Six Sigma Measure MSA
六标准差管理Six Sigma
DFSS成功要素
建立良好的溝通程序，讓組織裡的員工都能接收到 清晰、一致、簡潔的訊息，讓大家能以同理心來瞭 解彼此的背景，結合行銷、研發、品保及生產人員， 透過相互溝通與協調來避免先天上的阻礙。 把DFSS整合到新產品研發標準程序中，此時專案 團隊應善用QFD(Quality Function Deployment)將 VOC轉換成設計準則，讓流程標準轉換為生產條件， 讓品質目標等於品質職務，以利品質業務的展開。
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六標準差設計 (Design for Six Sigma, DFSS)
六標準差設計 (Design for Six Sigma, DFSS)
■ 領導Motorola推行Six Sigma的前執行長Bob
Galvin曾說過 “若再給他一次選擇機會， 他會讓Motorola的Six Sigma活動從新產品 開發流程做起，因為製程上的變異多半源 於產品開發階段。” ■ 對多數企業而言，即使努力實施六標準差， 還是會碰到「五標準差障礙」(Five Sigma Wall)。
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Measure-1
9
Measure-2
利用C&E Matrix進一步分析各種可能原因之 影響程度，將緯向瑕疵最可能之原因歸納為 以下各項: 1. 尼龍原絲物性之穩定性 2. 尼龍原絲絲餅捲取設定條件與織機操作設 定條件相牴觸 3. 布種規格、組織及密度之變化
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Analysis-1
原絲物性變異性分析 1. 物性A對緯向瑕疵具有明顯影響性，物性A 愈低改善效果愈佳。 2. 物性A愈高，其變異性愈大。 3. 經測試後，原絲物性A控制在0.57以下，客 戶即可接受。
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奇異公司致勝之道
奇異傳奇的推手
在威爾許執掌兵符20年(1981-2001)間，奇異的資產從130億 美元暴增至數千億美元，為股東創造的價值增加超過30倍。 威爾許大刀闊斧關廠裁員，凡是績效不彰、無法達到市場數 一數二地位的部門，都必須整頓、出售、或是裁撤。每年績 效最差的10%經理人，全都會被掃地出門。所以儘管財星雜 誌封他為「20世紀最佳經理人」，卻也說他是「全美最嚴厲 的老闆」。企業界甚至給他「中子傑克」（Neutron Jack） 的綽號，形容他整頓的鐵腕。 奇異能有現在的競爭力，許多都在他任內打下基礎。英國金 融時報2005年6月公布的全球500大企業排行榜，奇異再度 蟬聯冠軍，是全球股東價值最高的公司。
计数型MSA
6. Identify Variation Sources
Attribute MSA
Copyright © 2001-2005 Six Sigma Academy International, LLC All rights reserved; for use only in compliance with SSA license.
Note that often Attribute Measurement Systems involve human judgment – Is it reliable for use in decision making?/ 注意属性数据MSA经常包含人员的判定–判定可靠吗？
Pchance = (P Insp1 Good) (P Insp2 Good) + (P Insp1 Bad)(PInsp2 Bad) 1. What would the Kappa be if the judges agreed on every part?/如果每个 零件的判定都一致， Kappa是多少？ 2. How would you interpret a Kappa of zero?怎么解释Kappa为0？ 3. What would be the Kappa if the judges never agreed? 如果判定都不一 致Kappa又是多少？
Pobserved Pchance 1 Pchance
六西格玛测量系统分析
* 注意：5.15标准差代表99%的测量系 统变异，5.15标准差为工业标准
2.测量变异指标：%R＆R值→测量变异量/流程总变异量
%R＆R=
σ测量 σ总变量
●判断标准：
×100%
●最佳情形：≤10% ●可接受情形：≤30%
测量系统变异（Ⅰ）
• 仪器偏差 - 不同的仪器即使侧量同一物件，平均值也会造成 可以察觉的不同
仪器一偏差量
Master Value
仪器二偏差量
仪器一
平均数
仪器二
平均数
Precision（变异性）
• 测量系统中的总变异 • 测量重复值的自然变异 • 名词： Random Error, Spread, Test/ Retest error • 重复性与再现性
• 描述为 no drift , sudden shifts , cyclic trends , etc. • 使用趋势图（ Trend Chart ）来评估
时间1 时间2
校验数值 ( 参考标准)
测量稳定性
稳定性是指：对同一部品间隔一段时间测量所得平均的差异．
Time 2 Time 1 测量系统的磨损，气温，温度等对测量结果的影响
种类的数目 1数据类
2-4数据类
控制
可以用于控制，只有当：
1）当流程变化与规格 比较时，其值小
2）在预期流程变化范 围内，损失功效是 扁平的
3）变化的主源引起平
均变化
1）基于流程分布，可以 使用半变量控制技术
2）可以产生非敏感变量 控制图
分析
1）对于评估流程参数和 指数是不能接受的
2）只表示流程是否正在 产生一致或不一致部分
1
2
3
MSA 量测系统分析
%Contribution =
σ2MS σ2Total
=
0.000111 X 100 = 3.64(%) 0.00306
Source Total Gage R&R Repeatability Reproducibility 作业者 作业者*部品 Part-To-Part Total Variation
MSA 【Six Sigma Measure階段】
2013/9/10
1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
MSA在6SIGMA中位置
Define Measure Analyze Improve Control
Measure 概要 Project Y Process Map & 特性要因图及FDM 量测System分析 Six Sigma 测度 製程能力分析
“作业者别反复测定值是否稳定?”
