142 Motorola 六西格玛实施手册.docx

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142Motorola六西格玛实施手册

Motorola六西格玛实施手册

（V1.0版）

【内容简介】

《Motorola六西格玛实施手册》对实施六西格玛所需使用的方法和理论作了系统而全面的阐述。

首先对传统的过程能力评价标准作了简要介绍，接着重点对Motorola六西格玛评价标准作了详细分析。

本教材对如何成功实施六西格玛具有较强的指导作用。

主要内容包括四个部分：

一、达到六西格玛，超越六西格玛；二、测量系统；三、建立一套过程控制系统；四、过程性能衡量指标。

【培训目标】

在了解六西格玛基本理念的基础上，掌握实施六西格玛的理论与方法，以便在实际生产中成功推行六西格玛。

所以，在学习本教材之前请先学习《六西格玛》；这样，在了解六西格玛的由来和基本理念的基础上，再学习本教材，效果会更佳。

【适用范围】

1、从事质量工作一年以上的工程管理人员；

2、从事生产工作一年以上的工程管理人员；

3、从事检验工作两年以上的检验人员；

【教材策划】

【教材编写】

【教材审核】

目录

第一章、达到六西格玛，超越六西格玛..................................11.1、过程的特性分布....................................1

1.2、传统的过程能力评价标准..............................1

1.3、Motorola的六西格玛过程能力标准.......................3

1.4、超越六西格玛........................................4第二章、测量系统........................................................5

