六西格玛管理课程教材.pdf
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1、目目录录1.质量管理水平的四个等级及其管理特征与质量业绩2.六西格玛简介历史发展概念追求六西格玛管理对企业文化的影响管理的六个主题真正关注顾客以数据和事实驱动管理采取的措施应针对过程预防性的管理无边界的合作力求完美;容忍失败5.领导在实施 6管理中的职责强有力的倡导者阐明推行道理,使组织树立坚定的信念亲力亲为制定发展战略,设立目标与成效直接挂钩;保证结果的度量真实定期沟通;6.倡导者 Champion,黑带 Black Belt 及黑带大师 Master BB确定地位条件标准7.人员培训与教育机制教育训练确认成效指标建立预警式管理系统建构 6系统架构管理及项目选择基本原则质量经济性质量经济性原
2、理3666678999991010111111111111121213131314141616171718191919 6质量管理原则实施202123259.6中所用的 DMAIC 业绩改进模型定义 测 量 分 析 改 进 控 制管理的计划和实施实施条件管理三部曲测量阶段测量业绩并描述过程数据的收集验证测量系统测量过程能力分析阶段收集并分析数据提出并验证假设确定决定因素262626323236373738394041附件:管理中几个常用指标偏差 过程能力 PC 与过程能力指数 Cp:长期过程能力指数与短期过程能力指数单位产品的平均缺陷数 DPU每个机会的缺陷数 DPOM 与百万个机会的缺陷数
3、DPMO流通合格率 RTY43434344454545 b.六西格玛相关术语47活动中经常会遇到的障碍缺少激励机制评审与授权不足推动与拉动财务支持形式主义或者仅仅使用 6的一些工具来自部门间的壁垒或人为的抵触开源与节流并存必要的投资484848484849494949附 1:6in Motorola附 2:常见问题解答51611.1.质量管理水平的四个等级及其管理特征与质量业绩质量管理水平的四个等级及其管理特征与质量业绩质量管理水平质量管理水平管理特征:管理特征:主要管理特征与绩效主要管理特征与绩效通过检验保证质量;缺乏质量意识和专业知识;对质量的要求仅限于废品率和返工率;高层管理层不参与质量
4、活动,通常只介入重要顾客意见的处理过程;质量管理职能与其他职能分离,几乎由质量保证部独立负责产品质量;第第一一级级检检验验级级质量与可靠性技术的应用:质量与可靠性技术的应用:主要应用检验技术;在生产过程中应用了有限的预防措施,只占质量成本的 13%;不了解使生产过程稳定的措施方法;质量业绩水平:质量业绩水平:平均缺陷率:4,800 ppm 即%注:ppm 百万分之缺陷率废品率:5%返工率:3%过程能力指数 Cpk:没有测定管理特征:管理特征:质量保证活动贯穿于企业的整个生产过程,注重生产过程的稳定性,但在产品开发和设计方面较弱;质量保证职能主要集中在与生产活动有关的方面,开发部门很少介入;质质
5、第第二二级级量量保保证证级级对采购、生产和最终产品有较明晰的质量目标,但通常设立的质量目标要求不高;存在质量改进活动,如“质量小组”和“问题解决小组”等用于解决质量问题,但并不是企业文化的永久组成部分,所以就效果来说,不像第三、第四级那样有效;通常出了质量问题才着手解决,绝大部分质量问题由质量保证方面的专业人员来处理;质量与可靠性技术的应用:质量与可靠性技术的应用:使用了基于数据的分析技术,如:Pareto 图、因果图、SPC、生产过程的风险分析等,但仅一般性地用于提高生产过程的质量;QFD、田口方法、实验设计等“质量设计”的方法,没有系统地被采用;质量业绩水平:质量业绩水平:平均缺陷率:90
6、0 ppm废品率:%返工率:%过程能力指数 Cpk:管理特征:管理特征:管理层认识到“设计”对质量的影响是至关重要的,注重开发阶段并投入大量人力物力提高设计质量,采用了“质量设计”和“预防措施”,以保证质量问题在“源头”得到根本解决;不仅生产和采购部门,而且包括开发部门都制定了高标准的质量目标;将质量职责授权到所有职能领域,中央质量保证部门转化为质量顾问的角色;引入“并行工程”的“跨职能工作组”方法,各个职能部门参与开发过程,使质量问题在源头得以解决;第第三三级级预预防防级级质量与可靠性技术的应用:质量与可靠性技术的应用:大量地应用了质量设计的方法,如:QFD、田口方法、质量损失函数分析、实验
