【企业管理】6sigma绿带培训分析阶段m阶段绿带教材（最新)

1、6Sigma绿带培训-测量阶段目录01七种基本图形(简单介绍）02过程能力分析03测量系统分析04流程图05因果分析06失效模式及后果分析（FMEA）07M阶段回顾与路径七种基本图形 1、X/Y图2、柏拉图3、时间序列图4、控制图5、箱图6、点图7、直方图要理解数据，很重要的部分就是用图形展示数据。 1、X/Y图：表示两个因素之间的简单关系2柏拉图、原理就是2/8原则阐明20的原因产生80的问题3、时间序列图：观察特定时间内的数据变化趋势中值Q1Q3MinQ3+1.5(Q3-Q1)MaxQ3-1.5(Q3-Q1)异常值50数据4、箱图：用来分析种植和四分值关系基本图形X/Y图、柏拉图、时间序列

2、图、箱图5、控制图：探测和监控过程的变异基本图形控制图、控制图、直方图6、点分布图：用于小样本量（N Open worksheet PIPE.MTW 2 Graph Dotplot 1File Open worksheet CAMSHAFT.MTW2Stat Control Charts Variables Charts for Subgroups Xbar-R.7、直方图：可以分析不同数据值出现的频率,数据的中心值以及数据的分布形状。 过程能力分析过程能力是过程在受控状态时,客户要求与过程表现(产品质量或服务的质量变动程度)的比值,如果过程表现越能满足客户要求,则过程能力越充分,反之则不足.

3、四个过程这些过程的过程能力如何?LSLLSLUSLUSL过程能力如何?过程能力充分 过程能力很充分6 6 6 USLUSLUSLLSLLSLLSL过程能力非常充分过程能力如何?过程能力充分标准差 sigma水平 =0.08 3 =0.06 4 =0.04 6 6 USLUSLUSLLSLLSLLSL过程能力非常充分过程能力很充分0.48过程能力与客户要求对于某一客户的要求,标准差越小,sigma水平越高,发生不良的可能性越小,过程能力越充分.当标准差没有变化时,客户要求很严,这对不合格率和过程能力有什么影响呢?什么导致缺陷?额外的变异来源制造过程和测量系统原材料的偏差不合理的或过窄的规格不适当

4、的规格设计 不充分的过程能力 不稳定的原材料 过程能力分析不充分的过程能力LSLUSL不充分的测量能力不适当的规格设计原材料的偏差过程能力多少产品超出了规格？短期的/长期的？不同类别数据的过程能力分析 计量型 计数型客户的要求装配时间（Min）客户的要求110 115 120 125 130 135 140缺陷 （130Min）无缺陷 （Probability DistributionsNormal填入数据得出: x P( X = x )123. 5 0.0117470 x P( X Probability DistributionsNormal用标准正态分布P( X Quality Tool

5、sCapability AnalysisNormal计量型数据过程分析能力CPm:考虑偏离与期望的过程能力=T/6*2+(M-)2 把短期的Sigma水平转换成长期的Sigma水平 问题:需要加1.5还是减1.5? 提示:长期Sigms水平不会比短期大. 答案:减1.5Z long-term=Z short-term =2.26-1.5 Z long-term=0.761.5 漂移-从Zst到Zlt 被用作根据短期能力来测算长期能力,反之亦然被用作计算过程中的长期波动步骤9: 计算Zlt计量型数据过程分析能力步骤10:预测长期能力Ppk 用长期能力代替短期波动ZLT=ZST-1.5ZLT=2.

6、26-1.5=0.76ZLT=3*PpkPpk= ZLT/3=0.25Minitab认为长期的波动可通过组间的波动来预测计量型数据过程分析能力 短期过程能力指标 长期过程能力指标 6*short-termCp=USL - LSLPpk=min(Ppk(USL) , Ppk(LSL) 3*总体=USL - x能力计算公式汇总min( 3*总体LSL x-), 总体=USL - xmin( 总体LSL x-), PpkZ long 3*=USL - xmin( 3*LSL x-), =USL - xmin( LSL x-), CpkZ 组内组内组内short过程变异幅度设计变异幅度组内标准差的计算

7、总体方法1: 长期标准差方法2: 子组级差法 =R/d2总体的抽样数据标准差，不进行子组分组，计算出来的过程能力为PPK值其中，R是控制图子组极差的均值，而d2可以从休哈特系数表查得，它取决于子组的样本容量。用极差来估计标准差时，此种计算方法是“不精确”的，因为每一个子组只用了两个数据，且随着子组样本容量的增加而越不精确。组内方法3: 移动极差法 = MR/d2=MR/1.128组内其中，MR是两个连续样本的移动极差，而d2可根据子组样本为2的从休哈特系数。最新研究表明，这种方法对各种失控类型都有很好的预警效果。标准差的计算方法4: 子组标准差法 = S/C4其中，S是控制图子组标准差的均值，

8、而C4可根据子组的样本从休哈特系数表查出。与“子组极差法”比较，计算起来有些麻烦（手工），但精确性更好。组内方法5: 子组标准差法 = Sp/C4（d）组内标准差的计算Level of Factors (There are L Levels)因子的水平(假设共有L个水平)A1 A2 A3 A4 A5 A6 ALNo. of repeated trials . (Each level is repeated m times)实验的重复次数(假设每一水平重复m次)x11 x21 x31 x41 x51 x61 XL1x12 x22 x32 x42 x52 x62 xL2 x13 x23 x33 x

