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1 2 1 6西格玛是指 企业的战略通过提高品质来满足顾客 统计尺度认识我们的位置和今后方向比较尺度 哲学思维方式 工作方式的转换 3 2 品质Paradigm 范例 的变化 彩电的色彩密度分布 色彩密度等级 4 企业的成败取决于顾客满意 在竞争状态下 顾客只选择品质 价格 供货期能够得到保证的产品 Quality CustomerSatisfaction 我的顾客是谁 3 顾客满意的重要性 5 品质不只是单纯存在于产品的质 而且存在于给顾客带来影响的所有因素上 从而不仅是一个制造过程 而且包括业务间接部分的所有经营活动过程每一细节都可能成为品质的评价对象 顾客抱怨是 最佳的品质信息 如果能正确分析和处理顾客抱怨的原因 将会获得以下机会 当问题得到解决时 顾客有可能会再来 让抱怨顾客得到满足 该顾客也许会成为优秀顾客 我们的体系可以得到改善 4 改善品质是满足顾客的核心手段 6 1 所有工作都是互联过程的连续2 所有过程都在变化3 理解并减少分散和差异 Variation 就是成功的关键 5 统计性思维的定义 7 失败成本 预防 评价成本 失败成本 预防 评价成本 Juran 朱兰 的最佳质量模型 6Sigma的质量模型 成本 成本 质量 质量 戴明 Deming 的质量提高循环法提高品质 生产能力就提高 提高生产能力就可以减少费用 减少费用销售单价就降低 销售单价降低就能增强市场竞争力 增强市场竞争力就增加市场份额 通过这一系列 公司和个人可以得到持续的发展 为了实现这一目标 我们应该把焦点放在何处 6 改善品质就等于降低成本 8 品质失败费用 COPQ 通常占销售额的30 品质失败费用 返工 不可预见的费用 试验 等级低下 退货 返修 过度控制 过程更改 供货期拖延 再设计 过多库存 脱离顾客 报废 未作出报告的废弃 错过销售机会 新产品上市延迟 不良评判 得不到合适的价格 9 改善 失败 评价 预防 利润 失败 评价 预防 加强预防 减少失败 品质费用的改善 10 1 的不良 究竟能不能容下 每小时有2万件邮件被遗失 每天有15分钟供被污染的水 每周有5 000件失败的手术 每天在重要机场发生2起着陆事故 每年发生20万次错误处方 每月几乎发生7小时的停电 4 99 38 7 以追求完美品质作为目标 11 8 6西格玛水平的理解 12 理解6西格玛活动 13 6西格玛的历史 14 首席执行官克里斯托弗 高尔文 ChristopherB Galvin 卓越的品质领导力 5年内改善10倍的目标 1979年召开干部会议 韦尔奇发言 我们的品质不像样 OurQualitystinks 把品质放在企业活动的首位 把品质当作经营委员会的首要案子 表明了高尔文董事长坚定不移的品质改善意志 结果制定5年内改善10倍的目标 把6西格玛当作新的目标 1987年公布了2年内把品质改善10倍的目标 截至1989年初成就10倍的改善目标 截至1991年初再次成就改善10倍的目标 直到1992年1月1日 在公司所有业务上均达成 6西格玛 品质 9 事例 摩托罗拉的品质革新 15 1 要建立大胆的革新目标 通过建立大胆的目标 打破原有的运营方式成就变化和革新可发挥个人和组织真正的潜在能力 2 提高品质 成本便降低 可减少为查找和处理品质不良而耗费的过程能力 即减少 隐蔽工厂 HiddenPlant 之规模 摩托罗拉事例给我们的经验 16 实施须自上而下 TopDown 表明最高经营的坚定意志 最高经营阵不但自身熟知 而且不断推出强有力而持续新出的6西格玛信息 组织内部所有功能参与 不要局限于制造部门 而要扩大落实至非制造部门 建立以顾客为中心的流程 要符合工作环境 并扩至R D及以实务部门 Transaction 由此达到极佳效果 把6 当作全公司共同的衡量尺度 用共通的语言实行 CTQ Cp 所有水平 目标都用 来表示 提示为Project活动基准 10 6西格玛的成功要素 17 从顾客的声音出发 顾客所关注的项目不是在内部设定基准 而是从顾客的声音中选定CTQ 从影响最大的项目开始进行改善 贯彻实行彻底的教育程序 Program 要求全体组织成员都要彻底理解 果断的教育投资 构建支援环境设施 Infra 建设有组织 有制度的体系 进行合理的评价并建立适宜的补偿System摒弃 这并不适合我们工厂 的想法 看完与我们类似的工厂先成功的事例后方开始 我们已经晚了 10 6西格玛的成功要素 通过构建没有缺陷的过程让顾客感到满意让企业文化往积极而有深度的方向变化真实的财务成果 收益性 市场占有率 构建6西格玛推进基础 测量绩效 补偿制度 项目经营体系 培养BB GB 营造经营层的共识 根据经营战略导出核心战略课题 构成项目INVENTORY 展开经营目标 导出核心课题 选定优先顺序课题改善小组 6西格玛改善过程 CONTROL 适用控制方法论 排除决定性因数 保持改善结果 确认绩效并审核 标准化 达成6西格玛水平 结成推进组织 诊断经营战略 IMPROVE 导出改善案 评价实验改善案 编制实行计划 掌握改善效果 ANALYZE 掌握散布原因 分析主要因素 掌握关键原因 验证关键性的少数 MEASURE 收集数据 设定测量基准 掌握现水平 目标的指标化 11 6西格玛的推进体系 19 核心人力 