1、,失败模式及影响分析 (Failure Modes and Effects Analysis),Six Sigma Green Belt 教育,工程改善方法论,步骤 I: 工程测定,步骤 II: 工程分析,步骤 III: 工程改善,步骤IV: 工程管理,用 DOE 验证关键性的输入,持续验证工程的稳定性和能力,最后完成控制计划,决定最优的操作窗口,完成 FMEA 并评价控制计划,计划课题、明确关键的工程输入/输出变量,进行短期工程能力研究并 建立控制计划,完成 Multi-vari 研究以确定 潜在的关键输入,评价数据并优化关键的输入变量,进行基础测量系统的测量 仪器研究,修正控制计划,步骤
2、0: 课题定义,定义 - FMEA,结构型的方法： 确认产品或工程可能失败的途径 估计与特殊要因相联系的风险 优化为减小风险而采取的措施 评估设计确认计划（产品）或现时的管理计划（工程） ) 根本定向 确认产品或工程可能失败的途径，消除或减小失败的风险,FMEA 的类型,系统 - 在早期概念和设计阶段用来分析系统和子系统 集中于潜在的与系统功能相关的由设计造成的失败模式 设计 - 在产品投产之前，用于分析产品设计 集中于产品功能 工程- 用于分析制造和组装工程 集中于工程输入,练 习,在下页的表上填写来自你的课题的一个实际的输入 列举此输入可能出错的2或3方式 列举至少一个由于这个输入的出错而
3、加于顾客或下一工序上的影响 对于每个“输入出错”列举一个或多个要因 对于每个要因，列举至少一个预防或探测的方法,练 习,FMEA 的作用,工程队是以抢先 的方式（在失败发生之前） 改善工程的关键工具 用于优化 资源，以确保工程改善的努力有益于顾客 用于档案化课题的完成 应该是一个动态 的档案，不断地回顾，补充，修正,工程FMEA的目的,分析 新的工程 确认 工程管理计划中的不足 建立 措施的优先顺序 评估 工程变化的风险 确认 Multi-vari和 DOE研究中要考虑的潜在变量 指导 新工程的开发 帮助 建立突破的舞台,工程改善计划回顾,FMEA 的输入和输出,输入 工程图 C&E 矩阵 工
4、程历史 工程技术程序 输出 为预防要因或探测失败模式而采取的措施 所采取措施的历史,术语定义,失败模式（ Failure Mode ）可能失败或失败 影响（ Effect ）：顾客敏感的 要因（ Cause ）：引起故障的，顾客敏感的 当前管理（ Current Design Controls ）：现管理方法对顾客时对策方法 发生率（ Occurrence ）：故障发生的频繁度 严重度（ Severity ）：顾客认为的关心度 探测力（ Detection ）：检查怎样才能知道 风险优先数（ Risk Priority Number ） (RPN)：发生率，严重度，探测力等所发生的全部,FME
5、A - 步进式,1. 对于每个工程输入，决定其出错的方式（失败模式） 2. 对于每个与输入相关的失败模式，决定其对顾客的影响。 记住内部的顾客呀！ 3. 对于每个失败模式确定潜在的要因 4. 对于每个要因或失败模式列举目前的控制方法 5. 作出严重度，发生率，和探测力的等级范围 6. 对每个要因，给出严重度，发生率，和探测力的数值 7. 对每个要因计算RPN 8. 决定减少高RPN的措施 9. 采取适当的措施，然后重新计算,工程绘图示例,制 造,C&E 矩阵示例,这是关于以前的制造工程图的C&E矩阵，关键输入已按总分数排序。 我们在最初的FMEA活动中将只 考虑最前面的5项,FMEA 工作表,
6、在我们看示例之前，我们先看一个FMEA 工作表 这张表上的内容是从FMEA 表上直接转移过来的 这张表的目的是让队集中于FMEA的输入，而不是分数 评分应该在完成基本的输入后再做,FMEA Worksheet.XLS,术语定义 - 失败模式,失败模式 - 因为特定工程输入的失败方式-如果不被探测或祛除，将导致影响发生 可能与某个缺陷相关（在分离的生产中）或与超出规格的工程输出变量相关 操作者可以看到的任何错的事件都被认为是一个失败模式 示例 温度太高 错的 PO 数 表面污染 未对策的要求 (顾客服务) 涂漆太薄,1. 对于每个工程输入，决定出错的方式（失败模式 ）,我们将只讨论C&E矩阵上前
