六西格玛绿带培训笔记第一周.docx
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六西格玛绿带培训笔记第一周.docx
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六西格玛绿带培训笔记第一周
绿带培训笔记(第一周)
参考书:
六西格玛管理
六西格玛统计指南---MINITAB使用指导
1.组名:
成长
组长:
倪军
书记:
彭洪亮
2.组名:
北京遇上南京
组长:
栾峰
书记:
李雯
什么是六西格玛?
与质量标准的差异,提高质量
什么是精益?
减少浪费
两者的差异?
解决问题的方式不同,工具不同。
Q质量QUALITY---六西格玛
C成本COST---六西格玛&精益
D交付期DILIVERY---精益(LEAN)
DMIC来源于六西格玛
企业运营管理
DORIGHTTHING/DOTHINGSRIGHT
当前组织----组织的远景和经营目标
领导力,执行力
市场流程
研发流程
采购流程
生产流程
交付流程
销售流程
服务流程
ISO
项目管理
合理化建议
客户关系管理
ERP
精益六西格玛管理是一种卓越运营管理模式,是建立并维护一个坚实而长久的桥梁。
质量管理发展简史
1.质量检验阶段:
19世纪末---20世纪30年代末“事后把关”
(1)泰勒:
美国人,20世纪初科学管理之父---流程的概念,流水线
(2)休哈特:
美国人,贝尔实验室过程控制组,1920’---SPC
(3)道奇,罗米格:
美国人,贝尔实验室产品控制组,抽样
(4)费希尔(Fisher):
英国人,统计学家ANOVA(方差分析),DOE(实验设计)
2.统计质量控制阶段(SQC):
20世纪40年代~50年代末“工序控制”
理论由休哈特提出
戴明,朱兰:
完善SQC
3.全面质量管理阶段(TQC---TQM):
20世纪60年代~80年代末
“系统工程”:
质量问题是有机整体,全员全流程全企业参与
(1)费根堡姆:
美国人,GE公司,56年提出TQC
(2)戴明:
美国人,日本国家质量大奖(51年)
(3)朱兰:
美国人
(4)石川馨:
TQC---TQM
(5)田口玄一:
田口实验
4.六西格玛质量管理:
20世纪80年代末~今
六西格玛
一、六西格玛起源(书2-6)
1987年,摩托罗拉MAIC,88年美国质量大奖:
波多里奇奖
联合信号(AlliedSignal)DMAIC
通用电气GE
1.测量指标
六西格玛:
百万分之3.4
五西格玛:
百万分之2339.97%
四西格玛:
百万分之621099.37%
三西格玛:
百万分之6680793.31%
Ơ值:
标准差----------数据的离散程度,变异大小,值越大离散程度越大,变异越大
Ơ水平:
在一半规格内,容纳几个ơ值,就是几ơ水平(不考虑中心值1.5ơ偏移)
规格线范围变大,不会影响Ơ值,只会使Ơ水平变高。
2.方法论:
(狭义6ơ)
一套科学的严谨的逻辑思路(DMAIC)+工具=解决问题
Y=f(x)
Y指标
x影响指标的因素
f为yx的关系
3.管理体系和文化:
(广义6ơ)
改善的流程能力:
绩效指标平台---持续改进平台---流程运作平台
持续改进循环:
测量---改进---标准
二、为什么推六西格玛?
(书2-10)
1.RTY---累进合格率,FPY---首次合格率
RTY=76%---不良率为24%---百万分之240000个不良品----Ơ水平为2.21(查表)
从流程中找到变异源,而不是加强检验而改善
研究对象:
调均值,减少变异
2.流程改善路径DMAIC:
定义D:
定义Y
测量M:
测量Y现状,初步筛选关键X
分析A:
分析X与Y的关系,确定哪些是关键X
改善I:
改善关键X
控制C:
控制关键X
三、如何实施六西格玛?
