六西格瑪綠帶培訓(xùn)

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1、6σ綠帶培訓(xùn)總結(jié)復(fù)習(xí)提綱1缺陷減少5倍缺陷減少11倍缺陷減少26倍缺陷減少68倍20.5308,53731.566,80742.56,21053.523364.53.4過程能力-Z每百萬機(jī)會的缺陷數(shù)DPMOZSTZLT6σ衡量指標(biāo)-ZZ值--是過程的平均值與規(guī)范的上、下限之間所包含的標(biāo)準(zhǔn)差個數(shù)，即上、下規(guī)格限的標(biāo)準(zhǔn)化距離。減少偏差是減少缺陷的關(guān)鍵！在6Sigma方法中，過程能力通常用DPMO或Z值來表示2在6σ項(xiàng)目開始之前，客戶的呼聲必須轉(zhuǎn)換成為“產(chǎn)品或過程的物理特性”(技術(shù)要求)技術(shù)要求當(dāng)爐灶的自動調(diào)溫

2、裝置設(shè)在350o時必須產(chǎn)生350o±5的溫度呼叫接收者必須在30秒鐘內(nèi)應(yīng)答95%的入局呼叫(迅速應(yīng)答電話)QFD(質(zhì)量功能展開)是經(jīng)常使用的轉(zhuǎn)換方法！其中QFD第一個房子中，在矩陣的左邊一列一定是基于客戶的呼聲。CTQ’s-(關(guān)鍵質(zhì)量特性)(需要測量和/或控制尺寸/參數(shù))爐灶自動調(diào)溫器的準(zhǔn)確度客戶投訴應(yīng)答率(應(yīng)答入局呼叫的百分率)技術(shù)要求和CTQ’s是所有6σ項(xiàng)目的基礎(chǔ)－它們必須預(yù)先確定！舉例：客戶的呼聲爐灶必須加熱到所設(shè)定的溫度呼叫接收者必須及時應(yīng)答呼叫6σ始于客戶的呼聲3QFD為CTQ提供了從高到低的

3、下行過程。下行過程以始于客戶呼聲。通過質(zhì)量四層結(jié)構(gòu)圖確定內(nèi)部可控因素。QFD是用于展示各種因素的相對重要性的工具，而不是用于確定質(zhì)量與各種因素之間的量化關(guān)系。質(zhì)量功能展開(QFD)QFD-將客戶的呼聲轉(zhuǎn)換成為CTQ’s的工具，其目的是將客戶的CTQ與可測的子過程或子產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)系起來。做QFD時，由客戶代表及跨部門的項(xiàng)目隊(duì)伍負(fù)責(zé)對客戶的需求優(yōu)先排序。(QualityFunctionDeployment)4D-定義：將VOC轉(zhuǎn)換成為對內(nèi)部產(chǎn)品、服務(wù)、過程的技術(shù)要求，再轉(zhuǎn)換成CTQ’s，進(jìn)而定義“項(xiàng)目Y”－KP

4、OV；決定項(xiàng)目所需資源；定義問題、設(shè)定目標(biāo)、效益預(yù)測；確定高端流程圖；制訂項(xiàng)目進(jìn)展計劃。M-測量：收集現(xiàn)有信息，尋找潛在的關(guān)鍵因素-KPIV’s，并進(jìn)行測量系統(tǒng)分析和過程能力分析(過程能力分析可在分析階段進(jìn)行)。A-分析：進(jìn)行過程能力分析。根據(jù)在測量階段所尋找到的潛在的關(guān)鍵因素設(shè)計實(shí)驗(yàn)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表分析、假設(shè)檢驗(yàn)和回歸分析。以確定一組按重要程度排列的關(guān)鍵因素。I-改進(jìn)：優(yōu)化解決方案，并確認(rèn)該方案能夠滿足或超過項(xiàng)目改進(jìn)目標(biāo)。C-控制：驗(yàn)證測量系統(tǒng)，確定過程能力，制訂控制計劃，實(shí)施SPC動態(tài)跟蹤。確保

5、對過程的改進(jìn)一經(jīng)實(shí)施就能夠持之以恒，不會返回到以前的狀態(tài)。6σ突破策略5DMAIC–改進(jìn)現(xiàn)有過程/工序。DMADV–新型產(chǎn)品/過程設(shè)計或現(xiàn)有產(chǎn)品/過程的重新設(shè)計。DMAIC與DMADV比較66σ工具1.質(zhì)量功能展開(QFD)－目的是什么？2.過程流程圖(ProcessMap)－目的是什么？3.柏拉圖(ParetoChart)－目的是什么？4.因果圖(魚骨圖)－目的是什么？5.因果矩陣(Cause-EffectMatrix)－目的是什么？6.失效模式及影響分析(FMEA)－目的是什么？7.測量系統(tǒng)分析(MS

6、A)－目的是什么？8.過程能力分析(σ水平)－目的是什么？9.圖表分析10.假設(shè)檢驗(yàn)11.回歸分析12.試驗(yàn)設(shè)計(DOE)13.統(tǒng)計過程控制(SPC)系統(tǒng)地應(yīng)用眾多熟悉的質(zhì)量工具！7數(shù)據(jù)的兩種類型連續(xù)(可變)數(shù)據(jù)：使用一種度量單位，比如英寸或小時，并且可以有意義地?zé)o限分割。連續(xù)(可變)數(shù)據(jù)的例子：電壓、電流、功率、時間、距離、重量、速度。離散(邏輯)數(shù)據(jù)：是類別信息，可以計數(shù)，但不能有意義地分割。比如“合格”或“不合格”。連續(xù)數(shù)據(jù)離散數(shù)據(jù)注：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8描述數(shù)據(jù)的居中程度

7、Mean均值Median中位數(shù)Mode眾數(shù)Quartiles四分位數(shù)Range極差Variance方差StandardDeviation標(biāo)準(zhǔn)偏差I(lǐng)nterQuartileRange內(nèi)四分位極差描述數(shù)據(jù)的離散程度www.m448.com中國最龐大的數(shù)據(jù)庫下載9中心極限定理在實(shí)際問題中，有許多隨機(jī)變量，它們是由大量的相互獨(dú)立的隨機(jī)因素的綜合影響所形成的，即可以表示成獨(dú)立隨機(jī)因素之和，這種隨機(jī)變量往往近似地服從正態(tài)分布，這就是中心極限定理的客觀背景。獨(dú)立同分布的中心極限定理指出：設(shè)獨(dú)立隨機(jī)變量序列X1,X2,…

8、,Xn,…服從同一分布，并具有有限的數(shù)學(xué)期望和方差，則只要n充分大，不管Xi服從什么分布，近似地服從正態(tài)分布德莫佛－拉普拉斯定理指出：當(dāng)n很大時，在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中事件A發(fā)生地次數(shù)近似服從正態(tài)分布。從而服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量近似服從正態(tài)分布N(np,np(1-p))。（附：在不合格率為p的一大批產(chǎn)品中任取n件產(chǎn)品，那么取得不合格品的件數(shù)?服從二項(xiàng)分布)。中心極限定理的意義在于將非正態(tài)分布轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。10置信度、置信