6西格玛工具介绍
18个常用六西格玛统计工具介绍

18个常用六西格玛统计工具介绍六西格玛作为经典的质量管理手段,备受质量人追捧。
以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习:1、帕累托图(Pareto图)帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点,该观点认为大约80%的结果来自20%的原因。
帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。
它是一种特殊类型的条形图,旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来,使您能够专注于最重要的问题。
2、直方图直方图是连续数据的图形快照。
直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。
它显示了大部分数据落在哪里,以及最小值和最大值。
直方图还显示您的数据是否为钟形,可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。
3、Gage R&R准确的测量至关重要。
如果您无法准确测量过程,则无法对其进行改进,这时Gage R&R就有了用武之地。
4、属性一致性分析另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。
Gage R&R评估连续型数据的重复性和再现性,而属性一致性分析评估的是属性数据,例如通过或失败。
此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准,与其他评估者以及他们自己一致。
5、过程能力分析几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。
例如,供应商的零件不能太大或太小,等待时间不能超过可接受的阈值,填充重量需要超过规定的最小值。
能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度,并深入了解如何改善不良流程。
经常引用的能力指标包括Cpk,Ppk,Cp,Pp,百万机会缺陷数(DPMO)和西格玛水平(Z值)。
6、检验我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。
例如,工艺参数调整后,想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。
7、方差分析t检验将平均值与目标进行比较,或者将两个平均值相互比较,而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。
例如,ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。
您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。
六西格玛中分析阶段的作用及常用工具

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具六西格玛是一种质量管理方法,旨在通过减少变异性和缺陷数量来提高组织的效能和质量。
六西格玛方法一般包括五个阶段,分别是界定、测量、分析、改进和控制。
分析阶段是六西格玛的第三个阶段,它通过分析数据和识别问题的根本原因来为改进阶段提供基础。
该阶段的主要目标是识别导致问题和缺陷的主要因素,并通过深入理解以便制定优化计划。
分析阶段的作用主要有以下几个方面:1.识别问题的根本原因:在六西格玛方法中,问题通常是由一系列因素引起的。
分析阶段帮助团队确定出引起问题的主要因素,而不仅仅是解决表面上的问题。
通过更深入地分析问题,团队可以确定并重点处理主要问题,从而提高改进的效果。
2.确定关键的业务指标:分析阶段有助于确定关键的业务指标,这些指标可以帮助团队了解当前业务的状态和问题的严重程度。
通过对这些指标进行分析,团队可以制定相应的改进计划并确定目标。
3.分析数据以支持决策:在分析阶段,团队将对现有的数据进行详细的分析,以了解业务的关键因素和变化趋势。
这些数据包括来自不同部门和过程的数据,通过对这些数据进行分析,团队可以得出客观的结论,为改进方案的制定提供支持。
4.确定改进机会:分析阶段帮助团队确定出改进的机会和潜力。
通过对数据的分析、问题根本原因的识别和业务指标的评估,团队可以确定出可能产生最大改进的领域和机会。
这有助于团队优化资源的分配,并确保改进方案的最大效益。
常用的工具和技术在六西格玛的分析阶段中有很多种,下面列举一些常见的工具:1.流程图:流程图可以帮助团队理解业务过程中的各个步骤和关键环节,并揭示出潜在的问题和瓶颈。
通过绘制流程图,团队可以更容易地识别出改进的机会和可能的优化点。
4.核对表和问卷调查:通过使用核对表和问卷调查,团队可以搜集和整理来自不同部门和员工的意见和建议。
这些数据可以提供宝贵的信息,帮助团队了解问题的实际情况和整体掌握改进机会。
5.样本分析:样本分析是对一组数据进行统计学分析的过程,以了解样本所代表的总体特征和变化情况。
精益六西格玛管理六大工具

