六西格玛分析阶段
6西格玛分析阶段
2、潜在原因的排序-----FMEA
FMEA的演变：
• 1、FMEA的前身为FMECA，是在1950由格鲁曼飞机提出， 用在飞机主控系统的失效分析
• 2、波音与马丁公司在1957年正式编订FMEA的作业程序 ，列在其工程手册中
• 3、60年代初期，美太空总署将FMECA成功的应用于太空 计划。美军同时也开始应用FMECA技术，并于1974年出 版MIL-STD-1629 FMECA作业程序。
漏斗的宽度 输入的变量大约30-60个
流程图
因果矩阵开始筛选：
将变量Xs减少至4-15个 致力于对输出有强烈影响的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ量
因果矩阵图
1.3.2、潜在因子整理-----因果矩阵的制作方法
第一步.：列举输出变量
顺序
1
2
3
4
5
列举输出Ys
启动性能差 转速低
功率过大 耐压击穿 绝缘强度低
输出变量 输入变量
优先顺序
——彼得·德鲁克
1.1.2、在流程中寻找潜在的Xs---SIPOC
S
Supplier
I
Input
P
Process
O
Output
C
Customer
流程图
X1 X2
X3
活动(Activity) 选择决策
X5
Y
X4
流程开始和结束
流程方向
Xi往往隐藏在流程中，我们要对流程进行详细分解
1.1.3、在流程中寻找潜在的Xs---如何观察流程
1.3.4、潜在因子整理-----练习
议一议
小组成员经过头脑风暴，从流程中找出了10个可能的因素，请用因果矩阵对这10个 因素进行分析（针对三个重要的Ys）
六西格玛DMAIC各阶段分析工具及产出详解
1、项目背景•项目开展的背景是什么？比如,清晰地列出当前整个公司的经营战略目标、远景及价值观。
••本项目与公司的经营目标有无关联？与部门业务目标有无关联？是值得关注的问题吗？•2、问题陈述•阐明要解决的问题具体是什么？发生在哪？发生在何时？有多严重，可测量吗？为什么有必要立项，比其他问题严重吗？••最好用图表表达上述状态，如柏拉图、直方图、时序图等。
•3、项目范围•项目涉及的过程是什么？如列出项目的焦点可能在制程或过程的哪几个步骤或环节？涉及的产品型号是什么？用流程图将其表达出来。
••明确过程的内部与外部客户是什么？顾客认为重要的核心项目是什么？（一切从使客户满意出发，建立过程质量特性），常采用SIPOC、VOC，CTQ’s方法来表达。
•4、问题定义•在项目中要解决的问题是什么？需要给它下一个准确的定义，以免公司成员对它造成误解。
••项目需测定的指标是什么？客户要求或内部规格是什么？（即什么是你要研究的过程质量特性）••过程输出什么是不对的（或缺陷是什么）？对缺陷(不良) 的具体定义。
•5、现状及目标•项目的现状是怎样的？建立基准线，应该收集大于三个月以上的数据才有代表性。
••项目要达成的目标是什么? 比如，通过比较与极限目标（Entitlement）的差距，建立目标为缩短70%差距，接近Entitlement 。
注意Entitlement可以是同行业或同企业的最高水平（Benchmarking），也可以是极限目标(比如零缺陷)。
•6、财务收益•项目实施结果可带来的利益，硬性和软性节约有多少？（通常计算一年的财务效果）••项目测量阶段开始前，应尽可能完成财务效果预估的确认。
•7、项目组织架构•选定项目小组成员，包括倡导者（CHAMPION）、部门长（SUB- CHAMPION）、指导黑带大师MBB或BB是谁，以及项目小组成员。
••明确他们在项目中的职责。
••不同阶段项目小组成员可视实际情况变动。
