6 Sigma – 测量相位

6 Sigma – 测量相位


在测量阶段,核心业务流程的整体性能被测量。

测量阶段包含三个重要部分。

数据收集计划和数据收集

准备数据收集计划以收集所需的数据。该计划包括需要收集什么类型的数据,数据的来源是什么等。收集数据的原因是确定当前流程需要改进的领域。

您从三个主要来源收集数据:输入、过程和输出。

  • 输入源是生成过程的地方。

  • 过程数据是指效率测试:时间要求、成本、价值、缺陷或错误以及在过程中花费的劳动力。

  • 产出是效率的衡量标准。

数据评估

在此阶段,对收集的数据进行评估并计算 sigma。它给出了大致的缺陷数。

  • 六西格码缺陷被定义为客户规格之外的任何东西。

  • 六西格码机会是缺陷机会的总数。

首先,我们计算每百万机会的缺陷数(DPMO),并基于从预定义的表格中确定 Sigma –

                   Number of defects 
DPMO =   ------------------------------------------- x 1,000,000
           Number of Units x Number of opportunities

如上所述,缺陷数是发现的缺陷总数,单元数是生产的单元数,机会数是指产生缺陷的方法数。

例如,食品订购交付项目团队检查了 50 次交付并发现以下内容 –

  • 交货不准时 (13)
  • 点菜不按顺序 (3)
  • 食物不新鲜 (0)

所以现在,DPMO 将如下 –

         13 + 3
DPMO = ----------- x 1,000,000 = 106,666.7
         50 x 3

根据给出的 Sigma 转化率表,每百万机会低于 106,666.7 个缺陷相当于 sigma 性能介于 2.7 和 2.8 之间。

这是在我们进行项目时用于衡量结果的方法。这个起点使我们能够定位这些过程的原因和结果,并寻找缺陷点,以便改进程序。

失效模式和影响分析 – FMEA

测量阶段的最后一段称为 FMEA。它是指在缺陷发生之前预防它们。FMEA 过程通常包括以三种方式对可能的缺陷或故障进行评级:

  • 出现问题的可能性。
  • 检测缺陷的能力。
  • 缺陷的严重程度。

您可以使用评分量表。例如,从 1 到 10 对这三个领域中的每一个进行评分,1 是最低的 FMEA 级别,10 是最高的。级别越高,评级越严重。因此,高 FMEA 表明需要在整个过程中设计和实施改进的测量步骤。这将具有防止缺陷的效果。显然,如果缺陷的可能性很低,则无需在此过程上花费大量时间。

收益率到西格玛转换表

Yield % 西格玛 每百万机会的缺陷
99.9997 6.00 3.4
99.9995 5.92 5
99.9992 5.81 8
99.9990 5.76 10
99.9980 5.61 20
99.9970 5.51 30
99.9960 5.44 40
99.9930 5.31 70
99.9900 5.22 100
99.9850 5.12 150
99.9770 5.00 230
99.9670 4.91 330
99.9520 4.80 480
99.9320 4.70 680
99.9040 4.60 960
99.8650 4.50 1350
99.8140 4.40 1860
99.7450 4.30 2550
99.6540 4.20 3460
99.5340 4.10 4660
99.3790 4.00 6210
99.1810 3.90 8190
98.9300 3.80 10700
98.6100 3.70 13900
98.2200 3.60 17800
97.7300 3.50 22700
97.1300 3.40 28700
96.4100 3.30 35900
95.5400 3.20 44600
94.5200 3.10 54800
93.3200 3.00 66800
91.9200 2.90 80800
90.3200 2.80 96800
88.5000 2.70 115000
86.5000 2.60 135000
84.2000 2.50 158000
81.6000 2.40 184000
78.8000 2.30 212000
75.8000 2.20 242000
72.6000 2.10 274000
69.2000 2.00 308000
65.6000 1.90 344000
61.8000 1.80 382000
58.0000 1.70 420000
54.0000 1.60 460000
50.0000 1.50 500000
46.0000 1.40 540000
43.0000 1.32 570000
39.0000 1.22 610000
35.0000 1.11 650000
31.0000 1.00 690000
28.0000 0.92 720000
25.0000 0.83 750000
22.0000 0.73 780000
19.0000 0.62 810000
16.0000 0.51 840000
14.0000 0.42 860000
12.0000 0.33 880000
10.0000 0.22 900000
8.0000 0.09 920000

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