六西格玛分析阶段 识别潜在的根本原因培训教材
六西格玛黑带培训教材

六西格玛黑带培训教材1. 引言六西格玛(Six Sigma)是一种管理方法和质量改进工具,用于提高组织的业务流程,增加客户满意度,并最大限度地降低缺陷率。
六西格玛黑带(Six Sigma Black Belt)是掌握六西格玛方法并能够指导和领导项目团队的专业人士。
本教材旨在培训学习者成为合格的六西格玛黑带,掌握所需的知识和技能。
2. 六西格玛概述• 2.1 六西格玛的定义• 2.2 六西格玛的目标• 2.3 六西格玛方法论• 2.4 六西格玛项目的组织结构3. 六西格玛工具3.1 流程映射流程映射是了解和分析业务流程的重要工具,通过绘制流程图,可以识别潜在问题和瓶颈,为改进提供基础。
3.2 变异性分析变异性分析是通过收集和分析数据,找出导致问题和缺陷的根本原因。
常用的变异性分析工具包括直方图、散点图、因果图等。
3.3 流程能力分析流程能力分析用于评估业务流程的稳定性和可控性,通过测量流程的高度和散布性,可以判断流程是否达到六西格玛的要求。
3.4 设计实验设计实验是用于验证和优化改进方案的方法,通过合理的设置实验条件和收集数据,可以较快地找到最优解。
3.5 样本调查样本调查是六西格玛黑带收集数据的重要手段,通过样本调查可以了解客户需求和满意度,为问题分析提供依据。
4. 六西格玛项目管理• 4.1 项目识别与选择• 4.2 项目团队构建与管理• 4.3 项目目标与指标设定• 4.4 项目计划与执行• 4.5 项目控制与监督• 4.6 项目总结与评估5. 六西格玛领导力• 5.1 六西格玛黑带的角色与职责• 5.2 六西格玛团队的领导与激励• 5.3 沟通与协作技巧• 5.4 冲突管理与解决• 5.5 变革管理6. 六西格玛实施案例分析本章将通过实施案例分析,让学习者了解六西格玛在实际项目中的应用,并通过分析成功案例和失败案例,总结经验教训。
7. 结束语六西格玛黑带培训教材通过系统的介绍和解释,为学习者提供了成为合格的六西格玛黑带所需的知识和技能。
六西格玛(6sigma)培训教材(1)

What is 6 Sigma - 6 Sigma 发展 History
改善目标(6Sigma水准)的侧面上通过6 Sigma的技法,发展为做事方式的效率化
啊!那边有不良 不管怎么样都要成为钱
顾客所愿的!
• 6 Sigma 第1代 (1987~1995) 制品的品质, 特别是制造品质向上为 主要目的 推进6Sigma
LSL
USL
改 善
X=T
6σ Level !,
3.4 ppm !
1 -5/21
Paradigm Shift for 6 Sigma
1. Customer Focused
1. 2.
1
by
错规规我
的则则们
话
的
,
信
重如顾念
林 吉 抱
新果客 阅觉永 读得远 规顾是
则客对
是的
1. 为顾客创造价值 2. 认真听取顾客所愿的,用实践回答
6 Si & , , ,
1. 让组织的所有成员正确的理解我们为什么做 6 Sigma.
- 掌握/公布现在正确的品质水平,要使全公司员工具有危机意识。 - 为了这个,必须有充分准备的时间和长远的目光
2. Leadership
- 需要具有Top对6 Sigma的意志和推进6 Sigma的强有力的支援 -不是在短期成果上要紧急的“强有力的支援”,而是在长远目光和持续性方面需要“强有力的支援”.