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。
六西格玛流程
六西格玛流程六西格玛流程是一种质量管理方法，旨在通过减少资源浪费和缺陷，提高产品质量和客户满意度。
该流程由六个阶段组成：识别、测量、分析、改进、控制和验证。
本文将详细介绍每个阶段的主要内容和重要性。
第一阶段是识别。
在这个阶段，团队需要明确问题的性质和范围，并确定需要改进的目标。
这可以通过收集数据、分析流程和与客户进行沟通来完成。
识别阶段的目的是确定改进机会，并建立一个有效的改进策略。
第二阶段是测量。
在这个阶段，团队需要收集和分析数据，以了解当前的过程状况。
这可以通过使用统计工具和技术来实现。
通过测量阶段，团队可以确定问题的根本原因，并确定需要改进的关键领域。
第三阶段是分析。
在这个阶段，团队需要深入分析问题的根本原因，并确定可能的改进措施。
这可以通过使用质量工具和技术来实现。
分析阶段的目的是确定最佳的改进方案，并对其潜在影响进行评估。
第四阶段是改进。
在这个阶段，团队需要实施所选的改进方案，并监督其进展。
这可以通过制定和实施行动计划来实现。
改进阶段的目的是通过消除缺陷和提高过程性能来实现质量改进。
第五阶段是控制。
在这个阶段，团队需要建立控制措施，以确保改进措施的持续有效性。
这可以通过制定和实施统计过程控制（SPC）和其他质量管理工具来实现。
控制阶段的目的是确保过程能够稳定地运行，并且达到所设定的质量目标。
最后一个阶段是验证。
在这个阶段，团队需要对改进措施进行评估，并确定是否达到了预期的结果。
这可以通过收集和分析数据，并与目标进行比较来实现。
验证阶段的目的是确保改进措施的有效性，并根据需要进行调整。
六西格玛流程的重要性在于它提供了一种系统的方法来改善质量和提高效率。
通过识别问题、分析原因并制定解决方案，团队能够减少错误和浪费，提高生产效率和产品质量。
此外，六西格玛流程还使团队能够对改进过程进行持续监控和控制，以确保改进措施的持久性和可持续性。
总的来说，六西格玛流程是一种有效的质量管理方法，可以帮助组织改进业务过程，提高产品质量和客户满意度。
六西格玛分析流程(DMAIC)
六西格玛分析流程（DMAIC）六西格玛是典型的定量决策系统，和传统方法相比，它更强调数据的作用，强调运用统计手段和各种技术去发现过程问题的本质规律，从而从根本不消除问题。
一旦过程的所有变量得到提示和量化，比较和改善就成了顺理成章的事。
基于对过程本质的深刻理解，六西格玛用"D-M-A-I-C"的方法体系对过程进行改进。
即分五个阶段：界定（Define）、衡量(Measure)、分析(Analyze)、改善(Improve)与控制(Control)。
定义（Define）：界定核心流程和关键顾客，站在顾客的立场，找出对他们来说最重要的事项，也就是关键要理清团队章程，以及核心事业流程。
测量(Measure)：找出关键评量，就是要为流程中的瑕疵，建立衡量基本步骤。
人员必须接受基础机率与统计学的训练，及统计分析软件与测量分析等课程。
为了不造成员工的沉重负担，不妨让具备六个标准差实际推行经验的人，带着新手一同接受训练，帮助新手克服困难。
对于复杂的演算问题，可提供自动计算工具，减少复杂计算所需的时间。
一般将界定和衡量合看作第一阶段，此阶段要求能定义客户要求，并将客户要求转化为六西格玛项目的技术和工具，量化积识别客户要求，并将其与公司战略相结合，从而制订六西格玛项目计划并预测收益的技术。
另外，各类测量系统的分析技术及过程底线的分析技术也将结合运用。
分析(Analyze)：探究误差发生的根本原因。
