六西格玛培训之控制阶段.ppt

六西格玛绿带管理法培训 控制阶段 D M A 客户 客户之声 客户CTQ 项目CTQ CTQ特征 性能标准 数据收集 基准 项目目标 差异来源 I 确定关键X 确定变量关系 修订公差范围 前阶段回顾 C 控制改进成果 控制 概述 流程控制系统的重要性 流程随着时间的流逝有衰退的趋势 流程通常会脱离六西格玛小组的控制 控制 概述 流程控制系统的重要性 续 目标驱动实施控制是用来保证我们的流程正确实施 使产品永远达到或者超过顾客需求 使我们不断从改进措施中获益 控制的定义 控制是监视项目的各方面活动 保证项目计划按照计划进行并纠正各种重要偏差的过程 控制 概述 6西格玛 以数据为依据的管理方法 控制 概述 目的 确认改进成果之后 对关键变量X建立并进行充分控制 以确保整个工序的长期优化 控制阶段 确保 Y 值保持优化状态 X 值保持受控状态 控制 概述 控制阶段的工作 控制阶段 控制阶段的输入是什么 控制 概述 对改进后的流程进行控制 实施改进措施的试验方案 是6SIGMA最后阶段 对改进和工作业务控制和再分工 为了过程最佳化持续地维持 要把控制系统的改进体系化地提供 显示过程 树立能采取纠正和预防措施的计划 对过程的实施 主管部门 人员等规定新的程序或系统 对新的过程把全部项目文件化 保证能显示 用金额体现效率 控制阶段 改进事项实际改进之后 确认持续维持 验证活动成果 建立并实施控制计划 根据改进的内容的适当变更程序和系统 实施SPC 统计过程控制 对过程采用误差预防装置 foolproof 文件化 建立验证计划 设定下一个课题的活动范围 控制阶段要做的内容 是DMAIC进行的最后阶段 为了课题的V 对被改进的X变量控制和标准化的阶段 通过试验设计 DOE 的X变量 还有通过控制计划摘要书 新改正的FMEA等选定控制对象的X变量 参考 不使用试验设计 DOE 非制造课题 主要是通过新改正的FMEA选定控制对象的X变量 通过X变量 查明什么样的控制方案是适合的 以选定的控制方案为主并标准化 标准化的控制方案应全公司共享 控制阶段过程 选定控制项目 1 通过试验设计 DOE 的X变量的关键因子2 已有的过程标准或质量计划 参考已有的过程标准或质量计划选定 在ISO9000中出现的过程基准也能成为选定基准 3 通过FMEA确定输入变量 非制造课题时 不能用试验设计 DOE 所以可以通过FMEA选定控制项目 4 已有作业标准程序 已有的作业标准书中的控制项目是已经存在的关键因子 选定控制方案 有作业标准化 SOP StandardOperatingProcedures 和 产品的标准化 作业的标准化 定义 对作业方法规定标准 例 规定顺序 程序 方法等 产品的标准化 定义 生产的产品及生产中必要的物品规定标准 例 规定产品 部品 原材料 设备 机械等的使用或形式 对形成质量的偏差的原因有作业者 机械设备 原材料 作业方法的4M 为了缩小偏差需要把这4M标准化 标准化的种类 标准化对象 标准化 ControlPhase STEP13 STEP14 STEP15 ValidatedMeasurementSystem Processcapability SustainedSolution 确认测量系统 重新评估过程能力 实施过程控制系统 确认测量系统1 质量计划2 验证测量系统重新评估过程能力1 计算过程能力2 比较改进前后的效果实施过程控制系统1 风险管理2 错误预防3 统计过程控制 控制 步骤 1 质量计划2 验证测量系统 控制 第一步 第一步 确认测量系统 质量计划的概念和作用 质量计划的过程 质量计划的模版和实例 GE商业信贷案例的质量计划应用 控制 第一步 1 质量计划 质量计划的概念 针对特定的产品 项目或合同 规定专门的质量措施 资源和活动顺序的文件 1 质量计划通常参照质量手册使用于特定情况的有关部分2 根据质量计划的范围 可以使用限定词 如 质量保证计划 质量管理计划 等 质量计划的作用 使改进方案长期的实行下去 将改进后的流程融入到公司的日常工作中 控制 第一步 质量计划的过程 收集资料 收集有关过程的资料 决定过程的范围 控制计划范围 小组构成 测量过程能力 完成控制计划 在短期测量长期过程能力 确认问题 确认不合格项目 关键因子 控制计划的适合性 确认遵守与否 公司文件要求事项 控制计划完成时间 