6-Sigma 培训教材.ppt

质量意识及6-Sigma介绍,1,2,质量意识和质量,1,2,什么是6-Sigma？,如何推进6-Sigma？,4,3,为什么要推广6-Sigma？,6-Sigma的过程控制,5,3,第一章 质量意识和质量,1.质量意识,4,忽视小的缺陷（细节决定成败）。 缺乏严格的管理制度，依靠人的主观坚持认真生产，检查。 凭感觉做事，相信经验，忽略数据。 视制度为摆设，随大流，大家都这样，条条框框是写给领导看的！ 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。,为什么质量差？,5,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,产品质量对企业的影响,6,90%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，剩下96%的人中91%的人不会再买同品牌的产品。同时，不满意的顾客会平均告诉9个人他的不满意，同时只字不提他满意的地方。 寻找一个愿意购买产品的新顾客，比保留老顾客要花费5倍以上的各种费用。,2. 什么是质量？,“质量”意味着能够满足顾客的需求从而使顾客满意的那些产品 特性；(Do Right Things) “质量”意味着免于不良。(Do Things Right),-资料来源朱兰质量手册,7,质量问题是对预期的偏离，或原因未知的不希望的结果。根据偏离的特性问题分为两种形式： Never-been-there 未满足要求的问题 要求：做正确的事（Do Right Things） 决策层面，目标和方向是否正确 Change-induced 变异引起的问题 要求：把事做正确（Do Things Right ） 执行层面，指定的事是否能完美达成,什么是质量问题？,8,2.1 做正确的事满足顾客需求,我认为是? 或应该是? 领导要求? 或领导认为? 质量历史? 现有产品顾客抱怨? 学习竞争对手? 新技术的发展导致的对顾客需求的预测? ,9,顾客需求分类卡诺模型(Kano Model),10,Customer Satisfaction,Degree of technical achievement,x,Y,Y=f(x),座椅舒适度,车辆风噪小,车辆不熄火,天窗不漏水,全景天窗,按摩座椅,顾客对产品满意的构架,minimum degradation with time/service,Consumer Insight,Kano Model,11,2.2 把事情做正确如何免于不良,稳健的设计,高效的持续改善,可靠的制造,计划,执行,检查,处理,12,如何免于不良6-Sigma和G8D,DMAIC-R,失效模式避免 (预防缺陷) &满足或超过顾客对将来产品/过程的期望,去除缺陷 并增加对当前产品/过程的满意度,DCOV,目标,测量,分析,改善,控制,定义,改变设计?,不，仅仅解决流程问题,为将来重新设计,解决生产中 的设计问题,Yes,Yes,过程改善需要吗?,定义,建模,优化,验证,Yes,No,启动DMAIC项目减少噪音因素的s,普通原因,特殊原因,G8D 过程,新产品或过程 (包括重新设计),现有产品 或流程,失效模式或不良,复制,稳健的设计,持续改善,可靠的制造,13,普通原因和特殊原因问题的改善,G8D,6-Sigma,6-Sigma,14,3.全面质量管理-“大质量”与“小质量”,-资料来源朱兰质量手册,15,16,第二章 什么是6-Sigma？,1.6-Sigma的起源,6-Sigma的出现 美国应对质量危机中吸取的经验,17,20世纪70年代和80年代，许多日本制造商极大的提升了它们在美国的份额，美国的企业开始面临严重的质量危机。,1982年摩托罗拉公司在质量危机期间，开始实施质量改善计划。 质量改善工作表明需要系统的质量改进分析工具； 结合各家所长，吸取经验研究出6s工具， 形成完整系统； 19841986年期间开始实施6s; 1988年摩托罗拉公司由于优异的质量 赢得美国国家质量奖。,哪些公司在实施6-Sigma ？