6sigama培训--yanghu007

SixSigmaOverviewWelcomePleasefindaseatandreadyforTheclass目录欢迎参加6Sigma培训培训计划软件/培训支持目录统计知识基础6Sigma程序/6Sigma工具6Sigma历史6SIGMA培训–控制图应用36Sigma改进程序y确认组目标，确认公司机会y定义目前状态y收集并陈列基础数据y确认并定义关键需求y决定过程性能y确定可能的根本原因y利用收集的静态数据寻找因果关系y研究可能的根本原因y阐明问题陈述y缩小潜在的KPIV’syKPOV’sy确认根本原因y提出潜在的解决方法y主动确认根本原因y决定昀优方案y文书将来的过程y估计财务收益y提出执行计划y提出控制计划/SOPy监测性能y提出通讯计划y确定并提出替代及标准机会y提出项目停止计划y研究附加机会y过程图ySIPOCy提出建议y名义Nominal分组技巧y关系图y帕雷托图y因果图y因果矩阵y检验单y运行图y控制图y计量图R&Ry过程执行能力yQFDy绘图工具/技巧y抽样策略y概率y假设检验y简单回归y变异成分y多变量图yFMEAy过程绘制y复合主观评价yKappa/ICCy复合回归y单向方差分析y双向方差分析y全因素实验y部分因素实验y对表面设计的反应y财务基础y过程绘图yFMEAy过程性能y绘图工具/技巧yCUSUM控制图yEWMA控制图y过程控制计划y执行计划y通讯计划yPoka-Yokey5SyKaizen可能用的工具目标改改控控分分测测阶段6SIGMA培训–控制图应用4教员预期Ž教员希望你能够:„在班上积极参与„遵循上课规则„课后思考„在工作中运用„成为你知识结构中熟练的一部分6SIGMA培训–控制图应用5软件/培训供给品Ž清单:„Minitab,包括所有的电子文件„PowerPoint教材软件Minitab若需要可向VBSS索取?教材幻灯片可在STXNT40/VBSS/培训教材目录下自行COPY6SIGMA培训–控制图应用6我们是如何学习的?时间紧迫?重点内容SprayandPray学员专心度Learner交流Interactive可用时间Time-Consuming陈述5%阅读10%视听20%论证30%讨论组50%反馈练习75%指导他人/立即应用80%记忆6SIGMA培训–控制图应用7统计基础Ž我们这一个班级处于什么程度–我们的个人知识:„1–我从没用过统计方法.„2–我偶尔用过一些数据.„3–我经常使用数据.„4–我几乎是经常用数据，并知道如何处理.„5–我应该能教授部属这些内容.6SIGMA培训–控制图应用8统计基础Ž我们属于哪种组织?„1–SeatofthePants(很少或没有数据)„2–大量数据(只得到少量信息)„3–不能确定信息的确误，感觉象在玩数字游戏„4–后视行为(数据不能帮你预测失误，但当失误发生以后可以告诉你失误确实发生了)我们将结果编成图表.我们将结果编成图表.6SIGMA培训–控制图应用9脑力风暴NGT帕雷托因果关系图量具R&R因果矩阵控制图故障模式影响分析FMEA置信区间偏差成分回归方差分析假设检验两因素方差分析ScreeningDOECharacterizationDOE全因素控制计划表面反应改进操作QFDKPIV’s80-150测量分析KPIV’s20-40改进KPIV’s10-20KPIV’s5-15控制KPIV’s3-56SIGMA培训–控制图应用10你的任务Ž我们必须在收集和分析数据的职责方面十分完善.Ž我们必须成功地收集重要的数据，并转化为有用的信息.Ž通过利用数据,帮助我们作决定,交流，改善及有效使用我们有限的资源.Ž让效果来说话.6SIGMA培训–控制图应用11数据类型Ž有许多不同的数据类型。Ž各种数据都有其各自唯一的控制图。Ž基本类型与基本概念在控制图族中是一样的。Ž对不同数据类型的基本理解对增进对控制图的成功应用十分重要。Ž有多少种不同的数据类型？6SIGMA培训–控制图应用12数据类型(续上.)