再教育 经营和维持控制人员 结束业务 过程负责人签名 安全 环境 维修 工厂变化及工厂过程设计 确认控制计划的效率性 研究长期的过程能力 6个月 过程 活动 质量计划范例模板 项目名称 ProTrakID 项目描述 改进结果 度量标准 Zst基线值 Zst当前值 Zlt基线值 Zlt当前值 控制计划 A 有几种不同的控制类型 操作型 每一名员工都负有跟踪关键测量值 系统型 适当安置一系统 以便完全维护改进结果 或跟踪关键因素以确保过程的持续性 财务型 因度量标准最终产生财务节约 财务部门承担跟踪关键度量标准的责任 B每个控制元素应包括1控制对象是什么2谁将确保不断地测量3测量频率4失控定义5 失控 发生时的行为责任为是什么C包括使用的控制图表样本或可审核文档 控制 第一步 质量计划的要素 测量什么 多长时间测量一次 以什么方式测量 谁来测量 使用什么装置检查故障 当测量失控时将发生什么情况 5W s H 谁 什么 什么时候 在什么地点 为什么和如何定义控制计划 控制 第一步 例 制造业质量计划 项目名称 AP1粉末涂料 胶片厚度项目描述 轻型喷雾占据了首次检查出的洗衣机机盖次品的36 以及粉末喷涂工序维修服务的0 07 胶片厚度即为研究的响应变量 Y 其规格为最小厚度1 5mil 目标厚度3 5mil 改进 度量标准 Z lt基线值 0 53Z lt当前值 3 66缺陷减少量 297 874PPM 99 96 控制 第一步 例 制造业质量计划 续 控制计划描述 胶片厚度是CTQ的测量值 Y 它确保每个洗衣机的机盖拥有足够的涂料覆盖面 使用手工操作员记录表控制关键变量X X代表传送压力 同时编写了一个问题解疑手册 用于提供当 失控 情况发生时所需采取的特定措施 根据ISO文档 用一个CMICGX AS 2量规 量规R R 15 继续检查实际的涂料厚度 Y 作为对工序控制的一项努力 这些量化指标将通过SETCIM进行监控 在 失控 情况下 SETCIM会发出警报 来向操作员 区域工序工程师和业务小组领导发出通报 失控 定义凡是超出建立在SERCIT中控制界限的平均厚度 或传送气压超出可接受的操作范围的任何时候 对失控 状态的响应1 参见问题解疑手册2 SETCIM使用某些数据为每周例行的工厂快速市场信息 QMI 会议产生CTQ Z 值 控制 第一步 例 制造业质量计划 续 质量计划责任 粉末涂料操作员 负责安装过程中的日常日志 依照ISO文档的要求每班次对厚度进行三次测量 以及当工序 失控 时遵照问题解疑手册采取措施 地区工艺工程师 每周对每日日志进行审核 签名并标注日期 根据问题解疑手册对 失控 情况作出响应 文档和培训培训 所有操作员 替换人员以及工艺工程师已经就使用CMI测具及SETCIM方面的内容进行了培训 新员工的培训工作将与ISO的培训计划相联系 ISO 所有系统变化已经被全部写入ISO文档3E098503Rev2中 该文档已经进行了更新并做了相应的标记 SETCIM CMI测量系统与SETCIM完全相联 数据在系统中生成 报警处于激活状态 控制 第一步 质量计划示例喷枪控制图表 第一个工作日日期 偏差 工艺工程师 ABTL签名 日期 控制 第一步 质量计划示例 控制 第一步 GE商业信贷案例的质量计划应用 为了反映新的程序 修订标准操作程序和作业指导书 将这些变化告知数据录入人员 并对他们进行有关新流程知识的培训 在开始的六个月中 管理者利用统计方法来监控工作组是否使用新的电子表格和加亮突出要求的域 而这以后将成为日常操作的一部分 为了控制目标和不断改进 我们还要监控关键因素X和项目的小Y即商业信贷周期时间 控制 第一步 控制 第一步 不要推测结果 必须根据强有力的数据收集和分析证实结果 2 验证测量系统 1 针对我们关键的X进行测量系统分析2 针对流程输出结果验证测量系统 控制 第一步 验证测量系统的内容 数据收集计划数据测量的准确度和精确度测量系统分析 控制 第一步 1 针对我们关键的X进行测量系统分析 2 针对流程输出结果验证测量系统 数据收集计划数据测量的准确度和精确度测量系统分析 控制阶段第一步 1 通过质量计划将改进方案文件化2 验证项目指定的测量系统 控制 第一步 确认测量系统总结 控制 第二步 计算改进后流程的过程能力将改进前 改进后的过程能力进行比较 判断流程是否得到改进 第二步 重新评估过程能力 控制 