2.1、测量系统的评价指标...................................5

2.2、测量系统的重复性和再现性（即GAGER&R）研究............5

2.3、测量系统的重复性和再现性（即GAGER&R）之接受标准.......6

2.4、测量系统有效的评价标准..............................6

2.5、测量系统之P/T%与R&R%的区别...........................7

2.6、测量系统的校正周期...................................7

2.7、测量工具间的比较....................................7

第三章、建立一套过程控制系统...................................8

3.1、过程的失败模式效应分析（FMEA）......................8

3.2、控制计划..............................................8

3.3、重要过程特性表.......................................9

3.4、全面控制法（TCM）.....................................9

3.5、控制图使用指南.......................................11

3.6、电气测试领域的统计技术...............................15

第四章、过程能力评价指标.........................................17

4.1、过程能力（CP）........................................17

4.2、过程能力指数（CPK）.................................17

4.3、CP和CPK的使用....................................18

4.4、CPK与过程稳定性...................................19

4.5、CPK与正态分布.......................................19

4.6、非正态分布的CPK值..................................19

第一章达到六西格玛，超越六西格玛

六西格玛···

在1987年的上半年，六西格玛过程能力的概念和目标被首次提出来。

从那以后，很多书籍文章开始谈论六西格玛这个主题。

在Motorola公司每个员工都要进行六西格玛培训，掌握其概念，并学会如何实现六西格玛。

在过去的十几年里，六西格玛一直被各行各业所应用。

今天，随着竞争的加剧，我们对六西格玛目标的追求比以往更加强烈。

所以，在各行各业中，六西格玛仍然是一个主要的目标。

下面我们对六西格玛作一简短回顾，以便在追求全面客户满意度的漫漫旅程上继续前进。

1.1、过程的特性分布：

从理想状态来讲，每个过程都试图生产出每种特性均一样的产品。

然而，有太多不可控因素，如环境、原料、设备、操作员等都在影响着它们，以至各个产品或它们与设计标准之间都存在轻微的差异。

这些个体间的差异通常具有一种正态分布特性，其曲线形状象钟形（如图1所示）。

西格玛（Sigma）是其分布的标准偏差在数量上的计算单位。

当这种变化减少时，西格玛值会相应变小，曲线也会变得陡一些。

图--1：

过程的钟形正态分布

1.2、传统的过程能力评价标准：

在传统的观念中，我们使用3西格玛来判断一个过程是否合乎要求。

这意味着将规格上限放置于其分布曲线右边的3个西格玛位置上；同样地，规格下限放置于其分布曲线左边的3个西格玛位置上。

这样，在规格上下限之间符合规格的产品分布的面积占总面积的99.73%，在规格之外不符合规格产品的分布面积只占总面积的0.27%。

咋一看，3西格玛的过程能力好象还不错，但这离今天的实际要求还差得很远。

0.27%的缺陷率，表面看起来好象很低，然而，它却表示每1百万个产品中就有2700个缺陷品。

也就是说，3西格玛的过程能力意味着在美国每年有70，000宗外科手术发生错误。

从健康与安全的角度来讲，这样的缺陷率明显不能为人所接受；此外，还有一个额外要考虑的因素是过程的偏移。

当将它也考虑进去后，符合规格的面积只占总面积的93.32%，也就是说缺陷率超过66，000PPM。

现在，大家就清楚了为什么传统的3西格玛过程能力不再符合当今市场的需求。

1.3、Motorola的六西格玛过程能力标准：

Motorola公司设计产品的目标是具有六西格玛过程能力。

这种过程能力意味着每百万个产品中平均只有0.002个是有缺陷的,即0.002PPM。

这实质上就是一种零缺陷。

实际上,几乎没有一个过程不发生偏移的.在半导体工业中比较典型的是具有1.5个西格玛的偏移量.带有1.5个西格玛偏移的六西格玛过程能力,其缺陷率是每百万个产品中平均只有3.4个是有缺陷的，即3.4PPM。

这就是Motorola公司所努力去实现的六西格玛品质目标。

1.4、超越六西格玛：

实现六西格玛的目标，必须通过全公司范围的所有部门的共同努力。

即使Motorola公司真的达到了六西格玛品质，改善的空间，还是依然存在的。

当Motorola公司不断努力去实现六西格玛品质目标，并在各种努力中取得每两年缺陷减少10倍的时候，他们的目标将是超越缺陷率为3.4PPM（每百万个产品中3.4个是有缺陷的）的六西格玛品质水平。

随着产品复杂程度的不断提高，这实质上是要求Motorola公司将生产过程的品质水平控制在十亿分缺陷率的水平上。

这是一种巨大的挑战，但对于使用每秒钟要执行上万亿个指令的上十亿台设备的半导体芯片制造业来讲这又是一种迟早会来临的挑战。

Motorola公司要达到这种目标就必须保证其六西格玛的过程无偏移。

也就是使过程的变动最小，并减小或消除过程的偏移。

这样一来，结合前面介绍过的六西格玛知识，这种无偏移的过程，其缺陷率为2个BPM，即每十亿个产品有2个缺陷。

这相当于你的手表31年才误差2秒钟。

这的确是一个极具挑战性的目标，要实现它必须付出艰辛的努力。

但这是满足我们的客户需求所必需的。

其实，这也是Motorola公司的质量基本方针所要求的：

全面客户满意度。

第二章测量系统

在测量系统被用作过程控制或测量能力研究之前，要对测量系统的性能进行确认。

这个先决条件一定要满足，因为测量系统的性能影响着所有的结果。

同时，若测量系统有太多的变化，就会显著影响所有测量结果，并会掩盖过程中的重要变异。

如果使用的是一套高变异的测量系统的话，那么，无论如何改善过程，高的过程能力目标（如：

高的Cpk值）永远也实现不了。

为了弄清楚为什么测量误差会导致一个质量目标不可能实现。

我们举这样一个例子，比如说一个过程，其规格公差为：

+/-10，其分布以零为中心和带有标准偏移бp，测量误差бm为2.5。

过程能力指数Cpk目标值设定为1.5。

则，总的观察到的变异值бt为：

бt2=бp2+бm2

即使过程偏移бp减少为0（尽管这是不可能的），这个过程的Cpk也永远不会超过1.33.