Belt 的作用与资格 20 CTQ Y F X1 X2 X3 Xn Y输出症状观察 监视对象 X输入问题控制对象 6 活动是站在顾客的观点上选定主要问题 CTQ 6 活动不是对选定的CTQ本身进行改善 而是对原因要素 X1 X2 进行改善 因此我们把改进焦点放在原因上 彻底解决问题 有结果的地方必有原因 12 6西格玛的哲学 21 无法知道的无法进行改善 对于某些现状不能用数据来表示 这意味着尚未正确了解问题 不了解就等于无法控制 也不能进行进一步的改善 12 6西格玛的哲学 肚子大了好多 看来要减肥啊 3尺4了 要减到3尺2才行啊 空想 具体的数据目标 22 从程序开始系统性地解决问题 6西格玛活动是把原有的技法按照解决问题的程序进行整理的一种体系 能力OK 界定 D 测量 M 分析 A 改进 I 控制 C Y N 12 6西格玛的哲学 标准化 QC7大工具 问卷调查 分组头脑风暴 实验计划 23 6西格玛事例 24 对顾客来说重要的是什么 1 形状2 气味3 新鲜度4 味道 Y Taste 味道 CTQ 1 CTQ 品质关键特性 的选定 Define 25 如何测量味道 关于味道进行讨论评分 1 10 目标 Target 8不良 低于7 Y 12345678910 Defects Target 那么 测量系统是否准确 worst best 2 对CTQ Y 定义绩效标准 Measure 26 用什么方法对测量系统进行评价 让调查人员闭上眼睛对若干个面包进行评价进行反复实验从各个样件同一个面包块中提取碎块对其进行反复实验对从中提取的面包碎块进行评价 重复性 Repeatability 对各Panel间面包块进行评价 再现性 Reproducibility Panel 面包1 面包2 面包3 评价就是观察测量系统的重复性和再现性达到何等水平 3 评价味道测量系统 Measure 27 用什么方法评价过程能力 在正常状态下烤若干个面包块让调查人员作出评价评价结果的均值是7 4变差与6 过程相比非常大 3 10 4 9 6 8 4 7 3 6 2 5 1 4 1 3 1 1 2 3 4 6 4 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 6 1 2 4 6 4 3 3 1 ofRating Target 8 Defect 7 292 000PPM 现在过程能力是处于2 0 水平 4 对口味过程能力的评价 Measure 28 如何确定改善方向 目标 学习竞争对手面包房定义缺陷 ex 对口味的评价 7 制定合理目标 SigmaLevel 确定有序的改善方向 目标 1 10 100 1 000 10 000 100 000 1 000 000 2 3 4 5 6 7 SigmaLevel DefectPerMillion BestCompetitor RangeforImprovement BetterBreadBakingProcess 4 过程水平是可以达到的 5 定义对口味的改善目标 Measure 29 如何决定影响变差的潜在要素 Xs 厨师们采取头脑风暴法影响口味的几个因素 盐的用量 面粉制造商 烘烤时间 烘烤温度 发酵粉制造商 诸多因素 厨师 供货商 面粉 Yeast 控制条件 时间 温度 盐 6 查找有关味道变差的因素 Analyze 30 如何选定影响变差的要因 实验计划法 DOE 利用潜在散布的其他要因 对不同原因按不同水平进行实验 评价实验结果通过实验结果选定VitalFew 核心因素 选定VitalFew 核心因素 7 选定变差的潜在要因 Analyze 31 如何寻找核心因素和口味之间的关系 构成更加系统性的实验计划法烤箱问题325 350 375度面粉制造商3家 实验次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 实验结果 350度 A制造商是最佳组合 8 查明核心因素和味道之间的关系 Improve 32 要确信烤箱温度在受控 应该怎么做 实验结果显示 减少口味变差的最佳温度在350 5 除非紧急情况 使用A制造商的面粉要制造更好吃的面包 应寻找其他面粉供应商 但 当前我们的测量系统 Xs 是准确的吗 9 对核心因素的公差设定 Improve 33 用什么方法评价测量系统 需要验证烤箱温度仪的准确性需要验证对比用的其他测量基准使用精密测量仪进行测量比较测量结果 验证测量器具的准确性 10 对温度测量系统的评价 Control 34 检查烤箱数随着时间的推移 跟踪确认温度变化调查过程能力观察变差的程度 变差OK 但是均值偏高 需要对烤箱温度进行确认 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 5 10 15 20 25 30 ofOven 如何控制温度 355 356 357 Temperature 11 决定控制温度的能力 Control 35 以后要实施的是 每天须确认烤箱温度统计代替面粉的使用频率 如 品牌C 定期重组品尝小组将结果制成图表 且 将DATA实时图示化 12 准备温度控制图 Control 36 37 在处于不确定的情况下做出明智决策的理论和方法体系 统计学是对资料进行收集 分类 分析和解释的体系 统计是对数据进行收集 组合 分析 