精益六西格玛管理六大工具工具一:质量功能展开(QFD)质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析,转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具,用来指导产品的健壮设计和质量保证。
这一技术产生于日本,在美国得到进一步发展,并在全球得到广泛应用。
质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。
在概念设计、优化设计和验证阶段,质量功能展开也可以发挥辅助的作用。
工具二:测量系统分析(MSA)测量系统分析(Measurement System Analysis),它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析,以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适,从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,也称为测量系统的R&R,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。
工具三:故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在 ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析,根据我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施。
精益六西格玛管理六大工具

精益六西格玛管理六大工具工具一:质量功能展开(QFD)质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析,转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具,用来指导产品的健壮设计和质量保证。
这一技术产生于日本,在美国得到进一步发展,并在全球得到广泛应用。
质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。
在概念设计、优化设计和验证阶段,质量功能展开也可以发挥辅助的作用。
工具二:测量系统分析(MSA)测量系统分析(Measurement System Analysis),它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析,以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适,从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。
测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。
偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,也称为测量系统的R&R,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。
工具三:故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在 ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析,根据我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施。
6西格玛基本方法及工具应用

6西格玛基本方法及工具应用在6西格玛基本方法及工具应用的理论研究中,我们首先需要了解什么是6西格玛。
6西格玛是一种质量管理方法,旨在通过减少过程中的缺陷和变异来提高产品和服务的质量。
它基于一个名为“六西格玛”的统计学概念,表示在大量数据中,目标值(即期望值)与实际值之间的差异最小的程度。
6西格玛的目标是将这种差异降到最低,从而提高客户满意度和组织绩效。
为了实现这一目标,6西格玛方法包括了一系列基本步骤和工具。
本文将详细介绍这些方法和工具,并讨论它们在实际应用中的优缺点。
我们需要了解6西格玛的基本方法。
这些方法包括:1. 定义过程:在开始改进之前,我们需要明确要改进的过程。
这包括确定过程的目标、范围和关键成功因素。
2. 测量过程:为了评估过程的表现,我们需要收集有关过程的数据。
这可以通过直接观察、记录和分析过程的实际执行情况来完成。
3. 分析数据:收集到的数据需要进行分析,以确定过程中的缺陷和变异。
这可以通过使用统计工具和技术来完成,如均值、标准差、分布等。
4. 选择改进策略:根据分析结果,我们需要选择适当的改进策略。
这可能包括改变过程的设计、优化工作流程、提高员工技能等。
5. 实施改进:在选择了改进策略后,我们需要将其应用于实际过程。
这可能需要对员工进行培训、调整设备或重新设计工作流程。
6. 监控结果:在实施改进后,我们需要持续监控过程的表现,以确保所采取的措施有效。
这可以通过定期收集和分析数据来完成。
除了基本方法之外,6西格玛还包括一系列工具,用于辅助改进过程。
这些工具包括:1. 根本原因分析(RCA):通过对过程中的缺陷和变异进行深入分析,找出导致这些问题的根本原因。
这有助于我们采取针对性的措施,从而更有效地解决问题。
2. 流程图:流程图是一种可视化工具,可以帮助我们理解过程的各个阶段以及它们之间的关系。