(书2-19)
1.正确的支持,正确的项目,正确的人,正确的工具和方法
领导和组织机构的正确认识和支持是最重要的
Champion:
支持项目,提供资源
MBB:
培养黑带绿带
BB:
GB:
精益
LEAN(精益)1990年由TPS转为LEAN(书3-1)
原型:
丰田公司TPS,二战后
多品种,少批量的生产方式
消除浪费,提高生产效率
1.五项基本原则:
(书3-10)
(1)价值:
客户愿意付钱的部分
增值,非增值(必要增值,不必要非增值)
八大浪费:
人才,等待,库存,搬运,缺陷,动作,过度加工,过量生产
(2)价值流:
由原材料变成成品的过程
信息流,物料流
(3)流动:
单件流---节省等待时间
(4)拉动:
拉动生产,由客户需求决定
(5)尽善尽美:
PDCA持续改善
2.精益屋:
(书3-16)
TPM:
全员生产性维护
5S
标准化作业
目视化管理
全员参与
精益六西格玛结合
六西格玛+精益=质量+速度=又好又快@低成本
整体思路为DMAIC,加上精益的工具
精益:
消除浪费,标准化工作,工作流,客户拉动
六西格玛:
减少变异,消除废料,流程优化,流程控制
流程改善方法论
项目定义DEFINE
一、项目选择(书4-3)
找出有问题,低于指标的部分立项
满足SMART原则:
SPECIFIC:
具体的问题
MEASURABLE:
可测量的指标
ACHIEVABLE:
可实现的指标
RELEVANT:
与战略,客户需求相关的
TIME:
一定时间完成的
避免无法测量效果的项目
避免太大的项目
避免把异常原因当做项目
避免财务收益小的项目
避免无法控制的项目
筛选项目:
使用柏拉图Pareto
因果矩阵
填写项目定义表(书4-7)
1.基线:
目前的表现,从项目开始之前的3-6个月的历史数据,前提是数据稳定。
能耗数据有季节的影响,统计时需要1-2年的历史数据
财务费用,库存周转率等需要1-2年历史数据
若没有历史数据,则立项开始统计2周-1个月的数据
2.标杆:
最好的水平,未来几年的方向
(1)行业最佳值
(2)自己历史最佳
(3)极限值
(4)理论值,设计值
3.项目目标
缩小基线与标杆差距的50%~80%,最好为70%
基线项目目标标杆
10%10%-9%*0.7=3.7%1%
改善幅度=(基线-目标)/(基线-标杆)
目标达成率=(基线-实际)/(基线-目标)
财务收益的计算
1.项目完成后未来12个月的收益
2.项目进行中产生的收益
二、了解客户需求(书5—1)
1.确定服务
2.列出外部和内部客户
外部客户:
为产品付费的人
3.确定关键客户需求
(1)收集客户之声:
Ø现有数据进行头脑风暴(对客户比较了解)
---收集VOC客户之声,VOB战略之声,VOP流程之声
Ø调查问卷,一对一访谈(对客户不了解)
(2)归纳整理客户之声:
亲和图(相同的放到一起)
(3)确定客户之声,转为项目Y
---KANO分析
必须:
必须满足的需求
线性:
功能越充足,客户越满意改善重点
愉悦:
附加的服务
---客户之声转换
实验:
入住酒店的服务流程HOLIDAYINN
商旅客户
5条以上VOC
住:
吃:
选出次数多,必须和线性的,容易量化的
选出2-3个Y
了解产品需求(书5-12)
精益方法:
需求的两个维度:
数量,波动
测量订单不稳定参数:
变异系数CV=标准差S/平均值X
大于1.0波动大,变异大
节拍时间:
(单个产品生产时间)(书5-17)
节拍时间计算=纯生产时间/平均需求量
生产周期大于节拍时间:
资源不够
生产周期小于节拍时间:
能力过剩
两者接近最好
工人数=总生产周期/节拍时间(向上取整)
LOB生产线平衡度=所有生产周期总和/最长生产周期*工序数
追求LOB达到100%
流程图(书6-1)
流程:
将一系列输入转化为一系列输出的一组活动的总称。
Y=f(x)
现况流程图,未来流程图
一级流程:
市场---研发---采购---生产---销售---售后服务