第二步 改进前 改进后 控制 第二步 第二步总结 1 计算改进后流程的过程能力2 将改进前 改进后的过程能力进行比较 判断流程是否得到改进第二步实例的总结 1 风险管理2 错误预防3 统计过程控制 控制 第三步 避免潜在问题 监视潜在问题 第三步 实施流程控制系统 第三步的学习目标 描述风险管理的目的以及关键的过程步骤描述错误预防 并且提供适当的例子描述统计过程控制图的目的在给定条件下能够使用适当的图表描述Xbar R图的生成以及评估 控制 第三步 1 风险管理 定义 风险管理是一种预防错误产生的工具 通过识别潜在的失效模式 并对其后果的影响和原因的发生率进行客观的评价 来对产品和流程的潜在风险进行评分 列出原因 进而排除产品和流程中的问题 作用 识别可能引起失效的问题 估计特定原因引发失效的风险 评估阻止失效的当前控制计划 定义控制措施的先后顺序 控制 第三步 FMEA风险优先系数 严重性 发生频率 检验能力 风险管理指数 影响 发生的概率 FMEA和风险管理 风险管理 改进的子流程或产品特征 FMEA 分解树分解出的子流程和零件 控制 第三步 风险管理的图表形式 控制 第三步 风险管理的图表形式 控制 第三步 2 错误预防 第一次就做对是很好的 更好的是让出错成为不可能 定义 错误预防是一项通过使流程不可能出错来预防错误的技术 控制 第三步 传统检测 允许错误产生 检测和错误预防 错误预防 阻止缺陷出现 控制 第三步 错误预防例子 限制式 相机拍摄 干衣机工作 控制 错误在处理过程就被杜绝 铅油泵的喷嘴 苹果园筛选器 警报 当错误将要发生时 报警仪器发出警报 错误发生时也能立即发出警报 烟气检测器 接触法 根据检测装置是否与产品接触来发现产品形状 尺寸位置是否异常 有限位销 触发开关 电源插座 定值方法 通过计数来检测错误 例如 标签贴 装置方法 应用特殊装置来检测错误 CD ROM光驱 不管是谁做 绝对不会有误差的顺手作业 如果有误差 也只是领悟错误 不会有影响 错误预防的特点 进行错误预防的5个步骤 确定问题 问题优先次序区分 寻求根本原因 创造解决方案 评估结果 SPC TimeSequence UCL 3 统计过程控制 我们希望监控和改进输入 输入 流程 系统 输出 2 IdentifyRootCause 3 ImplementCorrectiveAction 4 VerifyandMonitor 1 DetectAssignableorSpecialCause SPC SPC的目的 6西格玛与SPC 控制图表应用于过程变量 自变量 设计变量X1 X2 Xk 提高因变量的稳定性 响应值Y1 Y2 Ym 什么是SPC SPC StatisticalProcessControl 即统计过程控制 SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控 从而达到改进与保证质量的目的 强调全过程的预防 应用 生产加工过程 设计过程 管理过程 服务过程等 控制 第三步 SPC的进行步骤 1 首先是学习SPC的相关知识2 确定关键变量 即关键质量因素 3 提出或改进规格标准 4 编制控制标准手册 在各部门落实 5 对过程进行统计监控 6 对过程进行诊断并采取措施解决问题 控制阶段SPC的进行步骤 1 学习SPC的相关知识2 应用控制图对过程进行统计监控 3 对过程进行诊断并采取措施解决问题 SPC的相关统计知识 控制 第三步 1 质量特性值 计量值 变量 如长度 厚度 重量 含量 光洁度 拉力等 计数值 属性 品质 如不合格个数 缺陷个数等 2 质量数据变异的原因 异常因素 5M1E 即人 机器 设备 材料 方法 测量 环境等系统性 异常性 特殊性 原因 偶然因素 随机性 偶然性 普通 原因 随机因素影响质量数据波动 变异 的统计规律性 用相应的概率分布如正态分布 二项分布 泊松分布 超几何分布等描述 3 随机抽样 总体 样本的概念 总体是指全部个体或指生产过程 样本是指若干个体组成原集合 随机抽样方法 从总体中随机抽取样本的方法骨简单随机抽样等方法 4 正常数据 指在制程正常 受控 状态收集的数据 建立控制图 才能真正 分析现状 管理制程 的作用 控制 第三步 SPC的相关统计知识 续 5 抽样数据的数学特征 即我们使用收集到的抽样数据 A 单个测量值Xi 如 灌注量553gB 