MEASURE 概要
DMAIC Step 定义
Phase
Measure
(测定)
Analyze
(分析)
Improve
(改善)
Control
(管理)
Define
(定义)
Step 定 义 输出物
1 Project选定
2 Project定义
3 Project承认
4 Y’s 确认
5 现水准确认
6 潜在 X’s 发掘
7 DATA 收集
8 DATA 分析
9 Vital Few X’s选定
10 改善案树立
11 Vital Few X’s最佳化
12 结果 检证
13 管理计划树立
14 管理计划实行
15 文件化/共享
选定与经营目标相关的正确的6SIGMA Project
设定Project的目标与范围,掌握期待效果
Project实行计划登录及承认
Project的核心成果指标 Y’s 决定
确认Y’s的现水准,设定改善目标
掌握影响Y’s的潜在因素,优先顺序化
收集核心因素确认必要的DATA
为核心因素检证分析DATA
以DATA的科学分析结果为基础,选定核心因素
树立依据核心因素特性的改善战略
决定为目标达成的核心因素的最佳案
检证最佳案,确认目标达成与否
选定管理项目,树立管理计划
实行管理计划,实施MONITORING
掌握效果及Project结果文件化
Measure- Measure概要 - 2
Project 实行 计划书
成果尺度 Matrix
成果尺度 Matrix
优先顺序化的潜在 X’s 目录
DATA 收集计划书
分析结果
Vital Few X’s 目录
改善战略
最佳方案
最佳方案 检证结果
管理计划书
MONITORING 结果
财务效果分析表,结束报告书
Rev
Measure- Measure概要 - 3 Rev
● Measure 概要
�Step4 : Y’s 确认
�Step5 : 现水准确认
�Step6 : 潜在 X’s发掘
● 统计 基础
● 测定 SYSTEM 分析
● 工程能力分析
● 非正态Data分析
● Process Map
● C & E Diagram
● FDM
● FMEA
Define Measure Analyze Improve Control
目 录
Measure- Measure概要 - 4 Rev
学习 目标
学习结束后应当
�定义Project的顾客,并能够掌握要求事项
�通过要求事项分析,能够导出 CTQ 及 Y’s
�能够评价为Data信赖性确保的测定SYSTEM
�通过工程能力分析,能够测定Base line及设定目标
�通过详细地展开Process,能够发掘潜在因子
�对发掘的潜在因素,能够进行优先顺序化
Measure- Measure概要 - 5 Rev
Measure 阶段 Road Map
MSA 实施
Baseline
Performance掌握
MSA 对象?
No
Ye
s
Step 5 : 现水准确认
Y’s Data 收集计划
Yes
Y’s 确认
Step 4 : Y’s 确认
Project CTQ 导出
Y’s 成果基准设定
优先顺序化
Step 6 : 潜在 X’s 发掘
潜在 X’s 导出
Define Measure Analyze Improve Control
目标设定
管理 YSTEM 登录
Measure- Measure概要 - 6 Rev
Measure 阶段 Activities
顾客调查 方法论、 鱼刺图法、 Scene 分析、 KANO、 统计基础、 MSA、 工程能力分析、
Benchmarking、 Box-Plot、 Pareto、 PFD、 C&E Diagram、 FDM、 FMEA、 Data收集计划
Y’s 确认
�Project CTQ 导出
�SIPOC
�Process 具体化
�顾客要求事项确认
�间接影响要素确认
�Y’s 确认
�Y’s 成果基准设定
�Y’s 成果基准设定
�妥当性 检讨
�成果尺度Matrix
Y’s 成果基准
’
现水准 掌握
�Y’s Data 收集计划
�相关尺度 掌握
�Sampling 决定
�收集计划书 完成
�测定SYSTEM 评价
�计量型 MSA
�计数型 MSA
�Baseline Performance
测定
�Data 收集
�现水准 掌握
�目标 设定
�Y’s的合理目标设定
�成果尺度 Matrix 作成
成果尺度 Matrix
潜在 X’s 发掘
�潜在 X’s 导出
�层别
�Process Map
�C&E Diagram
�优先顺序化
�FDM
�FMEA
�已优先顺序化的 X’s List
已优先顺序化的
潜在 X’s List
工
具
阶
段
概
要
输
出
物
Step 4 : Y’s 确认
�定 义
• 确认Project的核心成果指标Y’s.
�学习 目标
• 能够掌握Project的要求事项.
• 通过要求事项分析,能够确认Project的 CTQ 及 Y’s.
Project
CTQ 导出 成果基准
设定
Measure- Measure概要 - 8 Rev
Step 4 : Y’s 确认
�SIPOC
�Process 具体化
�顾客要求事项掌握
’ ’
�Y’s 成果基准设定
�妥当性 检讨
�成果尺度 Matrix
Y’s 确认
Project
CTQ 导出
现水准确认
YYss确认
潜在 X’s 发掘
YY’s’s
成果基准
设定
Measure- Measure概要 - 9 Rev
Y’s 确认
�在Define阶段被选定Project目标检讨
�Project目标是否在担当Process内管理可能?
�是否有必要将Project目标管理成详细的指标?
�由于Project进行对其他Process或产品是否有影响?
