项目管理-IO7-01提出改进方案(PPT 94页).ppt

第七步提出改进方案 改进阶段 改进阶段概述 针对分析阶段找出的影响过程发生变异的 关键少数 变量 KPIV 产生 优化和实施相应的改进方案 并对实施后的结果进行验证 工具提出和优化改进方案 头脑风暴 风险评估和风险管理 标准测试和X Y矩阵 流程改进 DOE实施并验证改进方案 分布图 趋势图 盒子图统计比较等 改进阶段 定义 测量 分析 改进 控制 一 提出改进方案1 提出多种改进方案2 选择改进方案3 优化改进方案 二 验证改进结果1 试验改进方案2 实施改进方案3 对改进结果进行验证 目录 一 提出多种改进方案二 选择和优化改进方案 第一部分提出多种改进方案 提出多种改进方案 在这一步中 要充分考虑各种改进方案 需要完成四个任务 确认改进目标确定改进策略确定解决问题的标准产生可供选择的改进方案 提出多种改进方案 采用的主要工具 头脑风暴注意 头脑风暴在任何领域 任何项目 任何阶段都可以使用 在改进阶段头脑风暴尤为重要 集思广益 三个臭皮匠 顶一个诸葛亮 回顾我们的总体目标是什么 D阶段已确立Y的目标 要解决什么问题 分析阶段的输出 关键X 解决后的状况怎么样 较之改进前 有多大程度的改变 1 确认X的改进目标 如何评价我们的目标 目标的SMART原则 Specific 明确的 Measurable 可测量的 Achievable 可实现的 Relevant 相关的 Time bound 时间限制的 1 确认X的改进目标 2 确定改进策略 1 改进层次 战略的VS战术的2 改进方式 激进式VS渐进式3 因子间的关系 因子间有无相互作用对于较容易解决 无相互作用的KPIV 可以直接提出改进方案或者运用一些简单的工具 对于较复杂 可能有相互作用的KPIV 可以引入DOE等其他较复杂的工具 3 确定解决问题的标准 在解决问题时必须面临的一些约束条件 比如 资金 人力 范围 顾客反应等 也可以包含一些 最好是 的一些条件 3 确定解决问题的标准 3 确定解决问题的标准 2 信息的约束 TITFORTAT 抵赖 坦白 坦白 抵赖 囚徒甲 囚徒乙 信息的充分和对称才能得到最优化方案 改进措施必须使各方的利益最大化 3 确定解决问题的标准 3 客户的反应 再次确认改进是否符合客户的心声 VOC 顾客的信息很容易被误解 必须一些行动 高质量的访谈或问卷调查 以充分了解顾客的信息 最有可能解决问题的行动是什么 所有的方案都考虑了吗 甚至那些和基本约束不一致的 陈旧的 太危险的 出格的 愚蠢的 不可能的方案 4 产生可供选择的改进方案 1 团队的作用多元化团队应该包括客户和供应商 2 企业文化的重要性企业文化无处不在 大道而无形 案例 降低GSM合同不完全发货成本 不完全发货成本 延迟关闭 分批发货 生产缺料 排产计划不合理 流程不完善 ERP操作错误 非正常合同与机号未及时转正 排产员 经过分析阶段的筛选 确定导致GSM合同不完全发货成本高的关键因素如下 减少缺料 提高计划预测准确率 缩短采购供应周期 减少料单图纸错误和更改 加强来料质量控制 提前备库准备 加强物料分配合理性 案例 降低GSM合同不完全发货成本 多种改进方案1 合理制订排产计划 实施齐套分析和控制 制订排产标准 加强培训 增加月度计划控制 增加人手 实施轮岗 完善考核制度 按合同关闭分配物料 多种改进方案2 案例 降低GSM合同不完全发货成本 练习 1 每个小组针对各自的项目提出多种改进方案2 重新选择项目负责人3 完成后负责人介绍本组方案4 时间 15分钟 第二部分选择和优化改进方案 选择和优化改进方案 我们已找到多种解决问题的方案 哪一个方案更适合我们 如何选择和评估 如何进一步优化 哪一种方案既能满足顾客的需求 又能最大限度降低风险 争取最大的利益呢 评估改进方案 回答下列问题有助于评估选定的改进方案 已经确定的改进方案 其优劣势如何 方案是否符合已经建立的标准 有无其它可能的选择 对结果而言 什么方案是最优 方案可执行吗 什么是风险评估 风险管理 风险评估是一种确定潜在风险 