SIGMA品质管理方法.ppt
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1、1、進料管制 2、成品管制 3、製程管制 4、設計管制,A QFD B 專案計劃,執行與管制 C FMEA D MAIC,SPC E DOE,田口,參數設計 F QIT,CFT,6品質管理方法,CHAMPION強式領導,負成敗之責。MASTER BLACK BELT專業知識,提供技術支援 能以文字和統計來溝通。BLACK BELT通過嚴格評鑑(負責訓練、綠帶和監督)。GREEN BELT幾乎與黑帶相似技巧,但不及黑帶深度 知能。TEAM MEMBER對技術有基本認識。,改 變 帶 頭 人,6之MAIC分析方法,步驟1234567891011121314,階 段MEASUREMENT量測(實際問
2、題)ANALYSIS分析(統計問題)IMPROVEMENT改善(統計解決)CONTROL管制(實質解決),關 鍵 步 驟 選擇製程產品特性(了解顧客需求)流程圖建立量測每個不良機會率(DPU)檢測每次機會發生不良(DPMO)為其特性建立衡量標準(找出關鍵變數)選擇量測工具了解工具之能力決定其SHORT&LONG TERM製程能力確認每個步驟關鍵變異原因進行試驗以確定其影響為所有變異建立最佳運作參數為所有變異執行適切管制(用SPC來控管)每當製程操作一段期間後需確定其製程能力時常鑑控產品製程特性,(用DOE去找關鍵變數之操作視窗),分析工具SPC不良收集表 SPC柏拉圖直方圖Cp分析魚骨圖DOE
3、TM與實驗計劃管制圖SPC,-6-5-4-3-2-1+1+2+3 4 5 6,+,-,製造品質,設計品質,6-PPM品質計劃,6-PPM品質目標,一、6品質趨勢,(A)品質要求趨勢與優勢(B)製程3與6製程理念(B-1)以良品率說明3和6品質要求(B-2)平均值偏離目標1時(3與6良品率比較說明,3品質水準不夠)(B-3)6品質水準含意(B-4)為何要挑戰6品質?(C)顧客對產品滿意需求,二、認識 Cp&Cpk 品質指數,(A)終極產品特質(B)符合變異需求之產品/流程特性(C)常態分配機率(D)製程能力(E)認識DPU,三、6-PPM品質規劃,(A)TQM體制建立(B)6-PPM品質策略規劃
4、(C)6-PPM品質架構(以ISO9001為基礎和TQM架構下推展),四、1998年品質計劃,(4-1)品質目標及達成狀況(4-2)品質方針展開(4-3)品質目標值說明(4-4)達成目標策略(4-5)策略規劃說明,五、INTERNAL BENCHMARKING PROGRAM,(A)設計品質 競爭基準(B)製造品質 競爭基準(C)產品品質 競爭基準(D)品質績效 競爭基準,(D)中長期品質目標訂定(E)達成6品質步驟規劃(F)各部門計劃執行規劃(G)全面品質保證系統,一、6品質趨勢,品質需求 YR.PPM Cp Cpk,3.0 1930-1970 66,830 1.00 0.503.5 197
5、0-1980 22,750 1.17 0.674.0 1980-1990 6,200 1.33 0.834.5 1990-1995 1,350 1.50 1.005.0 1995-1997 223 1.67 1.175.5 1997-1998 31.8 1.83 1.336.0 1998-2000 3.4 2.0 1.50,6-PPM 品質保證為3.4PPM,幾乎全良品,在競爭策略理念下,其產品品質就佔有極強品質競爭優勢。6-PPM表示方法:6-代表品質出廠水準(1、2、6)愈高愈好。PPM-代表品質出廠水準,保證其產品不會超過幾個PPM。Cpk-表示品質水準之高低、好壞(一切計量,計數值之品
6、質 數據皆可換算為Cpk值),(A)品質要求趨勢與優勢,(B)製程3與6製程理念,規格寬度 4(美國)製程潛力=Cp=1.33(有缺點發生)製程能力 3,規格寬度 6(日本)製程潛力=Cp=2(無缺點)DFM設計 製程能力 3,(B-1)以良品率說明3和6品質要求:,3 6 製程或PARTS 良 率 PPM 良 率 PPM 1 99.73%2,700 99.9999998%0.002 10 97.33%26,700 99.999998%0.02 90 78.4%21,600 99.999982%0.18,3與6良品率比較,(B-2)平均值偏離目標1時,3 6 製程PARTS 良 率 PPM 良
