6西格玛大师须掌握的20个工具

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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。

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。

六西格码质量管理方法(常用工具)

六西格码质量管理方法(常用工具)

六西格码质量管理方法(常用工具)6西格码质量管理方法1、工具名称6 西格码质量管理方法企业运营千头万绪,管理与质量是永远不变的真理。

随着市场竞争的日趋激烈,质量管理工作也日益受到人们的重视,但是,传统的质量管理模式已很难适应现代市场经济的要求。

在经济全球化的背景下,一项全新的质量管理模式在美国摩托罗拉和通用电气两大公司中推行并取得立竿见影的效果,并且引起欧美各国企业的高度重视,这项管理便是6 西格码式。

6 西格码模式由摩托罗拉公司于1993 年率先开发,采取6 西格码模式管理后,该公司平均每年提高生产率12 .3%,由于质量缺陷造成的费用消耗减少了84%,运作过程中的失误率降低99 .7%。

通用公司的韦尔奇则指出:"6 西格码已经彻底改变了通用电气,决定了公司经营的基因密码(DNA),它已经成为通用电气现行的最佳运作模式。

"西格码原文为希腊字母sigma ,其含义为"标准偏差" ,6 西格码意为"6 倍标准差" ,在质量上表示每百万坏品率(parts permillion ,简称PPM)少于3 .4。

当然,6 西格码模式的含义并不简单地是指上述这些内容,而是一整套系统的理论和实践方法。

它着眼于揭示生产流程中每百万个机会当中有多少缺陷或失误,这些缺陷和失误包括产品本身、产品生产的流程、包装、转运、交货延期、系统故障、不可抗力等等。

大多数企业运作在3 至4 西格码的水平,这意味着每百万个机会中已经产生6210 至66800 个缺陷,这些缺陷将要求生产者耗费其销售额的15 %-30 %进行弥补。

而一个实施6 西格码模式的公司仅需耗年销售额的5%来矫正失误。

2、工具使用场合/ 范围6 西格码模式是一种自上而下的革新方法,它由企业最高管理者领导并驱动,由最高管理层提出改进或革新目标(这个目标与企业发展战略和远景密切相关)、资源和时间框架3、工具运用说明:下图是6 西格码模式和3 西格码模式的产品质量分布图一、6 西格码质量管理方法对企业管理的作用1 .6 西格码质量管理对经蕾业绩的改善在企业内部,规范的6 西格码模式项目一般是由称为"6 西格码模式精英小组" (SixSigmaChampion) 的执行委员会选择的,这个小组的职责之一是选择合适的项目并分配资源。

六西格玛设计(DFSS)高效常用的工具

六西格玛设计(DFSS)高效常用的工具

六西格玛设计(DFSS)高效常用的工具六西格玛设计(DFSS)通过一套严谨的产品设计程序和高效的解决设计问题的方法,使产品的固有质量得到大大提高,并能缩短产品的开发周期,降低产品的售后维修率,为企业节约了新产品的开发费用和投入到市场的售后维修费用,具有可观的经济效益。

我们在学习实践六西格玛设计的时候,需要接触到许多的六西格玛设计工具。

下面,为大家介绍六西格玛设计高效常用的工具。

从目前六西格玛在中国的发展来看,六西格玛工具早已褪去了当初的神秘光环,企业对它的期望日趋务实。

随着企业实际运用的加深,很多人意识到传统的培训教材和项目实施模式存在着很多弊病,比如说:1.适合少数行业制造流程的质量改善,不适合很多企业的实际运营特点。

随着六西格玛管理纵向(供应链、研发、财务、人力资源等)和横向(半导体、化工、钢铁、烟草、医药、银行等不同行业)的拓展,传统内容显得越来越难以适应,无法做到“一招鲜吃遍天下”。

2.仅适合培养少数精英式人才,而不便于提高员工的整体素质。

六西格玛强调用数据说话,所以统计工具的培训和应用必不可少。

传统六西格玛培训时间跨度长(黑带培训往往要四个星期),其中很多时间都是在讲授复杂的统计学原理和一些在实际工作中用起来并不方便的统计工具,这很大程度上阻碍了六西格玛帮助企业持续获得成功。

传统的培训模式和六西格玛工具如果不与时俱进,很可能会严重影响六西格玛推广的成效。

众多与会专家建议通过“交互式、可视化”以及“更适合非统计专业工程技术人员”的数据分析方式来帮助企业缩短学习和培训时间,提高六西格玛的效率和效果。

“交互式、可视化”数据分析及“可视化六西格玛”最早由全球领先的六西格玛软件JMP 提出,其实质是在确保数据分析能力和六西格玛工具完备性的前提下,通过交互式图形、动画等可视化手段降低六西格玛人员使用统计方法分析数据的难度,并以一种技术人员分析和解决问题的思路将这些手段和统计功能整合起来,做到能力强大但简单易用。

