M阶段绿带教材新ppt课件.ppt

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1、6Sigma绿带培训-测量阶段,目录,01流程图02因果分析03失效模式及后果分析（FMEA）04七种基本图形05测量系统分析06过程能力分析07M阶段回顾与路径,路标,Y = f (x1, x2, x3, x4, . . . xn),全过程中“Y”的执行成效,Y的变量情况,我们从 “Y”开始:,流程图,降低测量错误 ,“真实”能力评价 !,接受能力评价,FMEA 降低了“过程差错”的变量及效果.,原因及效果矩阵,FMEA,测量变量,实际变量,x1, x7, x18, x22, x31, x44, x57,这种复合型变量识别变量并将DOE过程的X项减少,Y = f (x7, x22, x57)

2、,DOE识别过程的重要X项,及与Y项之间的关系.,对准位置对X项进行控制.,流 程 图Process Mapping,学习目的：流程图概念与术语识别过程的开始和结束点。3. 建立怎样完成工作的可视化流程图。4. 识别过程输入和过程输出。5.识别浪费和非增值工序。,流程图是什么？,开始,工序1,工序2B,工序1,工序2C,工序2A,合格？,结束,返工,Yes,No,现金订购流程,分支机构关闭,交 易,第二天的 现金要求,现金过剩,现金准备,交 易,现金打包,现金交付到地区分支机构,流程图是一种通过显示构成过程的步骤、事件和操作 (按时间顺序) ，以简单、直观的方式定义过程的工具。 在DMAIC改

3、进项目中，流程图用于加深对过程的理解、设立项目的界限、及确定需要改进的领域。,流程开始,术语,流程图 实际过程的一种图形表示。一详细流程图包括了许多 对过程改进有益的信息，如RTY、COPO、周期时间 和DPU。增值步骤 一个为了满足顾客需求而对产品有增值的步骤。客户 由项目的范围所定义。客户可能是最终使用者、另一 内部的组织或下一过程步骤。 输出 产品中被客户所定义成关键因素的任何东西或特性。 输入 对输出有影响的变量。,控制变量 那些容易改变并能衡量其对输出（Y）的影响的变量 或输入。 噪音变量 那些难以控制的变量或输入文件化的过程 过程的由受控文件来定义（过程规格、工作指导书、 培训书册

4、等）实际过程与隐蔽工厂 过程本身存在工厂内，包括：返工、设备选择的编号、 非文件规定的检验、“经验”等。 理想过程 你所期望的过程是：简单、高效、没有缺陷和任何不 增值的环节。,术语,流程图符号与步骤,1. 设立目标，选择图的类型。2. 确认过程的界限、客户、供应商、输入和输出。3. 收集有关过程的信息。4. 制作流程图。5. 确认流程图。,流程图符号,流程图步骤,过程的版本（至少有三种）,你认为它是,它实际是,你想要的是,应该过程,实际过程,理想过程,为什么需要流程图,详细的流程图有助于确认：,过程的输入和输出； 测量系统； 需要进行能力研究的过程； 可去除的非增值工序； 返工和修理显而易见

5、； 数据采集点和数据采集系统的差异；“隐蔽工厂”,项目范围的样本；作为后续活动渠道；为因果矩阵、失效模式及效果分析和控制计划提供输入。,过程指定同时又可提供：,发挥项目团队力量（头脑风暴） 通过实现验证、访谈和评审现有流程图和标准 越早运用流程图越好 流程图 阐明小组应关注的区域 防止小组活动超出课题范围 开始和结束必为可测量 如果可能让相关的作业人员随时看到流程图和放大副本 欢迎提出修改、建议和措施,做流程图注意点,服务业流程图,服务业流程比制造业流程更隐蔽；服务业流程流程图把“隐蔽”工序转化为“可视”的 工序；,流程图对服务业流程特别有用，因为：,流程图步骤,1.确定过程开始和结束点；2.

6、头脑风暴法列出工序清单；3.实地验证和访谈；4.注释贴上列出关键工序；,5.讨论、回顾和修改；6.再次实地验证和访谈；7.注释贴上添加检查、返 工、修理和报废步骤；8.“现状”流程图获得一致意见,流程图工具：页纸和标记；注释贴；软件应用程序。,保持简单化！,在此阶段“现状”流程图应是“高层简略图”，但应 包括所有为改善活动提供资料的基本步骤；理想地，显示5到10个步骤；以后增加更详细解释。,步骤1：开始和结束点,回顾问题陈述；描述过程引起的问题；讨论可测量的开始和结束点；达成共识并记录。,例：“客户为图纸修改要等太长时间” 过程：图纸修订过程。,问：1）开始点可能是什么？2）结束点可能是什么？

