sigma-DPPM品质计划

1NYCHEN6σ-PPM品質計劃-6σ-5σ-4σ-3σ-2σ-1σ+1σ+2σ+3σ4σ5σ6σ+∞-∞±6σDESIGNSPECIFICATIONWIDTH1.5σ1.5σMeanCp=2.0Cpk=2.0Cp=2.0Cpk=1.5Cp=2.0Cpk=1.5VirtuallyZeroDefects3.4PPMVirtuallyZeroDefects3.4PPMPROCESSCAPABILITYFORENG.2NYCHEN內容5、6σ手法6、DPMO與流程設計7、6σ評估8、DFM2~910~2526~2727~323NYCHEN五大步驟步驟1Define步驟2Measure步驟3Analysis步驟4Improve步驟5Control二大過程過程1舉例說明定義品質特性1.規格：60.4±6.92(6σ設計)σS=1.1532.實際測量：(實際為4σ品質水準)3.分析：(A)(B)63731.A).(...2622552153146063中心偏)(..變異大1531731SA過程2品質特性最佳化1.調整分配中心至1.5σSHIFT位置(移動平均)2.使σ值由1.731.153(縮小變異)3.分析：以SPC管制其品質特性為最佳化如下圖).(處即136260.4USLLSL53.4867.32U63管制SPC60.453.48USLLSL67.32U62.134NYCHEN規格Cp,Cpk不符合標準頻率(不良率)測量KPIVSABCDSHIPPINGKPOVS分析資料收集分析(NOISE)RAWDATA不良資料(DPU,PPM)分析、評估顧客需求改變流程使分配平均值改變以減少不良改善標準化再發防止管制把改善效率轉化成可見利益PONCCOQ%PONC2015105TIME顧客需求(設計規格)管制水準(為規格1/2)ZERODefMAIC5NYCHENQFDFMEADOE品質計劃CFTQITPROCESSIIMPROVEAANALSISCCONTROL管制計劃MMEASURESPC產品或服務DσYESINNO(期望不良)INPUTOUTPUTDPPMYRT,Cp,Cpk,CRYFTDPMO(1)設計:Cp=1.67(2)生產核淮:Cpk=1.33(3)生產:Cp=2,Cpk=1.5C/SINDEX6NYCHEN6σ之MAIC分析方法步驟1234567891011121314階段MEASUREMENT量測(實際問題)ANALYSIS分析(統計問題)IMPROVEMENT改善(統計解決)CONTROL管制(實質解決)關鍵步驟選擇製程／產品特性(了解顧客需求)流程圖建立量測每個不良機會率(DPU)檢測每次機會發生不良(DPMO)為其特性建立衡量標準(找出關鍵變數)選擇量測工具了解工具之能力決定其SHORT&LONGTERM製程能力確認每個步驟關鍵變異原因進行試驗以確定其影響為所有變異建立最佳運作參數為所有變異執行適切管制(用SPC來控管)每當製程操作一段期間後需確定其製程能力時常鑑控產品／製程特性(用DOE去找關鍵變數之操作視窗)分析工具SPC不良收集表SPC柏拉圖直方圖Cp分析魚骨圖DOETM與實驗計劃管制圖SPC7NYCHEN-Define1.企業關心專業計劃2.辨別客戶3.目前狀態4.將來狀態5.計劃範圍6.可執行性7.達成日期-Measure1.此計劃關鍵量測企業流程?2.此量測是有效和可靠?3.在此流程是否有適當資料?4.如何量測進度?5.如何量測計劃成功?-Analyze1.現狀分析2.現狀是否流程可能在好情況3.如協助改變4.需要什麼資源?5.什麼造成此改變努力失敗?6.在完成計劃所面臨最大障礙是什麼?-Improve1.作業細分結構是什麼?2.要達成此計劃目標所必須指是活動是什麼?3.如何重整各種不同計劃?-Control1.如何控制風險,品質,成本,日程和計劃改變2.提供何種進步報告3.如何確保計劃完成4.如何保持既有成果DMAIC8NYCHENSTEP辨別你所提供產品和服務Whatdoyoudo?辨別你提供產品服務之顧客和決定何者為其認為首要Whomdoyoudoyourworkfor?辨別你的需求(為了滿足顧客)Whatdoyouneedtodoyourwork?定義你工作流程Howdoyoudoyourwork?使你的流程具預防錯誤功能和去除浪費Howcanyoudoyourworkbetter?利用MAIC方法以持續改善HowperfectlyareyoudoingyourCustomer-Focusedwork?SUPPLIERKINPOCUSTOMER9NYCHENSTEP辨別產品特性。(何者為滿足顧客關鍵功能)決定達成此關鍵產品特性之要素。依其要素製定流程步驟以管制到每個關鍵特性。每一個關鍵特性需訂出其中心值和最大允差，以保證其最佳功能。決定零件和製能力(Cpk)以管制關鍵特性。若Cp2或Cpk≦1.5，改變產品或流程設計，使Cp≧2，Cpk≧1.5。1.產品特性定義(對顧客滿意最具貢獻者)2.達成此品質特性要素3.製定其製程和管制4.設定其中心值和最大允差5.決定製程和零件能力6.