判断风险发生的可能性及其所产生的影响的工具采用的主要工具头脑风暴风险评估风险管理计划 风险评估 风险管理 风险评估 风险管理 好处是什么 它是一种有组织的方法 用于 鉴别问题 归档和确定优先级别制定缓解问题的行动计划向管理层清楚地传达风险跟踪缓解计划的进度在程序初始阶段就确定问题 并加以缓解 第1步识别风险第2步分析和评定风险第3步制定风险缓解方案第4步实施计划并跟踪状态 风险评估步骤与评定 制定风险管理计划 例 1 识别和确认风险列出可能的风险 比如 技术风险需求改变资源不足部门之间配合困难环境变化法律机构重组 将每项风险的严重程度分级 1 3级 风险编号潜在影响发生的可能性检测的难度总体威胁1技术风险31262资源风险2215 制定风险管理计划 例 2 分析和评定风险方法一 按三个方面评分 求和计算 此时 总体威胁 潜在影响 发生可能性 检测的难度 制定风险管理计划 例 2 分析和评定风险 续 方法二 按可能性和影响力两个个方面评分 求积计算 二维矩阵 此时 风险 影响力 发生可能性 风险评定指导 制定风险管理计划 例 3 制定风险缓解方案 风险编号预防行动应变行动触发原因触发执行人 提前对现有的供应商的加工能力进行重新评估 设计变更造成加工的风险 选择新的供方 现有的供应商的加工能力不够 材料技术部和结构系统部 制定风险管理计划 例 4 实施计划并跟踪状态 降低成本 降低成本可以提高产品在市场上的竞争力 但是也有可能导致加工的精度不够 产品质量不高的风险 提高A R周转率 降低对客户的赊帐期 提高信用条件 可以提高我们的应收帐款周转率 从而降低坏帐的风险 但同时也可能丧失一部分对信用条件比较敏感的客户 加大了丧失销售机会的风险 制订风险缓解方案必须考虑 该方案在降低A风险的同时 是否提高或产生B风险 干系人会审 在评定项目风险并认为项目可行后 邀请发起人和利益相关人员评审计划参加人员包括核心团队 发起人 相关经理 客户 用户 家庭只有项目经理才能对计划进行修改 优化改进方案 标准测试与X Y矩阵 标准测试的作用 对多种改进方案和已经建立的标准进行对比 评估 以确认最优改进方案 X Y矩阵的作用如果几个方案在 希望的标准 这一项上得分相同 则可运用X Y矩阵对希望满足的标准的评分 以确定确定一个最终的解决方案 标准测试与X Y矩阵 标准测试步骤 必须满足的标准是不能有折衷或妥协的 要么可以 要么不可以 希望满足的标准指那些必须满足的标准之外的额外要求 对这些标准的评估可以采用打分的方式来看解决方案对它的适应性 一般采用5分制 对每一个方案进行评估 如果有一个必须满足的标准不符合 这个方案可以被立即排除 标准测试 CriteriaTest 标准测试步骤 续 每个人对希望满足的标准进行打分 最后取总分或平均数 如果有几个方案同时满足必须的标准 以 希望的标准 得分最高的方案为准 如果几个方案在 希望的标准 这一项上得分相同 则可运用X Y矩阵对必须希望的标准的评分 以确定一个最终的解决方案 标准测试 CriteriaTest 红线表示该方案被淘汰 但是 有三个方案通过 而且有两个方案得分相同 如何选择 X Y矩阵 前提条件 必须满足的标准全部符合 有几个方案在标准测试时 希望的标准 这一项上得分相同规则 各项必须满足的标准根据重要程度评价 分值可以不一样 1 10分 各解决方案的必须满足标准的总分计算规则与X Y矩阵记分规则一致 必须满足标准的总分最高的解决方案为最优方案 在对所有改进方案进行筛选 寻找最优方案之前 必须预先建立测试标准 必须满足的 1 提高合同履约率 即按时齐套发货 2 缩短周期时间 整个合同执行周期必须缩短 3 减少差错 不能只要速度不讲质量 必须有助于减少各类错误 希望满足的 1 不增加人手 目前总体人力效率偏低 应减少 无效 人力 2 快速见效 能在短期内迅速降低不完全发货成本 3 MIS化管理 工作质量控制 数据采集 过程控制等由MIS完成 同时MIS系统具有一些智能功能 建立测试标准 案例 降低GSM合同不完全发货成本 案例 降低GSM合同不完全发货成本 1 