六西格玛入门手册
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
六西格玛工具手册

六西格玛工具手册六西格玛工具是一个有效的管理工具,通过使用统计分析和数学建模的方法,帮助组织识别和解决问题,提高工作效率和质量。
本手册将为您介绍六西格玛的各种工具和应用方法,帮助您更好地了解和运用六西格玛。
一、概述1. 六西格玛简介六西格玛是一种基于数据驱动的管理方法,旨在通过减少变异性和缺陷率来提高工作效率和质量水平。
它强调数据分析和过程改进,以实现目标的设定和持续改进。
二、数据采集工具1. 流程图流程图是一种直观的工具,用于显示流程的各个步骤和决策点。
在六西格玛中,流程图常用于分析和改进流程,帮助识别和消除潜在的问题。
2. 帕累托图帕累托图用于按重要性排序问题。
它通过对数据进行分类并显示其中的关键因素,帮助团队优先处理最重要的问题,以获得最大的改进效果。
3. 散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。
在六西格玛中,散点图常用于确定因素之间的相关性,从而找到可能导致问题的根本原因。
三、数据分析工具1. 直方图直方图用于显示数据的分布情况。
六西格玛团队可以使用直方图来确定过程是否正常分布,进而判断是否需要采取改进措施。
2. 布洛克图布洛克图是一种直观的工具,用于显示多个因素对结果的影响。
它帮助团队了解各个因素对整体性能的贡献程度,从而确定关键因素和改进方向。
3. 方差分析方差分析用于比较多个样本之间的差异,确定因素之间的显著性差异。
在六西格玛中,方差分析常用于确定影响问题的关键因素,并为改进提供依据。
四、问题识别工具1. 根本原因分析根本原因分析是六西格玛中关键的一步,它帮助团队确定问题的根本原因。
常用的根本原因分析工具包括因果图、5W1H 等,可以帮助团队从多个方面全面分析问题。
2. 5P 系统5P 系统是一种系统性的问题诊断方法,包括人员、机器、材料、方法和环境等方面的分析。
通过对这五个方面进行全面的评估,团队可以找到问题的真正原因,并制定相应的改进措施。
3. 缺陷模式与影响分析(DFMEA)缺陷模式与影响分析是一种预防性的风险评估工具。
六西格玛操作手册

Shanghai Baosight Software Co.,Ltd.六西格玛项目管理 操作手册说明书<v1.1>上海宝信软件股份有限公司2007年7月03日工程编号: 项目编号: 文档编号:保密级别: 一般 秘密 机密Shanghai Baosight Software Co.,Ltd.六西格玛项目管理操作手册说明书<v1.1>编制:陈超审核:批准:确认:版权声明:本资料的版权归宝信软件股份公司所有,未经授权不得擅自复制或散布其中的内容。
上海宝信软件股份有限公司Shanghai Baosight Software Co., Ltd.中国上海市浦东张江高科技园区郭守敬路515号515 Guoshoujing Rd., Zhangjiang Hi-tech Park, Pudong, Shanghai, China 电话TEL:(86-21)50801155传真FAX:(86-21)50800701邮编ZIP:201203网站WEB:修改记录序号版本责任人时间修改说明1. 1.0 陈超2007-1-24 立项阶段操作手册编写2. 1.1 陈超2007-6-16 完整的操作手册3.4.5.审核记录序号版本审核人时间角色说明1.2.3.4.5.发放记录序号版本接收人时间处理说明1.2.3.4.5.目录1登陆六西格玛项目管理系统 (5)1.1从浏览器打开:B E (5)1.2登陆后,进入业务系统 (5)1.3进入业务系统后,从菜单中选取“六西格玛项目管理” (6)2如何新建项目授权书 (7)2.1从左边菜单中点击“新建项目授权书” (7)2.2填写项目授权书的相关内容 (8)3六西格玛项目管理系统操作界面概述 (9)3.1任务中心 (9)3.2业务中心 (9)3.2.1我的项目 (9)3.2.2我的相关项目 (10)3.2.3我处理过的项目 (10)3.2.4我的相关退回 (10)3.2.5快速查询 (10)3.2.6综合查询 (10)3.3常见统计 (12)3.3.1按部门统计 (12)3.3.2按状态统计 (13)3.4案例分享 (13)3.5BBS (13)3.6公告栏 (14)3.7常用表单操作 (14)3.7.1暂存 (14)3.7.2提交 (14)3.7.3上载附件 (15)3.7.4全局查看表单 (16)3.8沟通平台 (18)3.8.1新建信息反馈 (19)5业务流程中的各个角色描述 (21)6黑带常见操作 (22)6.1填写项目授权书 (22)6.2修改或更改项目授权书 (24)6.3添加修改项目文档 (24)6.3.1添加项目文档步骤: (24)6.3.2如何修改删除项目文档 (25)6.4添加月度进度跟踪 (26)6.5触发中期评审 (26)6.6结题申请 (28)6.7延期申请 (29)6.8水平型项目申报 (29)6.9项目经济效益计算 (31)7部门管理员常见操作 (31)7.1项目授权书立项审核 (31)7.2中期评审 (32)7.3部门管理员终止审核 (33)7.4部门管理员延期审核 (34)7.5结题报告审核 (35)7.6管理文化促进评价 (37)7.7月度进度指标审核 (40)7.8部门浏览权限设置 (40)8专业归口管理员常见操作 (42)8.1项目授权书专业归口管理员审核 (42)8.2中期评定 (43)8.3项目终止申请专业归口管理员审核 (44)8.4延期专业归口管理员审核 (45)9结题评审组长常见操作 (46)10基层财务常见操作 (46)11分公司财务常见操作 (47)11.1分公司财务效益计算 (47)11.2分公司效益评审组组长确认 (49)12运营改善部常见操作 (49)12.1水平型项目审批 (49)12.2项目综合评价 (50)13综合评价组组长常见操作 (51)13.1综合评价组组长确认 (51)1登陆六西格玛项目管理系统1.1从浏览器打开:用6位工号和密码登陆1.2登陆后,进入业务系统登陆系统后,可以直接点击进入业务系统,如果你此时有任务,请注意右下角的小窗口,发现任务后,可以直接点击进入系统1.3进入业务系统后,从菜单中选取“六西格玛项目管理”菜单区显示区2如何新建项目授权书2.1从左边菜单中点击“新建项目授权书”2.2填写项目授权书的相关内容填写注意点:1必须黑带自己填写2明星、黑带、黑带大师只能选一个人3前12个月的指标可以按月写,也可以按季度写4写到一半时可以用“暂存”按钮5提交时,系统会检测你写的对不对,请根据提示修改3六西格玛项目管理系统操作界面概述3.1任务中心这是你所有操作的唯一入口。
Haier六西格码〈N月图分析使用说明--060909

六西格码系统用户手册(损失分析平台>N月图分析)Ver 1.0六西格码推进部本手册用于指导六西格玛系统用户正确使用及操作N月图分析。
以下为N月图分析>损失分析平台系统操作详细说明N月图分析>损失分析平台:1.N月图分析的主要功能:查询数据域和时间域不同维度的逐月N月图和平均N月图2.功能及操作说明a)数据域说明N月图:查询N月图的方式选择。
本部:包括冰箱、电热、电子、通讯、洗碗机、洗衣机、空调、商用空调事业部:各个本部条件下的产品事业部。
机型:各个本部和事业部选择条件下产品对应的社会反馈型号对象:各个本部和事业部选择条件下产品对应的社会反馈故障对象,可以汉字形式模糊搜索,选择对象名称和对象码。
故障:各个本部和事业部选择条件下产品对应的社会反馈故障对象的故障描叙,可以汉字形式模糊搜索,选择对象名称和对象码。
时间域说明:选择N月图形式逐月N月图,则选择当前生产产品的生产时间和服务时间选择N月图形式逐月N月图,则选择当前生产产品和对比生产产品的生产时间和服务时间b)操作说明选择查询维度模型查询维度可自由组合:逐月N月图:本部事业部对象玛故障码,以上条件在选定本部的前提下可单选可多选,对象码和故障码级别下又可单选和多选平均N月图:本部事业部对象玛故障码,以上条件可在选定本部的前提下可单选可多选,对象码和故障码级别下又可单选和多选查询N月图在查询维度模型确定后,点击统计(查询时间会因查询维度的复杂度而增多加)点击不良数据查询N月不良数点击不良率查选不良PPM系统图示和数据框都可以手动拉大和缩小导出N月图原始数据点击导出可导出产量不良数和不良率3.原理和实例说明a)原理说明逐月N月图:N月不良量是指该月生产的产品累计N月的不良量之和 N月不良率是指该月生产的产品累计N月的不良量之和占产量的比率使用逐月N月图可以通过对比判断不同月份生产的产品的质量水平的高低平均N月图:平均N月不良数是指N月生产的产品出厂N月的累计不良数除以N月平均N月不良率是指N月生产的产品出厂N月的累计不良数占对应产量的比例使用平均N月图可以跟踪某一段时间生产的产品出厂N月的质量水平,对比改进前改进后两个时间段的生产的产品可以判断改进效果逐月N月图和平均N月的关系如下b)实例逐月N月图数据维度模型为:本部冰箱事业部冰箱中二机型BCD-168K/A CJN A, 故障对象压缩机430 生产时间06年1月-8月服务时间06年1月-8月用上图可以判断06年4月份开始该型号的压缩机质量水平较以前转好平均N月图数据维度模型为:本部冰箱事业部冰箱中二 , 故障对象压缩机430当前生产时间06年1月-8月服务时间06年1月-8月对比生产时间06年1月-8月服务时间06年1月-8月使用上图可判断06年1-8月份生产的产品的压缩机质量水平较去年同期下降。