Ž属性数据（计数值）主要有以下两类：„二项式数据(仅包含两个变量的序列)例如:¾通过/未获通过¾同意/不同意¾赢得/损失„离散型变量是有限个数据的序列，通常是整数，且通过计数测得：例如：¾产品缺陷数¾顾客需求数¾会计失误计数¾数字型(1到5,-10到10,0到100)有时也称为序数Ž连续变量数据（计量值）是一个可能取任何值的序列。例如:¾时间度量¾利率¾feature的长度¾(0.1,1/4,20,100.001,1,000,000)6SIGMA培训–控制图应用13数据:记数法记数法是表示变量值的一种方法。ŽNominal（名词性）:包含那些无从排序或用计量方法加以区别的数值（例如：标签）。例如:在一个公司中:部门A，部门B，部门C在一个商店中:机器1，机器2，机器3运输类型：船，火车，飞机ŽOrdinal（序列性）:包含那些可以排序的数值。然而，这种计数法不能推断数值之间差异的程度。例如:产品的性能:优秀，非常好，好，合格，差Salsa味道测试:适中，热，非常热，难以忍受顾客调查:非常赞成，赞成，不赞成，非常不赞成ŽNominal和Ordinal记数法包含的变量没有相同的值，从本质上说是定性的。6SIGMA培训–控制图应用14数据:记数法(续上)Ž区间:包含那些在变量值之间有相同意义的数值。这种记数法因记数的比率没有意义而受到限制。例如:温度的华氏计量法和摄氏计量法日历年度程序任务日期Ž比率:包含那些比率值具有意义，且相同的比率表示相同的意义这一性质的数值。例如:以英寸计量的长度时间持续的分钟数诸如每单位缺陷数的频率计数市场份额的百分比数Ž区间和比率记数法包含了变量值（增量）之间的信息，从本质上说是定量的。Ž比率记数法提供了昀大可能的知识信息。6SIGMA培训–控制图应用15数据摘要SCALETYPENominalOrdinalIntervalRatioFORM•Binary•1,0•Pass/Fail•Win/Loss•Discrete•Red,Yellow,Green•1,2,3,4,5…•-2,-1,0,+1,+2•Continuous•1/4,1/2,3/4…•.001,.002,.003…•10.125%,9.125%…QualitativeQuantitative6SIGMA培训–控制图应用16了解变动=敌人“解释观察结果的一个过失（每个地方都有），是设想每个事件（缺陷，错误，事故）归于某个人（常是昀近的一个人），或某特定的事。事实上，服务和产品昀大的麻烦在于系统。有时，过错是局部的，可归于工作中的某人或本应在岗位上而不在岗位上的某人。我们认为系统过错是麻烦的一般原因，并把临时、突发事件作为特殊原因。”–W.EdwardsDeming6SIGMA培训–控制图应用17我们能忍受变动吗?Ž经常有变动存在。Ž我们所能忍受变动的条件是：„过程达到目标。„相对于过程规格来说，变动很小。„过程长期稳定。Ž我们有必要认识到过程变动应降到昀小。6SIGMA培训–控制图应用18变动Ž导致变动过程的要素被称为“6M”，即：„人（人们）„机器（设备）„材料„方法„度量„天性Mothernature（环境）6SIGMA培训–控制图应用19特殊原因的变动Ž特殊原因变动的例子：„机器¾用错工具¾工具磨损，材料，角度¾供给率不足机器不断停顿¾操作工调整/错误„人员¾生产停顿后（用餐，休息，休假）的首批操作252015105080706050SampleNumberSampleMeanX-BarChartforProcessBX=70.98UCL=77.27LCL=64.70特殊原因6SIGMA培训–控制图应用20一般原因的变动Ž一般原因例子：„机器¾机器振动¾温度波动¾材料硬度的可变性„人员¾工人的技能水准的差别¾工作标准化的松弛，动作的随意性¾工作时间不合理引起的生理疲劳„环境¾作业环境维护（5S）不彻底2520151050757065SampleNumberSampleMeanX-BarChartforProcessAX=70.91UCL=77.20LCL=64.626SIGMA培训–控制图应用21变动的源头Ž依Deming看法：„85%至90%的变动是一般原因„5%至于15%的变动是特殊因素Ž有特殊原因的变动并不是随机和经常改变的。