运用统计分析，检测影响结果的潜在变量，找出瑕疵发生的最重要根源。
所运用的工具包含许多统计分析工具，包括相关回归分析、方差分析、假设检验、各种图形分析工具等等。
改善(Improve)：找出最佳解决方案，然后拟定行动计划，确实执行。
这个步骤需不断测试，看看改善方案是否真能发挥效果，减少错误。
控制(Control)：确保所做的改善能够持续下去。
衡量不能中断，才能避免错误再度发生。
在过去许多流程改善方案里，往往忽略了控制的观念；而在六西格玛管理中，控制是它能长期改善品质与成本的关键。
六西格玛总体方法
六西格玛总体方法
六西格玛是一种质量改进方法，旨在通过减少流程中的变异和缺陷来提高产品和服务的品质。
以下是六西格玛的总体方法：
1. 定义阶段：明确项目目标，确定项目的范围和关键顾客需求。
将项目分解为具体的流程和活动，并收集相关数据。
2. 测量阶段：通过数据收集、分析和可视化，了解当前流程的状态和性能。
识别潜在的变异源和缺陷，并测量它们的影响。
3. 分析阶段：利用统计和其它工具，深入分析流程中的变异和缺陷。
确定主要的影响因素，并制定改进策略。
4. 改进阶段：实施改进措施，优化流程并减少变异和缺陷。
通过实验设计等方法，验证改进措施的有效性。
5. 控制阶段：制定控制计划，确保改进成果的稳定性和持久性。
持续监控流程，并采取必要的调整和改进措施。
六西格玛的核心是数据驱动的决策制定和问题解决。
它强调跨部门合作，以顾客为中心，并通过持续改进来提高组织的竞争力和绩效。
六西格玛项目DMAIC各阶段重点工作
六西格玛项目DMAIC各阶段重点工作六西格玛是一种以数据为基础的管理方法，旨在通过优化业务流程和降低过程变异来提高质量和效率。
DMAIC是六西格玛项目中的五个核心阶段，包括“定义”、“测量”、“分析”、“改进”和“控制”。
每个阶段都有其独特的任务和目标，以下是每个阶段的重点工作。
一、定义阶段定义阶段的主要目标是明确问题、制定项目范围和目标，并了解客户需求。
在这个阶段，项目团队需要完成以下重点工作：1.1 确定关键的业务问题：团队成员需要与相关方沟通，了解业务痛点和客户需求，明确项目的关键问题。
1.2 界定项目范围：明确项目的边界和相关的过程、产品或服务范围，确保项目工作的聚焦性和可控性。
1.3 设定项目目标：根据客户需求和组织目标，设定具体的项目目标，以量化指标来衡量项目的成功与否。
1.4 确定关键利益相关方：识别与项目相关的内外部利益相关方，了解他们的期望和需求，建立有效的沟通和合作机制。
1.5 构建项目团队：组建具有跨部门代表性的项目团队，确保团队成员的专业背景与项目需求相匹配。
二、测量阶段测量阶段的主要任务是确定关键过程变量及其测量方法，收集和分析相关数据。
以下是在测量阶段的重点工作：2.1 确定关键过程变量：对关键业务指标进行评估和排序，确定对业务结果影响较大的关键过程变量。
2.2 建立数据收集计划：明确数据收集的目的、方式和频率，设计数据收集表格和/或使用数据采集工具。
2.3 收集数据：按照数据收集计划，系统地收集和记录相关数据，确保数据的准确性和可靠性。
2.4 统计分析数据：应用合适的统计方法，对收集到的数据进行分析，以获取对业务问题和过程变异的深入理解。
2.5 确定基准性能：通过对数据的分析，确定当前的基准性能水平，为后续的分析和改进提供依据。
三、分析阶段分析阶段的主要目标是通过分析数据，确定问题的根本原因，并识别导致业务问题的关键因素。
以下是在分析阶段的重点工作：3.1 进行根本原因分析：应用多种工具和方法，如因果图、5W1H分析等，分析数据，找出导致业务问题的根本原因。
六西格玛项目阶段举例