六西格玛手册

第四章计划与目标健全的组织都有远大的目标和周详的计划,无论经历多少困难,遇到问题时都能运用预先安排的应变措施,纠正错误,使组织返回到正确的轨道。
第一节计划与计划体系一、计划的含义大多情况下人们从两个方面去理解。
一方面,计划作为一项管理职能,是指为实现组织既定目标,对未来的行动进行规划和安排的活动。
具体而言,即确定要去做什么、如何做、何时做和由谁定目标所指定的具体行动方案。
前者实际上指计划的编制过程,可以称为计划工作。
后者实际上是一种行动方案,它可以是目标、策略、政策、程序和预算方案等。
我们所指的计划是计划工作。
二、计划在管理中的作用在现代组织的管理中计划的作用非常重要,主要体现在以下几个方面:1.指引方向和目标计划能使组织置身于复杂多变和充满不确定性因素的环境中时,始终把其主要注意力集中在一定的目标上,使组织及其成员所有的行动保持同一方向,促使目标的实现,从而减少内耗、降低成本、提高效益。
2.发现机会和风险计划是面向未来的,在未来,无论是组织生存的环境还是组织本身都具有一定的不确定性和风险性。
而计划工作可以通过周密细致的预测,尽可能地变“意料之外”为“意料之中”。
使组织及时预见风险,及时发现机会,早做准备,从而有助于消除和降低对未来的不肯定性。
3.为控制提供标准组织在实现目标的过程中离不开控制,而计划是控制的基础。
如果没有既定的目标和规划作为衡量的依据和尺度,管理者就无法检查组织目标的实现情况,也就不能实施控制。
可以说控制中几乎所有的标准都来自于计划。
4.协调组织活动组织在实现目标的过程中,各种活动会出现前后不协调,各个部门可能会出现联系脱节等现象。
良好的计划能通过设计好的、协调一致、有条不紊的工作流程来避免上述现象的出现,从而减少重复和浪费性的活动。
三、计划的任务和内容1.计划的任务计划的任务就是根据社会的需要以及组织的自身能力,确定组织在一定时期内的奋斗目标;通过计划的编制、执行和检查,协调和合理安排组织中的经营和管理活动,有效地利用组织的人力、物力和财力等资源,取得最佳的经济效益和社会效益。
六西格玛入门手册

制度化建 立,防错, 交叉培训, 标准作业等
4
管理 类
用职能分布 流程进行流 程分析,流 程规范化
采集时间节 点,工作量等 方面的数据
未来流程 流程控制系 Pareto 分析, 图的建立, 统建立,相 时间分析, 瓶颈 责任制建 关管理政策 分析 立 制定
5
成本 改善 类
确定降本措施
统计分析改善 措施是否对质 执行降本 量, 甚至交期的 措施 影响
2.1.6
项目基线及目标设定
项目目标是项目设计目标的一部分,一般的,一个项目不但本团队正在进行 改善, 其他团队或其他企业也可能对此做出了很多改善, 并取得了很大的成果 (但 却不能共享经验) 。
7
极限目标(Entitlement) 行业标杆水平,企业战略目标,流程设计水平等等。
项目目标(Goal) 企业及其它工厂发生过的最佳状态或领导要求的可设为目标值, 即项目
1.3
No 1 项目 类型 品质 类
六西格玛解决问题的方法和步骤
推进的路径 典型的 DMAIC 法 通过对设备 的失效模式 进行分析并 对关键设备 的关键部件 进行 TPM 改 进 VSM 分析, 确定浪费, NT 工序,进 行工序平衡 的精益方法 主要是流程 的标准化和 效益提升, 流程的定性 分析和时间 分析。 直接实施快 速改善(但 对可能影响 的交期和质 量需要验证 无负面影 响) D(define) M(Measure) 各阶段 A(Analysis) 略 如果流程稳定 性分析发现特 殊原因是故障 的主要构成部 分重点执行 FMEA 分析,并 制定改善计划 I(Inm) C
建立质量/ 交期的监控 制度
3
2
Dfine 定义阶段
六西格玛基础教程
六西格玛(Six Sigma)六西格玛又称:6σ,6Sigma,6Σ西格玛(Σ,σ)[1][2]是希腊文的字母,是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。
其含义引申后是指:一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛,以4西格玛而言,相当于每一百万个机会里,有6210次误差。
如果企业不断追求品质改进,达到6西格玛的程度,绩效就几近于完美地达成顾客要求,在一百万个机会里,只找得出3.4个瑕疪。
六西格玛(6σ)概念作为品质管理概念,最早是由摩托罗拉公司的比尔·史密斯于1986年提出,其目的是设计一个目标:在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数,防止产品变异,提升品质。
真正流行并发展起来,是在通用电气公司的实践,即20世纪90年代发展起来的6σ(西格玛)管理是在总结了全面质量管理的成功经验,提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法,成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。
该管理法在摩托罗拉、通用电气、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝等众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。
为此,国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作,引导企业开展6σ管理。
随着实践的经验积累,它已经从单纯的一个流程优化概念,衍生成为一种管理哲学思想。
它不仅仅是一个衡量业务流程能力的标准,不仅仅是一套业务流程不断优化的方法。
6σ管理法是一种统计评估法,核心是追求零缺陷生产,防范产品责任风险,降低成本,提高生产率和市场占有率,提高顾客满意度和忠诚度。
6σ管理既着眼于产品、服务质量,又关注过程的改进。
“σ”是希腊文的一个字母,在统计学上用来表示标准偏差值,用以描述总体中的个体离均值的偏离程度,测量出的σ表征着诸如单位缺陷、百万缺陷或错误的概率性,σ值越大,缺陷或错误就越少。
6σ是一个目标,这个质量水平意味的是所有的过程和结果中,99.99966% 是无缺陷的,也就是说,做100万件事情,其中只有3.4件是有缺陷的,这几乎趋近到人类能够达到的最为完美的境界。
6西格玛管理手册
六西格玛管理手册目录一.概论 (4)1.1六西格玛的发展史 (4)1.2什么是六西格玛 (5)1.3六西格玛的六个主题 (6)1.4六西格玛的重要性和应用范围 (8)1.4.1六西格玛的益处和重要性 (8)1.4.2 六西格玛的应用范围 (10)1.5XXX实施六西格玛的目标 (11)1.5.1XXX实施6σ的五个远景 (11)1.5.2财务效益目标 (11)1.5.3短期训练目标 (11)二.六西格玛的组织构架 (12)三.职责 (13)3.1 6σ委员会职责 (13)3.2 6σ推进小组职责 (13)3.3 盟主(Champion)职责 (13)3.4 大黑带(MBB)职责 (13)3.5 黑带(BB)职责 (14)3.6 绿带(GB)职责 (14)四.人员甄选 (15)4.1评选原则 (15)4.2 6σ资格与条件 (15)4.3 6σ组织各职位的评分 (16)4.3.1各职位人员评选程序 (16)4.3.2评分细则 (16)五.六西格玛的培训 (18)5.1盟主培训(Executive Training) (18)5.2黑带培训(Black Belt Training) (18)5.3绿带培训(Green Belt Training) (19)5.4黄带培训(Yellow Belt Training) (19)六.项目的管理 (20)6.1六西格玛项目的选择 (20)6.1.1六西格玛项目选择的原则 (20)6.1.2项目选择的程序 (20)6.2资源保证 (21)6.3项目实施 (21)6.3.1界定(DEFINE) (21)6.3.2评估/测量(Measure) (25)6.3.3分析(Analyze) (27)6.3.4改进(Improve) (29)6.3.5控制(Control) (31)6.3.6Minitab (33)6.4项目跟踪 (33)6.5阶段性评审 (34)6.6结题评审 (34)七.激励与约束 (35)7.1项目激励 (35)7.1.1项目结题奖 (35)7.1.2单项奖 (35)7.1.3年度和半年度项目评比和奖励 (35)7.2个人激励 (35)7.3长期的激励 (36)7.3.1激励方式 (36)7.3.2积分标准 (36)7.3.3激励措施 (36)7.4个人约束(在职、离职) (39)附录一 SIGMA水平换算表 (41)附录二:六个西格玛辞典 (42)一.概论六西格玛不是一种管理时尚工具,也不是一个标准,而是一种管理哲学,是一种追求以顾客为中心的理念。
