事實上,當過程績效高于3σ水平時,即使使用的樣本量很大,也很難在過程監控中發現不合格項。此外,鑒于現代制造工藝,鎖定在生產線中的產品被自動監控。由于這一因素,很難控制抽樣和分組規模的概念。換句話說,對于高σ過程的監控,傳統的屬性控制圖已經不能滿足實際需求,需要應用六西格瑪過程能力的概念及其控制技術進行改進。


在處理高σ水平的情況時,最直接的方法就是用變量數據代替屬性數據。雖然這種直接的方法性價比較低,但可行性較低。作為處理屬性數據的可行方法,相關文獻建議在不合格項中找錢,引入合格項累計計數圖對合格項進行全程監控,即監控重點由不合格項轉向合格項。這樣在控制圖中畫出累計數,虛警對應的風險等級標為σ。據此,合格項目累計計數圖對應的控制上限、控制下限和中心線分別如下所示:


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以上合格項目累計計數圖對應的控制上限、控制下限、中心線,按幾何分布零件的下標準概率計算。必須注意的是,由于幾何分布具有非常強的偏態特征,在確定控制時限時不能直接套用3σ原則。對于不同的工藝,需要根據工藝要求和調整成本確定相應的σ值。


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上圖是六西格瑪流程能力支持的合格項目累計計數圖。如圖所示,根據計數圖進行決策時,最方便的操作方法是,當控制圖中顯示的失控信號低于計數圖中的控制下限時,說明過程中出現了問題。相反,當控制圖中顯示的失控信號高于計數圖中的控制上限時,則表明工藝得到了一定程度的改善。


六西格瑪過程能力改進前,該企業產品合格率為92.00%,而六西格瑪過程能力改進后,產品合格率為98.00%,明顯提高。


天行健咨詢分析討論了六西格瑪過程能力和控制技術的主要問題,分析了六西格瑪的主要概念,闡述和研究了六西格瑪過程能力項目實施中的主要階段,認為:六西格瑪管理是質量管理的最后階段,是質量管理活動的重要環節。它在質量管理活動中起著重要的作用,給企業管理帶來方便,給顧客帶來更多的優質服務。隨著科技的發展,精益技術與六西格瑪技術的結合成為新的發展目標。


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