[企业管理]6西格玛模版.ppt

,项目名称： 项目编号：,倡导者: 主黑带: 绿 带 : 项目成员： 日期：,2,六西格玛项目注册表,2. 现状与目标(Baseline and Goal),1. 基本信息(General Information),3.预期财务效果(Benefit),4.日程计划(Agenda),5.商业案情(Business Case) 为什么选择该项目？与企业的哪个战略目标相关？影响如何？ 6.现状描述(Problem Statement) 目前的问题何在？现在水平如何？ 7.项目范围(Project Scope) 该项目涉及哪些流程？涉及哪些部门？与哪些其他项目相关？关系如何？ 8.主要衡量指标(Y) 本项目的关键衡量指标是什么（必须可测量）？是否已有测量系统存在？目前状况？ 9.效果及其影响(Benefit) 该项目带来的财务收益如何？怎么计算？该项目带来的其他收益如何？,3,定 义,4,定义（DEFINE),商业案情, 公司的经营战略（或经营目标） 项目领导所在部门的主要业务及面临的问题或机会 项目所要解决的问题和本部门的其他问题相比较时优先级如何 由于该问题而导致的对公司经营战略、对客户或对业务等的严重后果和影响是什么，有多严重 描述实施本项目的紧迫性和必要性,5, 问题在何时、何地发生，发生的频率如何 问题发展的趋势如何（统计图） 问题的表现类型都有哪些、排列顺序如何（利用图、表、柏拉图等）,问题描述,定义（DEFINE),6,顾客及CTQ,自变量,CTQ,CTQ树,定义（DEFINE),7,项目范围, 流程范围（宏观流程图） 产品范围 时间范围 资源范围 限制条件,定义（DEFINE),8,Y及缺陷定义,Y 定义,Defect 定义,定义（DEFINE),9,现水平及目标水平,先进水平,目标,现水平,对项目指标的考核标准：,定义（DEFINE),10,预期的项目收益,定义（DEFINE),11,项目组成员,项目名称,倡导者：总经理,部门,人员,业务,部门1,部门2,部门3,部门4,项目负责人,MBB：,定义（DEFINE),部 门 长：,12,项目计划,活动区分,2.测量,4.改善,1.定义,3.分析,日期,5.控制,主要活动内容,定义（DEFINE),13,测 量,14,结论 :,Y的确认,测量（MEASURE), Y是否从CTQ导出? Y的定义? Y的测量方法?,15,结论 :,MSA结果,测量（MEASURE), 数据来源是否可靠（唯一）? 是否有噪声干扰? 是否有明确的测量规则? 是否有准确性问题？ 是否有精确性问题? 是否要进行Gage R&R分析,16,工程能力分析,利用MINITAB的流程报告计算现有流程能力(Z值或DPMO值),结论：在此简要总结Z值或DPMO值，说明问题是有关于均值还是变差？,流程报告,测量（MEASURE),17,宏观流程图,测量（MEASURE),18,微观流程图,测量（MEASURE),19,测量（MEASURE),20,C&E 矩阵,测量（MEASURE),21,FMEA,主要因子 (10个) 1） 荧光粉涂敷状态 2） 荧光粉组成 3） H/D加速时间 4） 回收板位置 5） G(BR)干燥能力 6） 显像压力 7） Res 干燥能力 8） Res Spin RPM 9） Transfer Time 10） Process Time,测量（MEASURE),22,及时改善项目,测量（MEASURE),23,项目描述,及时改善效果:,及时改善项目,测量（MEASURE),24,分 析,25,多变量分析计划,分析日：03.3.20-30 分析者：XXX,分析（ANALYZE),26,多变量分析,分析（ANALYZE),27,统计分析结果,分析（ANALYZE),统计分析,28,改 进,29,改进（IMPROVE),30,Two-sample T for qian vs hou N Mean StDev SE Mean qian 5 3.250 0.177 0.079 hou 5 3.600 0.137 0.061 T-Test of difference = 0 (vs ): T-Value = -3.50 P-Value = 0.004 DF = 8 Both use Pooled StDev = 0.158,改善结果有效,改进（IMPROVE),31,StdOrder RUnOrder Blocks NSS NMP DATA FITS1 ResI1 2 1 1 2500 900 5 4.5153 0.48471 7 2 1 2970 800 8 7.7608 0.23920 1 3 1 2500 800 6 5.5611 0.43886 9 4 1 2970 1100 10 10.2990 -0.29900 10 5 1 2500 800 5 5.5611 -0.56114 8 6 1 2970 900 8 6.4402 1.55980 12 7 1 2500 1100 8 8.9236 -0.92357 5 8 1 2650 900 3 4.0445 -1.04451 17 9 1 2970 900 5 6.4402 -1.44020 15 10 1 2650 1100 10 8.2774 1.72257 16 11 1 2970 800 8 7.7608 0.23920 3 12 1 2500 1100 8 8.9236 -0.92357 18 13 1 2970 1100 10 10.2990 -0.29900,DOE 计划,分析日：03.4.6-4.15 分析者：,改进（IMPROVE),32,结论：,DOE 分析,改进（IMPROVE),33,Estimated RegRession Coefficients for DATA Term Coef SE Coef T P Constant 4.4530 0.6964 6.394 0.000 NSS 0.9167 0.3158 2.903 0.012 NMP 1.5000 0.3158 4.750 0.000 NSS*NSS 1.2484 0.6428 1.942 0.074 NMP*NMP 2.4375 0.6266 3.890 0.002 S = 1.094 R-Sq = 82.5% R-Sq(adj) = 77.2% Analysis of Variance for DATA Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P RegRession 4 73.5556 73.5556 18.3889 15.37 0.000 Linear 2 50.9354 37.0833 18.5417 15.50 0.000 Square 2 22.6202 22.6202 11.3101 9.45 0.003 Residual Error 13 15.5556 15.5556 1.1966 Lack-of-Fit 4 9.5556 9.5556 2.3889 3.58 0.052 Pure Error 9 6.0000 6.0000 0.6667 Total 17 89.1111 Estimated RegRession Coefficients for DATA using data in Uncoded Units Term Coef Constant 251.156 NSS -0.119756 NMP -0.195833 NSS*NSS 0.0000226064 NMP*NMP 0.000108333,结论：