9、43 x53 x63 xL3 .x1m x2m x3m x4m x5m x6m xLmSum 总和T1 T2 T3 T4 T5 T6 TLTAverage平均数x1 x2 x3 x4 x5 x6 xLx其中：Sp = SSE/(-1）li =1）-m-1llid=（组内方法6: 标准普尔法 的计算如下:组内标准差的计算 a、当每组子样本容量ni相等时： =(s1 2+s22+s32+sn2) /n b、当每组子样本容量ni不相等时： =(f1*s1 2+f2*s22+f3*s32+fn*sn2)/（f1+f2+f3+fn） 其中fi=ni -1 ， ni=1，2，3Sn为每组子样本的组内标准差

10、。样本根据抽样时间进行分组；组内组内过程能力计算练习1 某工程师欲分析杀菌过程,分析方法是监控每批产品杀菌室温度,所有不合格产品会重新返工. 产品合格率显示过去9个月有11.5%批的产品不合格.PPM=缺陷比率 1000000=0.115 1000000=115000 Z-值: 假定所有缺陷发生在左或右的一端 P(z?)=1- 0.115,那么Z为多少? P(zQuality ToolsCapability AnalysisBinomial计算缺陷水平计算每单位缺陷（DPU）计算每百万机会缺陷（DPMO）Measurement Systems Analysis测量系统分析计数型MSA计量型MS

11、A您的数据怎么样？ 六个西格玛方法建立在这样一种思想上：基于数据的决策。用于决策过程的数据必须是可靠的。基于不可靠数据的决策与无数据支持的决策没有什么差别。测量是任何六个西格玛项目的基础您的测量系统是否好得足以让您放心收集数据？Gage R&R 分析给您答案。测量系统的意义-与进行测量有关的任何东西：人、测量工具、材料、方法和环境。 观察测量数据输入 输出 输入 输出- “测量系统”部件“测量系统”概念 将“测量系统”看作是会给测量数据带来额外误差的子过程，其目的就是使用误差尽可能小的测量过程。S 标准W 工件(如,零件)I 仪器P 人/程序E 环境测量方法 测量过程 测量环境被测量对象输入测

12、量结果输出测量仪器测量人员过程变量过程变量过程变量过程变量 可用函数关系表示测量过程输入与输出间的关系：y=f(X1,X2.Xn) Y:测量结果 X：输入测量对象,测量设备,人员,环境等“测量系统”概念任何观测数据的误差，都是部件的实际误差和测量系统误差的总和。测量系统引起的误差观察值总误差部件差异引起的误差2总值 = 2产品 + 2测量测量系统误差的来源总误差被测量对象误差测量系统误差测量仪器误差测量人员误差准确性线性稳定性重复性测量人员误差测量人员和被测量对象交互误差散布源总过程变差过程变差测量系统变差LSLUSL测量系统分析的目的：确认总误差，测量系统中的测量人员误差和测量仪器的大小，并

13、对测量系统的适用性作出判断。2总值 = 2产品 + 2测量测量系统的作用 测量系统分析（Gage R&R 分析）是用来分析测量系统的方法，目的是确定测量某种东西时出现的波动(误差)的大小和类型。 测量系统分析（Gage R&R 分析）将提供以下与您的数据有关的信息：测量误差是否很小，相对产品规范或过程误差来说是否可以接受。如果测量误差不可接受，从何处着手来改进测量系统使您能够对数据的“质量”充满信心测量仪器是否具有足够的分辨率测量系统分析方法根据测量对象的性质，测量系统分析有两种形式：1.Attributes计数值/定性值（离散数据） 数据不能以连续的标尺描述 通过/不通过，好/坏采用计数型测

14、量系统分析2.Variables计量值/定量值（连续数据） 数据可以用连续的标尺来描述采用计量型测量系统分析注意：1、一看到数据，就要确认测量数据类型2、计数值和计量值必须用不同的方法处理方差分析法 可以识别部品、人员、测量仪器的误差可以识别人员和部品交互作用影响2. 平均值和极差分析法：可以识别部品、人员、测量仪器的误差不可以识别人员和部品交互作用影响3. 部品内偏差分析方法可以用于特殊形状部品(如圆形)的测量系统分析可以识别测量人员、测量仪器、被测部品的误差此法计算繁琐4. 简略法可以识别测量系统总误差无法区分测量人员误差和测量仪器误差5. 即时法可以确定自动测量系统的重复性误差不提供人员

15、影响数据测量系统分析方法 确认测量数据类型 确定误差来源 选择样本 收集数据 分析数据测量系统分析步骤1、确认测量数据类别 根据数据性质，可 其分为： 计数型数据 计量型数据2、确定误差来源对于自动测定系统，误差来源为：部品本身误差和测量仪器误差。对于普通测定系统，误差来源为：测量 人员、测量仪器和部品。对于目视检查，误差来源为：检查人员和部品。3、选择样本 计量型数据的样本选择 在选择计量型样本时，需使所选样本代表整个过程范围。 计数型数据的样本选择 在选择计数型样本时，需同时选择部分规格内和规格外的样本，并 选择部分接近界限的样本4、收集数据收集数据即对选定的样本进行测量的选择 在测量前确

