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六西格玛导入及定义阶段课程1

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六西格玛导入及定义阶段课程 六西格玛定义阶段
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六西格玛管理导入 及定义阶段课程 RD120101 学员自我介绍 • 姓名 • 部门/职务 • 6σ相关经历 • 对课程期望 • 请将你的介绍限定在 90 秒以内 教室规则 • 双向交流 • 与大家共享有关上课主题的经验或真实数据 • 有问题时马上提问 • 请完全参与课间小组活动 • 请思考,课程内容在真实情形下如何应用 • 准时到教室 • 成人学习环境 • 请关闭手机(或调到振动) 有其他建议吗? 大家都同意吗? 为什么要学习6σ? • 我们想通过学习6σ做些什么? • 我们想达到什么目标? • 我们希望如何实现? 课程大纲 • 为什么要选择6σ • 6σ的概念介绍 • DMAIC模式的运用与实例分析 • 如何推动6σ管理 • DMAIC之定义阶段 • 案例分享 • 问题与解答 课程大纲 • 为什么要选择6σ • 6σ的概念介绍 • DMAIC模式的运用与实例分析 • 如何推动6σ管理 • DMAIC之定义阶段 • 案例分享 • 问题与解答 6σ的历史? 质量的世纪 我们即将过去的世纪是生产 力的世纪,即将进入的世纪 是质量世纪。 朱兰博士 TEXAS INSTRUMENT DUPONT 得益于6-Sigma的著名企业 6σ的历史 • Motorola 最初在八十年代提倡. • 6 Sigma 黑带方法论开始于八十年代末、九十年 代初. • Motorola介绍后,其他公司也采用了6  法: – GE – Allied Signal – Bombardier – Sony Motorola实施 6 6σ σ的历史的历史 19801975 电视机事业部生 产由于利润效益 极差而失败,并 被日本公司购买 1982 目标:在5年 之内,质量提 高10倍 19811981 以质量和顾客整体 满意度为核心( TSC) 1986 Bill Smith 先生向总 裁Bob Galvin先 生提出建 议 设立集团质量 办公室及 执行官 启动质量系 统评审计划 (QSR) “质量大觉醒计 划” 建立Motorola 培训和教育中 心(MTEC) 6-Sigma理论 和概念初始 化 质量 恶名远播 198719921995 工程技术工程技术 突破性改善突破性改善 解决方案解决方案 计量化计量化 质量管理质量管理 技术技术 n Nokia, Seagate, GE, Allied Signal n Ericsson, LG, Iomega, Panasonic, Johnson Control, Hitachi, Sony, Samsung, 3M, Whirlpool, Honeywell, Dupont, Dow Chemical, Boeing,…etc. Motorola Texas Instrument Motorola实施 6 6σ σ的历史的历史 企业化战略管理企业化战略管理 GE实行6σ后的财务回报 - 30 + 320 15.6% +750 16.7% +1600 1996199719981999 (Est) $0 $300 $600 $900 $1200 $1500 $1800 $2100 $2400 $2700 $3000 $200$170 $380 $700 $450 $1200 $500 $2100 成本 利润 (资料来源: GE 1998 年年报) 单位;百万美元 GE的6σ • 在没有经过 6 Sigma 培训的情况下,GE 的任何 人都不能得到晋升, • 附加年报实例: – CT扫描仪x-射线管的寿命增加了10倍(10- fold) – 上等研磨剂的改进产量– 相应于在不考虑 增长的需求下增加十年的生产能力 – 有轨车租赁维修导致在生产周期内返修降低 了 62% – 塑料生意增加了三亿英磅的新生产量—相当 于一“免费工厂” 杰克.韦尔奇管理下的GE ’81’83’85’87’89’91’93’95’97’98 ’81’83’85’87’89’91’93’95’97’98 ’00 0 100 200 300 市场价值 单位: 10亿美金 净利润 单位: 10亿美金 3 6 0 9 ’00 ’00 总收入 单位: 10亿美金 ’81’83’85’87’89’91’93’95’97 0 30 60 90 ’98 120 为什么要选择6σ? 