解释并发表的一门学文 描述统计学 DescriptiveStatistics 提供过程绩效的信息 推断统计学 InferentialStatistics 观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型 以之来推论研究中的步骤及母体 基础统计概念不是靠直观而是用数值表示来创造出立足于事实的语言 1 统计是指 38 总体 母体 population 成为研究人员研究对象的所有个体集合抽样 sample 从总体中抽取后成为调查对象的一部分参数 parameter 用数据来表示总体特性的统计量 statistic 统计理论中用来对数据进行分析 检验的变量 2 数据信息的种类 39 N n 总体 样本 总体 样本 推定 3 总体和抽样 PopulationandSampling 40 数据的统计是从计量型 计数型的理解开始进行处理 通过对计量型数据和计数型数据的分析可以获得重要信息 4 计数型数据和计量型数据 41 我们对某种产品的特性进行测量而获得的样本数据因种种原因其变差会呈现某种样态 而样本所属的总体也会呈现出某种分布样态 通常当我们想要获得成为我们研究对象的总体分布信息时 首先我们要对如下内容应有了解 1 分布中心位置 表示所观测的资料集中在哪个位置 2 分布变差 资料的离散程度 3 分布形状 资料分布从对称脱离的程度 5 数据的特性描述方法 42 值 离散程度 变差趋势 中心位置 中心趋势 频度 变差 变动 的特性 43 均值 平均 总体 总体数 样本 样本数 均值 是总体平均是样本平均 x 6 集中趋势 CentralTendency 44 中位数 Median 中位数 Median 中位数 6 集中趋势 CentralTendency 从总体中提取的样本数为偶数时均值是将值按从小到大的顺序排列时 中间两个数的平均 从总体中提取的样本数为奇数时均值是将值按从小到大排列时处于正中间的数 中心值中心值 ex 45 众数 是一组数据中出现次数最多的数值例 187 499 500 500 502 503众数 500 求得集中趋势时我们经常使用均值 但应正确认识均值的缺点 那就是均值是对脱离的数据 极端性观测值 非常敏感的事实 例 503 499 500 502 5005个数据的均值 500 8添加偶尔脱离数据187时 503 499 500 502 500 187的6个数据的均值 448 5即 均值对脱离的数据显示出非常敏感的趋势 但如果是按中位数 median 计算时 上述两种情况同样都是500 因此我们可以看出中位数对脱离数据不敏感 众数 最频数 6 集中趋势 CentralTendency 46 对称型 右偏型 左偏型 均值 众数 中位数 均值 众数 中位数 均值 众数 中位数 均值 中心值 最频数间的关系 左右对称时三个集中化趋势是一致的 不能完全对称分布中 大部分情况下均值 中心值 最频数各不相同 不对称时 中心值处于均值和最频数之间 均值 中心值 中位数 最频数 众数 之间的关系 6 集中趋势 CentralTendency 47 平方 sumofsquares 每个测定值xi与平均x之间偏差的平方之和 表现数据分布程度的尺度 主要在对品质变动标示量化时使用 平方和 7 变差 Variation 48 分布 方差Variance 表示数据离中心离散多远的尺度 总体方差以 2来表示 样本方差以S2来表示 方差用偏差 标准差 平方计算 因此观测值偏离均值越远 呈现的数据波动越大 方差是标准差的平方和 因此会发生观测值单位不能照旧使用方差单位的问题 为克服方差的界限 我们经常使用在计算方差后通过计算其平方根而得出的标准偏差 方差 方差 样本 总体 总体数 样本数 7 变差 Variation 49 标准差 StandardDeviation 方差是偏离均值的各变量的平方 因此它的单位应该是原有数据单位的平方 为了解决这个问题 我们计算方差的平方根后使用 我们把它称为标准差 总体的标准差用 西格玛 来表示 样本的标准差用s来表示 标准差 标准差 样本 总体 总体数 样本数 7 变差 Variation 50 极差 Range 是一组数据中最大数据与最小数据之差 在统计中常用极差来刻画一组数据的离散程度极差仅显示两个极端性数据的差异 而不能说明数据之间的分布样态 标准差就是弥补完善这些极差问题 极差 最大 最小 7 变差 Variation 51 均值 3 5 6 7 9 5 30 5 6离均值的偏差 3 1013偏差平方之和9 1 0 1 9 20偏差平方之和的均值s2 20 4 5 35679 统计量计算示例 Time08 0010 0012 0014 0016 0018 00测量Data171169170170172168 例 L F事业部的Plating过程中 随着时间的推移发现电镀厚度存在差异 因此按时间段进行测量结果如下 请问测量Data的标准偏差是多少 关于变差的理解 7 变差 Variation 52 8 DATE的应用 ex 考试中 一组6名学生的分数分别如下 求方差和标准差 89 74 91 88 72 84 例题 54 到现在我们学习了以分析得出的统计量为根据推算参数 但是会留下所推算的参数究竟有多少可信度的疑问 于是必要概率的概念 用作推算值准确性的根据 P A 事件A可能发生的次数 