六西格瑪普及培訓(xùn)-測(cè)量六西格瑪普及培訓(xùn)-測(cè)量1課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)二、第四步：測(cè)量系統(tǒng)分析三、第五步：過(guò)程能力分析四、第六步：尋找潛在要因課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)2數(shù)據(jù)的兩種類型連續(xù)數(shù)據(jù)：使用一種度量單位，并且可以有意義地?zé)o限分割例：電壓、電流、功率、時(shí)間、距離、重量、速度離散數(shù)據(jù)：是類別信息，可以計(jì)數(shù)，但不能有意義地分割例：優(yōu)秀/良好/差、接通/不通、合格/不合格、投訴次數(shù)連續(xù)數(shù)據(jù)離散數(shù)據(jù)相同數(shù)量的連續(xù)數(shù)據(jù)比離散數(shù)據(jù)能提供更多的信息數(shù)據(jù)的兩種類型連續(xù)數(shù)據(jù)：使用一種度量單位，并且可以有意義地?zé)o3連續(xù)數(shù)據(jù)的描述居中程度:measuresoflocation(centraltendency)均值Mean中位數(shù)Median眾數(shù)Mode離散程度:measuresofdispersion(variation)極差Range方差Variance標(biāo)準(zhǔn)偏差StandardDeviation連續(xù)數(shù)據(jù)的描述居中程度:measuresoflocat4均值

均值－總體或樣本的平均值－總體的均值用μ表示－樣本的均值用X

表示

樣本均值的計(jì)算公式如下：Note:Themeanisthemostcommonmeasureoflocationorcenterofthedata.均值均值－總體或樣本的平均值5中位數(shù)與眾數(shù)中位數(shù)——反應(yīng)樣本數(shù)據(jù)處于中間位置的數(shù)值，一系列數(shù)據(jù)由低到高排列后所得到的中間數(shù)偶數(shù)奇數(shù)眾數(shù)——在一個(gè)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)最頻繁的值中位數(shù)與眾數(shù)中位數(shù)——反應(yīng)樣本數(shù)據(jù)處于中間位置的數(shù)值，一系列6離散程度的描述用來(lái)判定一個(gè)數(shù)據(jù)集合離散程度的恒量尺度

極差：在一個(gè)樣本中最大值與最小值的差值

R=x(max)–x(min)

方差：與平均值距離的平方和的平均值總體的方差用σ2表示樣本的方差用s2表示標(biāo)準(zhǔn)偏差：是方差的平方根總體標(biāo)準(zhǔn)偏差用σ表示樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差用s表示離散程度的描述用來(lái)判定一個(gè)數(shù)據(jù)集合離散程度的恒量尺度極差：7統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用實(shí)際問(wèn)題實(shí)際解決方案統(tǒng)計(jì)問(wèn)題統(tǒng)計(jì)解決方案統(tǒng)計(jì)：研究如何以有效的方式，收集和分析那些帶有隨機(jī)因素的數(shù)據(jù)，從而為決策提供依據(jù)的科學(xué)。統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用實(shí)際問(wèn)題實(shí)際解決方案統(tǒng)計(jì)問(wèn)題統(tǒng)計(jì)解決方案統(tǒng)計(jì)：研究8正態(tài)分布

t–分布F–分布超幾何分布二項(xiàng)式分布泊松分布–分布連續(xù)型數(shù)據(jù)離散型數(shù)據(jù)分布種類分布的種類正態(tài)分布t–分布F–分布超幾何分布二項(xiàng)式分布泊松分布–9UnitsofMeasure直方圖塊的中點(diǎn)中心光滑連接形成曲線正態(tài)分布大多數(shù)（但不是所有）數(shù)據(jù)分布都符合正態(tài)分布或鐘形曲線UnitsofMeasure直方圖塊的中點(diǎn)中心光滑連接10正態(tài)分布的特點(diǎn)形態(tài)如鐘、左右對(duì)稱平均值處分布的頻數(shù)最多。越遠(yuǎn)離平均值，分布的頻數(shù)也越少正態(tài)分布的要素平均值：決定正態(tài)分布曲線的中心位置標(biāo)準(zhǔn)偏差：決定正態(tài)分布曲線的“寬窄”為何要研究正態(tài)分布自然界一種最普遍的法則，反應(yīng)了事物內(nèi)在的變化規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)可通過(guò)少量抽樣來(lái)把握全體，從而節(jié)省資源和成本正態(tài)分布簡(jiǎn)介95.5%43210-1-2-3-468.3%99.73%正態(tài)分布的特點(diǎn)正態(tài)分布的要素為何要研究正態(tài)分布正態(tài)分布簡(jiǎn)介911正態(tài)分布曲線正態(tài)分布的形狀因和而異1212122112、1=2

1=2、12

12、12

12正態(tài)分布曲線正態(tài)分布的形狀因和而異1212112二項(xiàng)分布數(shù)據(jù)的形態(tài)為滿意/不滿意、好/壞、是/不是、及時(shí)/不及時(shí)等的時(shí)候使用。定義：在總體比率為p的總體中抽取n個(gè)樣品，某特定屬性(例如客戶不滿意的數(shù)量)有x個(gè)時(shí)，x遵守二項(xiàng)分布(n，p)二項(xiàng)分布需要滿足下列條件貝魯諾實(shí)驗(yàn):實(shí)驗(yàn)的結(jié)果只存在兩種可能性

例)拋硬幣，正面/反面2)在同一條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)3)各個(gè)實(shí)驗(yàn)是相互獨(dú)立的，即前結(jié)果不影響后結(jié)果4)對(duì)每個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的概率是相同的.二項(xiàng)分布數(shù)據(jù)的形態(tài)為滿意/不滿意、好/壞、是/不是、及時(shí)/不13泊松分布

數(shù)據(jù)的形態(tài)為單位時(shí)間（面積、空間、區(qū)間）內(nèi)發(fā)生特定事件的次數(shù)。如：?jiǎn)挝缓贤霈F(xiàn)缺陷的數(shù)量每天針對(duì)網(wǎng)絡(luò)投訴的數(shù)量每天到交通銀行辦理業(yè)務(wù)的客戶數(shù)量每個(gè)營(yíng)業(yè)廳每天辦理新用戶業(yè)務(wù)的數(shù)量每塊單板的焊點(diǎn)缺陷數(shù)每個(gè)綠帶考試試卷的錯(cuò)誤答案數(shù)量泊松分布數(shù)據(jù)的形態(tài)為單位時(shí)間（面積、空間、區(qū)間）內(nèi)發(fā)14總體和樣本總體（母本）

從數(shù)學(xué)上講，總體就是一個(gè)隨機(jī)變量X。它是提供數(shù)據(jù)的原始集團(tuán)，是所要研究分析的對(duì)象的全部樣本(子樣，抽樣，試樣)

從總體中抽出一部分個(gè)體，總體中的這一部分個(gè)體稱之為樣本。它是直接被檢測(cè)并提供數(shù)據(jù)的諸個(gè)體。其中樣本中每一個(gè)個(gè)體稱之為樣品總體樣本總體和樣本總體（母本）總體15好樣本的特質(zhì):樣本必須是無(wú)偏頗的！

當(dāng)收集的樣本數(shù)據(jù)不能代表總體或過(guò)程的特征時(shí)，則被取樣的總體或過(guò)程就會(huì)顯得與其實(shí)際不同，就產(chǎn)生了偏頗

無(wú)偏頗：1.獨(dú)立性2.代表性總體無(wú)代表性有代表性好樣本的特質(zhì)好樣本的特質(zhì):樣本必須是無(wú)偏頗的！無(wú)偏頗：總16樣本必須具有獨(dú)立性要求樣本即n維隨機(jī)變量(X1,X2,…Xn)中X1,X2,…Xn是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量，這就是說(shuō)每個(gè)抽樣結(jié)果既不影響其它抽樣結(jié)果，也不受其它抽樣結(jié)果的影響樣本必須具有代表性因?yàn)槌槿〉臉颖疽艽砜傮w的特征。所以要求每個(gè)Xi必須與總體X有相同的分布好樣本的特質(zhì)（續(xù)）

凡滿足相互獨(dú)立且與總體有相同分布這兩個(gè)條件的樣本稱為簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本。獲得簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本的方法稱為簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣樣本必須具有獨(dú)立性樣本必須具有代表性好樣本的特質(zhì)（續(xù)）17

統(tǒng)計(jì)工具最小樣本容量分布圖直方圖或柏拉圖相關(guān)圖均值比較分析方差比較分析缺陷率(P)控制圖3050>15>15>30

100andnP

5--30樣本容量選擇的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具最小樣本容18第一步項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)收集目標(biāo)決定測(cè)量對(duì)象決定如何測(cè)量思考下列問(wèn)題:

收集數(shù)據(jù)的目標(biāo)或期望結(jié)果是什么一般來(lái)講，為了達(dá)到目的需要收集什么數(shù)據(jù)為收集數(shù)據(jù)，你將監(jiān)測(cè)什么過(guò)程第一步項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)決定決定思19第二步起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)收集目標(biāo)決定測(cè)量對(duì)象決定如何測(cè)量項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃決定測(cè)量對(duì)象時(shí)，思考下列問(wèn)題:收集數(shù)據(jù)的目標(biāo)或期望結(jié)果是什么？我們需要什么數(shù)據(jù)?確認(rèn)所需的每一個(gè)Y或X對(duì)每一個(gè)測(cè)量，其操作定義是什么?寫下每一個(gè)定義，以確保所有團(tuán)隊(duì)成員對(duì)于收集的數(shù)據(jù)有一個(gè)共同的理解第二步起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)決定決定項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃決20第三步起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)收集目標(biāo)決定測(cè)量對(duì)象決定如何測(cè)量項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃

確定測(cè)量工具：當(dāng)決定使用測(cè)量工具時(shí)，首先檢查該工具是否存在；如果不存在，你將需要購(gòu)置或重新選擇工具。例如，如果你決定測(cè)量一個(gè)拜訪電話打了多長(zhǎng)時(shí)間，合適的測(cè)量工具可能是一只秒表，或者儲(chǔ)存在拜訪系統(tǒng)里的計(jì)時(shí)軟件。準(zhǔn)備抽樣方案：抽樣方案決定數(shù)據(jù)收集的頻率和數(shù)量。第三步起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)決定決定項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃21小結(jié)本節(jié)介紹了數(shù)據(jù)的類型、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、隨機(jī)分布、總體和樣本的概念。這些概念是統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)，要準(zhǔn)確掌握。其它的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)知識(shí)將在學(xué)習(xí)其它統(tǒng)計(jì)工具時(shí)逐步介紹。小結(jié)本節(jié)介紹了數(shù)據(jù)的類型、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、隨機(jī)分布、總體22課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)二、第四步：測(cè)量系統(tǒng)分析三、第五步：過(guò)程能力分析四、第六步：尋找潛在要因課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)236σ方法建立在這樣一種思想上，基于數(shù)據(jù)的決策用于決策過(guò)程的數(shù)據(jù)必須是可靠的?；诓豢煽繑?shù)據(jù)的決策與無(wú)數(shù)據(jù)支持的決策沒(méi)有什么差別。測(cè)量是任何6σ項(xiàng)目的基礎(chǔ)測(cè)量系統(tǒng)是否好得足以放心用來(lái)收集數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析將給出您答案6σ方法建立在這樣一種思想上，基于數(shù)據(jù)的決策測(cè)量是任何6σ項(xiàng)24測(cè)量系統(tǒng)分析測(cè)量系統(tǒng)分析

所謂測(cè)量系統(tǒng)分析，是指用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來(lái)了解測(cè)量系統(tǒng)中各個(gè)波動(dòng)的來(lái)源，并分析它們對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響，最后給出測(cè)量系統(tǒng)能否合乎使用要求。測(cè)量系統(tǒng)必須具備的主要特征

1、準(zhǔn)確性：偏離標(biāo)準(zhǔn)值的程度

2、精確性：數(shù)據(jù)的離散程度

測(cè)量系統(tǒng)分析測(cè)量系統(tǒng)分析25測(cè)量系統(tǒng)分析基本概念量具（Gauge）

各種測(cè)量?jī)x器，包括生產(chǎn)及檢測(cè)設(shè)備測(cè)量系統(tǒng)（GaugeSystem）

指由人員、量具、測(cè)量方法、環(huán)境等構(gòu)成的系統(tǒng)

測(cè)量系統(tǒng)的準(zhǔn)確性（Accuracy）

對(duì)同一個(gè)樣本作多次測(cè)量，然后計(jì)算平均值，平均值與真值之間的差異程度成為偏差，偏差越小表示準(zhǔn)確性越高

測(cè)量系統(tǒng)的精確性（Precision）

以同樣的測(cè)量方法對(duì)同一個(gè)樣本在短期內(nèi)重復(fù)測(cè)量多次，所得到數(shù)據(jù)的離散程度測(cè)量系統(tǒng)分析基本概念量具（Gauge）26分辨力?“精確性”(R&R)(離散性---偏差)線性?偏倚?“準(zhǔn)確性”(居中性---均值)OKOKOK連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析OK穩(wěn)定性?分辨力?“精確性”(R&R)線性?偏倚?“準(zhǔn)確性”27123123AB因?yàn)樯厦婵潭鹊姆直媛时葍蓚€(gè)被測(cè)對(duì)象之間的差異要大，兩個(gè)被測(cè)對(duì)象將出現(xiàn)相同的測(cè)量結(jié)果，分辨力為0.1。第二個(gè)刻度的分辨率比兩個(gè)被測(cè)對(duì)象之間的差異要小，被測(cè)對(duì)象將產(chǎn)生不同的測(cè)量結(jié)果，分辨力為0.01。A=2.25B=2.00測(cè)量?jī)x器分辨力測(cè)量?jī)x器分辨力：測(cè)量?jī)x器能夠識(shí)別并反映的最小變化范圍的能力?？纯聪旅娴膬蓚€(gè)過(guò)程的輸出結(jié)果A和B，它們的結(jié)果非常相似。測(cè)量分辨力描述了測(cè)量?jī)x器分辨兩個(gè)被測(cè)對(duì)象之間差異的能力。A=2.0B=2.0AB測(cè)量?jī)x器的分辨力必須小于或等于規(guī)范(USL-LSL)或6倍過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差的10%12328測(cè)量的準(zhǔn)確性是測(cè)量所得的平均值與真實(shí)值的差別真實(shí)值參考標(biāo)準(zhǔn)平均值真實(shí)值偏倚觀察的平均值－偏倚準(zhǔn)確性測(cè)量的準(zhǔn)確性是測(cè)量所得的平均值與真實(shí)值的差別真實(shí)值平均值真實(shí)29線性線性（Linearity）

指在其量程范圍內(nèi)，偏倚是基準(zhǔn)值的線性函數(shù)，即偏倚和基準(zhǔn)值之間呈線性關(guān)系。

線性線性（Linearity）30穩(wěn)定性穩(wěn)定性（Stability）

指在測(cè)量系統(tǒng)的計(jì)量特性隨著時(shí)間保持恒定的能力。我們可以運(yùn)用控制圖（SPC）來(lái)分析和確認(rèn)測(cè)量系統(tǒng)的穩(wěn)定性。穩(wěn)定性穩(wěn)定性（Stability）31精確性精確性：通常用來(lái)描述在測(cè)量范圍內(nèi)重復(fù)測(cè)量的預(yù)期變差可重復(fù)性——變差由量具本身造成可再現(xiàn)性——變差由測(cè)量者的技巧造成

兩個(gè)組成部分測(cè)量系統(tǒng)重復(fù)性再現(xiàn)性精確性精確性：通常用來(lái)描述在測(cè)量范圍內(nèi)重復(fù)測(cè)量的預(yù)期變差32在相同條件下，重復(fù)檢查同一物體，產(chǎn)生相同結(jié)果的量具的能力。在相同條件下，對(duì)同一物體進(jìn)行重復(fù)測(cè)量所得的變差：同一測(cè)量者同樣的測(cè)量設(shè)備同樣的被測(cè)件同樣的環(huán)境條件精確性——重復(fù)性在相同條件下，重復(fù)檢查同一物體，產(chǎn)生相同結(jié)果的量具的能力。33在不同的條件下測(cè)量同一物體得到相同結(jié)果的能力。不同條件下測(cè)量結(jié)果的變差：不同的測(cè)量者或者不同的測(cè)量設(shè)備（測(cè)量者和測(cè)量設(shè)備只能有一樣不同）同樣的被測(cè)件同樣的環(huán)境條件再現(xiàn)性也有兩個(gè)組成部分精確性——再現(xiàn)性在不同的條件下測(cè)量同一物體得到相同結(jié)果的能力。再現(xiàn)性也34準(zhǔn)確性和精確性的關(guān)系A(chǔ)ccuracyvsPrecisionbothaccurateandprecise既準(zhǔn)確又精確accuratebutnotprecise準(zhǔn)確但不精確precisebutnotaccurate精確但不準(zhǔn)確neitheraccuratenorprecise既不準(zhǔn)確也不精確準(zhǔn)確性和精確性的關(guān)系A(chǔ)ccuracyvsPrecisio35數(shù)據(jù)收集原則連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析

2~3個(gè)測(cè)量者10~15個(gè)被測(cè)對(duì)象每一個(gè)測(cè)量者應(yīng)測(cè)量所有被測(cè)對(duì)象2-3次使用代表整個(gè)過(guò)程偏差的被測(cè)對(duì)象隨機(jī)取樣是非常重要的2被測(cè)對(duì)象測(cè)量者1231210121測(cè)量次數(shù)......數(shù)據(jù)收集原則連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析2~3個(gè)測(cè)量者236貢獻(xiàn)百分比：<1％可接受；<9％可考慮；>9％不可接受。調(diào)查百分比：<10%可以接受；<30%可考慮；>30%不可接受。容差百分比：<10％可接受；<30％可考慮；>30％不可接受。NumberofDistinctCategories:差別類數(shù)目：5可接受連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析判斷標(biāo)準(zhǔn)spart-to-partsgage差別類數(shù)目=x1.41

連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析貢獻(xiàn)百分比：調(diào)查百分比：容差百分比：NumberofDi37離散數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析離散數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析判斷標(biāo)準(zhǔn)效率得分(判對(duì)率)>=95%，可以接受效率得分(判對(duì)率)>=90%，可以考慮效率得分(判對(duì)率)<=90%，不可接受數(shù)據(jù)收集原則將被測(cè)對(duì)象與要求進(jìn)行比較，在通過(guò)與不通過(guò)判斷基礎(chǔ)上決定是否接受被測(cè)對(duì)象離散數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)研究通常由2-5個(gè)測(cè)量者測(cè)試20-50個(gè)被測(cè)對(duì)象來(lái)進(jìn)行每一個(gè)測(cè)量者應(yīng)以隨機(jī)順序測(cè)量所有被測(cè)對(duì)象2-3次。2-3次評(píng)估之間相隔一段時(shí)間（如：一個(gè)星期）樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)：一些可以接受，一些不合格，一些處于邊緣離散數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析離散數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析判斷標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)收集原則38小結(jié)

測(cè)量系統(tǒng)分析是最關(guān)鍵的內(nèi)容之一，必不可少。主要目的是確定項(xiàng)目中所使用的數(shù)據(jù)是否可靠。但需要說(shuō)明的是，有時(shí)在某些管理和服務(wù)的項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)是從系統(tǒng)中自動(dòng)獲取的，這時(shí)數(shù)據(jù)的可靠性仍然是需要考慮的，但可以根據(jù)實(shí)際情況定性地說(shuō)明和描述所得到的數(shù)據(jù)是可靠的。小結(jié)測(cè)量系統(tǒng)分析是最關(guān)鍵的內(nèi)容之一，必不可少。39課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)二、第四步：測(cè)量系統(tǒng)分析三、第五步：過(guò)程能力分析四、第六步：尋找潛在要因課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)40波動(dòng)的分類與原因

通常，過(guò)程包含隨機(jī)波動(dòng)(由于一般或普遍原因造成的)和非隨機(jī)波動(dòng)(由于特殊原因造成的)。

時(shí)間不合格產(chǎn)品率非隨機(jī)波動(dòng)歷史水平(0)最佳水平(1)在0(±30)