,18,General Electric成功实施6-Sigma,19,从1995年开始使用6-Sigma 很快就有5000多名黑带工程师 6-Sigma帮助GE公司在推进期间，总资产从250亿美元增长到4500亿美元； 推行期间GE公司从全美的第10位发展为全球第1位； 1995年GE的营业毛利率为13.5%，到1998年营业毛利率为16.7%，即公司的利润增加了60亿美元； GE公司的总裁杰克.韦尔奇也因此被人称为“20世纪最伟大的CEO”和“世界第一CEO”。,6-Sigma的应用,20,只要有流程过程存在的地方, 无论是产品制造数据收集，还是写发票都可以应用6-Sigma方法。,服务,管理,质量,维修,制造,市场,采购,设计,6-Sigma 方法,21,同一过程生产出来的产品或是特性不可能完全相同，因为过程中存在变差源（6大变差源），这种差异也许很大，也许很小。,2.什么是6-Sigma?,变差的表示方法-Sigma,22,变差的表示方法-Sigma,23,变差的表示方法-Sigma,24,每件产品的尺寸都与别的不同,但它们形成一个模型, 若稳定, 则可以绘制成一个分布,变差的表示方法-Sigma,25,分布可以由以下因素来加以区分,形状(分布类型),宽度（sigma）,位置（均值）,Sigma是表示数据分布分散程度的数学指标,26,x,x,x,x,x,xbar = 6.146,xbar = 6.146,5.26,6.96,5.90,6.47,6.14.,r = 1.70,Sigma,27,Calculating standard deviation is best shown in table format: (xbar = 6.146),-0.886,0.784996,0.814 -0.246 0.324 -0.006,0.662596 0.060516 0.104976 0.000036,= 1.61312,Sigma,变差的表示方法-Sigma,28,过程的变差描述所有不同的输出在平均值附近的聚集程度。没有哪个过程每次都会产生完全一样的过程输出,宽的波动坏的过程,窄的波动好的过程, 是希腊字母表里的一个字母. 数学上用这个字母来表示标准偏差，一个衡量变差的指标。 变差往往表现为过程数据的分散程度。 数据越分散Sigma计算出来的值就越大。意味着，当公差确定时，在固定的公差宽度内，Sigma的个数越少。 理想的生产过程是公差带内至少包含12个sigma,就是均值和上下公差限之间至少6个Sigma。,公差下限,公差上限,6-Sigma是,29,产生缺陷的概率可以被估计并且转换成“sigma”水平,Sigma水平越高，能力越好。六西格玛水平代表从过程平均到最近的规范之间能包含六个标准偏差。,6-Sigma,公差下限,公差上限,6-Sigma是,30,Source: Journal for Quality and Participation, Strategy and Planning Analysis,Yield,99.9997%,99.976%,99.4%,93%,65%,50%,Sigma,6,5,4,3,2,1,20 - 40%的销售额对你的组织来说意味着什么?,6-Sigma究竟是什么?,31,仅仅是质量改进工具？,仅仅是高深统计理论？,是需要长时间的麻烦事？,只是写给老板看的表面功夫？,31,6-Sigma是,32,一种用于提高用户满意度，同时通过减少商业活动中的各个方面的变差提高企业利润的工具和方法！,建立新的企业文化，使公司在各个方面处于同行业领先地位的工具和方法！