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圖1 六西格瑪改進流程 DMAIC

六西格瑪項目分析階段的目的是分析細節，找出每個小y能力差的真正原因，在前面的文章中我們已經討論過，當過程能力處于受控狀態時，產品變異是許多小變量(隨機因素)共同作用的結果，而不是單個大變量(特殊因素)的影響，具有隨機變異的特點。結合朱蘭的質量管理三部曲模型(如下圖2所示)不難看出，當質量成本(或一個缺陷)從一個相對穩定的水平降低到一個新的更低的水平時，要研究的重點是許多微小的因素都是隨機因素，而不是單一的特殊因素。

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圖2 朱蘭質量管理三部曲模型

這些隨機因素具有數量多、影響小、不平等的特點，項目組首先要盡量列出所有可能的隨機因素；其次，用科學的工具和方法進行初步篩選；再次，用數據說話，逐一篩選后驗證關鍵因素，找出對研究問題(大Y &小Y)有顯著影響的“真正原因”。

第一步是列出所有可能的隨機因素。

六西格瑪 Methodology為隨機因素挖掘提供了“兩種方法，三種工具”，其中兩種方法是頭腦風暴法，五種為什么分析方法(5個為什么？)，三個工具分別是魚骨圖(特征因素圖)、系統圖(樹形圖)和流程映射(流程變量分析)(如圖3)。

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圖3 羅列出所有可能的隨機因子

第二步，用科學的工具和方法進行初步篩選，找出風險較高的關鍵因素。

六西格瑪方法論提供了因果矩陣圖(C&E矩陣)和潛在失效模式與效應分析表(FMEA)，可以用來篩選因素(如下圖4所示)。

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圖4 FMEA分析邏輯

項目組使用FMEA分析表進行因素篩選時，主要依據是風險因素RPN值，該值由嚴重度得分(S)、發生率得分(O)和檢出率得分(D)相乘得到(RPN=S*O*D)。其中，嚴重度的描述對象是潛在的失效影響(后果)，根據失效導致的最壞結果的危害程度進行評分，根據失效機理的推演可以得到這個分值；發生度的描述對象是潛在失效機理(原因)，根據當前流程中可能失效因素出現的頻率進行評分。這個分數必須建立在所有潛在失效因素的基礎上，并逐一進行工藝抽樣現場確認，以了解該因素當前的真實發生頻率。檢測度的描述對象是潛在失效機制的控制和檢測方式，根據流程當前控制和檢測方式的有效性進行評分。

第三步是運用統計方法，逐一定量分析和驗證，找出顯著因素。

因為項目組使用FMEA分析表對導致具體問題(即失效模式或后果)的潛在因素進行初步篩選，因為“具體問題”在這個FMEA分析表中已經確定，所以嚴重程度的得分通常是一致的。因此，在用于篩選因素的RPN評分中，只有發生率和檢出度的貢獻較高。

換句話說，FMEA篩選出的關鍵因素只是當前過程中頻繁發生且發生時難以及時發現的可能因素，并不一定導致發生時的失效模式或后果。因此，這些關鍵因素是否對當前的失效模式或后果有顯著影響，仍需逐一驗證。

六西格瑪提供了多種統計方法來處理不同類型的因素驗證(如下圖5所示)，如謝寧方法、假設檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、實驗設計(DOE)等。

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