”的点
暂定累积影响达60%的少数因素，为“关键”，对其诊断、分析、改进 第2轮排列图分析，识别新的“关键”。
时间 温度
印刷电路板 预 热
焊锡缺陷
排列图 Pareto Analysis
排列图（Pareto Analysis）
又名：帕累托图
十九世纪末意大利经济学家Vifredo Pareto采用此数学模式描述社会财富的不 均匀分布。数学家M.O.Loreng通过图表 形式阐述。Joseph Juran博士在廿世纪50 年代将其发展成为一种普遍原理。
供应商
3. 上下流发程运零图件——采购件进货过程
仓库接收并通 知质量控制部
准备S-150
需要 样品吗？ 否
是
试验 合格吗？
是
否
送交
评审委员会
是
可以
否
使用吗？
质量控制部门 在S-150签字
将S-150 送交仓库
准备好有关文 件并发运零件
将零件搬入仓库
供应商 收到零件
4. 矩阵流程图——采购件进货过程
刹车失灵
如何建立因果图
1. 列出所有影响质量问题的可能原因 方法：团队活动 头脑风暴法（Brainstorming） 质量记录的归纳
2. 分层次展开原因间的因果关系
5M（适用于制造业） 5P（适用于服务业）
Manpower 人力，
Materials
材料，
Methods
方法，
Machine
机器，
Measurements 测量。
1.“汽车失控”因果图
轮胎瘪平
泄露 爆裂
钉子 磨损
道路过滑
油
冰
雨
雪
漏液 刹车失灵
刹车片老化
加速器失控 拉杆破损
机器故障
技术 鲁莽
酒精 反应迟钝
瞌睡
司机失职
汽车失控
过滑
司机失职 机器故障
磨损 钉子 爆裂 泄漏 油 冰 雨 雪 技术 反应迟钝 鲁莽 拉杆破损
加速器失探
排列图含义
将引起质量问题的相关因素按作 用大小顺序排列，通过作出累积百分 比曲线，识别相关因素中的“关键的 少数”，从而确定关键因素的一种直 观图形。
排列图作用
1. 抓主要矛盾； 2. 事半功倍； 3. 形象直观。
150
2
100 错 误 的 数 量
关键的少数 Vital few
. .
.
3
.
... ...... . .
2. 详细流程图(Detailed Flow Diagram)
开始 定货
给办事员 的信件
拆信
B
是 定货？ 否
退邮寄室
检查完整性
A
是
完整？
C
否
查客户电话号
是
有/否？
D
否
查客户地址
交邮寄室
信封上写地址
是 完成格式信件
有/否？ 否
放入客户服务档案
详细流程图有助于团队——
对过程更充分了解 发现问题 推测原因 寻找解决办法 保持收益
6SIGMA常用工具
课程大纲
流程图 因果图 排列图 失效模式分析FMEA 关联图与矩阵图 质量功能展开QFD 测量系统分析MSA DOE与方差分析 一元线性回归分析
流程图Flow Diagram
流程图的分类
例：销售部供货过程：
顾
定收
定
顾
客
单与
货
客
定
的登
配
收
购
接记
送
货
概要流程图有助于团队—— 达成共识 界定范围 选择团队成员
票柜人员使用座位数据库
项目改进效果：
减少了一次排队 加快了客流 优化了机场秩序
乘客满意
因果图 Cause-Effect Diagram
因果图 Cause-Effect Diagram
又称: 鱼刺图(Fish Bone Diagram ) 石川图(Ishikawa Diagram )
由20世纪50年代初日本著名质量管理专家石川 馨教授发明。
有用的多数 Useful many
100
3
86
累 计 百 分 比 总 50 数
50
40
30
20
2
10
0
0 GJMQBDCAORNLIEHKFP
合同表格项目
1
如何建立排列图
2. 对结果产生影响的因素，按序排列； 3. 每个因素的大小用数值表示； 4. 计算每个排序因素的累计百分比值，
描曲线。
开具票据过程返回环排列图
Failure Mode and Effect Criticality Analysis (FMEA)
（一）基本概念
供应商
仓库
质量控制
评审委员会
发运零件
接收并 通知QC
移入仓库
抽样 是 吗？ 否
是 试验 合格吗？ 否
送交评审会
可用 否 吗？
是
接收零件 结束
结束 填单并发运
在S-150上 签字交仓库
S-150
准备S-150 S-150
分析流程图，寻求改进机会：
1. 调查每个菱形符号 2. 调查每个循环 3. 调查每项活动符号 4. 调查每个文件或数据库符号
People Provisions Procedures Place Patrons
人员， 供给， 程序， 地点， 客户。
何时使用因果图
因果图是分析阶段（A阶段）的重 要工具。
用于：设想产生问题的原因，聚类, 展开、逐一识别、判断，最 终找出问 题的主要根本原因。
应用案例：分析焊接质量缺陷原因
机器
焊锡
焊剂
控制器 维修
温度控制差错 空气供应源污染
运送速度
抽吸 合金 污染
不平波 波高
角度 焊渣
波形动力
温度
接触时间
流动性
流进焊锡污染
反应能力 剂量 比重
固体含量 储存
解释 有效性
规格
受污染的导 咀 储存
几何形状 安排 长度
焊接能力 活动
方案鉴定
重量 定向 废渣
温度 流动性
弯翘 排气 把手形状
储存 焦油遮蔽
改进前、后的对比
开始
乘客在售票处 排队购票
预订记帐卡
乘客有
否
无机票？
是
乘客有
是
无行李？
否 乘客往入口处
发售机票 检查行李 发放登记卡
在入口处排队
座位安排
结束
开始
乘客在售票 处排队购票
预订记帐卡
座位安排
乘客有
否 发售机票发
无机票？
放登记卡
是
乘客有
是
无行李？
否 乘客前往入口处
检查行李
结束
项目改进措施：
何时使用排列图
D阶段：识别项目，寻找改进机会 A阶段：分析原因 C阶段：验证、改进效果，识别新的
改进项目
应用案例: 排列图结合分层法的识别改进机会
问题陈述：病假、工伤缺勤过多 改进目标：工伤、职业病发生率降低 60%，
相关成本减少82%
工伤按类型排列
工伤按身体部位排列
失效模式，影响及致命度分析