事件总数 我们所说的肯定 几乎 大概等都是指概率 只是我们没有把这些用计量型数据表现而已 抛掷一枚质地均匀的硬币 正面朝上的概率是 抛掷两枚硬币 两个都是正面朝上的概率是 9 概率与分布 55 像硬币的正 反面 或者骰子中的值一样 能够明确决定的变量叫离散型随即变量 这些随机变量形成的分布称为离散型随机变量分布 如果随机变量可以取某一区间的一切实数 这样的随机变量称为连续型随机变量 这些随机变量形成的分布称为连续型随机变量分布 连续型随机变量分布 正态分布 t 分布 x2分布 F 分布离散型随机变量分布 二项分布 泊松分布 多项分布 9 概率和分布 56 概率是什么 能够满足顾客要求的概率是什么 过程能力是什么 过程能力和概率是什么关系 如果有个顾客要求两个骰子的和为4 5 10 离散概率分布 9 概率和分布 57 两个骰子的组合概率表 两个骰子的组合表 两个骰子的概率分布 9 概率和分布 58 投掷2次骰子时两个骰子之和成为x的概率两个骰子之和x与概率之图 概率分布 9 概率和分布 59 USL LSL 顾客满意区间 概率分布图 9 概率和分布 60 正态分布是在所有的随机分布中使用最为广泛的分布 它是通过样本进行统计性推定并成为假设检验的理论基础 随机变量X的期望值为 标准偏差为 时 概率密度函数为的随机变量X呈现正态分布N 2 0 均值 标准偏差 测量值 10 正态分布 NormalDistribution 61 正态分布的形状和位置由分布的均值和标准偏差决定 正态分布的概率密度函数是以均值 为中心的对称的钟形 因为正态曲线不与X轴相交 因此随机变量X取值范围是 X 不管分布的均值 和标准偏差 取什么值 正态曲线和X轴之间的整体面积是1 正态分布的特性 1 10 正态分布 NormalDistribution 62 正态分布具有如下特性 呈现为以均值为中心左右对称的钟形形状 均值不同而分散相同的两个分布 其形状是相同的 均值相同而分散不同的两个分区 其形状是不相同的 正态分布是大部分值在集中在以 为中心的区域 越靠近两端个体数越少的形状 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 正态分布的特性 2 均值不同 分散相同 分散不同 均值相同 10 正态分布 NormalDistribution 63 参加聚会的成年男子身高 假设总体的均值为 170cm 标准偏差为 5cm 如果在总体中随机选定一人时 此人的身高比155cm 3 矮或比185cm 3 高的概率很低 0 27 事例 64 11 标准正态分布 StandardNormalDistribution 标准正态分布是指将所有的正态分布标准化设定为均值 0 标准偏差 1 计算某观测值X值距离均值有几倍的标准偏差远时 用如下标准化的概率变量Z来表示 65 使用标准化的标准正态分布表 可以对所有正态分布计算正态分布的概率值 将正态分布通过Z变换转换为标准正态分布时 均值为 标准偏差为 的正态分布就会成为均值为0 标准偏差为1的标准正态分布 例子 某零件的直径呈现出均值为100 标准偏差为10的正态分布 在零件中抽取一个 测得直径是90 请把其测量值转换为Z值 11 标准正态分布 StandardNormalDistribution 66 均值与标准偏差分别为 30 5时 转换为标准正态分布后如下 12 正态分布与标准正态分布的关系 67 Z转换 在正态分布中宽度的计算即概率的计算只需根据标准正态分布Z值知道宽度即可 将其宽度作成表就是Z table 利用该表求得概率 标准正态分布与概率 68 Z值的定义 把形形色色的正态分布标准化成标准正态分布 以便更加容易的进行统计分析而使用的值 正态分布 以均值 为中心形成左右对称的钟形曲线的概率模型 标准正态分布 均值为 0 标准偏差为 1 的正态分布 Z值的概念 当某一过程中的业务处理的变动即变差缩小 使得在给定的规格范围内可以放进6个 时 我们称此时的过程能力是Z 6或6 水平的过程能力 而此时的过程是具备了3 4ppm即每百万个当中只有3 4个缺陷产生的优秀的过程能力的过程 将某一随机变量X 这里指USL或者LSL 偏离均值的距离用标准偏差 单位相除得到的值叫作Z值 这是与 Level数值相同的值 Z 6称为6 水平 USL UpperSpecLimit 规格上限 LSL LowerSpecLimit 规格下限 Z值 69 正态分布表显示z比特定值大时的概率的表 是在计算正态分布的概率时使用的 例 z值为1 13以上时的概率 正态分布表 ex 对随标准正态分布变换的概率变量Z 计算以下概率 P z 1 69 P 0 05 Z 0 8 例题 ex 中国男性标准 均值 身高是170Cm 标准偏差为10时身高180Cm以上为 例题 ex 在Bearing 轴承 生产过程中有直径均数 0 5标准差 2 0 0004英尺的正态分布 直径不小于0 46英尺 不大于0 56英尺的概率是 例题 例子 产品规范为1000 6的产品均值是1000 总体标准偏差为3时请算出水平 例题 例子 Z Value练习 例题 75 对总体的参数设定某种假设 基于样本 Sample 信息判断该假设是否为真的过程 虚无假设 原假设 NullHypothesis H0 对立假设 备择假设 AlternativeHypothesis H1 Ha 