SigmaKaizenAnalyzeImproveControl.ppt

Preparedby VitJiangDate Jul27 2011 西格玛改善分析 改善 控制SigmaKaizenAnalyze Improve Control 目标Objectives 利用各种图形工具 分析显示数据结果Usedifferentgraphicaltoolstodisplayandanalyzedataandinterprettheresults进行假设性试验 排除解释的可能Implementhypothesistestingasameanstoruleoutchanceasanexplanation确定原因 X 是否为必然的Determineifacause X issignificant量化 X 与 Y 之关系Quantifytherelationshipbetweenthe X andthe Y 根据数据类型 决定测试方法Determinewhichteststoapplydependantonthedataworld如果存在关系 找出线性模型 对 Y 作出预测Obtainalinearmodeltopredictthe Y ifacorrelationexists 测量Measure 分析Analyze 改善Improve 控制Control 精益西格玛项目阶段LeanSigmaProjectPhases 精益西格玛回顾LeanSigmaOverview改善突破法KaizenBreakthroughMethodology精益西格玛测量工具LeanSigmaMeasureTools识别缺陷 Y 及项目范围Identifydefect Y projectscope 观察流程 收集现场及历史资料ObserveProcess CollectLive HistoricalData详细的现场行走示意图EnhancedSpaghettiMap质量图QualityMap验证标准化操作VerifyStandardOperations 培训 范围Training Scope 确定制程能力DetermineProcessCapability测量系统分析MeasurementSystemAnalysis必要时 改善测量系统Improvemeasurementsystem ifnecessary快速解决Quickkills 比较分析ComparativeAnalysis基本质量工具BasicQualityTools因果图Cause EffectChart必要时 收集资料GatherAdditionalDataifRequired 测量阶段的演示PresentationofMeasurePhase 项目实施ProjectImplementation 测量阶段 为期5天的改善活动MeasurePhase 5dayKaizen 第5天Day5 第4天Day4 第3天Day3 第2天Day2 第1天Day1 传授 行动Teach Do 传授 行动Teach Do 传授 行动Teach Do 项目实施ProjectImplementation 分析 改善阶段 为期5天的改善活动Analyze Improve 5dayKaizen 第5天Day5 第4天Day4 第3天Day3 第2天Day2 第1天Day1 培训 范围Training Scope 传授 行动Teach Do 传授 行动Teach Do 传授 行动Teach Do 分析 改善阶段的演示PresentationofAnalyze ImprovePhase 精益西格玛测量回顾LeanSigmaMeasureReview用另外收集的数据更新资料UpdateInformationw AdditionalDataCollection精益西格玛分析 改善工具LeanSigmaAnalyze ImproveTools 基本分析工具BasicAnalyticalTools假设性试验HypothesisTesting确定根本原因IdentifyRootCause现场观察ShopFloorObservations 实施改善ImplementImprovements防错MistakeProofing数据收集CollectData 通过假设性试验 验证改善VerifyImprovementsthroughHypothesisTesting完善标准化操作RefineStandardOperations 项目实施ProjectImplementation 控制 30天跟进 Control 30dayfollowup 改善公报Kaizennewspaper鉴察使用统计制程控制Monitorusingstatisticalprocesscontrol鉴察坚持标准化操作Monitoradherencetostandardoperations借力其它地区Leveragetootherareas精益西格玛辩论LeanSigmareportout庆祝项目结束Celebrate 根本原因RootCause s 质量工具 假设性试验QualityToolsHypothesisTesting 比较分析ComparativeAnalysis 在鱼骨图上圈出最可能原因 circlethemostlikelyonthefishbone 因果法Cause Effect 柏拉图Pareto 质量图QualityMap 质量系统分析MSA 现场行走示意图SpaghettiMap 标准化操作StandardOps 业务流程图BusinessProcessFlowMap 根本原因流程RootCauseProcess 用数据来证实这些可以解决的少数根本原因Validatesthemanageablefew root causeswithdata 过滤所有可能原因 找出可以解决的少数原因Filtersallpossiblecausestoamanageablefew 识别各种事件及可能原因Identifiesnumerousissuesandpossiblecauses 在鱼骨图上写出所有可能原因Allpossiblecausesputonfishbone 象形图Pictogram 在图形上显示缺陷位置Graphicallydisplaysthelocationofthedefects工人收集资料的最简单工具Easytoolforoperatorstousetocollectdata 数据收集表DataCollectionSheets 资料收集表是记录及分析资料的一种结构性表格Adatasheetisastructuredformusedtorecordandthenanalyzedata 资料收集表DataSheets 适合进行比较分析 什么缺陷为 是 什么缺陷为 非 Supportthecomparativeanalysis whatthedefect is and isnot 标出与缺陷有关的其它重要资料 例如工人 班次 机器 工夹具及产品型号Tagotherimportantinformationassociatedwiththedefect i e operator shift machine