NOTE !!! 要是超过R Chart的界限，就得调 查其原因， 并重新测定。 “辨别相互不同部品的能力是否充 分?” 与R Chart相反， 尽量多超过管制 界限为好。
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2013/9/10
计量型 Gage R&R
量测系统分析
Minitab 分析结果 Graph 解释
观测值1
倾斜小
真值 2
倾斜大
观测值2
••••••
测定的下限范围
2013/9/10
测定的上限范围
6
量测系统分析
测定System误差 稳定性
把同样的特性在不同的起点用同样的Gage测定的结果平均值差异。
稳定性
起点 1
2013/9/10
起点 2
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量测系统分析
测定System误差
6sigma项目报告表范例-M阶段汇编
现况分析
能力评估
MSA 评估分析
确认影响Y变异的原因
列出可能原因
筛选波动的潜在根源Xs
原因筛选
階段活動重點摘要 專案的Y是: 專案的Y如何確定: 專案的Y的規格上、下限 目前Y的績效水準:
改善阶段 控制阶段
发现Xs与Y的关系 建立Xs的容差
验证Xs的测量系统 明确Xs的控制能力 实施基于Xs的控制系统
M DBiblioteka A I C Six Sigma 专案活动汇总
六标准偏差阶段
6 Sigma 活动
建议之活动
定义阶段 测量阶段
分析阶段
选择关键质量特性
CTQ / CTB策略展开
CTQ or Y
项目立案
对CTQ/Y定义绩效标准
问题陈述
验证Y的衡量系统
流程分析
建立Y的产品能力
确认 CCP
定义Y的改进目标
因果分析
MSA 评估分析
原因分析与确认 寻找优化参数组合
合理公差 管制计划 统计制程管理 SPC
6个标准差
六标准差（ 六标准差（SIX SIgma)
BSC含财务、顾客、内部流程及创新。 BSC含财务、顾客、内部流程及创新。 来衡量达成情况。 财务：制造成本，不良品质成本 顾客：客诉、准时交货OTD 顾客：客诉、准时交货OTD (ON tine delivery) 内部流程：制程能力CP、CPK— 内部流程：制程能力CP、CPK—量产指 标。PP、PPK— 标。PP、PPK—试作阶段。直通率 （RTY）Rolling throughout yield. RTY）
X-M 5）Z= 3§ USL-LSL 6)制程潜能CP= ±3§ USL-X 7)制程能力CPK=CP(1-Ca)= ELT 8)稳健设计CR= EST =1-K 3§ =CP
六标准差（ 六标准差（SIX SIgma)
二、6 二、6§策略：
因果关系
公司各 部门之 间
KPI
1、新品开发 2、费用降低
6§专案 6§专案
KPI确认
1、Time完成时间
2、Target目标 3、Members成员 4、Snpport资源
Balanced Scorecard Index
KPI:Keg Process
Measure
流程图： KPIV： Variable(关 不良原因 KPIV：KEY Prouss INPUT Variable(关 键流程输入变数）。 KPOV： KPOV：关键流程输出变数。建立量测能力。
Analyse IMPROVE Controll
FMEA分析：对历史发生不良分析作总结并使后 FMEA分析：对历史发生不良分析作总结并使后 续不再重复发生。 KPIV最佳管制 KPIV最佳管制 已改善确认
准確度Ca
精確度Cp
精密度CPk
MSA(结论讲解的好)
Gage R&R Study(Nested)的数据格式与指令选项
Six Sigma Program
UNITECH PCB CORP.
