六西格玛管理学习--测量阶段
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短期工序能力和长期工序能力之间的数学差值称为偏移
Z(SHIFT) = Z(ST) - Z(LT)
一般认为远期和长期之间存在1.
5Sigma的偏移.所以6Sigma长期能力为6-1.5=4.5Sigma
可重复性和可再现性
可重复性:当一个人使用同一个仪器来测量同一部件时误差
可再现性:不同的人使用同一个仪器来测量同一部件时误差
连续型的数据通过% GR&R方法进行分析，而对于离散型的数据通过Kappa方法进行分析.测试系统分析的目的就是要验证我们选择的测量系统是否可靠.
均值总体 = 均值产品 + 均值测量
Sigma总体平方 = Sigma产品的平方 + Sigma测量系统的平方
1.连续型数据的测量系统分析
%GR&R = (5.15Sigma(gage)/Tolerance)*100
%Study Var = Sigma(gage)/总误差 = (可重复+ 可再现)/总误差
= (操作员+部件+操作员*部件)/(操作员+部件+操作员*部件+部件*部件)
%GR&R:用来描述测量误差相对于公差的大小,判断测量系统是否可以用来判断产品是否合格
%Study Var:比较测量误差和过程误差,判断测量是否是否可用于过程控制
取5.15Sigma的原因是包含了正态分布99%的概率(单边2.575 Tolerance = USL-LSL)
Sigma(gage) = 测量误差 = 平均极差/d* (d*需要根据测量部件数和操作员数查表)
%StudyVar 和 %GR&R 的评估原则
A.如果小于15%，可以接受
B.如果在15%和30%之间，有条件限制
C.如果大于30% ，不可接受
2.离散型数据的测量系统分析
Kappa方法:去掉偶然因素后,检查员间意见一致的比例
K = (P观察到的-P偶然)/(1-P偶然)
重点内容
1.样本必须覆盖测量数据取值的全范围。
2.测量仪器分辨率必须小于测量数据波动范围的10%。
3.当制定有关过程的决策时，用%StudyVar
4.当判断部件是否合格时，用%GR&R
5.可重复性 设备误差(系统误差)
6.可再现性 评估员误差(随机误差)
7.Gage R&R > 30% ，系统需要改进。
8.应该对你的Y及潜在X变量进行Gage R&R 分析。
9.差别类数目必须>5才能用于过程测量。
过程能力分析总结
DPU:计算每个单位的缺陷数 = 总缺陷/总产品数
DPMO:计算每百万机会的缺陷数 = (每单位缺陷/每单位机会)*1000000
Z(USL) = (USL-u)/Sigma Z(LSL) = (u-LSL)/Sigma (重点Z转换)
Cp = |USL-LSL|/6Sigma
Cpk = min(u-LSL/3Sigma,USL-u/3Sigma).
Sigma远期能力 = Sigma均值偏移+Sigma短期的水平
对于离散型的数据过程能力，收集数据后用
Excel计算即可，计算指标为DPU,DPMO,PPM,对于连续型的数据无DPMO,需要在收集数据后通过MiniTab计算Cp,Cpk,Pp,Ppk.
缺陷流出理论
无论你的检验和测试水平有多好，你产生的缺陷越多，流出到顾客手中的缺陷就越多。
确定流程能力的两个参数Cp和Cpk
Cp能力(车的宽度越小就越容易开进车门,Cp越大越好,当规格的宽度和流程的变差一样大小的时候Cp=1，
六西格玛的目标是2,此时规格的宽度是流程变差的2倍).Cpk能力(车的宽度足以放进车库，但没有对准门也开不进车库。Cpk考虑了流程的中心是否靠近客户要求的中心，是Cpu和Cpl的最小值)
短期能力和长期能力
短期达到并不能代表长期达到，长期过程能力才能够代表整个过程的稳定性，长期过程能力至少需要100-200个数据点的支持。长期能力需要用Pp和Ppk来描述，在经验上来看长期过程能力，子组间的流程均值存在1.5Sigma的变差。
Cp就如同一个基准和极限目标，我们希望Ppk非常接近Cp,Ppk可以接近Cp,当
1.顾客的规格真正能够反映顾客的需要
2.流程在统计控制中
3.数据近似正态分布