现实竞争的需要 • 顾客的需求不断增加 • 竞争者提供越来越多的服务 • 员工不愿停滞不前 • 全球市场的要求越来越高 我们正面对一个从未有过的快速变迁的市场…… 而6σ正是可以回应变迁的严谨方法。 为什么 99% 良率还不够好 • 99%的“良好水平”等于: (1% 不良) – 每小时遗失20,000个邮寄品. – 每天大约有15分钟饮用不安全的饮用水. – 每周5,000个不正确的外科手术. – 每天在大部分主要的机场有两个或长或短 的降落. – 每年有200,000个错误的药方. – 每月大约有7个小时没电. 内部改善的需要 • 最优的质量水平,在此之外,质量改进的 成本超过减少缺陷数的预期成本效益。 成本 Sigma 最优 质量水平对成本的影响 质量成本COQ—过去的想法 质量成本COQ - 6σ的想法 不良 (%) 预防、 鉴定成本 失败 (内部 & 外部) 总的质量成本 1000 3  4  5  6  人民币 21 6 σ能够将质量成本降低到5% 以下 外部失效 • 顾客抱怨 • 产品退回 • 质量保障成本 • 维护成本 预防成本 • 质量计划和评审 • 新产品评审 • 过程控制 • 老化 •培训 •数据收集和分析 检测成本 • 来料检测 • 产品检测 • 检测设备维护 内部失效 • 报废 • 返工 • 重测 • 失效分析 • 当机 • 产品不合格 σ水平与质量成本 Sigma 水平 6 5 4 3 2 5%10%15%20%25%30% 失败的成本 (销售%) σ水平与质量成本 4σ水平 质量成本占销售额的15%~25% 5σ水平 质量成本占销售额的5%~15% 6σ水平 质量成本占销售额的1% 6 6 σ σ可带来突破性的改善效果 Def ect Rat e 第一年 第二年 第三年 6- Sigma 时间 一般的改善活动 不良率 6σ可带来突破性的改善效 果 ü6σ能够将质量成本降低到5% 以下 ü6σ将“救火”所损耗的资源导引到降低 变异的活动上 ü6σ将改善的时间缩短 ü6σ将结果也将直接贡献于财务回报上 6σ σ通过建立有竞争力的 改善系统资源为企业带 来突破性改善,并提供 6σ σ系统解决方案 6 6 σ σ提供了提供了系统性的解决方案 突破性绩效改善 超过30个可能的变量 10 - 15 8 - 10 1 - 3 4 - 6 C:控制 I I:改善:改善 A:分析 M:测量 D D:定义:定义 6σ与TQM的不同 区别TQM6σ 系统方法实施方法模糊每一阶段皆有具体实 施方法和改善工具 财务回报计 算 很难核算每个改善项目都必须 核算具体财务回报 所需要的技 术专才 需要很少特殊 专才 需要培训很多特殊人 员 认证由质量大奖评 委会评估 企业内部主导并得到 客户认可 企业文化以宣导方式推 广 以黑带改善项目带动 整个企业文化 改善幅度逐步改善突破性改善 课程大纲 • 为什么要选择6σ • 6σ的概念介绍 • DMAIC模式的运用与实例分析 • 如何推动6σ管理 • DMAIC之定义阶段 • 案例分享 • 问题与解答 统计基础 • 我们这个班级处于什么程度 – 我们 的个人知识: –1 – 我从没用过统计方法 –3 – 我偶尔用过一些数据 –5 – 我经常使用数据 –7 – 我几乎是经常用数据,并知道 如何处理 –9 – 我应该能教授这些内容 统计基础 • 我们工作的组织环境: –1 – 随机应变 (很少或没有具体来 说的数据) –3 – 后视行为 (我们怎么做?) –5 – 大量数据 (少量信息) –7 – 数据存在 (而且一些人实际上 使用它) –9 – 在对效果充分理解的基础上做 出所有主要决定 总体和样本 样本 (Sample,n) 总体 (N=1,000) Sample 10个的测定 (规格 : 100±4) Ⅹ Ⅹ Ⅹ Ⅹ ⅩⅩ Ⅹ ⅩⅩ Ⅹ 96979899100104101 规格 下限 规格 上限 102 103 • 全数检查从时间上、 经济上是不可能的! • 使用Sample的统计变量 (平均值和散布)来判定 总体特性。 能判定该该产产品是否为为合格品吗吗? 统计基础概念回顾 • 计数值(Attribute) –可用数而得到的数据 –不连续的,如: •电脑显示器上的瑕疵 •一个铸件表面的气孔或砂眼 •无尘室中,每立方米内尘埃的个数 统计基础概念回顾 • 计量值(Variable) –必须用量而得到的数据,如: •零件尺寸 •电器产品的电流、电压、电阻 •产品使用寿命 •化学成分含量 统计基础概念回顾 • 过程能力指数(Process Capability Index):CP 、CPU、CPL –过程精密度( Precision) –表示过程特性一致 性的程度,值越大, 表示特性越集中。 