例1) 由于洗衣机的噪音,而改善市场不良时
需要实际工程内管理可能的指标(db,振动值 等… )
例2) SMT工程的不良改善时,
区分为设备相关,设计相关,工程条件相关,作业者相关等或需要通过细分化
不良类型来进行指标管理
由于不良改善,因素也有必要一起检讨生产性关系
例3) 半导体收率向上时
收率虽然在单位工程产生影响,但无法自我管理,所以需要在单位工程导出
管理可能的相关不良类型后,进行改善
Measure- Measure概要 - 10 Rev
Y’s 确认
�Project的成果 指标 (Y)
顾客要求 顾客满足
内部
Process
现在的
成果基准
已改善的
Process
已改善的
成果基准
分析
改善
明 确
定量性
单 纯
必须具备的
特性
�转换成为满足顾客的核心要求事项的产品/Process的内部特性(CTQ)
对Project的Y’s进行导出/确认
�通过比较Project的前后,确认改善与否及用作是否需要进行持续
Monitoring的核心成果指标
Project
CTQ导出
�利用Process能够测定何种程度地满足顾客要求的测定项目,
Project
Y’s 选定
Measure- Measure概要 - 11 Rev
�Project的CTQ 导出时 考虑事项
�有必要考虑代用特性 / 制约特性 / 下位特性
Project
Project的 CTQ 导出
�Project CTQ的导出方法
�Process 检讨
– 从SIPOC导出处在Project Output 境界位置的 CTQ
– 通过具体化改善对象的详细Process,导出详细 CTQ
CTQNF BM
�分析顾客的要求事项
– 通过QFD分析的 CTQ导出
Project
Y’s 选定
代用特性
制约特性
下位特性
Measure- Measure概要 - 12 Rev
代用特性
制约特性
下位特性
• 与问题的特性有比例或反比例的相关关系.
• 如果改善此代用特性话,问题特性也会随着改善.
• 如果问题特性一旦被改善,预想到由其造成可能恶化的其他特性
• 与问题特性有比例或反比例的相关关系
• 如果代用特性能够说明大部分的问题特性的话,
下位特性则是进行部分地说明的要因组合
• 具有CTQ =CTQ1 +CTQ2 +CTQ3 + ……的关系
Project的 CTQ 导出
�代用/制约/下位 特性
• 问题特性的定量化困难时, 开发定量化容易的代用特性
Measure- Measure概要 - 13 Rev
Project的 CTQ 导出
�Process 检讨
�SIPOC 确认 : Process的境界定义
具体定义对Project的目标达成产生影响的Process在哪里
�选定能够加以关心的以及对Project的成果产生影响的Process
�定义被选定Process的输出物
�Process 具体化(层别)
对与Project目标相关的Process,确认是否能够具体地进行区分及管理可能,
并实施指标化
�将Process区分为可能的单位Process
�列出单位Process中可以算出的输出要素
�检讨输出要素与与Project成果间的相关性
�将输出要素具体化,或按层别进行区分
�对关心的输出要素进行指标化
顾
客
V
O
C
C
T
Q
产
品
特
性 Process特
性
Measure- Measure概要 - 14 Rev
Project的 CTQ 导出
�顾客的要求事项掌握
�将顾客的要求事项以Process语言表现的CTQ,可通过CTQ Flow Down, 导
出具体地及管理可能的特性
�CTQ Flow-down : QFD
产品 (Set/Module/部品) 开发
Process 开发 / 改善
CTQ
产品特性
Process 特性
工程管理特性
产品特性目标
工程特性目标
区分 类型 Project的 CTQ 备 注
Process 检讨 C
D
C
C
C
C
C
防振材料 厚度
Bearing使用数量
动力传达 Belt 强度
Motor 噪音
洗衣机振动
Drum 旋转磨擦噪音
Bearing 噪音
VOC 检讨
Measure- Measure概要 - 15 Rev
Project的 CTQ 导出
�Project的 CTQ 导出例
Project : 洗衣机市场不良改善
* C – 计量型 (连续型,Continuous), D – 计数型 (离散型,Discrete)
Measure- Measure概要 - 16 Rev
Y’s 确认
�1个Project中1个Project Y
- 设备稼动率向上为单位Project. 此时设备稼动率将成为单位 Project的Y
�多个Project的 Y : 选择必要的状况
-Internet信息提供业体的顾客满足度向上为单位Project. 顾客满足度可通过
信息内容,正确性,最新性,连接容易性等来表现,但此时为满足CTQ的个别指标
将是单位 Project的Y
�由于Y多,所以Project的范围太大的话,区分Project
-利用特性的层别,作成 Pareto chart的话,可容易区分
-在被区分的特性中,将与当初的Project有很强的关联或问题大小及深刻程度最大
的选定为新Project的Y
Project
CTQ导出
Project
Y’s 选定
�Project的 Y’s 选定
在Project的 CTQ中,利用 Project的核心成果指
标选定 Y’s
�Project的 Y’s 个数
Rev
Y’s 成果 基准 设定
�Y’s 成果基准
�成果基准是?
�作为计算Project成果的基准,即指比较现在水准与改善目标及改善结果的基准
�成果基准设定时考虑事项
�顾客要求事项、 顾客Bench Marking
�技术能力、 Baseline Performance
�国家规定等其他制约事项
�成果基准设定步骤
Y’s 运营定义
(计算基准)
Data 类型
定义
Y’s 缺陷
定义
Measure- Measure概要 - 17
成果尺度
Matrix 作成
Measure- Measure概要 - 18 Rev
Y’s 成果 基准 设定
�Y’s 运营定义(算出基准)
�运营定义是?
