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中质协六西格玛绿带考前辅导

中质协六西格玛绿带考前辅导，从基础知识、D定义、M测量、A分析、I改进、C控制、精益生产LP这几个方面做了介绍。

编辑于2022-08-31 10:49:12 山西

六西格玛

Daniel

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六西格玛绿带考前辅导

基础知识

六西格玛管理概论

六西格玛管理的发展

质量概念

世界三大质量奖

日本戴明奖

美国波多里奇国家质量奖

欧洲质量奖

质量管理的发展

质量检验阶段

统计质量控制阶段

全面质量管理阶段

质量大师

休哈特

统计过程控制SPC

戴明

日本戴明奖

戴明管理14要点

朱兰

《朱兰质量手册》

质量改进三部曲

质量策划

质量控制

质量改进

石川馨

因果图（鱼骨图）、QCC

田口玄一

田口方法

质量损失函数

费根堡姆

《全面质量管理》

基本概念和核心理念

概念

六西格玛的统计含义

六西格玛的管理含义

六西格玛管理的作用

核心理念和价值观

高层领导在六西格玛管理中的作用

六西格玛的价值观与企业文化

六西格玛管理与企业战略

六西格玛管理的推进步骤

导入期、加速期、成长期、成熟期

六西格玛的改进模式

DMAIC

D:界定阶段-明确问题，确定Y

M:测量阶段-确定基准

A:分析阶段-确定要因，确定X

I:改进阶段-消除要因

C:控制阶段-保持成果

六西格玛管理的组织和推进

六西格玛管理方法论

精益六西格玛

精益思想五项原则

价值

价值流

流动

拉动

尽善尽美

六西格玛与过程管理

过程管理基础

过程的定义

过程链+过程网络

过程负责人和相关方

过程与职能、项目的关系

价值链与过程类别

顾客需求分析

顾客的识别

顾客满意与顾客忠诚

顾客数据收集voc

常用方法

顾客数据分析

关键顾客要求转化

经营结果

过程绩效度量指标

离散性数据

单位缺陷数DPU

机会缺陷率DPO

百万机会缺陷数DPMO

最终合格率

一次合格率

流通合格率

连续型数据

见5.5过程能力分析SPC

水平对比

财务收益

经济性

六西格玛管理与财务收益

基本财务模型

质量成本

六西格玛项目管理

项目管理概述

项目的选择

项目立项表和计划

项目立项表和计划概述

任务分解WBS

项目规划工具

甘特图

网络图

项目团队建设

项目监控与促进变革

项目跟踪和监控

促进变革

项目管理与策划工具

亲和图

关联图

树图

矩阵图

优先矩阵图

过程决策图PDPC法

网络图

项目总结与成果评审

D定义

界定阶段的工作内容

界定项目范围

确定顾客关键需求CTQ

高端流程图SIPOC

确定项目测量目标

编制和完善项目立项表

M测量

收集数据前

1-定Y

测量对象

数据类型

连续型随机变量

ex.身高/体重

正态分布

正态分布一定是连续型数据，反之不一定

分布形状

左右对称钟形

参数

N（μ,σ²）

平均数：μ

中心位置

平均数

公式

中位数

先排序再求值

众数

234569-无众数

描述平均水平的常用指标

不同分布类型下三个指标的位置关系

正态分布：三数重合μ

对称分布即可实现重合

左偏态分布：

右偏态分布：

标准差/方差：σ/σ²

离散型/分散程度

标准差σ

原单位

方差S=σ²

原单位²

极差R

原单位

变异系数=σ/μ

无量纲

可用于不同领域数据分布情况比对

必须掌握：计算公式

分布律

μ±1σ：68.2%

μ±2σ：95.4%

μ±3σ：99.73%

包含正态分布的数据比例

非连续型随机变量（离散型随机变量）

区分型

ex.好坏/胖瘦/男女

二项分布

P117

参数

B（n,p）

正态近似

n*p≥5，n*(1-p)≥5

μ=n*p

σ²=n*p*（1-p）

计数型

ex.缺陷格个数/包含0的自然数

泊松分布[Poisson]