由于过程的分布是以零为中心,

Cpk=Cp=公差范围÷6бt

Cpk=20÷（6×2.5）=1.33

很显然，是这样一个低性能的测量系统导致了这个过程能力目标永远不可能实现。

所以，如果使用这样的测量系统的话，在减少过程变异提高Cpk值的过程中，可能会导致许多有价值的资源被白白浪费掉，而它们却又不是根本的原因。

2.1、测量系统的评价指标：

评估一个测量系统的性能就必须对其准确性（偏差）、重复性、再现性、稳定性和线性等进行统计方面的研究与分析。

这种研究与分析应当周期性地反复进行。

地方上的测量机构应当为这种周期性的研究工作拟定时间表。

测量系统由量规、操作者、技术、程序、软件等组成，这些组成因素共同影响测量结果。

一个优良的测量系统应具有如下特征：

1、整个系统处于控制状态：

系统的偏差仅由正常的偶因引起，而没有异常因素存在。

2、测量系统总偏差必须比过程的变异和规格公差范围两者都要小。

3、测量设备的最小刻度比过程变异或规格界限的十分之一都小。

2.2、测量系统的重复性和再现性（即GAGER&R）研究：

工程、制造技术人员通常最频繁进行的是测量系统的重复性和再现性研究（测量系统的重复性和再现性，以下简称：

GAGER&R。

）。

GAGER&R的研究是一种统计学的研究；具体来说，是调查测量系统在同一条件下对同一样品进行重复测量得到同一读数的能力（重复性），和不同的人对同一样品进行测量得到同一读数的能力（再现性）。

在做这些研究时，通常是由三个人对同样的10个样品分别进行测量。

通过这些研究，得到一个综合了测量系统重复性与再现性误差的数值。

用这个测量系统的误差与过程变异（即过程的离散度）之比来估算测量系统重复性和再现性的百分比（即R＆Ｒ％）。

测量系统的重复性和再现性百分比（Ｒ＆Ｒ％）的大小是判断一个测量系统是否适合这个过程使用的依据。

2.3、测量系统的重复性和再现性（即GAGER&R）之接受标准：

在判断测量系统的重复性和再现性的值是否可以接受时，有几个因素是必须要考虑的。

重复性和再现性百分比（即Ｒ＆Ｒ％）取决于：

测量的紧急程度、使用测量系统所花费的培训费用、改进测量系统的费用、可利用的资源、顾客的需求等。

但在多数情况下，测量系统的重复性和再现性百分比（即R＆Ｒ％）应参照以下标准来作决定。

1、误差在10%以下：

目前的测量系统可以接受；

2、误差在10%--30%：

测量系统是否可以使用取决于需求的重要程度和各种经济因素。

如有可能的话，应努力改善测量系统的测量能力。

但不适用于关键数据的测量。

3、误差在30%以上：

测量系统不能使用。

应努力减少操作者和（或）设备本身的变异。

在研究如何永久改善测量系统的过程中，一种临时性的方法是取多个测量读数的平均值，这样也是可以接受的。

不过，在这种情况下，需要多少个读数应该通过统计的方法来得出。

2.4、测量系统有效的评价标准:

按一般惯例，测量系统的重复性和再现性百分比（即Ｒ＆Ｒ％）是通过测量系统的误差与样品的公差之比来估计的，其具体值是P/T比率（精确度与公差之比）。

然而，这种做法已不再被推崇，因为我们感兴趣的是弄清楚一个测量系统的测量能力是否适用于一个具体的、有自身特有变异特性的过程。

由于过程的变异与样品公差没任何关系，测量系统的误差应当与它本身的变异相比较才有意义。

与这个概念非常相似的一个做法是：

使用统计控制界线（CL）来控制一个过程，而不是用规格界线（SL）（即，样品公差）来控制过程。

认识这一理论对于理解Motorola的六西格玛计划尤为重要。

当高水平的过程能力达到并超越六西格玛目标的时候，过程的离散度相对于规格公差来讲，就显得非常小。

同时，依照P/T比率确定为合适使用的（测量系统的误差比规格公差小的情况）测量系统，就不适合变异小的过程（测量系统的误差远大于规格公差的情况）。

使用这样的测量系统不能准确的从正态分布的过程中得出有效的判断。

此外，由于它无法侦察出过程的偏移而掩盖了过程能力的降低，从而也限制了有效的持续改善计划的进行。

为计算测量系统的R&R%，可以根据客户的需求，将过程的变异度设定为5.15个西格玛（即99%的正态分布曲线在规格界线内）或六西格玛（即99.73%的正态分布曲线在规格界线内）。

