过程能力与西格玛转换表
六西格马——过程能力分析
（4）仅给出了规格下限和目标值， 望大特性值。
Cpm =
USL - T
∑∑(xij - T)2
( ) ∑ Toler * i j ni - 1
Cpm =
T - LSL
∑∑(xij - T)2
( ) ∑ Toler * i j ni - 1
东菱六西格玛推行委员会
长期能力和短期能力
所谓过程的短期能力是指过程仅受随机因素的影响时其输出特性波动的大 小，是过程的固有能力。而长期能力是指在较长的时间里表现出的过程输出波 动的大小，此时过程不仅受到随机因素的影响，而且受到其它特殊因素的影响。
σR = R/d2 , R = xmax - xmin
∑ σs = S/C4 ,S =
1 n-1
n i=1
(Xi
-
X)2
用极差估计的方法一般适用于样本量n≤10，标准差的方法则无此限制。
n
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
C4
0.7979 0.8862 0.9213 0.9400 0.9515 0.9594 0.9650 0.9693 0.9727 0.9754 0.9776 0.9794
总平方和=批内平方和+批间平方和
∑∑( ) ∑ ∑ ( ) k
Q=
ni
2
xij - x =
k
(ni - 1)si2 +
k
ni
xi - x 2
i=1 j=1
i =1
i =1
其中批内平方和表示批内产品品质量的波动或者说组内波动，而批间平方 和表示批与批之间质量波动的大小或者说组间波动。
西格玛相关参数及计算公式
目录
CONTENTS
• 西格玛定义与意义 • 西格玛参数介绍 • 西格玛计算公式 • 西格玛水平提升方法 • 西格玛应用案例分析
01 西格玛定义与意义
CHAPTER
西格玛定义
西格玛是一种质量评估工具，用于衡 量过程或产品的质量水平。它表示每 百万次操作中出现的缺陷数量，通常 用希腊字母σ表示。
03
引入自动化和智能 化技术
利用自动化和智能化技术，减少 人工干预，提高生产过程的可控 性和稳定性。
加强员工培训与质量意识教育
定期培训
定期为员工提供技能和知识培训，确保他们具备完成 工作所需的能力。
质量意识教育
通过各种形式的教育活动，提高员工对质量重要性的 认识，强化质量意识。
激励机制
建立有效的激励机制，鼓励员工积极参与质量改进活 动，提高工作积极性和主动性。
案例二：某服务企业西格玛水平提升
总结词
通过优化服务流程，提高客户满意度和降低服务成本 ，实现西格玛水平提升。
详细描述
该服务企业通过对服务流程进行全面梳理和分析，发现 存在一些繁琐和低效的环节，采取简化和优化的措施进 行改进。同时，加强客户沟通和反馈收集，及时了解客 户需求和意见，针对性地改进服务内容和质量。通过这 些措施的实施，该企业的西格玛水平得到提升，客户满 意度和服务质量得到提高，服务成本得到有效控制。
谢谢
THANKS
值。
过程性能指数Pp、Ppk
总结词
过程性能指数Pp和Ppk是用于评估过程 性能的指标，它们考虑了所有实际生产 数据，而不只是规格界限内的数据。
VS
详细描述
Pp是指考虑了所有实际生产数据的性能指 数，其计算公式为（T/σ），其中T为总规 格界限，σ为过程的标准差。Ppk则考虑了 过程中心的能力，其计算公式为（T/σ）和 （μ-T/2），其中μ为过程的平均值。
Cp-Cpk-PPM-西格玛水平
Cp、Cpk、PPM、西格玛水平 对比表
注：潜在过程能力Cp：是指该工序能够达到的能力，它是假定加工产品的尺寸均值与公差中心重合，没有任何偏离的情况下计算得出。
主要评 价该工序的散差符合规范的能力
实际过程能力Cpk：一般情况下，产品加工尺寸均值与公差中心都有偏离，实际过程能力Cpk即是在考虑这个偏离时计算得到。
它不但评价工序散差，而且也评价了工序均值与公差中心的偏离程度。
偏离度k衡量了产品加工尺寸均值与公差中心的偏离度，在上表中设定偏移量为1.5σ
PPM：上表中的PPM计算值都是考虑了尺寸均值与公差中心偏移了1.5σ距离。
如果无偏移，则PPM会少很多；如果实际偏移大于1.5σ，PPM还会高；在实际的工序能力计算中，是按照实际偏移量计算得到的。
6西格玛过程能力分析
Ⅱ级
1.67＞CP≥1.33
Ⅲ级
1.33 ＞ CP≥1
Ⅳ级
1 ＞ CP≥0.67
低风险
Ⅴ级
CP＜0.67
