6西格玛工具介绍

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18个常用六西格玛统计工具介绍

18个常用六西格玛统计工具介绍

18个常用六西格玛统计工具介绍六西格玛作为经典的质量管理手段,备受质量人追捧。

以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习:1、帕累托图(Pareto图)帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点,该观点认为大约80%的结果来自20%的原因。

帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。

它是一种特殊类型的条形图,旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来,使您能够专注于最重要的问题。

2、直方图直方图是连续数据的图形快照。

直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。

它显示了大部分数据落在哪里,以及最小值和最大值。

直方图还显示您的数据是否为钟形,可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。

3、Gage R&R准确的测量至关重要。

如果您无法准确测量过程,则无法对其进行改进,这时Gage R&R就有了用武之地。

4、属性一致性分析另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。

Gage R&R评估连续型数据的重复性和再现性,而属性一致性分析评估的是属性数据,例如通过或失败。

此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准,与其他评估者以及他们自己一致。

5、过程能力分析几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。

例如,供应商的零件不能太大或太小,等待时间不能超过可接受的阈值,填充重量需要超过规定的最小值。

能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度,并深入了解如何改善不良流程。

经常引用的能力指标包括Cpk,Ppk,Cp,Pp,百万机会缺陷数(DPMO)和西格玛水平(Z值)。

6、检验我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。

例如,工艺参数调整后,想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。

7、方差分析t检验将平均值与目标进行比较,或者将两个平均值相互比较,而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。

例如,ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。

您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具六西格玛是一种质量管理方法,旨在通过减少变异性和缺陷数量来提高组织的效能和质量。

六西格玛方法一般包括五个阶段,分别是界定、测量、分析、改进和控制。

分析阶段是六西格玛的第三个阶段,它通过分析数据和识别问题的根本原因来为改进阶段提供基础。

该阶段的主要目标是识别导致问题和缺陷的主要因素,并通过深入理解以便制定优化计划。

分析阶段的作用主要有以下几个方面:1.识别问题的根本原因:在六西格玛方法中,问题通常是由一系列因素引起的。

分析阶段帮助团队确定出引起问题的主要因素,而不仅仅是解决表面上的问题。

通过更深入地分析问题,团队可以确定并重点处理主要问题,从而提高改进的效果。

2.确定关键的业务指标:分析阶段有助于确定关键的业务指标,这些指标可以帮助团队了解当前业务的状态和问题的严重程度。

通过对这些指标进行分析,团队可以制定相应的改进计划并确定目标。

3.分析数据以支持决策:在分析阶段,团队将对现有的数据进行详细的分析,以了解业务的关键因素和变化趋势。

这些数据包括来自不同部门和过程的数据,通过对这些数据进行分析,团队可以得出客观的结论,为改进方案的制定提供支持。

4.确定改进机会:分析阶段帮助团队确定出改进的机会和潜力。

通过对数据的分析、问题根本原因的识别和业务指标的评估,团队可以确定出可能产生最大改进的领域和机会。

这有助于团队优化资源的分配,并确保改进方案的最大效益。

常用的工具和技术在六西格玛的分析阶段中有很多种,下面列举一些常见的工具:1.流程图:流程图可以帮助团队理解业务过程中的各个步骤和关键环节,并揭示出潜在的问题和瓶颈。

通过绘制流程图,团队可以更容易地识别出改进的机会和可能的优化点。

4.核对表和问卷调查:通过使用核对表和问卷调查,团队可以搜集和整理来自不同部门和员工的意见和建议。

这些数据可以提供宝贵的信息,帮助团队了解问题的实际情况和整体掌握改进机会。

5.样本分析:样本分析是对一组数据进行统计学分析的过程,以了解样本所代表的总体特征和变化情况。

精益六西格玛管理六大工具

精益六西格玛管理六大工具

精益六西格玛管理六大工具工具一:质量功能展开(QFD)质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析,转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具,用来指导产品的健壮设计和质量保证。

这一技术产生于日本,在美国得到进一步发展,并在全球得到广泛应用。

质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。

在概念设计、优化设计和验证阶段,质量功能展开也可以发挥辅助的作用。

工具二:测量系统分析(MSA)测量系统分析(Measurement System Analysis),它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析,以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适,从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。

测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。

偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,也称为测量系统的R&R,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。

工具三:故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。

在 ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。

我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析,根据我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。

质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施。

精益六西格玛管理六大工具

精益六西格玛管理六大工具

精益六西格玛管理六大工具工具一:质量功能展开(QFD)质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析,转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具,用来指导产品的健壮设计和质量保证。

这一技术产生于日本,在美国得到进一步发展,并在全球得到广泛应用。

质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。

在概念设计、优化设计和验证阶段,质量功能展开也可以发挥辅助的作用。

工具二:测量系统分析(MSA)测量系统分析(Measurement System Analysis),它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析,以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适,从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。

测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征。

偏倚指测量数据相对于标准值的位置,包括测量系统的偏倚(Bias)、线性(Linearity)和稳定性(Stability);而方差指测量数据的分散程度,也称为测量系统的R&R,包括测量系统的重复性(Repeatability)和再现性(Reproducibility)。

工具三:故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。

在 ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。

我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析,根据我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。