7、 率 PPM 1 97.72%2,280 99.9999713%0.287 10 79.4%225,974 99.999713%2.87 90 12.55%874,500 99.9974%26,管制界限是以 u 3來訂制,因此,在常態分配下,3品質特性值99.73會落在3,此時不良品頂多是0.27%而已。如此水準夠嗎?NO!CERTAINLY NOT!因為每種產品均由許多零件和許多製程而完成;如上圖顯示:1個零件在3水準時 良品率便有 99.73%而 10個零件在3水準時 良品率只有 97.3%而 90個零件在3水準時 良品率僅有 78.4%而已要是零件品質特性之平均值偏一個,則含90個零件之
8、良品率就會降到12.55%因此,每一個零件或每一個製程祇達到3品質水準是不夠的。,(3和6良品率比較),(B-3)6品質水準含義,若製程穩定,生產製品品質特性值標準差相當小,而小到平均值上下6會落在規格內,如此則產品品質會達到什麼程度?(如上圖所示)1個零件、6品質水準良品率=99.9999998%0.002PPM 即使90個零件 亦 有 良 品 率=99.999982%0.18 PPM要是平均值偏離標準一個,在90個零件產品中在6品質水準下,其良品率仍有 99.9973%;27 PPM 由此可知,製程能達到6水準,不但不良率幾乎少到接近0,而平均值即使稍偏 移目標值時,其影響亦微不足道。6品
9、質水準,是通往世界品質(BEST IN CLASS)之路,一旦達到此水準,不但 客戶承認品質和服務卓越,更贏得客戶完全滿意。,(B-4)為何要挑戰6品質?,1.6品質水準為2000年品質趨勢。圖一2.顧客對產品滿意要求,顧客有權期望:a.產品完全沒有故障。b.依承諾準時出貨。c.高可靠度,沒有隱伏性故障。d.維護與服務減至最少。3.MOTOROLA導入6-PPM計劃,不但品質擠身WORLD CLASS之林,瀕臨崩潰企業亦得以此起死回生。4.6品質不但是品質量度亦是企業標竿,而更是使顧客完全滿意法寶。一旦導入,其 DRIVING FORCE 無窮驅使企業訂定長期目標、達成策略、執行績效檢討、PD
10、CA循環作持續改善、不達到目標誓不終止。5.6品質水準,幾乎全良品,實為當今品質競爭優勢所在。,(C)顧客對產品滿意需求:(如何留住顧客?),1.產品完全沒有故障。2.依承諾準時出貨。3.沒有隱伏性故障,可靠度高。4.退修與服務減至最少。1.產品故障與生產過程總不良數成正比。2.每台CYCLE TIME與總不良數成正比。3.隱伏性不良與製程總不良成正比。4.DFM設計與維修和服務成反比。1.減少 DPU 減少總不良數 減少產品故障率。2.減少 DPU 減少總不良數 減少每台CYCLE TIME。3.提升可靠度減少總不良數 減少隱伏性故障。4.DFM 減少總不良數 減少維修與服務。,(1)認知方
11、面 顧客有權期望(2)相關影響方面DFM與生產總不良數(3)經由製程改進達成顧客滿意方面減少DPU,1.顧客滿意是每位員工責任,亦是公司賴以存活關鍵2.不良發生是產品和零件變異遠離目標值,致使其無法執行要求 功能所造成。3.顧客有權要求“OTD”、“ZD”、“可靠度”、零維修和服務。4.一個完美電子產品,須具優越設計寬放,能生產全良品,和在 設計範圍內,操作都永不失效。5.DFM 是締造穩健產品最佳設計方法,亦是減少 CYCLE TIME 和對6品質關鍵達成所在。,1.增加顧客滿意度2.減少製造成本3.減少修護保證成本4.增加品質保證5.留住顧客,1.高維修保證費用2.高製造成本3.增加資源浪