7、,1）开始：客户要求填 写图纸修改申请表2）结束：CAD文件交 付给客户。,步骤2：头脑风暴,写下并展示开始点和结 束点； 小组头脑风暴讨论与开 始点和结束点之间的过 程步骤。,开始： 客户要求填写图纸修改申请表。问：开始点和结束点之间可能的工序是什么？结束：CAD文件交付给客户。,过程步骤,开始： 客户要求填写图纸修改申请表。下一步： 画出改变的图纸； 评估改变效果； 决定需要修改哪些图纸； 修改相关图纸 结束： CAD文件交付给客户。,步骤3：首次实地验证和访谈,小组实地验证现有过程；观察怎样完成工作；同大家沟通（访谈）；做笔记；着眼于过程步骤。,步骤4：注释贴,将过程步骤写在注释贴上；在

8、墙上陈列注释贴；现在挂上所有的注释贴,修改图纸,确定规格,小组会议,定位CAD、文件,评估效果,印制副本,制定文件包,制作草图,呈交客户,步骤5：讨论、回顾、修改,讨论、回顾和修改注释贴的流程图；对过程步骤取得一致意见；对修改步骤取得一致意见；仅保留重要过程步骤,对重要的过程步骤：为改善提供足够信息；有可测量的输出；可能产生的缺陷（CTQ、CTC、CTD）；有明确的开始和结束。,步骤5：讨论、回顾、修改,右边显示的流程图 哪些步骤可能是重 要的？,修改图纸,确定规格,小组会议,定位CAD、文件,评估效果,印制副本,制定文件包,制作草图,呈交客户,步骤6：第2次实地验证和访谈,再次验证过程；查找

9、遗漏的步骤；查找检查、返工、修理和报废；做笔记。,步骤7：增加改变项,增加注释贴；增加检查；增加返工和修理；增加报废；陈列所有的注释贴。,修改图纸,通知销售,评估效果,制定文件包,制作草图,呈交客户,客户要求修改,图纸确认,客户收到CAD文件,效果确认,No,Yes,Yes,No,步骤8：“现状”流程图,修改图纸,通知销售,评估效果,制定文件包,制作草图,呈交客户,客户要求修改,图纸确认,客户收到CAD文件,效果确认,No,Yes,Yes,No,小组对“现状”过 程图达成共识；流程图必须包括所 有重要步骤；为便于快速理解的 不要太详细。,步骤8：“现状”流程图,何时收集数据绘制流程图期间， 识

10、别数据收集点， 但不要收集数据；“现状”图建立 以后，策划少数 重要输出的数据 收集。,绘制规程图期间收集 数据往往导致收集的 错误数据。数据收集必须有计划 和聚焦客户关键的高 优先权项目。,注意,（见“策划收集数据”部分）,流程图分析,识别：过程产物；过程输出；“增值”和“非增值”步骤；关键过程的输入 & 输出；中间测量（也就是关键的工序Xs)明确每一步的浪费类型。,流程图分析,修改图纸,通知销售,评估效果,制定文件包,制作草图,呈交客户,客户要求修改,图纸确认,客户收到CAD文件,效果确认,No,Yes,Yes,No,NVA,NVA,NVA,目标：每一步骤必须增加价值。通过删除不增值步骤简

11、化过程=减少工作劳力，缩短周期，和减少缺陷发生和返工机会。,学习如何识别浪费,1.纠正的浪费（返工）；2.等待的浪费；3.库存浪费；4.超额生产的浪费；5.搬运的浪费；6.动作的浪费；7.过度加工的浪费。,列出典型的浪费,纠正（返工） 等待； 库存； 超额生产过剩； 搬运； 动作； 过度加工。 ,修改图纸,通知销售,评估效果,制定文件包,制作草图,呈交客户,客户要求修改,图纸确认,客户收到CAD文件,效果确认,No,Yes,Yes,No,NVA,NVA,NVA,“现状”流程图,它是过程的基线条件；它是你改善的开始；它是六西格玛突破的机会。,“应该”流程图,在改善阶段，一旦解决方案已经确定。 建

12、立新的流程图新的流程图显示改善的工作流程是。 更精简的步骤； 更少非增值活动。,新的流程图显示“Should Be”过程，一旦所有解决方案执行，那是“Will Be”.,NOTE,“理想”流程图,最终目标是完全没有非增值工序,流程图 Example,Measure,GUANGDONG MEIZHI COMPRESSOR LIMITED,部品投入,主轴承预紧,Amax测量,气缸调芯,间隙检查,轴承调芯,INPUT,OUTPUT,1、防碰胶2、工作面清洁度,1、气缸U面打痕2、异物入,1、防碰胶2、基准面清洁度3、手套,1、曲轴外径打痕2、异物,1、测定子2、防碰胶3、放零件手法4、手套,1、气缸