多个测量值的平均值 Xi指第i个测量值n指测量值的个数 例 抽查了10次灌注量 得到的样本数据为 553 554 555 553 554 556 552 554 556 553 则样本平均值为 553 554 555 553 554 556 552 554 556 553 10 554 SPC的相关统计知识 续 控制 第三步 C 标准差S与极差R 如上例 s 4 3R 556 553 3D 样本中位数X 554 554 2 554 这其中 样本平均值和样本中位数表示数据的集中趋势的 样本标准偏差S和样本极差R表示数据的分散或离散程度的 SPC的相关统计知识 续 控制 第三步 6 抽样数据的分布A 正态分布 适用于计量值 时间 长度 厚度等 B 二项分布 适用于记数值 不合格率 漏检率等 C 泊松分布 适用于记数值 缺陷数等 SPC的相关统计知识 续 控制 第三步 控制图的应用 一 概念1 控制图的概念对过程质量加以测定记录 从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图 2 主要目的区分两类波动 识别有没有异常原因造成波动 WalterShewhart博士1924年建立控制图 WalterA Shewhart Shewhart 控制图之父 变量控制图的示例 UpperControlLimit LowerControlLimit CenterLine UCL m k1sCenterLine mLCL m k2s Becausewemustuseestimatesfromsamples m x themeanofthesamplemeanss s the标准偏差derivedfromthesamplesk1 k2 constantsimplyingunusualobservations often 3 二 原理1 小概率事件原理数学描述 x N 2 2 工作原理 当样本统计量落在上下控制界限之外 过程处于失控状态 存在异常波动 三 控制图的种类根据统计数据的种类 常用控制图可分为 控制图 抽取的品质特性 数据 对应事例 R S x Rs pn p c u 计量值 记数值 群的大小 多个 平均值和范围 中位值 中央值 和范围 一个 一个个数据和移动范围 为了解析粉末状化学药品的装袋工序 25天内每天随机抽样5袋 测量各袋重量 计算平均值和范围 为了解析机械部品A的制造工序 对最近制造的30批 每批随机抽样5只 测量尺寸 计算中位值和范围 S工厂为了管理废水处理工序 每天排水1次 测量重金属含量 mg 立方米 不良数 不良率 群的大小即检查个数 一定 不良个数 不一定 不良个数 某啤酒公司 为了对酒瓶上粘贴标签的不良进行管理 每天随机抽样200瓶 计算标签不良的数量 E公司某新产品开始批量生产 尺寸不良很多 从现在开始1个月间 每天对产品全数检查 计算尺寸不良数量 用取得的数据制作管理图 解析工序 但是 每天的产量并不一样 一定 不一定 缺陷数 群的大小是检查样品的长度 面积 体积等 T公司为了对汽车喷涂工序进行管理 对喷涂后划伤进行计数 但是 汽车车体的大小是相同的 在特殊玻璃的制造工序 为了减少气泡不良 对生产的每一块玻璃的气泡数量进行计数 用取得的数据制作管理图 进行工序管理 但是 玻璃的面积不同 控制图的选择 数据 计量值 记数值 各群的大小 1个 不良率不良个数 缺陷数 多个 平均值 中位值 群的大小 群的大小 一定 不一定 一定 不一定 x Rs pn p c u 计量值控制图 1 计量控制图与计数控制图比较 1 应用潜力很广 2 所包含的讯息多 3 总的测量费用低 4 可以缩短从零部件生产到采取纠正措施的时间 5 可以对工序的运作进行分析和改进程度进行定量 2 计量值控制图作图步骤 S和 R图作图步骤 1 决定样本数量 n 3 4 5 和抽样频次 每两小时一次 每批次一次 2 收集20至25组按时间顺序的样本 最少100个数据 3 计算每组样本的平均值X 极差R 样本总体平均值X 极差R的平均值R 样本标准偏差S和S的平均值S 4 计算控制图的上下限 作图 计量值控制图的系数表 实例 某种喷塑件的涂层厚度可认为服从正态分布 试绘制计量值控制图 第一步 决定样本数量和抽样频次从生产过程中随机抽取个产品检测其质量特性值 按时间顺序等间隔抽样 每次抽样个数相等 本例 每日定点抽样一次 