�运营定义是指 (Operation Definition)详细说明如何求得Y的方法
�“Y是什么”的说明与
�“如何测定Y”也包含于此
�运营定义目的
�在于相关人员理解Y时,消除模糊的感觉
�提供Process特性的明确测定方法
�必须确认测定什么.
�必须确认如何测定.
�必须保证无论谁测定,也能出现相同的结果
�Y’s 运营定义后检查事项
�是否为具体及实质性的定义?
�是否提示测定方法?
�是否为都有用于Project TEAM及顾客的尺度?
Measure- Measure概要 - 19 Rev
Y’s 成果基准设定
�对Computer Service.不满件数可定义为如下几种
Case 1 : 顾客使用时说出的不满件数
Case 2 : 实际 A/S中接受的全部件数
Case 3 : 虽然实际A/S中未接受,但使用过程中引起Computer的再Booting
的全部件数
Case 4 : 虽然实际 A/S 中已接受,但非顾客错误而是由于公司错误所引起
的件数 → 必须单独精确提示分类基准
Measure- Measure概要 - 20 Rev
Y’s 成果基准设定
�Y’s Data 类型决定
�计量型 Data
�将产品/Process特征按照大小,厚度,时间,电流等进行特性化
�将测定单位用更加详细的测度能够有意义地进行区分.
�为适用正态分布,必须使用计量型Data
�计数型 Data
�测量发生频率的 : 某种事情发生的次数
�将测定单位无法用更加详细的测定程度,进行有意义地区分
�二项分布与泊松分布会用于此类Data类型
�比计量型Data要求更多的样品数
Measure- Measure概要 - 21 Rev
Y’s 成果基准设定
�缺陷定义(规格设定)
�缺陷是
�引起顾客不满的
�无法充分满足顾客要求水准的
�测定与缺陷按照定义会有所不同
�当为计量型Data时,缺陷的定义会成为与规格定义相同的尺度
Demo 新开始
Measure- Measure概要 - 22 Rev
’ ’
Project名: 洗衣机市场不良改善
Y’s 成果基准设定
�Y’s 成果尺度 Matrix (例)
YYss 成果尺度Matrix
作成日期 :
作成者 :
全部 ZST
全部 DPU
全部 DPMO
总 机会※ Data类型
- C : Continuous
- DF : Defect
- DV : Defective
4
5
6
7
8
9
10
类型
C
C
C
单位
Db
Hz
mm
周期
20台
1Shift
50台
算出公式/运营定义
动作检查时,在离1M的地方
测定噪音
动作检查时,在上部测定
振动
Drum调整后,防振材料厚度
测定
Baseline Goal(目标) Result
指标 ZST 指标 ZST 指标 ZST
测定
信赖性
规格设定
USL LSL
60
200
30 10
Y 信息
资料源
现场检查
现场检查
现场检查
Y’s
Motor 噪音
洗衣机振动
防振材料 厚度
No
1
2
3
Demo 新开始
Step 5 : 现水准确认
�定义
• 确认Y’s的现水准,设定设计目标
�学习 目标
• 能够评价为Data信赖性确保的测定SYSTEM
• 通过工程能力分析,能够掌握Baseline及设定目标
Data
收集计划
测定
评价
Baseline
Performance
测定
目标 设定
Measure- Measure概要 - 24 Rev
Step 5 : 现水准确认
测定
SYSTEM
评价
�测定SYSTEM评价
Baseline
Performance
测定
�Data 收集
�现工程能力测定
目标 设定
�Y’s的目标设定
�成果尺度
Matrix 作成
’’sYYs的
Data
收集计划
�Y’s的Data收集计划
Y’s 确认 现水准确认 潜在 X’s 发掘
Measure- Measure概要 - 25 Rev
现水准确认
�Project进行前确认必要事项
在Project中,一旦决定需要改善什么(Y’s 确认)的话
�如何收集Data?
�是否能够信任现使用中制定 Y’s指标的测定SYSTEM?
�现指标是否能够替代改善对象Process?
�Y’s的现水准是何种程度?
�Y’s的详细目标应该是何种水准?
必须信任所收集的全部Data,才能掌握现水准并在进行改善时,
能够客观地进行评价,
必须利用信赖性已确保的Data,才能掌握现水准并能够设定目标
Measure- Measure概要 - 26 Rev
Y’s的 Data 收集计划
�信息的创导与Data收集计划
对信息的Need
分析
Data
提问
结论 导出
收集计划 信息创导
�Data收集计划是指,通过提问首先对想
知道的内容设定结论(假设),然后按照
假设选择相应分析方法,最终决定出必
要的Data并收集Data
�创导新规信息时, 首行提问相知道的
内容,并通过确认已确保的Data及按照
不同Data决定分析方法,然后通过分析
得出结论,最终对提问的内容进行确认
的过程
Measure- Measure概要 - 27 Rev
Y’s的 Data 收集计划
�Data 收集计划
设定Y’s的成果基准后,为掌握对此的现水准,建立对Y’s的收集计划
�构成要素
详细记录测定项目/运营定义(算出基准)/Data类型/Sampling计划/考虑事项
- 测定 项目 : Y’s
– 运营 定义 : 利用Data计算基准,决定将什么如何计算
– Data 类型
�计量型 Data
�计数型 Data(不良型Data + 缺陷型Data)
– Sampling 计划
�收集 人力 / 收集 期间 / 样品数 定义
�样品数定义 : 要做全数检查? 还是要做Sampling检查?