用标准测试表对各改进方案进行评估 标准 方案 必须满足的标准有任一条不能满足的方案剔除 然后根据希望满足的标准得分情况筛选最优方案 减少缺料 提前备库准备 提高计划预测准确率 缩短采购供应周期 减少料单图纸错误和更改 加强来料质量控制 加强物料分配合理性 市场体系单独立项解决 业务范围之外 短期无法改变 质量部单独立项解决 研发流程正在整理 准备单独立项 不符合公司JIT原则 会增加库存 属于排产计划合理性的一部分 2 最优方案1 案例 降低GSM合同不完全发货成本 合理制订排产计划 完善考核制度 实施齐套分析和控制 增加月度计划控制 按合同关闭分配物料 增加人手 实施轮岗 制订排产标准 加强培训 不现实 关键要提高技能 可能影响及时发货 可以作为排产标准的组成部分 3 最优方案2 案例 降低GSM合同不完全发货成本 案例 降低GSM合同不完全发货成本 对筛选出的最优方案进行整合 确定最终方案 提高排产合理性 减少ERP操作错误 完善非正常合同管理 流程优化 职责重定 量化考核 完善E化生产系统 建立排产工作标准 加强培训 建立非正常合同档案按期跟踪清理 定期核查并考核 降低不完全发货成本 减少缺料影响 4 确定最终方案 练习 1 每个小组针对各自的项目选择最优方案2 重新选择项目负责人3 完成后负责人介绍选择的最优方案4 时间 15分钟 对于在分析阶段确定的关键因素 X 我们往往很难确定其如何影响Y 而且这些X之间可能还存在交互作用 这时要确定X对Y影响的程度和方向是很困难的 此时需要引入实验设计DOE的方法 实验设计可以帮助我们确定X对Y的影响 找到可以优化过程 满足Y的规范要求的X的最优设置 实验设计DOE 实验设计DOE 经过设计的实验用于 确定哪些自变量 X 对因变量 Y 的影响最大量化自变量 X 对因变量 Y 的影响证明你认为重要的自变量会对过程真正产生影响 实验结果可以用于 1 改变均值 例如 加工温度越高越可能增强硬度 并使其等于规范的中间值 2 减少偏差 例如 对接线员进行两星期的培训可能比进行一个星期的培训效果更好 因此 可能会减少不同应答中心应答时间的差异 3 改变均值 同时减少变差 例如 清洗剂高浓度设置 可能使整个清洗系统的各部位更清洁 其清洁度前后会更一致 DOE 目的和目标 目的 学习DOE词汇和基本的DOE的方法 目标 在本节 你将理解以下的基本概念 1 实验设计 DesignofExperiments 2 能确定因素及因素的不同水平 响应 Response 实验输出的结果 因素 Factor 实验过程中的不同输入变量 水平 Level 实验中对因素的不同设定值 干扰 Noise 人不可控制事物 Blocking 將干扰最小化的方法 主要影响 MainEffect 对单个因素而言 从一个水平到另一个水平的变化对输出的平均影响 基本概念 Interaction 交互作用 两个因素合起来对总输出的影响 重复 Replication 以随机次序重新做一次实验 随机化 Randomization 以一种无固定模式的次序做实验 实验设计 DOE 实验设计是一种科学的研究方法 通过改变一个过程的输入因素 观察其相应的输出响应的变化 从而获取关于这个过程的知识 确定输入因素如何影响输出响应 并最终达到优化过程的目的 实验设计基本步骤 定义问题确定实验目的选择实验输出 响应Y 选择输入因素 实验输入变量 选择因素的水平选择实验方案收集數据分析數据得出結论达到实验目的 实验的目的是更好地理解真实的世界 而不是理解实验数据 WilliamDiamondIBM RetiredStatistician 1 定义问题 问题是什么 我们为了解决何种问题 需要进行何种实验 应该做到心中有数 有的放矢 例如 某蔬菜公司对蔬菜上残留的农药与清洗时间 温度 液浓度的关系 找出清洗的最佳方法 实验设计基本步骤 续 2 确定实验目的 范例 1 估计清洗时间 温度以及清洗剂浓度对蔬菜残留农药的影响 3 选择实验输出 可以同时测量多个因 响应 变量 并同时将每一因变量构建为自变量的函数 离散数据与连续数据的比较离散数据 合格 