六西格玛指导手册说明书
@RISK and Six-Sigma GuideThis short guide is designed to give you a very brief introduction to Six Sigma, and an overview of the features that @RISK provides to aid your Six Sigma analyses.In today’s competitive business environment, quality is more important than ever. @RISK is the perfect companion for any Six Sigma or quality professional.ContentsWhat is Six Sigma? (2)The Importance of Variation (2)Six Sigma Methodologies (3)Six Sigma / DMAIC (3)Design for Six Sigma (DFSS) (4)Lean or Lean Six Sigma (4)@RISK and Six Sigma (5)@RISK and DMAIC (5)@RISK and Design for Six Sigma (DFSS) (6)@RISK and Lean Six Sigma (6)Using @RISK for Six Sigma (7)RiskSixSigma Property Function (7)Six Sigma Statistics Functions (9)Six Sigma and the Results Summary Window (10)Six Sigma Markers on Graphs (11)Six Sigma Example Models (13)Version 1 - Last Updated 4/17/2020@RISK | Six Sigma Guide What is Six Sigma?Six Sigma is a set of practices to systematically improve processes by reducing process variation and thereby eliminating defects. A defect is defined as nonconformity of a product or service to its specifications. While the particulars of the methodology were originally formulated by Motorola in the mid-1980s, Six Sigma was heavily inspired by six preceding decades of quality improvement methodologies such as quality control, TQM, and Zero Defects. Like its predecessors, Six Sigma asserts the following:•Continuous efforts to reduce variation in process outputs is key to business success•Manufacturing and business processes can be measured, analyzed, improved and controlled •Succeeding at achieving sustained quality improvement requires commitment from the entire organization, particularly from top-level managementSix Sigma is driven by data, and frequently refers to “X” and “Y” variables. X variables are independent input variables that affect the dependent output variables, Y. Six Sigma focuses on identifying and controlling variation in X variables to maximize quality and minimize variation in Y variables.The term Six Sigma (or in symbols, 6σ) is very descriptive.The Greek letter sigma (σ) signifies standard deviation, an important measure of variation. The variation of a process refers to how tightly all outcomes are clustered around the mean. The probability of creating a defect can be estimated and translated into a “Sigma level.” The higher the Sigma level, the better the performance. Six Sigma refers to having six standard deviations between the average of the process center and the closest specification limit or service level. That translates to fewer than 3.4 defects per one million opportunities (DPMO).The cost savings and quality improvements that have resulted from Six Sigma corporate implementations are significant. Motorola has reported billions in savings since implementation in the mid-1980s. Lockheed Martin, GE, Honeywell, and many others have also experienced tremendous benefits from Six Sigma.The Importance of VariationM any Six Sigma practitioners rely on static models that don’t account for inherent uncertainty and variability in their processes or designs. In the quest to maximize quality, it’s vital to consider as many scenarios as possible.That’s where @RISK comes in. @RISK uses Monte Carlo simulation to analyze thousands of different possible outcomes, showing you the likelihood of each occurring. Uncertain factors are defined with probability distribution functions that describe the possible range of values your inputs couldtake. @RISK allows you to define Upper and Lower Specification Limits and Target values for each output, and it includes a wide range of Six Sigma statistics and capability metrics on the outputs.