鼠标点选 Stat→Quality Tools→Gage R&R Study (Nested)…
可设定历史标准偏差 与规格值来进行分析
说明：
●当使用Gage R&R Study(Nested)时，Minitab会以巢式设计来分析数据。 模式内容只包括主效应而不包括交互作用项目，因为每个操作员量测的 对象是独立的。 ●此种方式，适用于具破坏性的物件量测。
UNITECH PCB CORP.
执行Attribute Gage R&R Study的Output
Six Sigma Program
UNITECH PCB CORP.
输出的说明：
●图表输出的内容可判 读测定者的信赖度。
●以此例题看来第三、 四位的量测判定为最正 确。而以第一位(Duncan) 为最差。
--GRR(Gage Repeatability&Reproducibility)，来评估量测系
统的好与坏或是找出改善的方向。
Minitab之MSA
Six Sigma Program Stat→Quality Tools→
指令功能介绍与解说
UNITECH PCB CORP.
定 量 型 定 性 型
操作员与对象之间的关系。(格式：Part、Operator、Response) 量测系统与对象变化的准备性。(格式：Part、Master、Response) 量测系统分析之可重复性量测试验。(格式：Part、Operator、Response、 <trial>)
MSA-6西格玛
1）VarComp (or Variance): 显示方差构成来源。 2）％Contribution: 显示每个方差项占总变差的百分比。 B. 表二 1）StdDev: 每个方差项的标准偏差 2）Study Var: 标准偏差乘以5.15,该数字常用于分析过程变差时使用，
(分辨率）
部品散布(σp) × 1.41 }
测定散布(σMS)
MINITAB提供的两种重复性与再现性研究方法：
Xbar-R方法和方差分析（ANOVA)方法
Xbar-R方法将总测量变差分为三类：部品－部品、重复性、再现性.
方差分析（ANOVA)方法将总测量变差分为四类：除部品－部品、重复性外，将再 现性变差分为测量人员变差及测量人员－－部品交互作用变差。
测量系统基本知识
对同一被测物测量上千次，那么这些测量值在值域上就会呈现出正 态分布。如果能够量化的表述该分布，也就能够量化的表示测量能 力或特征。
-3σ -2σ -1σ µ 1σ 2σ 3σ
68.28% 95.45% 99.73%
平均值：所有测量结果的算术 平均值通常会认为是被测量的 最佳近似值
变异：表示被测结果或受某因 素所影响而导致的测量结果的 变化特征。量化为所有测量结 果同平均值之差的平方和。
0.099886 0.599316 94.10
Total Variation 0.106143 0.636859 100.00
Number of Distinct Categories = 3
%Contribution =
σ2MS σ2Total
=
0.0012892 0.0112664
* 判定 : ---针对重要特性其线性度%<5% --- 一般特性其线性度%<10% ---线性度%>10%以上者判为不合格，此项之仪器不适合使用
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。
Six Sigma 概念篇
© USI proprietary and confidential
2
Cost/ Change
Release to Manufacturing
X ≈ US $3,000 to $4,000 per
change
Quanta Internal Use
100 X
10 X
Concept Evaluation Plan
1X Design
Build
Production
Test
Sustaining/
圖2
資料來源: /feb00/html/design.html
上圖2 指出變更的成本與產品週期之關係，假若您在量產階段做了變更以符合客戶需求， 其所花費的成本將會是設計階段的 100 倍，是一個類似指數函數分佈。
•Kano Analysis- enhanced
•CTQ vs CTP Analysis •市場分析 (Market Analysis) - new
Satisfaction Delighters
Primary Satisfiers
2.0 Measure Performance (衡量績效)
目標 (Objective)
與六標準差的 DMAIC 相較下， DMAIC 是處理現有的流程，而 DFSS 則專注於產品與 流程的設計； DMAIC 是較為被動的，而 DFSS 則更為積極主動； DMAIC 的獲益是較 好量化的，而通常透過 DFSS 之獲益是較難量化的，但其影響是較為長期的。 DFSS 強 調「產品和流程的設計一開始就要正確」的理念，這是所有的企業必須要有的首要考量。 DMAIC方法論能夠修補出現問題的地方，而 DFSS 則讓業者一開始就設計出不會出問題 的產品或制度流程。值得注意的是， DFSS 是要提昇新產品發展過程的水準，而不是要 取代新產品發展的過程（ Chowdhury, 2002 ）。」-----轉摘自六標準差簡介, 蘇朝墩 清 華大學 工業工程與工程管理系 教授