13、U面打痕2、气缸内径刮伤3、气缸棱线打痕4、异物入,手套,异物进入气缸,1、泵体放置手法2、五轴拧紧方式,壳体热套,泵体安装,下壳体安装,转子热套,输送盘胶粒脱,异物入,铜头脏,INPUT,OUTPUT,1、泵体调芯NG2、间隙变化/扭矩,扭矩全检,中间检查,上壳体安装,压缩机,异物入,修理台5S,异物入,练习1-流程图,1.参照“Workbook” ；2.分成小组；3.选一个项目,进行充分讨论；4.绘制流程图。,Cause and Effect Analysis因果分析,学习目的,1. 原因和结果之间的关系2. 什么是根本原因控制的跨度和可影响的范围4. 头脑风暴方法 （Brainstorm

14、ing Techniques）5. 因果分析的两种工具： 鱼骨图（Fishbone Diagrams） 因果矩阵（Cause and Effect Matrix）,如何有效地实施过程改善,关键过程输出变量Key Process Output Variables,PROCESS,确定输入和输出特性，好让：,关键过程输入变量Key Process INPUT Variables,KPIV,KPIV,KPIV,KPOV,KPOV,你的努力和资源给一个更好的焦点解决那些可令现有过程绩效作改善的过程问题,缺陷的定义,6 SIGMA 方法是以系统的突破性解决方案减少影响客户满意的不符合项,由于6 SIGM

15、A 主要目标是解决不合格项，因此每个改善项目必须明确定义可以减少的不符合项,缺陷：活动不符合标准的要求错误：特性不能符合标准的要求故障：特性不能达到标准的要求,不符合项有三种分类,两种最常用的因果分析工具,鱼骨图：用于思考和以图像展示一个主要结果及其成因的关系因果矩阵： 显示输入（X）与输出（Y）之间直接关系的表格图,什么是因果图?,又称石川图或鱼骨图,用于识别、展示、检查任何事情的可能原因的非常有用的图形工具,使团队注意力放在问题的关键领域上,它展示整个团队的集体智慧,它使大家对问题的原因看法一致它提供对解决方案的依据它使团队注意力放在问题原因（Xs）而非症候上,“鱼骨”因果图（ Fishb

16、one Diagram ）,可能原因的主分类画在箭头的分支处。每一个分支的所有可能原因则加在分支上,问题点,根本原因,子原因,Causes原因,Effect结果,C=Control Factor 受控因素 NNoise Factor 噪声因素,Manpower人员,Environment环境,Materials材料,Machinery机器,Methods方法,Measurement测量,N,C,N,C,N,C,N,C,N,C,“鱼骨”因果图（ Fishbone Diagram ）,优点,协助组织和将原因分开,提供一个框架作头脑风暴术,全员参与,可能非常复杂,消耗时间,原因不会以任何次序排列,缺

17、点,因果分析基于我们可以识别不希望出现的情况 ，并一直追踪到根本的原因。,我们到底是否真的找到了根本原因？,结果的原因是另一个原因的结果，如此类推，我们怎么知道何时结束？,根本原因是因果链最底部的原因，这是我们有能力解决的原因。,根本原因是我们能够改变或破解的最底层原因,在我们的能力范围内可单方面控制、影响或改变的原因,一旦定义了问题，就连续问“为什么”，直到挖掘到根本原因,挖掘根本原因,如果问题有多个潜在的原因，必须对每个原因进行分析,确定哪些原因在控制范围内或影响范围内,5W例：,People 人员,Policies 方针,Procedures 程序,Place 地点,Measuremen

18、t 测量,Environment 环境,Man 人,Machine 机,Materials 物,Methods 法,Measurement 测,Environment 环境,生产过程中的因子类型5M1E,管理过程中的因子类型4P&M&E,“鱼骨”因果图因子类型,鱼骨图 Example,班组长影响生产,物料,人,环境,方法,本位主义严重,沟通不畅协调不力,知识（产品）不足,执行力不强,接受能力,员工,工艺师,安排不合理,对员工无监督,跟踪不到位,无鼓舞士气,时间安排不合理,处理突发事件的能力差,目标、计划不明确,信息不足,对工艺标准不了解、不明确,忙于追物料,信息传达慢,缺少培训,态度,区长,无