范圍內(nèi)的隨機(jī)波動(dòng)在1(±31)

范圍內(nèi)的隨機(jī)波動(dòng)波動(dòng)的分類與原因通常，過(guò)程包含隨機(jī)波動(dòng)(由于一般或41隨機(jī)波動(dòng)普遍原因過(guò)程波動(dòng)隨時(shí)間推移是穩(wěn)定的，可預(yù)測(cè)的。處于控制狀態(tài)。原因:固有的或是自然的。例:垂直向上空（先把硬幣垂直夾住)拋擲一枚硬幣，統(tǒng)計(jì)硬幣落地后每一面向上的次數(shù)。當(dāng)拋擲次數(shù)很多時(shí)，每面向上的次數(shù)大約各占一半，只有微小差異。差異原因：有風(fēng)，每次拋擲動(dòng)作有微小差異，地面不平整，等等。隨機(jī)波動(dòng)普遍原因例:垂直向上空（先把硬幣垂直夾住)拋擲一42特殊原因過(guò)程波動(dòng)無(wú)法預(yù)測(cè)，處于失控狀態(tài)。原因：工作標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、不同操作者的技能、設(shè)備參數(shù)設(shè)置不當(dāng)。目標(biāo)：檢測(cè)和消除特殊原因。例:同樣是拋硬幣，拋1000次，AB兩面各自向上的次數(shù)卻相差400多次。差異原因：操作者每次拋擲時(shí)，總時(shí)將硬幣平放，且總是將正面朝上，然后拋出。非隨機(jī)波動(dòng)特殊原因例:同樣是拋硬幣，拋1000次，AB兩面各自向上的43=0.41=0.81過(guò)程A過(guò)程B過(guò)程

Cσ=標(biāo)準(zhǔn)差哪一個(gè)過(guò)程最佳過(guò)程表現(xiàn)如何？什么是最佳的過(guò)程？什么是最差的過(guò)程？你是否想知道，為什么？s=0.04=0.41=0.81過(guò)程A過(guò)程B過(guò)程Cσ=標(biāo)準(zhǔn)差44過(guò)程能力過(guò)程能力：是指過(guò)程的質(zhì)量滿足要求的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)或者客戶要求的能力。好的過(guò)程能力是指過(guò)程輸出結(jié)果（測(cè)量值）的分布集中在目標(biāo)值上，而且有很高比例落在規(guī)格線以內(nèi)。過(guò)程能力過(guò)程能力：是指過(guò)程的質(zhì)量滿足要求的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)或者客戶要45過(guò)程能力指數(shù)CP過(guò)程潛力指數(shù)–Cp：如果過(guò)程的輸出符合正態(tài)分布,同時(shí)過(guò)程處于穩(wěn)定的狀態(tài)時(shí),過(guò)程能力指數(shù)CP是指允許的容差范圍與過(guò)程自然波動(dòng)范圍之比。過(guò)程的自然波動(dòng):這里是指過(guò)程的自然輸出能力6σ范圍,因?yàn)椤?σ區(qū)間的概率僅為0.27%,是小概率事件。6σLSLUSL-=Cp指數(shù)計(jì)算如下公式:容差:T=USL-LSL規(guī)格中心:M=(USL+LSL)12實(shí)際過(guò)程變差過(guò)程容差=Cp過(guò)程能力指數(shù)CP過(guò)程潛力指數(shù)–Cp：6σLSLUSL-=C46CP的解釋Cp

解釋＜1.0差的過(guò)程能力1.0－1.5臨界的過(guò)程能力

＞1.5好的過(guò)程能力

＞2.0Motorola6σ

的過(guò)程能力Cp=1,意味著過(guò)程落在規(guī)格限以外的測(cè)量值的概率小于1%；Cp＜1.0,意味著過(guò)程不能接受,因落在規(guī)格限以外的測(cè)量值概率大于1%；Cp＞2.0,Motorola6σ目標(biāo),期望達(dá)到這個(gè)低缺陷水平。CP的解釋Cp解釋Cp=1,意味47CP的解釋(續(xù))注意:

CP的計(jì)算與過(guò)程輸出的均值無(wú)關(guān),它是假定過(guò)程輸出的均值和規(guī)格中心是重合時(shí)的過(guò)程能力。因此CP指數(shù)只是反映了過(guò)程的潛在能力,所以在一般場(chǎng)合下,CP指數(shù)被稱為潛在的過(guò)程能力指數(shù)；當(dāng)μ≠M(fèi)時(shí),過(guò)程輸出的缺陷機(jī)會(huì)將增加。這就造成了盡管CP很大,但是過(guò)程的缺陷率仍然很高的情況。因此我們有必要引入另一個(gè)稱作為實(shí)際過(guò)程能力的指數(shù)規(guī)格上限(USL)規(guī)格下限(LSL)規(guī)格上限(USL)規(guī)格下限(LSL)規(guī)格上限(USL)規(guī)格下限(LSL)Cp＝1的情況CP的解釋(續(xù))注意:因此我們有必要引入另一個(gè)稱作為實(shí)際過(guò)程48過(guò)程能力指數(shù)CPK在實(shí)際生活過(guò)程中，許多過(guò)程的輸出均值μ不與規(guī)格中心M或者目標(biāo)值重合。因此,在進(jìn)行過(guò)程能力分析時(shí)，應(yīng)該考慮均值μ的影響。引入CPK的目的就是為了解決這個(gè)問(wèn)題。MUSLLSL過(guò)程能力指數(shù)CPK在實(shí)際生活過(guò)程中，許多過(guò)程的輸出均值49過(guò)程能力指標(biāo)CPKCp＝2.0的3個(gè)過(guò)程有較高的過(guò)程潛力，但過(guò)程中心不集中于目標(biāo)。這時(shí)就使用Cpk。M過(guò)程能力指標(biāo)CPKCp＝2.0的3個(gè)過(guò)程有較高的過(guò)程潛力，但50CPK指標(biāo)的計(jì)算1.當(dāng)有雙規(guī)格限時(shí):USL-μμ-LSLCPK=min{

,

}3σ3σ=min(CPU,CPL)2.當(dāng)只有上規(guī)格限時(shí):CPK=USL-μ3σ3.當(dāng)只有下規(guī)格限時(shí):CPK=μ-LSL3σMMMCPK指標(biāo)的計(jì)算1.當(dāng)有雙規(guī)格限時(shí):USL-μμ-LSLCP51CPK的意義由上面的公式我們可以看出:當(dāng)μ=M時(shí)，CP=CPK當(dāng)μ≠M(fèi)時(shí)，CP>CPK當(dāng)雙側(cè)規(guī)格限都給定時(shí)，CP有意義，這個(gè)時(shí)候要同時(shí)考慮CP和CPK，便于了解過(guò)程的整體情況?？紤]下列三種情況：當(dāng)CP和CPK都比較小，同時(shí)二者之間的差距不大時(shí)；當(dāng)CP很大，而CPK很小，二者差距較大時(shí)；當(dāng)CP不是很好，同時(shí)CPK更小，二者的差別較大時(shí)。CPK的意義由上面的公式我們可以看出:當(dāng)μ=M時(shí)，CP=CP52Cpk＝Cp（1-k)這里：Cpk與Cp的比值可以用1-k的量評(píng)估，比值明顯小于1，則過(guò)程偏離規(guī)格中心，能力不足。Cpk另一計(jì)算公式－－雙側(cè)規(guī)格限K=|M-μ|T/2其中K稱為偏離度MT=USL-LSLM=(USL+LSL)/2Cpk＝Cp（1-k)這里：Cpk與Cp的比值可以用1-k53已知：Mean=10；StdDev=4LSL=4；USL=16Cp&Cpk計(jì)算舉例例1：平均值無(wú)偏離時(shí)，Cpk=Cp已知：Mean=10；StdDev=4Cp&Cpk54已知：Mean=7；StdDev=2LSL=4；USL=16例2：平均值偏離時(shí)，Cpk<CpCp&Cpk計(jì)算舉例已知：Mean=7；StdDev=2例2：平均值偏離時(shí)55過(guò)程能力要素決定過(guò)程能力的要素(連續(xù)型數(shù)據(jù)):過(guò)程的平均與規(guī)格中心一致的程度

標(biāo)準(zhǔn)差的大小實(shí)際過(guò)程中過(guò)程平均與規(guī)格中心一致性的管理非常困難，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)長(zhǎng)期性地從規(guī)格中心移動(dòng)±1.5σ程度。過(guò)程能力要素決定過(guò)程能力的要素(連續(xù)型數(shù)據(jù)):56怎樣能夠改善過(guò)程能力下面的任何一種，或可結(jié)合使用增加允許的容差

注意:理論上可以，實(shí)際上行不通。容差是根據(jù)客戶需求確定的。減少過(guò)程的波動(dòng)移動(dòng)平均值-如果是雙側(cè)規(guī)格(規(guī)格上限，規(guī)格下限)，平均向中心對(duì)稱。

-如果是單側(cè)規(guī)格(規(guī)格上限或規(guī)格下限)，減小或增加平均。以上三種方法能改善過(guò)程能力。怎樣能夠改善過(guò)程能力下面的任何一種，或可結(jié)合使用以上三種方法57首次直通率(FTY)首次直通率(FTY):First-TimeYield

過(guò)程中的某一特定環(huán)節(jié)上”不出任何差錯(cuò)”的概率Process968合格數(shù)Accept32不合格數(shù)Reject1,000輸入數(shù)Input首次直通率(First-TimeYield),FTY=968/1000=0.968首次直通率(FTY)首次直通率(FTY):First-Ti58滾動(dòng)效率(RTY)滾動(dòng)效率(RTY):RolledThroughputYield

產(chǎn)品或者服務(wù)經(jīng)過(guò)若干環(huán)節(jié)(整個(gè)過(guò)程)都不出錯(cuò)的概率

假定某一服務(wù)從接受到輸出需要經(jīng)過(guò)A、B、C三個(gè)環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)的首次直通率如下：輸出OutputProcessAProcessBProcessC過(guò)程A:FTY=0.95過(guò)程B:FTY=0.974