7、设计、DFMEA、PFMEA、FTA、过程能力分析等;大量应用了预防性质量措施,如防错措施 Poka-Yoke 等;质量业绩水平:质量业绩水平:平均缺陷率:300 ppm废品率:%返工率:%过程能力指数 Cpk:管理特征:管理特征:高层管理者设定了及其严格的质量目标,如:“零缺陷”;质量问题不可或缺地被列入高层管理者的议事日程;每一个职能部门和层次都制定了各自具体的质量目标,如果这些目标实现的话,产品即可达到“零缺陷”质量;70%80%的员工,包括最高管理者,参与“质量改进”活动;质量改进活动成为日常工作的一个组成部分;质量改进不仅针对设计、生产等一线部门,而且扩展到所有部门;创造一种有助于质
8、量提高的企业文化氛围,每一位员工都意识到“质量”对企第第四四级级完完美美级级业的重要性,并为之努力;这种企业文化氛围形成了对每一位员工的无形的激励机制;形成了跨职能的团队协作,以达到质量目标;形成核心流程:零缺陷生产与质量设计;质量与可靠性技术的应用:质量与可靠性技术的应用:质量与可靠性工程技术以及实现高质量的方法最大程度地被应用质量业绩水平:质量业绩水平:平均缺陷率:100 ppm废品率:%返工率:PC有时定义长期过程能力为过程性能;可用样本极差 R 和标准差 S 来估计;3 过程能力指数在以下三项假设成立的条件下定义过程能力指数 过程受控,即过程的质量特性 X 的波动仅由正常波动引起;过程
9、质量特性 X 服从正态分布 N,2GB 4882-85,正态性检验;规格限 LSL,USL 能准确表示顾客的要求:当过程平均不在规格限的中心,CP 不能真实反映过程满足顾客的要求,但能反映过程的潜在能力;因此,实际过程能力指数有:CPK也可以用以下公式计算:四、四、6 6管理的实施过程之二管理的实施过程之二-分析阶段分析阶段根据 S 模式,6管理实施的第一阶段,即测量阶段之后,即进入第二阶段,分析阶段;这个阶段需要对测量阶段中得到的数据进行收集和分析,并在分析的基础上找出波动源,提出并验证波动源与质量结果之间因果关系的假设;在因果关系明确之后,确定影响过程业绩的决定因素,这些决定因素将成为下一
10、阶段-改进阶段关注的重点;这一阶段应完成的主要任务是把握要改进的问题,并找出改进的切入点,即绩效结果的决定因素;这一阶段的主要工作可以用图14 来表示;1.1.收集并分析数据收集并分析数据在测量阶段,已对过程业绩、产品特性等输出变量以及过程参数等输入变量进行了识别和测量;测量的目的是要充分利用这些数据,因此要制定好数据收集计划,计划中应包括数据收集的地点、具体4收集方法、数据收集的人员等;此外,在收集数据时,应对数据进行审核,以确保收集过程能遵循所规定的程序,并没有偏误;此时可应用实时的数据系统,记录并保存测量到的数据,也可应用数据收集单、数据检验单等形式收集数据;这些数据单都是在企业已得到广
11、泛应用的工具;针对收集到的数据要利用一定的工具进行处理,以便更清晰、直观地分析数据,找出数据变化的趋势;此时常用的工具有坐标图、直方图等;数据收集之后,更重要的是要对数据进行观察、归纳和整理;在记录数据时,把数据变化记录在坐标图上的话,可以把握数据的动态变化情况,这样当问题发生的状态变化时,便能很快地察觉它,之后可以尽快找到原因,防止问题的大量扩散;利用坐标图的好处在于,能够把握变化的规律和趋势;坐标图可以自己设计、自已动手制作,通过坐标图可以把握问题刚开始发生时,其变化是连续性还是离散性、可以观察数据的平均水平和离散程度;要把握偏差状态,可以采用直方图的形式;为了测定尺寸、质量、强度等特性的
12、连续值是多少,发生频率是多少,可以把测定值的偏差范围分成几个区间,用直方柱图形绘制出进入各区间的数据值,这即称为直方图;在解析实际的数据时,首先最重要的是按数据收集顺序尽量是被测定的产品的制造顺序制成直方图;从图中可以了解到是否存在特殊趋向和怪异现象、变化点、异常值等;当这些特殊情况不存在时,可以用来了解总的偏差是什么状态,与赋予的规格标准偏差比较,其偏差程度如何;直方图示例见图 15;应用这些工具可以在收集数据的基础上把数据更形象化的表示出来,为进一步的分析和寻找波动源打下基础;2.2.提出并验证关于波动源和因果关系的假设提出并验证关于波动源和因果关系的假设掌握了数据特性的偏差状态之后,要对