质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施。

6西格玛基本方法及工具应用

6西格玛基本方法及工具应用

6西格玛基本方法及工具应用在6西格玛基本方法及工具应用的理论研究中,我们首先需要了解什么是6西格玛。

6西格玛是一种质量管理方法,旨在通过减少过程中的缺陷和变异来提高产品和服务的质量。

它基于一个名为“六西格玛”的统计学概念,表示在大量数据中,目标值(即期望值)与实际值之间的差异最小的程度。

6西格玛的目标是将这种差异降到最低,从而提高客户满意度和组织绩效。

为了实现这一目标,6西格玛方法包括了一系列基本步骤和工具。

本文将详细介绍这些方法和工具,并讨论它们在实际应用中的优缺点。

我们需要了解6西格玛的基本方法。

这些方法包括:1. 定义过程:在开始改进之前,我们需要明确要改进的过程。

这包括确定过程的目标、范围和关键成功因素。

2. 测量过程:为了评估过程的表现,我们需要收集有关过程的数据。

这可以通过直接观察、记录和分析过程的实际执行情况来完成。

3. 分析数据:收集到的数据需要进行分析,以确定过程中的缺陷和变异。

这可以通过使用统计工具和技术来完成,如均值、标准差、分布等。

4. 选择改进策略:根据分析结果,我们需要选择适当的改进策略。

这可能包括改变过程的设计、优化工作流程、提高员工技能等。

5. 实施改进:在选择了改进策略后,我们需要将其应用于实际过程。

这可能需要对员工进行培训、调整设备或重新设计工作流程。

6. 监控结果:在实施改进后,我们需要持续监控过程的表现,以确保所采取的措施有效。

这可以通过定期收集和分析数据来完成。

除了基本方法之外,6西格玛还包括一系列工具,用于辅助改进过程。

这些工具包括:1. 根本原因分析(RCA):通过对过程中的缺陷和变异进行深入分析,找出导致这些问题的根本原因。

这有助于我们采取针对性的措施,从而更有效地解决问题。

2. 流程图:流程图是一种可视化工具,可以帮助我们理解过程的各个阶段以及它们之间的关系。

通过绘制流程图,我们可以更容易地发现潜在的问题和改进点。

3. 控制图:控制图是一种统计工具,用于监控过程的稳定性和性能。

六西格玛管理测量阶段几种工具

六西格玛管理测量阶段几种工具

/六西格玛管理测量阶段几种工具1、过程描述工具①复杂性价值流图:过程流图把工作标识为增值或非增值,捕捉时间数据和复杂性数据;②过程周期效率:计算过程中的增值时间与周期总时间的比值;③时间价值分析:绘制时间价值分析图,以可视化的形式,将过程中的增值时间从非增值时间中区分开来。

2、聚焦/排序工具①排列图用柱状条表示问题的每个原因或子问题的影响程度。

把柱状条按降序排列。

通常,大多数问题产生的原因集中在少数原因上,如果排列图是平直型的(即柱状条基本上高度是一致的),这说明过程中可能复杂性比较高了,或者是你观察到的原因不是关键原因。

②失效模式与后果分析(FMEA)用一张表格描述产品、服务或过程的潜在失效模式,从3方面进行度量,每个指标从1一l0:事物失效的可能性(1=不可能,10=几乎肯定);失效的可探测度(1=可能探测到,10=不可能探测到);失效的严重度(1=没有影响,10=影响极大,例如私人受伤或财务损失巨大)。

作为一种服务团队理清思路的工具,FMEA表格越来越受到大家的欢迎。

3、数据收集和数据精确化量具是一种研究和调整测量系统,改善可靠性的方法。

“重复性”是指使用同一个量具或程序,对同一物件获得同一结果。

“再现性”是指不同的人对单个物件进行测量而得到相同的结果。

一直以来,量具都是用来确保制造设备是否运行可靠,操作人员使用这些设备的方式是否一致。

在服务业,比起设备的精确性,是否用同一种方式收集数据显得更为重要。

例如,测量过程周期时间的时候,是否同一时刻“启动秒表”的?团队是否按同一种方式计算缺陷?为了完成一项任务,需要追查一些信息,一会做这项任务,一会做那项任务,有些事情你以前很少涉及,因为看似简便,高效,所以按批量处理工作事件。

这些情况中,当事人都是从做增值工作转向了做非增值工作。

通常这些做法都被视为“理所当然”的,但是实际上这些做法是不增值的,加长了延迟时间,增加了WIP。

4、量化并描述波动控制图:控制图可以按时间顺序排列数据点,通过计算可以描绘出数据自身所表现出来的波动是否超出过程的正常范围(“偶然”和“异常原因”波动),或者描绘出数据是否有异常或明显差异(“特殊原因”或“非随机”波动)。

20种六西格玛管理工具大全

20种六西格玛管理工具大全

20种六西格玛(6σ)管理工具大全1 FMEA和FTA分析故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。

在ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。

我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析,根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。

质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施,提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。

根据文献报道,某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。

2 Kano模型日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量:理所当然质量、期望质量和魅力质量。

A:理所当然质量。

当其特性不充足(不满足顾客需求)时,顾客很不满意;当其特性充足(满足顾客需求)时,无所谓满意不满意,顾客充其量是满意。

B:期望质量也有称为一元质量。

当其特性不充足时,顾客很不满意,充足时,顾客就满意。

越不充足越不满意,越充足越满意。

C:魅力质量。

当其特性不充足时,并且是无关紧要的特性,则顾客无所谓,当其特性充足时,顾客就十分满意。

理所当然的质量是基线质量,是最基本的需求满足。

期望质量是质量的常见形式。

魅力质量是质量的竞争性元素。

通常有以下特点:1、具有全新的功能,以前从未出现过;2 、性能极大提高;3、引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制,顾客忠诚度得到了极大的提高;4、一种非常新颖的风格。