代表对象Process,并且无偏向,Random地选择Sample
�利用以前的Data? 还是需要新的测定? 检讨
No 测定项目(Y’s) 运营定义/算出基准 Data
类型
Sampling 计划 Data收集时考虑事项
将什么 如何 收集人力 收集期间 样品数
1 Motor噪音 动作时Motor的噪音 动作检查时,在离1M的
地方,进行测定
C 金吉同 ~ 50
2 洗衣机振动 脱水时振动周波数 脱水动作时,测定上端
的振动数
C 朴XX ~ 100
3 防振材料 厚度 调整后防振材料的厚度 Drum调整后,测定防振
材料的厚度
C 裴XX ~ 100
4
5
6
7
8
9
10
Measure- Measure概要 - 28 Rev
’
Y’s的 Data 收集计划
�Y’s Data 收集计划书 作成(例)
Y’s Data 收集计划书
Project名 洗衣机 市场不良 改善 Leader 朴顺新 课长
Measure- Measure概要 - 29 Rev
测定 SYSTEM 评价
�Data是否能够确认?
即使通过测定取得以数值显示的Data,但也并非如实地反映经常存在
的事实,所以必须确认得到的Data能够反映何种程度的真实
为能够信赖通过MSA (Measurement System Analysis(Assessment))
测定的Data必须分析测定SYSTEM
�测定的 作用
如果对所知道的无法用数值显示的话,并非实际真正知道,若不能真正知
道时,无法对其进行管理,一旦我们无法管理时,最终结果会取决于运气
- The Vision of Six Sigma (Mikel J. Harry) 中
测定将成为正确议事决定的基础资料.
Measure- Measure概要 - 30 Rev
测定 SYSTEM 评价
�测定值的 构成
+=
真值 测定误差测定值
�测定误差的构成
�即使不同的人进行测定,也会出现相同结果吗?
�如果用其他样品进行测定的话?
�如果用其他方法进行测定的话?
�如果用其他设备进行测定的话?
�如果在其他环境进行测定的话?
Measure- Measure概要 - 31 Rev
事前 确认事项 掌握
MSA 计划
样品选定
MSA 评价 Table 作成
Test Order 决定
MSA 实施/评价
结果 判定
- 评价目的,检校正实施与否
- 评价期间、评价主管、评价对象、样品数、详细日程
- 样品形态、样品接收方法、担当者
- 反复数、再现数、样式
- 评价顺序 决定
- 评价实施及结果记录
- 结果判定及 Feed-Back
测定 SYSTEM 评价
�评价步骤
Measure- Measure概要 - 32 Rev
Baseline Performance 测定
�工程能力是指?
�为计算Baseline Performance,通过测定每个Data得出的,并能够生产符合顾
客要求的Process固有的能力
�也可以说是,当Process处于稳定状态时,显示相应Process结果的散布为何种
程度的量
顾客要求
许可界限
顾客要求
许可界限
顾客要求
工程能力,即相应Process何种程度地符合顾客要求事项
Measure- Measure概要 - 33 Rev
投递时间 (短期)
时
间
投递时间 (长期)
Baseline Performance 测定
�长/短期工程能力
顾客要求 : 20分
�如果收集了短期Data的话,
- 现水准 : 1%(σ)
- 长期水准(推定) : 1% (σ)
�一般情况下,短期工程能力,从长期
看来,会有 σ程度的变动
- Z st = Z lt +
根据时间
增加的不良率
Measure- Measure概要 - 34 Rev
Baseline Performance 测定
�工程能力分析步骤(Normal)
�工程 稳定性 确认
必须只能在工程基本稳定的状态下判断工程能力
当工程不稳定的状态下,由于按照不同期间工程能力会随时发生变动,所以很难
判断现在处于何种程度的水准,因此首先必须检讨工程是否处于稳定状态
而且,通过工程能力分析,判断算出的工程不良是否能够代表全部工程.
Y’s Data
收集
�Data记录
工程稳定性
确认
�工程内
异常有无确认
缺陷发生的
概率
(DPMO)
�DPMO 计算
(Minitab 利用)
SIGMA水准
计算
�Zlt 算出
�Zst 计算
: 现水准 掌握
(Minitab/Table 利用
)
Measure- Measure概要 - 35 Rev
Baseline Performance 测定
�计量型工程能力分析(例) : Minitab 利用
当为长期工程性质的Data时,将正态分布曲线的面积作为 “1”, 对超过规格上限
或下限的面积占有率,以一百万为单位进行换算的不良率推定值
良品数 ＤＰＭＯ Ｚst Ｚlt 良品数 ＤＰＭＯ Ｚst Ｚlt 良品数 ＤＰＭＯ Ｚst Ｚlt 良品数 ＤＰＭＯ Ｚst Ｚlt
999,
999,995
999,991
999,987
999,979
999,968
999,952
999,928
999,892
999,841
999,767
999,663
999,517
999,313
999,032
998,650
998,134
997,445
996,533
995,339
993,790
991,802
989,276
5
9
13
21
32
48
72
108
159
233
337
483
687
968
1,350
1,866
2,555
3,467
4,661
6,210
8,198
10,724
986,097
977,250
971,284
964,070
955,435
945,201
933,193
919,243
903,199
884,930
864,334
841,345
815,940
788,145
758,036
725,747
691,462
655,422
617,911
579,260
539,828
500,000
460,172
13,903
22,750
28,716
35,930
44,565
54,799
66,807
80,757
96,801
115,070
135,666
158,655
184,060
211,855
241,964
274,253
308,538
344,578
382,089
420,740
460,172
500,000
539,828
420,740
382,089
344,578
308,538
274,253
241,964
211,855
184,060
158,655
135,666
115,070
96,801
80,757
66,807
54,799
44,565
35,930
28,716
22,750
17,864
13,903
10,724
8,198
579,260
617,911
655,422
691,462
725,747
758,036
788,145
815,940
841,345
864,334
884,930
903,199
919,243
933,193
945,201
955,435
964,070
971,284
977,250
982,136
986,097
989,276
991,802
6,210
4,661
3,467
2,555
1,866
1,350
968
687
483
337
233
159
108
72
48
32
21
13
9
5
3
993,790
995,339
996,533
997,445
998,134
998,650
999,032
999,313
999,517
999,663
999,767
999,841
999,892
999,928
999,952
999,968
999,979
999,987
999,991
999,995
999,997
Measure- Measure概要 - 36 Rev
Baseline Performance 测定
�SIGMA 水准 计算 : Minitab 或 Z-Table参照(DPMO & Zlt & Zst)
* 每100万机会数 基准
Measure- Measure概要 - 37 Rev
顾客要求事项
业务目标
Bench Mark
自体能力
Y’S
目标/样式
KANO
Bench
Mark
竞争社 Y
YUSL
关系度 分析
满足度
�通过竞争社的水准检讨,设定为同等还向上的水准?
