六西格玛的计算方法.pptx
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六西格玛的计算方法.pptx
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SixSigmaSixSigma尺度尺度(Metrics)(Metrics)1.DPU和DPMO2.SIGMA水平3.RTY尺度的选择尺度的选择BBProjectBBProject尺度尺度BenchmarkingBenchmarking尺度尺度缺点数据收集缺点数据收集推定推定ProcessProcess的能率的能率计算生产无缺点制品计算生产无缺点制品的概率的概率制品与制品与ProcessProcess的客观比较的客观比较应该知道应该知道什么什么?
BBProjectBBProject尺度尺度经营成果经营成果尺度尺度DPMODPMOSIGMASIGMA水平水平DPUDPURTYRTY1.DPU1.DPU和和DPMODPMODPUDPUDefectsperUnit单位当缺点数缺点消除的基准利用于工场单位的改善DPODPODefectsperOpportunity机会当缺点数DPMODPMODefectsperMillionOpportunities百万机会当缺点数考虑制品复杂性的比较基准企业内或企业间的Benchmarking(标杆管理)手段经营团为了对相异的制品与服经营团为了对相异的制品与服务进行务进行BenchmarkingBenchmarking使用使用DPMODPMO机会的属性机会的属性所有制品所有制品ProcessProcess的特性的特性(characteristic)(characteristic)内含附加内含附加价值或减少的固有机会。
价值或减少的固有机会。
部品形象材料机械工具程序制品Process复杂度复杂度复杂度(Complexity)(Complexity)复杂度的概念与制品及Process的特性有密切联系越复杂总机会数越大机会的阶层构造机会的阶层构造H/W部品2部品1组立品A组立品B形象B形象A机会可存在于阶层的任何水平机会可存在于阶层的任何水平1complexproject2systemplanpolicyH/WS/W3subsysytemobjectivedocumentassemblymoduleServiceprocess4componenttasksectionpartelementDeliverableoperationprocedure5elementactionlinefeaturelineaspectfactorinstruction机会的计算机会的计算非附加价值的作业不计算为机非附加价值的作业不计算为机会会搬运与资材保管不计算为机会防碍作业的仍不计算为机会试验,调查,测定等大部分的情况并无变化因此不能计算为机会使用于Program的电试验仪器产生附加价值计算为机会各个供给的部品计算为一个机会各个供给的部品计算为一个机会焊锡,机油,冷却水等供给的资料不视为供给的部品各附属品的连接也视为一个机会各附属品的连接也视为一个机会如果工具需要四个螺钉,那么每个连接螺钉都是一个机会,因此是四个机会PCB上熔接了60个PIN的直接线路中60个的连接均计算为机会16个PIN(DIP)计算为16个连接,连接部位不重复计算.上面一个,下面一个的计算方法是不正确的机器工作时的机会机器工作时的机会机械化的各个表面视为一个机会一个工具作五种截断作业,其机会数为5穿孔并磨其反面是两种不同的作业,因此其机会数为2穿孔后校正大小时因不可信,所以只用磨石磨时只计算为一个机会.研磨的工程是穿孔作业的再作业样式或样式或s/ws/w作成时作成时完成一个样式的作业按照其数据录入领域别计算为一个机会具有同一CODE的线的联接在软件中计算为一个机会目的上的贡献度目的上的贡献度机会计算的方式是否一定影响目标的达成?
定义机会后应将其制度化维持一贯性定义机会后应将其制度化维持一贯性机会只有在被评价时计算为机会机会只有在被评价时计算为机会例)某一部品在生产工程中不良发生的机会数为100,000次。
但是在正常生产过程中只对其中1,000次机会进行评价,且在一个部品里发现了10个缺点。
下列计算中哪一个正确?
DPO=10/100,000DPO=10/1,000下面加工例子中计算下面加工例子中计算DPUDPU与与DPMODPMO。
DPUDPU与与DPMODPMO的计算的计算DPUDPU的计算的计算总缺点数=DPUDPUDPU不可能考虑一个单位数里有多少缺点机会不可能考虑一个单位数里有多少缺点机会总生产单位数25.142)01(2DPUDPMODPMO的计算的计算一个单位发生的总缺点机会数1,000,000xDPU=DPMO一般说一般说6SIGMA6SIGMA水平时把不良率说成水平时把不良率说成3.4DPMO3.4DPMO比比3.4PPM3.4PPM更恰当更恰当适于互相不同的适于互相不同的ProcessProcess或制品间,制造范筹和非制造范筹间的比较或制品间,制造范筹和非制造范筹间的比较000,25051,000,0005/4=DPMODPMODPMO计算例计算例适用于测定的定量值适用于测定的定量值不良率不良率=0.02275ProbabilityProbabilityofof良品率=0.97725规格上限DPMO=0.02275*1,000,000=22,750DPMO=0.02275*1,000,000=22,750缺点数缺点数某一PCB有800个熔接点与200个部品此PCB中发现6个焊接不良点与2个不良部品DPMO=(6+2)/(800+200)*DPMO=(6+2)/(800+200)*百百万万=8,000=8,000假设有一个具有十个部品的单位,各个单位内的构成品对一个缺点发生一个机会。
因此各单位可包括十个缺点。
生产无缺点制品的可能性为多少?