12、費(檢查、重工)4.增加CYCLE TIME不能按時出貨5.生意喪失給競爭者,(4)減少DPU結果會導致(4)沒有DFM和高DPU效應,客戶滿意的品質槓桿,根據美國汽車工業小組的調查統計報告,客戶滿意的品質槓桿研究指出,在產品推出到市場的過程中,愈早投入品質的努力,愈能令客戶滿意,品質回收的利益亦愈大。,100:1 10:1 1:1,1:1 2,1:120,1、產 品 設 計 開 發 階 段2、製 造 工 程 開 發 階 段3、裝 配 生 產 階 段4、客 戶 服 務5、客 訴 抱 怨 處 理,1 2 3 4 5,變異-以單位來測定特性 屬性-以參考標準比較來判定其好或壞特性 Cp是穩健設計測
13、量 Cpk是被用來測量和管理設計或製造有關變異之能力和不良發生頻率,DISSATISFIESTHE CUSTOMER,SATISFIESTHE CUSTOMER,DISSATISFIESTHE CUSTOMER,二、認識 Cp&Cpk 績效指數,(A)、終極產品性質-變異(VARIABLE)和屬性(ATTRIBUTE),(B)、符合變異需求之產品/流程特性,VALUES OF A PRODUCT CHARACTERSTIC產品特性值,TARGETVALUE,MAX.RANGE OF VARIATION,MAX ALLOWABLELOWER LMIT,MAX ALLOWABLEUPPER LMI
14、T,若製程是隨機變異u,a固定,此變異使接近-常態分配,(u)MEAN(群體平均)TIGHT DISTRIBUTION(緊密分配)(很小),BROAD DISTRIBUTION(很大),變異,-3-2-1 TARGET+1+2+3,:是測量離勢或變異(變異情形通常以平均值和標準差來表示品質特性值之位置及分散情形)其值愈小愈趨中心分配,品質變異越小越穩定,亦即是平均值愈接近目標值。反之,愈大分配離中心值愈遠品質愈壞。,X-2-1,1 2 X,2-VALUE,-2,常態分配,+,-,:母群體平均數(趨中勢)(=):樣本平均數(品質特性平均值之估計值)(=):(離中趨勢)標準差(母群體)(=)S:樣
15、本標準差(品質特性之估計值)(S=),(C)、常態分配機率,設Z為常態隨機變數則 則 稱Z為標準常態隨機變數 以 代入得,a b,ZN(0,1),0,-3-2-1 1 2 3,x,x,68.26%,95.44%,99.73%,如 a=u-3 b=u+3,則 P(u-3xu+3),=P(-3 Z+3)=(1-0.00135)-P(-3Z)=(1-0.00135)-0.00135=0.9973=99.73%,例(1),*可將任意常態變數X經由 轉變成標準常態隨機變數此為常態分配標準化過程 因此經由轉換過程再配合常態面積表就可求得所有常態隨機變數之多種機率值*而Z值亦是用來表示Defects或NON
16、-CONFORMANCE部份,經此轉換便可求出和不良關係和Yield 亦然,由此可求,其機率密度函數為,設XN(u,)求3機率值,(u-3)-u(u+3)-u=P(z()a a,代入,X,Z,Z,例(2)=2.00 XN(25,2)求P(Z27.9)求P(Z27.9),25.00,0.0735,X N(,a)P(-3X+3)=P(-3Z+3)=99.73%a.製程能力指數介紹(目標值與製程平均值重疊,沒有SHIFT)Cpu(單邊UPPER Spec.Limit)CpL(單邊Lower Spec.Limit)Cp製程潛能指數(雙邊Spec.Limit),27.90,u x,(D)、製程能力:,3
17、 為99.73%良率,USL=u+4,u-4=LSL,-4,+4,TARGET,使 容許度愈大則Cp愈大愈好 使 製程穩定,減少變異亦可使Cp增大 要達成上述HIGH Cp值唯一方法就是TEAM WORK共同參與產品設計和流程設計,亦即是利用同步工程和模擬工程原理 Cpk實際製程能力指數=Min.(CPU,CPL)因此在平均值與目標值一致時Cp=Cpk,OR,(i),(ii),(iii),設計規格容許度 USL-LSLCp=製程能力 3,TARGET,(有SHIFT 1.5 分配),USL,LSL,-4,+4,(原來分配),1.5,DPU=總缺點數/總檢查數 DPU與卜氏分配(POISSON
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