19、足够时间了解生产状况,鱼骨图 Example,因果矩阵（Cause & Effects Matrix ）,使用流程图作为主要的输入，以数字化的等级将与客户的X和Y作出联系和排序,根据对客户的重要性给Y打分,根据与输出的关系给X打分,结果：将X放于柏拉图上，可用作关键过程输入变量（KPIV）评估的起始点,对X,Y进行排序，给每对变量（X,Y）赋重要度,团队建立Yf(X)的第一次尝试,方法,在表格上部列出输出变量Y。这些输出是团队/客户认定是重要的。可能是在流程图中确定的Y的子集,用任意标度排列出每个输出（可能是110）。最重要的输出得分最高。,确定影响Y的所有潜在的输入或原因（X），列出在矩阵的

20、左边,在矩阵的边界内用数字（关联度）列出每个X对每个Y的影响,用每列的总计分析和排列在初步实施FMEA时的关注点,1、列出主要输出值（依据顾客要求）,2、据对顾客的重要性来确定各输出的重要性权数,3、列出所有流程步骤及相应输入、流程指标,4、确定输入与输出间的关系系数：关系系数通常采用0、1、3、9 0无相关；1输入对输出只有轻微影响 3输入对输出有一定影响；9输入对输出有直接显著的影响,5、将关系系数与权重乘积相加，并排出优先顺序,C&E矩阵填写步骤概要,例1：咖啡厅C & E矩阵,一个黑带欲改善一间咖啡厅的客户满意度项目小组制定了流程图，并准备填写因果矩阵以识别对客户满意度有重大影响的过程

21、输入,我们的焦点将集中在对客户满意度有重大影响的过程步骤,在此案例中我们只讨论3个关键输出，但我们也可以探讨客户满意度的其他方面,我们可以考虑服务速度、友善程度、准确程度等,咖啡厅流程图,Clean Carafe,Fill Carafew/ Water,Turn Makeron,Say Thank You,CompleteTransaction,OfferCream& Sugar,Pour CoffeeInto Cup,ReceiveCoffee Order,Pour water intoMaker,Place Filter inMaker,Put Coffee inFilter,Select

22、 TemperatureSetting,Inputs,Hot waterSoapScrubber,Clean carafeCold WaterMeasuring Mark,Full Carafe,Filter,Maker w/FilterFresh CoffeeDosing Scoop,Cleaned CarafeDirty WaterWet Scrubber,Maker w/Filter& Coffee,Brewing Coffee,Full Carafe,Filled MakerEmpty Carafe,Maker w/Filter,Maker w/Filter& Coffee,Opera

23、ting MakerHeatBrewed Coffee,Hot Coffee,CustomerOrderSize Specification,Complete OrderHot CoffeeCup,Filed CupCustomerCreamSugarAmount Desired,Complete OrderMoney,Coffee Delivery,Complete Order,Filed Cup,Customer ReplyAmount SpecifiedComplete Order,Make changeTemperatureTasteStrength,SmileHappy Custom

24、er,Outputs,Inputs,Outputs,例子：咖啡厅,过程输出,重要度评分，高分数代表该输出对客户更加重要,过程步骤,过程步骤相关性评分，高分数代表相关性较高,咖啡厅案例结论,如图显示：有4个过程步骤的输入对过程输出影响最大,注水入咖啡瓶,将咖啡放入过滤袋,送上糖和奶,选择温度设定,我们将进一步用以上4个过程步骤的输入填写另一个因果矩阵。,得分高的过程输入将用失效模式与效果分析（FMEA）作进一步评估。,1、列出主要输出值（依据顾客要求）,2、据对顾客的重要性来确定各输出的重要性权数,3、列出所有流程步骤及相应输入、流程指标,4、确定输入与输出间的关系系数：关系系数通常采用0、1、

25、3、9 0无相关；1输入对输出只有轻微影响 3输入对输出有一定影响；9输入对输出有直接显著的影响,5、将关系系数与权重乘积相加，并排出优先顺序,例2：钢材轧制过程C&E矩阵,结论,我们从32个输入因子中进行降序排列,按2/8法则从中筛选出了14个影响顾客不良的输入因子,下一步将对该14个重要的输入因子再进行FMEA,进一步找出最关键的输入因子.,Measure,例子：开发任务书不良,因果矩阵图为流程图的后续作业，其主要用途： 1、以流程图为主要依据，使输入与输出（顾客要求）相关联 2、依据输出对顾客的重要性来评价（打分）输出 3、依据输入对输出的影响程度来评价（打分）输入 4、定性找出关键Yi