16、认以下事项： 确认测量仪器经过校准，以保证其准确性和线性在规定范围。确保使用足够的分辨率的仪器进行测量。如被测量对象的规格 范围为0.01mm,则需选用分辨率为0.001mm的测量仪器进行测量 测量时注意事项： 每个测量人员以附机顺序测量各样本，以保证在测量时不相互参照他人或自己以前的测量结果。记录所有原始测量数据5、对测量数据进行分析 完成测量后，最后一步是对测量数据进行分析处理，后续将对不同 的测量系统分析方法作以下介绍。测量系统分析步骤测量系统的波动测量系统的波动主要是由于量具和检验员的变化引起的。为了考察量具和检验员的波动程度，常常要选用一些零件或产品让检验员使用量具去测量。因此零件同

17、本身的变异对测量结果也有影响，帮还要考察零件间波动；如果测量系统的波动来源主要是零件间的变异，则测量系统状况良好。反之，测量系统的波动主要是由于量具和检验员的变异引起的，则测量系统状况不良；Gauge R&R主要分析各种波动在测量系统总波动中的百分比，从而判别测量系统的状况。一、准确度和精密度 假定材料的硬度的“真值”是5.0 测量系统分析基本术语caabda、精密度高、准确性低b、精密度高、准确性高c、精密度低、准确性高d、精密度低、准确性差 方法1得到的读数为：3.8，4.4，4.2，4.0 方法2得到的读数为：6.5，4.0，3.2，6.3 哪种方法更准确？ 哪种方法更精密？ 你倾向哪种

18、方法？为什么？ 系统可测量的小数部分的位数，测量的增量至少要达到产品或过程规格宽度的十分之一二、分辨率（Resolution）应该使用哪一把尺测量具有上述分布的过程？ 测量系统分析基本术语差的分辨率好的分辨率三、线性度（Linearity）测量仪器准确度或精密度在仪器量程内的变异。四、相关性（Correlation）对两变量之间的线性关系的测量 测量系统分析基本术语测量值被测对象真值线性好线性差五、重复性（Repeatability）由同一个测量系统，多次重复测量同一零件的同一特性时，所获得的测量值的变异称为量具的重复性，或称为测量系统的重复性，简称为重复性；一个好的测量系统应具有很好的重复性

19、，也就是它的重复测量值的变异是很小的；重复性第一次测量第二次测量 测量系统分析基本术语重复性：测量装置的固有变异对同样的变量在相似条件重复测量时的变异 同一检验员、同一设置、同一量具、相同的环境条件、短期用重复测量的分布的平均标准差来估计五、重复性（Repeatability） 测量系统分析基本术语 真值平均值好的重复性平均值差的重复性2总 = 2产品 + 2重复性+ 2再现性由不同测量系统测量同一零件的同一特性所得重复测量的均值的变异，称为量具的再现性，或称为测量系统的再现性，简称再现性。六、再现性再现性测量系统B测量系统B 测量系统分析基本术语2总 = 2产品 + 2重复性+ 2再现性不同

20、条件下同一测量时的变异 不同的操作人员、不同的设置、不同的量具、不同的环境条件、长期测量变异用不同测量条件下的测量平均值的标准差来估计六、再现性 测量系统分析基本术语真值好的再现性作业者 1差的再现性作业者 2作业者 3作业者 1作业者 2作业者 3七、稳定性（Stability） 测量系统分析基本术语稳定性：随着时间而产生变异的程度 测量的分布保持不变，均值和标准差皆可预测 无漂移、突变、周期性循环等 用趋势图评价 通过定期校准和重复性与再现性分析加以控制精密度-公差比例表示测量误差所占公差的百分比5.15 meas代表99%的测量最佳状况：10% 勉强可接受：30%包含重复性和再现性公差=

21、规格上限规格下限八、 P/T比例一般用百分比表示 应用P/T比例是对测量系统精密度最常用的估计它评估测量系统针对相关产品规格的测量效果适当的P/T比例极大依赖于过程能力5.15 标准误差包含了正态分布的99%。5.15 s+2.575-2.57599% 测量系统分析基本术语%P/TV表示由于测量系统的误差占所有变异的百分比%P/TV：最佳状况：10% 可接受：30%九、 %P/TV 一般以百分比表示P/TV%P/TV是6Sigma分析的最好测量估计测量系统对整体过程变异的表现%P/TV是实施过程改善分析的最好估计。所挑选的样本必须涵盖整个过程范围。应用 测量系统分析基本术语十、 明显分类数 差

22、别类数目决策 / 值 2对制定过程控制决策没有价值2 3只用于二元决策 (“Go/No Go”) 5足够的分辨率。对于制定过程控制决策来说，可以接受明显分类数（差别类数目）：指的是测量系统可以识别出的过程数据中的非重叠组的数目。 测量系统分析基本术语 Gage R R评价标准(计量型)% R R数值判断% R R10%测量系统可接受10%10可以接受的水准1030%1030%59不接受30%30%15样本选择选择1：如果过程变异未知，样本应包含正常过程/产品变异的全部范围（以获得TV）选择2：如果过程变异已知，样本应在规格范围内平均分布测量目的：确定成品检验测量系统的 重复性、再现性是否符合要