7、两个关键工程输入变量，即剪切速度和冲孔速度 首先我们列举切割工序中的剪切速度,术语定义 - 影响,影响 - 对顾客要求的影响 一般集中于外部顾客，但也可包括下工序 示例 温度太高: 油漆破裂 错误的 PO 数: 帐目的可接受的、可查踪的错误 表面污染: 不良的附着 未对策的要求: 顾客的不满 喷漆太薄: 不良的覆盖,联系失败模式和影响,2. 对于每个与输入相关的失败模式，决定影响,这些影响是下一工序和/或最终顾客的内部要求,术语定义 - 要因,要因 导致失败模式发生的工程散布源 示例: 温度太高；不良的温度传感器 确认要因应该从相关严重度最高的失败模式开始 示例 温度太高: 热电偶没有校正 错
8、误的 PO 数: 印刷错误 表面污染: 上部提升系统 未对策的要求: 顾客服务代表人数不足 油漆过薄: 溶剂含量高,3. 对每个失败模式确定潜在要因,绝大多数情况下，一个失败模式可能对应不止一个要因，但在这个练习中我们将其简单化,练 习,每队选择一个都熟悉的过程 这个过程不一定是一个工作工程 确定3个输入变量 使用FMEA工作表，确定 ： 输入变量 2-3 失败模式 每个失败模式的所有影响 对于每个失败模式3-5 要因 你有20分钟！,术语定义 - 目前的控制方法,目前的控制方法 适当的系统化的方法/设计，用来预防或探测失败模式或要因（在导致影响前） 预防由错误检验（ Poka Yoke ），
9、自动控制和设置查证组成 控制由审计，检查表，检查，实验室验证，培训，SOP，预防保全，等组成 哪个对工程改善，预防或探测更重要呢？,4. 针对每个要因列举目前的控制方法,对于每个失败模式/要因，我们要列举如何预防这个要因或如何探测这个失败模式 我们在有SOP的地方将列出程序号,管理方法,FMEA 模型,管理方法制,FMEA 模型,Prevention,哪个是最好的情况？ 哪个是最坏的情况？,预防,风险优先数 (RPN),FMEA的输出是 风险优先数RPN 是在你提供的信息基础上计算出来的数，要考虑 潜在的失败模式, 相关影响, 和 当前在达到顾客之前工程探测失败能力 它是三个定量的数率的乘积，
10、分别相对于影响，要因和控制,RPN 术语定义,（影响的）严重度（ Severity ）- 影响对顾客要求的重要程度 - 如果失败发生，也可以和安全及其他风险相关（1=不严重，10=非常严重） （要因的）发生率（ Occurrence ）- 给定要因发生并导致失败模式的频率。有时也可以指失败模式的频率（1=低，10=高） 探测力（ Detection ） (当前的控制能力) - 当前控制计划的探测或预防的能力： 在导致失败模式之前的要因 在导致影响之前探测或预防的失败模式 1=可能探测, 10=根本不可能探测,FMEA 表 - 初步估计,FMEA 方法,方法 1 (C&E 矩阵聚焦) 从C&E矩
11、阵分析中最高分数的关键输入开始 对于那些输出填写FMEA工作表 计算RPN 然后对最高RPN的制定推荐的措施 随后完成其他输入的工程FMEA 方法 2（聚焦顾客） 填写工作表中的失败模式和影响列。复制到FMEA表，然后估计严重度 对于高严重度数值，列举要因，对每个要因估计发生率 对最高的严重度发生率数值，评价目前的控制方法 对于最高的RPN制定推荐的措施,FMEA的方法,方法3 (全面的) 小工程的好方法 填写FMEA 工作表从第一个工序开始到最后一个工序结束 对所有要因打分：SEV, OCC和 DET 对最高的RPN制定推荐的措施 方法4 (超级聚焦) 从Pareto图上选取最大的不良项目
12、(损坏的部件) 或失败模式（温度的变化） 使FMEA过程只集中于那个不良或失败模式 目的: 为了“消灭”那个失败模式,回 顾,输入是什么？,输入如何出错？,概 要,提供FMEA 应用的内涵 确认危险源 定义不同类型的FMEA 介绍制定工程FMEA的步骤 练习作FMEA,工程能力研究,6 Sigma 课题管理者培训,目标,“传统” 工程能力指数计量型和记数型工程能力研究 短期和长期的工程能力,工程改善方法论,步骤 I: 工程测定,步骤 II: 工程分析,步骤 III: 工程改善,步骤IV: 工程管理,用 DOE 验证关键性的输入,持续验证工程的稳定性和能力,最后完成控制计划,决定最优的操作窗口,
13、完成 FMEA 并评价控制计划,计划课题、明确关键的工程输入/输出变量,进行短期工程能力研究并 建立控制计划,完成 Multi-vari 研究以确定 潜在的关键输入,评价数据并优化关键的输入变量,进行基础测量系统的测量 仪器研究,修正控制计划,步骤 0: 课题定义,Sigma 与 PPM 的关系,2,308,537,3,66,807,4,6,210,5,233,6,3.4,PPM,工程能力,每百万机会的不良数,这表从哪来得?,工程能力路径 - 30,000 高度英尺观察,你的数据是 什么类型的,计量型,记数型,从工程里 收集数据,从工程里 收集数据,用 Minitab 分析数据,用 Excel