fixture model数据标记有助于对数据进行分组并确定必然的 X Datatagshelpdeterminesignificant x s throughthesubgroupingofdata 数据收集表DataCollectionSheets 推移图RunChart 按时间次序显示数据Displaysdataintimeordersequence图上画有数据集平均值Meanofdatasetisplottedongraph用于找出数据集的趋势或其它变化Usedtodiscovertrendsorotherchangesinyourdataset 观察 销售额 盒状图BoxandWhisker 比较多组数据Comparesgroupsofdata 在25 及75 处画盒状图 它包含了分布图的中线Aboxisdrawnstretchingfromthe25thtothethe75thpercentile Thisboxcontainsthemiddlehalfofthescoresinthedistribution 中线横过盒子 分布图的1 4在线上 1 4在线下Themedianisshownasalineacrossthebox Therefore 1 4ofthedistributionisabovethelineand1 4ofthedistributionisbelowtheline 25th 75th 中线Median 下限最小值LowestValueinlowerlimit 上限最大值HighestValueinupperlimit 偏值 超出极限1 5 Outlier 1 5beyondlimit 散布图ScatterPlot 一个变量数值对另一个变量数值的关系 每个点都代表一组数据Showsthescoresofsubjectsononevariableplottedagainsttheirscoresonasecondvariable Eachpointrepresentsthedatafromonesubject 当两个变量的关系很有趣时 就应该画散布图Scatterplotsshouldalmostalwaysbeconstructedwhentherelationshipbetweentwovariablesisofinterest 成本 产量 多变量图Multi VariChart 用图形来描述变化Depictsvariationinagraphicaloutput显示 组间 及 组内 变异Displays between and within variation 图上显示了各分组的平均值 再将平均值连起来Thechartdisplaysthemeansateachsubgroup thenconnectsthemeans 产量 种类 田 按田按种类苜蓿产量多变量图 质量工具总结QualityToolsSummary 目视图表有助于找出根本原因Visualgraphsaidyourteamindeterminingpossiblerootcauses有助于支持比较分析 即什么缺陷为 是 什么缺陷为 不是 Helpsinbackingupyourcomparativeanalysis i e whatthedefectisandwhatthedefectisnot尽量使用所有工具 某个特别图表或许会让你有些新发现Useallthetoolspossible somethingmightjumpoutatyouwithaparticulargraph图表可以做得很快 尽情使用吧Graphscanbeconstructedveryquickly sousethem 假设性试验HypothesisTesting Y f x1 x2 x3 确定的XX sidentified X是必然的还是偶然的 IstheXsignificantorisitjustchance 为何使用假设性试验WhyHypothesisTesting 有时 图表显示不出平均值 变异等的差异Sometimesitisnotgraphicallyobviousthatthereisadifferenceinmeans variation etc 此时 决策就会主观化Inthesecases decisionsaresubjective进行假设性试验 客观地决定是否有差异Performahypothesistesttodecideobjectivelywhetherthereisadifference 所有人都可依数据做出同样的决定Everyonemakesthesamedecisionbasedondata 假设性试验HypothesisTesting 必须量化及验证X和Y之关系NeedtoquantifyandverifytherelationshipbetweentheX sandY 虚无假设HoStateAssumptionNullHypothesis Ho 对立假设HaStateAlternativeAlternativeHypothesis Ha 进行试验RunTest 解释结果InterpretResults P值PValue 一般工业标准 0 05或0 01 GeneralIndustryStandard 05or 01 P值小于0 05 存在差异P value 05 concludethereisadifference出错机会小于5 Have 5 chanceofbeingwrong P值是固定的吗 IstheP Valuefixed 注意 统计上看差异是必然的 但它并不一定是重要的或有意义的NOTE Justbecauseadifferenceisstatisticallysignificantdoesnotmeanthatitisimportantorinteresting 假设性试验的形式TypesofHypothesisTests 假设性试验总结HypothesisTestingSummary 假设性试验令决策不是靠猜测 每人都可以得出相同的结果Hypothesistestingtakestheguessworkoutofmakingadecision everyonewillendupwiththesameanswer用于确定是偶然 还是样品真的有差异Usedtodetermineifitwasjustchanceoriftherereallyisadifferenceinsamples记住 数据类型决定了测试方法Rememberwhatdataworldyouareintodeterminewhatkindoftesttouse 线性回归LinearRegression 用于描述2个变量之间的关系Usefulfordescribingtherelationshipbetween2variables当2个变量有关系时Usedwhen2variablesarerelated从另一个变量预测这个变量 其准确性比偶然性更高Usedtopredictonevariablefromthesecondvariablewithbetterthanchanceaccuracy