六西格玛项目阶段举例引言六西格玛是一种管理方法论，旨在通过改进业务过程来提高组织的质量和效率。
在实施六西格玛项目中，通常会按照一系列阶段进行。
本文将以一个具体的项目为例，介绍六西格玛项目的六个阶段，并对每个阶段进行详细解读。
阶段一：定义阶段在定义阶段，项目团队需要明确项目的目标、范围和关键业务指标。
团队成员将收集并分析数据来确定问题的本质，并确定改进的重点。
此阶段的主要目的是确立六西格玛项目的目标和界限。
1.1 收集数据为了确保项目目标的明确性和可度量性，团队需要收集各种数据。
这些数据可以来自已有的业务过程，也可以通过调研和观察获得。
数据的收集可以通过问卷调查、面试、测量等方式进行。
1.2 确定问题在收集数据的基础上，团队需要对数据进行分析，找出其中存在的问题。
通过数据分析，团队可以识别出业务过程中存在的瓶颈、缺陷和风险，从而明确项目的改进方向。
阶段二：测量阶段测量阶段是为了评估当前业务过程的性能和稳定性。
通过测量阶段，项目团队可以了解目前的业务过程是否满足预期，并确定改进的必要性。
2.1 确定关键业务指标为了进行业务过程的测量和评估，团队需要确定一些关键业务指标。
这些指标可以是时间、成本、质量等方面的度量指标，用于度量当前的业务过程效果。
2.2 进行数据分析在测量阶段，团队需要对已有数据进行进一步分析，以便更好地了解业务过程的现状。
通过数据分析，团队可以找出业务过程中的问题，并确定可能的改进机会。
阶段三：分析阶段分析阶段的目标是深入分析当前业务过程中存在的问题，并找出产生这些问题的根本原因。
通过深入分析，团队可以确定改进措施，并制定相应的计划。
3.1 识别根本原因在分析阶段，团队需要找出产生业务问题的根本原因。
通过采用各种分析工具和技术，如因果关系图、散点图、直方图等，团队可以逐步追溯问题的根源。
3.2 开展思维导图会议为了更好地分析问题，项目团队可以组织思维导图会议。
在会议上，团队成员可以以图形化的方式展示问题和关联因素，帮助更好地理解问题的本质。
六西格玛分析阶段
六西格玛分析阶段
六西格玛(Six Sigma)分析阶段涵盖了具有数字背景的管理方法，旨
在改善公司的决策过程，避免不必要的损失，并对产品质量、客户满意度
和业绩有可观的改善。
六西格玛分析阶段一般包括以下几个阶段：阶段一：定义：在定义阶段，公司首先从宏观上定义一个项目，确定
变更的目的，形成实际的目标以及客户的期望以及优化模式。
阶段二：分析：在分析阶段，公司将从宏观、中观和微观上分析目标，以确定根源原因和可能的改善方案。
阶段三：实施：在实施阶段，公司将根据不同的改善模型，实施能够
有效改善目标的举措，以达到客户预期的结果。
阶段四：控制：在控制阶段，公司将通过实施可持续的控制程序和正
确的项目管理，来确保所实施的改善模型能够最终有效地达到预期目标。
阶段五：检查：在检查阶段，公司将定期检查所有的改善模型，以确
保符合客户的期望和预期的目标，并且确保所有的改善措施得以顺利实施。
阶段六：总结：在总结阶段，公司将对所有的改善活动进行总结，以
便了解所有改善活动的结果并对公司的整体业绩作出评估。
总而言之。
4.9六西格玛之分析阶段-相关回归-p50
Y = 38.6450 + 0.134494X R-Sq = 87.2 %
75
Population
65
55
150
200
250
Storks
显然，鹳鸟送来了婴儿 ！？
相关 / 回归 -15-
相关与回归
相关（Correlation） •直线倾向 (正或负) •斜率：直线角度 •其测量值为 r
勿需担心此表，Minitab 可以帮助我们 r 应该多大？ 在 “相关” 程序中选取 ‘显示 p 值’ 选项，