@RISK | Six Sigma Guide@RISK Industrial edition also includes RISKOptimizer, which combines the power of Monte Carlo simulation with genetic algorithm-based optimization. This gives you the ability to tackle optimization problems that have inherent uncertainty, such as:•Resource allocation to minimize cost•Project selection to maximize profit•Optimize process settings to maximize yield or minimize cost•Optimize tolerance allocation to maximize quality•Optimize staffing schedules to maximize serviceSix Sigma Methodologies@RISK can be used in a variety of Six Sigma and related analyses. The three principal areas of analysis are:•Six Sigma / DMAIC•Design for Six Sigma (DFSS)•Lean or Lean Six SigmaEach of these is described in a little more detail below.Six Sigma / DMAICWhen most people refer to Six Sigma, they are in fact referring to the DMAIC methodology. The DMAIC methodology should be used when a product or process is in existence but is not meeting customer specification or is not performing adequately.DMAIC focuses on evolutionary and continuous improvement in manufacturing and services processes, and is almost universally defined as being comprised of five phases - Define, Measure, Analyze, Improve and Control:1. Define the project goals and customer (internal and external Voice of Customer or VOC)requirements2. Measure the process to determine current performance3. Analyze and determine the root cause(s) of the defects4. Improve the process by eliminating defect root causes5. Control future process performance@RISK | Six Sigma Guide Design for Six Sigma (DFSS)DFSS is used to design or re-design a product or service from the ground up. The expected process Sigma level for a DFSS product or service is at least 4.5 (no more than approximately 1 defect per thousand opportunities), but can be 6 Sigma or higher depending on the product. Producing such a low defect level from a product or service launch means that customer expectations and needs (Critical-To-Qualities or CTQs) must be completely understood before a design can be completed and implemented. Successful DFSS programs can reduce unnecessary waste at the planning stage and bring products to market more quickly.Unlike the DMAIC methodology, the steps of DFSS are not universally recognized or defined; almost every company or training organization will define DFSS differently. One popular Design for Six Sigma methodology is called DMADV, and retains the same number of letters, number of phases, and general feel as the DMAIC acronym. The five phases of DMADV are defined as: Define, Measure, Analyze, Design and Verify:1. Define the project goals and customer (internal and external VOC) requirements2. Measure and determine customer needs and specifications; benchmark competitors andindustry3. Analyze the process options to meet the customer needs4. Design (detailed) the process to meet the customer needs5. Verify the design performance and ability to meet customer needsLean or Lean Six Sigma“Lean Six Sigma” is the combination of Lean manufacturing (originally developed by Toyota) and Six Sigma statistical methodologies in a synergistic tool. Lean deals with improving the speed of a process by reducing waste and eliminating non-value added steps. Lean focuses on a customer “pull” strategy, producing only those products demanded with “just in time” delivery. Six Sigma improves performance by focusing on those aspects of a process that are critical to quality from the customer perspective and eliminating variation in that process. Many service organizations, for example, have already begun to blend the higher quality of Six Sigma with the efficiency of Lean into Lean Six Sigma.Lean utilizes “Kaizen events” -- intensive, typically week-long improvement sessions -- to quickly identify improvement opportunities and goes one step further than a traditional process map in its use of value stream mapping. Six Sigma uses the formal DMAIC methodology to bring measurable and repeatable results.Both Lean and Six Sigma are built around the view that businesses are composed of processes that start with customer needs and should end with satisfied customers using your product or service.