1) 对6 Sigma具有巨大的向往和热情的人 2) 为了得到6 Sigma的成果,对组织付出热情和活力,具有凝聚力的人 3) 理解6 Sigma是在市场上取得成功所必须的,知道顾客和GE的利益是紧紧连接在一起的人 4) 理解6 Sigma是技术性的, 统计性的, 为此而具有财务的背景和知识的人 5) 不仅是技术的,统计的 Solution,而且还具有能够创造利益的有真正实力的人
六西格玛培训教程

六西格玛培训教程简介六西格玛(Six Sigma)是一种质量管理方法,其目标是通过减少错误和缺陷的数量,提高组织或流程的效率和质量。
六西格玛是由美国通用电气公司于20世纪80年代开发的,现在已经成为全球范围内广泛应用的质量管理方法。
六西格玛培训教程将引导您了解六西格玛的基本概念、工具和技术,以帮助您成为一名合格的六西格玛专业人员。
目录1.六西格玛的概述2.六西格玛的原则3.六西格玛的工具和技术4.六西格玛的阶段5.六西格玛的实施步骤6.六西格玛的案例研究7.六西格玛的培训和认证1. 六西格玛的概述在本节中,将介绍六西格玛的定义、目标和核心原则。
六西格玛是一种基于数据和统计分析的质量管理方法,旨在通过减少产品或流程的变异性,提高质量和效率。
它将错误和缺陷控制在每一百万个机会中不超过3.4个,达到极高的质量水平。
2. 六西格玛的原则六西格玛的成功依赖于以下几个核心原则:•客户导向:六西格玛的目标是满足客户的需求和期望,通过提供高质量的产品和服务来增加客户满意度。
•数据驱动:六西格玛使用数据和统计分析来支持决策和改进过程,确保基于事实而不是主观意见。
•过程优化:六西格玛关注的是整个流程,而不仅仅是局部优化,通过优化流程中的每个环节来提高整体效率和质量。
•团队合作:六西格玛强调团队合作和跨部门合作,通过共同努力实现质量目标。
3. 六西格玛的工具和技术六西格玛使用了大量的工具和技术来收集和分析数据,识别问题的根本原因,并制定改进措施。
以下是一些常用的六西格玛工具和技术:•流程图:用于描述流程步骤和活动的图表,帮助识别潜在的问题和瓶颈。
•直方图:用于显示数据分布的图表,帮助了解数据的特性和变异性。
•散点图:用于显示两个变量之间关系的图表,帮助确定是否存在相关性。
•控制图:用于监控过程稳定性和变异性的图表,帮助识别特殊因素。
•因果图:用于分析问题的根本原因的图表,帮助确定改进的方向和措施。
4. 六西格玛的阶段六西格玛的实施通常包括五个阶段,称为DMC(定义、测量、分析、改进和控制):1.定义阶段:明确问题的范围和目标,确定关键的业务过程。
6SIGMA培训教材

Define phase——工作目的
【例】烤制面包
顾客看重的是什么? • • • • • 蓬松度 软硬度 香味 新鲜 口味
以上均为客户CTQ
)
Define phase——所用工具及工作输出
获取CTQ所用方法和工具有: 成本质量分析 客户心声VOC分析 流程分析 数据分析 因果分析 Project charter
)
Define phase——所用工具及工作输出
成本质量分析 客户心声VOC分析 流程分析 数据分析 因果分析 Project charter
)
Define phase——成本质量分析
成本质量分析 结合目前生产过程能力和产品质量状况评估项目 实施后通过过程能力提升可能带来的成本效应; 是公司直接的财务收益。 最终输出——成本效应评估
6西格玛培训教材
硬商品买卖在阿里巴巴 软商品交易在阿里巧巧 )
Define phase——主要内容
方法概述
Define阶段工作目的 Define阶段所用工具及工作输出
总结
)
Define phase——方法概述
• 方法概述 6sigma管理技术方法——通过获取客户心声而得 到关键质量因子CTQ’S,再通过DMAIC模式运作 达到突破性改善的目标。
SIPOC Variable罗列出过程中的Y(输出)和(输 入),找到 Y1=f(X1,X2、X3……) Y2=f(X1、X2、X3……) …… 根据客户心声VOC确定项目需要关注的Y和X,在后 续因果分析将最终确定主要输出因子Y和主要影响 因素X,并通过measure、analyse、improve阶段分 析如何通过改变X使Y达到最优,即客户的要求。
)
Define phase——流程分析
六西格玛分析阶段 识别潜在的根本原因( FMEA)培训教材

潜在失效模式及后果分析
(过程FMEA)
过程责任
年
关键日期
年
FMEA编号: 共 页,第 页 编制人 : FMEA日期(编制) (修订)
等
子系 统
潜在 失效
功能 模式 要求
潜在 失效 后果
严 级 潜在 频 现行 现行 探 R 建议 责任及
重 别 失效 度 过程 过程 测 P 措施 目标完
度
起因/ O 控制 控制 度
for blockage
10
¾ PFMEA的输入和输出
• 输入 – 流程图 – 因果矩阵 – 管理计划 – 过程技术程序
• 输出 – 为预防要因或探测失效模式而采取的措施 – 所采取措施的历史
11
¾ 组成核心小组
• 推荐的代表: – 设计 – 研制者/ 作业者/ 管理者 – 质量 – 可靠性 – 设备保全 – 材料 – 测试 – 供应商
19
• 过程工程师应能提出并回答下列问题:
• 过程/零件怎样不满足要求?