Minitab 将会显示是否显著 寻找比 0.05 小的 p-值
相关 / 回归 -14-
相关举例
在1930 – 1936 年间，曾有人跟踪德国城镇 Oldenburg 的人口与鹳鸟数量之间的关系 结果如下(人口以千为单位)
0.3246 0.3810
0.3044 0.3578
0.2876 0.3384
0.2732 0.3218
0.2500 0.2948
0.2319 0.2737
0.2172 0.2565
0.2050 0.2422
0.1946 0.2301
0.01 0.9999 0.9900 0.9587 0.9172 0.8745 0.8343 0.7977 0.7646 0.7348 0.7079 0.6835 0.6614 0.6411 0.6226 0.6055 0.5897 0.5751 0.5614 0.5487 0.5368 0.4869 0.4487 0.4182 0.3932 0.3721 0.3542 0.3248 0.3017 0.2830 0.2673 0.2540
连续
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2020/11/6
六西格玛分析阶段
第七步 确定关键因素
六西格玛分析阶段
目录
一、分析阶段目的 二、图表分析 三、多变量分析
六西格玛分析阶段
第一部分 分析阶段目的
六西格玛分析阶段
分析阶段要做什么
分析阶段的目的：
➢ 通过对数据的分析，确认
在测量阶段得出的对Y有
影响的重要X’s
定义、测量
➢ 比率检验： 1 Proportion, 2 Proportions, Chi-square test （总体>=2）
回归分析
六西格玛分析阶段
第二部分 图表分析
六西格玛分析阶段
引入图表分析的目的
用图形对测量阶段找出的变量(KPIV)的 “形态”进行描述，通过视觉来判断变量是 否满足我们的期望，确定是否关键的KPIV
➢我们想了解某些过程的基本信息 例如:1.顾客投诉问题的处理时间 2.加工尺寸 3.输出功率 …………… 与我们的要求(期望)有什么差异?
➢通过分布分析可以解决以上问题
六西格玛分析阶段
确认基本统计量－描述性统计 描述性统计（Descriptive Statistics）可提供多种图表和数据 的平均值及标准差，偏度，峰度，置信区间，正态分布等信息， 帮助我们确认基本统计量。
六西格玛分析阶段
图表分析的步骤
选定要分析的变量 搜集及整理数据 进行图表分析 结果解释
重点:可靠数据的收集和正确的图表解释
六西格玛分析阶段
选择要分析的变量
我们要分析的变量来自测量阶段的结果, 在利用图表分析前我们首先要确定变量的类 型、分析的目的、选择什么方法等
六西格玛分析阶段
搜集及整理数据
在运用图表分析时，应该明确以下重要问题: ➢ 由谁收集数据 ➢ 谁运用这些数据 ➢ 收集数据的类型是什么 ➢ 数据怎样收集 ➢ 收集的数据在过程的哪个环节 ➢ 收集数据的频率
六西格玛分析阶段
描述性统计
统计 >基本统计量 > 显示描述性统计
选择图形不仅可以查看基本统计量,还可以看出全体分布的柱状图
六西格玛分析阶段
描述性统计
输出结果分析:
描述性统计: A类产品差值
平均值
下四分
上四分
变量
N N* 平均值 标准误 标准差 最小值 位数 中位数 位数
A类产品差值 30 0 1.40 1.84 10.06 -18.00 -6.00 4.00 6.00
变量
最大值
A类产品差值 30.00
• 四分之一分位数: 把数据从小到大排列时,分位数为25%； • 四分之三分位数: 把数据从小到大排列时, 分位数为75%； • Trimmed Mean: 把数据的上下分位各去掉5%后求平均。