@RISK | Six Sigma Guide@RISK and Six SigmaWhether it’s in DMIAC, DFSS, or Lean Six Sigma, uncertainty and variability lie at the core of any Six Sigma analysis. @RISK uses Monte Carlo simulation to identify, measure, and root out the causes of variability in your production and service processes. Each of the Six Sigma methodologies can benefit from @RISK throughout the stages of analysis.@RISK and DMAIC@RISK is useful at each stage of the DMAIC process to account for variation and hone in on problem areas in existing products.1. Define. Define your process improvement goals, incorporating customer demand and business strategy. Value-stream mapping, cost estimation, and identification of CTQs (Critical-To-Qualities) are ************************************************************************@RISKzoomsin on CTQs that affect your bottom-line profitability.2. Measure. Measure current performance levels and their variations. Distribution fitting and over 35 probability distributions make defining performance variation accurate. Statistics from @RISK simulations can provide data for comparison against requirements in the Analyze phase.3. Analyze. Analyze to verify relationship and cause of defects, and attempt to ensure that all factors have been considered. Through @RISK simulation, you can be sure all input factors have been considered and all outcomes presented. You can pinpoint the causes of variability and risk with sensitivity and scenario analysis, and analyze tolerance. Use @RISK’s Six Sigma statistics functions to calculate capability metrics which identify gaps between measurements and requirements. Here we see how often products or processes fail and get a sense of reliability.4. Improve. Improve or optimize the process based upon the analysis using techniques like Design of Experiments. Design of Experiments includes the design of all information-gathering exercises where variation is present, whether under the full control of the experimenter or not. Using @RISK simulation, you can test different alternative designs and process changes. @RISK is also used for reliability analysis and – using RISKOptimizer - resource optimization at this stage.5. Control. Control to ensure that any variances are corrected before they result in defects. In the Control stage, you can set up pilot runs to establish process capability, transition to production and thereafter continuously measure the process and institute control mechanisms. @RISK automatically calculates process capability and validates models to make sure that quality standards and customer demands are met.@RISK | Six Sigma Guide @RISK and Design for Six Sigma (DFSS)One of @RISK’s main us es in Six Sigma is with DFSS at the planning stage of a new project. Testing different processes on physical manufacturing or service models or prototypes can be cost prohibitive. @RISK allows engineers to simulate thousands of different outcomes on models without the cost and time associated with physical simulation. @RISK is helpful at each stage of a DFSS implementation in the same way as the DMAIC steps. Using @RISK for DFSS gives engineers the following benefits: •Experiment with different designs / Design of Experiments•Identify CTQs•Predict process capability•Reveal product design constraints•Cost estimation•Project selection – using RISKOptimizer to find the optimal portfolio•Statistical tolerance analysis•Resource allocation – using RISKOptimizer to maximize efficiency@RISK and Lean Six Sigma@RISK is the perfect companion for the synergy of Lean manufacturing and Six Sigma. “Quality only” Six Sigma models may fail when applied to reducing variation in a single process step, or to processes which do not add value to the customer. For example, an extra inspection during the manufacturing process to catch defective units may be recommended by a Six Sigma analysis. The waste of processing defective units is eliminated, but at the expense of adding inspection which is itself waste. In a Lean Six Sigma analysis, @RISK identifies the causes of these failures. Furthermore, @RISK can account for uncertainty in both quality (ppm) and speed (cycle time) metrics.