Six Sigma 基础培训-2011最新版《完整版》

Six Sigma 基础培训课程研发R&D

6σ生产 支援 Transaction Manufacturing

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目录

目 录Part 1. 6σ 导入 Part 2. 基础统计

Part 3. 工程能力Part 4. 6σ Process

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6σ(Six Sigma) 导 入

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材料构成

Ⅰ. 6σ是什么 ? Ⅱ. 为什么要促进6σ ? Ⅲ. 怎样推进6σ ?

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Ⅰ. 6σ是什么?

如果有人问你『6σ是什么? 』你会怎样回答？

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Ⅰ. 6σ是什么?

1. 6σ导入环境

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背景●

6σ (sigma)是进入21世纪的超一流企业的最新经营革新活动。 1987年Motorola(摩托罗拉公司)开始采用以来，先后有GE公司(1995年)、 Sony公司(1997年)等引 进使用用，从此6σ 活动有了迅速的活跃、发展。 在韩国有LG电子、三星电子等参与了6σ 运动，这以后全地球刮起猛烈的6σ 飓风。

●

向往成为世界超一流的企业都是通过6σ 经营，将顾客满足放在了首位。 找出最佳条件，使企业能创出最高效率和最大利润，以经营整体为对象的革新活动。 通过品质革新活动，实现低投入、高质量。

必要性

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6σ 是知识经营的一部分。 通过6σ ,我们解决问题的能力比过去提高了很多。 用6σ 营造坚定的 LG模式。 -98年12月1日6σ 亲切会议

CU长 Message

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Ⅰ. 6σ是什么?

2. 统计性思考

◆ 总体和样本总体(N=1,000) 全数检查从时间上、 经济上是不可能的！

Sample 10个的测定(规格 : 100±4)

规格 下限

样本(Sample,n) 使用Sample的统计变量 (平均值和散布)来判定 总体特性。 96

Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ97 98

规格 上限

99 100 101 102 103 104

该产品是否为合格品？ ○ 10个Sample均在规格范围内，可以判断该批产品良好，但增加平均值和散布的概念时， 推定总体内含有2.8%不合格品，因此不能判断该批产品均为合格品。 ○ 据此推而广之，可以运用工序能力测定工序的缺陷。

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Ⅰ. 6σ是什么?

2. 统计性思考

规格:100±4Process Data

Process Capability Analysis for C1LSL104.0 * 96.0 98.5 10 0.39401 1.30497

USLW ithin Overall

9797 98 98

USL Target LSL Mean Sample N StDev (W ithin) StDev (Overall)

9898 99 99Potential (W ithin) Capability Cp CPU CPL Cpk Cpm Overall Capability Pp PPU PPL Ppk 1.02 1.40 0.64 0.64 3.38 4.65 2.12 2.12 *

100101

94

96Observed Performance

98

100Exp. "W ithin" Performance

102

104Exp. "Overall" Performance

PPM < LSL PPM > USL PPM Total

0.00 0.00 0.00

PPM < LSL PPM > USL PPM Total

0.00 0.00 0.00

PPM < LSL PPM > USL PPM Total

27698.70 12.51 27711.21

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Ⅰ. 6σ是什么?

2. 统计性思考

脱离目标 Target(虽然精密但是不准确)

与目标对象相比分散大(虽准确但不精密)

X

X

6σ 目标是Su

Sl 偏

Su

Sl

工序 中心化 减

少 散布

重 保

散 布 障

X

中

心

Sl

Su

处于目标 Targe(精密度, 正确度高)

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Ⅰ. 6σ是什么?

2. 统计性思考

σ3 σ σ (Sigma)是 - 希腊字母，表示工程及Process 的散布(Variation)的尺度

LSL

平均值

USL

6.68 %

Defect Probability Area

σ σ- 3 σ + 3 σ

- 是工程能力的统计性测量单位，值可以以DPU(Defect per Unit) 或PPM(Parts per Million)表示 - Sigma值越小，工程的不良水准 则越低 3.4ppm

6 σ- 6 σ

σ+ 6 σ

- Sigma值越小，费用越少、CycleTime越短、顾客满意度越高

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Ⅰ. 6σ是什么? 统计意义上的 6σ规格下限 中心值 规格上限

3. 6σ的定义

6.68 %

3σ-3σ

σ+3σ

6σ

3.4ppm

6 规格的上限和下限之间 包含± 6s 的Data 此时测定的不良率为3.4PPM σ-6σ +6σ

* 标准差(Standard Deviation,σ) : 表示DATA离中心的偏离程度的统计指数

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Ⅰ. 6σ是什么?

3. 6σ的定义

至今为止是 …我们是合格的

LSL

USLI am Data 我还活着！

如果Spec-in,就合格Spec-out的话 就不合格

Spec

检出 不良率

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Ⅰ. 6σ是什么?

3. 6σ的定义

以后是 …集合于中心 才合格

LSL

USL

虽然是Spec-in 如果达不到水准 就不合格 把隐藏的 不良 事前预测

散则死

Spec

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