六西格玛是一种数据驱动的方法,旨在减少缺陷和改善过程. 实用的解决问题技术对于有效执行六西格玛至关重要. 本条通过案例研究和计算探索常用技术,以说明其应用.

根因子分析

根因子分析(RCA)有助于找出问题的根本原因,通常使用"5为什么"和鱼骨图等技术,例如,在制造过程中,RCA揭示,机器经常故障是由于维护时间表不足造成的.

计算涉及在干预前后分析缺陷率,以衡量改善情况。

减少=((5-2)/5)×100=60%]

工艺能力分析

这一技术评估了一个过程是否符合规格。 Cp 和 Cpk 指数是关键指标。 1.33 Cp 表示一个能够完成的过程。

计算涉及测量过程标准偏差和平均值,然后将它们与规格限制相比较。例如,如果过程是50个单位,标准偏差为1.5,而上/下限为52和48,Cpk的计算方式是:

Cpk = min [(USL - μ)/(3/3/),(μ - LSL)/(3/3/)] = min [(52 - 50)/(4.5),(50 - 48)/(4.5)] = 0.44 ]

实验设计(DOE)

指定经营实体被用来确定影响工艺性能的因素,包括计划试验可变组合,例如,在化学过程中调整温度和压力,以优化产量。

对结果进行统计分析,以确定重要因素。典型的计算比较不同条件的手段,以找到最佳环境。

个案研究摘要

在一个案例研究中,一家公司通过应用根源分析和流程能力分析降低了缺陷率。 计算结果显示缺陷下降了60%,流程能力从0.8提高到1.4,这表明流程控制更好。