关于4sigma零PPM规律
精益质量不是概念和文字游戏,不是什么精益生产+六西格玛之类的精益六西格玛。精益质量与六西格玛理论基础完全不同,例如质量培训专家金舟军的“4sigma零PPM规律”与6sigma 3.4PPM的不同。
制造过程的输出主要是由少数的可控因子决定,真实制造过程变差则是受有限的不可控因子影响,所以稳定的制造过程输出的任何产品特性只是近似的正态分布,产品特性变差100%落入+4sigma至-4sigma范围内。精益质量认为:保持制造过程的稳定,使制造过程精度达到4sigma, 产品不合格PPM即可为零。。
“4sigma零PPM规律”为追求产品不合格PPM即可为零目标指明了两个方向: 1/对系统采取措施用来消除变差的普通原因保持过程精度4sigma水平; 2/采取SPC、防错和设备维护等局部措施保持制造过程的稳定。
欢迎大家讨论！
制造过程的输出主要是由少数的可控因子决定,真实制造过程变差则是受有限的不可控因子影响,所以稳定的制造过程输出的任何产品特性只是近似的正态分布,产品特性变差100%落入+4sigma至-4sigma范围内。精益质量认为:保持制造过程的稳定,使制造过程精度达到4sigma, 产品不合格PPM即可为零。。
“4sigma零PPM规律”为追求产品不合格PPM即可为零目标指明了两个方向: 1/对系统采取措施用来消除变差的普通原因保持过程精度4sigma水平; 2/采取SPC、防错和设备维护等局部措施保持制造过程的稳定。
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yijiayige (威望:636) (江苏 苏州) 机械制造 经理 - 工作经验超过15年，熟悉绝大多数质量相关管理和技...
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我就给你适当的较真一把吧，较真性的说法如下：
1、是否正太分布：我们统计分析规律的前提是假设一切满足正太分布，可事实上真的满足么，任何情况下我们都会发现实际上均是偏态分布或不对称分布？
2、是否单峰分布：当两台机床批量做同一个零件，他们的特定监控点如果都满足分布规则（其实是绝对满足的），当产品混在一起发给客户端进料检验的数据上现实，还能满足单峰分布么？三台呢？四台呢？……
3、是否保障PPM为0：4西格玛大概是过程能力1.33，通过过程及时修正，能做到PPM为0，那么我告诉你实际上过程能力只有2西格玛的时候，我也能通过过程及时修正，保障PPM为0，信不信？
4、6西格玛和4西格玛的理念不冲突： 大家都是基于同一个统计分析的基础和方法上收集问题进行分析；
6西格玛帮助我们想办法使后续不再时时约束的情况获得的散漫数据，是约束在6西格玛范围内的，从而使不良率趋近与3.4PPM--->从根治和预防想办法；
4西格玛指导我们在过程中适时约束，从而是散步的数据能够及时偏移回来，从而使不良率趋近与0PPM--->从过程控制的及时反馈和反应想办法；
5、最后给你一个炸弹玩：
谁说我们的过程就一定满足分布规律的，谁证明了的？