检验统计量 TestStatistic 判定接受域 AcceptanceRegion 拒绝域 RejectionRegion 临界值 CriticalValue 显著性水平 SignificanceLevel a p value AttainedSignificanceLevel 单边验证 双边验证风险率 验证 Test 13 验证 推定 76 显著性水平 a 应是虚无假设为真 但拒绝该假设的概率在统计假设检验中 公认的小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平 记为 的取值越小 此假设检验的显著性水平越高拒绝域拒绝虚无假设的域 用来判断是否接受原假设H0的数量界限 当检验统计量在拒绝域时 拒绝虚无假设 接受对立假设 p值计算得出的拒绝域的概率值p值小于实验人员选择的a值时拒绝原假设 p值大于a值时接受原假设 p值应用的好处 可以判断计算得出的验证统计量的显著性水平 a 显著性水平 验证统计量 拒绝域 接受域 p值 拒绝域和p值 13 验证 推定 77 总体 Parameter 决定总体特性的未知的参数点推定 已知的参数推定值为某一数值区间推定 已知的参数推定值为某一区间 总体参数1 参数2 推定值 抽取样本 推定 推定 Estimation 13 验证 推定 消费者保护机关要确认 A品牌金枪鱼灌是否按照标准容量生产 标准容量标记为150g 测量结果如下 容量的确有150g吗 测量重量 145 158 143 152 136 147 152 146 145 144 平均 147 示例 P value的意义 Ho 76 7 76 7 X Testofmu 76 7vsmu 76 7VariableNMeanStDevSEMeanYield1077 703 661 16Variable95 0 LowerBoundTPYield75 580 860 205 H1 90 90 0 81 82 Define阶段Process 定义问题领域 确定Project人员 导出Issue 确定Benefit 技述问题 Schedule 目的 对现在的事业部门中存在的问题点以及改善这些问题点的必要性予以认识的阶段 站在 顾客的立场 想问题 对于把顾客的要求事项转换为CTQ并加以改善的项目进行目标和范围的设定 并为了达成这一目标而树立计划 顾客的声音 整理需求 掌握核心要求事项 选定Focus领域 选定Theme 选定人员 确定人员 专职 兼职 改善效果 定性的 定量的 改善方向 描述现状问题 日程计划 设定课题的目标和范围 将期待效果具体化 1 Define 83 定义问题领域 Process Input Output 产品服务 材料劳动能源资本 供方 顾客 Biz 我们应当重点推进的Process在哪里 Supplier Customer Do Need Interaction 6 Project CustomersandSuppliersexchangevaluethroughaNeed DoInteraction Delivery CycleTime Price Cost Quality Defect Do Need 顾客是指 1 Define 84 从关键时刻 MOT 与顾客接触的每一个时间点 获知顾客的要求事项 希望事项 期待事项等非常重要的信息是什么 掌握改善部分 将改善的内容反映到Proces 与顾客的接点 MOT 顾客声音可以通过市场调查 购买者性行为 交易关系 服务等渠道听取 顾客之声形式 顾客之声以多样方式出现 应该注意倾听 破坏合同 退货 顾客的抗议 诽谤 顾客脱离 顾客的增加 顾客夸奖 占有率变化 销售额变化库存变化 内部顾客意见等 QFDFMEAParetoChartLogicTree VOC 选定核心要求事项CTQ CTQ选定 顾客的声音 1 Define 85 顾客价值是顾客通过购买商品或服务所得到的收益和顾客花费的代价的差额 顾客购买商品或服务所得到的收益和顾客花费的代价的差额 换言之 顾客用自己付出的代价 不论是物理性费用还是心理损失或两者之和 而获得的收益的大小就是顾客价值 在营销观点上 价值是指自身获得的部分 whatyouget 与自己付出的代价的差异 whatyougiveup 此时价值是指考虑的费用因素的收益 效益 收益 benefit 是指顾客从某种商品中获得的满足或欲求满足效果 这里的效用表示通过使用某种商品或服务获得的个人的主观性满足 顾客价值和创造顾客价值的含义 86 MOT的理解和管理 MomentofTruth 顾客接触到组织一面 对其服务品质可以获得某种印象的事件 真实的瞬间 评价的瞬间 87 这些话原来是斗牛用语 SAS的JanCarlzon在对服务进行革新时倒入到经营方面 斗牛士用红色的布把牛激怒 在牛的颈部插上6个短枪 使牛兴奋 这时牛会对斗牛士瞪眼 并用尽全力攻击斗牛士 在牛向斗牛士猛扑瞬间 斗牛士用长枪刺斗牛的要害 斗牛倒下 观众发出 哇 的欢呼声 斗牛士刺中斗牛要害的决定瞬间叫MOT OraDeVerdo 这种情况下 MOT是生死的十字路口 是最重要的事件 使用某组织的顾客像平常一样使用而没有得到任何印象的话 就不是MOT 88 把顾客对产品的需求进行多层次的演择分析 利用量化评估方法 识别关键顾客需求并逐层地转化为产品的设计要求 零部件特性 工艺要求 