通过绘制流程图,我们可以更容易地发现潜在的问题和改进点。
3. 控制图:控制图是一种统计工具,用于监控过程的稳定性和性能。
六西格玛管理测量阶段几种工具

/六西格玛管理测量阶段几种工具1、过程描述工具①复杂性价值流图:过程流图把工作标识为增值或非增值,捕捉时间数据和复杂性数据;②过程周期效率:计算过程中的增值时间与周期总时间的比值;③时间价值分析:绘制时间价值分析图,以可视化的形式,将过程中的增值时间从非增值时间中区分开来。
2、聚焦/排序工具①排列图用柱状条表示问题的每个原因或子问题的影响程度。
把柱状条按降序排列。
通常,大多数问题产生的原因集中在少数原因上,如果排列图是平直型的(即柱状条基本上高度是一致的),这说明过程中可能复杂性比较高了,或者是你观察到的原因不是关键原因。
②失效模式与后果分析(FMEA)用一张表格描述产品、服务或过程的潜在失效模式,从3方面进行度量,每个指标从1一l0:事物失效的可能性(1=不可能,10=几乎肯定);失效的可探测度(1=可能探测到,10=不可能探测到);失效的严重度(1=没有影响,10=影响极大,例如私人受伤或财务损失巨大)。
作为一种服务团队理清思路的工具,FMEA表格越来越受到大家的欢迎。
3、数据收集和数据精确化量具是一种研究和调整测量系统,改善可靠性的方法。
“重复性”是指使用同一个量具或程序,对同一物件获得同一结果。
“再现性”是指不同的人对单个物件进行测量而得到相同的结果。
一直以来,量具都是用来确保制造设备是否运行可靠,操作人员使用这些设备的方式是否一致。
在服务业,比起设备的精确性,是否用同一种方式收集数据显得更为重要。
例如,测量过程周期时间的时候,是否同一时刻“启动秒表”的?团队是否按同一种方式计算缺陷?为了完成一项任务,需要追查一些信息,一会做这项任务,一会做那项任务,有些事情你以前很少涉及,因为看似简便,高效,所以按批量处理工作事件。
这些情况中,当事人都是从做增值工作转向了做非增值工作。
通常这些做法都被视为“理所当然”的,但是实际上这些做法是不增值的,加长了延迟时间,增加了WIP。
4、量化并描述波动控制图:控制图可以按时间顺序排列数据点,通过计算可以描绘出数据自身所表现出来的波动是否超出过程的正常范围(“偶然”和“异常原因”波动),或者描绘出数据是否有异常或明显差异(“特殊原因”或“非随机”波动)。
20种六西格玛管理工具大全

20种六西格玛(6σ)管理工具大全1 FMEA和FTA分析故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析,根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施,提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
根据文献报道,某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。
2 Kano模型日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量:理所当然质量、期望质量和魅力质量。
A:理所当然质量。
当其特性不充足(不满足顾客需求)时,顾客很不满意;当其特性充足(满足顾客需求)时,无所谓满意不满意,顾客充其量是满意。
B:期望质量也有称为一元质量。
当其特性不充足时,顾客很不满意,充足时,顾客就满意。
越不充足越不满意,越充足越满意。
C:魅力质量。
当其特性不充足时,并且是无关紧要的特性,则顾客无所谓,当其特性充足时,顾客就十分满意。
理所当然的质量是基线质量,是最基本的需求满足。
期望质量是质量的常见形式。
魅力质量是质量的竞争性元素。
通常有以下特点:1、具有全新的功能,以前从未出现过;2 、性能极大提高;3、引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制,顾客忠诚度得到了极大的提高;4、一种非常新颖的风格。
Kano模型三种质量的划分,为6Sigma改进提高了方向。
6西格玛基本方法及工具应用

6西格玛基本方法及工具应用六西格玛(Six Sigma)是一种以质量管理和过程改进为核心的方法学。
Six Sigma的核心思想是通过减少缺陷率提高产品和服务的质量,从而降低成本并增加客户满意度。
虽然最初流行于制造业,但是现在已经应用于服务业、金融业、医疗业及其他各个行业。
在今天的市场上,Six Sigma被认为是企业获得竞争优势和持续发展的必备工具之一。
以下将会探讨Six Sigma的基本方法和工具应用。
1. DMAIC方法DMAIC方法是Six Sigma最常用的方法之一。
DMAIC是一个缩写,代表Define(定义), Measure(测量), Analyze(分析),Improve(改进), Control(控制)五个阶段。
首先,我们需要定义过程的目标,调查这个过程,了解它的输入与输出以及客户的需求。
然后,我们需要测量这个过程,以了解其当前状态。
在分析阶段,我们需要收集数据、建立模型和确定问题的根本原因。
接着,我们可以开始改进,设定目标和实施改进方案。
最后,我们需要建立控制措施以确保该过程的稳定性。
2. 五力分析工具五力分析是指对竞争环境中的五个方面进行分析,包括新进入者、现有竞争者、替代品、供应商和客户。
在分析这些因素时,我们需要考虑各种市场因素,如价格、产品质量、服务质量以及市场份额等。
通过进行五力分析,我们可以了解市场定位和竞争优势并提出相应的改进方案,从而提高我们的市场份额和效益。