@RISK provides the following benefits in Lean Six Sigma analysis:•Project selection – using RISKOptimizer to find the optimal portfolio•Value stream mapping•Identification of CTQs that drive variation•Process optimization•Uncover and reduce wasteful process steps•Inventory optimization – using RISKOptimizer to minimize costs•Resource allocation – using RISKOptimizer to maximize efficiency@RISK | Six Sigma GuideUsing @RISK for Six Sigma@RISK’s standard simulation capabilities have been enhanced for use in Six Sigma modeling through the addition of four key features. These are:1. The RiskSixSigma property function for entering specification limits and target values forsimulation outputs.2. Six Sigma statistics functions, including process capability indices such as RiskCpk, RiskCpmand others which return Six Sigma statistics on simulation results directly in spreadsheet cells.3. Columns in the Results Summary window that provide Six Sigma statistics on simulationresults in table form.4. Markers on graphs of simulation results that display specification limits and the target value. The standard features of @RISK, such as entering distribution functions, fitting distributions to data, running simulations and performing sensitivity analyses, are also applicable to Six Sigma models.RiskSixSigma Property FunctionIn an @RISK simulation the RiskOutput function identifies a cell in a spreadsheet as a simulation output. A distribution of possible outcomes is generated for every output cell selected. These probability distributions are created by collecting the values calculated for a cell for each iteration of a simulation.When Six Sigma statistics are to be calculated for an output, the RiskSixSigma property function should be entered as an argument to the RiskOutput function. This property function specifies the lower specification limit, upper specification limit, target value, long term shift, and the number of standard deviations for the Six Sigma calculations for an output. These values are used in calculating Six Sigma statistics displayed in the Results window and on graphs for the output. For example:=RiskOutput(“Part Height”,,RiskSixSigma(0.88,0.95,0.915,1.5,6))specifies an LSL of 0.88, a USL of 0.95, target value of 0.915, long term shift of 1.5, and a number of standard deviations of 6 for the output Part Height. You can also use cell referencing in the RiskSixSigma property function.These values are used in calculating Six Sigma statistics displayed in the Results window and as markers on graphs for the output.When @RISK detects a RiskSixSigma property function in an output, it automatically displays the available Six Sigma statistics on the simulation results for the output in the Results Summary window and adds markers for the entered LSL, USL and Target values to graphs of simulation results for the output.You can type the RiskOutput function, together with the RiskSixSigma function, directly into the cell’s formula, or you can have @RISK help you do this using the user interface.@RISK | Six Sigma Guide From the Add Output dialog, click the Settings/Actions button at the bottom of the window and select ‘Sho w Advanced Properties’:The Six Sigma tab of the dialog contains fields for configuring all the options:Clicking the OK button will add the RiskOutput function, together with the RiskSixSigma function, to the ce ll’s formula.The options available in the Six Sigma tab are:Calculate Capability Metrics for This Output - Specifies that capability metrics will be calculated and displayed in reports and graphs for the output. These metrics will use the entered LSL, USL and Target values.LSL, USL and Target - Sets the LSL (Lower Specification Limit), USL (Upper Specification Limit) and Target values for the output.Use Long Term Shift and Shift -Specifies an optional shift for calculation of long-term capability metrics.