CP=(USL-LSL)/6σ CPU=(USL-μ)/3σ CPL=(μ -LSL)/3σ USL:上界 LSL:下界 μ:过程平均数,特性值 的中心位置 σ:标准差,特性值的一 致程度 统计基础概念回顾 • 过程能力指数( Process Capability Index):Ca or K • 过程准确度( Accuracy) • 表示过程特性 中心位置的偏 移程度,值越 大,表示偏移 越大。 Ca1 =(USL+LSL)/2-μ Ca2 =(USL- LSL )/2 Ca = K = Ca1/ Ca2 USL:上界 LSL:下界 μ:过程平均数,特性值 的中心位置 统计基础概念回顾 • 综合过程能力指数CPK • 同时考虑偏移和一致性的程度 –CPK = (1-K)*CP –CPK = min (CPU,CPL) 什么是 ? 91110  =  x N  91110  一个希腊字母一个希腊字母 表示标准差表示标准差 描述数据分散程度的一个指标描述数据分散程度的一个指标. .  =  ( - x)2 N - 1 Ⅰ. 6σ是什么? 6 σ 3σ 平均值 USL + 6 σ- 6 σ - 3 σ+ 3 σ σσ σ LSL • σ(Sigma)是 - 希腊字母,表示工程及Process 的散布(Variation)的尺度 - 是工程能力的统计性测量单位, 可以DPU(Defect per Unit) 或PPM (Parts per Million)表示 - Sigma值越小,工程的不良水准 则越低 - Sigma值越小,费用越少、Cycle Time越短、顾客满意度越高 什么是什么是σ σ 132 132 0.135% 不 良率   规格上限 Some Chance of Failure 目标 规格下限 0.135% 不 良率 3 σ过程  1.5  漂移  6.68% 不 良率 什么是什么是σ σ  规格上限 Some Chance of Failure 目标 规格下限 0.001ppm 不良率 0.001ppm 不良率  123456 6 σ过程 3.4 ppm 不良率  123456 1.5  漂移 什么是什么是σ σ Spec LSLUSL 我们是合格的 如果Spec-in,就合格 Spec-out的话 就不合格 检出 不良率 I am Data 我还活着! & 至今为止是 … Ⅰ. 6σ是什么? 3. 6σ的定义义 Ⅰ. 6σ是什么? 3. 6σ的定义义 & 以后是 … Spec LSLUSL 集合于中心 才合格 散则死 虽然是Spec-in 如果达不到水准 就不合格 把隐藏的 不良 事前预测 啊! 有吃的 (不良) 中心正态分布 +/-6σ界限 1.5个σ移动的影响 Rolled Throughput Yield (RTY) ,直通率是一件产 品能通过所有的过程,且没有返工和没有缺陷的概率. RTY= Y1 x Y2 . . . Yn (n = 过程步骤数) 为什么以6 σ为目标 4s 5s 6s 零件、工序数 过 程 良 率 质量特性与质量损失函数 • 100个零部件构成的产品,由4个厂家来生 产。 • 这四个厂家的质量水平分别是3σ、4σ、 5σ和6σ。 • 则每生产10,000件产品,交给顾客的无缺 陷产品分别是10件、5364件、9970件、 9997件。 • 6σ质量提交的合格产品是3σ质量的 999.7倍,4σ质量的1.86倍。 • 6σ质量交付给顾客的仅有3件产品带有1 处缺陷,而3σ质量将有6645件产品带有6 处以上的缺陷。 冰山下的成本 -- 隐形工厂 生产变异导致了一个 “隐形工厂” 增加了成本 - 降低了产能 每个不良必须被检出, 修复并放回制程. 不 良耗费了时间和金钱. 后续的检查或测试 废品 投入投入 隐形工厂 NOT OK 操作操作 一次良品率一次良品率 OK 时间, 耗用, 人力 90% 客户要求 返工 检查检查 是66%而不是90% . 为什么? 终端检验用 “一次良品率” 忽视了隐形工厂. 终端检验的职能是检查/测试或防止不良流出. 过程 123 滚动良品率81 %73 % 4 66 % 终端检验 = 90% 良品率 90% 良品率 90% 良品率 90% 良品率 90% 良品率 滚动良品率 和 一次良品率 后续的检查或测试 废品 投入投入 隐形工厂 NOT OK 操作操作一次良品率一次良品率 OK 90% 客户要求 返工 检查检查 一次良率 • 通过一定的操作或流程,合格品的 百分数 (第一次,没有返修) • 通常使用检查后的数据,这可能会 误导。 • 主要产能提高的促进因素(劳动力 和原材料) • 贯穿整个流程的关键产出测量点。 • 混淆会影响测量 • 测量应注意返工 滚动良率 (RTY) • 滚动良率 (RTY) 是一个重要的精益 6 Sigma 指标。 • RTY是把返工考虑进去的真正的过程良 率(隐形工厂). • 每个步骤的一次良率的简单乘积。 • 例如,如果一个流程有4步,并且每步 的一次良率为90%, RTY是: –RTY = .90 X .90 X .90 X .90 = .66 or 66% 滚动良品率 • 如果某产品的生产过程有12道工序且 每个工序的一次良品率是99%,则滚 动良品率RTY 应等于? • 如果公司的销货收入是5000万,以上 产生的不良不可返工,重修,请问公 司可能损失多少? 在没有返工的情况下就可以发货的 % 1990年大多数公司 6-Sigma 目标 民航失事率 (0.43 ppm) 2000年大部分电子产业 以6 σ为目标 行李失误率 3σ:1.5个/1本书的每1页错字 4σ:1个/1本书的每30页错字 5σ:1个/每一套百科全书错字 6σ:1个/每1个小规模图书馆错字 印刷业的6σ水平 6σ可以是多样的 以统计上来说 达到6σ水平反映出一个作 业流程每一百万次只有3.4 次的几率出错。 σDPMO 2308,537 366,807 46,210 5233 63.4 但是,它同时也是: 愿景 价值观 标竿 测量指标 哲学 目标 方法 工具 问题的性质—以统计的角度看问题 偏离目标(Off-Target)变异(Variation) LSL US L LSL US L 向目标集中 降低散布的范围 正中目标 LSL US L LSL: 客户要求下限 USL:客户要求上限 6σ的核心概念 • CTQ ( Critical to Quality ) :顾客真正所要 的关键质量特性。 • Entitlement:所能提供给顾客的作业流 程。 • Capability:目前正在提供产品或服务的 作业流程 • Variation:过程能力与规格间的变异 藉着实施6 6σ了解数据…… 每件事都会不同! 6σ的核心概念 • Defect:造成无法送交顾客期待的服 务及变异的因素 • DMAIC:包含五个去除变异方法的步 骤 • DFSS/DMADV:一个提升产品products (DFSS)或流程processes (DMADV)改 进的方法。 DFSS:Design for six sigma DMADV: Define Measure Analysis Design Verify 6σ的核心概念 • 顾客: – 定义: “任何从我们的工作(流程)中得到一个产品 和服务的人或者是组织“ – 要使流程成功的话,谁的需求必须被满足? • 顾客的类型: – 外部顾客: 在企业外部的个人或组织,他们是为产品 和服务付钱 – 内部顾客: 在你的流程中得到产品,服务,支持和信 息的同事—比如说工程部、生产部、股东等 – 任何制定那些产品和服务必须符合标准的政府部门 – 比如说, OSHA, EPA, FDA, UL, MilSpec. • 哪些顾客? – 顾客经常被分成几类( 没有必要平等对待所有的顾 客) 6σ的焦点 • 要想得到所期望的结果,我们应将焦 点放在 Y 或 X 上? Y: 相依 产出 结果 征兆 监视 X1…….Xn: 独立 输入过程 原因 问题 控制 Y = fY = f((X X)) 6σ的焦点释意 • 目标是以数学的方式叙述流程。 • 6σ的方法是教我们将焦点放在独立 与相依的两个变数上。 • 与过去将焦点放在Y(产出)的观念 不同。 • 应加强对X的了解。 –如钻孔过程: •Y = 孔的直径 (顾客的需求) •X = 电钻、金属等 (我们所能够控制 的流程要求) 6σ方程式:Y=f(X) • 例1 • Y = 成功的航空公 司 • Y1 = 高水准的乘客 需求 • X1 = 准时起飞 • X2 = 飞行有效率 • X3 = 发动机有效率 • 例2 • Y = 成功的飞机制造商 • Y1 = 飞机的高销售量 • X1 = 飞机准时交运能力 • X2 = 发动机的运送能力 • X3 = 零件运送能力 DMAIC Define-Measure-Analyze-Improve-Control • 对于每一个产品或流程的关键质量特性( CTQ)--定义、测量、分析、改善和控制 – 定义:顾客期望的流程是什么? – 测量:缺点发生的频率如何? – 分析:缺点为什么,何时,何地发生? – 改善:如何去改善流程? – 控制:如何让所改善的流程能持续? • 为了要找出并控制X,必须训练员工执行 如何减少X缺点的项目。 • 每一个项目都是透过DMAIC五个步骤进行 。
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