過(guò)程C:FTY=0.865輸入Incoming整個(gè)過(guò)程的滾動(dòng)效率(最終受率)RTY=

=0.95×0.974×0.865=0.800385RTY=FTY1*FTY2*FTY3*…….*FTYn滾動(dòng)效率(RTY)滾動(dòng)效率(RTY):RolledThr59傳統(tǒng)的計(jì)算方法傳統(tǒng)過(guò)程能力的計(jì)算方法最終合格率＝最終提供合格的產(chǎn)品或服務(wù)/總共投入的數(shù)量例如：投訴處理過(guò)程傳統(tǒng)的計(jì)算方法：最終合格率＝99/100=99%現(xiàn)在的計(jì)算方法：滾動(dòng)效率（RTY)=98%*99%*98%=95.08%A100BFEDC返工2％返工2％錯(cuò)誤1％返工返工檢查黃色部分都屬于“隱藏工廠”，屬于沒(méi)有附加價(jià)值的過(guò)程，在這里，需要耗費(fèi)大量的成本和效率傳統(tǒng)的計(jì)算方法傳統(tǒng)過(guò)程能力的計(jì)算方法例如：投訴處理過(guò)程傳統(tǒng)60傳統(tǒng)計(jì)算方法的缺點(diǎn)傳統(tǒng)的計(jì)算方法和過(guò)程滾動(dòng)效率的區(qū)別：傳統(tǒng)的計(jì)算方法注意集中于過(guò)程結(jié)束時(shí)的缺陷，忽視了過(guò)程內(nèi)部發(fā)生的諸如返工、維修等現(xiàn)象；形成了很多沒(méi)有附加價(jià)值的隱蔽性環(huán)節(jié)，不能反映過(guò)程的真實(shí)能力。通常會(huì)高估現(xiàn)有過(guò)程；在流程中形成大量的“隱蔽場(chǎng)所”，不便于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題追蹤的根源；造成大量的低劣成本（COPQ)。過(guò)程滾動(dòng)效率能夠幫助我們找出過(guò)程中的隱藏場(chǎng)所并能夠?qū)λ麄冞M(jìn)行度量!傳統(tǒng)計(jì)算方法的缺點(diǎn)傳統(tǒng)的計(jì)算方法和過(guò)程滾動(dòng)效率的區(qū)別：過(guò)程滾61RTY和DPU之間的關(guān)系二者之間存在的函數(shù)關(guān)系：RTY=e-dpuA100BFEDC缺陷：返工2個(gè)缺陷：返工1個(gè)缺陷：返工2個(gè)單位（Unit）:100缺陷（Defect):2+2+1=5單位缺陷數(shù)（DPU)=0.05RTY=e–dpu=e-0.05=95.12%RTY和DPU之間的關(guān)系二者之間存在的函數(shù)關(guān)系：A100BF62小結(jié)

過(guò)程能力分析是測(cè)量階段的一個(gè)內(nèi)容。進(jìn)行過(guò)程能力分析是為了確認(rèn)我們的問(wèn)題到底有多大？目前的過(guò)程能力到底是多少？但過(guò)程能力分析可以根據(jù)實(shí)際情況選擇使用，如果暫時(shí)還不能計(jì)算，可以放在以后去解決。小結(jié)過(guò)程能力分析是測(cè)量階段的一個(gè)內(nèi)容。進(jìn)行過(guò)程63課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)二、第四步：測(cè)量系統(tǒng)分析三、第五步：過(guò)程能力分析四、第六步：尋找潛在要因課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)64目錄一、過(guò)程流程圖（ProcessMapping）二、魚骨圖（Fishbone）三、失效模式及影響分析（FMEA）目錄一、過(guò)程流程圖（ProcessMapping）65

第一部分過(guò)程流程圖第一部分66流程的定義流程：（定義1）把一個(gè)或多個(gè)輸入轉(zhuǎn)化為對(duì)客戶有價(jià)值的輸出的活動(dòng)。（Hammer）流程：（定義2）為達(dá)成某一目標(biāo)而制訂的行為規(guī)范?；顒?dòng)1活動(dòng)2活動(dòng)3輸入資源若干活動(dòng)相互作用輸出結(jié)果客戶我滿意是因?yàn)榱鞒虨槲覄?chuàng)造了價(jià)值流程的定義流程：（定義1）把一個(gè)或多個(gè)輸入轉(zhuǎn)化為對(duì)客戶有價(jià)值67流程圖定義定義：將流程按照實(shí)際操作步驟以時(shí)間流為主線，用框圖的形式來(lái)表示，并描述過(guò)程的現(xiàn)狀，列出輸入變量(X)，輸出變量(Y)，標(biāo)識(shí)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，缺陷點(diǎn)和周期時(shí)間。即流程圖是以示意圖的形式來(lái)表達(dá)業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)的過(guò)程?；顒?dòng)1活動(dòng)2活動(dòng)3客戶需求輸入產(chǎn)品/服務(wù)輸出流程圖流程圖定義定義：將流程按照實(shí)際操作步驟以時(shí)間流為主線，用框圖68目標(biāo):Y=f(X1,…,XN)過(guò)程名周期質(zhì)量現(xiàn)況輸入(x’s)輸出(Y’s)輸入輸出X1X2X3:Y1Y2Y3:或過(guò)程名周期質(zhì)量現(xiàn)況流程圖的構(gòu)成要素目標(biāo):Y=f(X1,…,XN)過(guò)程名輸入輸出輸69■每個(gè)階段(步驟)

Y每個(gè)步驟完了后的結(jié)果有可能成為下一階段的XY的規(guī)格■每個(gè)階段(步驟)

X各階段影響Y能力的輸入變量對(duì)X的管理規(guī)格X的區(qū)別(C,N,SOP)■量或服務(wù)水平因輸入錯(cuò)誤而發(fā)生的缺陷過(guò)程發(fā)生的不良率■周期從作業(yè)開始到終了的時(shí)間過(guò)程流程圖并非列舉需要履行的作業(yè),而是將實(shí)際履行的作業(yè)圖視化。流程圖的構(gòu)成要素（續(xù)）■每個(gè)階段(步驟)Y■量或服務(wù)水平過(guò)程流程圖并非列舉需70過(guò)程輸入變量（X）的類別■可控制的變量(Controllable)過(guò)程中可調(diào)整或可控制的輸入變量；隨著X的變化,Y的變化也容易測(cè)定出來(lái)的變量；■雜音變數(shù)(Noise)很難控制或不可能控制的；代表例>溫度,濕度,作業(yè)者；■S.O.P(StandardOperationProcedure)作為常識(shí)需要按常規(guī)進(jìn)行的程序；標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序；正確定義作業(yè)指導(dǎo)書,實(shí)行時(shí)可定義輸入的水平和設(shè)定。過(guò)程輸入變量（X）的類別■可控制的變量(Controlla71步驟

1標(biāo)明構(gòu)成過(guò)程的所有作業(yè)階段記錄各階段名稱和生產(chǎn)周期,質(zhì)量水平步驟2標(biāo)明各過(guò)程(步驟)是否有附加價(jià)值

有附加價(jià)值的過(guò)程指對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的特性值產(chǎn)生變化,它輸出的結(jié)果對(duì)顧客是有意義的.

對(duì)沒(méi)有附加價(jià)值的過(guò)程(步驟)是否可以消除步驟

3-5按各過(guò)程(步驟)將

Y’s,X’s全部列舉后分類為

C,N,SOP步驟

6對(duì)輸入及輸出分別確認(rèn)記錄規(guī)格步驟

7標(biāo)明需要進(jìn)行過(guò)程能力分析和測(cè)量系統(tǒng)分析的位置完成流程圖的步驟步驟1標(biāo)明構(gòu)成過(guò)程的所有作業(yè)階段步驟2標(biāo)明各過(guò)程72基本流程圖流程圖：通過(guò)顯示構(gòu)成過(guò)程的步驟、事件和操作(按時(shí)間順序)，以簡(jiǎn)單、直觀的方式定義過(guò)程的工具。過(guò)程開始或結(jié)束過(guò)程步驟或操作

延遲

質(zhì)量檢測(cè)，審核，檢查點(diǎn)

儲(chǔ)存

判定

材料運(yùn)動(dòng)和運(yùn)輸或信息傳輸基本流程圖流程圖：通過(guò)顯示構(gòu)成過(guò)程的步驟、事件和操作(按時(shí)73基本流程圖案例起床洗浴晨練買早餐熱早餐吃早餐趕車時(shí)間充足？乘公司班車進(jìn)入公司打卡開始工作乘12或25路車是否上班過(guò)程流程圖基本流程圖案例起床洗浴晨練買早餐熱早餐吃早餐趕車時(shí)間充足？乘74基本流程圖案例（續(xù)）項(xiàng)目：優(yōu)化排產(chǎn)流程，降低成品庫(kù)存基本流程圖案例（續(xù)）項(xiàng)目：優(yōu)化排產(chǎn)流程，降低成品庫(kù)存75基本流程圖案例（續(xù)）項(xiàng)目：降低BGA橋聯(lián)不良率錫膏印刷貼片檢查回流1).錫膏厚度2).錫膏位置3).錫膏塌邊程度1).印刷機(jī)刮刀壓力5kgf~8kgf)2).網(wǎng)板厚度（Spec：0.12mm)3).PCB板與網(wǎng)板對(duì)齊4).錫膏干燥度5).錫膏粘度(700~1400kcps)6).印刷機(jī)參數(shù)7).PCB板放置水平8).印刷機(jī)定位9).PCB板焊盤（~0.40mm)1).錫膏在PAD位上散開度2).BGA位置1).貼片機(jī)壓力(一般設(shè)定：2kg)2).錫膏厚度(max:0.15mm)3).貼片程序4).BGA來(lái)料5).貼片機(jī)定位6).TRAY盤7).氣壓1).錫膏在焊盤上散開度2).BGA位置1).操作者補(bǔ)位時(shí)鑷子力度

2).檢查方法、標(biāo)準(zhǔn)1).錫膏飛濺程度

2).BGA下塌程度1).BGA干燥度2).預(yù)熱段溫3).PCB干燥度4).預(yù)熱段時(shí)間設(shè)置5).回流段時(shí)間設(shè)置6).回流爐溫度X-Ray檢查1).BGA橋連2).BGA虛焊1).操作者

