第五章 测量阶段

六西格玛管理DMAIC五个阶段之测量阶段课程大纲,涵盖了测量阶段的相关定义和知识点,可以参照大纲学习

测量阶段

• 1. 过程分析及文档
  • 1.1. 过程的定义
    • 1.1.1. 一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动
  • 1.2. 过程的特征
    • 1.2.1. 将输入转化为输出
    • 1.2.2. 是一组相互关联的活动,将概念、要求转化为可交付的产品或服务
    • 1.2.3. 接收输入并增加价值,向顾客提供输出
  • 1.3. 过程分析的目的
    • 1.3.1. 对准备改善的过程达成统一的认识
    • 1.3.2. 定位产生问题或缺陷的区域
    • 1.3.3. 识别非增值步骤,加以改进
    • 1.3.4. 记录过程现状并形成文档,以便与改善后的状况进行对比
  • 1.4. 过程分析的工具
    • 1.4.1. 流程图
    • 1.4.2. 因果图
    • 1.4.3. 因果矩阵
    • 1.4.4. FMEA
    • 1.4.5. VSM
  • 1.5. 过程分析的文档
    • 1.5.1. 程序文件
    • 1.5.2. 检查单
    • 1.5.3. 照片
    • 1.5.4. 图表
    • 1.5.5. 录像
    • 1.5.6. 计算机数据库
    • 1.5.7. 交互的计算机程序
• 2. 概率与数理统计基础
  • 2.1. 随机事件:可能出现也可能不出现的事件
  • 2.2. 必然事件:一定出现的事件
  • 2.3. 不可能事件:一定不出现的事件
  • 2.4. 事件的关系与运算
    • 2.4.1. 事件的包含与相等
    • 2.4.2. 事件不相容:A事件与B事件没有共同的样本点
    • 2.4.3. 事件的并
    • 2.4.4. 事件的交
    • 2.4.5. 事件的差
    • 2.4.6. 对立事件
  • 2.5. 概率的性质和运算法则
  • 2.6. 随机变量及分布
    • 2.6.1. 连续型随机变量
    • 2.6.2. 离散型随机变量
  • 2.7. 数学期望
    • 2.7.1. 均值:表示分布的集中情况(中心位置)
    • 2.7.2. 方差:表示分布的波动情况
    • 2.7.3. 标准差:表示分布的波动情况
  • 2.8. 常用的离散分布
    • 2.8.1. 0-1分布:只有两种结果的情况,如合格/不合格
    • 2.8.2. 二项分布:不合格品数的分布,当样品量＜批量的10%时,近似超几何分布
    • 2.8.3. 泊松分布:每件不合格品所包含的不合格项的情况
    • 2.8.4. 超几何分布:
  • 2.9. 常用的连续分布
    • 2.9.1. 正态分布
    • 2.9.2. 均匀分布
    • 2.9.3. 指数分布
    • 2.9.4. 对数正态分布
    • 2.9.5. 威布尔分布
  • 2.10. 统计量与抽样分布
    • 2.10.1. 总体与样本
    • 2.10.2. 常见的统计量
    • 2.10.3. 抽样分布
• 3. 数据的收集和整理
  • 3.1. 数据类型与测量尺度
    • 3.1.1. 数据的类型
    • 3.1.2. 测量尺度
      • 3.1.2.1. 定类、订序、定距、定比
  • 3.2. 收集数据的方法
  • 3.3. 抽样方法
    • 3.3.1. 简单随机抽样
    • 3.3.2. 分层抽样
  • 3.4. 描述性统计方法
    • 3.4.1. 分布的位置或者中心
      • 3.4.1.1. 样本均值
      • 3.4.1.2. 中位数
      • 3.4.1.3. 众数
    • 3.4.2. 散步程度
      • 3.4.2.1. 极差
      • 3.4.2.2. 样本方差
      • 3.4.2.3. 样本标准差
    • 3.4.3. 形状
      • 3.4.3.1. 偏度
      • 3.4.3.2. 峰度
  • 3.5. 数据的图示方法
    • 3.5.1. 直方图/茎叶图/箱线图/链图/正态概率图
• 4. 测量系统分析
  • 4.1. 准确性:偏倚表征