不合格 的有效性不及连续数据的63 这表明需要大量的数据才能得出离散数据有效的统计结论 但是 某些情况下对响应变量进行数据测量是比较困难的 通常可以进行分级 以及与参照标准进行比较 实验设计基本步骤 续 勿忘GageR R 无论你有何种类型的数据 在进行实验前你必须验证你的测量系统 测量系统误差应小于10 切记 对于变量X和Y GageR R都很重要 4 选择正确的 X 变量 经验表明所有变量中往往只有2到6个少数属于关键变量所面临的挑战是找到对结果影响最大的 X 并确定其出现的测试范围除非对整个过程一无所知 否则尽量保证设计的简单性 在这种情况下 测试多个变量并逐渐逼近 少数关键变量 筛选实验 选择 X 变量 使用正确的方法 进行研究 专家意见 因果图 头脑风暴 供应商输入 流程图 运行进程 分析阶段结果 图形 置信区间 假设检验 实验设计基本步骤 续 5 选择 X 变量的水平 X变量的水平个数取决于实验目标和实验的响应变量特性 如果你使用筛选实验查找重要变量 典型情况下选择两个X级别 如果实验结果无法拟成一条直线 潜在的非线性响应 则不要用直线建模 此时需要2个以上的X水平来确定曲线关系 二水平实验 三水平实验 实验设计基本步骤 续 Run 反映温度 催化剂量 1150 0 320 2150 0 523 3170 0 318 4170 0 514 5150 0 319 6150 0 525 7170 0 318 8170 0 517 吸水速度 响应Y 例如 某研究所要开发一种新型的吸附剂 经分析吸附水的速度跟反映温度 催化剂量有关 试验如下 案例 反应温度两个水平 催化剂两个水平 6 选择实验设计 当设计一个实验时 要考虑到以下关键因素 a 噪声和潜伏变量b 随机化和分组c 重复和反复d 样本容量e 控制f 混合和正交性 实验设计基本步骤 续 实验计划的关键因素 反复完全重新设置全部实验 以得到相同水平的多个结果 更好地估计长期变差 降低估计值的可变性 缩小置信区间 重复在不重新设置的情况下 对每次实验运行测量多个样本 更好地估计短期变差 Run 反映温度 催化剂量 1150 0 3 2150 0 5 3170 0 3 4170 0 5 5150 0 3 6150 0 5 7170 0 3 8170 0 5 反复 吸水速度 重复 反复和重复 实验设计基本步骤 续 确保进行实验前应设计好数据记录表 以保证在设计好的表格内记录所有数据 在实验进行过程中应一直在场 因为你无法预料会发生什么样的情况 保留实验样本将会对你有所帮助 如果某一测量值出现问题 你可以重新测量该样本 数据为实验提供强有力的证据 说明了什么问题 是一清二楚的 因此需认真分析数据 进行科学运算 最终找出可以代表实验本质的结果 8 分析数据 A 图形图形图形图形 柱状图 散点图 立方体图 主要影响图 有关平均数和标准偏差 相互作用图 有关平均值和标准偏差 等高线图 响应表面设计 剩余曲线图B 置信区间 给出了可能的取值范围 因而有一定的价值 C ANOVA表 汇话窗口 查找显示显著因数的的低p值 实验设计基本步骤 续 10 达到试验目的 得出結论 达到实验目的 通过实验解决我们工作中存在的问题 使我们的业务能力得到提升 是我们又向 靠近了一步 实验的目的是更好地理解真实的世界 而不是理解实验数据 WilliamDiamondIBM RetiredStatistician 实验设计基本步骤 续 如何泡一杯好的咖啡 好的咖啡的方案是什么 案例 总的方案数取决于 有多少种因素 每种因素有多少水平总的方案数 因素1的水平数X因素2的水平数X因素3的水平数X 例如 因素水平方案数32 2 22X2X2 832 3 3 2X3X3 1825 55X5 2562 2 2 2 2 22X2X2X2X2X2 64 实验次数 对泡咖啡的案例 我们要讨论以下问题 1 我们定义的问题是什么 2 试验的目的是什么 3 输出变量是什么 输出变量怎样去测量 4 输入变量是什么 5 输入变量是怎样测量的 6 每个输入变量的水平是什么 7 总共有多少中组合 问题 1 