生产要求 以指导产品的设计和品质保证 顾客的要求 QFD是指 89 FMEA 90 在出口营销中 对与Buyer往来付款条件件数调查结果显示D A和O A条件占82 关键性少数因子 VitalFew 次要的多数因子 TrivialMany 80 的问题因20 的原因发生 1800年代意大利经济学家VilfredoPareto 交易条件 ParetoChart 91 以LogicTree等方法展开问题 对导出的最终活动领域 选定具有正确经验的人员并让他们参与 人事 IT 财经 配套厂 顾客 Process专家 开发 设计 生产 品质 确定参与的功能部门 Member参与时 在每个功能上应具有专业性 并在Project活动时的必要时点进行参与 财经部门可以在评审Benefit的时点参与 但在分析潜在X因子时不必参与 顾客方可以在QFD阶段参与 但在建立基本计划阶段不必参与 在ProjectBenefit评审阶段Process专家不必参与 而是在ProcessMapping阶段可参与 确定Project人员 1 Define 92 得出活动主题相关的具体Issue事项 Brainstorming 为了在短时间内导出更多的Idea而实施 LogicTree StructureTree 逻辑性地描述达成目标的手段 BrainstormingLogicTreeProcessMappingPareto 活动Theme 导出Issue ProcessMapping 通过下级Process展开准备主要问题领域及目标达成方案 Pareto SixSigma是通过对下级Level开展的改善活动 最终使问题得到改善的形态 导出Issue 1 Define 93 决定与活动主题相关的Benefit 定量型效果 定性型效果 Project应着重于顾客和Business上 Benefit则应使之可以测量 应当接受企划组的咨询 设定基准 使得可以用绩效有效 可达成的内容进行定量化 计算出具体金额 1 Define 94 问题的正确定义是非常重要的事项 对于问题的记述应当包括对相应Issue的 现状 和 被要求的水平 其次要具体 而且应该是可测量的 现状问题SVCCall应答时间超过2小时的占15 产品销售减少了15 目标SVCCall应答时间应是2小时内 6个月内销售额增加30 现状是 记录当前问题 不要记录原因部分 不包括解决方案 尽量要具体 应包括测量 要求水平是 通过问题的解决取得成就 尽可能设定成目标 可测量的目标形式 应尽量具体 记述与活动主题相关的问题 使用具体数值提示 95 根据现状问题制定Process的阶段别具体日程计划 管理Project日程 测量 分析 改进 控制 开始日期 开始日期 开始日期 开始日期 编制产品结构图 制定过程图 分析现在过程能力 提取及测量改善对象 Y的GageR R Y统计技术 4BlockDiagram 设定不良减少目标 Brainstorm X s 制定特性要因图 检验正态分布 Chi2检验 变差检验 均值检验 Regression 决定Factor水平 设定实验计划 选定实验排列 收集及分析Data 分析主要效果 分析交互作用 ANVOA 表面响应实验 Xbar R Xbar S 控制计划 过程控制责任教育 完成日期 完成日期 完成日期 完成日期 Y选定 GageR R 长期 短期 Shift 4BlockFocus 变差 均值移动 原假设验证结果 Y的Graph解释 分析Gap VitalFew具体化 确定VitalFew 分析X后果图 ANOVA 改善计划 修订关键性少数因子及最终设计 再设计 少数因子再确认实验 Y的统计解释 1 Define 事业计划与PROJECT的连贯性 7 0 20Wire突出防止炉防止3 7 0 20Overlapping KeyCTQ Wire突出PROJECT名 7 0 20Wire突出防止炉3 7 0 20Overlapping防止 昌原工厂KPI 1 提高生产率 2 顾客抱怨指标 焊接单线抱怨减少 3 开发新结构 4 每吨制造变动成本 5 合格率 水平95 3 0 03 提高率4 3 0 03 0 7 6 人均生产率 7 产品不良率 减少Overlapping447ppm 223ppm 降低率50 0 223 447 8 环境改善率 9 安全事故指标 分析CTQ 详细过程图 问题的定义和战术 Project名 问题 CTQ 现象 技术问题 技术目标 品名 CTQ 浪费 月平均 7 0 20Wire突出防止炉3 7 0 20Overlapping防止 7 0 20 Wire突出 Overlapping防止 9 780ppm 2 445 250 000kg 2 120kg 半成品325kg 978ppm 90 减少 46 600 000元 年 7 0 20 Wire突出波动大 废线处理比率高 Wire突出最佳管理防止3 7 0 20Overlapping 预计效果金额 年 浪费 预计效果金额计算依据 7 0 20 月浪费发生量 2 120kg 7 0 20 月因53 Wire的突出发生废线浪费 53 40kg 2 120kg 单位张31 500mx1 71 单位重量 x0 75 废线处理比率 1 40kg 半成品 3 7 0 20 月浪费发生量 325kg半成品月平均40 x8 12kg 半成品重量 325kg 