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测量系统分析绿带六西格玛DMAIC原理目的•介绍测量系统分析这一部分的重点并不是直接评价过程绩效,而是评估测量系统•定义基本的测量术语和概念•概述进行测量系统分析的程序•在练习中实践该原理过程改进•验证关键输入•优化关键输入过程分析•完成失效模式分析•进行多变量分析•明确潜在的关键输入•制定下一阶段的方案过程控制•实施控制方案•验证长期能力•持续改进过程定义•范围和界限•定义缺陷•小组任务书和小组领导人•估计经济影响•领导层批准过程测量•绘制过程图,确认输入和输出•因果关系矩阵•确定测量系统能力•确定过程能力基期状况DMAIC流程从许多琐碎的变量X中“过滤”出少数重要的几个流程Y=f(x1,x2,x3,x4,...xn)Y在一段时间中的绩效Y的差异过程图初始能力评估FMEA减少“错误输入”引起的差异及其影响因果关系矩阵FMEA多变量多变量研究有助于确立Y和关键X之间的联系x1,x7,x18,x22,x31,x44,x57多变量分析确认噪声变量,减少实验设计中的XY=f(x7,x22,x57)实验设计确定关键X及其与Y的关系3020100555045ObservationNumberIndividualValueIChartforChart11X=50.353.0SL=54.21-3.0SL=46.50对关键X进行适当的控制实际差异测量差异再现性(员工/方法)重复性(设备)我们从“Y”开始:}概述•过程差异将影响我们的产品和服务给我们客户留下的印象。测量差异影响我们对过程差异的认识。•测量系统分析中的两个问题数据完整性:我所收集的数据能否回答我提出的问题?有效性可靠性测量系统:测量系统是否得出正确的数据?分辨率准确性偏差重复性再现性数据完整性核查条目单这是什么类型的数据?现有数据是否可用?数据是否适用于项目?•如否,有无可能使其变得适用吗?如何审核数据?数据是否可靠?数据完整性•有效性:是否对过程的“适当”方面进行了测量?数据可能来自于十分可靠的方法或来源,但仍然不符合针对你的项目所确定的操作定义•可靠性:指数据的准确性和一致性在数据处理中,通过审核来评估可靠性数据来自设备测试时,使用表计重复性和再现性研究数据来自定性评估时,使用属性测量系统分析研究•是否记录了想要记录的数据?•是否包含了我们想要的信息?•测量方法是否对不同项目有所区分?•是否可靠地预测了未来的绩效?•它是否与其它针对同样目的而设计的测量方法相一致?•测量方法是否在一段时期内保持稳定?数据有效性:应考虑的一些问题数据完整性审核•用于评估数据的可靠性•基本目标很简单:数据是否正确而有效?•确保数据清晰准确地记录了实际特性或所关注的情况•审核必须独立于我们所评估的数据收集、处理和汇报系统可通过任何合理的方法获得,但关键在于我们必须有其它独立的数据来源,以与通常使用的数据系统进行比较测量系统分析•首先研究项目Y(输出)测量系统的差异,然后着重于变量X(输入)测量系统•仅对关键Y和X进行测量系统分析研究测量系统•一旦有了合适的数据,我们就必须确定对其的测量能力•应收集的信息测量误差多大?测量误差的来源有哪些?测量系统是否在一段时间内保持稳定?它是否具有适合该研究的能力?我们如何改进测量系统?过程差异的可能来源为确定实际过程差异,必须首先确认测量系统差异,并区分测量系统差异和过程差异长期过程差异短期过程差异样本内部差异过程差异重复性校准稳定性线性表计造成的差异操作员造成的差异测量差异观测到的过程差异基本模型2SystemtMeasuremen2Process2Observedσσσ观测到的差异等于真实的过程差异与测量系统造成的差差异之和重点部分观测到的过程测量系统测量差异的来源交易过程要求明确客户环境工作方法要求一致测量方法达成一致方便的数据输入评估员培训充足的工作时间标准操作程序评估员技术测量差异奖励/认可清洁度噪声,其它干扰照明室温过程规则适当设备了解书面的过程规则了解非书面的过程规则测量差异的来源操作过程机械不稳定性工具环境工作方法磨损电气不稳定性计算不稳定性方便的数据输入操作员培训校准频率维护标准充足的工作时间标准程序操作员技术;样本准备测量差异湿度清洁度振动线路电压变化温度波动材料内部参考材料稳定性11010090807060504030151050ObservedFrequency11010090807060504030151050Frequency规范下限规范上限规范下限规范下限实际过程差异–不包括测量误差观测到的过程差异–包括测量误差测量误差如何出现?过程观测到的频率频率术语•分辨率•准确性和相关术语真值偏差•精度和相关术语重复性再现性•稳定性分辨率分辨率是可由系统测量的十进制位数。测量方法的精确性应按产品规格或过程差异宽度的十分之一左右增加。12345分辨率高12345分辨率低准确性•测量平均值是否偏离真值?如果在特定时间里,测试在整个测量范围都无偏差,则测试是准确的•偏差在既定时间里对一个样本重复测量得出的平均值和真值之间的差异•必须有一个评估准确性的参考标准校准标准指定参考值的对象对一些关键、主要的标准(如NIST)而言具有可追溯的内部参考材料(IRM)所指定参考值的产品样本准确性样本的“真”值多个测试值的分布准确的测试样本的“真”值多个测试值的分布不准确的测试样本多次测量的平均值偏差•操作员1与操作员2相比•位置1与位置2相比•客户与供应商相比准确性问题的症状准确性是动态的;如未校准,它将随着时间日益降低!