26、、Xi （有一定量的评价）,因果矩阵图实施步骤： 1、从流程图确认输出（关联顾客需求）； 2、依据顾客对输出的重视程度确定权重（1至10等级，权重大对应重视程度高）； 3、从流程图确定流程步骤及其输入； 4、评估输入与输出间的相关系数（取值0至10，分值高对应相关系数强）； 5、将输入与输出间的相关系数与相应输出权重之乘积相加。,C&E矩阵小结,FMEA（失效模式及后果分析）,Failure Mode and Effect Analysis,学习目的： 掌握FMEA的概念和运用时机发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施。,所有可能出错的地方都将会出错！

27、,FMEA：,什么是 FMEA ？,默菲定律：,FMEA 是先期质量策划中评价潜在失效模式及其起因的一种工具依照其发生在失效的风险优先排列，并采取行动排除或降低其发生的方法为未来使用和持续改进提供文件化的预防经验/方法FMEA自身并不是问题的解决者， 它通常与其它问题解决的工具联合使用，“FMEA提出问题解决的时机并不是解决问题” 将问题扼杀在摇篮之中。,失效,在規定条件下, (环境、操作、时间)不能完成既定功能。,在規定条件下, 产品参数值不能维持在規定的上下限之间,产品在工作范围內, 导致零组件的破裂、断裂、卡死、損坏現象,失效的定义,FMEA 的起源,FMECA（Failure Mode

28、 Effects and Criticality Analysis）1950s 起源于宇航和美国军方对关注的问题加以分类和排列将评定结果作为预防的目标坚持安全的观点,FMEA (Failure Mode Effects Analysis)1960s-70s第一次被注意和使用在工程可靠性多个小组准备对产品/过程潜在失效模式和产品性能影响的文件化体系评定产品或过程潜在失效模式的文件，采取相应措施来消除或降低潜在失效的影响,系统SFMEA,设计DFMEA,过程PFMEA,部件子系统主系统,注意：将系统的失效模式降为最小,部件子系统主系统,注意：将设计的失效模式降为最小,作用：是用来在早期构思设计阶段

29、分析系统与子系统,人机料法环测,机器,工具工作站生产线操作者培训过程测量,注意：将全过程的失效模式降为最小,典型的FMEAs,作用：是用来在生产发布前分析研究产品,作用：是用来分析制造、装配和管理过程,DFMEA 开始早于过程，完成时间在早期的图样完成但任何工具的制造开始之前,PFMEA 开始于基本的操作方法讨论完成时，完成时间早于生产计划制定和生产批准之前,FMEA 的时间顺序,改进产品的质量、可靠性与安全 提升企业的形象和竞争力 降低成本 减少浪费 降低保证成本 书面规定并跟踪减少风险所需的措施,FMEA 的益处,主要作用预防！,目的：识别关健特性和重要特性。聚焦于产品和过程问题的消除，防

30、止问题再次发生。评估潜在的设计和工序不足。减少产品开发时间和成本。,FMEA 的特点和目的,主要目的：筛选着重点！,特点：FMEA开始于一个过程所有功能的定义（功能驱动）FMEA必须由小组进行，以确保其有效（团队力量）,决定前召开小组会议决定谁将参加预先准备议题主张进行会议笔记或记录建立基本准则遵守事先的议程评价会议不允许中断,FMEA 小组的守则,控制方向和焦点建立自身的统一性负责并使用测量方法有全体的支持是横向多功能小组,成功的FMEA 小组,头脑风暴是一种技法，可以激发小组成员产生大量的有创意的点子。 由纽约广告代理的老板Alex F Osborn在1930年发明，其前提是在一般的讨论中

31、，人们害怕别人批评而约束自己，因此而不能产生有创意的点子。 脑力风暴包括创造一种氛围，让人们感到无拘无束，此时人们可能提出在平时认为不太可能提出的解决方案，但往往收到意想不到的效果。,头脑风暴 Brainstorming,4个原则（会议前向成员解释）暂缓下结论 不要批评其他人的观点，更不要嘲笑人或其观点自由 鼓励参与者梦想或遐想，鼓励大胆及愚蠢的建议，但不提议无任何建议或离座闲逛数量 要求大量的建议交叉培养 鼓励一个小组的建议被其他小组的成员扩展或开发，将所有人的建议写在题板上以便被全部人都能够看到，同时编号。但建议减少或小组成员感到空洞时，千万不要说丧气话,头脑 风暴 四大原则,在筹备样件期