@RISK | Six Sigma GuideUpper/Lower X Bound - The number of standard deviations to the right or the left of the mean for calculating the upper or lower X-axis values.Six Sigma Statistics Functions@RISK includes a set of Six Sigma statistics functions which can be entered directly into a spreadsheet model to perform Six Sigma calculations. For example, consider the simple model shown below:Cell C15 contains a RiskOutput function with a RiskSixSigma property function:=RiskOutput(C14,,,RiskSixSigma(C4,C5,C6,0,6)) +RiskNormal(C10,C11)The green cells in column C contain the following Six Sigma statistics functions:=RiskCpk(C15)=RiskPNC(C15)=RiskDPM(C15)These statistics functions, like other @RISK statistics functions, show relevant results only after a simulation has been run. They rely on the parameter values (LSL, USL, and so on) in the RiskSixSigma property function in cell C15 for their values.Note also in this screenshot how the graph of the output in C15 shows the LSL, Target, and USL as markers. These markers also rely on information provided by the RiskSixSigma property function in cell C15.@RISK | Six Sigma Guide The complete list of Six Sigma statistic function can be found on @RISK’s Function menu:Six Sigma and the Results Summary Window@RISK’s Results Summary window summarizes the results of your model and displays thumbnail graphs and summary statistics for your simulated output cells and input distributions. When @RISK detects a RiskSixSigma property function in an output, it also will automatically display the available Six Sigma statistics for the simulation results for any output that utilizes Six Sigma.@RISK | Six Sigma GuideThis table can be exported to Excel, the printer, or a PDF file by clicking the Export button in the bottom right corner of the window.Clicking the Table Settings item from the Settings/Actions menu displays a dialog from which you can customize which statistics to display in the window:Six Sigma Markers on GraphsWhen @RISK detects a RiskSixSigma property function in an output, it adds markers for the LSL, USL and Target values to graphs of simulation results for the output. It also adds Six Sigma statistics to the statistics grid to the right of the graph.@RISK | Six Sigma GuideYou can configure the display of both the markers and the grid from by choosing the Graph Formatting Options item on the Settings/Action menu.@RISK | Six Sigma GuideSix Sigma Example ModelsA number of examples models that demonstrate the use o f Six Sigma can be found on Palisade’s website. Please visit https:///models/ and search for Six Sigma (results pictured below).。
制造业六西格玛应用手册
制造业六西格玛应用手册一、引言在如今高度竞争的制造业市场,为了提高产品质量、降低成本和提高效率,许多公司都开始采用六西格玛方法论。
本手册旨在为制造业企业提供六西格玛的应用指南,帮助企业实施和推广六西格玛,最终实现卓越的业绩和持续的改进。
二、六西格玛概述1. 六西格玛定义六西格玛是一种管理方法和工具集,其目标是通过减少缺陷和变异性,实现过程的稳定性和一致性,从而满足客户需求并提高产品和服务质量。
2. 六西格玛的原则• 将过程缺陷率控制在每百万个机会中不超过3.4个;• 以数据驱动决策和改进;• 追求过程精益化,消除浪费和低效。
三、六西格玛的关键概念和方法1. DMAIC方法DMAIC是六西格玛中最常用的项目管理方法,包括以下五个阶段:• Define(定义):明确问题陈述、项目范围和关键目标;• Measure(测量):收集与问题相关的数据,并进行分析和验证;• Analyze(分析):根据数据分析结果,找出问题的根本原因;• Improve(改进):制定改进方案,实施并验证效果;• Control(控制):建立稳定的控制系统,确保改进持续。
2. 核心工具和技术• 流程图:用于描绘过程流程,识别瓶颈和改进空间;• 直方图和帕累托图:用于数据分布和问题优先级分析;• 散点图和回归分析:用于寻找变量之间的关联性;• 控制图:用于监控和控制过程稳定性。
四、六西格玛在制造业中的应用1. 产品设计与改进利用六西格玛中的数据驱动方法,可收集和分析产品设计和改进阶段的数据,从而确保产品满足客户期望并降低开发成本。
2. 生产过程控制通过六西格玛的测量和分析阶段,制造业可以实时监控和控制生产过程,减少缺陷和变异性,提高产品质量和一致性。
3. 供应链管理利用六西格玛方法,可以对供应链中的关键指标进行测量和分析,找出问题的根本原因,并与供应商共同解决,从而提高供应链的稳定性和效率。
4. 售后服务改进通过六西格玛的改进阶段,制造业可以根据客户反馈和数据分析结果,优化售后服务流程,提高客户满意度和忠诚度。
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建立质量/ 交期的监控 制度
3
2
Dfine 定义阶段
定义阶段是六西格玛项目展开的第一步,也是理论上最关键的一步。好的定
义是项目成功的基础, 其首要目的就是确保团队专注正确的事情。定义阶段关注 的问题是“什么业务对企业是最重要的” ,团队应该从师对公司有意义的事情。
2.1
定义阶段输出