,3.6-Sigma 的核心要素,33,以顾客为中心 由数据和事实驱动 过程的聚焦、管理和改进 有预见的积极管理 无边界的合作 追求完美，但容忍失误,一切以客户满意和创造客户价值为中心,一切建立在数据和事实基础之上,一切活动都是过程，所有过程都有变差，6帮助我们有效减少变差,6谈及的控制是过程的控制，但从管理层面上来讲，它是预见性的，是积极主动的推动改革,“无边界”合作打破了部门界限，密切了团队之间的关系，加速了业务发展,6倡导探索，一辈子不犯错的员工不是好员工；第二次犯错也不是好员工,6-Sigma解决问题的步骤,Define: 识别CTS和对应输出之间的差距 Measure: 建立/验证测量系统以测量差距 Analyze: 从引起差距的变化源中识别到关键因素 Improve: 通过改善措施减少/去除变化源来减小/去除差距 Control: 执行过程控制并验证它们已经被制度化 Replicate: 改善措施被复制到相似的过程中,DEFINE,ANALYZE,IMPROVE,CONTROL,MEASURE,REPLICATE,Design Change,DCOV,34,Y=f(x) 如何同过程相联系,Process,X1,X2,Y 流程的声音 (VOP),“Correct” (Customer Acceptance Standards “In Spec”),Xn,X3,过程输入变量 (PIV),过程输出变量 (POV),顾客的需求和期望 顾客的声音 (VOC),关键满意度要素 (CTS),Quality Cost Delivery,通过控制输入来得到满足顾客期望的输出。,4.6-Sigma和产品开发体系,企业知识平台,DCOV,企业知识平台与开发过程相互交换知识信息,企业知识平台与问题过程相互交换知识信息,36,DMAIC-R,37,第三章 为什么要推广6-Sigma?,1. 低质量成本的影响,38,隐蔽的低质量成本,(无形的、隐藏的),(切实的、可见的),紧急定单,产能损失,索赔,明显的损失,传统的低质量成本看法,降低产品等级,返工,重新认证成本,过长的生产周期,赶工成本,小额费用,库存,保证成本,用户忠诚度降低,过度的维修成本,诉讼费用,延迟交货,丧失销售机会,隐含的损失,缺陷,缺陷意味着损失，意味着额外增加成本！,质量对收益及成本的影响,39,对收益增加的影响： 具有竞争性特性的产品可以获得较高的价格。 产品特征不具备竞争性的产品只有买得比市场价格低，才有销售机会。 对成本减少的影响： 产品不良会导致成本增加。 没有不良，构成低质量成本的项目就会消失。,固定成本,变动成本,利 润,缺陷减少意味着损失减少，意味着利润增加！ DMAIC,减少缺陷的意义,40,固定成本,变动成本,利 润,用户满意度的提高，意味着直接的利润增加！ DFSS,提高用户满意度的意义,41,42,固定成本,变动成本,利 润,6-Sigma的全面推动意味着极大的增加利润！ DMAIC+DFSS,6-Sigma全面推行的意义,2.6-Sigma 的实际意义,43,百万分之3.4 个缺陷,6-Sigma的 目标,6-Sigma 的实际意义,44,99.99966% 好 (6 s),每小时丢失20,000个邮件 每天有几乎15分钟人们在饮用对人体有害的水 每周有5,000次外科手术有误 在主要机场每天有2架飞机提前或延迟降落 每年开错20万张处方 每月几乎有7小时停电,每小时丢失7个邮件 每7个月有1分钟人们在饮用对人体有害的水 每周有1.7 次外科手术出差错 每五年在主要机场有1架飞机提前或延迟降落 每年开错68张处方 每34年停1小时电,99% 好 (3.8 s),6-Sigma 的实际意义,45,第3步,100件原料,70 件产品,10件返修,10件返修,10件返修,10 件 报废,第1步,第2步,隐藏的工厂或隐藏的过程,10 件 报废,10 件 报废,一次合格率 .80 x .778 x .75 = 46.7%,单步一次合格率 80%(80/100) 77.8% 75%,最终合格率 90%(90/100) 88.9% 87.5% 70%,1 93.32% 99.38% 99.98% 99.99% 10 50.08% 95.73% 99.77% 99.99% 100 0.10% 53.64% 97.70% 99.97% 1,000 - 0.20% 79.24% 99.59%,过程步骤数 3 4 5 6 ,一次合格率,在复杂的过程中，越多的步骤意味着越大的犯错机会，对质量的关注就显得越发重要。