32、间开始设计工程师-通常的小组领导检验工程师可靠性工程师制造工程师最终服务工程师项目经理质量工程师顾客联系人其他：销售、开发、过程、QA/QC等,小组成员,设计FMEA,过程工程师-通常的小组领导生产操作者工艺工程师设计工程师可靠性工程师加工工程师维修工程师项目经理质量工程师其他：销售、供应商、QA/QC等,过程FMEA,注意DFMEA与PFMEA概念混淆,风险顺序度数 RPN,RPN = ( S ) x ( O ) x ( D )S=Severity 严重度 -后果到底有多糟？O=Likelihood of Occurrence 频度 -经常发生吗？D=Likelihood of Detect

33、ion 探测度 -发现得了吗？控制程度如何?,DFMEA,PFMEA,来自经验和数据,来自预测,设计过程,起因,后果,控制,失效模式,频度,严重度,探测度,RPN 流程,功能、特征或要求,会有什么问题无功能部分功能功能过强功能降级功能间歇非预期功能,有多糟糕,起因是什么,后果是什么,发生频率如何,怎样预防和探测,该方法在探测时有多好,能做些什么设计更改过程更改特殊控制采用新程序或指南的更改,跟踪评审确认控制计划,FMEA的顺序,DFMEA 简介,由“设计主管工程师小组”采用的一种分析技术 以其最严密的形式总結了设计一个零部件、子系统或系统时，工程师小组的设计思想 在最大范围內保证已充份的考虑到

34、并指明潜在失效模式及与其相关的后果起因机理 在任何设计过程中正常经历的思维过程是一致的，并使之规范化,DFMEA的目的,评价对制造、装配、服务、回收要求所作的最初设计 提高在设计/开发过程中已考虑潜在失效模式及其对系统和产品运行影响的可能性（概率） 根据潜在失效模式对“顾客”的影响，对其进行排序列表，进而建立一套改进设计和开发试验的优先控制系统为全面和有效的设计、开发和策划，提供更多的信息为客观评价设计、包括功能要求及设计方案提供帮助 为推荐和跟踪降低风险的措施提供一个公开的讨论形式 为将来分析研究现场情况，评价设计的更改及开发更先进的设计，提供参考,在设计概念最终形成之时或之前开始，在产品开

35、发各阶段中，当设计有变化或得到其他信息时，应及时、不断地修改最终在产品加工图样完成前全部结束,DFMEA三步曲,DFMEA在体现设计意图时，还应保证制造和装配能够实现设计意图例如：必要的拔模（斜度）要求的表面处理装配空间/工具可接近要求的钢材强度过程能力/性能,DFMEA的拓展,动态DFMEA,由“制造/装配工程师小组”采用的一种分析技术,在最大范围內保证已充份的考虑到并指明潜在失效模式及与其相关的后果起因机理,以其最严密的形式总結了开发一个过程时，工程师小组的设计思想,在任何制造策划过程中正常经历的思维过程是一致的，并使之规范化。,PFMEA简介,确定过程功能和要求确定与产品和过程相关的潜在

36、失效模式评价潜在失效对顾客产生的后果确定潜在制造或装配过程起因并确定要采用控制来降低失效产生的频度或失效条件探测度的过程变量确定过程变量以此聚焦于过程控制编织一个潜在失效模式分级表，以便建立一个考虑预防/纠正措施的优选体系记录制造或装配过程的结果,PFMEA的目的,PFMEA“顾客”的定义，通常指“最終使用者”， 也可以是随后或下游制造、装配工序，维修工序或政府法规。,PFMEA顾客的定义,列出所有失效，不一定肯定发生利用经验和头脑风暴 过程/零件怎样不满足要求无论工程规范如何，顾认为的拒收条件是什么,潜在失效模式,弯曲 毛刺 孔错位断裂 转运损坏 漏开孔脏污 变形 表面太光滑短路 开路表面粗

37、糙 开孔太深,失效模式应以规范化技术术语描述，不同于顾客察觉的现象,典型的失效模式,噪音 粗糙 费力工作不正常 异味渗漏 不能工作报废 外观不良,无法紧固 不能配合不能连接 无法安装损坏设备 危害操作者工装过度磨损,对最终使用者,对下道工序,潜在失效的后果,严重度(S),汽车行业FMEA评价标准（参考）,严重度(S),汽车行业FMEA评价标准（参考）,频度(o),汽车行业FMEA评价标准（参考）,A:防错 B:量具 C:人工检查,探测度(D),汽车行业FMEA评价标准（参考）,探测度,汽车行业FMEA评价标准（参考）,我们按2/8法则从中筛选出了7个影响顾客不良的输入因子,下一步将对该8个重要