每次抽取n 5个产品 得到5个数据 共抽取N 20个样本 第二步 收集数据 表4样本数据表 第3步 计算各个特征值 第4步 计算上下限 做图根据公式 可以得出 X R控制图 X S控制图 另外两种常规计量值控制图 R 中位数 极差 控制图和x Rs单值 移动极差控制图1 中位数 极差控制图 因为中位数的计算比均值简单 所以多用于现场需要把测定数据直接记入控制图进行控制的场合 这时是为了简便 当然 这种控制图的误差就比较大一些 2 单值 移动极差控制图 该图多用于以下场合 对每个产品都进行检验 采用自动化检查和测量的场合 取样费时 昂贵的场合 以及如化工等过程 样品均匀 多抽样没有太多意义 这种控制图不能得到较多的信息 所以它判断过程变化的灵敏性相对就较差 标准偏差 计算公式 计数值控制图计数值制图用于对以计数数据为管理对象的控制 可将计数值控制图分为 运用二项分布制订的计数值控制图 运用泊松分布制订的计点值控制图 其宽度仍是6倍标准差 由数理统计学的定律知 不论X服从什么概率分布 都有 常用计数值控制图1 P图 该图用于控制对象为不合格品率或合格品率等计数值质量指标的场合 值得注意的是 当控制图显示异常后难以找出异常的原因 因此 使用p图时应选择重要的检查项目作为判断不合格品的依据 实际情况中 样本n的大小不等 就造成p图的上下控制界限凹凸不平 不但作图不便 而且难于判异 判稳 p图控制区域 其中 p是所有抽样数据的平均不合格率 ni指每一次取样的大小 0 P图实例控制器分厂波峰焊 为了对不合格焊点进行控制 从生产过程中抽取K 25个样本 每次随机抽取样本大小不相等 设第t次的样本大小为nt nt中不合格个数为dt个 t 1 2 3 25 详见表7 请制定P图 作图步骤 1 确定样本数量 样本大小不等 抽样频数 每两天一个样本 2 收集20组样本数 3 计算各种参数 如上图 4 计算上下限 作控制图 CL 0 9 UCL P图练习实例如公司两器厂2003年2月份的两器质量数据如下表 作p图对其进行控制 第一步 数据的取得 每天进行一次数据的采集 共采集28组数据 第二步 计算样本的不合格品率和总体p见下表 第三步 计算p图的控制线 第四步 做控制图 2 pn 不合格品数 控制图用于控制对象为不合格品数的场合 设n为样本大小 p为不合格品率 则pn为不合格个数 所以取pn作为不合格品数控制图的简记符号 实际情况中 样本n的大小不等 就造成p图的上下控制界限凹凸不平 不但作图不便 而且难于判异 判稳 pn图控制区域 0 其中 p是所有抽样数据的平均不合格率 n指每一次取样的大小 针对p图和pn图上控制限凹凸不平的问题 中国质量学家张公绪提出了pT和pnT的通用控制图 下式为标准变化式 其中 D指样本的不合格品数 n是每个样本数 p是每个样本的不合格率 p是所有样本的平均不合格率 控制区域为 3 C控制图和U控制图C图用于控制一部机器 一个部件 一定的长度 一定的面积或任何一定的单位中所出现的缺陷数目 如布匹上的疵点数 铸件上的砂眼数 每页印刷数 办公室的差错次数等等 当样本大小n不等时 C图上下限呈凹凸状 不好计算 所以C图一般应用在n相等的时候 当样品大小不变时用C图 但样品大小变化时则应换算为平均每单位的缺陷数后再使用u图 C图控制区域 式中 c表示平均缺陷数 当样本的大小变化时 如在制造厚度为0 105mm的翅片时 抽测的样本 一种是2m2翅片 一种是12m2的翅片 样本的大小不一 这时我们就用U图来进行控制 U图的控制区域 式中 u为样本平均单位缺陷数 控制图状态判定 控制图用于对生产现状的分析 对于工序状态是否处于控制状态的判断 是根据控制图上的样本点子分布的规律作出 一般来说 控制图上的点子分布就反映出生产过程的稳定程度 工序处于控制状态时 控制图上的点子随机地分散在中心线的两侧 离开中心线而接近上 下控制界限的点子少 越出界限的点子更小 若控制图满足下列两个条件 则可判断工序基本处于控制状态 点子未越出控制界限 点子在控制界限内排列没有缺陷 如果点子落在控制界限外 或者是点子虽然没能越出控制界外 但其排列存在下面一种缺陷情况 则认为生产过程发生了异常变化 或者说工序已处于异常状态 需找原因 加以消除 恢复正常 点子在控制界限内的缺陷分下述4种情况 1 点子靠近控制界线若点子在中心线上侧的 2 3 范围内或者在中心线下侧的