• 无论工程规范如何,顾客(最终使用者、后续工序 或服务)认为的
可拒收的条件是什么?
• 以对类似过程的比较和对顾客(最终使用者和后续工序)对类似部件的索 赔研究为起点。另外,对设计意图的了解也是必要的。典型的失效模式可 能是但不局限于下列情况:
怎样能得到 预防和探测?
该方法在 探测时
有多好?
8
2.PFMEA(Process Failure Mode and Effect Analysis)
¾ PFMEA的目的
• 分析 新的过程 • 确认 过程管理计划中的不足 • 建立 措施的优先顺序 • 评估 过程变化的风险 • 确认 改进阶段研究中要考虑的潜在变量 • 指导 新过程的开发 • 帮助 建立突破的舞台
六西格玛绿带培训教材1

六西格玛绿带培训教材11. 引言六西格玛是一种由Motorola公司在20世纪80年代提出的管理方法论,用于提高组织的质量和效率。
六西格玛方法论主要包括DMC (Define、Measure、Analyze、Improve、Control)和DMADV (Define、Measure、Analyze、Design、Verify)两个阶段。
本教材将以六西格玛绿带培训为主题,介绍六西格玛的基本原理和应用技巧。
2. DMC的阶段概述DMC是六西格玛中最常用的问题解决方法,它包括以下五个阶段:2.1 Define阶段在Define阶段,团队确定项目的目标,并制定项目计划。
这个阶段的主要任务是定义问题陈述、项目范围和关键业务指标。
在Measure阶段,团队收集和测量与问题相关的数据,并分析数据的特征和变异。
这个阶段的目标是获取准确的数据和量化问题。
2.3 Analyze阶段在Analyze阶段,团队分析数据并确定问题的根本原因。
通过使用统计工具和图表,团队可以识别和验证潜在的原因。
2.4 Improve阶段在Improve阶段,团队提出改进解决方案,并进行实验验证。
该阶段的目标是确保风险被最大限度地降低,并在实施改进后实现预期结果。
在Control阶段,团队制定并实施控制计划,以确保改进方案的持续效果。
通过监控关键过程指标和制定控制策略,团队可以确保问题解决方案的稳定性。
3. DMADV的阶段概述DMADV是六西格玛用于新产品或服务设计的方法,它包括以下五个阶段:3.1 Define阶段在Define阶段,团队确定新产品或服务的目标,并制定项目计划。
这个阶段的主要任务是定义客户需求和项目范围,并界定关键业务指标。
在Measure阶段,团队收集和测量与新产品或服务相关的数据,并分析数据的特征和变异。
这个阶段的目标是获取准确的数据和量化需求。
3.3 Analyze阶段在Analyze阶段,团队分析数据并确定新产品或服务的设计要求和技术要求。
6-Sigma培训教材专题培训课件

顾客需求分类——卡诺模型(Kano Model)
座椅舒适度 车辆不熄火
Y
Excitement Quality (Surprise & Delight)
2
Y=f(x)
3
Performance Quality
Customer Satisfaction
车辆风噪小
天窗不漏水 全景天窗
1
Basic Quality
导看的! • 执行力缺乏,不严格按照作业指导书执行,简化操作,敷
衍了事。 • 言行不一,有好的程序不执行,程序不好不改进。
4
为什么质量差?