�通过分析顾客满足度与水准之间的关系,在满足度
急剧下降的那一点前设定目标
目标 设定
�目标水准 定义
�所谓目标水准定义是指,目标缺陷的大小
�对Y’s的合理目标设定方法
�即使提高水准,满足度是否在增长后,维持一定
水准?
�水准与满足度是否按一定比率增长?
�一旦超过特定目标水准时,满足度是否急剧地
上升?
Measure- Measure概要 - 38 Rev
�收集少量的Data
�QC 7 Tools 使用频率高
�选定计数型Y也可以.
�4SIGMA ~ 5SIGMA 目标
�Process特性化及最佳化
�需要计量型Y
�5SIGMA ~ 6SIGMA
�需要产品或Process设计
�需要计量型Y
掉在地面上的果实
: 论理与直观
5SIGMA ~ 6SIGMA
: Process 设计
4SIGMA ~ 5SIGMA
: Process特性化及
最佳化
4SIGMA 未满目标
: QC 7 Tools
目标 设定
�目标水准别 一般提示基准
�4SIGMA 未满 目标
�位于树底部位置的果实
新开始Demo
Measure- Measure概要 - 39 Rev
’ ’
Project名: 洗衣机 市场 不良 改善
成果尺度 Matrix
�成果 尺度 Matrix 作成
作为将顾客要求以Y’s的目标/样式进行转换的Tool,需要简单明了
YYss成果尺度 Matrix
作成日期 :
作成者 :
全部 DPU
全部 DPMO
全部 ZST
6,320
�
14,009
�
33总 机会※ Data类型
- C : Continuous
- DF : Defect
- DV : Defective
4
5
6
7
8
9
10
� �%%1030Cmm50台现场检查
Drum调整后,防振材料厚度
测定
防振材料 厚度3
�
�
%
�
�
%
%
%
%
60
200
C
C
Db
Hz
20台
1Shift
现场检查
现场检查
动作检查时,在离1M的地方
测定噪音
动作检查时,在上部测定
振动
Motor 噪音
洗衣机振动
1
2
类型单位周期算出公式/运营定义
Result
指标 ZST
Goal(目标)
指标 ZST
Baseline
指标 ZST
规格设定 测定
USL LSL 信赖性
Y 信息
资料源
Y’sNo
Demo 新开始
Step 6 : 潜在 X’s 发掘
�定 义
• 掌握影响Y’s的潜在因素后,进行优先顺序化
�学习 目标
• 通过详细展开Process,能够发掘潜在因素
• 对被发掘的潜在因素,能够进行优先顺序化
优先顺序化
Rev
Step 6 : 潜在 X’s 发掘
’
Y’s 确认
潜在 X’ss导出
�Process Map
�C & E Diagram
现水准确认
Measure- Measure概要 - 41
潜在 X’s 发掘
优先顺序化
�FDM
�FMEA
�已优先顺序化的 X’s List
s
Rev
潜在 X’s 发掘
�潜在 X’s 发掘
�什么是潜在 X’s 发掘?