DPU是多少?
DPMO是多少?
DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD练习题练习题6SIGMA6SIGMA战略的特征战略的特征显示企业经营成果的所有要素转换为显示企业经营成果的所有要素转换为SIGMASIGMA水平,水平,作为对现在经营状态分析,以及对今后的目标设定等作为对现在经营状态分析,以及对今后的目标设定等的经营管理指标。
的经营管理指标。
2.SIGMA2.SIGMA水平水平数据种类的确认数据种类的确认离散型数据离散型数据UnitUnit的确认的确认计算计算DPUDPU计算计算DPODPO计算计算DPMODPMO连续型数据连续型数据正规性验证正规性验证数据转换数据转换(必要时必要时)工程能力分析工程能力分析(利用利用MINITAB)MINITAB)引出引出DPMODPMODPMODPMO值在值在SigmaChartSigmaChart转换为转换为ZZ值,掌握值,掌握SIGMASIGMA水平水平SIGMASIGMA水平的计算程序水平的计算程序1)1)离散型数据的离散型数据的SIGMASIGMA水平水平缺点数据的情况缺点数据的情况求DPMO从SIGMA表读对应于DPMO的Z.st值受率数据的情况受率数据的情况SCRAP,再作业等视为不良计算受率从SIGMA表读百万个当良品数=(受率)*1,000,000相对应的Z.st值不良率数据的情况不良率数据的情况从不良率计算PPMPPM=(不良率)*1,000,000从SIGMA表读与PPM值一样的DPMO值相应的Z.st值999,999.6999,999.6999,995999,995999,991999,991999,987999,987999,979999,979999,968999,968999,952999,952999,928999,928999,892999,892999,841999,841999,767999,767999,663999,663999,517999,517999,313999,313999,032999,032998,650998,650998,134998,134997,445997,445996,533996,533995,339995,339993,790993,790991,802991,802989,276989,276良品数良品数3.43.45599131321213232484872721081081591592332333373374834836876879689681,3501,3501,8661,8662,5552,5553,4673,4674,6614,6616,2106,2108,1988,19810,72410,7246.06.05.95.95.85.85.75.75.65.65.55.55.45.45.35.35.25.25.15.15.05.04.94.94.84.84.74.74.64.64.54.54.44.44.34.34.24.24.14.14.04.03.93.93.83.8.st.st4.54.54.44.44.34.34.24.24.14.14.04.03.93.93.83.83.73.73.63.63.53.53.43.43.33.33.23.23.13.13.03.02.92.92.82.82.72.72.62.62.52.52.42.42.32.3.lt.lt986,097986,097977,250977,250971,284971,284964,070964,070955,435955,435945,201945,201933,193933,193919,243919,243903,199903,199884,930884,930864,334864,334841,345841,345815,940815,940788,145788,145758,036758,036725,747725,747691,462691,462655,422655,422617,911617,911579,260579,260539,828539,828500,000500,000460,172460,172良品数良品数13,90313,90322,75022,75028,71628,71635,93035,93044,56544,56554,79954,79966,80766,80780,75780,75796,80196,801115,070115,070135,666135,666158,655158,655184,060184,060211,855211,855241,964241,964274,253274,253308,538308,538344,578344,578382,089382,089420,740420,740460,172460,172500,000500,000539,828539,8283.73.73.53.53.43.43.33.33.23.23.13.13.03.02.92.92.82.82.72.72.62.62.52.52.42.42.32.32.22.22.12.12.02.01