在某些条件下，如测量系统是用于测量样品的相对于公差的变异特性来判断样品是否可以接受的时候，P/T比率是仍可以使用的。

2.5、测量系统之P/T%与R&R%的区别：

下面举一个例子，一个具有六西格玛能力的过程，测量系统的误差是2个西格玛。

当测量系统的误差与规格公差相比，即P/T%=2/12=16.7%，从表面上看，这个测量系统的R&R%很小，很有可能为大多数人所接受。

然而，将同样的测量误差与过程变异度相比，即R&R%=2/5.15=39%。

当过程的变异作为分析调查的重点时，这个百分率就反映出这个测量系统并不适合使用。

也就是说，例子中的测量系统可以用于只考虑规格的情形（如，通规检查），在这种情况下，R&R%=P/T%=16.7%。

然而，同样的测量系统却不是十分适用于变异度作为首要条件的过程控制或过程改善项目。

因为，这种情况下，R&R%=39%，它的测量能力是不可接受的。

2.6、测量系统的校正周期：

以往，测量系统校正周期的确定是比较随意的，并没有严密的、系统的要求或规定，只是根据以往的经验或厂家的建议来进行。

正是由于没有运用科学的方法，校正周期相对于测量系统所处的工作环境来讲可能是太长了。

在这种情况下，使用不准确的测量系统，其风险是很大的。

但是如果校正间隔太短，校正过于频繁，资源就会被浪费在不必要的活动上。

正是由于这些原因，测量系统的校正周期必须进行周密规划。

应该建立一种系统的、统计的方法来制定与调整测量系统的校正周期；只有这样才可以将风险降到最低和使资源优化配置。

2.7、测量工具间的比较：

有时侯，需要将一种测量工具与另一种相似的作比较，以确定在相同条件下这两测量工具，哪一种更好。

在这种情况下，仅进行相关性研究并不是最好的办法。

因为即使测量方法在统计意义上有很大的差别，但这两个测量工具得出的结果通常还是彼此相关的。

一种可以替代相关性研究的方法是假设测试，它是先用两个测量工具对同样的样品进行不同的测量，再将所得出的结果作比较。

在这些测量中，首先进行的是正态测试。

如果数据是正态分布的，那么就进行一种名叫“TTEST”的测试；如果数据不是正态分布的，那就在“TTEST“之前进行数据正态转换，或进行如Wilcoxon调整正负等级测试的无变量测试。