�发掘不适合Y’s成果基准的全部原因,对其进行优先顺序化的事情
�通过未被数值客观化的Idea,发掘全部可能原因的事情
�作为设定目标Y,其变动会导致不良发生,而发生此变动的原因在于
Process内的 Activity 或 Input要素
Suppliers Input Process
Proces
Output
X’s
Y 变动的根本原因,
并且是Process内的 Activity 或 Input要素
Measure- Measure概要 - 42
Process output内的
变动会导致不良发生
Defects
Y’s
Customer
Open
Narrow
Close
Rev
’
潜在 X’s 发掘
�潜在 X’s 发掘步骤
Project的Y’s
Process M
ap
C&E Diagr
’
am
导出的
潜在 X’s
FDM FMEA
’
已优先顺序化
的潜在 X’s
Measure- Measure概要 - 43
Open
Narrow
Close
潜在 X’
ss
导出
优先
顺序化
原因分析
时间分析
价值分析
VA
VA
N
VA
VA
N
VA
Rev
潜在 X’s 发掘
�潜在 X’s 发掘步骤
KPOVKPIV
原因分析
C&E Diagram
已发掘的潜在 X’s
Process Map
FDM
已优先顺序化的潜在 X’s
Measure- Measure概要 - 44
潜在 X’s
目录
类型
定性
分析
定量
分析
已检查的 X’
s
Vital Few X’
s 选定
Vital Few X’s
价值分析 时间分析
�Process 单位 Step
�单位Step 别故障类型
�单位 Step别潜在 X’s
优先顺序化
FMEA
Measure- Measure概要 - 45 Rev
潜在 X’s 导出
�Process Map
通过SIPOC规定Process范围,并且为了得知在实际Process中引起非效率性的
单位Process与原因是什么,对Process别输出变量(KPOV-问题的现象)及影响
输出变量的输入变量(KPIV-问题的原因)进行区分
�作成 方法
– 必须与实际现场确认同步地作成Process
– 为达到显示Process的 Hidden factory,详细地进行制定
�进行单位Process的原因分析,价值分析,时间分析
�在能够成为关心对象的Process内,以改善TEAM管理可能的水准,决定KP
IV
�实行全员参与的利用Brain Storming方法的TEAM活动
Measure- Measure概要 - 46 Rev
潜在 X’s 导出
�KPOV / KPIV 导出
�KPOV导出 : 焦点尽可能地对准与Project成果相关的现象
�KPOV可成为 Y’s, 又可成为表现为详细项目的现象
�KPIV导出 : 导出发生现象(KPOV)的全部输入因素及预想原因
�通过过去的失败事例(以前FMEA),优先掌握原因.
�为谁都能够理解,原因必须是正确及具体的
�确认是否为通过分析就能够确保Data的水准
�尽可量使X存在于改善TEAM管理,控制可能的范围内.
在深入地及阶段性地推断原因过程中,如果发生联系到纯粹学问,或对原因的改
善方案需要完全依赖于其他部门或外部时,便很难达成及维持Project的成果
VA
VAN
VA
VAN
VA
Measure- Measure概要 - 47 Rev
潜在 X’s 导出
�Process Map 作成步骤
KPOVKPIV
�确认Y’s
�通过SIPOC等,选定需要作成详细
Process Map的对象
�作成 Process的 Activity. 此时要
记述实际形成的 Activity.
�对Process Activity 进行价值/时
间分析
�导出 Process的 KPOV/KPIV
�对X 的属性(CNX, SOP)进行分类.
C
N
SOP
X
X
X
C
N
N
X
Measure- Measure概要 - 48 Rev
潜在 X’s 导出
�Process Map 步骤 例
�Y’s 确认 : 资料确认时间,资料修改时间
�对象Process选定
�Process Activity 作成
日程表
作成
资料
发表
资料
验收
资料 检讨
Not OK ?
No
Yes
必要资料 邀请
资料 综合
资料 修改
Print
资料
作成
• 综合资料 S
oft Copy
• Hard Copy
资料
完成
• 资料 确认时间
• 资料 修改时间
Step VA/NVA 需要时间
1 资料 检讨 VA 30 分
2 必要资料 邀请 NVA 10 分
3 资料 综合 NVA 360 分
4 资料 修改 NVA 120 分
5 印刷 VA 20 分
计 540 分
Measure- Measure概要 - 49 Rev
潜在 X’s 导出
�Process Map 步骤 例
�价值/时间 分析
※ Cycle Time : 从开始到开始
Cycle Time
共540分钟的所需时间中,用
于非附加价值活动490分钟,
而真正附加价值活动,则只投
入了50分钟
Start A
Activity A
Start B
Activity B
VA
VAN
VAN
VAN
VA
Rev
潜在 X’s 导出
�Process Map 步骤 例
�KPOV/KPIV 导出 [ CTQ : 资料确认时间,资料整理时间 ]
�X’S : CNX, SOP
资料 检讨
Not OK ?
Yes
No
必要资料 邀请
资料 综合
资料 修改
Print
Measure- Measure概要 - 50
KPOVKPIV
• 资料检讨 时间
• 检讨结果
• 发表者意图与其他资料构
成 (X)
• 表现力 不足 (N)
• 经营者 意图 未掌握 (X)
• 错误的 Raw Data (C)
• 资料邀请 时间
• 资料综合 时间
• 资料作成 时间
• 资料印刷 时间
• 邀请项目 抽取能力 (N)
• 部门本身 综合时间 (X)
• 通报时SINGLE未开封 (X)
• 经营者 意图 未掌握 (X)
• Power Point能力 (X)
• Printer 状态 (N)
• Network Printer利用能力
(X)
Measure- Measure概要 - 51 Rev
潜在 X’s 导出
�Process Map 扩张 : 与下个阶段的联系
�已导出的潜在 X的形态区分
�Process内 单位 Step 全部 → 分为 SOP
�Process内 单位 Step 内详细 Task → 分为 CNX
�已优先顺序化的潜在X的分析形态
�CNX 类型大多推荐定量性分析.
�SOP 类型大多推荐定性分析
�定性分析的观点
�不能够消除Process吗?
�必须要有的话,可以更换的因素是什么?