23、求数据类型：离散型(0表示合格,1表示 不合格)测量对象：库存电脑板KD23B-BA-Z样本数：40测量工具：目测(结合工装操作)测量者：成品检验员3人测量方法： 1.对已选定的已知合格/不合格部品； 2.3名检验员随机作2次检验并判定； 3.记录其结果判定基准:按规格书上要求数据收集：王久华成品检验测量系统分析例子： Y的测量系统分析结果表明：1.该测量系统重复性为85%， 2.该测量系统再现性为80%。 根据测量系统信赖性判定标准：80%结论：该测量系统可信赖。成品检验测量系统分析Attribute Agreement Analysis for 检测结果 Within Appraisers

24、 Appraiser #?Inspected #?Matched Percent 95 % CI1 40 39 97.50 (86.84, 99.94)2 40 34 85.00 (70.16, 94.29)3 40 39 97.50 (86.84, 99.94)# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.Each Appraiser vs Standard Appraiser #?Inspected #?Matched Percent 95 % CI1 40 36 90.00 (76.34, 97.21)2 40 32

25、 80.00 (64.35, 90.95)3 40 36 90.00 (76.34, 97.21)# Matched: Appraisers assessment across trials agrees with the known standard.Between Appraisers #?Inspected #?Matched Percent 95 % CI 40 34 85.00 (70.16, 94.29)# Matched: All appraisers assessments agree with each other.All Appraisers vs Standard #?I

26、nspected #?Matched Percent 95 % CI 40 32 80.00 (64.35, 90.95)# Matched: All appraisers assessments agree with the known standard.例子： Y的测量系统分析 计量型测量系统连续数据 Gage R&R连续数据 Gage R&R实例让我们用 Minitab 来分析一些数据 我们将使用 Minitab 的测量仪器 R&R 研究功能 连续数据 Gage R&R实例Minitab 输出Minitab 产生解析的和图表的分析信息 解析结果ANOVA 表格 散布构成 百分比占有率表

27、图表结果X-Bar / R 图散布构成 操作者*部品交互作用图 操作者别和部品别图 让我们先看解析结果，然后再看图表结果 连续数据 Gage R&R实例Source %占有率 %研究散布 %公差 总测量仪器 10.67 32.66 68.61 重复性 3.10 17.62 37.02 再现性 7.56 27.50 57.77 操作者 2.19 14.81 31.11 操作者*样本 5.37 23.17 48.68 部品-部品 89.33 94.52 198.56 总散布 100.00 100.00 210.08 明显的分类数 = 4测量仪器 R&R 报表% P/TV (与总误差比) 必须小于3

28、0%P/T ( 与公差比） 必须小于30明显的分类数，必须大于5图表输出形状尽量重合,大于50%红线以外形状尽量重合,点大部红线以内,分级大于5越平越好右标相对越高越好.越窄越好.越重合越好. 图表解读Xbar / R 图极差（ Range ）图可以帮助确定不合适的分辨率 我们要求在控制限内有最少 5 个可能的数值 我们想看到在 X bar图中散布在控制限的外面 这显示的是部品 - 部品的散布 如果没有超限点, 你很可能没能获得生产中覆盖正常范围的样本 图表解读 X-bar Chart by 测量者测量者对同一部品进行重复测量时测量值的平均如果每个操作者的平均值不同，再现性是可疑的 我们要求更

29、多的平均值落在控制限外部，但所有的操作者是一致的 这预示着更多的部品-部品散布，正是我们所要求的 我们想看到图上多数点落在控制限外部 X-bar有多点超出规格，则说明偏差来自部品本身，否则来自测量系统。 图表解读 R chart by 测量者测量者对同一部品进行测量时最大值与最小值差异R值可疑的不适当的分辨率，如果： R-图在控制限内有少于5个的明显水平 5 或更多的R水平，但多于1/4的值为0 如果R-图显示非受控情况，重复性可疑 如果一个操作者的范围非受控，而其他操作者受控，那么方法可疑 如果所有的操作者的范围都非受控，那么系统对操作者方法敏感 样本别测量者的测量值对每个操作者按照部品别画

30、一条线显著的交互作用由两个操作者之间的交叉线来显示 我们期望对所有的操作者，所有的部品都是平行线 如果存在操作者 - 部品交互作用，我们需要了解并加以解决 图表解读测量者-部品交互作用图 以前讨论的数据图表表示 （测量仪器，人员，部品）我们要求测量仪器 R&R 部分越小越好，以使部品 - 部品部分尽可能的大 散布的构成精密度重复性再现性P/TV值P/T值如果我的数据来自破坏性检验怎么办？ 有些检验 (扭矩、抗屈强度、张力、模数、延伸率、硬度、电流强度等) 是破坏性的检验。样本不能由一个以上的操作员来测量。样本的选择应该使“部件”自身的误差降至最低限度。每个操作员不只是测量同一个样本。每个操作员