38、的输入因子再进行FMEA分析,进一步找出最关键的输入因子.,结论,Measure,例子：,例子： 二次FMEA,Measure,七种基本图形 1、X/Y图2、柏拉图3、时间序列图4、控制图5、箱图6、点图7、直方图,要理解数据，很重要的部分就是用图形展示数据。,1、X/Y图：表示两个因素之间的简单关系,2柏拉图、原理就是2/8原则阐明20的原因产生80的问题,3、时间序列图：观察特定时间内的数据变化趋势,4、箱图：用来分析种植和四分值关系,基本图形X/Y图、柏拉图、时间序列图、箱图,5、控制图：探测和监控过程的变异,基本图形控制图、控制图、直方图,6、点分布图：用于小样本量（N10）数据分析,

39、1File Open worksheet PIPE.MTW 2 Graph Dotplot,1File Open worksheet CAMSHAFT.MTW2Stat Control Charts Variables Charts for Subgroups Xbar-R.,7、直方图：可以分析不同数据值出现的频率,数据的中心值以及数据的分布形状。,S 标准W 工件(如,零件)I 仪器P 人/程序E 环境,Measurement Systems Analysis,测量系统分析,计数型MSA,计量型MSA,您的数据怎么样？ 六个西格玛方法建立在这样一种思想上：基于数据的决策。用于决策过程的数据

40、必须是可靠的。基于不可靠数据的决策与无数据支持的决策没有什么差别。,测量是任何六个西格玛项目的基础,您的测量系统是否好得足以让您放心收集数据？Gage R&R 分析给您答案。,测量系统的意义,-与进行测量有关的任何东西：人、测量工具、材料、方法和环境。,“测量系统”概念,将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误差的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测量过程。,S 标准W 工件(如,零件)I 仪器P 人/程序E 环境, 可用函数关系表示测量过程输入与输出间的关系：y=f(X1,X2.Xn) Y:测量结果 X：输入测量对象,测量设备,人员,环境等,“测量系统”概念,任何观测数据的误差，都是部件

41、的实际误差和测量系统误差的总和。,测量系统引起的误差,观察值总误差,部件差异引起的误差,2总值 = 2产品 + 2测量,测量系统误差的来源,总误差,被测量对象误差,测量系统误差,测量仪器误差,测量人员误差,准确性,线性,稳定性,重复性,测量人员误差,测量人员和被测量对象交互误差,散布源,总过程变差,过程变差,测量系统变差,LSL,USL,测量系统分析的目的：确认总误差，测量系统中的测量人员误差和测量仪器的大小，并对测量系统的适用性作出判断。,2总值 = 2产品 + 2测量,测量系统的作用,测量系统分析（Gage R&R 分析）是用来分析测量系统的方法，目的是确定测量某种东西时出现的波动(误差)

42、的大小和类型。 测量系统分析（Gage R&R 分析）将提供以下与您的数据有关的信息：,测量误差是否很小，相对产品规范或过程误差来说是否可以接受。如果测量误差不可接受，从何处着手来改进测量系统使您能够对数据的“质量”充满信心测量仪器是否具有足够的分辨率,测量系统分析方法,根据测量对象的性质，测量系统分析有两种形式：1.Attributes计数值/定性值（离散数据） 数据不能以连续的标尺描述 通过/不通过，好/坏采用计数型测量系统分析2.Variables计量值/定量值（连续数据） 数据可以用连续的标尺来描述采用计量型测量系统分析,注意：1、一看到数据，就要确认测量数据类型2、计数值和计量值必须

43、用不同的方法处理,方差分析法 可以识别部品、人员、测量仪器的误差可以识别人员和部品交互作用影响2. 平均值和极差分析法：可以识别部品、人员、测量仪器的误差不可以识别人员和部品交互作用影响3. 部品内偏差分析方法可以用于特殊形状部品(如圆形)的测量系统分析可以识别测量人员、测量仪器、被测部品的误差此法计算繁琐4. 简略法可以识别测量系统总误差无法区分测量人员误差和测量仪器误差5. 即时法可以确定自动测量系统的重复性误差不提供人员影响数据,测量系统分析方法,确认测量数据类型 确定误差来源 选择样本 收集数据 分析数据,测量系统分析步骤,1、确认测量数据类别 根据数据性质，可 其分为： 计数型数据

44、计量型数据2、确定误差来源对于自动测定系统，误差来源为：部品本身误差和测量仪器误差。对于普通测定系统，误差来源为：测量 人员、测量仪器和部品。对于目视检查，误差来源为：检查人员和部品。3、选择样本 计量型数据的样本选择 在选择计量型样本时，需使所选样本代表整个过程范围。 计数型数据的样本选择 在选择计数型样本时，需同时选择部分规格内和规格外的样本，并 选择部分接近界限的样本,4、收集数据收集数据即对选定的样本进行测量的选择 在测量前确认以下事项： 确认测量仪器经过校准，以保证其准确性和线性在规定范围。确保使用足够的分辨率的仪器进行测量。如被测量对象的规格 范围为0.01mm,则需选用分辨率为0