Kano模型三种质量的划分,为6Sigma改进提高了方向。

6西格玛基本方法及工具应用

6西格玛基本方法及工具应用

6西格玛基本方法及工具应用六西格玛(Six Sigma)是一种以质量管理和过程改进为核心的方法学。

Six Sigma的核心思想是通过减少缺陷率提高产品和服务的质量,从而降低成本并增加客户满意度。

虽然最初流行于制造业,但是现在已经应用于服务业、金融业、医疗业及其他各个行业。

在今天的市场上,Six Sigma被认为是企业获得竞争优势和持续发展的必备工具之一。

以下将会探讨Six Sigma的基本方法和工具应用。

1. DMAIC方法DMAIC方法是Six Sigma最常用的方法之一。

DMAIC是一个缩写,代表Define(定义), Measure(测量), Analyze(分析),Improve(改进), Control(控制)五个阶段。

首先,我们需要定义过程的目标,调查这个过程,了解它的输入与输出以及客户的需求。

然后,我们需要测量这个过程,以了解其当前状态。

在分析阶段,我们需要收集数据、建立模型和确定问题的根本原因。

接着,我们可以开始改进,设定目标和实施改进方案。

最后,我们需要建立控制措施以确保该过程的稳定性。

2. 五力分析工具五力分析是指对竞争环境中的五个方面进行分析,包括新进入者、现有竞争者、替代品、供应商和客户。

在分析这些因素时,我们需要考虑各种市场因素,如价格、产品质量、服务质量以及市场份额等。

通过进行五力分析,我们可以了解市场定位和竞争优势并提出相应的改进方案,从而提高我们的市场份额和效益。

3. 价值流图价值流图是用来描述整个价值流程的工具。

价值流程是从原材料到成品的整个生产流程和产品供应链的全过程。

通过绘制一个图表,我们可以了解生产过流程中每个步骤的耗时、内部和外部的供应商、客户和产品等信息。

通过分析价值流程,我们可以识别、消除或简化不必要的步骤,减少阻力并流畅整个流程。

这将使过程更加高效且更加精细,从而提高质量且减少生产成本。

4. 直方图直方图是一种最常用的数据可视化工具,用于显示一组数值数据的分布状况。

精益六西格玛的工具有哪些?

精益六西格玛的工具有哪些?

精益六西格玛处理业务流程的工具有哪些?
事实证明,我们必须对生活和商业的变化持开放态度。

因为唯一不变的是变化,我们必须在思维方式上保持灵活。

也就是说,当我们在处理业务流程的方式上遇到困难,并且变革迫在眉睫时,我们可以参考一些精益六西格玛工具,这些工具将有助于推动变革以获得更成功的结果。

天行健举例如下:
价值流图:这是对每个步骤的完整映射,包含从开始到结束交付产品或服务所需的信息。

价值流图将包括从订购供应品到交付的所有内容,以及与所述产品或服务相关的每个步骤。

这有助于创造流程、消除浪费并更有效地运行流程。

鱼骨图或因果图:这个工具非常适合帮助团队找到问题的根本原因。

由于找到问题的根源是我们的本职工作,因此写下问题的所有潜在原因,然后对它们进行优先排序,最终将有助于解决问题。

这绝对是一个很棒的工具!
流程映射:这涉及实际流程或任务以及涉及的角色和职责。

事实上,它涉及与生产产品或业务所采取的实际步骤有关的任何信息。

实际创建流程图的神奇之处在于:你可以看到所涉及的潜在风险以及你可能忽略的其他细节。

许多人在创建流程图时仅仅通过检查流程的每一步就避免了隐藏的责任。

当然,这些只是帮助解决反复出现的问题的精益六西格玛工具的三个示例。

随之而来的是变化,以及我们公司和企业运营方式的改进。

企业失败的主要原因是人们固执己见,不改变。

业务会随着时间的推移而变化,但这种变化是渐进的,所以我们要时刻做好准备。

六西格玛基本方法及工具应用

六西格玛基本方法及工具应用

六西格玛基本方法及工具应用六西格玛是一种质量管理方法,旨在通过减少缺陷、改进流程和提高效率,提升组织的运营绩效。

它使用一系列的统计工具和方法来分析数据,了解和解决问题,并确保改进措施的可持续性。

下面将介绍六西格玛的基本方法及一些常用的工具应用。

六西格玛的基本方法:1. Define(定义):明确问题的范围、目标和需求。

这一阶段需要定义关键绩效指标(KPIs),确定关键影响因素,并与相关利益相关者进行沟通。

2. Measure(测量):收集和整理数据,评估当前流程的性能,确定问题的根本原因。

常用的测量工具有直方图、散点图等。

3. Analyze(分析):分析收集的数据,找出问题的根本原因,建立因果关系模型。

通过应用一些常用的分析工具,如鱼骨图、5W1H分析、散点图等,可以识别出主要的问题和变量。

4. Improve(改进):制定和实施改进计划,以解决发现的问题。

这一阶段需要制定改进方案,设计实验,收集和分析数据来评估改进措施的有效性。

5. Control(控制):建立控制措施和方法,以确保改进的持续和稳定。

通过统计过程控制图、故障模式和影响分析等方法,进行持续的监控,以确保流程的稳定性和质量的持续改进。

常用的工具应用:1.鱼骨图(因果图):用于识别问题的主要原因。

通过将问题放在鱼头上,将可能的原因写在鱼骨的骨架上,使用这个工具可以帮助团队理解问题,找出主要的影响因素。

2.直方图:用于对数据进行分组展示,以便更好地理解数据的分布情况。

通过直方图可以观察到数据的中心趋势、偏差程度和异常情况。

3.散点图:用于观察两个变量之间的关系。

通过绘制散点图可以帮助团队了解变量之间的相关性,并发现可能的因果关系。

4.5W1H分析:用于分析问题的根本原因。

通过回答问题“什么、为什么、在哪里、何时、谁和如何”,可以全面地了解问题的背景和原因。

5.故障模式和影响分析(FMEA):用于分析和预防潜在的故障和缺陷。

通过系统地识别可能的故障模式和其影响,可以制定相应的控制措施。

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具六西格玛是一种流程改进方法,旨在通过识别和消除流程中的缺陷和变异,提高业务质量,提高效率和降低成本。