�定性分析的 Tool
�Bench marking, 现场检查, 技术资料分析,专家意见
NV
NV
Measure- Measure概要 - 52 Rev
潜在 X’s 导出
�Process Map 例 1
CD
Wc Photo
Overlay Check
Rework
No
Data
Data
VA
No
M/A
Yes
Inspection A
Data
KPIV
Bath clean cycle(SOP)
Stepper type(X)
Align speed (X)
Coater/develop unit(C)
Spinner RPM(X)
Pr viscosity(C)
Pr volume(C)
Spread volume(C)
PM cycle(SOP)
Chamber condition(X)
Gas ratio(X)
Pressure(X)
PM cycle(SOP)
Chamber condition(X)
Gas ratio(X)
Pressure(X)
Batch(C)
Strip (C)
KPOV
Machine号机/机种 Data
Reticle Data
Misalign Data
Cp,Cpk
CD Data
Cp,Cpk
Machine Data
P/C, defect Data
Machine Data
Chamber Data
Batch Data
Tox Data
CD Data
Cp,Cpk
Data
No SCRAP
No
CD,tox
Yes
Inspection
SCRAP
Yes
Wc Dry Etch
KLA
Yes
Ashing/Strip
Data
Data
VA
VA
A
Scrap
Scrap
Measure- Measure概要 - 53 Rev
潜在 X’s 导出
�C & E Diagram (特性要因图)
作为整理及罗列原因与结果的相关关系的方法,对Process Map的 KPI
V实施更加实质及具体化,从而有利于导出根本原因的分析
�作成 方法
�大的骨架,将工程名或5M+1E/详细KPOV作为基准进行区分.
�Man / Method / Measurement / Material / Environment
�区分为KPOV时,可单独取出详细因素后,进行制定
�首先考虑在Process Map中,是否能够细分化已导出的潜在因素后,对
TEAM员能够控制,管理的水准实施具体化
�通过进行5 Why导出更加具体及明确的原因
�有明确的原因-结果的相关关系,并且要考虑全部因果关系
�确认是否能够分开比较为了分析的Data水准
�好与坏的区分,高与低的区分
�现在状态与理想状态的区分(竞争社比较 等)
清洗不良
异物发生源
分析不良
Measure- Measure概要 - 54 Rev
潜在 X’s 导出
�C & E Diagram 1(5M + 1E)
METHODMANENVIRONMENT
Mask sanding
不良
Sub CLN 污染
Robot
Check
超过
Robot
Teaching
Miss
Getter
Assembly
Miss
Mask 均衡
Lift pin
热化
Robot pad
Film剥离
Parts移动 不良
Glass
chip
Susceptor
不良
.
CLN 不良
电路板检查
不良
Pre-sputter
Shortage
电路板清洗
BAY 环境
Clamp
均衡不良
Chamber
Leak
CH 电路板 破碎
CH. 本身
Arcing
Clamp spring
tension
MACHINE
电路板 斜滑
Susceptor 均衡
DC Power
Hunching
Mask
热化
Crack
发生 以后
MATERIALS
BAY
作业者
GLASS
Depo性
本体
PARTS
. 周期 超过
Mask gap
清洗 周期 超过
Parts
清洗 不良
Trouble
发生后 清洗
未实施
组装 Parts的 污染
Parts
组装不良
Autoloader
Trouble
发生后
检查不良
Target
污染
Sputter
有害性 残留
Measure- Measure概要 - 55 Rev
潜在 X’s 导出
�C & E Diagram 例 2 (详细 KPOV)
手指甲Defect
发生
干燥 不良 管理 不良
Exhaust量(X)
Exhaust
Exhaust 压力(X)
温度(N)
Line
污染Carrier使用(N)
Loading 不良
标准 未遵
守(SOP)
Recipe错误(SOP)
作业未熟
工具使用不良(N)
自我措施(SOP)
IPA Dryer
事故发生时联
Dry Time(SOP)络SOP)
Feedback
标准遵守
(SOP) 再处理规定熟知(SOP)
本体时间管理
作业Miss LOT 选别作业(N)
(SOP)
BAY间移动(N) 自我作业(N)
Line间 移动(N)
SC1
湿度(N)
温度(X)
NH4OH 浓度(X)H2O2 浓度(X)
Valve 状态(C)
DIW
流动状态
压力(X)
Etchrate 不良
Spray量(X)
Spray
Time(X)
温度(X) IPA Spray 始点(SOP)
Process Time(SOP)
Process Ti
me(SOP)
DIW Overflo
w 流量(X)
HF
浓度(X)
作业
Process Ti
me(SOP)
Measure- Measure概要 - 56 Rev
优先顺序化
�是否要分析Project的全部潜在 X’s?
通常,Project的潜在X’s有30多个,所以与其全部分析,还不如先选定最重
要的X后,重点进行分析的方法反而更为有效
通过集中到目前为止所掌握的技术经验与知识,
再集中可能影响Project Y的全部
�但是会不会很多呢?
�其中,看起来好象还有影响不大的……
�如何通过集中TEAM员的意见,选出影响最大的呢?