31、测量同一样本的一部分。这样，样本必须尽可能是同一类别的。按照常规收集数据。ANOVA 用来分析来自破坏性检验GR&R 分析 的数据。样本内是相同的样本之间存在差别Sample 3Sample 2Sample 1计数型MSA练习计量型MSA练习MSA练习实验目的 判断测量系统的信赖性实验内容 10个纸杯，装满不同高度的水。（水深差异越大越好）试用直尺测。 设公差为8mm，分为小分队，每队选2名为测量者。各队实验并发表结果。实验目的 判断测量系统的信赖性实验内容 30朵纸花，1朵标准纸花；产品的分布分别为10朵合格，10朵不合格，10朵处理临界； 现请每队选3名测试者，每个判断两次，各队实验并发表

32、结果。 路标中的 “漏斗”的向下位置逐渐将Xs 从多数的微不足道项向少数的重要项转变.路标Y = f (x1, x2, x3, x4, . . . xn)全过程中“Y”的执行成效Y的变量情况再现性y (人员 / 方法我们从 “Y”开始:流程图降低测量错误 ,“真实”能力评价 !接受能力评价FMEA 降低了“过程差错”的变量及效果.原因及效果矩阵FMEA测量变量实际变量重复性ty (装备)复合变量这种复合型变量研究将X与Y之间的关系联系了起来.x1, x7, x18, x22, x31, x44, x57这种复合型变量识别变量并将DOE过程的X项减少Y = f (x7, x22, x57)DOE

33、识别过程的重要X项,及与Y项之间的关系.对准位置对X项进行控制.流 程 图Process Mapping学习目的：流程图概念与术语识别过程的开始和结束点。3. 建立怎样完成工作的可视化流程图。4. 识别过程输入和过程输出。5.识别浪费和非增值工序。流程图是什么？开始工序1工序2B工序1工序2C工序2A合格？结束返工YesNo现金订购流程 分支机构关闭 交 易 第二天的 现金要求 现金过剩现金准备 交 易 现金打包现金交付到地区分支机构 流程图是一种通过显示构成过程的步骤、事件和操作 (按时间顺序) ，以简单、直观的方式定义过程的工具。 在DMAIC改进项目中，流程图用于加深对过程的理解、设立项

34、目的界限、及确定需要改进的领域。流程开始术语 流程图 实际过程的一种图形表示。一详细流程图包括了许多 对过程改进有益的信息，如RTY、COPO、周期时间 和DPU。增值步骤 一个为了满足顾客需求而对产品有增值的步骤。客户 由项目的范围所定义。客户可能是最终使用者、另一 内部的组织或下一过程步骤。 输出 产品中被客户所定义成关键因素的任何东西或特性。 输入 对输出有影响的变量。控制变量 那些容易改变并能衡量其对输出（Y）的影响的变量 或输入。 噪音变量 那些难以控制的变量或输入文件化的过程 过程的由受控文件来定义（过程规格、工作指导书、 培训书册等）实际过程与隐蔽工厂 过程本身存在工厂内，包括：

35、返工、设备选择的编号、 非文件规定的检验、“经验”等。 理想过程 你所期望的过程是：简单、高效、没有缺陷和任何不 增值的环节。术语 流程图符号与步骤 符 号 含 义过程开始或结束活动或工序判定或检验点连接点流程图方向1. 设立目标，选择图的类型。2. 确认过程的界限、客户、供应商、输入和输出。3. 收集有关过程的信息。4. 制作流程图。5. 确认流程图。流程图符号流程图步骤 过程的版本（至少有三种）你认为它是它实际是你想要的是应该过程实际过程理想过程为什么需要流程图详细的流程图有助于确认：过程的输入和输出； 测量系统； 需要进行能力研究的过程； 可去除的非增值工序； 返工和修理显而易见； 数据

36、采集点和数据采集系统的差异；“隐蔽工厂”项目范围的样本；作为后续活动渠道；为因果矩阵、失效模式及效果分析和控制计划提供输入。过程指定同时又可提供： 发挥项目团队力量（头脑风暴） 通过实现验证、访谈和评审现有流程图和标准 越早运用流程图越好 流程图 阐明小组应关注的区域 防止小组活动超出课题范围 开始和结束必为可测量 如果可能让相关的作业人员随时看到流程图和放大副本 欢迎提出修改、建议和措施做流程图注意点服务业流程图服务业流程比制造业流程更隐蔽；服务业流程流程图把“隐蔽”工序转化为“可视”的 工序；流程图对服务业流程特别有用，因为：流程图步骤1.确定过程开始和结束点；2.头脑风暴法列出工序清单；

37、3.实地验证和访谈；4.注释贴上列出关键工序；5.讨论、回顾和修改；6.再次实地验证和访谈；7.注释贴上添加检查、返 工、修理和报废步骤；8.“现状”流程图获得一致意见流程图工具：页纸和标记；注释贴；软件应用程序。保持简单化！在此阶段“现状”流程图应是“高层简略图”，但应 包括所有为改善活动提供资料的基本步骤；理想地，显示5到10个步骤；以后增加更详细解释。步骤1：开始和结束点回顾问题陈述；描述过程引起的问题；讨论可测量的开始和结束点；达成共识并记录。 例：“客户为图纸修改要等太长时间” 过程：图纸修订过程。问：1）开始点可能是什么？2）结束点可能是什么？1）开始：客户要求填 写图纸修改申请表