月降低金额 2 120kgx1 620元 k每g 单价 3 434 400元325kgx1 980元 每kg产品单价 643 500元4 077 900元 198 045元 废线价格 3 879 855元 平均1 11mm SD1 266mm Wire突出 平均0 4mm SD0 313 目标 Wire突出 PROJECT实施计划 STEP 活动内容 具体内容 控制项目 基准 责任 C O M R Strategy 4月 5月 6月 7月 8月 备注 D 1 选定PROJECT2 实施PROJECT建立计划 1 成立组员2 PROJECT与事业计划关联性3 分析现状 进度 5 23 金东锡尹俸相 M 1 PROJECTCTQ选定2 验证测量系统3 过程能力研究4 设定改善目标 1 GR R2 要因调查3 样件生产 测量4 Cpk及水平评价 进度 6 10 A 1 分析波动原因2 导出狠心要因3 分析期望效果 1 导出CTQ要因2 导出核心因子3 样件试验 评价4 突出改善案 效果推定 进度 7 10 I 1 突出改善案2 有效性验证3 研究改善后过程能力 1 选定改善案2 样件验证 评价3 改善后过程能力4 改善现况柏拉图分析 进度 8 1 0 0 0 0 C 1 CONTROLSYSTEM2 PROJECT结束报告3 验证PROJECT 1 标准化2 PROJECT认知 感知效果分析3 建立日后方案 进度 8 10 计划实施 金东锡尹俸相 金东锡尹光植 金东锡尹俸相 金东锡尹俸相 9月 10月 100 分析 Analyze 改善 Improve 控制 Control 定义 Define 测量 Measure D M A I C 定义成果基准 确认测量系统 掌握过程能力 设定改善目标 GAGER R 西格玛水平Cpk 2 Measure 101 测量阶段是指从顾客处定义应当改善的问题 掌握现在水平并设定改善目标 定义CTQ 定义成果基准 确认测量体统 掌握过程能力 设定改善目标 测量阶段概述 问题 数据 对吗 2 Measure 102 为了选定CTQ 细分 具体化好多问题经常如绞纱缠绕在一起 首要工作是把其问题细分并明确化 问题 细分 问题的定义 正确的表现 计量化 测量方法 评价优先顺序 2 Measure 103 CTQ CriticalToQuality 是顾客认为的重要的品质特性在评价产品或过程水平时成为指标的品质特性中 能够给顾客带来重要影响的特性 主要指的是像狗显示迅速性 准确性 完整性 满意度等的数据和技术性能 CTQ的必备条件可以用数据表现必须是可测量的如果不能用数据表现 就不能说知道了问题 关于CTQ 2 Measure 104 设定缺陷基准 缺陷基准是CTQ数据在什么程度时能够满足顾客的判定基准 缺陷基准顾客要求的最高水平设计图纸上的基准标准SPEC参考先进基准组员间的讨论结果 2 Measure 105 数据的可靠性 2 Measure 所谓的测量系统确认是指在测量过程中发生的数据的变差 不光是因为测量仪器本身的误差 也因为存在测量者的个人差异 测量系统的变差 GageR R 因测量仪器的变差 重复性 EV Repeatability 因测量人员的变差 再现性 AV Reproducibility 重复性 测量者A 测量者B 测量者C 再现性 106 重复性 Repeatability 2 Measure 由一位评价人使用一种测量仪器 多次测量同一样件的同一特性时获得的测量的变差 测量者内部变差 偶然原因 测量设备 夹紧装置故障设置 零位调整 夹持 夹紧点密度的变差温度 湿度 震动 亮度等的变化测量者技术 经验 操作技能不足 EV 5 15 d2 K1K1代表重复性的99 的区间 是5 15 d2的值随着测量次数和测量子组的个数德不同而不同 107 再现性 Reproducibility 由不同的评价人采用相同的测量仪器 测量同一样件的同一特性时获得的平均测量值的变差 作业者之间的变差 异常原因 测量者A 测量者B 测量者C 再现性 评价人 操作者 之间 手动测量仪器 训练 技术和经验不同而导致的变差测量仪器之间 自动测量仪器 测量者技术 经验 操作技术不足 AV AV XDIFF 5 15 d2 XDIFF K2K2代表再现性的99 的区间 是5 15 d2的值随着测量者人数的不同而不同 2 Measure 108 有关重复性和再现性 R R 变差计算GAGER R测量仪器的变差和测量者变差加起来的变差量 计算如下 R R EV AV 有关零件的变差 PartVariation 计算PV 5 15 R d2中R是零件均值的极差 Rp 这里d2值是随着零件数变化的常数 所以 PV Rp K3 2 Measure 109 总变差 TotalVariation 计算总变差 TV 是重复性及再现性 R R 变差和零件之间变差之和 PV TV R R PV 有关总变差 TotalVariation 的贡献 计算通过各变差的权重系数 能够掌握测量系统的性能 2 Measure EV 100 EV TV AV 100 AV TV R R 100 R R TV 110 有关 R R可接受性准则如下 误差低于10 测量系统是可接受的 误差在10 30 基于适用的重要性 测量装置的成本 维修的成本等因素 可能是可接受的 误差超过30 认为是不可接受的 