2觀察角度從過(guò)程流程圖可知：影響B(tài)GA橋連的因素有26項(xiàng)基本流程圖案例（續(xù)）項(xiàng)目：降低BGA橋聯(lián)不良率錫膏印刷貼片76第二部分魚骨圖第二部分77魚骨圖任何一項(xiàng)問(wèn)題的產(chǎn)生，必定有其原因，而且經(jīng)常是多種復(fù)雜因素平行式交錯(cuò)地共同作用所致。要有效地解決問(wèn)題，首先必須不遺漏地找出這些原因，由粗至細(xì)追究到最原始的因素。魚骨圖(causeandeffectdiagram):又叫特性因果圖、魚骨分析圖、魚刺圖、石川圖等(由日本專家石川馨首先提出），就是把對(duì)結(jié)果具有影響的各種主要因素加以歸類和分解，并在圖上用箭頭表示其關(guān)系的一種工具。這是一種系統(tǒng)分析方法。因其簡(jiǎn)便而有效，應(yīng)用很廣。魚骨分析圖應(yīng)用范圍分析因果關(guān)系；表達(dá)因果關(guān)系；通過(guò)識(shí)別癥狀、分析原因、尋找措施，促進(jìn)問(wèn)題的解決。魚骨圖任何一項(xiàng)問(wèn)題的產(chǎn)生，必定有其原因，而且經(jīng)常是多種復(fù)雜因78魚骨圖魚骨圖由下面幾個(gè)部分組成：質(zhì)量特性：有待改善和控制的某種質(zhì)量屬性，如尺寸、質(zhì)量、壽命、廢品率和成本等。要因：對(duì)質(zhì)量特性起作用的因素。要因一般是導(dǎo)致質(zhì)量特性發(fā)生分散的幾個(gè)主要來(lái)源，通?？蓺w納為5M1E。枝干：把全部要因同質(zhì)量特性聯(lián)系起來(lái)的是主干，將個(gè)別要因與主干聯(lián)系起來(lái)的是大枝；將逐層細(xì)分的要因與各個(gè)大枝聯(lián)系起來(lái)的是中枝、小枝和細(xì)枝。魚骨圖魚骨圖由下面幾個(gè)部分組成：79魚骨圖魚骨圖類型結(jié)果分解型沿著“為什么會(huì)發(fā)生這種結(jié)果”這一主題，進(jìn)行層層解剖。分析原因時(shí)，一般應(yīng)從5M1E著手。工序分類型先按工藝流程，把各工序中影響加工質(zhì)量的原因查出，填寫在相應(yīng)的工序中。原因羅列型參與分析的人員無(wú)限制地發(fā)表意見，把所有意見羅列，再系統(tǒng)地整理出它們之間的關(guān)系，最后繪出魚骨圖。魚骨圖魚骨圖類型80魚骨圖魚骨圖作法：明確要解決的質(zhì)量問(wèn)題，畫出主干線(背骨)和魚頭。明確影響質(zhì)量的大原因，畫出大原因的分枝線(大骨)。分析、尋找影響質(zhì)量的中原因、小原因......畫出分叉線。對(duì)于主要的、關(guān)鍵的要因，分別用顯著符號(hào)標(biāo)記出來(lái)，以示突出和重要。注明畫圖者，參加討論分析人員、時(shí)間等可供參考的事項(xiàng)。魚骨圖魚骨圖作法：81魚骨圖繪圖注意事項(xiàng)：魚骨圖只能用于單一目的研究分析，一個(gè)主要問(wèn)題只畫一張魚骨圖。集思廣益，一般以召開各種質(zhì)量分析會(huì)共同分析，整理出魚骨分析圖。細(xì)化要因。就是對(duì)于那些影響產(chǎn)品質(zhì)量的原因進(jìn)行層層深入分析，直至各要因產(chǎn)生的本質(zhì)。切忌停留在羅列表面要因的現(xiàn)象上。實(shí)踐證明，細(xì)化后的要因往往是影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要原因，也是最直接的原因。魚骨關(guān)系的層次要分明，最末層次的原因應(yīng)尋求至可以直接采取具體措施為止。要對(duì)末端因素特別是“要因”要進(jìn)行驗(yàn)證。熟悉工藝過(guò)程。許多要因并非憑直觀能發(fā)覺，需要對(duì)工藝過(guò)程有全面深入的熟悉和掌握。對(duì)關(guān)鍵要因采取措施后，再用排列圖等方法來(lái)檢查其效果。魚骨圖繪圖注意事項(xiàng)：82魚骨圖魚骨分析圖法在應(yīng)用中常見的問(wèn)題沒(méi)有按系統(tǒng)圖法對(duì)原因進(jìn)行分析。主要表現(xiàn)在分析的每一個(gè)層次不是“果與因”的關(guān)系。有的分析層次不準(zhǔn)，由小原因中找出大原因，本末倒置。不是對(duì)分析到最終的原因(即末稍)采取措施，而是在分析到中間就采取措施，往往難以見效。把不同的影響因素的質(zhì)量特性放在一起分析。對(duì)分析出來(lái)的原因沒(méi)有進(jìn)行確認(rèn)和驗(yàn)證，就采取措施。畫魚骨分析圖時(shí)，憑個(gè)人想象，搞“閉門造車”。畫法不規(guī)范，如箭頭的方向不對(duì)，經(jīng)確認(rèn)的要因沒(méi)有標(biāo)志、標(biāo)注不齊全等。魚骨圖魚骨分析圖法在應(yīng)用中常見的問(wèn)題83案例某噪聲超標(biāo)的魚骨圖分析案例案例某噪聲超標(biāo)的魚骨圖分析案例84練習(xí)根據(jù)各小組的項(xiàng)目Y，或者實(shí)際工作中的一個(gè)問(wèn)題，運(yùn)用魚骨圖的分析方法對(duì)原因進(jìn)行分析。時(shí)間：20分鐘練習(xí)根據(jù)各小組的項(xiàng)目Y，或者實(shí)際工作中的一85第三部分失效模式及影響分析FMEA第三部分86

FMEA－1950’s由美國(guó)格魯曼公司開發(fā)，用以飛機(jī)制造業(yè)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障防范。1960’s美國(guó)航空及太空總署(NASA)實(shí)施阿波羅登月計(jì)劃時(shí)，在合同中明確要求實(shí)施FMEA。FMEAFMEA－1950’s由美國(guó)格魯曼公司開發(fā)，用以飛機(jī)87什么是FMEA？

一個(gè)能夠預(yù)見失效并能避免失效出現(xiàn)或者重復(fù)出現(xiàn)的工具

FMEA如何幫助我們?

-幫助我們找出潛在的過(guò)程失效

-估計(jì)失效發(fā)生帶來(lái)的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)

-評(píng)估當(dāng)前的控制計(jì)劃

-尋找優(yōu)先改進(jìn)的過(guò)程環(huán)節(jié)

FMEA通常在何時(shí)適用?

-當(dāng)設(shè)計(jì)流程、新產(chǎn)品和新過(guò)程時(shí)

-當(dāng)現(xiàn)有過(guò)程有所改變時(shí)什么是FMEA？什么是FMEA？

一個(gè)能夠預(yù)見失效并能避免失效出現(xiàn)或者重復(fù)出88FMEA中使用的相關(guān)術(shù)語(yǔ)基本定義:風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分:輸出:潛在失效模式過(guò)程輸入發(fā)生了什么樣的錯(cuò)誤通常與缺陷或不合格相關(guān)聯(lián)潛在失效影響如果失效模式?jīng)]被消除或減輕,其給客戶造成的影響.客戶可以是下游客戶或最終客戶潛在原因?qū)е逻^(guò)程失效模式產(chǎn)生的原因失效原因是與“關(guān)鍵過(guò)程輸入變量”有關(guān)的偏差的來(lái)源嚴(yán)重度(SEV)失效影響/效應(yīng)對(duì)客戶(內(nèi)部客戶和外部客戶)的影響有多嚴(yán)重?發(fā)生頻度(OCC)失效模式的原因發(fā)生的可能性有多大?可檢測(cè)度(DET)當(dāng)失效原因或失效模式發(fā)生時(shí),當(dāng)前的系統(tǒng)能夠檢測(cè)/發(fā)現(xiàn)到的可能性有多大?潛在失效模式清單潛在關(guān)鍵特性和潛在重要特性清單失效影響清單失效原因清單將當(dāng)前控制方法文件化將改進(jìn)行動(dòng)計(jì)劃文件化,并按優(yōu)先次序排列將改進(jìn)情況記錄并存檔FMEA中使用的相關(guān)術(shù)語(yǔ)基本定義:風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分:輸出:嚴(yán)重度89過(guò)程PFMEA模板(部分)過(guò)程PFMEA模板(部分)90FMEA的操作步驟步驟1:FMEA編號(hào)步驟2:確定分析的過(guò)程名稱步驟3:責(zé)任部門步驟4:制作者步驟5:確認(rèn)過(guò)程輸出的名稱(CTQ)步驟6:確定FMEA開始的日期步驟7:核心組員的名單步驟8:確定過(guò)程或者步驟步驟9:列舉每過(guò)程步驟的關(guān)鍵輸入步驟10:列舉潛在的失效模式步驟11:列舉潛在的失效影響步驟12:指定各影響的嚴(yán)重度步驟13:找出造成失效的潛在原因步驟14:指出各種原因的發(fā)生頻度步驟15:記錄當(dāng)前為預(yù)防失效或原因的控制方法步驟16:指出失效或者原因的可探測(cè)度步驟17:計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)FMEA的操作步驟步驟1:FMEA編號(hào)步驟11:列舉潛在的失91潛在失效模式