它是现场作业人员的问题，使用适恰当工具在现场是可能解决的Ž一般原因的变动是随机，稳定和持续的。它是一个系统问题，管理层负有责任。管理层有且能制定这一系统，仅管理层能去修改系统我们公司昀大的不良项是什么？属什么类型原因？是员工还是管理者的责任？6SIGMA培训–控制图应用22变动成本成本LSLLSLNomNom可接受的可接受的USLUSLUSLUSL传统观点传统观点地点LSL=较低规格范围〖规格下限〗Nom=目标USL=较高规格范围〖规格上限〗成本LSLLSLUSLUSLNomNom正确观点正确观点6SIGMA培训–控制图应用23在继续之前，介绍几个基本的统计词汇ŽMin昀小ŽMax昀大ŽRange范围（全距）ŽMedian中位数ŽMean平均数ŽStddeviation标准偏差ŽVariation变动6SIGMA培训–控制图应用24昀小，昀大，范围，及中间值Ž昀小值:是一组中昀小的数值数据点Ž昀大值:是一组中昀大的数值数据点Ž范围:是昀大值和昀小值之间的差；范围=昀大-昀小Ž如你把你的数据按递增或递减排列，则位于中间的点是中间值如，你有依次排列的5个数据点，则第三个是中间值。如你有6个数据点，则中间值是第3个和第4个数据点的平均值6SIGMA培训–控制图应用25昀小值，昀大值，范围和中间值（例）Ž比如说，在一25个学生的班组问其中10个人的年龄。结果如下„32,33,34,34,35,37,37,39,41,44Ž找出昀小值，昀大值，范围及中间值？Ž既然这些数据是按递增排列，则我们不用对其进行排序.Ž通过观察，昀小值=32，昀大值44，范围=44-32=12Ž中间值=(35+37)/2=36Ž是的，中间值可能是分数或小数---即使所有数据均是整数6SIGMA培训–控制图应用26平均数Ž平均数是一列数据的“算术平均”„它是一种居中倾向的方法，并不是一种发散方法。然而，它要求考虑一些变动的统计方法„式中：¾x=样本平均值¾xi=数据点I¾n=样本组的大小¾N=总总体¾µ=总体平均数NXNii∑==µ1nXXnii∑==1样本平均数总体平均数6SIGMA培训–控制图应用27平均数例子Ž回到10个学生的样本„32,33,34,34,35,37,37,39,41,44Ž平均数为多少？X=(32+33+34+34+35+37+37+39+41+44)/10=36.66SIGMA培训–控制图应用28标准差Ž标准差定义如下：Ž更直觉的定义，可想作为“每个数据点到平均值的平均距离”21)(∑=µ−=σNiiNX总体标准差211)(∑=−−=niinxxs样本标准差6SIGMA培训–控制图应用29标准偏差例子Ž从以上的例子可以看出样本的平均数为，X=36.6Ž求出样本的标准差?()()()()()81.31106.36346.36346.36336.36322222=−+−+−+−+−=.s6SIGMA培训–控制图应用30变动Ž变动定义如下：Ž它是总体及样本标准差的平方。这是很有用的，因为我们不能加标准差，但能加变动。212)(∑=µ−=σNiiNX总体变动2121)(∑=−−=niinxxs样本变动6SIGMA培训–控制图应用31正态分布ŽGauss研究太空星体.Ž当对天体进行重复测量时,注意误差的本质特性(星体没有转动,因此任何误差一定是来源于测量!).Ž这些差异的分布通过一条称为“误差正态曲线”的连续曲线近似”.Ž正态分布非常准确地表现了自然界和工业中的数据系列.6SIGMA培训–控制图应用32正态分布(续.)Ž曲线方程:f(x)=其中,-x+,e=2.71828…Ž注意:我们对曲线本身并不十分感兴趣,而是曲线下方的区域.881-0.5((x-µ