.91.91.81.81.71.71.61.61.51.51.41.4.st.st2.22.22.02.01.91.91.81.81.71.71.61.61.51.51.41.41.31.31.21.21.11.11.01.00.90.90.80.80.70.70.60.60.50.50.40.40.30.30.20.20.10.10.00.0-0.1-0.1.lt.lt420,740420,740382,089382,089344,578344,578308,538308,538274,253274,253241,964241,964211,855211,855184,060184,060158,655158,655135,666135,666115,070115,07096,80196,80180,75780,75766,80766,80754,79954,79944,56544,56535,93035,93028,71628,71622,75022,75017,86417,86413,90313,90310,72410,7248,1988,198良品数良品数579,260579,260617,911617,911655,422655,422691,462691,462725,747725,747758,036758,036788,145788,145815,940815,940841,345841,345864,334864,334884,930884,930903,199903,199919,243919,243933,193933,193945,201945,201955,435955,435964,070964,070971,284971,284977,250977,250982,136982,136986,097986,097989,276989,276991,802991,8021.31.31.21.21.11.11.01.00.90.90.80.80.70.70.60.60.50.50.40.40.30.30.20.20.10.10.00.0-0.1-0.1-0.2-0.2-0.3-0.3-0.4-0.4-0.5-0.5-0.6-0.6-0.7-0.7-0.8-0.8-0.9-0.9.st.st-0.2-0.2-0.3-0.3-0.4-0.4-0.5-0.5-0.6-0.6-0.7-0.7-0.8-0.8-0.9-0.9-1.0-1.0-1.1-1.1-1.2-1.2-1.3-1.3-1.4-1.4-1.5-1.5-1.6-1.6-1.7-1.7-1.8-1.8-1.9-1.9-2.0-2.0-2.1-2.1-2.2-2.2-2.3-2.3-2.4-2.4.lt.lt6,2106,2104,6614,6613,4673,4672,5552,5551,8661,8661,3501,35096896868768748348333733723323315915910810872724848323221211313995533良品数良品数993,790993,790995,339995,339996,533996,533997,445997,445998,134998,134998,650998,650999,032999,032999,313999,313999,517999,517999,663999,663999,767999,767999,841999,841999,892999,892999,928999,928999,952999,952999,968999,968999,979999,979999,987999,987999,991999,991999,995999,995999,997999,997-1.0-1.0-1.1-1.1-1.2-1.2-1.3-1.3-1.4-1.4-1.5-1.5-1.6-1.6-1.7-1.7-1.8-1.8-1.9-1.9-2.0-2.0-2.1-2.1-2.2-2.2-2.3-2.3-2.4-2.4-2.5-2.5-2.6-2.6-2.7-2.7-2.8-2.8-2.9-2.9-3.0-3.0.st.st-2.5-2.5-2.6-2.6-2.7-2.7-2.8-2.8-2.9-2.9-3.0-3.0-3.1-3.1-3.2-3.2-3.3-3.3-3.4-3.4-3.5-3.5-3.6-3.6-3.7-3.7-3.8-3.8-3.9-3.9-4.0-4.0-4.1-4.1-4.2-4.2-4.3-4.3-4.4-4.4-4.5-4.5.lt.lt了解了解SIGMASIGMA水平水平DPMODPMO值利用值利用SigmaChartSigmaChart将现在水平转换为将现在水平转换为ZZ值,可了解值,可了解SIGMASIGMA水平水平SIGMASIGMA表表例题例题1.1.对某一工程生产出荷的制品经过较长时间调查特定类型的缺点对某一工程生产出荷的制品经过较长时间调查特定类型的缺点的的结果结果346346个制品中发现了一个缺点个制品中发现了一个缺点.此工程这种类型的缺点相关此工程这种类型的缺点相关的的SIGMASIGMA水平是多少水平是多少?