二级流程:
处理
三级流程:
绿带项目
四级流程:
SIPOC宏观流程图:
了解项目流程的范围,输入和输出。
从P流程开始写(6个步骤以内),O为项目指标,C为内部外部客户,I为人机料法环测(6M),S为供应商
P,O,C为重点
流程变量图:
(书6-16)
Y=f(x)
关键流程输入KPIV,
关键流程输出KPOV
分类x(标准化,不可控,可控,关键)
C、U、X、S
MINITAB
银行业多使用JMP
统计---基本统计量---显示描述性统计
*.mtw工作表(数据)将当前工作表另存为
*.mpj项目文件(数据,图)将项目另存为
基本统计理论
应用统计学分类:
(1)描述性统计学:
研究如何对客观现象进行数字的计量、概括和表示的方法
方式:
通过统计指标、图形、表格等形式-------样本分析
(2)推论性统计学:
利用样本对总体进行某种推断
参数估计,假设检验
数据的种类:
(书8-2)
1.属性(离散):
(1)二项:
Y/N,良品不良品
(2)分类:
业务品种
(3)分级(顺序):
满意,一般,不满意
(4)计数:
不良数
(5)百分比,比例:
不良率
2.计量(连续)
时间(秒)
金额(元)
距离(英寸)
重量(斤)
等
数据分布:
(书8-3)
1.点图
2.直方图连续型数据
横轴:
数据轴
纵轴:
频次
加拟合线的直方图
正态分布
偏态分布:
右偏(正偏)
左偏(负偏)
箱线图:
箱子越扁波动越小,中心点是中位数,*为异常点(书8-20)
可以对多个X对Y的影响哪个大,作比较
图形化汇总:
统计-----基本统计量-----图形化汇总
平均值:
(书8-7)
受到极端值的影响
中位数:
顺位的50%的那个数值
不受极端值的影响
正态分布时平均值和中位数基本一致
偏态分布时,中位数更加合理
众值:
出现频次最高的数据
极差:
最大值和最小值的差(样本量少时)
方差:
标准差:
,离散程度,方差的平方根(样本量大时)
样本平均值X(书8-8)
样本标准差S
总体平均值u
总体标准差ơ
正态分布:
以平均值为中心,左右对称的钟型曲线(书8-9)
高斯:
德国数学家
概率图,判断是否正态分布
(1)定性
越直越正态
(2)定量
P值大于0.05为正态(概率图,书8-12)
中位数小于均值:
右偏
中位数大于均值:
左偏
基本图表(书9-2)
时间序列图:
判断稳定性
运行图:
统计-------质量工具-------运行图
控制图:
统计----控制图----单值得变量控制图----单值控制图
上控制线UCL,下控制线LCL
散点图:
研究两个连续变量之间的关系(X,Y都是连续的)
是否X增大,Y也增大,判断关系
边际图:
把散点图和其他图进行组合(直方图/箱线图/点图)
检查表:
快速分析工具
密集图:
离散型数据多用,调查缺陷(找出刮痕)
柏拉图Pareto:
根据改善目标的重要性进行排序
若不符合八二原则,柱子长短差异不大,
(1)可以合并相同的X项或改变X的分类
(2)换Y的计量单位
运用分组变量,产生二次柏拉图
因果图:
(鱼骨图,石川图)优先顺序排列主要输入变量对主要输出变量的影响
使用6M分析
基本统计与图表(总结)
1.统计指标:
中心趋势:
均值,中位数(偏态分布时),众数
离散程度:
极差,方差,标准差
2.分析变量的分布图形(连续型数据):
点图,直方图,箱线图,图形化汇总
3.分析变量的时间趋势图形:
时序图,运行图,控制图SPC
4.分析X/Y变量关系的图形方法:
(分析X对Y的影响)
(1)X离散,Y连续:
分组的点图,分组的箱线图
(2)X连续,Y连续:
散点图,边际图
5.其他问题分析的图形方法:
(1)聚焦外观类缺陷发生位置:
检查表(密集图)
(2)聚焦关键项(82法则):
Pareto图(找出关键Y或X)
若柏拉图分布不符合82法则:
改变横轴数据/变Y的单位/合并分组
(3)影响Y的原因:
因果图(鱼骨图)----发散X
用在项目M.A阶段,针对每个y展开分析,按照6M分别分析