14、 分析数据,工程能力表述 DPU, PPM Cp, Cpk, Pp, Ppk,工程能力表述 DPU, PPM,“缺陷” (x4),1 2 3 4 5 6 7 错误数,“缺陷” (x 130 Min),“无缺陷” (x 130 Min),15 110 115 120 125 130 135 140 装配时间 (Min),“无缺陷” (x3),顾客的要求,顾客的要求,记数型,计量型,数据分类,记数型数据,寻找计量型数据 太难了,计算产品的-水平,计算单位产品缺陷数(DPU):,翻到Sigma表, 然后估计Sigma水平,计算每百万机会的缺陷数(DPMO):,示例: 三星,计算单位产品缺陷数(DPU
15、):,计算每百万机会的缺陷数(DPMO):,工程能力的工具 - 记数型,Attribute Sigma Calculator.XLS,Sigma 表,记数型练习: 制造 DPU, DPMO, 和 Sigma 是多少?,#1 不良的洗衣机 工厂刚生产完一批共40，000台洗衣机。其中发现100台洗衣机有缺陷。 #2 不良性批号 在3月份，有12,412台A型电机被组装到干燥机中。每台电机有3个被正确制造的机会(分别是功率，振动，和总重)。在本月中，发现了200个不良发生。 #3 不良性批量 工厂刚生产出一批共400台冰箱（每台冰箱有134个部件）。在生产中，发现了12,312个不良（错组装或损坏
16、）部件。,DPU = 0.0025 DPMO = 2500 Sigma = 4.31,DPU = 0.0161 DPMO = 5371 Sigma = 4.05,DPU = 30.078 DPMO = 229,701 Sigma = 2.24,记数型练习：非制造,#1 不良购买定单 在3月中，共有764份购买定单交付。其中321份有缺陷。 #2 迟到的出货 在1997年, 有42,100 批更换部件的出货。 4,100批晚到。 #3 不良购买单据 在3月份，交付了764份购买单据，每份单据要填8处信息。共发现1234处不良信息。,DPU = 0.4202 DPMO = 420,157 Sigm
17、a = 1.70,DPU = 0.0974 DPMO = 97,387 Sigma = 2.80,DPU = 1.615 DPMO = 201,897 Sigma = 2.33,计量型数据,计量型数据等于力量!,工程能力解剖,缺陷,工程能力,不适当的设计容限,不适当的工程能力,供应材料的散布,不适当的测量能力,工程能力,多少材料脱离了规格？ 短期的? 长期的?,一般形式:这个变换产生的值来自一个平均值=0 和= 1的分布 。这个值以标准偏差为单位显示了原来的数值离平均值有多远。 例如, 如果 Z = 2, 说明问题2中的数值偏离平均值2个标准偏差 用这种方法，我们能在那个产品的输出平均值和的基
18、础上计算产品脱离规格的比例。,Z-变换,估计不良的百分率,为了估计工程的良品率，我们用规格下限(LSL)和规格上限(USL)替代x,这个结果将告诉我们工程的平均值以sigma为单位离规格限有多远,尾部面积是多少？,SL,我们从Z表获得尾部的面积.或者我们可以使用Minitab!,Z 表,.00621 or 6210 ppm,Minitab,用Minitab， 到 CalcProbability DistributionsNormal 然后点 Cumulative Probability 把Z-值填入 Input Constant 选项， 然后 Minitab 会算出概率。,工程能力系数,顾 客
19、 之 声,工 程 之 声,工程能力系数,统计学为测量工程能力发展了2个关键的方法,USL,C,Min(,X,-,LSL,3,USL,-,X,3,pk,s,s,),工程能力系数,USL,总公差,C,工程的分散,p,测量误差对工程能力指数的影响 Cp,我们知道因此:,其中,测量系统的误差增加时，对Cp 有什么影响？,那一个更需要关注 - 测量系统还是工程改善?,工程 %R&R Cpo 我们做那项工作?1 10% 0.52 40% 1.0 3 60% 1.5 4 70% 5.5,工程,测量系统,%R&R 与工程能力,问题 . . .,Cp 和 Cpk 在数值上能相等吗？ CpL 和 CpU 能相等吗