•标准差(StDev):
多变量分析
比较分析
➢ 均值检验：1-sample t, 2-sample t, Paired t (样本中同一 个体测量两次前后比较－总体不独立), ANOVA（正态总体>=2）
➢ 方差检验：Test for Equal variance-F test（正态总体＝2）， Bartlett’s Test(正态总体>=2)，Levene’s Test（非正态总 体）
30- 50 5-8
重要 X’s 选定
➢ 对Y影响小的X’s进行现 水准管理
➢ 把关键因素(X’s)压缩到
分析 改进 控制
4-8 3-6 2-4
确认重要 X’s
重要 X’s最佳化 重要 X’s 控制
4～8个左右之后, 在改进 阶段找出最适合的条件
最佳化的过程
六西格玛分析阶段
分析阶段的步骤
❖ 制定数据收集计划 确定X的量化指标，数据类型、以及数据收集目标 根据X的特点确定采用的分析方法，可以每个因子单独验证(如比较分 析)，也可以几个因子合在一起验证(如多变量分析、回归分析、DOE) 制作数据收集表，包括X及其响应(Y)的数据，确定收集的样本量 如需要通过试验来收集，如通过人为改变X的状态来观察Y的变化，还 需要做好试验计划
❖ 分析潜在关键因子对Y的影响 根据数据表收集数据 根据事先确定的分析方法来确认每个潜在的关键因子对Y是否有显著 影响，或影响有多大
❖ 确定关键因子 对Y有显著影响的潜在因子确认为真正的关键因子，需要进行优化
六西格玛分析阶段
主要使用的工具
图表分析
➢ 确认分布：直方图, 点图，箱线图、散点图、矩阵图、边际图、 柏拉图、时间序列图.....
➢ 柏拉图 ➢饼 图
➢ 散点图 ➢ 边际图 ➢ 矩阵图 ➢ 时间序列图
数据类型
连续型数据 连续型数据 离散型数据 连续型数据
六西格玛分析阶段
图表菜单
Minitab 15 提供分析数据的图表工具!
在工作表中输入数据或把 EXCEL中的数据粘贴过来
图表的选定及操作
六西格玛分析阶段
单个变量分布图
目的:确定变量的基本信息,包括分布的形状（是否正态分 布?）、居中趋势（平均值和我们期望的有什么差距?）、 离散情况（波动是否超出了我们的要求?）等
统计 >基本统计量 > 显示描述性统计
要养成首先做出基本统计量的习惯
六西格玛分析阶段
举例 下面得到的数据，是某生产厂家统计的两个月材料采购计划 时间和实际交货时间的差值。 数据的收集来源：
- 该生产厂家2大类产品的物料； - 记录两大类产品材料采购订单的执行情况(60个订单）。
用Minitab分析一下该生产厂家A类产品材料采购订单的基 本统计值（打开数据文件: A－01－采购订单.MTW）
好的图表才能说明问题
六西格玛分析阶段
图表分析的作用 图表分析可以把数据转化为我们需要的信息
➢ 数据是信息的“原料” ➢ 加工处理的数据是提供可靠信息的源泉 ➢ 可靠的信息是我们作决策的基础
六西格玛管理强调以数据为基础， 以事实为依据！
六西格玛分析阶段
图表分析的作用（续） 掌握变量分布的形状,平均值的位置及方差 比较各变量分布的特性 明确两个以上的变量之间的差异 比较变量相对重要度 掌握变量数据随时间的变化
在数据收集前别忘了先做测量系统分析
六西格玛分析阶段
图表分析的主要方法
分析什么问题
确定单个变量（研究 对象）的分布
比较在2个、多个或者1 个变量（研究对象）在 多种状态下分布的差异
确定变量（研究对象） 的组成
确定2个或者多个因 素之间的关系
分析方法
➢ 描述性统计 ➢ 点图、箱线图 ➢ 直方图
➢点 图 ➢ 箱线图