,6-Sigma的意义减少缺陷,每一步的高质量水平，意味着得到高的一次合格率,46,常规产品开发过程,失效模式发现的数量,0,Definition,Production,Verification & Testing,Optimization,Characterization & Development,Launch, 产生失效模式,应对措施的数量,时间太长,47,DCOV应用后的产品开发过程,失效模式发现的数量,0,Definition,Production,Verification & Testing,Optimization,Characterization & Development,Launch, 产生失效模式,时间最小化了,应对措施的数量, 发现失效模式采取应对措施,48,3.6-Sigma 的优点和特点,49,促进顾客满意度的提高，最大程度的交付符合顾客要求的产品； 最大程度清晰化、简单化复杂组织的工作流程，使日常工作能以最有效的方式进行； 能为企业长期有效的发展经营提供保障。 独特的推进实施方式项目推进； 长期、短期效果兼顾； 同步建立坚实的管理机构； 由改进到设计； 完善的培训晋升机制。,50,提高顾客满意度，为企业长期有效的发展经营提供保障； 最大程度清晰化、简单化复杂组织的工作流程，能大大提高其运行效率； 全面提升员工能力和素质，使日常工作能以最有效的方式进行。,4. 6-Sigma对企业管理的意义,51,6-Sigma对企业管理的意义,企业管理层次和决策类型,高层,中层,基层,战略管理,组织管控,具体执行,非结构化决策,结构化决策,半结构化决策,难量化决策 可靠性低 决策难度大,易量化决策 可靠性高 决策难度低,52,6-Sigma对企业管理的意义,麦肯锡企业组织7要素,硬件,软件,战略,结构,制度,技巧,人员,作风,共同的价值观,通过全员培训，提高人员技巧，优化企业结构， 制度，形成具有共同价值观的6-Sigma企业文化,53,第四章 如何推广6-Sigma,如何推广6-Sigma,54,前期准备,公司现状分析 推进战略策划,基本概念培训,初期推动,6-Sigma基础 工具学习,实施MSA,项目推动,概念培训,绿带培训,标准化，建立基本工作流程,全面推动,项目铺开,黑带/黑带大师 培训,实施SPC,试行项目,6-Sigma和公司日常运作融合,文化重建,管理变革,行业领先,第一阶段 第二阶段 第三阶段 第四阶段 第五阶段,制度完善,成为6-Sigma 公司,55,3,4,5,6,过去的成功滋生自大 依赖检查和返工 依赖于反复试验也称一次一个因素（OFAT）分析 奖励救火行为 不重视对质量的量化控制 职能分工限制合作,大多数 公司,障 碍,6-Sigma现状判断,1.前期准备,56,公司一把手负责制，把6-Sigma放在公司战略高度，自上而下的推广6-Sigma ； 进行公司推进前现状调查； 准备全面推进计划； 推进方针 资源准备 阶段计划 培训计划 对各层次骨干人员进行推进前概念培训； 6-Sigma的概论、起源、价值及推行战略； 6-Sigma基本工作方式、原理。,前期准备,57,建立推进体系（包括奖励考核制度，管理机构等） 。 开始实施简单的标准化工作 5S推进 防错方法（Poka-Yoke）的实施 建立、完善基本的业务流程和程序,2.初期推动,58,6-Sigma基本工具培训、推广使用； 统计原理 测量系统分析（MSA） 能力分析 Mintab统计分析软件介绍 因果分析工具 头脑风暴法 团队精神 Pareto使用 统计过程控制（SPC） 用户满意度分析 ,3.项目推动,59,项目负责人培训 项目负责人选择绿带项目 进行绿带培训 执行绿带项目 在组织中推广执行绿带项目,两种模式,DMAICR (发现并解决):,DCOV (失效模式避免):,为满足/超过顾客期望，对已有的/新的产品和服务过程失效模式避免,减小现有产品和服务过程的变差和缺陷,测量,分析,改善,控制,定义,改变设计?,不，仅仅解决流程问题,为将来重新设计,解决生产中 的设计问题,Yes,Yes,过程改善需要吗?,定义,建模,优化,验证,Yes,No,启动DMAIC项目减少噪音因素的s,复制,60,做正确的事,把事情做正确,DMAIC-R 