45、.001mm的测量仪器进行测量 测量时注意事项： 每个测量人员以附机顺序测量各样本，以保证在测量时不相互参照他人或自己以前的测量结果。记录所有原始测量数据5、对测量数据进行分析 完成测量后，最后一步是对测量数据进行分析处理，后续将对不同 的测量系统分析方法作以下介绍。,测量系统分析步骤,测量系统的波动,测量系统的波动主要是由于量具和检验员的变化引起的。为了考察量具和检验员的波动程度，常常要选用一些零件或产品让检验员使用量具去测量。因此零件同本身的变异对测量结果也有影响，帮还要考察零件间波动；如果测量系统的波动来源主要是零件间的变异，则测量系统状况良好。反之，测量系统的波动主要是由于量具和检验员

46、的变异引起的，则测量系统状况不良；Gauge R&R主要分析各种波动在测量系统总波动中的百分比，从而判别测量系统的状况。,一、准确度和精密度,假定材料的硬度的“真值”是5.0,测量系统分析基本术语,a、精密度高、准确性低b、精密度高、准确性高c、精密度低、准确性高d、精密度低、准确性差,方法1得到的读数为：3.8，4.4，4.2，4.0 方法2得到的读数为：6.5，4.0，3.2，6.3 哪种方法更准确？ 哪种方法更精密？ 你倾向哪种方法？为什么？,系统可测量的小数部分的位数，测量的增量至少要达到产品或过程规格宽度的十分之一,二、分辨率（Resolution）,应该使用哪一把尺测量具有上述分布

47、的过程？,测量系统分析基本术语,差的分辨率,好的分辨率,三、线性度（Linearity）,测量仪器准确度或精密度在仪器量程内的变异。,四、相关性（Correlation）,对两变量之间的线性关系的测量,测量系统分析基本术语,五、重复性（Repeatability）,由同一个测量系统，多次重复测量同一零件的同一特性时，所获得的测量值的变异称为量具的重复性，或称为测量系统的重复性，简称为重复性；一个好的测量系统应具有很好的重复性，也就是它的重复测量值的变异是很小的；,重复性,第一次测量,第二次测量,测量系统分析基本术语,重复性：测量装置的固有变异对同样的变量在相似条件重复测量时的变异 同一检验员、

48、同一设置、同一量具、相同的环境条件、短期用重复测量的分布的平均标准差来估计,五、重复性（Repeatability）,测量系统分析基本术语,真值,平均值,好的重复性,2总 = 2产品 + 2重复性+ 2再现性,由不同测量系统测量同一零件的同一特性所得重复测量的均值的变异，称为量具的再现性，或称为测量系统的再现性，简称再现性。,六、再现性（Reproducibility）,再现性,测量系统B,测量系统B,测量系统分析基本术语,2总 = 2产品 + 2重复性+ 2再现性,不同条件下同一测量时的变异 不同的操作人员、不同的设置、不同的量具、不同的环境条件、长期测量变异用不同测量条件下的测量平均值的标

49、准差来估计,六、再现性（Reproducibility）,测量系统分析基本术语,七、稳定性（Stability）,测量系统分析基本术语,稳定性：随着时间而产生变异的程度 测量的分布保持不变，均值和标准差皆可预测 无漂移、突变、周期性循环等 用趋势图评价 通过定期校准和重复性与再现性分析加以控制,精密度-公差比例表示测量误差所占公差的百分比5.15 meas代表99%的测量最佳状况：10% 勉强可接受：30%包含重复性和再现性,公差=规格上限规格下限,八、 P/T比例,一般用百分比表示,应用,P/T比例是对测量系统精密度最常用的估计它评估测量系统针对相关产品规格的测量效果适当的P/T比例极大依赖

50、于过程能力,%P/TV,表示由于测量系统的误差占所有变异的百分比%P/TV：最佳状况：10% 可接受：30%,九、 %P/TV,一般以百分比表示,P/TV,%P/TV是6Sigma分析的最好测量估计测量系统对整体过程变异的表现%P/TV是实施过程改善分析的最好估计。所挑选的样本必须涵盖整个过程范围。,应用,十、 明显分类数,明显分类数（差别类数目）：指的是测量系统可以识别出的过程数据中的非重叠组的数目。,Gage R R评价标准(计量型),一致性百分比评价标准(计数型),测量系统指标判断准则,测量系统判断准则,计数型测量系分析离散数据Gage R&R,计数术语,计数型数据 可用作记录或分析的定