六西格玛方法包括几个主要阶段,分析阶段是其中之一,也是整个过程中非常重要的一个阶段。

本文将详细介绍六西格玛中分析阶段的作用以及常用工具。

分析阶段的作用:1.了解当前流程:分析阶段的主要任务是收集关于当前流程的数据和信息,以全面了解其运行情况和问题。

通过对当前流程的详细分析,可以帮助团队识别和理解流程中的瓶颈、浪费和缺陷,为后续的改进提供基础。

2.测量和分析数据:分析阶段还涉及测量和分析数据,以确定流程的表现和稳定性。

通过使用统计工具和技术,可以对流程数据进行深入分析,了解其变异性和特征,为后续的改进提供依据。

3.识别关键问题:通过对当前流程的分析,可以识别并确定关键问题和瓶颈,以确定改进的重点和优先级。

分析阶段帮助团队找到影响业务绩效的主要问题,并制定改进计划。

4.确定原因和影响:分析阶段的另一个重要任务是确定导致问题的根本原因和影响。

通过使用工具如因果图、鱼骨图等,可以帮助团队系统性地分析问题并找出潜在的原因,为改进措施的设计和实施提供指导。

常用工具:1.流程图:流程图是一种图形化的表示流程的工具,可帮助团队清晰地描述和展示流程中的各个步骤、活动和决策点。

流程图的使用可以帮助团队理解业务流程,并发现潜在的问题和改进机会。

2.直方图和散点图:直方图和散点图是测量和分析数据的常用工具。

直方图可以展示数据的分布情况,帮助团队了解流程的表现和稳定性。

散点图可以帮助团队分析数据的相关性,识别可能存在的因果关系。

3.管制图:管制图是一种统计工具,用于监测和控制流程的稳定性和性能。

通过制定上下限和中心线,管制图可以帮助团队确定流程的稳定性和变异情况,及时发现并纠正异常。

4.因果图:因果图也称为鱼骨图或石墨图,是用来分析问题原因和影响的工具。

通过将问题作为鱼骨图的中心,团队可以系统性地分析可能的原因,并将其归类为人、方法、机械、材料、测量和环境等六个主要类别,帮助找到最根本的原因。

六西格玛质量管理常用工具介绍

六西格玛质量管理常用工具介绍

六西格玛质量管理常用工具介绍六西格玛是一个用于改进业务流程和增强产品质量的管理方法。

它于20世纪80年代由美国著名制造专家比尔·史密斯引入,并被德州仪器公司(Texas Instruments)广泛采用。

六西格玛采用的方法和工具旨在减少变异性并提高质量。

下面是六西格玛常用的一些工具介绍:1.流程流图:流程流图是一种以图形方式表示工作流程的工具。

它能够帮助团队了解当前的业务流程,并发现潜在的问题和瓶颈。

通过绘制整个流程,并确定每个步骤的输入、输出和控制点,团队可以更好地理解流程,并找到改进的机会。

2.关键路径分析:关键路径分析是一种项目管理工具,用于确定影响整个项目完成时间的关键任务。

通过分析每个任务的持续时间和依赖关系,团队可以确定出最长的路径,即关键路径。

通过关注关键路径上的任务,团队可以更好地控制整个项目的进度。

3.散点图:散点图是一种用于显示变量之间关系的图表。

它通过将两个变量分别绘制在横轴和纵轴上的坐标点来表示数据。

通过观察散点图中的模式,团队可以识别出变量之间的关联性,并找到可能的因果关系。

4.直方图:直方图是一种用于显示数据分布的图表。

它将数据分成若干等宽的区间,并计算每个区间中的数据数量。

通过绘制柱状图,团队可以直观地了解数据的分布情况,并判断是否存在异常值或偏态。

5.控制图:控制图是一种用于监控过程稳定性的图表。

它通过绘制过程的样本数据和控制界限来显示过程的变异程度。

通过观察控制图中的数据点是否超过控制界限,团队可以判断过程是否受到特殊因素的影响,并采取相应的措施。

6.核查表:核查表是一种用于记录问题发生情况的工具。

它可以帮助团队收集关于问题的详细信息,包括问题的描述、发生时间、地点、原因等。

通过使用核查表,团队可以更好地了解问题的本质,并确定改进的方向。

7.因果图:因果图是一种用于分析问题根本原因的图表。

它通过绘制问题的各个要素和可能的原因之间的关系,帮助团队找出问题的根本原因。

西格玛基本方法及工具应用

西格玛基本方法及工具应用

西格玛基本方法及工具应用在当今竞争激烈的商业环境中,企业不断寻求提高质量、降低成本、提升效率的方法。

六西格玛管理作为一种广泛应用的质量管理方法,凭借其严谨的流程和有效的工具,为企业实现卓越运营提供了有力的支持。

接下来,让我们深入了解一下西格玛的基本方法及工具应用。

一、六西格玛的基本概念六西格玛是一种基于数据和统计分析的质量管理方法,旨在通过减少过程中的变异和缺陷,将过程的绩效水平提升到六西格玛水平,即每百万次机会中只有 34 个缺陷。

要实现六西格玛的目标,需要遵循 DMAIC 流程,即定义(Define)、测量(Measure)、分析(Analyze)、改进(Improve)和控制(Control)。