精度:重复性•测量系统的内在差异性•在绝对相同的条件下对同一变量进行重复测试时出现的差异•同一操作员•相同的装置•相同的环境条件•短时间内•重复性总是小于系统的总差异rpt重复性和准确性真值真值真值真值重复性准确性好差差好再现性•测量平均值的差异由以下列因素造成:不同的操作员相同的仪器测量相同的特征不同的条件(环境、时间等)主值良好的再现性操作员1较差的再现性操作员2操作员3操作员1操作员2操作员3重复性和再现性重复性再现性好差差好操作员1操作员2重复性、再现性和测试差异之间的关系2再现性2重复性2测试+=重复性测试再现性测量能力指标•精度对公差比率(P/T比率)•确定测量误差占产品公差(规范上限–规范下限)的百分比•包括重复性和再现性•最佳情况:10%;可接受:30%对于破坏性测试方法可接受的情况:50%通常用百分比表示PT公差评估系统/.*515注:5.15标准差占测量系统差异的99%。5.15用作工业标准。精度对公差比率产品公差规范下限规范上限测量系统差异P/T=20%P/T=100%P/T=200%测量能力指标-%R&R确定测量误差占总差异的百分比•包括重复性和再现性•目标旨在使%R&R30%在很多情况下30%是客户的要求对于破坏性测试方法,50%通常以百分比表示%&RR测量系统总值×100%表计R&R的影响%R&R=0%(无测试差异)%R&R=55%%R&R=0%(无测试差异)%R&R=30%%R&R=0%(无测试差异)%R&R=10%•表计R&R研究是评估测量系统的有效工具•用于量化测量差异性的重复性和再现性,并估计%R&R•如有过程规范,也可获得P/T比率•一般涉及:2-3名操作员5-10个样本每个样本由每个操作员测量2-3次•关于样本大小和建立表计R&R研究的详细信息,请咨询你的黑带表计R&R研究测量系统分析示例:搬家公司•假设你拥有一家小型搬家公司,正致力于改进过程,以更好地估计每次搬家的成本和设备需要。•目前你为这次活动雇佣了3位估算师。•去年的估算值并不十分可靠–时高时低。•你正考虑购买昂贵的软件包来改进这一过程。•购买前,你要检查一下估算值的差异性从何而来。搬家公司示例设置•为了调查成本估计的差异性有多少来自于测量系统,你决定进行表计R&R研究•研究将包括所有三位估算师5所房子(你在接下来两个月内可进入这些房子)每位估算师将对每所房子进行两次估算(时间跨度较大,因而他们不会记得特定房子的具体细节)。表计R&R示例•打开文件GBMSA.MPJ中的MovingCompany工作表•使用Minitab的表计R&R研究(交叉)功能Minitab中的表计R&R研究(交叉)Options(选项)/Info(信息)屏幕在此输入具体的表计信息,进行记录对多次重复操作有重要意义在Options(选项)屏幕中输入过程公差记住–公差是规范的整个范围你也可以添加一个描述性标题Minitab输出•Minitab产生分析性和图表性分析信息图表结果X-bar/R图差异的构成操作员*零件相互作用图以操作员和零件为变量的均值影响图分析结果方差分析表差异的构成百分比分布表(图表输出Misc其它:Tolerance公差:Reportedby报告人:Dateofstudy研究日期:019001400900400321以估算师为变量的Xbar图SampleMea样本均值0150100500321以估算师为变量的R图样本极差5432115001000500房子估算师估算师*房子相互作用平均值12332115001000500stimatoByEstimator估算师5432115001000500房子s房子%t表计%StuyV研究差异零件之间再现性R&R100500以房子为变量百分比差异的构成以估算师为变量估算师重复性贡献上控制限=129.9R=39.76下控制限=0上控制限=1166均值=1096下控制限=1017成本的表计R&R图(方差分析)标准差研究差异%研究差异来源(SD)(5.15*SD)(%SV)总表计R&R148.955767.1235.01重复性36.231186.598.52再现性144.481744.0833.96估算师144.481744.0833.96零件之间398.5562052.5693.67总差异425.4812191.23100.00明显类别数=4表计R&R报告%R&R(用于过程改进活动)好:%R&R10%边际:10%%R&R30%不可接受:30%%R&R注:在一些情况下,%R&R可高达50%,同时影响极小按房子•该图显示了每所房子的平均值(红圈)和数值分布•我们希望看到每所房子位于最低分布点,以及房子之间有效分隔(均值移动)5432115001000500HouseByHouse房子以房子为变量以估算师为变量•该图显示了每位估算师的平均值(红圈)和数据分布•我们希望所有估算师的分组相类似,且估算师均值位于一条直线上Misc:Tolerance:Reportedby:Dateofstudy:Gagename:32115001000500EstimatorByEstimatorGageR&R(ANOVA)forCost估算师•显示每所房子每位估算师的平均成本•非平行的线段显示了相互作用估算师-房子相互作用图Misc:Tolerance:Reportedby:Dateofstudy:Gagename:5432115001000500HouseEstimatorEstimator*HouseInteractionAverage123GageR&R(ANOVA)forCost估算师•123房子搬家公司结论•估算搬家成本的测量系统不可接受%R&R=35%•因为估算师差异显著估算师1的成本估计持续高于其它估算师•调查产生差异的原因,并采取行动消除差异性来源(如加强培训、改进程序等)•如果现有的测量系统得到改进,可能不必购买新的软件包•注意%R&R是R&R与总值的比率它受测试差异影响的程度和受研究使用的样本的影响程度一样Minitab提供了利用西格玛历史估计的选项10%2%1030%30%510%P/T比率R&R%贡献(方差比率)明显类别数(区别比率)%研究差异红黄绿10%注:在一些情况下,研究界限可高达20%和50%,同时影响极小表计R&R考核指标-其它考核指
本文标题:六西格玛培训课件-500强外企内部培训课程(11)
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