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测定 System 分析 (MSA)方法论Define Measure Analyze Improve Contro lq Measure 概要 q Project Y q 基础统计 q 测定System分析 q Six Sigma 测度 q 工程能力分析q Process Map & 特性要因图 q FDMProprietary to Samsung Electronics CompanyMeasure – 测定System分析 - 2Rev 2.0测定System分析q 学习目标1. 理解与测定System评价相关的用语 2. 理解测定System评价基准及方法- 评价指标 - 评价步骤 - 标本选定 - 利用Minitab的分析Proprietary to Samsung Electronics CompanyMeasure – 测定System分析 - 3Rev 2.0MSA 概要q 测定为了显示某物体的特性，给物体赋与数值。
- Eisenhart, C.(1963)q 测定System被赋与的数值叫测定值(Measurement Value)，为得到测定值的设备叫仪器或 Gage，并步骤、仪器及其它设备、Software 、 测定者等为得到测定值而使用 的全部叫测定System .q 测定System分析l MSA(Measurement System Analysis) l 为了确保DATA的信赖性，评价或检定测定System. l 为了确认改善对象Process当前能力的DATA收集前， 先确认DATA是否可信。
Proprietary to Samsung Electronics CompanyMeasure – 测定System分析 - 4Rev 2.0测定System误差q 测定System误差或变动的类型l 位置(Location)或平均- 偏离(Bias) - 直线性(Linearity) - 稳定性(Stability)l 宽度或散布- 再现性(Repeatability) - 反复性(Reproducibility)Proprietary to Samsung Electronics CompanyMeasure – 测定System分析 - 5Rev 2.0测定System误差q 偏离(Bais)意味着观测测定平均和基准值间的偏差。
偏离又叫正确性。
基准值 Reference value观测平均 Observed Average 偏离测定值的 测定值的 平均值 平均值 真值 真值Proprietary to Samsung Electronics CompanyMeasure – 测定System分析 - 6Rev 2.0测定System误差q 直线性仪器的全体测定可能范围内的倾斜差异。
观测值 倾斜 无倾斜真值真值 1观测值1真值 2观测值2倾斜大倾斜小• • • • • •测定的下限范围测定的上限范围Proprietary to Samsung Electronics CompanyMeasure – 测定System分析 - 7Rev 2.0测定System误差q 稳定性把同样的特性在不同的起点用同样的Gage测定的结果平均值差异。
稳定性起点 1起点 2Proprietary to Samsung Electronics CompanyMeasure – 测定System分析 - 8Rev 2.0测定System误差q 反复性同样人使用同样部品、同样特性、同样机器反复测定得到的测定值之间 散布。
基准值基准值平均平均好的反复性Proprietary to Samsung Electronics Company不好的反复性Measure – 测定System分析 - 9Rev 2.0测定System误差q 再现性测定同一特性时，互相不同的人使用同样机器得到的测定值 之间的平均差。
评价者 A 评价者B 评价者 C 评价者 B 评价者 A 评价者 C基准值基准值A B C 好的再现性Proprietary to Samsung Electronics CompanyAB 不好的再现性CMeasure – 测定System分析 - 10Rev 2.0测定System 误差不倾斜但不精密精密但倾斜既不精密又倾斜既不倾斜又很精密q测定误差的评价正确性MSproducttotalµµµ+=MSproducttotal222σσσ+=精密度散布倾斜校正分析(Calibration Study)R&R Study测定System评价q 观测值(测定值)的变动要素+=真值(实际工程的变动)误差(测定变动)测定值(被观测的变动)在测定过程中得到的测定值里一般包含着实际工程的变动和根据测定System 的变动。
被观测的变动( σ2total ) = 工程的变动( σ2p ) + 测定变动( σ2MS ) 测定变动再区分为反复性和再现性。
测定变动( σ2MS ) = 反复性( σ2Repeatability ) + 再现性( σ2Reproducibility )反复性和再现性两种变动的合。