=SIGMA=SIGMA水平从水平从SIGMASIGMA表得出表得出DPMO=2,890DPMO=2,890相对应的相对应的Z.stZ.st值是值是4.264.26890,2000,000,13461DPMO例题例题2.2.某一工程由某一工程由A,B,C,D,EA,B,C,D,E五个作业构成各作业的五个作业构成各作业的收率为收率为0.99,0.95,0.90,0.90,0.950.99,0.95,0.90,0.90,0.95。
ABCDE0.990.950.900.900.95SIGMASIGMA水平是百万个当良品数水平是百万个当良品数=937,375=937,375对应的对应的Z.stZ.st值是值是3.033.03作业的平均受率作业的平均受率5)95.0)(90.0)(90.0)(95.0)(99.0(937375.0例题例题3.3.有一公司向顾客提供信用情报。
顾客的要求事项大致分为情有一公司向顾客提供信用情报。
顾客的要求事项大致分为情报的内容,迅速性,正确性,最新性,接触容易性,对此确认报的内容,迅速性,正确性,最新性,接触容易性,对此确认重要度及顾客满意度的结果如重要度及顾客满意度的结果如表表表项目别重要度及顾客满意度项目最新性接触容易性计/加权平均0.60情报的内容迅速性正确性满意(%)重要度0.050.150.150.051.00809090909584.25请确认请确认SIGMASIGMA水平水平=2.5=2.5程度程度例题例题4.4.某一制品的贬卖价格为某一制品的贬卖价格为$120$120,以低原价为目标值定为,以低原价为目标值定为$100$100,但,但因因各种外部及内部要因从长期来看原价高于贬卖价格的概率为各种外部及内部要因从长期来看原价高于贬卖价格的概率为5%5%不良率不良率5%(PPM=50,000)5%(PPM=50,000)对应的对应的SIGMASIGMA水平为水平为3.153.151001001201205%5%综合综合SIGMASIGMA水平的计算水平的计算品质特性品质特性特性特性11特性特性22特性特性33特性特性44特性特性55特性特性66特性特性77特性特性88特性特性99特性特性1010总合总合缺点数缺点数单位数单位数机会数机会数TOPTOPDPUDPUDPODPODPMODPMOSIGMASIGMA水平水平929215155454464691916464979792929595292931331364664610510550550583883837537558858849749713713789689624124133337474999949493939337979797943431001000.1420.1420.1430.1430.1070.1070.0550.0550.2430.2430.1090.1090.1950.1950.6720.6720.1060.1060.1200.1204.134.134.394.394.574.574.564.564.004.003.303.304.314.313.893.894.314.314.544.544.534.534,3164,3161,9311,9311,0801,0801,1201,1206,2226,22236,28136,2812,4712,4718,5008,5002,4662,4661,2031,2031,251,256621,31821,3187,7707,77049,99549,99541,06241,06214,62514,6251,7641,76439,26339,26310,82310,82338,52838,52824,10024,100249,248249,2480.00430.00430.00190.00190.00110.00110.00110.00110.00620.00620.03630.03630.00250.00250.00850.00850.00250.00250.00120.00120.00130.0013例例)2)2)连续型数据的连续型数据的SIGMASIGMA水平水平USLZ.st.stLSL规格中心规格中心和规格上限或下限间的距离规格中心和规格上限或下限间的距离是标准偏差的多少倍是标准偏差的多少倍?
随着时间变化典型的随着时间变化典型的ProcessProcess的平均约移动的平均约移动1.51.5ProcessProcessLSLUSL始点1始点2始点3始点4ProcessProcess的固有能力的固有能力长期长期PROCESSPROCESS能力能力目标值短期标准偏差短期标准偏差(Short-TermSigma)(Short-TermSigma)长期标准偏差长期标准偏差(Long-TermSigma)(Long-TermSigma)相对长的期间相对长的期间(例例:
周周,月月)考虑长期杂音变数考虑长期杂音变数(NoiseVariable)(NoiseVariable)的影响的影响(例例:
装备的磨损装备的磨损,季节效季节效果果)需要约需要约100-200100-200的数据的数据相对短的周期相对短的周期(例例:
周周,月月)考虑短期杂音变数的影响考虑短期杂音变数的影响(例例:
白天的夜晚白天的夜晚)需要需要30-5030-50个数据个数据长期对短期标准偏差长期对短期标准偏差长期与短期的区别在于是否是包括工程所有变动的长期间,且区分基长期与短期的区别在于是否是包括工程所有变动的长期间,且区分基准期间的长度不能总是一致。
准期间的长度不能总是一致。
求连续型数据求连续型数据SIGMASIGMA水平的程序水平的程序
(1)收集数据(要形成合理的部分群)
(2)确认数据是否遵守正态分布Minitab:
StatBasicStatisticsNormalityTest(3)工程能力分析Minitab:
StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Normal)(4)Minitab实行结果读ExpectedLTPerformance栏的PPMTotal(5)求SIGMA表对应的SIGMA水平DATA例)利用Minitap数据文件cranksh.mtw求SIGMA水平3.RTY(RolledThroughputYield:
3.RTY(RolledThroughputYield:
全体受全体受率率)供给者品质供给者品质YtpYtpRTYRTY全体受率显示为桶与受率的积mitpRTiYY1与受率与受率,检查受率检查受率和受率和受率作业作业检查受率检查受率确认确认Ytp=37%Yfp=90%DPU=1.0再作业再作业SCRAPSCRAP隐藏的工场消费者品质生产者品质非附加价值RTYRTY的计算的计算帕松模型全体受率单位当缺点数遵守
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