38、2）结束：CAD文件交 付给客户。步骤2：头脑风暴 写下并展示开始点和结 束点； 小组头脑风暴讨论与开 始点和结束点之间的过 程步骤。开始： 客户要求填写图纸修改申请表。问：开始点和结束点之间可能的工序是什么？结束：CAD文件交付给客户。过程步骤 开始： 客户要求填写图纸修改申请表。下一步： 画出改变的图纸； 评估改变效果； 决定需要修改哪些图纸； 修改相关图纸 结束： CAD文件交付给客户。步骤3：首次实地验证和访谈 小组实地验证现有过程；观察怎样完成工作；同大家沟通（访谈）；做笔记；着眼于过程步骤。步骤4：注释贴 将过程步骤写在注释贴上；在墙上陈列注释贴；现在挂上所有的注释贴修改图纸确定规

39、格小组会议定位CAD、文件评估效果印制副本制定文件包制作草图呈交客户步骤5：讨论、回顾、修改 讨论、回顾和修改注释贴的流程图；对过程步骤取得一致意见；对修改步骤取得一致意见；仅保留重要过程步骤对重要的过程步骤：为改善提供足够信息；有可测量的输出；可能产生的缺陷（CTQ、CTC、CTD）；有明确的开始和结束。步骤5：讨论、回顾、修改 右边显示的流程图 哪些步骤可能是重 要的？修改图纸确定规格小组会议定位CAD、文件评估效果印制副本制定文件包制作草图呈交客户步骤6：第2次实地验证和访谈再次验证过程；查找遗漏的步骤；查找检查、返工、修理和报废；做笔记。步骤7：增加改变项增加注释贴；增加检查；增加返工

40、和修理；增加报废；陈列所有的注释贴。修改图纸通知销售评估效果制定文件包制作草图呈交客户客户要求修改图纸确认客户收到CAD文件效果确认NoYesYesNo步骤8：“现状”流程图修改图纸通知销售评估效果制定文件包制作草图呈交客户客户要求修改图纸确认客户收到CAD文件效果确认NoYesYesNo小组对“现状”过 程图达成共识；流程图必须包括所 有重要步骤；为便于快速理解的 不要太详细。步骤8：“现状”流程图何时收集数据绘制流程图期间， 识别数据收集点， 但不要收集数据；“现状”图建立 以后，策划少数 重要输出的数据 收集。 绘制规程图期间收集 数据往往导致收集的 错误数据。数据收集必须有计划 和聚焦

41、客户关键的高 优先权项目。注意（见“策划收集数据”部分）流程图分析识别：过程产物；过程输出；“增值”和“非增值”步骤；关键过程的输入 & 输出；中间测量（也就是关键的工序Xs)明确每一步的浪费类型。流程图分析修改图纸通知销售评估效果制定文件包制作草图呈交客户客户要求修改图纸确认客户收到CAD文件效果确认NoYesYesNoNVANVANVA目标：每一步骤必须增加价值。通过删除不增值步骤简化过程=减少工作劳力，缩短周期，和减少缺陷发生和返工机会。学习如何识别浪费1.纠正的浪费（返工）；2.等待的浪费；3.库存浪费；4.超额生产的浪费；5.搬运的浪费；6.动作的浪费；7.过度加工的浪费。列出典型的

42、浪费纠正（返工） 等待； 库存； 超额生产过剩； 搬运； 动作； 过度加工。 修改图纸通知销售评估效果制定文件包制作草图呈交客户客户要求修改图纸确认客户收到CAD文件效果确认NoYesYesNoNVANVANVA“现状”流程图它是过程的基线条件；它是你改善的开始；它是六西格玛突破的机会。“应该”流程图在改善阶段，一旦解决方案已经确定。 建立新的流程图新的流程图显示改善的工作流程是。 更精简的步骤； 更少非增值活动。新的流程图显示“Should Be”过程，一旦所有解决方案执行，那是“Will Be”.NOTE“理想”流程图最终目标是完全没有非增值工序流程图 ExampleMeasureGUAN

43、GDONG MEIZHI COMPRESSOR LIMITED部品投入主轴承预紧Amax测量气缸调芯间隙检查轴承调芯INPUTOUTPUT1、防碰胶2、工作面清洁度1、气缸U面打痕2、异物入1、防碰胶2、基准面清洁度3、手套1、曲轴外径打痕2、异物1、测定子2、防碰胶3、放零件手法4、手套1、气缸U面打痕2、气缸内径刮伤3、气缸棱线打痕4、异物入手套异物进入气缸1、泵体放置手法2、五轴拧紧方式壳体热套泵体安装下壳体安装转子热套输送盘胶粒脱异物入铜头脏INPUTOUTPUT1、泵体调芯NG2、间隙变化/扭矩扭矩全检中间检查上壳体安装成品异物入修理台5S异物入练习1-流程图1.参照“Workboo

44、k” ；2.分成小组；3.选一个项目,进行充分讨论；4.绘制流程图。Cause and Effect Analysis因果分析学习目的1. 原因和结果之间的关系2. 什么是根本原因控制的跨度和可影响的范围4. 头脑风暴方法 （Brainstorming Techniques）5. 因果分析的两种工具： 鱼骨图（Fishbone Diagrams） 因果矩阵（Cause and Effect Matrix）如何有效地实施过程改善关键过程输出变量Key Process Output VariablesPROCESS确定输入和输出特性，好让：关键过程输入变量Key Process INPUT Var