二、西格玛的基本方法1、定义阶段在定义阶段,需要明确项目的目标、范围和客户需求。

这包括确定项目的关键质量特性(CTQ),即对客户满意度有重要影响的产品或服务特性。

通过与客户沟通、市场调研和内部讨论,收集相关信息,为后续的改进工作奠定基础。

例如,一家手机制造企业在定义阶段发现客户对手机电池续航能力和拍照清晰度的满意度较低,因此将这两个方面确定为项目的 CTQ。

2、测量阶段测量阶段的主要任务是收集和评估与过程相关的数据,确定当前过程的绩效水平。

这需要建立有效的测量系统,确保数据的准确性和可靠性。

比如,对于手机电池续航能力的测量,可以通过一系列的测试标准,如连续通话时间、视频播放时间等,来量化电池的续航表现。

3、分析阶段在分析阶段,对测量阶段收集到的数据进行深入分析,找出导致过程变异和缺陷的根本原因。

可以运用多种统计分析工具,如因果图、柏拉图、回归分析等。

以手机拍照清晰度为例,通过分析可能发现镜头质量、图像处理算法、传感器性能等因素是影响拍照清晰度的关键原因。

4、改进阶段基于分析阶段确定的根本原因,制定并实施改进方案。

这可能涉及流程优化、技术创新、人员培训等方面。

对于上述手机拍照清晰度的问题,可以通过更换更高质量的镜头、优化图像处理算法、提升传感器性能等措施来改进。

六西格玛工具汇总

六西格玛工具汇总

六西格玛工具汇总六西格玛(Six Sigma)是一种管理和改进的方法论,旨在通过减少变异性和缺陷来提高质量,并实现业务过程的改进和优化。

在实施六西格玛的过程中,有许多工具可以帮助团队分析数据、定位问题并制定解决方案。

本文将对一些常用的六西格玛工具进行汇总介绍。

1.流程图:流程图是一种图形化的工具,用于展示业务流程的各个环节和流程中的关键节点。

通过绘制流程图,团队可以更清楚地了解整个业务流程,并找出其中的潜在问题和改进点。

2.帕累托图:帕累托图是一种用于优先处理问题的统计工具。

它基于帕累托法则,即80%的问题通常由20%的原因引起。

通过绘制帕累托图,团队可以确定并优先解决造成最大影响的原因。

3.核查表:核查表是一种用于记录观察结果的工具。

它通常用于数据收集和问题识别阶段,团队可以使用核查表记录关键数据和问题特征,以便进一步分析和解决。

4.散点图:散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表。

通过绘制散点图,团队可以了解到两个变量之间的相关性,进而找出潜在的因果关系,从而有针对性地改进业务过程。

5.直方图:直方图是一种用于展示数据分布和变异性的图表。

通过绘制直方图,团队可以了解到数据的中心趋势和变异性程度,从而找出潜在的问题和改进方向。

6.标准化工作组合表:标准化工作组合表是一种用于记录最佳实践和标准工作方法的工具。

通过建立标准化工作组合表,团队可以确保工作流程的一致性和高效性,进而提高质量和效率。

7.测量系统分析(MSA):MSA是一种用于评估测量过程准确性和可重复性的方法。

通过进行MSA,团队可以了解到测量系统的稳定性,并根据结果调整测量方法和设备,从而提高数据的可靠性。

8.方差分析(ANOVA):ANOVA是一种用于比较不同组之间差异性的统计方法。

通过进行ANOVA分析,团队可以确定是否存在显著差异,并找出影响差异的主要因素。

9.根本原因分析:根本原因分析是一种通过问为什么来追溯问题背后真正的原因的方法。

六西格玛工具一览

六西格玛工具一览

亲和图:将大量创意想法根据自然关系分类。
关系图:表示因果关系,帮助你分析复杂情景中不同方面之间的天然联系。 树形图:将比较宽泛的种类逐级细分,帮助你从一般情况到具体情况的逐步思考。 矩阵图:表示2组信息、3组信息、或4组信息之间的关系,并能给出关系信息,如每种因素的力量、每个 个体扮演的角色、或度量的结果。 矩阵数据分析:用来分析矩阵的一种复杂的数学技术,与之相似的优先排列矩阵可被替换使用。优先排 列矩阵是最严格、精确、耗时的决策工具之一。它是一个L形的矩阵,根据一套标准对一列选项进行成对 对比,以此找到最佳选项。
项目计划实施工具 这些工具可以帮助你管理改善项目: 甘特图:一种条形图表示一个项目中的工作任务,每个任务开始的时间、持 续的时间以及完成的状况都能在图中表示出来。 PDCA循环(计划-实践-检查-执行)或PDSA循环(计划-实践-研究-执行):一 个循环模型使用四个步骤来实施变革,达到不断的改善。
六西格玛工具一览表
内容较粗糙,但是必须要了解的。
原因分析工具 当你要发掘某个问题或某种情况的原因时,使用这些原因分析工具: 鱼骨图:分析一种问题或现象的多种可能的原因,并将这些原因分成有 用的几类。 排列图:在一个条线图中表示哪些因素更重要。 散点图:将一系列数字资料表示在坐标图中,一个坐标轴代表一个变量, 通过这个图帮助你发现某种关系。
评估工具和决策工具
当你准备从一组待选项中选择最好的一项时,或当你想要评估完成的 工作时,可以使用评估工具和决策工具。它包括评估项目结果。
决策矩阵:应用预先确定的衡量标准评估一组待选项,并区分优先次 序。 多次投票:将大量的可能性缩小到一个优先选择的范围或一个最终选 择;允许一个选项多次被选,累计排名上升至最高,而不是某一个投 票者的首选使其排名升高。

六西格玛管理中20种常用工具

六西格玛管理中20种常用工具

六西格玛管理中20种常用工具1FMEA和FTA分析故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。

在ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。

我国目前基本上仅将FMEA 与FTA技术应用于可靠性设计分析,根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。

质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施,提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。

根据文献报道,某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。

2Kano模型日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量:理所当然质量、期望质量和魅力质量。

A:理所当然质量。

当其特性不充足(不满足顾客需求)时,顾客很不满意;当其特性充足(满足顾客需求)时,无所谓满意不满意,顾客充其量是满意。

B:期望质量也有称为一元质量。

当其特性不充足时,顾客很不满意,充足时,顾客就满意。

越不充足越不满意,越充足越满意。

C:魅力质量。

当其特性不充足时,并且是无关紧要的特性,则顾客无所谓,当其特性充足时,顾客就十分满意。

理所当然的质量是基线质量,是最基本的需求满足。

期望质量是质量的常见形式。

魅力质量是质量的竞争性元素。

通常有以下特点:1、具有全新的功能,以前从未出现过;2 、性能极大提高;3、引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制,顾客忠诚度得到了极大的提高;4、一种非常新颖的风格。