分析阶段没有找出关键的X因子 2 没有考虑到噪音变量对输出Y的影响非常大 3 对影响因素的水平设置不妥当 范围过小或过大 4 对输入变量或输出变量的测量系统没进行确认 问题 实验失败的原因 1 分析阶段没有找出关键的X因子 2 没有考虑到噪音变量对输出Y的影响非常大 3 对影响因素的水平设置不妥当 范围过小或过大 4 对输入变量或输出变量的测量系统没进行确认 完全因素实验设计 完全因素实验的概要2因素2水平完全因素实验的设计 完全因素实验的概要 一般的kn因素配置法 knFactorialDesign 因素的个数为n 各因素的水平数为k的实验计划法 实验即不反复也实施kn个实验 完全因素实验 推断所有因素影响的效果 因素的主效果和所有因素的交互作用 后 提出完全的回归式 因素实验的例子 一般2水平和3水平较广泛使用 但3水平时 分析和实验的履行非常困难 所以一般使用2水平 22 因素的个数为2个 水平数为2个 2k 因素的个数为k个 水平数为2个 22完全因素实验的案例 连续数据 情况在某一化学的反应中药品的吸水速度作为一个项目小组成员改善的目标 对Analyze阶段中分析影响吸水速度的最大的要因催化剂和反应温度 对这两个因子取两个水平后按如下条件进行随机实验 实验条件A 催化剂 0 3 0 5B 反应温度 150 170 实验条件 22完全因素实验的案例 连续数据 定义 我们的药品吸水速度太慢 造成顾客不满意 销售量下降 确定目的 提高药品的吸水速度选择试验输出 响应 吸水速度选择试验输入变量 对Analyze阶段中分析影响吸水速度的最大的要因是催化剂含量和反应温度选择试验输入变量的水平由丰富经验的工程师进行确定 平均吸水速度 KPOV 案例 在某一化学的反应中药品的吸水速度作为一个项目小组成员改善的目标 选择因素水平 因素水平1水平2催化剂含量0 30 5反应温度150170 试验次数 方案 Treatment 2 2 4 依据催化剂含量在催化剂含量不同的条件下随机进行试验 我们如何在试验过程中收集数据 这是一个随机分块的例子 催化剂含量 0 3 反应温度 150 90 催化剂含量 0 5 反应温度 170 98 反应温度 150 102 反应温度 170 110 最终的试验结果 催化剂含量0 3吸水速度的平均值 催化剂含量0 5吸水速度的平均值 反应温度为150吸水速度平均值 反应温度为170吸水速度平均值 我们如何在Minitab中建立此结构 我们一起打开Minitab吧 设计实验 Stat DOE Factorial CreateFactorialDesign 设计实验 因子的个数 完全要因试验法 重复次数 设计实验 输入因素的名称催化剂含量 反应温度 输入各因素的水平 1代表低水平 1代表高水平 设计实验 输入因素的名称催化剂含量 反应温度 输入各因素的水平 1代表低水平 1代表高水平 设计实验 设计的内容保存在DataWindow 指定随机化 设计实验 输出的数据表 设计实验 因2因子 2水平完全要因实验反复了3次 共实施12次实验 选择使用的要因图表 主效果图 MainEffectsPlot 交互作用图 InteractionPlot 立方型图表 CubePlot 选择要因图表中使用的反应变量与因子 反应变量 输入吸水速度 要因 选择催化剂含量 反应温度 根据图表确认因素的影响 分析实验结果 表示各因素子的水平 反应温度为170时吸水速度的平均值 主效果图斜度越大 对吸水速度的影响越大 假设使吸水速度变大我们目标时 应设定为催化剂0 5 反应温度为170 但是 没有分析交互作用时 上面的结论有可能错误 分析实验结果 主效应图 交互作用图 InteractionPlot 反应温度为170 催化剂含量为0 5时吸水速度的平均值 以两个直线的平行度为基础 判断交互作用的大小 越平行交互作用越小 交差越深 交互作用越大 应与主效果图同时考虑 求最佳值 分析实验结果 交互作用图 立方型图表 CubePlot 温度为170 催化剂含量为0 5时吸水速度的值 两个因素 催化剂 反应温度和一个反应变量吸