中等风险
1、过程能力与过程不合格品率有关 望目值质量特性
X M时 p 2 3CP
X M时 P 31 k CP 31 k CP
望小值质量特性 pU 3CPU 望大值质量特性 pL 3CPL
CP 0.67 0.86 1.0 1.1 1.16 1.3 1.33 1.47 1.63 1.67
不合格品率 4.56% 1% 0.27% 0.1% 0.05% 0.01% 0.006% 0.001% 0.0001% 0.00006%
ˆ L ˆS d
d r ˆL ˆS L
（过程稳定系数）
（过程相对稳定系数）
d r＜10% 10% dr＜ 20%
过程接近于稳定 过程不太稳定 过程不稳定 过程很不稳定
20% d r＜ 50%
50% d r
ISO 0.2
9004-1 组织目标 为了达到目标，组织应确保影响其质量的技 术、管理和人的因素处于受控状态。无论是硬件、 软件、流程性材料还是服务，所有的控制都应针对 减少和消除不合格，尤其是预防不合格。
组织目标：减少和消除不合格，尤其是预防不合格 保证手段：技术、管理和人的因素处于受控状态 ① 技术受控（过程处于技术稳态） 采用最先进的工艺技术生产产品。 具备保证不出合格品的能力（过程能力），要求 : Cp、Cpk≥1。
下表，是考虑了产品的质量特性重要度分级
⑵现代等级评定:产品——过程综合能力等级评价
过程能力等级 特性 CP ≥1.6 7
6 Sigma_定义衡量阶段_过程能力Process Capability
评估过程能力时，短期研究是为了看一下一个过程可以有多 好。
数据在一个较短时期内收集，此时过程只受偏差的随机原因影响。
长期研究是为了获知过程实际的长期性能。
数据收集的时间相当长，这段时间内的过程基线受所有主要原因 （包括随机与非随机）的影响（例如：数据是从不同组、批、班 次、季节等中收集来的。）
12
短期和长期过程的标准差 • 短期研究
由于这是一个短期研究，过程西格玛水平 = 2.84。
30
Cp，Cpk 与 Pp，Ppk
统计控制的过程 Cp Cpk
统计控制
之外的过程 Pp Ppk
通常，长期研究对象是统计控制之外的过程。
在这些情况下，应使用 Pp 和 Ppk。
过程稳定时（在统计控制中），过程能力的预测要可靠得多！
31
Pp 和 Ppk
z下限
X - LSL s ˆ 178.6 - 160.0 = = 5.17 3 .6 =
23
估计超出规定的百分比
从Z表中我们发现 Z = 0.94 对应于比例 = 0.1736 这可转化为17.36% 缺陷项 或 173,600 PPM
189.4
控制下限 = 160
167.8
178.6
Z 上限 = 0.94
天内支付。
• 每20天记录一次已支付发票数和逾期 （超过45天）支付数。 • 二项分布适用于这些数据。 • 过程能力怎么样？
CPK(过程能力分析方法)
过程能力分析过程能力也称工序能力，是指过程加工方面满足加工质量的能力,它是衡量过程加工内在一致性的，最稳态下的最小波动.当过程处于稳态时，产品的质量特性值有99。
73%散布在区间［μ-3σ，μ+3σ],(其中μ为产品特性值的总体均值，σ为产品特性值总体标准差）也即几乎全部产品特性值都落在6σ的范围内﹔因此，通常用6σ表示过程能力，它的值越小越好.为什么要进行过程能力分析进行过程能力分析，实质上就是通过系统地分析和研究来评定过程能力与指定需求的一致性。
之所以要进行过程能力分析，有两个主要原因。
首先，我们需要知道过程度量所能够提供的基线在数量上的受控性;其次，由于我们的度量计划还相当"不成熟”，因此需要对过程度量基线进行评估，来决定是否对其进行改动以反映过程能力的改进情况。
根据过程能力的数量指标，我们可以相应地放宽或缩小基线的控制条件。
工序过程能力分析工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。
过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。
过程能力指数用Cp 、Cpk表示。
非正态数据的过程能力分析方法当需要进行过程能力分析的计量数据呈非正态分布时，直接按普通的计数数据过程能力分析的方法处理会有很大的风险。
一般解决方案的原则有两大类:一类是设法将非正态数据转换成正态数据，然后就可按正态数据的计算方法进行分析；另一类是根据以非参数统计方法为基础，推导出一套新的计算方法进行分析.遵循这两大类原则,在实际工作中成熟的实现方法主要有三种，现在简要介绍每种方法的操作步骤。