Kano模型三种质量的划分,为6Sigma改进提高了方向。

六西格玛基本方法及工具应用

六西格玛基本方法及工具应用

六西格玛基本方法及工具应用六西格玛是一种质量管理方法,旨在通过减少变异性和提高流程效率来提高产品和服务的质量。

它是一种统计方法,广泛应用于制造业和服务业,帮助组织提高质量、提高效率和降低成本。

六西格玛方法具有确定性和灵活性,可以根据组织的需求和目标进行调整和应用。

在六西格玛方法中,有一些基本的工具和技术,可以帮助组织实现质量和效率的改进。

六西格玛方法的基本步骤包括:1.确定问题和目标:确定需要改进的问题或机会,并设定明确的目标。

2.测量和分析:收集数据并分析流程瓶颈、问题根本原因和变异性。

3.改进:根据分析结果设计和实施改进措施。

4.控制:确保实施的改进措施能够持续有效并达到预期结果。

以下是六西格玛常用的工具及其应用:1.流程图:流程图是一种可视化工具,用于描绘流程和发现瓶颈或问题点。

通过绘制流程图,可以帮助团队识别流程中的浪费和改进机会。

2.甘特图:甘特图是一种时间管理工具,用于跟踪任务和项目的进度。

在六西格玛项目中,甘特图可以帮助团队制定时间表和跟踪改进措施的实施进度。

4.控制图:控制图是一种统计工具,用于监控过程的稳定性和变异性。

在六西格玛项目中,控制图可以帮助团队监控流程的性能,及时发现问题并采取纠正措施。

5.标准作业程序(SOP):标准作业程序是一种文件,用于描述工作流程和操作规程。

在六西格玛项目中,SOP可以帮助团队确保工作流程的标准化和一致性,提高工作效率和质量。

6.树状图:树状图是一种图表,用于显示问题的层次结构和关系。

在六西格玛项目中,树状图可以帮助团队分析问题的根本原因,确定改进目标和方向。

7.因果图:因果图是一种图表,用于分析问题的根本原因和影响因素。

在六西格玛项目中,因果图可以帮助团队识别问题的根源,采取有针对性的改进措施。

综上所述,六西格玛方法是一种强大的质量管理工具,可以帮助组织提高产品和服务的质量、效率和竞争力。

通过应用六西格玛的基本方法和工具,组织可以识别问题、分析数据、制定改进措施,并监控流程的表现。

六西格玛质量管理

六西格玛质量管理

六西格玛质量管理六西格玛质量管理是一种基于数据驱动的管理方法,旨在通过减少过程中的变异性,达到提高质量水平和效率的目标。

本文将介绍六西格玛的原理、工具和实施步骤,帮助读者更好地了解和运用这一管理方法。

一、六西格玛的原理六西格玛的核心原理是以数据为基础的决策和改进。

它采用统计学的方法来分析数据,识别和解决问题,减少过程中的变异性,从而提高质量水平。

六西格玛将过程的变异性分为两种,一种是可识别的特定原因变异,另一种是无法识别的常规原因变异。

通过对特定原因变异的识别和解决,可以降低常规原因变异的发生,从而提升质量。

二、六西格玛的工具六西格玛通过一系列工具来实现质量管理的目标。

以下是常用的六西格玛工具:1. 流程图:用于绘制和分析流程,帮助识别问题点和改进机会。

2. 直方图:用于表示数据的分布情况,帮助快速了解数据的特点和问题。

3. 散点图:用于表示两个变量之间的关系,帮助识别变量之间的因果关系。

4. 控制图:用于监控过程的稳定性和一致性,帮助及时发现和纠正问题。

5. 因果图:用于分析问题的根本原因,帮助找到解决问题的关键点。

6. DMAIC方法:DMAIC是六西格玛的核心流程,包括定义、测量、分析、改进和控制五个步骤,用于解决问题和实施改进。

三、六西格玛的实施步骤六西格玛的实施通常遵循DMAIC的流程,以下是每个步骤的具体内容:1. 定义(Define):明确问题陈述、项目目标和范围,确定项目团队,制定实施计划。

2. 测量(Measure):收集相关数据,建立数据指标,评估当前过程的性能并建立基准线。

3. 分析(Analyze):分析数据,识别问题的根本原因,确定改进机会和关键要素。

4. 改进(Improve):制定改进方案,实施方案并监控效果,采取措施确保改进效果的可持续。

5. 控制(Control):建立控制计划,监测和测量过程性能,持续改进和优化。

六西格玛的实施需要高度的团队合作和持续的管理支持。

18个常用六西格玛统计工具介绍

18个常用六西格玛统计工具介绍

18个常用六西格玛统计工具介绍六西格玛作为经典的质量管理手段,备受质量人追捧。

以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习:1、帕累托图(Pareto图)帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点,该观点认为大约80%的结果来自20%的原因。

帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。

它是一种特殊类型的条形图,旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来,使您能够专注于最重要的问题。

2、直方图直方图是连续数据的图形快照。

直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。

它显示了大部分数据落在哪里,以及最小值和最大值。

直方图还显示您的数据是否为钟形,可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。

3、Gage R&R准确的测量至关重要。

如果您无法准确测量过程,则无法对其进行改进,这时Gage R&R就有了用武之地。

4、属性一致性分析另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。

Gage R&R评估连续型数据的重复性和再现性,而属性一致性分析评估的是属性数据,例如通过或失败。

此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准,与其他评估者以及他们自己一致。

5、过程能力分析几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。

例如,供应商的零件不能太大或太小,等待时间不能超过可接受的阈值,填充重量需要超过规定的最小值。

能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度,并深入了解如何改善不良流程。

经常引用的能力指标包括Cpk,Ppk,Cp,Pp,百万机会缺陷数(DPMO)和西格玛水平(Z值)。

6、检验我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。

例如,工艺参数调整后,想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。

7、方差分析t检验将平均值与目标进行比较,或者将两个平均值相互比较,而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。

例如,ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。

您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。

六西格玛管理工具(QFD,FMEA,SPC,DOE)

六西格玛管理工具(QFD,FMEA,SPC,DOE)