  • 4.2. 精确性:波动表征
  • 4.3. 测量系统的分辨力
  • 4.4. 偏倚:被测对象多次测量的平均值与该对象的基准值之差
  • 4.5. 线性:在量程范围内,偏倚是基准值的线性函数
  • 4.6. 稳定性:测量系统的统计性能随时间保持恒定的能力
  • 4.7. 重复性
    • 4.7.1. 定义:尽可能相同的测量条件下,对同一测量对象进行多次重复测量缩产生的波动
    • 4.7.2. 反映量具本身的波动,EV
    • 4.7.3. 尽可能相同的测量条件:
      • 4.7.3.1. 同一个操作员
      • 4.7.3.2. 同一测量对象
      • 4.7.3.3. 同一测量对象的同一部位
      • 4.7.3.4. 在测量仪器的同一位置
      • 4.7.3.5. 在较短时间间隔内完成多次测量
  • 4.8. 再现性
    • 4.8.1. 定义:不同的操作者使用相同的量具,对相同的零件进行多次测量而产生的波动
    • 4.8.2. 反映不同操作者在测量过程中产生的波动,AV
  • 4.9. 破坏性试验的MSA
  • 4.10. 属性数据的MSA
  • 4.11. 测量仪器的校准和检定
    • 4.11.1. 溯源
    • 4.11.2. 校准
    • 4.11.3. 检定
  • 4.12. 测量仪器的计量特性
• 5. 过程能力分析
  • 5.1. 影响过程的两类因素
    • 5.1.1. 随机因素/偶然因素:人们无法控制或者难以控制
    • 5.1.2. 非随机因素/系统因素:异常因素
  • 5.2. 统计控制状态的过程:过程不存在异常因素,波动只来源于随机因素
  • 5.3. 过程能力和过程绩效
    • 5.3.1. 过程短期波动:样本内的波动
    • 5.3.2. 过程的总波动:由随机因素和系统因素影响而产生的波动
    • 5.3.3. 过程能力:过程固有波动的6∑范围
    • 5.3.4. 过程绩效:过程总波动的6∑范围
  • 5.4. 过程能力指数
    • 5.4.1. Cp
      • 5.4.1.1. Cp:容差与过程波动范围之比,即Cp=(USL-LSL)/6δ
      • 5.4.1.2. Cp指标
        • 5.4.1.2.1. Cp＜1,过程能力不足
        • 5.4.1.2.2. 1≤Cp＜1.33,过程能力尚可
        • 5.4.1.2.3. 1.33≤Cp＜1.67,过程能力充足
      • 5.4.1.3. 注意:
        • 5.4.1.3.1. Cp的计算与过程输出均值无关
        • 5.4.1.3.2. Cp是假定μ=M
        • 5.4.1.3.3. Cp是过程潜在的能力
    • 5.4.2. Cpk
      • 5.4.2.1. Cpk:μ≠M时的过程能力
      • 5.4.2.2. 档μ=M时,Cpk=Cp
      • 5.4.2.3. Cp、Cpk都较小而二者差别不大时,过程主要问题是δ太大
      • 5.4.2.4. Cp较大,而Cpk很小,过程主要问题是μ偏离M太多
      • 5.4.2.5. 不要单独使用Cp、Cpk,对比使用
    • 5.4.3. Cpm
      • 5.4.3.1. 反映了过程输出μ和目标值m之间的偏差
      • 5.4.3.2. 主要反映过程的期望损失
    • 5.4.4. Cpmk
      • 5.4.4.1. 混合能力指数,为了更加灵敏的反映μ和目标值m之前的偏差
      • 5.4.4.2. 强调了向目标靠近的重要性
    • 5.4.5. Pp
    • 5.4.6. Ppk
    • 5.4.7. 过程能力指数与缺陷率的关系
    • 5.4.8. 长期能力与短期能力
    • 5.4.9. 非正态数据的变换
    • 5.4.10. 非连续性数据的西格玛水平估算
• 6. 服务过程测量
  • 6.1. 服务质量
    • 6.1.1. 服务的概念
    • 6.1.2. 服务的特点:无形性、实时性、易逝性、顾客参与性、质量差异性
    • 6.1.3. 服务质量的概念
    • 6.1.4. 服务质量要素:可靠性、响应性、保证性、移情性、有形性
    • 6.1.5. 服务质量模型
  • 6.2. 顾客满意度分析