意识改变态度 态度改变行为 行为改变习惯 习惯改变性格 性格改变命运
质量意识的推广程度是产品质量 好坏的重要因素
5
产品质量对企业的影响
• 90%以上的顾客在购买产品时把质量作为第一决定因素。 • 购买后,不满意的顾客:只有4%的人会直接向生产者投诉,
3.4
<10%
99.976%
233 10-15%
99.4%
6,210 15-20%
93% 66,807 20-30%
65% 308,537 30-40%
6 世界级标杆
5
10% GAP
4 业内平均水平
3
10% GAP
2 毫无竞争力
50% 500,000
>40%
1
Source: Journal for Quality and Participation, Strategy and Planning Analysis
x - xbar
-0.886 0.814 -0.246 0.324 -0.006
(x – xbar)2
六西格玛分析阶段 验证根本原因(2)培训教材

A3
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
95% Bonferroni Confidence Interv als for StDev s
• P值>0.05时,接受方差齐性
35
方差分析的运作步骤 6 —— ANOVA
业务问题
统计问题
样本容量 ∆、α、β
数据显示 BOXPLOT
正态检验 方差齐性
ANOVA
36
38
方差分析的运作步骤 7—— 残差分析
业务问题
统计问题
样本大小 ∆、α、β
数据显示
BOXPLOT
正态检验
方差齐性
ANOVA
残差分析
39
Percent
残差分析
Residual Plots for C4
Normal Probability Plot of the Residuals
99.9 99 90
26
业务问题
统计问题
样本容量 ∆、α、β 数据显示 BOXPLOT
Y
正态分布
业务结论 统计结论
方差齐性
Y
ANOVA
主效应图
残差分析
方差分析的运作步骤 1 —— 业务问题转化成统计问题 案例:打开文件 A11-方差分析
业务问题:三个班次生产的产品平均强度是否有显著差异? 统计问题:原假设 H0: μ1 = μ2 = μ3
下的指标全体便构成一个总体,共有r个总体,这时比较各
个总体的问题就变成比较各个总体的均值是否相同的问题
了,即要检验如下假设是否为真:
H
:
0
μ1 = μ2 = L = μr
12
当
H
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标准件 量产件 合格件
测量位置 测量次数 测量条件
人
心情,感觉,气氛
分辨力
温度/湿度 灰尘/噪音 振动/照度
熟练度
测量误差
料
法
环
注意:要分析到末端原因!!!
21
树图
•树图是识别根本原因的有效工具之一,又称为5-why、系统图、解因图等 •它从问题出发,按照其产生问题的直接原因层层展开,
直达可以采取措施为止(即潜在的根本原因)。
Why?
Why?
Why? Why?
X11
X1
X12
X13 Y
X2
X21
X22
X111 X112 X121
…
X2 X2
…
X1111 X1112 X1121
…
22
例:问3-5个为什么,识别潜在的根本原因 问题:焊接到膜盒上的一根毛细管发生了泄露
为什么会泄露? 焊接密封不好
为什么焊接的密封不好? 在毛细管内有沉积物
因果图由字符和直线组成,显示了结果和原因间的因果关系。
原因主要 问题Fra bibliotek结果因果图可以帮助团队达成对问题的共识,并揭示了问题的潜在可能因素.
18
因果图 – 用途
分类整理型
对模糊的因果关 系进行整理, 图 表化, 分析问题 为使用目的
查找原因型
为深入进行问题 分析, 找出隐藏 的真正的原因
检讨对策型
将已经掌握、控 制的原因进行排 除, 找出因果关 系的同时,对相 应对策进行检讨
累计百分比
45
75
40
65%
35
30
25
40%
20
15
50
运
输
25
投
10 5
诉
0
0
压坏 错误 数量 潮湿 其它
11
练习
•打开Minitab
•打开练习文件A01-PARETO.MTW
12
Count Percent
•输出图表
Pareto Chart of 缺陷
100 400
80 300
60
200 40
16
目标:
识别造成缺陷或问题的根本原因.