应对测量系统进行改善 测量系统的性能评价 111 数据的形式 数据的形式是对1 如何呈现数据2 选择使用何种分析工具3 样本大小的计算有影响 2 Measure 112 建立数据收集计划 收集数据时应评审以下要求 收据哪些数据 测量何种成果 分析哪些原因变量 所有相关数据或样本是否得到分析 样本的大小是 频率是 样本选定方法是 需要哪些收集工具 格式 计算机DB Checksheet 数据收集方法是否适合 谁收集数据 数据在哪里收集 何时收集 是否需要补充资源 数据使用于哪些目的 每日 每周使用分析趋势分析非效率性分析关注对象过程绩效 2 Measure 113 评价现在水平 在6西格玛中用西格玛水平表现现在的过程生产无缺陷产品的能力 过程能力 过程能力研究理由以定量性表示过程 业务的水平无法了解技术 管理的责任问题便于比较效果与其他部门可以比较水平 计量型DATA 标准偏差 长期 短期 规范 Z值 长期 Z值 短期 计数型DATA 不良率 每百万机会不良率 Z值 长期 Z值 短期 假定无偏移的正态分布 2 Measure 114 设定改善目标 以现在水平为基准制定改善目标 改善目标是指缺陷的减少 即提高过程能力的目标 设定目标时应按具体 定量性的 短时间 4 6个月 可达成的水平设定 目标设定依据项目目标已经设定时按原计划通过学习标杆的目标设定反映小组意志没有基准时目标设定为减少现在缺陷的90 2 Measure 115 过程能力指标 过程能力 ProcessCapability 是 评价过程处于稳定状态时是否生产满足规格要求的尺度仅用正态分布Z值无法判断变差的好坏与偏移 因此得出Cp Cpk过程能力指标Cpk是考虑了均值的移动而得出的过程能力 这时用偏离度K表示目表值 T 偏离均值的程度 1 过程变动幅 设计充裕率 3 3 6 6 Cp 特性值的最大允许范围 设计的充裕率 过程的正态变动 过程变动幅 Cpk Cp 1 K T 规格上限 规格下限 2 K 反映生产过程能够生产出均一品质的产品的过程的固有能力 是指过程加工质量方面的能力 它是衡量过程加工内在一致性的 过程能力指数 m T 116 LSL USL 过程 Process 的自然公差 6s 产品 过程允许范围 Product ProcessSpecWidth 0 3 4 6 3 4 6 LSL USL 产品 过程允许范围 Product ProcessSpecWidth 0 3 6 12 3 6 12 4 公差 6 控制 Cp 2 00不良率 PPM 0 002 Cp 1 33不良率 PPM 63 Cp 产品品质特性的分布服从正态分布过程输出均值与规格中心重合时的过程能力指标 理论上的过程能力指数 Cpk 产品品质特性分布不在两端规格中心 偏向于一侧时 考虑偏移程度的过程能力指标 实质性的过程能力指标 Cpk 0 83不良率 PPM 6 210 Cp 1 5不良率 PPM 3 4 1 5 1 5 设计容差 过程自然公差 Cp和Cpk ex 均值 50标准偏差s 0 48规范上限 USL 52规范下限 LSL 49求 1 计算两侧规范时的Cp 2 计算单侧规范时的Cp x 例子 ex 均值 50标准偏差S 0 48规范上限 USL 52规范下限 LSL 49求 计算Cpk x 例子 119 累积直通率是一个产品经过全过程达到合格的概率 最终良品 过程不良率 没有受控的Loss Input 过程1 99 合格率 过程2 92 过程3 97 最终检查 97 控制累积直通率 控制过程不良率 RTY RolledThroughputYield 累积直通率 RTY 0 99X0 92X0 97X0 97 85 7 目的 通过品质改善提高生产性 对象 全过程的不良 设备故障 随机ModelChangeLoss 非增值作业 Tool 6 实施 1人1Project 职制改善 通过小组活动改善 暴光工厂内全过程隐藏的不良进行改善 累积直通率 120 过程1 无Recycle连续过程 100 过程2 95 过程3 92 89 不良 5 不良 3 不良 3 合格率 Yield 和西格玛水平计算示例 121 过程1 Recycle连续过程 100 过程2 80 过程3 75 89 不良 5 不良 3 不良 3 Recycle Recycle 20 15 20 17 合格率 Yield 和西格玛水平计算示例 122 分析 Analyze 改善 Improve 控制 Control 定义 Define 测量 Measure D M A I C 导出潜在原因x s 收集Data 分析Data VitalFewX s选定 Data类型假设验证概述Data收集计划 Data确认图标分析统计性假设验证非数据性分析 VitalFewX s优先顺序化 导出潜在原因变量潜在原因变量优先顺序化 3 Analyze 123 细分 缩小原因 细分原因方法 缩小原因方法 流程图 假设验证 特性要因图 相关 回归分析 所谓的原因分析是追求根本原因 查明原因的过程 原因分析阶段由查明认为是根本原因的候补原因和查明候补原因后确定哪个是真正对结果产生重大影响的原因两个阶段来构成 导出潜在因子 假设的设定 假设验证 核心因子 分析阶段概述 124 查找可能推定的所有潜在因子1 集合众智编制特性要因图 1 用头脑风暴法整理意见 2 以5WHY查找根本原因3 基于4M进行