20、 ?Cpk 能是负值吗 ?什么是有争议，但容易的方法来增加 Cp ?,短期工程能力,短期工程能力研究覆盖一个相对较短的时间间隔（数天，数周），一般由30到50个数据点组成。实际的数量取决于所研究的课题。,这个工程受控吗 它在生产不良品吗？,长期工程能力研究覆盖一个相对较长的时间间隔（数周，数月），一般由100到200个数据点组成。同样，实际的数量取决于所研究的课题,长期工程能力,这个工程受控吗?它在生产不良品吗,动态的工程,LSL,Short-Term Capability,长期工程能力,在时间上，工程趋向于大约1.5 的漂移,短期工程能力,USL,回到工程改善计划,6 Sigma 方法论要求
21、在测量阶段进行短期工程能力研究以建立工程基线 在这个领域 Minitab 具有很多工具能帮助你 Capability Sixpack, Capability Analysis,Capability Analysis,Capability 6 Pack,子群数据,个体样本,共有标准偏差,在Minitab 中当子群被指定后，此项为默认项 警告: 这个选项用于使用合理的子群而具有的最好的短期工程能力计算 使用这个选项的结果可能导致对工程能力的误解信息 这个选项对测量“即时的”工程能力是一个好方法，并可建立工程的极限目标(Cp & Cpk),总标准偏差,这个选项应该用于估计工程的“真实”工程能力 Mi
22、nitab 用总标准偏差把工程能力指数标示为Pp 和 Ppk!,工程能力与实绩,工程实绩: 包括移动和漂移的总散布(Pp & Ppk),工程能力: 只包含随机和短期的散布 (Cp & Cpk),工程实绩与工程能力,这些数据显示，如果管理好，本工程可以比现在表现得好的多,工程指数,我们将讨论关于工程实绩和工程能力的指数 工程能力是工程的“潜力” (Cp and Cpk) 工程实绩是工程的“真实”表现(Pp and Ppk),它是正态分布吗？,和规格限比起来工程的散布怎么样？,最后25个子群象什么？,它受控吗 ?,工程能力 Sixpack,它受控吗 ?,它是正态分布吗？,工程能力 Sixpack,
23、这儿发生了什么？_,工程能力/工程实绩指数,对于同一套数据Minitab 能给出短期和长期的工程能力数据 用文件 CAPABILITY.MPJ, 工作表 CARBAT2 按如下填对话栏,Minitab 工程能力研究,1.,2.,3.,4.,CO2-Long的工程能力结果,工程能力研究结果,注意 Cp / Cpk 和 Pp / Ppk 的数值都给出了 数据显示工程的工程能力(Cpk) 为2.13，极限目标(Cp)为2.59 这说明如果工程得到好的管理，它可能成为一个世界级的工程6s ! 这数据还显示工程的工程实绩(Ppk) 值为1.33 ，比较适当 然而这个工程可以好到何种程度？,工程实绩和工程
24、能力,Ppk 可与Cp 十分接近，条件是 顾客的规格真实反映顾客的要求 工程处于统计控制状态 数据近似与正态分布 Cp 就象一个里程碑或极限目标 工程能力的sigma主要源于随机误差 我们希望Ppk 与Cp 十分接近,工程实绩与工程能力,散布,可能的最好,实际 (总体),工程平均值的位置,规格范围的中点,实际位置,Cp,Ppk,Cpk,Pp,工程能力指数的种类,即时工程能力（Instantaneous Capability）: 极短时期内的工程能力 它描述短时间内工程所可能的的最好的实绩 它应该是工程极限目标的近似估计 可由短期或长期研究的“最好的操作”来估计 短期工程能力（Short-Ter
25、m Capability）: 基于30-50数据点的工程能力研究 一般等于或大于长期工程能力 长期工程能力（ Long-Term Capability ）: 基于大量数据点的工程能力研究 实际工程的工程能力最好的估计 可用这个数据作出诊断,目标设定,这是一个一般的工程改善顺序： 近期目标: 使 Ppk 接近 Pp (工程居中) 中期目标: 使 Pp 接近Cpk (减少散布) 长期目标: 使 Cpk 接近 Cp (随机散步)6 Sigma 工程 Cp = 2.00 Ppk = 1.5,摘要,你应该能在工程能力数据的基础上设定短期，中期和长期的目标了 这些工具将广泛地应用于工程改善的测量阶段，改善阶段和管理阶段,