持續流程和製程改善(MAIC)使製程能力Cp≧2,Cpk≧1.510NYCHEN變異-以單位來測定特性屬性-以參考標準比較來判定其好或壞特性Cp是穩健設計測量Cpk是被用來測量和管理設計或製造有關變異之能力和不良發生頻率DISSATISFIESTHECUSTOMERSATISFIESTHECUSTOMERDISSATISFIESTHECUSTOMER二、認識Cp&Cpk績效指數(A)、終極產品性質-變異(VARIABLE)和屬性(ATTRIBUTE)(B)、符合變異需求之產品/流程特性VALUESOFAPRODUCTCHARACTERSTIC產品特性值TARGETVALUEMAX.RANGEOFVARIATIONMAXALLOWABLELOWERLMITMAXALLOWABLEUPPERLMIT11NYCHEN若製程是隨機變異u,a固定，此變異使接近-常態分配(u)MEAN(群體平均)TIGHTDISTRIBUTION(緊密分配)(σ很小)BROADDISTRIBUTION(σ很大)變異-3σ-2σ-1σTARGET+1σ+2σ+3σσ：是測量離勢或變異(變異情形通常以平均值μ和標準差σ來表示品質特性值之位置及分散情形)其值愈小愈趨中心分配，品質變異越小越穩定，亦即是平均值愈接近目標值。反之，σ愈大分配離中心值愈遠品質愈壞。NXΣXXnxΣNX2)(μΣ1)(2nXXΣ)(ZXPX-2σ-1σ1σ2σX222)(21xXefx)2(XP2-VALUE-2常態分配+∞-∞μ:母群體平均數(趨中勢)(=):樣本平均數(品質特性平均值μ之估計值)(=)σ:(離中趨勢)標準差(母群體)(σ=)S:樣本標準差(品質特性σ之估計值)(S=)(C)、常態分配機率12NYCHEN設Z為常態隨機變數則則稱Z為標準常態隨機變數以代入得221)(2ZeZZ221)(2)(21)(22zezeXzXZaxZ2222)(2X)()(abZaPbaPaμb),(aNXaXZZ~N(0,1)aa0ab-3σ-2σ-1σμ1σ2σ3σxx68.26%95.44%99.73%如a=u-3σb=u+3σ則P(u-3σxu+3σ)=P(-3Z+3)=(1-0.00135)-P(-3Z)=(1-0.00135)-0.00135=0.9973=99.73%例(1)*可將任意常態變數X經由轉變成標準常態隨機變數此為常態分配標準化過程因此經由轉換過程再配合常態面積表就可求得所有常態隨機變數之多種機率值*而Z值亦是用來表示Defects或NON-CONFORMANCE部份，經此轉換便可求出σ和不良關係和Yield亦然由此可求其機率密度函數為設X～N(u,)求±3σ機率值(u-3σ)-u(u+3σ)-u=P(────z(────)aa代入XZZ)1,0(~),(~NZNX210X13NYCHEN例(2)σ=2.00X~N(25,2)求P(Z≧27.9)求P(Z≦27.9)25.0045.12259.27)9.27(ZP0.0735%65.929265.00735.01)9.271(ZPX~N(μ,a)P(μ-3σ＜X＜μ+3σ)=P(-3＜Z＜+3)=99.73%a.製程能力指數介紹(目標值與製程平均值μ重疊,沒有SHIFT)Cpu(單邊UPPERSpec.Limit)CpL(單邊LowerSpec.Limit)Cp製程潛能指數(雙邊Spec.Limit))(33.13433UUSLZZUUSL33.13433ZLSL)33.1686(33.1233.133.12LSLUSLLPLCpL27.90ux(D)、製程能力:μ±3σ為99.73%良率USL=u+4σu-4σ=LSL-4σ+4σTARGETσ14NYCHEN使容許度愈大則Cp愈大愈好使製程穩定，減少變異亦可使Cp增大★要達成上述HIGHCp值唯一方法就是TEAMWORK共同參與產品設計和流程設計，亦即是利用同步工程和模擬工程原理Cpk實際製程能力指數=Min.(CPU,CPL)因此在μ平均值與目標值一致時Cp=Cpk833.035.1433ZUSLCpu833.135.53)4(5.13USLUCpL33.168333.12835.1833.02LSLUSLCpCpLCpuCpOR(i)833.0)833.1,833.0(MinCpk833.0)375.01(33.1)1(CaCpCpk(ii)375.045.12LSLUSLTARCa(iii)833.035.235.143USLCpk設計規格容許度USL-LSLCp=──────=────製程能力±3σTARGET(有SHIFT1.5σ分配)USLLSL-4σ+4σ(原來分配)1.5σ15NYCHENDPU=總缺點數/總檢查數DPU與卜氏分配(POISSONDISTRIBUTION)當製程穩定時，DPU呈現一常數，此時產品含有缺點數機率可用卜氏分配來計算μ=平均數DPUX=EVENTSq★FTY=FIRSTTIMEYIELD.當產品在初驗時未發現缺點，其機率為初產生機率(FTY)因此，以q=0代入則FTY=e-DPU(如有四個流程其DPU為a,b,c,d則其FTY=e-(a+b+c+d))TDU(TOTALDefectsperunit)重要特性功能不良(Design)零件不良(MAT’L)製程不良(Workmanship,process,machine)DPU用途：(A)預測產品品質：例有1000產品含有519不良(a)DPU=?(DPU=519/1000=0.519)(b)q由0-6,所含此不良產品數!)(!qeDPUqPXeXPDPUqX!)(qeDPUqPDPUqDPUDPUDPUTDU(E)、認識DPU16NYCHENqP{q；D/U}UNITSDefects0595013093092p(2)=0.088080X2=1603p(3)=0.0141414X3=424p(4)=0.001824X2=85p(5)=ψ－－6p(6)=ψ－－7p(7)=ψ－－11000519(B)計劃和設計流程：例若檢查效率為80%，要設計一個流程符合ESCAPINGDPULEVEL800PPM309.0!1595.