第三章建立一套过程控制系统

要建立一套有效的过程控制系统，就必须在开始的计划阶段就作详细的研究和调查，对每个过程和产品特征的潜在失效模式作深入分析。

在调查中获得的信息可用来规划这个控制系统，比如确定哪些重要过程参数需要控制、如何控制以及当过程出现不稳定时如何处理等等。

一般来说，每个过程的失败模式效应分析（FMEA）首先要考虑的是：

估计潜在的问题是什么。

从现行过程的FMEA中获得的信息对于现行的品质控制计划是非常有价值。

它是控制一个产品族所有过程的详细计划。

此外，过程的FMEA在驱动全面控制方法论的实施方面有同样重要的意义，它能够有计划地提供全面而又简单的指引来将每个过程控制在量产的水平。

3.1、过程的失败模式效应分析（FMEA）：

过程的FMEA是一种必须在重要过程中应用的、用来保证潜在的失效模式被考虑并采取相应措施的分析技术。

FMEA应该是一种汇总表，包括工程师对过程中可能会出现问题的分析（包括这些问题可能会造成的影响）和这些问题如何做纠正处理等内容。

过程FMEA应该发展应用到所有新的、变化的过程中去。

当已经从过程中获取更多信息的时候，FMEA也应当周期性地进行检查和修订。

一般情况下，FMEA有如下作用：

1、鉴别过程中已知的和潜在的失效模式；

2、评估失效对客户造成的潜在风险；

3、判断制造或装配过程中潜在的失效起因并采取控制措施；

4、判断过程中的重要变量，以便集中对它们进行控制和检测，减少类似的失效。

FMEA是一张依据潜在失效对客户的影响度进行等级排序的表，并由此为如何采取纠正措施建立起一套优先等级系统。

在FMEA中，一个过程的下游过程或操作就象最终使用者一样，就是你的客户。

FMEA经过发展完善可以成为一种有多种用途的强大工具。

它对处于开发中的新机器设备和新过程，可以象对待老过程一样，预测其将要发生的问题。

从过程控制的观点来看，FMEA是控制计划和全面控制方法论的几个重要要素之一。

3.2、控制计划：

在建立过程控制系统的过程中，完善控制计划是一个关键阶段。

控制计划就是对一群产品族相类似的重要控制特性的简单描述。

它包括生产一个产品所要经历的重要过程、各个过程的所有重要特性以及如何控制这些重要特性等内容。

一个合适的控制计划可以用来控制一条生产线，保持其有序地生产。

控制计划典型的理论基础包括以下信息：

1、过程：

判断生产过程是否处于监控之中；

2、设备：

设备或机器的型号。

3、重要特性：

所有重要特性是否都处于监控状态。

4、测量方法：

用于测量和（或）获得数据的技术方法和（或）设备。

5、最小取样样本和取样频率：

可接受的最小单位数量或从监控器中读数数量，可接受的最小监控频率。

6、分析方法：

对收集数据进行分析的技术方法。

可以是统计技术的，如：

X-R图、特性图；也可以是非统计技术的，如：

POSITROL记录。

3.3、重要过程特性表:

一个成功的控制计划有赖于控制特性的正确选择。

要想作出一份完整的生产线重要特性列表，需要考虑的因素很多。

但以下信息对于一份重要特性表来讲，是必不可少的。

1、客户要求的特性；

2、在计划阶段，需要运用流程图、FMEA、要因图、柏拉图等进行分析的特性；

3、在交叉功能团队的头脑风暴会、过程描述或能力研究、经验设计（DOE）中需鉴别的特性；

4、众所周知的、基于产品和过程知识的、或从经验中得来的特性。

3.4、全面控制法（TCM）

通常，在每条生产线上都存在着几个独立的过程。

这些过程都应当有一个单独的计划来控制其重要的机器、过程和产品特性。

这个计划必须能完全覆盖所有周期性出现的、需进行过程控制的需求。

同时该计划也必须是简单明了的，能够有效指导现场操作员如何控制一个特定的过程。

这样的系统控制方法就叫作全面控制法（TCM）。

TCM必须在生产线的每一个过程中被不断地完善和执行。

一种人们公认有效的TCM方法叫交叉功能团队法。

全面控制法的设计和内容应当灵活适应各种不同的环境，包括以下要素：

1、positrol计划：

Positrol计划是全面控制法的要素之一，通常放在全面控制法的第一部分。

positrol计划是一个将控制计划分成不同部分的矩阵。

vpositrol计划矩阵设计的横向要素有：

A、What：

需控制的过程变量或特征和相关的标准。

B、How：

如何对指定特征执行控制，附加说明，例如：

如何进行测量的程序，就是必须的。

C、Who：

执行指定行为的负责人；

D、When：

监控频率；

E、控制类型：

控制技术的类型，如：

X-R控制图，P或NP控制图，positrol日志等。

vpositrol计划矩阵设计的纵向要素有：

A、确定的需求：

在真正生产之前就必须确定的机器/过程和所有必须采纳的需求程序。

B、输入特征：

所有需控制的重要输入变量。

输入变量通常与机器/过程有直接关系。

C、输出特征：

所有需控制的重要输出变量。

输出变量通常与产品有直接关系，如：

产品的测量方法。

D、预防维护（PM）：

所有的预防维护需求，包括操作员做的日常预防维护工作。

2、positrol日志：

对于某些特征，应用控制图显得并不必要。

然而，这些特征仍需周期性地进行确认，以保证它们在控制（和/或规格界限）范围内。

对于这些特征，一种众所周知的日志表叫positrol日志，用来记录读数。

positrol日志通常包括以下内容：

A、监测的特征；

B、对每个特征监测的频率；

C、用作控制界限的上下界限或规格界限；

D、当读数超出界限时的措施；

E、其它的信息，如：

日期，时间，最初状态等。

3、控