主要内容:
- 因果图 - 树图 - 因果矩阵
17
因果图
因果图是识别根本原因非常有用的工具,又称为石川图、鱼骨图等,有很多不同 的使用途径。因果图是一种用于分析质量特性(结果)与可能影响质量特性的因 素(原因)的一种工具。
因果图可识别问题的根本原因,从而可采取纠正行动以消除再次发生的可能性。
100
20
0 缺陷 Count
0
抓痕
污染
碎片
弯曲
其他
Other
274
59
43
19
10
18
Percent
64.8
13.9
10.2
4.5
2.4
4.3
Cum %
64.8
78.7
88.9
93.4
95.7
100.0
14
Count Percent
•排列图分析方法<例>
2
Pareto Chart of 缺陷
100 400
为什么在毛细管内有沉积物? 清洗管子时没有清洗掉
为什么清洗不掉? 使用的洗涤剂效果不好
为什么洗涤剂效果不好? 洗涤剂的配方对毛细管内 的这种沉积物无效
24
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19
因果图作成要领
• 确定分析的主要问题(Y) • 主要支架上输入5M+1E或选定的具有代表性的类型 • 对每个类型进行更细致的分析(头脑风暴法、树图分析法等) • 确认有无遗漏的内容
类型(原因)
① 1次原因
3次原因 ③ 2次原因 ②
特性(结果)
20
事例: 测量误差的原因分析
机
固定装置 零件的磨损 使用便利性
3
一.数据分层
4
数据分层的概念及方法
实际的问题往往复杂,为分解、放大信息,从而抓住其中主要问题, 往往将构成集团的问题(data)按某种特性分成几个子集团,并把握 其对质量的影响程度。
区分 时间
人 设备 方法/条件 原材料 测量
层别方法 时间, 日, 星期, 上/下午, 白/夜班, 月初/中/末 等 个人, 班, 熟练度, 班次, 性别, 年龄, 阶层 等 加工设备, 过程, 新/旧设备, 备品 等
Individual Value
I Chart for C6
UCL=15.77
Mean=9.561
10
Observation Number
LCL=3.349 20
Individu laV laue
C1 20
10
0 0
I Chart for C4 by C5
C2
UCL=24.50
Mean=14.04
10
六西格玛黑带分析阶段培训第一部分
识别潜在的根本原因
中国质量协会
1
1.1确定顾客关键要素 1.2确定项目范围 1.3完善项目授权书
3.1识别潜在根本 4.1产生、评估改进 5.1制定和实施
原因
方案
计划
3.2筛选、验证根本 4.2实施改进方案 5.2项目成果
原因
4.3验证改进方案
2
识别潜在根本原因任务内容 一.数据分层 二.识别潜在的根本原因 三.面向X‘s的数据收集计划
10
排列图的分级(分层)
如图所示, 通过排列 图的分级, 会帮助你 将重点放在缺陷的主 要原因上。
一个两级 的排列图
投诉数量
投诉数量
120
100
110
客
100
90
75
户
累计百分比
80 70
服
60 50
50
务
40 30
25
投
20 10
诉
0
0
率
运输 安装 交付 文案 其它
60
100
55
90%
50
80%
1
80
300
60
200
抓痕、污染两项
不合格占整体缺
40
100
陷的80%
20
0 缺陷
抓痕
污染
0
碎片
弯曲
其他
Other
Count
274
59
43
19
10
18
Percent
64.8
13.9
10.2
4.5
2.4
4.3
Cum %
3 6 4 . 8
78.7
88.9
93.4
95.7
100.0
15
二.识别潜在根本原因
温度, 压力, 速度, 方法, 场所, 气温, 天气, 湿度, 照明度 等
买入处, 买入时间, 品牌, 批次, 成分, 大小 等 实验设备, 测量设备, 检验员, 检验方法, 测量方法 等
6
例:将流程数据按两个不同的分厂进行分层(续)
17
12
7
从流程数据的单值图看不出什么, 2 0
但若将流程数据按两个分厂进行分层, 从分层的数据能看出什么吗?
20
30
Observation Number
LCL=3.575 40
8
如何建立排列图
1. 确定将要使用的数据。 2. 根据业务问题, 选择合适的分类方法,将数据进行分类。在上例中, 是按照业务步骤来分类。其
它比如:班次、地点、设备、操作者等可作为分类类别。 目的是“查找主要问题”。 注意:有些分类可能不一定会产生“重要的少数”。检查柏拉图的形状,一个平坦的柏拉图,也就是 所有类别都有相同的百分比,这意味着要对数据进行另外不同方法的分类。 3. 从左边按降序画成柱状图表。