项目,优化的过程,10-15 PIVs,8-10 PIVs,1-6 KPIVs,1-6 KPIVs,30-50 Inputs (X or PIV),Define Measure Analyze Improve Control & Replicate,PIV = 过程输入变量 = 一个 X KPIV = 关键过程输入变量,我们正试图解决的问题（缺陷）,缺陷和变化源，改善前过程的能力状况,筛选出引起缺陷和变差的根本原因,改善通过统计验证是问题根源的KPIV(s),在新过程中的KPIV(s) 或关键的 Xs来维持收益并复制,61,DCOV项目,Define: 将顾客需求和产品/过程历史融入到可测量的CTS中。 Characterize: 产生并选择满足CTS要求的设计。 Optimize: 识别对可靠性特性和可靠性制造最好的设计。 Verify: 使用数据验证满足/超过CTS要求最好的设计,62,DCOV,利用DCOV的方法可以减少噪音因素的影响。这一套技术，帮助你设计产品和改善制造过程，使得对噪音的敏感程度，降低到最低程度。 产品和制造过程对噪音最不敏感，我们称之为“可靠性”。 可靠性=高品质,63,产品设计 (产品改善),制造工艺设计 (工艺改善),系统设计 (创新),参数设计 (最佳化),公差设计 (最佳化),生产过程控制,产品设计过程,设计需求输入,64,美日设计 制造对比,65,设计过程系统设计,系统设计：需要专门领域的技术知识和广泛经验，用以创始设计，或订出产品和制造过程的规格。 系统设计是基于现有的新技术，新材料，新工艺，结合顾客在功能，品质的需求，平衡成本与需求。,66,参数设计,目的 选择最佳的条件(参数)设计产品，使设计出来的产品，对噪音，干扰变量最不敏感。 策略 控制主要因素和噪音因素间的交互作用和非线性效果，以达成“可靠性”。 减少变差，而不必除去变差的原因，因为去除原因，通常都是昂贵的。,67,参数设计,68,输出电压,输入电压,晶体管放大倍数函数,220+/-10v,230+/-10v,110 +/-6v,120 +/-1v,120,110,230,220,晶体管,220+/-10v,110 +/-1v,调压元件函数,A,B,A,B,公差设计,当参数设计不足以减少产出的变差，同时其变差会对输出变差造成很大的影响时，我们必须缩小其公差范围。 找出那些具有最高贡献率的噪音因素，加以紧缩其公差，对低贡献率的零件则可以放宽其公差，而达到成本最小化。,69,两种6-Sigma方法的区别,减少变差传递的两种策略: 1、减少关键输入变量的变差(shrink variables) 2、减少设计的敏感度(shift variables),Y,Y,X,70,4.全面推动,71,绿带项目在组织中全面推广实施 绿带在日常工作中开始应用6-Sigma的理念 开始培训产生黑带/黑带大师 开始进行机构变革，建立6-Sigma推动的日常组织 完善6-Sigma推动的各种配套制度 考核、奖励制度 晋升制度 评比制度,5.行业领先,72,6-Sigma和公司的日常运作相融合； 建立起新型的企业文化； 公司在产品、服务、管理等各个方面全面达到6-Sigma的水平。,6-Sigma人员培训、提升路线,73,74,- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -,甜蜜的果实 工艺性设计， 6设计,大量的果实 工序特征化与优化,低悬的果实 七种基本工具,落地的果实 逻辑与直觉,- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -,我们不懂我们不知道的 我们无法做我们不懂的 直到我们调查后我们就会知道 我们不调查我们不质疑的 我们不质疑我们不测量的 总之，我们只是不知道,3 s墙，提高供应商水平,4 s墙，改善工序,5 s墙，改善设计,1994 Dr. Mikel J. Harry - V4.0,收获 6-Sigma的果实,6.