13、其有所改进,首先要了解哪些因素会造成其波动,即哪些因素是这一特性的波动源;影响特性值的因素会有很多,此时可用头脑风暴法找出所有的相关因素;通过头脑风暴法可得出多个影响因素,此时要对这些因素进行理整,并进行一定的合并、归纳和分类;确定并解释这些因素间的关系以及因素与结果之间的关系将有助于问题的解决;此时可用一种目前应用较为广泛的工具-因果图;图中的箭头处是待改进的特性症状,类似鱼刺的箭线分支上列出的都是影响因素,每一条大鱼骨上列出的都是可归为同一类别的影响因素;通常我们会从操作者、机器、材料、方法和环境等五大因素类别考虑;因果图示例可见图 16;此外,也可应用关联图形式整理这些影响因素;关联图是
14、以问题的现象为中心进行排列的,在现象的四周列出影响因素,进而在这一因素的四周再列出其他影响因素;通过如此反复地列出影响因素,逐步揭开之间的因果关系;关联图示例见图 17;通过因果图和关联图找出因果关系之后,要确认这种关系是否正确,是否找到了真正的原因,还需要通过各种检验才能得到证明;常用的验证方法和工具有回归分析和散布图等;回归分析可分为一元回归和多元回归,通过回归分析,可以找出特性结果与影响因素之间关系的密切程度,即相关系数;可以通过相关系数来判断在给定的显著性水平下,特性结果与影响因素之间的相关程度,以判断我们提出的因果关系是否准确;结果与因素之间的关系还可以用更形象的方式加以表述,如散布
15、图可以把因素值作为横坐标,特性值作为纵坐标,取相对应的数据绘制在散布图上,这样可以通过图形把握两者之间的关系;散布图示例见图 18;通过应用上述工具,可以找出影响特性结果的波动源,并找出和确认波动源与特性结果之间的因果关系;3.3.确定过程业绩的决定因素确定过程业绩的决定因素找出影响因素和因果关系后,还要确定哪些是关键的少数因素;解决问题时应该把握重点指向,也就是说,要集中力量改进那些能够产生明显效果的因素;排列图是进行这一步骤时常用的一种工具;排列图的全称是主次因素排列图,也称为Pareto 图,它主要基于帕累托原理,该原理是Vilfredo Pareto 提出的;排列图分析能帮助人们确定这
16、些相对少数但重要的因素,以使人们把精力集中于这些问题的改进上;它是用来寻找影响产品质量的各种因素中主要因素的一种方法,由此来确定改进的切入点;排列图示例见图 19;除排列图外,相关系数的大小也是把握主要影响因素的重要依据;前面我们已经通过回归分析得出了影响因素与特性结果间的相关系数,通常我们会从相关性强的因素着手,力求取得效果明显的改进;在 S 的分析阶段,除上面介绍的方法和工具外,较常用的工具技术还包括多变量图、箱线图、假设检验和方差分析等;参考文献参考文献1跟上世界管理潮流 开展 6 西格玛管理邓绩上海质量 2000 年第 1 期26管理-企业追求卓越的有效途径王金德上海质量 1999 年
17、第 1 期3Six Sigma LeadershipJuran Institute.Inc.19994附件 a:6 6管理中几个常用指标管理中几个常用指标1 1:这是一个希腊字母:这是一个希腊字母,用来度量质量特性波动大小统计单位用来度量质量特性波动大小统计单位,在统计学中称为标准差在统计学中称为标准差;我们知道任何一个质量特性X 总是有波动的,这种波动是随机的,时隐时现,时大时小,时正时负;但是当我们大量观察了同一质量特性时,隐藏在随机性后面的统计规律性就会显现出来,这就是 X 的概率分布;在一个特性的概率分布中,有两个重要的特征量,这便是随机变量的均值与标准差;随机变量的均值统计中记为 E
18、X 常用希腊字母表示,随机变量的取值与均值的差,称为偏差,反映了波动,由于这种偏差也是随机的,为避免正负抵消,用它的平方的均值统计中记为VarX=EX-EX来表示其大小,称为方差,记为,方差的算术根便是标准差,记为;22 2过程能力过程能力 PCPC 与过程能力指数与过程能力指数 CpCp:1 过程能力是指过程加工质量方面的能力;这种能力表示过程稳定的程度,在过程受控时,特性服从的分布是正态分布;过程的稳定性可以用标准差来度量,越小,过程越稳定,过程能力接越高;由于在受控过程中,特性值有%散布在-3,+3内,因此将过程能力定义为:PC=62 过程能力指数是用来度量一个过程满足顾客要求的程度;顾
19、客的要求可以用规范限来表示;顾客对规范的要求可以是双侧的,即要求在 X 在 LSL,USL 内;若记规范限的宽度为 T=USL-LSL,规范的中心为 M=USL+LSL/2,当规范中心 M 与过程中心 重合是,定义过程能力指数为顾客要求与过程能力之比:有时顾客的要求是单侧的;如果顾客要求 X 必须大于 LSL 时,就定义下过程能力指数为:如果顾客要求 X 必须小于 USL 时,就定义上过程能力指数为:在顾客的要求是双侧规范限时,过程中心不一定与规范中心M重合,那么这时实际的过程能力指数用 Cpk表示:Cpk=minCpU,CpLCpk的其它计算公式有:其中=|M-|是中心的偏移,K=2/T 是