所謂潛在失效模式是過(guò)程輸入有可能會(huì)未達(dá)到或不能實(shí)現(xiàn)規(guī)定的要求。對(duì)于特定的輸入，列出每一個(gè)潛在的失效模式。前提是這種失效可能發(fā)生，但不一定發(fā)生。推薦將對(duì)以往過(guò)程運(yùn)行的研究、問(wèn)題、報(bào)告和小組頭腦風(fēng)暴結(jié)果的回顧作為起點(diǎn)。只可能出現(xiàn)在特定的運(yùn)行條件下（如熱、冷、干燥、粉塵等）和特定的使用條件下（如超過(guò)平均里程、不平的路面、僅在城市內(nèi)行駛等）的潛在失效模式也應(yīng)予以考慮。潛在失效模式所謂潛在失效模式是過(guò)程輸入有可能會(huì)未達(dá)到92失效模式：盡可能的思考，分析所有可能出現(xiàn)的故障……。

潛在失效模式失效模式：盡可能的思考，分析所有可能出現(xiàn)的故障……。潛在失93潛在失效模式典型的失效模式可包括，但不限于：裂紋變形松動(dòng)泄漏粘結(jié)氧化斷裂不傳輸扭矩打滑（不能承受全部扭矩）無(wú)支撐（結(jié)構(gòu)的）支撐不足（結(jié)構(gòu)的）剛性嚙合脫離太快信號(hào)不足信號(hào)間斷無(wú)信號(hào)注：潛在失效模式應(yīng)以規(guī)范化或技術(shù)術(shù)語(yǔ)來(lái)描述，不必與顧客察覺的現(xiàn)象相同。潛在失效模式典型的失效模式可包括，但不限于：94潛在失效的后果潛在失效的后果定義為顧客感受到的失效模式對(duì)其的影響。要根據(jù)顧客可能發(fā)現(xiàn)或經(jīng)歷的情況來(lái)描述失效的后果，要記住顧客既可能是內(nèi)部的顧客也可能是最終用戶。如果失效模式影響可能影響安全性或?qū)Ψㄒ?guī)的符合性，要清楚地予以說(shuō)明。失效的后果應(yīng)按照所分析的具體的系統(tǒng)、子系統(tǒng)或部件來(lái)說(shuō)明。還應(yīng)記住不同級(jí)別的部件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)之間存在著一種系統(tǒng)層次上的關(guān)系。例如，一個(gè)零件可能會(huì)斷裂，這樣會(huì)引起總成的振動(dòng)、從而導(dǎo)致一個(gè)系統(tǒng)間歇性運(yùn)行。系統(tǒng)的間歇性運(yùn)行可能會(huì)造成性能的下降并最終導(dǎo)致顧客的不滿。分析的意圖就是在小組所擁有的知識(shí)層次上，盡可能的預(yù)測(cè)到失效的后果。潛在失效的后果潛在失效的后果定義為顧客感受到的失效模95失效后果：盡可能的思考，在汽車上出現(xiàn)此失效模式時(shí)對(duì)顧客有什么影響、會(huì)造成什么后果呢？潛在失效的后果失效后果：盡可能的思考，在汽車上出現(xiàn)此失效模式時(shí)對(duì)顧客有什么96典型的失效后果可能是但不限于以下情況：噪音粗糙工作不正常不起作用外觀不良異味不穩(wěn)定工作減弱運(yùn)行間歇熱衰變泄漏不符合法規(guī)潛在失效的后果典型的失效后果可能是但不限于以下情況：潛在失效的后果97嚴(yán)重度（S）嚴(yán)重度是一給定失效模式最嚴(yán)重的影響后果的級(jí)別。嚴(yán)重度是單一的FMEA范圍內(nèi)的相對(duì)定級(jí)結(jié)果。嚴(yán)重度數(shù)值的降低只有通過(guò)改變?cè)O(shè)計(jì)才能夠?qū)崿F(xiàn)。嚴(yán)重度應(yīng)以表2為導(dǎo)則進(jìn)行估算：推薦的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則小組應(yīng)對(duì)評(píng)定準(zhǔn)則和分級(jí)規(guī)則達(dá)成一致意見，盡管個(gè)別產(chǎn)品分析可做修改。（見表2）注：不推薦修改確定為9和10的嚴(yán)重度數(shù)值。嚴(yán)重度數(shù)值定級(jí)為1的失效模式不應(yīng)進(jìn)行進(jìn)一步的分析。注：有時(shí)，高的嚴(yán)重度定級(jí)可以通過(guò)修改設(shè)計(jì)，使之補(bǔ)償或減輕失效的嚴(yán)重度結(jié)果來(lái)予以減小。例如，“癟胎”可以減輕突然爆胎的嚴(yán)重度，“安全帶”可以減輕車輛碰撞的嚴(yán)重程度。嚴(yán)重度（S）嚴(yán)重度是一給定失效模式最嚴(yán)重的影響后果的98如下表2：確定嚴(yán)重度的衡量標(biāo)準(zhǔn)實(shí)際項(xiàng)目操作過(guò)程中，分類等級(jí)可以簡(jiǎn)化，如：1，3，5，7，9五個(gè)等級(jí)。沒(méi)有要求必須分為10個(gè)等級(jí)。如下表2：確定嚴(yán)重度的衡量標(biāo)準(zhǔn)實(shí)際項(xiàng)目操作過(guò)程中，分類等級(jí)可99潛在原因所謂失效的潛在起因是指設(shè)計(jì)薄弱部分的跡象，其結(jié)果就是失效模式。盡可能地列出每一失效模式的每一個(gè)潛在起因和/或失效機(jī)理。起因/機(jī)理應(yīng)盡可能簡(jiǎn)明而全面的列出，以便有針對(duì)性地采取補(bǔ)救的努力。典型的失效起因可包括但不限于：規(guī)定的材料不正確設(shè)計(jì)壽命設(shè)想不足應(yīng)力過(guò)大潤(rùn)滑能力不足維護(hù)說(shuō)明書不充分算法不正確潛在原因所謂失效的潛在起因是指設(shè)計(jì)薄弱部分的跡象，其100潛在原因維護(hù)說(shuō)明書不當(dāng)軟件規(guī)范不當(dāng)表面精加工規(guī)范不當(dāng)行程規(guī)范不足規(guī)定的磨擦材料不當(dāng)過(guò)熱規(guī)定的公差不當(dāng)?shù)湫偷氖C(jī)理包括但不限于：屈服化學(xué)氧化疲勞電移材料不穩(wěn)定性蠕變磨損腐蝕潛在原因維護(hù)說(shuō)明書不當(dāng)101導(dǎo)致此失效模式的發(fā)生?A原因？B原因？C原因？D原因？潛在原因?qū)е麓耸原因？B原因？C原因？D原因？潛在原因102頻度（O）

頻度是指某一特定原因出現(xiàn)的可能性。描述出現(xiàn)的可能性的級(jí)別數(shù)具有相對(duì)意義，而不是絕對(duì)的數(shù)值。通過(guò)設(shè)計(jì)變更或和工藝變更來(lái)預(yù)防或控制失效模式的起因是可能影響頻度數(shù)降低的唯一的途徑。潛在失效原因出現(xiàn)頻度的評(píng)估分為1到10級(jí)。在確定此值時(shí)，需考慮以下問(wèn)題：過(guò)程以前出現(xiàn)的主要問(wèn)題是什么？過(guò)程出現(xiàn)的問(wèn)題的比例如何？有沒(méi)有過(guò)去類似過(guò)程的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)？過(guò)程是不是全新的？

頻度（O）頻度是指某一特定原因出現(xiàn)的可能性。描述出現(xiàn)103失效模式A原因B原因C原因D原因

頻度？

頻度？

頻度？

頻度？頻度（O）失效模式A原因B原因C原因D原因頻度？頻度？頻度？頻104頻度的打分：應(yīng)采用一致的頻度分級(jí)規(guī)則，以保持連續(xù)性。頻度數(shù)是FMEA范圍內(nèi)的相對(duì)級(jí)別，它不一定反映實(shí)際出現(xiàn)的可能性。

推薦的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則小組應(yīng)對(duì)相互一致的評(píng)定準(zhǔn)則和定級(jí)方法達(dá)成一致的意見，并應(yīng)用這個(gè)規(guī)則來(lái)進(jìn)行估算：注：級(jí)數(shù)1專用于“極低：失效不太可能發(fā)生”的情況。頻度（O）頻度的打分：頻度（O）105確定發(fā)生頻度的衡量標(biāo)準(zhǔn)確定發(fā)生頻度的衡量標(biāo)準(zhǔn)106現(xiàn)有控制

現(xiàn)行控制是指已采取或正在采取的那些控制措施（如設(shè)計(jì)評(píng)審，臺(tái)架/試驗(yàn)室試驗(yàn)，可行性評(píng)審，樣件試驗(yàn)，道路試驗(yàn)，車隊(duì)試驗(yàn)等）。小組應(yīng)一直致力于控制的改進(jìn)。要考慮兩種類型的控制：預(yù)防：防止失效的原因或失效模式出現(xiàn)，或者降低其出現(xiàn)的幾率。探測(cè)：在過(guò)程運(yùn)作過(guò)程中，探測(cè)出失效的原因或者失效模式。如果可能，最好的途徑是先采用預(yù)防控制?，F(xiàn)有控制現(xiàn)行控制是指已采取或正在采取的那些控制措施（107探測(cè)度（D）

探測(cè)度是與失效原因預(yù)防和控制相關(guān)聯(lián)的定級(jí)數(shù)。探測(cè)度是一個(gè)在某FMEA范圍內(nèi)的相對(duì)級(jí)別。為了獲得一個(gè)較低的定級(jí)，通常必須改進(jìn)預(yù)防和監(jiān)控的措施。推薦的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則小組應(yīng)對(duì)相互一致的評(píng)定準(zhǔn)則和定級(jí)方法達(dá)成一致意見，在過(guò)程設(shè)計(jì)中，最好是盡早采用預(yù)防和控制措施。注：在確定了探測(cè)度級(jí)別之后，小組應(yīng)評(píng)審頻度數(shù)定級(jí)并確保頻度數(shù)定級(jí)仍是適宜的。探測(cè)度（D）探測(cè)度是與失效原因預(yù)防和控制相關(guān)聯(lián)的定級(jí)108確定可檢測(cè)度的衡量標(biāo)準(zhǔn)確定可檢測(cè)度的衡量標(biāo)準(zhǔn)109風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的定義RiskPriorityNumberRPN=SxOxDSeverity（嚴(yán)重度）