Ho 斜度 0Slope 0Ha 斜度 0Slope 0 线性模型LinearModel bo 相交点intercept 结果Outcome Y b1x bo 回归举例RegressionExample 对年龄与平均车速的关系进行研究Astudywasinitiatedlookingattheaveragecarspeedofindividualsversustheageoftheindividual 负相关NegativeCorrelation不相关NoCorrelation 斜度 0Slope 0Y b1x bY b 因此thereforeY Y Y的平均值 meanofY 如果不相关会怎么样 Whatifnocorrelation 司机年龄 司机年龄 平均车速 平均车速 结果解释InterpretationofResults 该差异在统计上有必然较小的比例StatisticallysignificantSmall ofvariationexplained 不重要 Generallynotimportant 该差异在统计上并没有必然较小的比例NotstatisticallysignificantSmall ofvariationexplained 别处看看 Lookelsewhere 该差异在统计上有必然较大的比例StatisticallysignificantLarge ofvariationexplained 瞧 BINGO 该差异在统计上并没有必然较大的比例NotstatisticallysignificantLarge ofvariationexplained 收集多点数据 Getmoredata R2AdjustedLargeR2调整大R2AdjustedSmallR2调整小 p 05p 05 数据模型与组合工具网DataModel ToolSetGrid 黑体字工具用于一个以上的数据模型ToolsinBoldarelistedformorethanoneDataModel非黑体字工具仅用于一个数据模型Non boldedToolsarespecifictoasingleDataModel 连续性 Y Continuous Y 离散性 Y Discrete Y 改善 控制之四个优先因素FourPrioritiesforImprove Control 首先 消除缺陷源头 X First TrytoeliminatetheX sdrivingdefectsaltogether例如 冷却剂 机器Ex Coolanttype Machine其次 减小X的影响 实施防错方案Next TrytominimizetheinfluenceofthatXandimplementError proofing例如 零件装载变异 专用加工中心 专用工夹具Ex Partloadingvariation Dedicatedmachiningcenterswithuniqueinputfixtures最后 鉴察好X 保证产品在可接受的范围内Finally monitoringtheX stoensurearangethatwillproduceacceptableoutputs例如 刀具磨损Ex Cutterwear如有必要 优化X的设定Ifnecessary optimizethesettingsoftheX s例如 PVC涂层的温度 厚度和时间Ex Temperature ThicknessandTimeforPVCcoating 风险评估RiskAssessment 改善不会导致上 下游流程有问题 即对上 下游流程不会造成波动Improvementsdonotresultinupstreamordownstreamissues negative ripple effectsonotherpartsoftheprocess 铲除计划改善的障碍 避免影响改善的风险Thatbarriersareremovedtoplannedimprovementsandrisksthatcouldnegativelyimpactyourimprovementsareabated 风险评估是一种主动的工具 它保证Asaproactivetool riskassessmentsensure 对计划的改善进行风险评估UseaRiskAssessmentontheplannedimprovements 拟定风险缓和计划DevelopRiskAbatementPlan 为什么 Why 高风险HighRisk化高风险为中 小风险Abatementplanswillreduceriskstolowormedium风险计划要文件化Ensurerisks plansandrationalearedocumented缓和行动要责任化Responsibilityisassignedforeachabatementaction中风险MediumRisk化中风险为小风险Abatementplanswillreduceriskstolow做好风险长期鉴测 决定是否采取行动Scorecardwillmonitorriskovertime thendetermineifabatementplanisrequired 记住 要记录结果 Remember Documentresults 试验Experimentation 帮助优化流程Aidsinoptimizingtheprocess了解相互影响Abletounderstandtheinteractions正如假设性试验 可以验证计划Asinhypothesistesting canvalidateanidea 试验有助优化流程Experimentationcanhelptooptimizetheprocess 一般的试验形式CommonTypesofExperimentation 试错法Trial Error保留胜利者StickwiththeWinner一次一因子One Factor at a Time全因子FullFactorial部份因子FractionalFactorial 以下再作详述 Let stakealookateachoftheseinmoredetail 全因子设计FactorialDesign Full 全因子设计是最好的设计Fullfactorialdesignrevealsbestdesign 保留胜利者KeeptheWinner 一次一因子Oneatatime 试错法TrialandError 因子设计FactorialDesign 试验总结ExperimentationSummary 试错法 保留胜利者 一次一因子法只揭示了事情的一方面 仅测试了其主要影响 并没有显示出最佳设计TrialandError keepthewinner andoneatatimemethodsonlyrevealpartofthepicture testsonlymaineffectsandmaynotshowtheoptimaldesign 全因子设计测试了所有因子 揭露了各因子间相互作用的信息FullFactorialdesignstestallpossi