�潜在 X’s的 优先顺序方法
�FDM(Function Deployment Matrix) : 功能 展开 Matrix
�FMEA(Failure Mode and Effects Analysis):
Measure- Measure概要 - 57 Rev
优先顺序化
�FDM
称为明确规定输入变量(KPIV)与最终顾客重视的输出变量(KPOV)之间的关系
与优先顺序时使用的Spread Sheet,即X-Y Matrix,又可以对影响多个输出变量
的多个输入变量进行优先顺序化
通过集中很多人的意见,选定重要的或规定优先顺序等,并且也可以作为导出结
论时使用的议决工具.(已单纯化的QFD)
�步骤及优先顺序化
�对KPOV规定加重值, 并按照与KPIV之间的关系决定相应分数
�加重值与分数可通过集中TEAM员的意见或单独制定,取得平均
�考虑KPIV的综合分数,进行优先顺序化
�按照分数高的顺序进行排列
�选定累积比率约达到80%为止的
�选定分数差异发生较多的KPIV
Demo
看结果
清除
Measure- Measure概要 - 58 Rev
�FDM 作成 (例)
优先顺序化
功能 展开 Matrix (FDM)
Project : 通过减少手指甲defect来提高收率
日期:
%
%
%
%
%
%
%
%
%分数
%
%
%
%
13
12
12
10
10
10
10
20
分数
100
30
20
20
10
Project Y
(KPOV)
1
1
1
1
3
3
22Active附着P/C
粘模性 异物
Stripper P/C
露光性 P/C
O-ring P/C
Inshower Bubble
环境性 P/C
11Photo前清洗P/C
10
3
2
2
2
PR 彩虹
Coaster P/C
PR P/C
有机性 覆盖 P/C
异物 (其他)
Project X (KPIV)
Film
剥
离
3
异
物
4
有
害
残
留
3
无
害
残
留
10
987654321Demo
看结果
清除
Measure- Measure概要 - 59 Rev
优先 顺序化
�FMEA
通过事前预测Process/产品中发生可能的故障/不良类型/问题点及危险度评价,
来达到事前预防及持续管理目的的一种技法
�FMEA是有生命力的文书，并且被持续Update
�使用目的
�找出Process或产品的潜在故障及其影响,并进行评价
�能够解除或减少潜在故障发生机会的措施
�Process的文书化
�并非最终问题发生时的的对策方案,而是为了提前防止问题发生而制作
�优先顺序化方法
在RPN(深刻度,发生度,检出度的倍数)高的当中,考虑发生度与检出度选
定KPIV
�优先选定深刻的同时,既检出度低,又发生度高的
�选定深刻的同时,既检出度高,又发生度高的
�选定深刻的同时,既检查度高,又发生度低的
Measure- Measure概要 - 60 Rev
优先顺序化
�FMEA 种类
�SYSTEM FMEA : S-FMEA
在产品构想阶段初期,分析SYSTEM与下位SYSTEM水准中的功能上潜在
故障类型时适用(Subsystem的 function为主)
�设计 FMEA : D-FMEA
在产品开发阶段,分析由于缺陷而发生的潜在故障类型时适用(详细 设计阶
段)
�Process FMEA : P-FMEA
在制造工程,分析由于未遵守设计事项或规格而发生的潜在故障类型时适
用(工程设计及改善阶段)
�Software FMEA
分析与Software驱动相关的潜在故障类型时适用
序
号
Process
阶段
潜在
故障类型
潜在影响 深
刻
度
潜在原因
(KPIVs)
发
生
度
现在Process
管理方法
检
出
度
R
P
N
劝告
措施
事项
担当者及
目标日程
措施内容深
刻
度
发
生
度
检
出
度
R
P
N
1 需要预测需要预测不可 纳期遵守不可 8 过去履历无 8 B/O对应,初期材料先确保 5 320
2 需要预测错误 紧急件发生 6 Parameter 不适合 6 无 10 360
3 6 合同类型 区分错误 6 无 10 360
4 6 Data不正确 7 肉眼确认 6 252
5 6 变动要因 对应力 7 需要预测方法 5 210
6 6 少数单独政策不足 7 无 10 420
7 不良品发生 顾客CLAIM
追加物流费用
发生
8 例外材料未管理 8 B/O对应,手动作业 5 320
8 8 需要预测除外材料 7 B/O对应 5 280
9 8 需要预测方法错误 7 现地教育 5 280
10 8 多数单独政策未管理 6 无 10 480
11 8 担当者需要预测能力不足 7 需要预测正确度管理 6 336
Measure- Measure概要 - 61 Rev
优先顺序化
�FMEA 例
Measure- Measure概要 - 62 Rev
优先顺序化
�潜在 X’s 相关 Tool 关系
�在详细Process中,只在现在Process范围内,导出由Process形成的问题
(KPOV)与产生影响的输入变量(KPIV)
�在C-E Diagram 中,通过5M 1E的方法对详细Process中导出的输入变量
进行整理,并再通过Process管理或范围扩大,直到管理及控制可能的水
准为止进行细分化,根据情况有可能不包括详细Process中表现的
�FDM与FMEA,即通过个别地对潜在X’s实施优先顺序化,列出潜在X’s后,再
导出FDM与FMEA各自中已全部优先顺序化的输入变量
�FDM与FMEA的差异点在于,FDM只对已导出的潜在X’s与KPOV之间的相关关系
进行整理,而FMEA则因为与SIPOC的相连性,所以要考虑现在重要度及发生
频度,管理状态实施优先顺序化,因此最终它们之间有着相互完善的性质
Measure- Measure概要 - 63 Rev
优先顺序化
�潜在 X’s 发掘 Process
Y
最佳
Process Map
Pareto
分析
FDM FMEA
详细
Process Map
C-E Diagram
已优先顺序化的潜在X目录
(Prioritized List of Potential Xs)
Process Map
C-E diagram
FDM
FMEA
Analyze
Improve
Control
Measure- Measure概要 - 64 Rev
优先顺序化
�进行阶段别潜在 X’s
Process Map
C-E diagram
FDM
FMEA
Analyze
Improve
Control
潜在要因
(30-50)
KPIV ((11
0-15)
Vital few
(8-10)
Optimal
(4-8)
Control
(3-6)
最佳化的 Process