如何选择6-Sigma项目,75, 从上至下（Top-To-Down）,战略目标,生产或流程过程问题,顾客抱怨,方针展开KPI,项目选择,指标体系,Champion根据公司的方针展开，将目标层层落实，分摊到各个业务过程,76,第五章 6-Sigma的过程控制,1.FMEA/CP(控制计划)联系,工程文档,质量数据,过程知识,DFMEA,CP (控制计划),RP (反应计划),PFMEA,77,流入CP的信息,1) CTS特性必须被理解。这意味着我们必须理解对顾客来说什么是重要的。,2) 然后，我们需要理解CTS 如何同 KPOVs相联系起来。,3) 然后，我们需要理解KPOV 如何同 KPIVs相联系起来。,4) 假如相应的KPIVs 受控了，KPOVs 就变得可预测。,CTS,KPOV,KPIV,78,这意味着过程输出(y)是过程输入(x)的函数。,对理想的 y, f(x)必须优化到尽可能靠近理想值,KPOV = f(KPIV),现在，我们必须把失效模式减少到最小,在KPOV层级的监控也已完成,这个贯彻是从 DFMEA 到 PFMEA 到 Control Plan,在KPIV层级执行控制是最好的,这意味着KPOVs是KPIVs的函数,在KPOV层级的监控能被完成，但这是反应式的。 (在产品被生产之后). 过程控制是在不合品被制造之前就探测出不可接受的变差水平。,y = f(x),因此, 这意味着什么?,79,1. 确定哪个(which) 零件特性需要被控制。,2. 确定控制在生产过程中的哪个地方 (where) 执行。,3. 使用适当(appropriate)类型的控制图。,4. 反应计划(reaction plan) 必须同每个控制图相联系，并为操作者处理失控状况提供指导。,执行控制的指导方针,80,基本策略,81,2. 在KPOV层级采取Poke-Yoking(探测),1. 为保证KPOVs可预测，对KPIVs进行Poke-Yoking(预防),3. SPC,这个列表是按照优先顺序进行排列的,4. 检查,控制方法的典型类型,82,83,2.精益管理,持续改善是看板管理的基础,5S是现可视化工厂的基础,可视化工厂是标准化工作的基础,标准化工作是持续改善的基础,精益工具是提高工厂管理效率的基本工具,5S,可视化工厂,标准化工作,持续改善,看板管理,84,5S,84,整理-Seiri；整顿-Seiton；清扫-Seiso；清洁-Seikeetsu；素养-Shitsuke,Slide 85,可视化管理,A23 B46 C21,零件编号,最大/最小警示线,最大,最小,85,可视化控制,86,Slide 87,可视化维护,87,看板管理,88,3.防呆,人为错误,后果,将柴油加入汽油箱,闯红灯,忘记拔掉电熨斗的插头,将原件放进了复印机的进纸处并正面冲下,or,89,人为错误,90,人为错误的种类,1) 忘记 (不集中在问题上) 2) 理解错误 (太快得出结论) 3) 辨认错误 (看错太远) 4) 工人未培训 5) 主观臆断 (忽略规则) 6) 疏忽 (精力分散，疲劳) 7) 太慢 (太迟作出判断) 8) 缺乏标准 (写的和看的) 9) 突发事件 (机器不正常),1) 过程太长 2) 过程错误 3) 设置错误 4) 装配线太长 5) 零件不对 6) 错误的工件 7) 操作错误 8) 调整、测量、尺寸错误 9) 机器维护中的错误 10) 初始准备或工具调节不对,缺陷的原因,关于人为错误,91,从上表可以看出，在错误的原因中，人占了绝大部分（77.8%），其次为作业方法和设备原因。,92,人为错误所占的比重很大，这是很多质量学者和公司管理层很早就认识到的，长期以来，一直被各大公司沿用的防止人为错误的主要措施是“培训与惩罚”，即对操作员进行大量培训，管理人员每每劝戒操作员工作要更加认真和努力,确实通过培训,可以避免相当一部分人为错误，比如由于对过程/操作不熟悉，缺乏工作经验、缺乏适当的作业指导所导致的失误。但由于人为疏忽、忘记等所造成的失误却很难防止。经过长期以来的大量实践及质量学者研究发现：惩罚与教育相结合的防错方式并不怎么成功。,传统的错误防止方式,93,随着技术的发展和客户要求的提高，质量标准也越来越高，美国质量管理大师菲利浦克劳士比提出了质量“零缺