六西格玛管理工具(QFD,FMEA,SPC,DOE)六西格玛管理工具(QFD,FMEA,SPC,DOE)详解:(一)质量功能展开质量功能展开(QFD)是将顾客家的需求转换为质量特性,保证顾客的关键需求以及企业的核心技术系统地展开到产品的各项功能部件,过程变量等质量特性,从而实现满足要求的质量。

QFD是一种在设计阶段应用的系统方法,它采用的方法将保证来自顾客或市场的需求精确无误地转移到产品寿命循环到灭个阶段有关技术和措施当中去。

(二)统计制程控制(SPC)统计过程控制或统计制程控制(SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。

它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。

当过程仅受随机因素影响时,过程处于统计控制状态(简称受控状态);当过程中存在系统因素的影响时,过程处于统计失控状态(简称失控状态)。

由于过程波动具有统计规律性,当过程受控时,过程特性一般服从稳定的随机分布;而失控时,过程分布将发生改变。

SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。

因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

(三)故障树分析法故障树分析法,(FTA)是一种系统化的演绎方法,用以找出系统内可能存在的原件失效,环境影响,软件缺陷及人为失误等各种因素与系统之间的逻辑关系,形成故障树,为了简化故障树,达到同样的效果,采取故障表的方式。

(天行健管理咨询公司)(四)故障模式与影响分析故障模式与影响分析(FMEA)是在工程实践中总结出来的以故障模式为基础,以故障影响或者后果为目标的分析技术。

对可靠性管理系统中的关键特性进行分析。

(五)实验设计实验设计(DOE)是一种安排实验和分析数据的梳理统计方法,实验设计主要对实验进行合理安排,以较小的实验规模及实验次数,较短的实验周期和降低的实验成本,获得理想的实验结果以及得出科学的结论。

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FMEA和FTA分析故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。

在ISO 9004:2000版标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。

我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析,根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。

质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施,提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。

根据文献报道,某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。

头脑风暴法头脑风暴法又称智力激励法,是现代创造学奠基人美国奥斯本提出的,是一种创造能力的集体训练法。

它把一个组的全体成员都组织在一起,使每个成员都毫无顾忌地发表自己的观念,既不怕别人的讥讽,也不怕别人的批评和指责,是一个使每个人都能提出大量新观念、创造性地解决问题的最有效的方法。

它有四条基本原则:第一、排除评论性批判,对提出观念的评论要在以后进行。

第二、鼓励“自由想象“。

提出的观念越荒唐,可能越有价值。

第三、要求提出一定数量的观念。

提出的观念越多,就越有可能获得更多的有价值的观念。

第四、探索研究组合与改进观念。

除了与会者本人提出的设想以外,要求与会者指出,按照他们的想法怎样做才能将几个观念综合起来,推出另一个新观念;或者要求与会者借题发挥,改进他人提出的观念。

Kano模型日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量:理所当然质量、期望质量和魅力质量(如下图)Kano模型A:理所当然质量。

当其特性不充足(不满足顾客需求)时,顾客很不满意;当其特性充足(满足顾客需求)时,无所谓满意不满意,顾客充其量是满意。

B:期望质量也有称为一元质量。

当其特性不充足时,顾客很不满意,充足时,顾客就满意。

越不充足越不满意,越充足越满意。

C:魅力质量。

当其特性不充足时,并且是无关紧要的特性,则顾客无所谓,当其特性充足时,顾客就十分满意。

理所当然的质量是基线质量,是最基本的需求满足。

期望质量是质量的常见形式。

魅力质量是质量的竞争性元素。

通常有以下特点:●具有全新的功能,以前从未出现过;●性能极大提高;●引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制,顾客忠诚度得到了极大的提高;一种非常新颖的风格。

Kano模型三种质量的划分,为6Sigma改进提高了方向。

如果是理所当然质量,就要保证基本质量特性符合规格(标准),实现满足顾客的基本要求,项目团队应集中在怎样降低故障出现率上;如果是期望质量,项目团队关心的就不是符合不符合规格(标准)问题,而是怎样提高规格(标准)本身。

不断提高质量特性,促进顾客满意度的提升;如果是魅力质量,则需要通过满足顾客潜在需求,使产品或服务达到意想不到的新质量。

项目团队应关注的是如何在维持前两个质量的基础上,探究顾客需求,创造新产品和增加意想不到的新质量。

POKA-YOKEPOKA-YOKE意为“防差错系统”。

日本的质量管理专家、著名的丰田生产体系创建人新江滋生(Shingeo Shingo)先生根据其长期从事现场质量改进的丰富经验,首创了POKA-YOKE的概念,并将其发展成为用以获得零缺陷,最终免除质量检验的工具。

POKA-YOKE的基本理念主要有如下三个月:⑴决不允许哪怕一点点缺陷产品出现,要想成为世界的企业,不仅在观念上,而且必须在实际上达到“0”缺陷。

⑵生产现场是一个复杂的环境,每一天的每一件事都可能出现,差错导致缺陷,缺陷导致顾客不满和资源浪费。

⑶我们不可能消除差错,但是必须及时发现和立即纠正,防止差错形成缺陷。

质量功能展开(QFD)质量功能展开(Quality Function Deployment, 缩写为QFD)是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法,它体现了以市场为导向,以顾客要求为产品开发唯一依据的指导思想。

在健壮设计的方法体系中,质量功能展开技术占有举足轻重的地位,它是开展健壮设计的先导步骤,可以确定产品研制的关键环节、关键的零部件和关键工艺,从而为稳定性优化设计的具体实施指出了方向,确定了对象。

它使产品的全部研制活动与满足顾客的要求紧密联系,从而增强了产品的市场竞争能力,保证产品开发一次成功。

根据文献报道,运用QFD方法,产品开发周期可缩短三分之一,成本可减少二分之一,质量大幅度提高,产量成倍增加。

质量功能展开在美国民用工业和国防工业已达到十分普及的程度,不仅应用于具体产品开发和质量改进,还被各大公司用作质量方针展开和工程管理目标的展开等。

2000版ISO 9000系列标准要求“以顾客为关注焦点”,“确保顾客的要求得到确定并予以满足”,作为分析展开顾客需求的质量功能展开方法必将在2000版ISO 9000系列标准的贯彻实施中获得广泛的应用。

