2) 方法
● 随即抽样法 ● 层别抽样法
数据收集
基本统计量
平均 Cycle time (x) 缺点数 缺点率 标准偏差(s)
流程的异常
普遍原因的波动
异常原因的波动
异常原因举例
确认异常数据的方法
1. 正态性确认 (Minitab利用)
命令: Stat > Basic Stat..> Normality Test
200个 手表
离散形 对象项目
Spec 次数
连续形 5分 ~ 10分
每20个 10回
测量系统分析
测量系统分析
测量系统分析
测量系统分析
测量系统分析
连续型数据的Gage R&R分析
连续型数据的Gage R&R分析
连续型数据的Gage R&R分析
连续型数据的Gage R&R分析
Gage R&R分析＿Minitab的应用
2) Data 收集计划制作
例
Data 调查计划书
Theme名 假因子
收集时间 收集方法
收集人
工厂支援SVC缩短 Cycle Time 星期, AM/PM, Step, 外注通报书
1999. 1. 20 ~ 1. 25 通过观查记录Data ××× ××× ×××
Y的类型 离散形 / 连续形
样品大小 测量仪器
Gage R&R分析＿Minitab的应用
Gage R&R分析＿Minitab的应用
Gage R&R分析＿Minitab的应用
Gage R&R分析＿Minitab的应用
练习与讨论
● 利用已经给出的”直尺”测量以下十条”直线”的长度 (SPEC.:10±2 ) 进行Gage R&R 分析并对结果进行分析和改进
六西格玛绿带之测量阶段概述（PPT 64页)
学习目标
● 测定的重要性理解，与PROCESS 相关的测定对象的明确化 ● 保证收集数据的准确性 ● 现水准的 Sigma 水准确认
学习内容
1. 制作细节流程图 2. 找出相关因子X 3. 测量系统分析 4. 流程能力分析 5. 评审项目指标
细节流程图
最大值(+3σ) VS
最小值(-3σ)
顾客要求水准
Cp =
顾客的要求水准
6 X 标准偏差
Cp =
| USL-LSL |
6Xσ
② Cpk 理解
连续型数据流程能力分析
LSL
USL
Cp = 2.0
谁来绘制流程图
流程图中的符号
细节流程图：识别关键的输入和输出
绘制细节流程图
绘制细节流程图
绘制细节流程图
绘制细节流程图
绘制细节流程图的注意事项
练习与讨论
用鱼骨图找因子
鱼骨图的分类方法
+Price
通常采用头脑风暴法 （Brain Storming）绘制鱼骨图
鱼骨图又叫做特性要因图(Cause & Effect)
→ 可以判断为正规分布.
确认异常数据的方法
2. 直方图确认 (Minitab利用)
命令: Graph > Histogram
• 异常型 - 包括从分布的剩余移开的数据 不要考虑移开的事实时,可以看成有正规曲线的 曲线。异常点发生的原因推算之后除去
• 双丰型 - 两个的中心的分布.<Quick Action>. 象这样的分布 Sub Grouping没有正常时发生。 详细看时可以看出此图包括两个正态分布
● Histogram的非正态分布的类型
流程能力分析
离散形
Data的种类
边续形
Unit, Defect, 缺点对象 项目定义
DPU, DPO, DPMO 计算
平均, 标准偏差计算 Cp, Cpk 计算
Z值扩散
Z值扩散
<σ水准确认>
Байду номын сангаас
工程能力指数(Cp, Cpk) 计算 ① Cp的理解
结果物
连续型数据流程能力分析
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
练习与讨论
练习与讨论
离散型数据的认同一致性分析
离散型数据的认同一致性分析
● 用眼测量
1 2
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
测 量 者 "A"
• Flat – 有一个中心，因为从中心点边没有下降所以称为 Flat，此资料没有正常层次别分，有过度的散布。
• 偏移形 – 有一个中心，两处都有减少，但形状不对应。 此分布是有一处存在非正规分布。
Bunched at Extremes
• Bunched at Extremes - 中央有中心，两处底或者一处中心. 此图只能表示记录实数。
离散型数据的认同一致性分析
离散型数据的认同一致性分析
离散型数据的认同一致性分析
离散型数据的认同一致性分析
测量系统分析
测量系统分析
流程能力分析的目的
流程能力分析的步骤
1. 数据收集 2. 确认异常原因 3. 确认σ水平
1) 目的
• 利用Sample Data对全部 Data引导结论 • 节省收集所用Data的时间与费用
1
2
G
G
G
G
NG
G
NG
NG
G
G
G
G
NG
NG
NG
NG
G
G
G
G
G
G
G
G
G
NG
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G
G
G
G
G
G
G
G
G
G
测 量 者 "B" 1 G G
G NG
G G NG G G G G G G G G G G G G G
2 G G
G NG
G G NG G G G G G G G G G G G G G
测量者对同一情况做的每次判断都一致的时候,认为是认同一致的
我们通常根据细节 流程图来做鱼骨图
案例分析
鱼骨图
因子排序
潜在因子
• 水量不足 • 存放时间长
Y, X’s的关系
客户满足度 Outp变ut量(Y相's关) 性
Association Table Rank
Weight 5 4
99
81
%Rank
60.4
09
36
26.9
数据收集计划书
1) 目的
● 有意义的 Data的收集 ● 合理的 Data的收集 ● 必要的所有 Data的收集
Normal Probability Plot
.999 .99 .95
P.8r0obability
.50
.20 .05 .01 .001
50
60
Average: 64.235 Std Dev: 6.79712 N of data: 200
结论 * P-value是 0.05以上的状态
70
80
Y
Kolmogorov-Smirnov Normality Test D+: 0.043 D-: 0.021 D : 0.043 Approximate p value > 0.15