45、iablesKPIVKPIVKPIVKPOVKPOV你的努力和资源给一个更好的焦点解决那些可令现有过程绩效作改善的过程问题缺陷的定义6 SIGMA 方法是以系统的突破性解决方案减少影响客户满意的不符合项由于6 SIGMA 主要目标是解决不合格项，因此每个改善项目必须明确定义可以减少的不符合项缺陷：活动不符合标准的要求错误：特性不能符合标准的要求故障：特性不能达到标准的要求不符合项有三种分类两种最常用的因果分析工具鱼骨图：用于思考和以图像展示一个主要结果及其成因的关系因果矩阵： 显示输入（X）与输出（Y）之间直接关系的表格图什么是因果图?又称石川图或鱼骨图用于识别、展示、检查任何事情的可能原因的

46、非常有用的图形工具使团队注意力放在问题的关键领域上 它展示整个团队的集体智慧它使大家对问题的原因看法一致它提供对解决方案的依据它使团队注意力放在问题原因（Xs）而非症候上“鱼骨”因果图（ Fishbone Diagram ） 可能原因的主分类画在箭头的分支处。每一个分支的所有可能原因则加在分支上 问题点根本原因子原因Causes原因Effect结果C=Control Factor 受控因素 NNoise Factor 噪声因素Manpower人员Environment环境Materials材料Machinery机器Methods方法Measurement测量NCNCNCNCNC“鱼骨”因果图（

47、 Fishbone Diagram ）优点协助组织和将原因分开提供一个框架作头脑风暴术全员参与可能非常复杂消耗时间 原因不会以任何次序排列缺点因果分析基于我们可以识别不希望出现的情况 ，并一直追踪到根本的原因。我们到底是否真的找到了根本原因？结果的原因是另一个原因的结果，如此类推，我们怎么知道何时结束？根本原因是因果链最底部的原因，这是我们有能力解决的原因。根本原因是我们能够改变或破解的最底层原因在我们的能力范围内可单方面控制、影响或改变的原因一旦定义了问题，就连续问“为什么”，直到挖掘到根本原因挖掘根本原因如果问题有多个潜在的原因，必须对每个原因进行分析确定哪些原因在控制范围内或影响范围内5

48、W例：People 人员Policies 方针Procedures 程序Place 地点Measurement 测量Environment 环境Man 人Machine 机Materials 物Methods 法Measurement 测Environment 环境生产过程中的因子类型5M1E管理过程中的因子类型4P&M&E “鱼骨”因果图因子类型鱼骨图 Example班组长影响生产物料人环境方法本位主义严重沟通不畅协调不力知识（产品）不足执行力不强接受能力员工工艺师安排不合理对员工无监督跟踪不到位无鼓舞士气时间安排不合理处理突发事件的能力差目标、计划不明确信息不足对工艺标准不了解、不明确忙于

49、追物料信息传达慢缺少培训态度区长无足够时间了解生产状况鱼骨图 Example因果矩阵（Cause & Effects Matrix ）使用流程图作为主要的输入，以数字化的等级将与客户的X和Y作出联系和排序根据对客户的重要性给Y打分根据与输出的关系给X打分结果：将X放于柏拉图上，可用作关键过程输入变量（KPIV）评估的起始点对X,Y进行排序，给每对变量（X,Y）赋重要度团队建立Yf(X)的第一次尝试方法在表格上部列出输出变量Y。这些输出是团队/客户认定是重要的。可能是在流程图中确定的Y的子集用任意标度排列出每个输出（可能是110）。最重要的输出得分最高。确定影响Y的所有潜在的输入或原因（X），列

50、出在矩阵的左边在矩阵的边界内用数字（关联度）列出每个X对每个Y的影响用每列的总计分析和排列在初步实施FMEA时的关注点1、列出主要输出值（依据顾客要求）2、据对顾客的重要性来确定各输出的重要性权数3、列出所有流程步骤及相应输入、流程指标4、确定输入与输出间的关系系数：关系系数通常采用0、1、3、9 0无相关；1输入对输出只有轻微影响 3输入对输出有一定影响；9输入对输出有直接显著的影响5、将关系系数与权重乘积相加，并排出优先顺序C&E矩阵填写步骤概要例1：咖啡厅C & E矩阵一个黑带欲改善一间咖啡厅的客户满意度项目小组制定了流程图，并准备填写因果矩阵以识别对客户满意度有重大影响的过程输入我们的

51、焦点将集中在对客户满意度有重大影响的过程步骤在此案例中我们只讨论3个关键输出，但我们也可以探讨客户满意度的其他方面我们可以考虑服务速度、友善程度、准确程度等咖啡厅流程图Clean CarafeFill Carafew/ WaterTurn MakeronSay Thank YouCompleteTransactionOfferCream& SugarPour CoffeeInto CupReceiveCoffee OrderPour water intoMakerPlace Filter inMakerPut Coffee inFilterSelect TemperatureSetting I

52、nputsHot waterSoapScrubberClean carafeCold WaterMeasuring MarkFull CarafeFilterMaker w/FilterFresh CoffeeDosing ScoopCleaned CarafeDirty WaterWet ScrubberMaker w/Filter& CoffeeBrewing CoffeeFull CarafeFilled MakerEmpty CarafeMaker w/FilterMaker w/Filter& CoffeeOperating MakerHeatBrewed CoffeeHot Cof