Occurrence（頻度）

Detection（可探測(cè)度）風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的定義RiskPriorityNumberRPN110不同的影響結(jié)果，卻得出相同的RPN值，這就要求我們根據(jù)實(shí)際情況具體分析，并特別關(guān)注其中嚴(yán)重度的權(quán)重

A

8

4

3

96

B

4

8

3

96FailureModeSeverityOccurrenceDetectionRPN風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)評(píng)估的不足不同的影響結(jié)果，卻得出相同的RPN值，這就要求我們根據(jù)實(shí)際情111SV

1過(guò)程步驟列表2列舉每個(gè)過(guò)程步驟的關(guān)鍵輸入5對(duì)客戶影響的嚴(yán)重性打分4列舉對(duì)客戶產(chǎn)生的影響過(guò)程步驟主要的過(guò)程輸入潛在失效模式潛在的失效影響E有哪些主要的過(guò)程步驟有哪些主要的過(guò)程輸入主要過(guò)程輸入是如何出錯(cuò)的？如果失效模式發(fā)生，會(huì)給客戶帶來(lái)什么影響對(duì)客戶的影響有多嚴(yán)重FMEA的操作步驟3列舉所有的失效模式SV1254過(guò)程步驟主要的過(guò)程輸入潛在失效模式潛在112FMEA的操作步驟(續(xù))6列舉每個(gè)失效模式產(chǎn)生的原因7評(píng)估每一個(gè)特定的失效原因出現(xiàn)的頻率8記錄目前這個(gè)失效原因在過(guò)程中是如何控制的9評(píng)估目前發(fā)現(xiàn)失效原因的難易程度10風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)(RPN):SevXOccXDetFMEA的操作步驟(續(xù))678910113案例項(xiàng)目：降低BGA橋聯(lián)不良率案例項(xiàng)目：降低BGA橋聯(lián)不良率114請(qǐng)各小組根據(jù)教學(xué)要求進(jìn)行FMEA練習(xí)練習(xí)請(qǐng)各小組根據(jù)教學(xué)要求練習(xí)115六西格瑪普及培訓(xùn)-測(cè)量六西格瑪普及培訓(xùn)-測(cè)量116課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)二、第四步：測(cè)量系統(tǒng)分析三、第五步：過(guò)程能力分析四、第六步：尋找潛在要因課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)117數(shù)據(jù)的兩種類型連續(xù)數(shù)據(jù)：使用一種度量單位，并且可以有意義地?zé)o限分割例：電壓、電流、功率、時(shí)間、距離、重量、速度離散數(shù)據(jù)：是類別信息，可以計(jì)數(shù)，但不能有意義地分割例：優(yōu)秀/良好/差、接通/不通、合格/不合格、投訴次數(shù)連續(xù)數(shù)據(jù)離散數(shù)據(jù)相同數(shù)量的連續(xù)數(shù)據(jù)比離散數(shù)據(jù)能提供更多的信息數(shù)據(jù)的兩種類型連續(xù)數(shù)據(jù)：使用一種度量單位，并且可以有意義地?zé)o118連續(xù)數(shù)據(jù)的描述居中程度:measuresoflocation(centraltendency)均值Mean中位數(shù)Median眾數(shù)Mode離散程度:measuresofdispersion(variation)極差Range方差Variance標(biāo)準(zhǔn)偏差StandardDeviation連續(xù)數(shù)據(jù)的描述居中程度:measuresoflocat119均值

均值－總體或樣本的平均值－總體的均值用μ表示－樣本的均值用X

表示

樣本均值的計(jì)算公式如下：Note:Themeanisthemostcommonmeasureoflocationorcenterofthedata.均值均值－總體或樣本的平均值120中位數(shù)與眾數(shù)中位數(shù)——反應(yīng)樣本數(shù)據(jù)處于中間位置的數(shù)值，一系列數(shù)據(jù)由低到高排列后所得到的中間數(shù)偶數(shù)奇數(shù)眾數(shù)——在一個(gè)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)最頻繁的值中位數(shù)與眾數(shù)中位數(shù)——反應(yīng)樣本數(shù)據(jù)處于中間位置的數(shù)值，一系列121離散程度的描述用來(lái)判定一個(gè)數(shù)據(jù)集合離散程度的恒量尺度

極差：在一個(gè)樣本中最大值與最小值的差值

R=x(max)–x(min)

方差：與平均值距離的平方和的平均值總體的方差用σ2表示樣本的方差用s2表示標(biāo)準(zhǔn)偏差：是方差的平方根總體標(biāo)準(zhǔn)偏差用σ表示樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差用s表示離散程度的描述用來(lái)判定一個(gè)數(shù)據(jù)集合離散程度的恒量尺度極差：122統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用實(shí)際問(wèn)題實(shí)際解決方案統(tǒng)計(jì)問(wèn)題統(tǒng)計(jì)解決方案統(tǒng)計(jì)：研究如何以有效的方式，收集和分析那些帶有隨機(jī)因素的數(shù)據(jù)，從而為決策提供依據(jù)的科學(xué)。統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用實(shí)際問(wèn)題實(shí)際解決方案統(tǒng)計(jì)問(wèn)題統(tǒng)計(jì)解決方案統(tǒng)計(jì)：研究123正態(tài)分布

t–分布F–分布超幾何分布二項(xiàng)式分布泊松分布–分布連續(xù)型數(shù)據(jù)離散型數(shù)據(jù)分布種類分布的種類正態(tài)分布t–分布F–分布超幾何分布二項(xiàng)式分布泊松分布–124UnitsofMeasure直方圖塊的中點(diǎn)中心光滑連接形成曲線正態(tài)分布大多數(shù)（但不是所有）數(shù)據(jù)分布都符合正態(tài)分布或鐘形曲線UnitsofMeasure直方圖塊的中點(diǎn)中心光滑連接125正態(tài)分布的特點(diǎn)形態(tài)如鐘、左右對(duì)稱平均值處分布的頻數(shù)最多。越遠(yuǎn)離平均值，分布的頻數(shù)也越少正態(tài)分布的要素平均值：決定正態(tài)分布曲線的中心位置標(biāo)準(zhǔn)偏差：決定正態(tài)分布曲線的“寬窄”為何要研究正態(tài)分布自然界一種最普遍的法則，反應(yīng)了事物內(nèi)在的變化規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)可通過(guò)少量抽樣來(lái)把握全體，從而節(jié)省資源和成本正態(tài)分布簡(jiǎn)介95.5%43210-1-2-3-468.3%99.73%正態(tài)分布的特點(diǎn)正態(tài)分布的要素為何要研究正態(tài)分布正態(tài)分布簡(jiǎn)介9126正態(tài)分布曲線正態(tài)分布的形狀因和而異1212122112、1=2

1=2、12

12、12

12正態(tài)分布曲線正態(tài)分布的形狀因和而異12121127二項(xiàng)分布數(shù)據(jù)的形態(tài)為滿意/不滿意、好/壞、是/不是、及時(shí)/不及時(shí)等的時(shí)候使用。定義：在總體比率為p的總體中抽取n個(gè)樣品，某特定屬性(例如客戶不滿意的數(shù)量)有x個(gè)時(shí)，x遵守二項(xiàng)分布(n，p)二項(xiàng)分布需要滿足下列條件貝魯諾實(shí)驗(yàn):實(shí)驗(yàn)的結(jié)果只存在兩種可能性

例)拋硬幣，正面/反面2)在同一條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)3)各個(gè)實(shí)驗(yàn)是相互獨(dú)立的，即前結(jié)果不影響后結(jié)果4)對(duì)每個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的概率是相同的.二項(xiàng)分布數(shù)據(jù)的形態(tài)為滿意/不滿意、好/壞、是/不是、及時(shí)/不128泊松分布

數(shù)據(jù)的形態(tài)為單位時(shí)間（面積、空間、區(qū)間）內(nèi)發(fā)生特定事件的次數(shù)。如：?jiǎn)挝缓贤霈F(xiàn)缺陷的數(shù)量每天針對(duì)網(wǎng)絡(luò)投訴的數(shù)量每天到交通銀行辦理業(yè)務(wù)的客戶數(shù)量每個(gè)營(yíng)業(yè)廳每天辦理新用戶業(yè)務(wù)的數(shù)量每塊單板的焊點(diǎn)缺陷數(shù)每個(gè)綠帶考試試卷的錯(cuò)誤答案數(shù)量泊松分布數(shù)據(jù)的形態(tài)為單位時(shí)間（面積、空間、區(qū)間）內(nèi)發(fā)129總體和樣本總體（母本）

從數(shù)學(xué)上講，總體就是一個(gè)隨機(jī)變量X。它是提供數(shù)據(jù)的原始集團(tuán)，是所要研究分析的對(duì)象的全部樣本(子樣，抽樣，試樣)

從總體中抽出一部分個(gè)體，總體中的這一部分個(gè)體稱之為樣本。它是直接被檢測(cè)并提供數(shù)據(jù)的諸個(gè)體。其中樣本中每一個(gè)個(gè)體稱之為樣品總體樣本總體和樣本總體（母本）總體130好樣本的特質(zhì):樣本必須是無(wú)偏頗的！

當(dāng)收集的樣本數(shù)據(jù)不能代表總體或過(guò)程的特征時(shí)，則被取樣的總體或過(guò)程就會(huì)顯得與其實(shí)際不同，就產(chǎn)生了偏頗

無(wú)偏頗：1.獨(dú)立性2.代表性總體無(wú)代表性有代表性好樣本的特質(zhì)好樣本的特質(zhì):樣本必須是無(wú)偏頗的！無(wú)偏頗：總131樣本必須具有獨(dú)立性要求樣本即n維隨機(jī)變量(X1,X2,…Xn)中X1,X2,…Xn是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量，這就是說(shuō)每個(gè)抽樣結(jié)果既不影響其它抽樣結(jié)果，也不受其它抽樣結(jié)果的影響樣本必須具有代表性因?yàn)槌槿〉臉颖疽艽砜傮w的特征。所以要求每個(gè)Xi必須與總體X有相同的分布好樣本的特質(zhì)（續(xù)）