QC七图:
直方图
散点图
密集图
Pareto图
鱼骨图
控制图
层别法:
分组点图,分组箱线图
Measure步骤
1.测量Y(ys)现况:
(1)Y数据可靠性:
MSA(测量系统分析):
计量(连续),计数(离散)
(2)Y稳定性分析:
SPC统计过程控制:
计量(连续),计数(离散)
(3)Y流程能力分析:
计量(连续),计数(离散)
2.初步筛选关键Xs
(1)全部影响因素分析:
鱼骨图,I/O分析(流程变量图)
(2)初步筛选关键X:
因果矩阵(C&E)
(3)对关键因子进行失效模式分析:
FMEA(一部分快速改善,一部分继续放到A阶段分析)
SPC统计过程控制(书10-2)
变异类型:
(1)受控:
一般原因---------------主要解决对象
(2)不受控:
特殊原因
制作控制图中的单值图分析
MINITAB规则:
八项异常(书10-12):
K=3
✓1)1个点,距离中心线大于K个标准差
✓2)连续K点在中心线同一侧
3)连续K个点,全部递增或递减
4)连续K个点,上下交错
✓5)K+1个点中有K个点,距离中心线(同侧)大于2个标准差
✓6)K+1个点中有K个点,距离中心线(同侧)大于1个标准差
7)连续K个点,距离中心线(任一侧)1个标准差以内
8)连续K个点,距离中心线(任一侧)大于1个标准差
X图出现异常中第7项说明:
组内差异大,分组不合理
PATTERN规则:
重复出现相同图案
查看异常点出现的原因,提出改进措施,再去掉异常点再分析
若异常点比较多,则可以专门立项解决异常原因
控制线是在控制图中使用,计算得出,随数据大小变化而变化
规格线在衡量满足客户要求能力时使用,一旦规定好就不变
流程能力分析时:
用规格线,规格线是控制线的两倍时为6西格玛水平
判断数据是何种类型:
计数/计量
选择正确的控制图:
(书10-21)
X-BarR/X-BarS:
(计量型数据群)
样本极差:
组内数据的极差,组内短期变异大小
适合场合:
抽样易,成本低,时间短
适合于分组
适合流程:
离散型制造业(电子,家电,机械)
控制限:
公式(书P10-23)
I-MR:
单值-移动极差图(单个计量型数据)
MR(movingrange)移动极差:
流程短期变异,相邻两个点的差
使用场合:
抽样难度相对大,成本高,时间长
无必要分组
适合流程:
连续型制造业(化工,钢铁,食品,服务业)
控制限:
I图:
公式(书P10-22)
U图(缺陷率)计数型:
样本量变大,控制线变窄
缺陷样本量变小,控制线变宽
C图(缺陷数)计数型
P图(不良率)计数型:
样本量变大,控制线变窄
不良品样本量变小,控制线变宽
Np图(不良数)计数型
缺陷与不良的差别:
一个不良品上可以有多个缺陷数
P,U图中出现异常点需要注意
单值图中出现异常点有时可以忽略
练习:
东北1992-1996年销售量分布图
东北地区1992-1996年每季度销售量分布图
每年整体趋势比较平稳,第四季度囤货冲击销量属于人为动手脚
西南地区1992-1996年销售量分布图
西南地区1992-1996年每季度销售量分布图
业绩平淡,无突破,最后一年销量明显减少
西北地区1992-1996年销售量分布图
西北地区1992-1996年每季度销售量分布图
连续五年销售业绩下降
中北部地区1992-1996年销售量分布图
中北地区1992-1996年每季度销售量分布图
销售量攀升表现好,只有94年遇到低谷
中大西洋地区1992-1996年销售量分布图
中大西洋地区1992-1996年每季度销售量分布图
连续5年持续上升
中南地区1992-1996年销售量分布图
中南地区1992-1996年每季度销售量分布图
表现稳定,需要额外激励
MSA测量系统分析(书11-2)
(1)连续型(计量型)数据MSA
变异的可能来源:
观察到的变异:
1)实际流程变异:
长期,短期,样本
2)测量变异:
测量仪器
作业者:
重复性,校准,稳定性,线性
总变异=产品变异+测量系统变异
测量系统变异=重复性变异+再现性变异
产品:
均值5,波动0.5
测量:
均值0,波动0.5
计算器:
结果:
'总体'
表达式:
'产品'+'测量'
总体的点图比产品的点图胖一些,所以总体的波动大
重点分析测量数据的精确性
分辨率:
米尺,直尺,游标卡尺,千分尺等
分度应该为产品规格的十分之一(书11-6)
准确性:
准确:
与中心线偏差越小越好,(与真值比较)
精确:
波动越小越好,离散程度越小越好,(自己与自己的比较)
对测量工具进行校准
真值(MASTERVALUE主值):
可用标准值来代替,
可通过更加高级的测量仪器进行若干次测量取其平均来得到
主值与测量平均值之间的距离为偏移
影响准确的因素:
仪器,人员
精确性:
测量系统的变异=重复性变异+再现性变异
1.重复性:
同一个人,同一个仪器对同一个部件的同一个特性连续测量的变异
重复性好(波动小)
2.再现性:
不同的人/不同的仪器/不同部件/不同环境产生的变异(只变一种)
再现性好(图形越靠近)
测量能力指标:
(11-12)
(1)精确性公差比P/T理想值10%,大于30%必须改善
P/T值有可能大于100%,越大图越胖
P/T=6ơms/T*100%
(2)R&R一定小于100%,希望30%以下,理想值10%
公差和观察到的流程变异接近时为3个西格玛水平
R&R=ơms/ơT*100%
设定:
2-3人,10个部品,测2-3次,不要选择连续部件
取样:
在正负3个西格玛范围内,时间范围大且各个时间内都有样品
错误取样:
(1)短期连续取样会样品差异小,波动小,R&R数据偏大
(2)混合取样(不同规格取样)R&R数据偏小
MINITAB质量工具-----量具研究------量具R&R(书11-24)
交叉:
样品可以反复测量,不受破坏
嵌套:
测完样品就受到破坏,无法再测(一个大的样本中,分离出多个小样,再检测)
判断测量能力好不好
R&R:
10%以下好
P/T:
10%以下好
类别数:
10以上好
分析R&R图(书11-26)
属性(计数型)测量系统分析
样本量30-50个
大部分样本来自于不好界定好还是不好的,2/3
剩余部分来自于明确好1/3或1/3不好
挑选2-3个人正常工作人员
KAPPA:
去除偶然后,评估人之间的一致程度。
可以看出,重复性,哪个人在那个类别检验的不好,准确性
一致性分析0.7 流程能力分析(13-4) 计数型: DPU,PPM.DPMO,不良率,SIGMA水平 计量型: DPU,PPM,CP,CPK,PP,PPK DPU单位产品的缺陷率: 缺陷总数/生产产品总数 DPMO百万机会的缺陷数 缺陷机会又客户要求相关联,缺陷机会多,DPMO小,SIGMA水平高 用给定的EXCEL表计算 Z值 Z=X-X/S 流程能力分析 Cp,Cpk判断流程短期能力(13-26) 流程能力Cp=VOC/VOP =USL-LSL/UCL-LCL =USL-LSL/6S短 Cp=2时,流程为6ơ水平 Cp=1时,流程为3个ơ水平 Cp=1.66时,流程为5个ơ水平 Cpk=Min(X-LSL/3S,USL-X/3S) Cpl,cpu取最小 Cpk一定小于等于Cp 测量误差大时,Cp越小 I/O分析 1.确认流程 2.确认流程所有步骤 3.列出关键输出y(衡量指标) 4.根据6M列出X,对X分类(C,U,X,S)可同时标注两项或三项,C或者U 5.写出有S的标准规定(选做) 因果图(筛选关键X) X分类: 6M 装置,政策,程序,人 1.列出关键输出 2.按照对客户的重要度给出打分 3.列出关键X 4.将输入和输出相关联 5.交叉相乘得出结果,结果放入MINITAB中做柏拉图,82原则选出关键X 1.筛关键步骤 2.筛关键步骤中的关键因子
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- 六西格玛 绿带 培训 笔记 一周