SOW工作说明(Statement Of Work,缩写为SOW)是合同的附件之一,具有与合同正文同等的法律效力。

工作说明详细规定了合同双方在合同期内应完成的工作,如方案论证、设计、分析、试验、质量控制,可靠性、维修性、保障性、标准化、计量保证等;应向对方提供的项目,如接口控制文件、硬件、计算机软件、技术报告、图纸、资料,以及何时进行何种评审等,因此,工作说明以契约性文件的形式进一步明确了顾客的要求和承制方为实现顾客要求必须开展的工作,它使产品的管理和质量保证建立在法律依据之上,成为合同甲方(顾客)对乙方(承制单位)进行质量监控的有力工具。

工作说明的详细要求可查阅GJB 2742-96。

工作说明的内容是质量功能展开的重要输入。

WBS工作分解结构(Work Breakdown Structures,缩写为WBS)是对武器装备项目在研制和生产过程中应完成的工作自上而下逐级分解所形成的一个层次体系。

该层次体系以要研制和生产的产品为中心,由产品(硬件和软件)项目、服务项目和资料项目组成。

WBS是通过系统工程工作而形成的,它显示并确定了武器装备项目的工作,并表示出各项工作之间以及它们与最终产品之间的关系,充分体现了系统的整体性、有序性(层次性)和相关性。

GJB2116-94给出了WBS的典型发展过程及编制的基本要求,并在附录中提供了七类武器系统的纲要WBS。

在质量功能展开和系统设计等工作中应用WBS的层次体系,参照GJB2116-94给出的纲要WBS,将极大地方便产品功能、结构和研制工作的构思,有助于QFD和系统设计等工作的完成,也有助于工作说明(SOW)的编制。

WBS是对武器装备研制实施系统工程管理的有效工具,也是设计完整性的保证。

WBS的原理和思想,也同样适用于各种大型、复杂、高科技的民用产品。

并行工程并行工程(Concurrent Engineering)是对于产品和其有关的过程(包括制造和保障过程)进行并行设计的一种系统的综合方法,它要求研制者从一开始就考虑整个产品寿命周期(从概念形成到产品报废处置)中的全部要素,包括质量、成本、进度及顾客需求。

并行工程要求特别重视源头设计,在设计的开始阶段,就设法把产品开发所需的所有信息进行综合考虑,把许多学科专家的经验和智慧汇集在一起,融为一体。

下图是串行工程与并行工程的比较示意图。

显然T并<T串。

据文献报导,贯彻并行工程,研制周期将缩短40-60%,生产初期的工程更改减少50%以上,制造费用降低30-40%,报废和返工减少75%。

在健壮设计中,尤其在进行质量功能展开和系统设计时,必须贯彻并行工程的原理和指导思想。

参数设计参数设计(Parameter Design)在系统设计之后进行。

参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数(包括原材料、零件、元件等)的最佳水平组合,从而尽量减少外部、内部和产品间三种干扰的影响,使所设计的产品质量特性波动小,稳定性好。

另外,在参数设计阶段,一般选用能满足使用环境条件的最低质量等级的元件和性价比高的加工精度来进行设计,使产品的质量和成本两方面均得到改善。

参数设计是一个多因素选优问题。

由于要考虑三种干扰对产品质量特性值波动的影响,探求抗干扰性能好的设计方案,因此参数设计比正交试验设计要复杂得多。

田口博士采用内侧正交表和外侧正交表直积来安排试验方案,用信噪比作为产品质量特性的稳定性指标来进行统计分析。

为什么即使采用质量等级不高、波动较大的元件,通过参数设计,系统的功能仍十分稳定呢?这是因为参数设计利用了非线性效应。

通常产品质量特性值y与某些元部件参数的水平之间存在着非线性关系,假如某一产品输出特性值为y,目标值为m,选用的某元件参数为x,其波动范围为∆x(一般呈正态分布),若参数x取水平x1,由于波动∆x,引起y的波动为∆y1(如图),通过参数设计,将x1移到x2,此时同样的波动范围Δx,引起y的波动范围缩小成∆y2,由于非线性效应十分明显,∆y2<∆y1,由此可见,只要合理地选择参数的水平,在参数的波动范围不变的条件下,(也就意味着不增加成本),就可以大大减少质量特性值y的波动范围,从而提高了产品的稳定性。

但与此同时,却发生了新的矛盾,这就是y的目标值从m移到了m',偏离量Δm= m'-m。

如何使y保持稳定,而又不偏离目标值呢?这时,可设法找一个与输出特性y呈线性关系,且易于调整的元器件参数z(调整因素),即y=a+bz,只要把z从z1调到z2,即可补偿偏离量Δm。

如果不采用参数设计,利用非线性关系,而是按传统方法直接进行容差设计,把元件x由较低质量等级改为很高质量等级,也就是说将参数x的波动范围由Δx缩小为Δx1,而对应于水平x1的质量特性y的波动范围变为Δy3,虽然Δy3<Δy1,但这是以增加成本为代价而取得的;而且可能仍然是Δy3>Δy2,即提高了元件质量等级后,对应于x1的产品质量特性y的波动范围仍然比采用较低质量等级元件、对应于水平x2的y波动范围∆ y2要宽,由此可以看出参数设计的优越性。

图:参数设计的非线性效应图参数设计可以分为静态特性的参数设计和动态特性的参数设计。

发散思维发散思维又称求异思维、辐射思维,是指从一个目标出发,沿着各种不同的途径去思考,探求多种答案的思维,与聚合思维相对。

不少心理学家认为,发散思维是创造性思维的最主要的特点,是测定创造力的主要标志之一。

美国心理学家吉尔福特认为,发散思维具有:流畅性、灵活性、独创性三个主要特点。

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