即，测定System 的变动叫Gage R&R.对测定System 变动的分析也可以认为是精密度的分析，称为Gage R&R study .q 观测值(测定值)的变动要素被观测的变动(σ2total )实际工程的变动( σ2p )测定System 变动(σ2MS )再现性( σ2Reproducibility )反复性( σ2Repeatability )Gage R&R 步骤q一般事项–一般对2 ~ 3名作业者(平时检查的作业者)实施–一般用10个部品为对象测定–一般2 ~ 3回反复测定q步骤1. 选定代表工程长期变动的10个标本2. 测定器的校正3. 让第一个作业者对所有标本任意顺序各做一次测定(Blind Measurement)4. 让第二个作业者按同样地方法实施(所有作业者相同)5. 以同样的方法按必要的次数反复测定6. 得到的DATA输入Minitab并进行分析1.%Contribution = ×100%2.%Study Variation = ×100%3.%Tolerance = ×100%4.Number of distinct categories = Round { ×1.41 }(范畴区别)区别范畴意味着测定System 能区别的制品散布。
即，区别工程散布区间的数。
•区别范畴为3时例部品散布(σp )测定散布(σMS )q 评价指标σ2MSσ2TotalσMSσTotal5.15 ×σMSTolerance* Tolerance = USL-LSLq评价基准l%Study Var 或%Tolerance为10%以上时，首先区分评价反复性和再现性后，查明各个受影响的原因，并采取措施。
l根据用途的优先参照评价指标-在制品管理的测面，在制品符合判定更重要时à优先确认%Tolerance-工程管理用或工程显示用时à优先确认%Study Varq 标本的选定标本一般为10个，能代表工程的散布。
l 假如标本只选定接近工程平均的时，测定能力评价指标将会比实际不好。
l 假如标本的选定在比工程散布宽范围内时，测定能力评价指标将会比实际好。
标本反映制品的实际散布(工程变动)时才有意义。
计量型Gage R&Rq Minitab 输入DATA24.0324.0424.03q利用Minitab的分析例) 3名测定者对10个标本做反复3回测定时¡Stat > Quality Tools > Gage R&R Study(Crossed…)l Minitab提供ANOVA法和Xbar and R两个分析方法。
l部品和测定者之间有交互作用时，ANOVA法可以把交互作用分离显示，所以是更正确的分析方法。
q Minitab 分析结果Graph 解释q Minitab 分析结果Graph 解释q ANOVA 解释良好的测定System为时，在ANOVA table中应要部品影响大(P值〈0.05)，作业者及作业者与部品的交互作用不影响(P值> 0.05).在这里作业者*部品有影响，不能说测定System是良好。
q评价指标的计算总的来看，考虑与费用所需的精密度来决定是否允许使用测定System，比再现性应给反复性的改善大的比重，来研究测定System的改善方案。
例) 计算%Tolerance 时q %Toleance 被计算的例计量型GageR&R测定System分析实习1.实习时间: 1小时2.目的1) 计量型Gage R&R Data收集方法理解2) Minitab 分析方法理解3) 测定System的变动理解3.准备物1) 部品: 螺丝10个( 分几个组进行时，每个组使用不同种类的螺丝)2) 仪器:Digital Vernier Callipers4.主要内容1) CTQ : 螺丝的长度2) 输出物: Gage R&R 结果5. 基本要领及步骤1) 给各个螺丝赋与编号(1~10)2) 在Minitab输入Data，并作成Sheet–Make patterned data Menu 利用3) 测定方法⇒3名测定者把每个部品反复测定2回后，把Data输入到Sheet1> 第一个测定者把每个部品按Random各做一次测定2> 第二个、第三个测定者也用相同的方法测定。
3> 上面的1>, 2>项反复（2回）。
4) Minitab data 分析5) 组别分析结果发表计量型Gage R&Rq计数型Gage R&Rl检定把各标本的适合、不适合是否按作业者别一贯性地进行评价q一般事项l一般对2 ~ 3名作业者实施l一般选20~25个试料为对象测定l一般2 ~ 3回反复测定q 留意事项(1)试料应选定代表Process 的试料。
★任意选定25个试料时，以下能成为向导。
(2)把平时检查的作业者选定为作业者的选定对象，并成为BlindAppraisal.0%~20%很容易区分良/不率的试料30%~40%比较容易区分良/不率的试料30%~40%不易区分良/不率的试料20%~30%很难区分良/不率的试料q测定能力评价指标l上面的判断基准根据Project的目标有可能变更。
-举个例，不良率0.1%→0.001% 改善课题的情况下检出率必须为100%.-满足指数40% →60% 改善课题时，如果检输率是70%以上就可以被选择。