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6Sigma培训
什么是6Sigma
21世纪已经来临。在20世纪中人类取得了巨大成就:生产力高度发展,产品和服务质量不断提高。正如美国著名质量管理专家朱兰()1994年在美国质量管理学会年会上所说,20世纪将以“生产率的世纪”载入史册; 21世纪是“质量的世纪”。质量必将成为新世纪的主题,它正在向我们挑战,我们必须迎接它的来临。
由于20世纪生产力的不断发展,特别是少数经济大国的崛起,使得国际市场的竞争愈益激烈。而今质量管理界已流行“世界级质量”之说。所谓“世界级质量”也就是世界最高水准的质量。任何国家的产品和服务,如果达不到世界级质量的水准,就难以在国际市场的竞争中取胜,参加世界贸易组织的国家,在无法采用关税壁垒等保护方式的情况下,甚至难以在国内站稳脚跟。过去在质量管理中有所谓“3Sigma法则”,‰(10-3,千分率)的水平,而现在则提出“6Sigma法则”,即在稳态下不合格品率达到2PPB(PPM即Parts Per Million,10-6,百万分率,PPB即Parts Per Billion,10-9,十亿分率)的十亿分率水平。也就是说,‰/ =135万倍。这就是我们所面临的质量挑战的国际环境。
这里提到Sigma这个词,大家可能不知其为何物,那我们先来对Sigma作一个解释;
Sigma符号:σ是一个统计学术语,即质量特性值分布的总体标准差。它等于;
让我们对X,x,n等来作一个解释。假设我们量一个园柱的直径,我们量了一组数据:
样品编号
1
2
3
4
5
6
测量尺寸


3



样品编号
7
8
9
10
11
12
测量尺寸






假设这组数据是从12个工件量得的,我们测量的目的是为了看这些零件的直径是否符合我们的要求,如发现问题则采取行动以防止不良品的发生。那x就是这上面的12个数据,而X则是以上所有数据的平均值:
n是所测量值的个数。
统计学发现:对于许多连续型随机变量来说,其概率颁分布是一种呈铃状的对称曲线,叫作正态曲线。如图所示:
这是统计学中最普通也是最常用的一种分布,那何为连续性随机变量呢?在引入随机变量之前,让我们先给大家讲一下何为随机试验:
在概率论与数据统计中,做事情称为试验。具有以下两个特点的试验,称为随机试验:
在相同条件下,可以重复进行,且每次试验的可能结果不止一个。
不能准确预言每次试验所出现的结果,但可以知道可能出现的全部结果。
一般地对于随机实验,若其试验结果可用一个变量的取值表示,这个变量取值带有随机性,并且取这些值的概率是确定的,则称这样的变量为随机变量。若随机变量x的所有可能取值为某一区间,则称x为连续型随机变量。所谓概率是确定的意思是讲x取某一个值的可能性是预先知道的,如:%等。
例如:在某生产车间正在生产螺丝,生产工人按照产品规格生产螺钉,我们知道生产螺钉规格是某一区间,如:25—27cm在这之间的为合格品。员工按照这个规格生产产品,如果我们对他生产的产品进行分析,就会发现,这些螺钉的长度是符合如上的正态分布的。
通过计算发现:
在X %的产品。
在X 正负6σ范围内,%的产品。
如果我们将规格定好,那只有符合规格的产品才是合格的产品,如果在规格范围内集中的是
X 正负3σ的产品,%的产品合格;如果在规格范围内集中的是X 正负6σ的产品,%符合规格。如上是理想的状况,也就是我们的规格恰好就是X正负6σ,实际情况是X很难是规格的中心线。为了比较容易说明,我还是给大家引入CP与CPK的概念:
请看下图:
CPK=Min of
Cp与Cpk 叫作过程能力指数,图中的USL 与LSL为规格的上下限。当USL与LSL为X 正负6σ且X=(USL-LSL)/2时,Cp与Cpk=2。这也就是我们上面提到的情况,既6sigma水平,既不良PPB=,Cp=2 是可以做到的,而CPK=2是基本上做不到的,因而人们普遍采用Cp-=Cpk的这一摩托罗拉公司的假设,既把Cp=2 且Cpk= 看作6 -=Cpk的假设条件下得到的,当然实际上可能有所不同。
如下是Dppm值与Sigma的对应关系:
大家可以看到,。基本上接近零缺陷。
通过上面的学****我们知