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Six Sigma DMAIC

六西格玛DMAIC工具集

在一个界面覆盖全五个阶段——定义→测量→分析→改进→控制。DPMO计算、帕累托图、鱼骨图、量具R&R和过程能力一应俱全。

计算结果
—
DPMO
—
σ水平
—
Cpk当量
—
%R&R
DPMO计算器

DPMO与σ水平转换表

σ水平DPMO（长期）不良率%
2σ308,53730.85%
3σ66,8076.68%
4σ6,2100.62%
5σ2330.023%
6σ3.40.00034%
VOC → CTQ树 / SIPOC
输入顾客声音（VOC），定义关键质量特性（CTQ）。
SIPOC模板
S 供应商I 输入P 过程O 输出C 顾客
量具R&R（MSA）
3名操作员 × 3个零件 × 2次重复
R&R方差成分
Grrpie
判断标准： %R&R < 10%：优秀 / 10~30%：可接受 / >30%：需改进。P/T比 < 0.1为Pass。
帕累托图
Pareto
鱼骨图（石川图/因果图）
Fish
改进阶段
与DOE（实验设计）的结合

在改进阶段，使用实验设计（DOE）来确定最优条件。

打开DOE工具
改进方案列表
控制阶段
与控制图的结合

在控制阶段，使用控制图（SPC）监控改进后的过程。

打开控制图工具 打开Cp/Cpk工具
控制计划模板
工序特性规格控制方法频率
DPMO vs σ水平曲线
Dpmocurve

什么是六西格玛DMAIC工具集？

六西格玛DMAIC工具集用于把抽象公式、参数变化和可视化结果连接起来。通过移动滑块或输入数值，可以实时观察主要变量如何影响系统行为。

物理模型与关键公式

本工具围绕六西格玛DMAIC工具集的核心模型进行计算。使用时应同时关注输入参数、单位和边界条件，避免只凭单个结果数值作判断。

实际应用场景

六西格玛DMAIC工具集可用于教学演示、工程初步估算、参数灵敏度分析和方案比较。在进入更完整的CAE或实验验证前，它能帮助快速把握数量级与趋势。

常见误解与注意事项

模拟结果是理想化模型下的估算，实际工程还需要考虑材料离散性、环境条件、测量误差和安全系数。请结合公式含义与图表趋势综合判断。

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使用指南

  1. 在"定义阶段"输入缺陷数(defects)、生产单位数(units)、每单位机会数(opps)，系统自动计算DPMO(百万分之一缺陷率)和西格玛水平
  2. 在"测量阶段"设置公差带宽度(tolerance)，进行量具重复性与再现性分析(%R&R)，确保测量系统精度在30%以下
  3. 在"分析阶段"通过鱼骨图选择主因素(fishEffect参数)，配合帕累托分析识别导致不合格的关键原因，为DOE实验设计奠定基础
  4. 在"改进阶段"输入三个工艺参数(c1、c2、c3)的候选水平，运用全因子实验设计找出使Cpk最大化的最优组合
  5. 在"控制阶段"建立I-MR控制图或X-bar/R图，设置±3σ控制限，实时监控过程能力指标Cpk≥1.33的维持状态

具体计算示例

某汽车零部件制造厂生产制动盘，月产10000件，每件检验5个关键特性(opps=5)，发现缺陷8件。则DPMO=8/(10000×5)×1000000=160，对应西格玛水平约4.8σ。后续通过R&R实验(10个零件×3次重复测量)，测量变差占公差的%R&R=18%，说明量具可靠。鱼骨分析确定热处理温度、淬火油温度、回火时间为主因。DOE采用23全因子设计(c1温度860-880℃、c2油温40-60℃、c3时间45-55min)，8个试验组后发现c1=875℃、c2=50℃、c3=50min时制动盘硬度均匀性最好，Cpk从1.12提升至1.67。控制阶段每小时抽样3件，绘制X-bar/R图，当连续4点超过±2σ警告线时启动调查。

实务注意事项

  1. DPMO计算中opps(每单位机会数)易被低估，电子产品应包含焊点、插针、标签等所有检验特性，不可仅计外观缺陷
  2. %R&R超过30%时必须改进测量系统(更换量具、培训操作人员)，否则后续Cpk评估无效
  3. 鱼骨图中"人、机、料、法、环"五大类必须逐一排查，不能遗漏"环境因素"如温湿度波动对塑料成型的影响
  4. DOE实验设计前需确认过程稳定(控制图无特殊原因波动)，否则试验数据噪声大导致参数估计偏差
  5. Cpk≥1.33是制造业标准下限，汽车零部件、医疗器械应追求Cpk≥1.67以降低PPM(百万件缺陷率)
  6. 控制图中采用分层抽样(按班次、模具号、原料批次分组)可及时发现过程漂移的根本原因