非正态数据的过程能力分析方法1:Box-Cox变换法非正态数据的过程能力分析方法2:Johnson变换法非正态数据的过程能力分析方法3:非参数计算法当第一种、第二种方法无法适用，即均无法找到合适的转换方法时，还有第三种方法可供尝试，即以非参数方法为基数，不需对原始数据做任何转换,直接按以下数学公式就可进行过程能力指数CP和CPK的计算和分析。
(六西格玛管理)西格玛管理中常用的度量指标
（六西格玛管理）西格玛管理中常用的度量指标6西格玛管理中常用的度量指标6西格玛管理于“度量什么”和“怎样度量”上不同于传统的方法，它为提升组织的竞争力揭示出广泛的业绩改进空间。
由于测量对象、测量方法和数据类型不同，于6西格玛管理中有若干种用于业绩度量的指标。
下面我们就壹些常用的指标作壹介绍。
于6西格玛管理的度量中，常常用到下面的度量指标，它们是：FTY(FirstTimeYield)-首次产出率。
是指过程输出壹次达到顾客规范要求的比率。
也就是我们常说的壹次提交合格率。
RTY(RolledThroughputYield)-滚动产出率。
是构成过程的每个子过程的FTY之乘积。
表明由这些子过程构成的大过程的壹次提交合格率。
RTY=FTY1′FTY2?′?′FTYn式中：FTYi是各子过程的首次产出率，n是子过程的个数。
用FTY或RTY度量过程能够揭示由于不能壹次达到顾客要求而造成的报废和返工返修以及由此而产生的质量、成本和生产周期的损失。
这和我们通所采用的产出率的度量方法是不尽相同的。
于很多企业中，只要产品没有报废，于产出率上就不计损失。
因此掩盖了由于过程输出没有壹次达到要求而造成的返修成本的增加和生产周期的延误。
举例来说，某过程由4个生产环节构成(如图2-1所示)。
该过程于步骤2和步骤4之后设有质控点。
根据生产计划部门的安排，投料10件。
经过步骤1和步骤2的加工后，于检验发现2个不合格品。
1件须报废，另1件经返修处理后可继续加工，这样有9件进入了后续的加工过程。
这9件产品经过步骤3和步骤4后又有1件报废，1件返修。
整个加工结束后，有8件产品交付顾客。
因此，生产计划部门的统计数据是：产出率=80%。
这个统计数据不能表明于这80%中，有壹些是经过返修后交付的，这些返修活动增加了生产成本和生产周期。
如果我们用RTY来度量的话，能够见出，步骤1和步骤2的FTY1为8/10=80%，步骤3和步骤4的FTY2为7/9=78%。
X-RM管制图及过程能力计算表
X/=Average
13.00 12.50
X/= UCL=X/+E2R/=
LCL=X/-E2R/=
12.00
11.50 11.00 10.50
10.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
R/=Aerage R/= UCL=D4*R/=
σ=R/d2
CPU=(USL-X)/3*σ
CPL=(X-LSL)/3*σ
製圖：
審核：
批准：
編號：STMF207
单值和移动极差图（X-MR）
工厂：熔炼厂 设备编号： 部门：生产部 日期： 工序：熔炼 特征： 计算控制限日期: 工程规范: 样本容量/频率: 零件号: 零件名称: 对特殊原因采取措施说明 .任何超出控制限的点 .连续7点全在中心线之上 或之下 .连续7点上升或下降 .任何其他明显非随机的 图形 采取措施时的说明: 1 2 3 4 子组 容量 1 日期 读数 移动极差 2 1 11.36 3 2 10.86 4 3 11 5 4 10.91 6 5 11.25 7 6 11.26 8 7 10.9 9 8 10.96 10 9 10.84 11 10 11.04 11 10.66 12 12 10.99 13 13 11.21 14 14 10.69 15 15 11.12 16 16 10.86 17 17 11.03 18 18 10.85 19 19 10.92 20 20 10.9 21 21 10.95 22 22 11.01 23 23 10.78 24 2 24 11.09 0.090 0.220 10.98 11.56 10.40 0.72 0 1.75 25 11.00 3 4 5 2.66 1.77 1.46 1.29