参数

P（λ）

λ：平均值

正态近似

λ≥30

μ=λ

σ²=λ

测量方法

判定标准

2-Y的测量系统分析MSA（必考）

实验设计DOE（必考）

目的/功能：判定测量结果的准确性

关键质量特性清单，在FAI之前实施

用过的数据也就没用了，不能参与后续

类型

非连续型数据MSA（属性一致性分析测量系统）

合格不合格/通过不通过/产品分级

判定指标

一致性

与真值比较

每个检验员与标准一致性

所有检验员与标准一致性

检验员比较

检验员自身一致性

检验员之间一致性

要求：四个一致性同时≥90%

KAPPa值

＞0.9优秀

0.7~0.9合格

＜0.7不合格

对象：测量结果为非连续型数据

实施流程

选件

N≥30（近似好坏各半）

选人

N=1~3人，随机选择

可选项

由专家给出产品真值

每人每件盲测2~3次

连续型数据MSA（计量型）

准确性

了解概念即可

平均值μ与真值差异

偏倚Bias（针对特定产品的）

线性（在量具量程范围内对应的偏倚）

稳定性（考虑测量员的准确性【偏倚】随时间的变化）

精确性

σ²合计变异

（测量结果）

σ²合计量具R&R

（测量误差）

重复性σ²R

同人同设备同对象多次测量差异

重复性大，优先分析“设备”的因素

再现性σ²R

不同人同设备同对象多次测量差异

再现性大，优先分析“人”的因素

σ²部件间

（生产过程）

判定标准

σ合计量具R&R/σ合计变异*100%

百分比研究变异:P/Π

＜10%

优秀

10%~30%

合格

＞30%

不合格

6*σ合计量具R&R/（USL-LSL）

百分比公差：P/T

＜10%

优秀

10%~30%

合格

＞30%

不合格

(σ部件间/σ合计量具R&R)*根号2，取整≥5

可区分的类别数（分辨力）

要求：三个标准同时满足

子主题

10±0.001mmc

前提：先确定量具选对了，再做分析

选千分尺

实施方法

交叉法

可重复测量过程

实施流程

选件

N≥10（有代表性，随机抽样）

选人

N=1~3人，随机选择

每人每件盲测2~3次

真值是准确性的事，此处不需要“可选性”

嵌套法

无法重复测量或破坏性实验

实施流程

选件

取性能相近的2件产品由同一人测量视为一次重复测量（起步40件，才能满足2人类交叉法测量）

选人

N=1~3人，随机选择

不同测量人员分别对不同的产品进行测量

再现性为0，重复性不可靠，人为放大了测量误差，实际中使用的很少

3-定X

初步因果分析

对单个Y做因果分析

因果图

关联图

5WHY

FTA

对多个Y做因果分析

矩阵？+照片

关联图

4-数据收集计划

收集数据

5-用数据了解过程的现状

5.1-图形描述

过程随时间的变化

时间序列图（折线图）

样本大小=1

运行图

样本大小＞1

过程的分布特征

分布中心、分散性

直方图

频率（即次数：最高的立柱）

极差（横坐标最大-最小）

箱线图

比直方图好：可以识别异常点*

Q3:3/4分位点

中位数

分布中心

Q1:1/4分位点

箱子里面包含50%的数据中位数描述分布中心箱子高度H描述分散性

5.2-过程能力分析

目的/功能

=合格率

上差/下差

中差

分辨不出来

合格率100%不见得好，没有考虑数据的波动大小/距离上下公差有多远计算方便而已，不能真实客观反应实际质量情况

所以引出“过程能力分析”

指标

连续型数据

能力指数CPK/PPK

短期能力CP/CPK

Cp=(USL-LSL)/6σ

理论值，分布中心平均值与目标值重合才能比较用的少

Cpk

无量纲

CpUSL=(USL-μ)/3σ

CpLSL=(μ-LSL)/3σ

Min

＞1.67优秀

几乎没有

1.33~1.67尚可

1.33已经很不错了

1~1.33能力不足

实际基本上在这个水平，海尔洗衣机

＜1严重能力不足

长期能力PP/PPK

Pp=(USL-LSL)/6S

S标准差

Ppk

无量纲

PpUSL=(USL-X巴)/3S

PpLSL=(X巴-LSL)/3S

Min

Ppk的标准没人说

区别

X巴/μ

S/σ

见笔记本

汽车行业

试制/试产

Ppk≥1.67

量产/批产

Cpk≥1.33

西格玛水平Z

非连续型数据

西格玛水平Z

实施流程

连续型数据

收集数据

验证数据的正态性

计算CP/CPK要求数据正态分布

描述性统计方法

P≥0.05

？？？置信区间

YES

计算过程能力

BOX-COX变换

计算过程能力

非连续型数据

子主题

收集数据后

A分析

连续

散点图/相关性分析/一元线性回归分析

非连续

X取2个值

箱线图/双样本t检验/单因子方差分析

X取多个值

箱线图/单因子方差分析

非连续

X非连续（单个X）

X取2个值

双比率检验/卡方检验

X取多个值

卡方检验

假设检验学前知识储备：

H0零假设/原假设

H1备择假设

中心极限定理

统计学的一个基础

日常案例

假设硬币是公平的

原假设

投掷连续4把正面

运气确实太差了

原假设是错误的

硬币不公平

备择假设

太重员工的月均收入是否超过太原市平均收入？

μ收入＞6000元

备择假设

μ收入≤6000元

原假设（带等号）

小概率事件

中国传统（百里挑一）

≤0.01

英国传统（女士品茶）

≤0.05

P值

≤0.05

推翻原假设，接受备择假设H1

＞0.05

无法拒绝原假设H0

出错风险

见图片

P167

弃真风险α

第一类风险/错误

0.05

存伪风险β

第二类风险/错误

假设检验

娴熟应用

连续Y

前提条件

数据独立

环境温度

股票价格

在上一个数值的基础上变化

数据正态

比较μ

单个样本与标准

单样本Z

单样本t

两个样本比较

独立

双样本t