20、偏离度;由于指数;3 3 长期的过程能力指数与短期的过程能力指数长期的过程能力指数与短期的过程能力指数:在实际中上述涉及的参数 与常常是未知的,需要从过程中抽取数据获得它们的估计;在短期的过程能力指数中,可以从短期获得的数据来估计;譬如在一个稳定的过程中每隔一定时间从生产线上连续抽取一个n产品测定其特性值,从中可以计算它的平均值,极差R或标准差s,如果工抽取了 k 组,那么可以得到 和的估计如下:,因此 Cp也称为潜在的过程能力这里得到;上面的 d2与 c4是一个修偏系数,他们与 n 有关,可以查表长期过程能力指数也称为过程性能指数,记为 Pp相应的有 Ppk,PpU,PpL,只是其中的 和的
21、估计改变了;将长期收集的所有数据看成为一个样本;它的样本很大,常有几百、几千个;若记总的数据个数为N,那么记其平均值为,样本标准差为 s,可以直接用它们来估计 和:其中 s 无需修正,因为样本量很大,要注意 的估计在长期数据场合已不能用平均极差或平均标准差估计了;规范限内所包含的 个数与不合格品率的关系:在过程稳定时,若给出了规范限,过程的平均与标准差后,我们可以通过查正态分布表,获得不合格品率;这里给出一张在不同的 质量水平下对照表-每一百万个产品中的不合格品数;设规范限为 LSL,USL,规范限的宽度为 T,规范的中心为 M,过程的均值为,标准差为;T/2 包含的 个数 1234563.3
22、.单位产品的平均缺陷数单位产品的平均缺陷数 DPUDPU设 X 表示单位产品上的缺陷数,那么它服从泊松分布,其平均值常用 表示,而在一些文献上称它为 DPU,表示的是单位产品上的平均缺陷数;此时合格率为:PX=0=e因此要提高合格率就要降低DPU;4.4.每个机会的缺陷数每个机会的缺陷数 DPOMDPOM 与百万个机会的缺陷数与百万个机会的缺陷数 DPMODPMO一件产品上有 10 个位置可能产生缺陷,并且每个位置上最多出现一个缺陷;此种位置称为一个机会opportunity;如一块印刷电路板上有50 个焊点,那么虚焊、漏焊、焊锡过多等缺陷只能出现在这50 个位置上,这 50 个位置就是 50
23、 个机会;又如护士在病房里护理病人,早、中、晚三次送药片,输药水、记录体温等方面可能发生差错;这些方面就是缺陷可能出现的机会;假如一个产品或一项服务有10 个机会,可用 10 个长方格表示机会,缺陷可用“”表示;若抽取 60 个这样的产品共发现 18 个缺陷,每个机会的平均缺陷数定义为若把 DPO 乘以 106 就得每百万个机会的缺陷数DPMO 为DPMO=10=300005.5.流通合格率流通合格率 RTYRTY6-DPU不合格品率 ppmM=31740045400270063|M-|=697700308733668036210233由于在生产线上每一工序都可能产生缺陷,一些缺陷可以通过返工
24、修复成为合格的,因此最终的合格率不能反映中间工序返工所造成的损失;因此提出了流通合格率的概念;流通合格率指每一工序合格率的乘积,用 RTY 表示,或者用 YRT表示;譬如,一个产品有 8 道工序,其中第二道工序的合格品率为,第五、第八道的合格品率分别为,另外五道工序无不合格品,则该产品的流通合格率为RTY=%附件 b:六西格玛相关术语六西格玛相关术语术语 英文展开中文BPRBusiness process reengineering业务流程再造SIPOCSupplier Input Process Output Customer六西格玛工具之一DPMODefeats Per Million O
25、pportunities每百万机会的缺陷数QFDQuality Function Deployment质量功能展开六西格玛工具之一FMEAFailure Model Effect Analysis失效模式及后果分析MSEMeasurement System Evaluation测量系统分析SPCStatistics Process Control统计的流程控制VOPVoice of Process流程之声六西格玛工具之一DOEDesign of Experiment试验设计六西格玛工具之一C&E MatrixCause and Effect Matrix原因结果矩阵六西格玛工具之一VOCVoi
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