3. 价值流图价值流图是用来描述整个价值流程的工具。
价值流程是从原材料到成品的整个生产流程和产品供应链的全过程。
通过绘制一个图表,我们可以了解生产过流程中每个步骤的耗时、内部和外部的供应商、客户和产品等信息。
通过分析价值流程,我们可以识别、消除或简化不必要的步骤,减少阻力并流畅整个流程。
这将使过程更加高效且更加精细,从而提高质量且减少生产成本。
4. 直方图直方图是一种最常用的数据可视化工具,用于显示一组数值数据的分布状况。
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FMEA和FTA分析故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析,根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施,提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
根据文献报道,某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。
头脑风暴法头脑风暴法又称智力激励法,是现代创造学奠基人美国奥斯本提出的,是一种创造能力的集体训练法。
它把一个组的全体成员都组织在一起,使每个成员都毫无顾忌地发表自己的观念,既不怕别人的讥讽,也不怕别人的批评和指责,是一个使每个人都能提出大量新观念、创造性地解决问题的最有效的方法。
它有四条基本原则:第一、排除评论性批判,对提出观念的评论要在以后进行。
第二、鼓励“自由想象“。
提出的观念越荒唐,可能越有价值。
第三、要求提出一定数量的观念。
提出的观念越多,就越有可能获得更多的有价值的观念。
第四、探索研究组合与改进观念。
除了与会者本人提出的设想以外,要求与会者指出,按照他们的想法怎样做才能将几个观念综合起来,推出另一个新观念;或者要求与会者借题发挥,改进他人提出的观念。
Kano模型日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量:理所当然质量、期望质量和魅力质量(如下图)Kano模型A:理所当然质量。
当其特性不充足(不满足顾客需求)时,顾客很不满意;当其特性充足(满足顾客需求)时,无所谓满意不满意,顾客充其量是满意。
B:期望质量也有称为一元质量。
当其特性不充足时,顾客很不满意,充足时,顾客就满意。
越不充足越不满意,越充足越满意。
C:魅力质量。
当其特性不充足时,并且是无关紧要的特性,则顾客无所谓,当其特性充足时,顾客就十分满意。
理所当然的质量是基线质量,是最基本的需求满足。
期望质量是质量的常见形式。
魅力质量是质量的竞争性元素。
通常有以下特点:●具有全新的功能,以前从未出现过;●性能极大提高;●引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制,顾客忠诚度得到了极大的提高;一种非常新颖的风格。
Kano模型三种质量的划分,为6Sigma改进提高了方向。
如果是理所当然质量,就要保证基本质量特性符合规格(标准),实现满足顾客的基本要求,项目团队应集中在怎样降低故障出现率上;如果是期望质量,项目团队关心的就不是符合不符合规格(标准)问题,而是怎样提高规格(标准)本身。
不断提高质量特性,促进顾客满意度的提升;如果是魅力质量,则需要通过满足顾客潜在需求,使产品或服务达到意想不到的新质量。
项目团队应关注的是如何在维持前两个质量的基础上,探究顾客需求,创造新产品和增加意想不到的新质量。
POKA-YOKEPOKA-YOKE意为“防差错系统”。
日本的质量管理专家、著名的丰田生产体系创建人新江滋生(Shingeo Shingo)先生根据其长期从事现场质量改进的丰富经验,首创了POKA-YOKE的概念,并将其发展成为用以获得零缺陷,最终免除质量检验的工具。
POKA-YOKE的基本理念主要有如下三个月:⑴决不允许哪怕一点点缺陷产品出现,要想成为世界的企业,不仅在观念上,而且必须在实际上达到“0”缺陷。
⑵生产现场是一个复杂的环境,每一天的每一件事都可能出现,差错导致缺陷,缺陷导致顾客不满和资源浪费。
⑶我们不可能消除差错,但是必须及时发现和立即纠正,防止差错形成缺陷。
质量功能展开(QFD)质量功能展开(Quality Function Deployment, 缩写为QFD)是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法,它体现了以市场为导向,以顾客要求为产品开发唯一依据的指导思想。
在健壮设计的方法体系中,质量功能展开技术占有举足轻重的地位,它是开展健壮设计的先导步骤,可以确定产品研制的关键环节、关键的零部件和关键工艺,从而为稳定性优化设计的具体实施指出了方向,确定了对象。
它使产品的全部研制活动与满足顾客的要求紧密联系,从而增强了产品的市场竞争能力,保证产品开发一次成功。
根据文献报道,运用QFD方法,产品开发周期可缩短三分之一,成本可减少二分之一,质量大幅度提高,产量成倍增加。
质量功能展开在美国民用工业和国防工业已达到十分普及的程度,不仅应用于具体产品开发和质量改进,还被各大公司用作质量方针展开和工程管理目标的展开等。
2000版ISO 9000系列标准要求“以顾客为关注焦点”,“确保顾客的要求得到确定并予以满足”,作为分析展开顾客需求的质量功能展开方法必将在2000版ISO 9000系列标准的贯彻实施中获得广泛的应用。