定义阶段一般要完成以下重要的内容 : 项目的选定 明确项目与企业战略间的联系 问题陈述 VOC 月 CTQ Y 的定义及缺陷定义 项目基线及目标设定 项目预估财务效果 项目范围 团队组织图 项目推进计划表
事业部经 营方针
本项目与战 略间的关系
5
没有战略关联的
战略性经营目标 优秀的战略性联系
2.1.3
问题陈述
问题陈述是讨论与项目有关的困扰,这种困扰多涉及财务方面的损失,也可 能与不能达成顾客满足有关。一般的,在项目的开始阶段,项目团队只是感到了 这种困扰的存在,但并没有具体的计算,当团队收集到更多的数据的时候,就需 要更新问题陈述。 问题的描述可采用 5W1H 方法。
2
利用有限的资源如时间、 费用, 对输入变量进行宽范围的修正。 并观察影响。 目的是获得明显的统计性结果。 8、Control Plan(控制计划) 维持课题的成果,并且使哪些被用来控制流程散布的所有要素标准化。 9、SPC(Statistical Process control) :统计过程控制 通过利用控制图定义问题, 监控和对比流程输出的数据是否在控制线内,当 不稳定图形或不良出现时,通过采取适当的方法统计性地控制流程。
2.1.1
项目的选定
项目的选定必须是符合企业利益,与企业战略保持一致的,一般从企业业务 和顾客需求两方面推出:
业务需求 完成企业 目标
项 目 选 定
客户需求 完成顾客 满意度
图 1 项目选择途径
4
一般的,选择项目有一下五种方法: 由上至下的项目选择(Top-Down) →高层管理者关心的问题 有下至上的项目选择(Bottom-Up) →一线管理者最头痛的问题 在顾客要求,顾客声音中(VOC) →顾客抱怨最多的地方 损失(COPQ)多的地方(COPQ) →顽固不良等损失发生的地方 潜在机会损失中(Opportunity) →查找将来的机会 Loss 和增加机会
2.1.8
项目范围
项目范围考虑到了项目相关流程的开始和结束阶段, 以及项目中的一些其他 界定。 因为一般的项目都在 4~6 个月内完成, 并且大多数项目已经界定了资源, 所以范围一定要谨慎控制。项目周期、分配资源和项目范围必须要平衡,可辅助 使用 SIPOC(高层流程图)进行界定。以下是一个范围界定的例子。 开始:接听客户电话 结束:签订订单 界定:团队不能修改订单录入领域的信息系统
1
1.2
六西格玛 9 个核心工具
1、QFD(Quality Function Deployment) :品质功能展开 一个链接顾客(VOC)对产品的要求 产品设计标准 制造标准矩阵,也叫
质量屋(HOQ) 。聚焦于顾客,它缩短了产品开发时间周期和增加团队的力量。 2、MSA(Measurement System Analysis) :测量系统分析 由测量仪器、测量设备、材料、测量方法和测量环境组成。这些分析加强了 数据的可靠性。代表性测量指数是 GageR&R(单位%,测量仪器的重复性和再 现性)及 P/T(单位%) 。 Rwpeatability(重复性) 指在尽可能条件下, 对同一测量对象进行多次重复测量所产生的波动。反映 的是量具本身固有的波动。 Reproducibility(再现性) 指不同的操纵者使用相同的量具, 对相同的零件进行多次测量所产生的波动, 它反映的是不同的操作者在测量过程中所产生的波动。 再现性波动可以通过改进 操作加以改进。 3、Process Map(流程图) 是一个基本的测量手段。展现过程步骤和决策点顺序的图形文档,是将一个 过程的步骤用图的形势表示出来的一种图示技术。 4、Cause & Effect Matrix:因果矩阵 利用简化的 QCD 方法去确认流程图获得的输入与关键顾客需求(输出)的 相关性。它优化了与顾客要求相关的输入变量。当预期解决的问题较复杂,有多 种缺陷且他们的影响因素相互关联时,用因果矩阵。 FMEA(Failure Mode & Effect Analysis) :失效模式及后果分析 FMEA 是关于产品或过程输出影响较大的输入或影响因素, 作为测量和分析 的重点,评估和降低失败和不良的风险。 6、Multi-Vari Analysis:多变量分析 Y=F(X) 。通过收集流程观测的数据来说没那个输入和输出之间的关系。这 个简短评估当前的流程能力,确认噪音变量和建立关键 X。 7、DOE(Design of Experiment) :实验设计
What 什么 When 何时 Problem 问题 Where 何地 Why 为什么 Who 谁
How Much 多少
图 3 问题陈述 5W1H
2.1.4
VOC 与 CTQ
在六西格玛项目中,团队必须清楚的了解流程需要什么,这包括倾听 VOC 与 VOB,并将他们转换成 CTQ、CTP。
6
换句话说,VOC 与 CTQ 密不可分,CTQ 由 VOC 导出,VOC 也必须转化为 CTQ。 VOC 是顾客描述的需求,CTQ 是企业内部将 VOC 转化得到的企业关键质量特性。 可以通过“CTQ 树”完成这种转换。 界定 VOC 是管理层的责任,对 VOC 分类可借鉴 KANO 模型。
2.1.5
Y 定义和缺陷定义
Y=f(x)
Y 是项目的目标,必须对它做出详细的定义。它是对 CTQ 的明确说明,包
括什么样的是正确的,及怎样测量等。目的是为了在测量阶段,使所有人都有同 样的理解,并提供可以测量的明确方法。 完善的定义包括:详细而具体的基准,测量基准的方法,反映顾客的测量方 法等。 缺陷即是对 Y 产生影响的要素。 一般的,很难一步就看到流程中的关键因子,所以要将 Y 进行细分。分类 遵循 20/80 原则,可以使用排列图或饼图。 通常的,有以下分类方式: 按特性分解 Y 按原因分类 按问题点分类 按改善方法分类 按位置分类 表 2 常用 Y 分解 按时间段分类 按流程步骤分类 按流程顺序分解 Y
制度化建 立,防错, 交叉培训, 标准作业等
4
管理 类
用职能分布 流程进行流 程分析,流 程规范化
采集程 流程控制系 Pareto 分析, 图的建立, 统建立,相 时间分析, 瓶颈 责任制建 关管理政策 分析 立 制定
5
成本 改善 类
确定降本措施
统计分析改善 措施是否对质 执行降本 量, 甚至交期的 措施 影响
8
2.1.7
预估财务效果
具备财务效果是进行项目的一个关键理由。企业资源是有限的,在项目启动 之前,必须进行财务效果评估。一般的,有显著财务效果的项目才是公司期望的 项目 (当然还有无形效果型项目) 。 评估通常需要项目负责人和财务分析员 (FEA) 配合完成,当然此时的评估只是粗略的预估。以下是一些例子。 潜在的改善 质量提高 库存减少 设备故障减少 上市时间缩短 表 3 财务效果评估示例 潜在的财务效果 显然具备? 库存成本节俭 产能提升 销售额增加
1
1.1
六西格玛概述
六西格术语介绍
CTQ(Critical TO Quality) :关键质量特性 对质量有直接影响的生产或实践要素。 关键质量特性分析是一种分析过程流
程图以发现问题的方法。 这种分析方法研究输入和输出并找出影响过程和输出质 量的环节,它决定于通过 VOC 反映的顾客要求并以关键“Y”的形式存在。 FEA(Financial Effect Analyst) :财务成果分析专家 验证项目财务成果的专家。 核实计算结果的正确性,评价每个活动团队的课 题成果,使财务成果评价和对课题的奖励公平。财务部门担当 FEA。 DFSS(Design foe Six Sigma) :六西格玛设计 是一个系统的方法论。 在研发阶段设计产品和过程中考虑顾客的需要、期望 的产品质量、可靠性和工艺的可能性。DFSS 能应用于服务部门能和工作过程的 在设计。 RTY(Rolled Throughput Yield) :流通合格率 是指贯穿整个过程没有修理和再作业时,产品理论累计品质达标率。 RTY 等于每个工序在没有修理和再作业的情况下合格率的乘积。 SIPOC(Supplier Input Process Output Customer) :供应者、输入、生产或服 务过程、输出、顾客。不仅有输入输出数据,还有收到输出数据和 VOC 的顾客 和提供输入数据的供应商。这些信息使我们能够系统地解决顾客所期望的问题。 σ :标准偏差 解释为分布的散布宽度和水平。σ 是一种尺度,意味着变化、散布和偏差, 同时也指母体的标准偏差。 Sigma level:西格玛水平 通常用于对比不同的产品和服务 不同平均值。公式是 3*CP,如果考虑到中 心的偏移,通常公式为 3*(CP+0.5) 。
2.1.6
项目基线及目标设定
项目目标是项目设计目标的一部分,一般的,一个项目不但本团队正在进行 改善, 其他团队或其他企业也可能对此做出了很多改善, 并取得了很大的成果 (但 却不能共享经验) 。
7
极限目标(Entitlement) 行业标杆水平,企业战略目标,流程设计水平等等。
项目目标(Goal) 企业及其它工厂发生过的最佳状态或领导要求的可设为目标值, 即项目
2.1.2
项目与企业战略间联系
优秀的项目必然是同企业战略紧密联系在一起的项目。集团有总的战略,分 配到每个事业部之后又有各自的经营方针,具体到每个部门都会产生各自的 KPI 指标;优秀的项目必然是同这些密切相关的。 下图展示了项目选择的路径。
集团的经营 方针