凡滿足相互獨(dú)立且與總體有相同分布這兩個(gè)條件的樣本稱為簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本。獲得簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本的方法稱為簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣樣本必須具有獨(dú)立性樣本必須具有代表性好樣本的特質(zhì)（續(xù)）132

統(tǒng)計(jì)工具最小樣本容量分布圖直方圖或柏拉圖相關(guān)圖均值比較分析方差比較分析缺陷率(P)控制圖3050>15>15>30

100andnP

5--30樣本容量選擇的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具最小樣本容133第一步項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)收集目標(biāo)決定測(cè)量對(duì)象決定如何測(cè)量思考下列問(wèn)題:

收集數(shù)據(jù)的目標(biāo)或期望結(jié)果是什么一般來(lái)講，為了達(dá)到目的需要收集什么數(shù)據(jù)為收集數(shù)據(jù)，你將監(jiān)測(cè)什么過(guò)程第一步項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)決定決定思134第二步起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)收集目標(biāo)決定測(cè)量對(duì)象決定如何測(cè)量項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃決定測(cè)量對(duì)象時(shí)，思考下列問(wèn)題:收集數(shù)據(jù)的目標(biāo)或期望結(jié)果是什么？我們需要什么數(shù)據(jù)?確認(rèn)所需的每一個(gè)Y或X對(duì)每一個(gè)測(cè)量，其操作定義是什么?寫下每一個(gè)定義，以確保所有團(tuán)隊(duì)成員對(duì)于收集的數(shù)據(jù)有一個(gè)共同的理解第二步起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)決定決定項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃決135第三步起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)收集目標(biāo)決定測(cè)量對(duì)象決定如何測(cè)量項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃

確定測(cè)量工具：當(dāng)決定使用測(cè)量工具時(shí)，首先檢查該工具是否存在；如果不存在，你將需要購(gòu)置或重新選擇工具。例如，如果你決定測(cè)量一個(gè)拜訪電話打了多長(zhǎng)時(shí)間，合適的測(cè)量工具可能是一只秒表，或者儲(chǔ)存在拜訪系統(tǒng)里的計(jì)時(shí)軟件。準(zhǔn)備抽樣方案：抽樣方案決定數(shù)據(jù)收集的頻率和數(shù)量。第三步起草項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃建立數(shù)據(jù)決定決定項(xiàng)目數(shù)據(jù)收集計(jì)劃136小結(jié)本節(jié)介紹了數(shù)據(jù)的類型、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、隨機(jī)分布、總體和樣本的概念。這些概念是統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)，要準(zhǔn)確掌握。其它的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)知識(shí)將在學(xué)習(xí)其它統(tǒng)計(jì)工具時(shí)逐步介紹。小結(jié)本節(jié)介紹了數(shù)據(jù)的類型、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、隨機(jī)分布、總體137課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)二、第四步：測(cè)量系統(tǒng)分析三、第五步：過(guò)程能力分析四、第六步：尋找潛在要因課程目錄一、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)1386σ方法建立在這樣一種思想上，基于數(shù)據(jù)的決策用于決策過(guò)程的數(shù)據(jù)必須是可靠的。基于不可靠數(shù)據(jù)的決策與無(wú)數(shù)據(jù)支持的決策沒(méi)有什么差別。測(cè)量是任何6σ項(xiàng)目的基礎(chǔ)測(cè)量系統(tǒng)是否好得足以放心用來(lái)收集數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析將給出您答案6σ方法建立在這樣一種思想上，基于數(shù)據(jù)的決策測(cè)量是任何6σ項(xiàng)139測(cè)量系統(tǒng)分析測(cè)量系統(tǒng)分析

所謂測(cè)量系統(tǒng)分析，是指用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來(lái)了解測(cè)量系統(tǒng)中各個(gè)波動(dòng)的來(lái)源，并分析它們對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響，最后給出測(cè)量系統(tǒng)能否合乎使用要求。測(cè)量系統(tǒng)必須具備的主要特征

1、準(zhǔn)確性：偏離標(biāo)準(zhǔn)值的程度

2、精確性：數(shù)據(jù)的離散程度

測(cè)量系統(tǒng)分析測(cè)量系統(tǒng)分析140測(cè)量系統(tǒng)分析基本概念量具（Gauge）

各種測(cè)量?jī)x器，包括生產(chǎn)及檢測(cè)設(shè)備測(cè)量系統(tǒng)（GaugeSystem）

指由人員、量具、測(cè)量方法、環(huán)境等構(gòu)成的系統(tǒng)

測(cè)量系統(tǒng)的準(zhǔn)確性（Accuracy）

對(duì)同一個(gè)樣本作多次測(cè)量，然后計(jì)算平均值，平均值與真值之間的差異程度成為偏差，偏差越小表示準(zhǔn)確性越高

測(cè)量系統(tǒng)的精確性（Precision）

以同樣的測(cè)量方法對(duì)同一個(gè)樣本在短期內(nèi)重復(fù)測(cè)量多次，所得到數(shù)據(jù)的離散程度測(cè)量系統(tǒng)分析基本概念量具（Gauge）141分辨力?“精確性”(R&R)(離散性---偏差)線性?偏倚?“準(zhǔn)確性”(居中性---均值)OKOKOK連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析OK穩(wěn)定性?分辨力?“精確性”(R&R)線性?偏倚?“準(zhǔn)確性”142123123AB因?yàn)樯厦婵潭鹊姆直媛时葍蓚€(gè)被測(cè)對(duì)象之間的差異要大，兩個(gè)被測(cè)對(duì)象將出現(xiàn)相同的測(cè)量結(jié)果，分辨力為0.1。第二個(gè)刻度的分辨率比兩個(gè)被測(cè)對(duì)象之間的差異要小，被測(cè)對(duì)象將產(chǎn)生不同的測(cè)量結(jié)果，分辨力為0.01。A=2.25B=2.00測(cè)量?jī)x器分辨力測(cè)量?jī)x器分辨力：測(cè)量?jī)x器能夠識(shí)別并反映的最小變化范圍的能力?？纯聪旅娴膬蓚€(gè)過(guò)程的輸出結(jié)果A和B，它們的結(jié)果非常相似。測(cè)量分辨力描述了測(cè)量?jī)x器分辨兩個(gè)被測(cè)對(duì)象之間差異的能力。A=2.0B=2.0AB測(cè)量?jī)x器的分辨力必須小于或等于規(guī)范(USL-LSL)或6倍過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差的10%123143測(cè)量的準(zhǔn)確性是測(cè)量所得的平均值與真實(shí)值的差別真實(shí)值參考標(biāo)準(zhǔn)平均值真實(shí)值偏倚觀察的平均值－偏倚準(zhǔn)確性測(cè)量的準(zhǔn)確性是測(cè)量所得的平均值與真實(shí)值的差別真實(shí)值平均值真實(shí)144線性線性（Linearity）

指在其量程范圍內(nèi)，偏倚是基準(zhǔn)值的線性函數(shù)，即偏倚和基準(zhǔn)值之間呈線性關(guān)系。

線性線性（Linearity）145穩(wěn)定性穩(wěn)定性（Stability）

指在測(cè)量系統(tǒng)的計(jì)量特性隨著時(shí)間保持恒定的能力。我們可以運(yùn)用控制圖（SPC）來(lái)分析和確認(rèn)測(cè)量系統(tǒng)的穩(wěn)定性。穩(wěn)定性穩(wěn)定性（Stability）146精確性精確性：通常用來(lái)描述在測(cè)量范圍內(nèi)重復(fù)測(cè)量的預(yù)期變差可重復(fù)性——變差由量具本身造成可再現(xiàn)性——變差由測(cè)量者的技巧造成

兩個(gè)組成部分測(cè)量系統(tǒng)重復(fù)性再現(xiàn)性精確性精確性：通常用來(lái)描述在測(cè)量范圍內(nèi)重復(fù)測(cè)量的預(yù)期變差147在相同條件下，重復(fù)檢查同一物體，產(chǎn)生相同結(jié)果的量具的能力。在相同條件下，對(duì)同一物體進(jìn)行重復(fù)測(cè)量所得的變差：同一測(cè)量者同樣的測(cè)量設(shè)備同樣的被測(cè)件同樣的環(huán)境條件精確性——重復(fù)性在相同條件下，重復(fù)檢查同一物體，產(chǎn)生相同結(jié)果的量具的能力。148在不同的條件下測(cè)量同一物體得到相同結(jié)果的能力。不同條件下測(cè)量結(jié)果的變差：不同的測(cè)量者或者不同的測(cè)量設(shè)備（測(cè)量者和測(cè)量設(shè)備只能有一樣不同）同樣的被測(cè)件同樣的環(huán)境條件再現(xiàn)性也有兩個(gè)組成部分精確性——再現(xiàn)性在不同的條件下測(cè)量同一物體得到相同結(jié)果的能力。再現(xiàn)性也149準(zhǔn)確性和精確性的關(guān)系A(chǔ)ccuracyvsPrecisionbothaccurateandprecise既準(zhǔn)確又精確accuratebutnotprecise準(zhǔn)確但不精確precisebutnotaccurate精確但不準(zhǔn)確neitheraccuratenorprecise既不準(zhǔn)確也不精確準(zhǔn)確性和精確性的關(guān)系A(chǔ)ccuracyvsPrecisio150數(shù)據(jù)收集原則連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析

2~3個(gè)測(cè)量者10~15個(gè)被測(cè)對(duì)象每一個(gè)測(cè)量者應(yīng)測(cè)量所有被測(cè)對(duì)象2-3次使用代表整個(gè)過(guò)程偏差的被測(cè)對(duì)象隨機(jī)取樣是非常重要的2被測(cè)對(duì)象測(cè)量者1231210121測(cè)量次數(shù)......數(shù)據(jù)收集原則連續(xù)數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)分析2~3個(gè)測(cè)量者2151貢獻(xiàn)百分比：<1％可接受；<9％可考慮；>9％不可接受。調(diào)查百分比：<10%可以接受；<30%可考慮；>30%不可接受。容差百分比：<10％可接受；<30％可考慮；>30％不可接受。NumberofDistinctCategories:差別類數(shù)目