SOW工作说明(Statement Of Work,缩写为SOW)是合同的附件之一,具有与合同正文同等的法律效力。
工作说明详细规定了合同双方在合同期内应完成的工作,如方案论证、设计、分析、试验、质量控制,可靠性、维修性、保障性、标准化、计量保证等;应向对方提供的项目,如接口控制文件、硬件、计算机软件、技术报告、图纸、资料,以及何时进行何种评审等,因此,工作说明以契约性文件的形式进一步明确了顾客的要求和承制方为实现顾客要求必须开展的工作,它使产品的管理和质量保证建立在法律依据之上,成为合同甲方(顾客)对乙方(承制单位)进行质量监控的有力工具。
工作说明的详细要求可查阅GJB 2742-96。
工作说明的内容是质量功能展开的重要输入。
WBS工作分解结构(Work Breakdown Structures,缩写为WBS)是对武器装备项目在研制和生产过程中应完成的工作自上而下逐级分解所形成的一个层次体系。
该层次体系以要研制和生产的产品为中心,由产品(硬件和软件)项目、服务项目和资料项目组成。
WBS是通过系统工程工作而形成的,它显示并确定了武器装备项目的工作,并表示出各项工作之间以及它们与最终产品之间的关系,充分体现了系统的整体性、有序性(层次性)和相关性。
GJB2116-94给出了WBS的典型发展过程及编制的基本要求,并在附录中提供了七类武器系统的纲要WBS。
在质量功能展开和系统设计等工作中应用WBS的层次体系,参照GJB2116-94给出的纲要WBS,将极大地方便产品功能、结构和研制工作的构思,有助于QFD和系统设计等工作的完成,也有助于工作说明(SOW)的编制。
WBS是对武器装备研制实施系统工程管理的有效工具,也是设计完整性的保证。
WBS的原理和思想,也同样适用于各种大型、复杂、高科技的民用产品。
并行工程并行工程(Concurrent Engineering)是对于产品和其有关的过程(包括制造和保障过程)进行并行设计的一种系统的综合方法,它要求研制者从一开始就考虑整个产品寿命周期(从概念形成到产品报废处置)中的全部要素,包括质量、成本、进度及顾客需求。
并行工程要求特别重视源头设计,在设计的开始阶段,就设法把产品开发所需的所有信息进行综合考虑,把许多学科专家的经验和智慧汇集在一起,融为一体。
下图是串行工程与并行工程的比较示意图。
显然T并<T串。
据文献报导,贯彻并行工程,研制周期将缩短40-60%,生产初期的工程更改减少50%以上,制造费用降低30-40%,报废和返工减少75%。
在健壮设计中,尤其在进行质量功能展开和系统设计时,必须贯彻并行工程的原理和指导思想。
参数设计参数设计(Parameter Design)在系统设计之后进行。
参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数(包括原材料、零件、元件等)的最佳水平组合,从而尽量减少外部、内部和产品间三种干扰的影响,使所设计的产品质量特性波动小,稳定性好。
另外,在参数设计阶段,一般选用能满足使用环境条件的最低质量等级的元件和性价比高的加工精度来进行设计,使产品的质量和成本两方面均得到改善。
参数设计是一个多因素选优问题。
由于要考虑三种干扰对产品质量特性值波动的影响,探求抗干扰性能好的设计方案,因此参数设计比正交试验设计要复杂得多。
田口博士采用内侧正交表和外侧正交表直积来安排试验方案,用信噪比作为产品质量特性的稳定性指标来进行统计分析。
为什么即使采用质量等级不高、波动较大的元件,通过参数设计,系统的功能仍十分稳定呢?这是因为参数设计利用了非线性效应。
通常产品质量特性值y与某些元部件参数的水平之间存在着非线性关系,假如某一产品输出特性值为y,目标值为m,选用的某元件参数为x,其波动范围为∆x(一般呈正态分布),若参数x取水平x1,由于波动∆x,引起y的波动为∆y1(如图),通过参数设计,将x1移到x2,此时同样的波动范围Δx,引起y的波动范围缩小成∆y2,由于非线性效应十分明显,∆y2<∆y1,由此可见,只要合理地选择参数的水平,在参数的波动范围不变的条件下,(也就意味着不增加成本),就可以大大减少质量特性值y的波动范围,从而提高了产品的稳定性。
但与此同时,却发生了新的矛盾,这就是y的目标值从m移到了m',偏离量Δm= m'-m。
如何使y保持稳定,而又不偏离目标值呢?这时,可设法找一个与输出特性y呈线性关系,且易于调整的元器件参数z(调整因素),即y=a+bz,只要把z从z1调到z2,即可补偿偏离量Δm。
如果不采用参数设计,利用非线性关系,而是按传统方法直接进行容差设计,把元件x由较低质量等级改为很高质量等级,也就是说将参数x的波动范围由Δx缩小为Δx1,而对应于水平x1的质量特性y的波动范围变为Δy3,虽然Δy3<Δy1,但这是以增加成本为代价而取得的;而且可能仍然是Δy3>Δy2,即提高了元件质量等级后,对应于x1的产品质量特性y的波动范围仍然比采用较低质量等级元件、对应于水平x2的y波动范围∆ y2要宽,由此可以看出参数设计的优越性。
图:参数设计的非线性效应图参数设计可以分为静态特性的参数设计和动态特性的参数设计。
发散思维发散思维又称求异思维、辐射思维,是指从一个目标出发,沿着各种不同的途径去思考,探求多种答案的思维,与聚合思维相对。
不少心理学家认为,发散思维是创造性思维的最主要的特点,是测定创造力的主要标志之一。
美国心理学家吉尔福特认为,发散思维具有:流畅性、灵活性、独创性三个主要特点。