53、feeCustomerOrderSize SpecificationComplete OrderHot CoffeeCupFiled CupCustomerCreamSugarAmount DesiredComplete OrderMoneyCoffee DeliveryComplete OrderFiled CupCustomer ReplyAmount SpecifiedComplete OrderMake changeTemperatureTasteStrengthSmileHappy CustomerOutputsInputsOutputs例子：咖啡厅过程输出重要度评分，高分数代表该输

54、出对客户更加重要过程步骤过程步骤相关性评分，高分数代表相关性较高过程步骤总评分咖啡厅案例结论如图显示：有4个过程步骤的输入对过程输出影响最大 注水入咖啡瓶 将咖啡放入过滤袋 送上糖和奶选择温度设定 我们将进一步用以上4个过程步骤的输入填写另一个因果矩阵。 得分高的过程输入将用失效模式与效果分析（FMEA）作进一步评估。1、列出主要输出值（依据顾客要求）2、据对顾客的重要性来确定各输出的重要性权数3、列出所有流程步骤及相应输入、流程指标4、确定输入与输出间的关系系数：关系系数通常采用0、1、3、9 0无相关；1输入对输出只有轻微影响 3输入对输出有一定影响；9输入对输出有直接显著的影响5、将关系

55、系数与权重乘积相加，并排出优先顺序例2：钢材轧制过程C&E矩阵结论 我们从32个输入因子中进行降序排列,按2/8法则从中筛选出了14个影响顾客不良的输入因子,下一步将对该14个重要的输入因子再进行FMEA,进一步找出最关键的输入因子.Rating of Importance (1 - 10)10106Key Requirements任务书编制不良工业设计不良任务书签发不良TotalNO.Process StepProcess Inputsrating: 0 , 1 , 3 , 96编制新产品策划书功能规格书9901801收集开发需求任务书内容93012021工业设计工业设计电子档3901202

56、2工业设计工业设计工程师39012013任务书审核任务书审核者33911418与项目经理沟通项目经理沟通意见91010020工业设计设计限制1901005收集开发需求目标成本9009011任务书批准任务书批准者1197423工业设计工业设计评审记录3306015提交任务书审核任务完成及时率0095432任务书分发分发人员009547编制新产品策划书策划工程师3114616编制新产品任务书申请的产品型号3114617与项目经理沟通项目经理3104024工业设计工业设计评审者1304027工业设计工业设计数据存贮方式130409任务书会签任务书会签者113388编制新产品策划书成本核算300302

57、5工业设计工业设计评审会效率0303026工业设计工业设计评审检查表0303012提交任务书审核任务书签审流程00318Measure例子：开发任务书不良 因果矩阵图为流程图的后续作业，其主要用途： 1、以流程图为主要依据，使输入与输出（顾客要求）相关联 2、依据输出对顾客的重要性来评价（打分）输出 3、依据输入对输出的影响程度来评价（打分）输入 4、定性找出关键Yi、Xi （有一定量的评价）因果矩阵图实施步骤： 1、从流程图确认输出（关联顾客需求）； 2、依据顾客对输出的重视程度确定权重（1至10等级，权重大对应重视程度高）； 3、从流程图确定流程步骤及其输入； 4、评估输入与输出间的相关系

58、数（取值0至10，分值高对应相关系数强）； 5、将输入与输出间的相关系数与相应输出权重之乘积相加。C&E矩阵小结FMEA（失效模式及后果分析）Failure Mode and Effect Analysis学习目的： 掌握FMEA的概念和运用时机发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施。所有可能出错的地方都将会出错！FMEA：什么是 FMEA ？默菲定律：FMEA 是先期质量策划中评价潜在失效模式及其起因的一种工具依照其发生在失效的风险优先排列，并采取行动排除或降低其发生的方法为未来使用和持续改进提供文件化的预防经验/方法FMEA自身并不是问题的解决者，

59、 它通常与其它问题解决的工具联合使用，“FMEA提出问题解决的时机并不是解决问题” 将问题扼杀在摇篮之中。 失效在規定条件下, (环境、操作、时间)不能完成既定功能。在規定条件下, 产品参数值不能维持在規定的上下限之间产品在工作范围內, 导致零组件的破裂、断裂、卡死、損坏現象失效的定义FMEA 的起源FMECA（Failure Mode Effects and Criticality Analysis）1950s 起源于宇航和美国军方对关注的问题加以分类和排列将评定结果作为预防的目标坚持安全的观点FMEA (Failure Mode Effects Analysis)1960s-70s第一次被

60、注意和使用在工程可靠性多个小组准备对产品/过程潜在失效模式和产品性能影响的文件化体系评定产品或过程潜在失效模式的文件，采取相应措施来消除或降低潜在失效的影响系统SFMEA设计DFMEA过程PFMEA部件子系统主系统注意：将系统的失效模式降为最小部件子系统主系统注意：将设计的失效模式降为最小作用：是用来在早期构思设计阶段分析系统与子系统人机料法环测机器工具工作站生产线操作者培训过程测量注意：将全过程的失效模式降为最小典型的FMEAs作用：是用来在生产发布前分析研究产品作用：是用来分析制造、装配和管理过程概念初始设计设计完成样件制造设计/过程确认生产开始DFMEAPFMEADFMEA 开始早于过程