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
Six Sigma 是一种基于评估,改善,分析和控制过程的管理理念,它被
广泛应用于促进公司取得持续改进和可持续竞争优势的目的.它涉及到识
别和改善企业现有的业务过程中可能存在的不足、供应和顾客满意度问题以及浪费.
Six Sigma 分为三个不同的层次,包括:白带层,黑带层和绿带层.白
带层的主要责任是负责管理Six Sigma 各个项目,确保项目完成质量标准,实施和维护的质量也可以调整和改善产品和流程.黑带层由管理者及专业
人士组成的专业团队,他们的主要责任是确保公司正确的实施有效的Six Sigma 方法和工具.绿带层的主要责任是引导员工实施Six Sigma 方法和工具。

Six Sigma 的基本方法包括:
1.定义:定义企业的过程,目标和可能出现的问题;
2.测量:利用基本数据收集和测量当前的过程,并识别可能的不足;
3.分析:采用统计分析和流程评估来认识企业过程的不足、供应和顾客满意度问题以及对组织有影响的其他因素;
4.改进:根据结果建立改善行动;
5.控制:定期检测和监测所采取的改进措施的有效性.
Six Sigma 工具应用:
1.流程图:通过使用流程图来表示企业的业务流程,可以帮助公司更
清楚地理解它的业务流程,并发现可能存在的问题;。

18个常用的六西格玛统计工具,必须收藏!

18个常用的六西格玛统计工具,必须收藏!

18个常用的六西格玛统计工具,必须收藏!6σCPSM第二模块质量部分讲到这些工具6σ作为经典的质量管理手段,六西格玛备受质量人追捧。

六西格玛可以为任何企业带来巨大的利益,但是获得这些收益需要收集和分析数据,以便您了解改进的机会并做出重大和可持续的变革。

以下文章将整理出18种常用的管理工具供大家学习。

六西格玛是一种质量改进方法,企业已经使用了几十年- 因为它取得了成果。

六西格玛项目遵循明确定义的一系列步骤,世界各国的每个行业的公司都使用这种方法来解决问题。

但是,六西格玛在很大程度上依赖于统计和数据分析,许多对质量改进不熟悉的人感到受到统计方面的威胁。

你不必被吓倒。

虽然数据分析确实对提高质量至关重要,但六西格玛的大多数分析并不难理解,即使您对统计数据不是很了解。

但使用Minitab熟悉这些工具是一个很好的起点。

本文简要介绍六西格玛中常用的18种工具,了解它们的作用以及它们为何如此重要。

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。

此工具可帮助您确定连续型数值测量(如重量,直径和压力),当同一个人反复测量同一部件时,以及当不同的操作者测量相同部件时是否准确和精确。

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。

GageR&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。

六西格玛的使用工具培训讲义

六西格玛的使用工具培训讲义

六西格玛的使用工具培训讲义1. 导言在现代工业界,六西格玛是一个被广泛应用的质量管理方法论。

六西格玛注重通过数据分析和过程改进来减少质量问题和变异性,从而提高产品和服务的质量。

为了实施六西格玛项目,有一些常用的工具和技术可以帮助我们收集、分析和解决问题。

本讲义将介绍一些常用的六西格玛工具,并讲解它们的使用方法和实际案例。

2. DMC方法论DMC是六西格玛的核心方法论,它是一个用于解决问题和改进过程的循环。

DMC包括以下五个步骤:1.定义(Define):明确问题的范围和目标,识别关键的业务流程。

2.测量(Measure):收集相关数据,量化问题的程度和影响。

3.分析(Analyze):通过数据分析找出问题的根本原因,并确定改进机会。

4.改进(Improve):设计和实施改进方案,并持续监控改进效果。

5.控制(Control):制定控制计划,确保改进方案的持续有效。

在接下来的部分,我们将介绍一些常用的六西格玛工具,这些工具在DMC方法的各个步骤中发挥重要作用。

3. 流程图(Flowchart)流程图是一种用图形表示流程和过程的工具。

它可以帮助我们理清业务流程中的各个环节和关系。

在六西格玛项目中,流程图可以用来识别问题和改进机会,并帮助团队成员更好地理解业务流程。

下面是一个流程图的例子:start=>start: 开始input=>inputoutput: 输入数据process=>operation: 处理数据decision=>condition: 是否满足条件?yes=>operation: 是no=>operation: 否output=>inputoutput: 输出结果end=>end: 结束start->input->process->decision decision(yes)->output->end decision(no)->process4. 柏拉图图(Pareto Chart)柏拉图图是用来展示问题的主要原因的一种图表。

六西格玛项目管理常用工具

六西格玛项目管理常用工具

六西格玛项目管理常用工具在使用六西格玛项目管理工具时,最需要注意的是尊重团队成员的意见,以团队的形式来分析,应用。

亲和图亲和图是由日本学者川喜田二郎于1970年前后研究开发并加以推广的一种质量管理方法,又称为KJ法。

所谓亲和图法,就是针对某一问题,充分收集各种经验、知识、想法和意见等语言、文字资料,通过图表进行汇总,并按其相互间的亲和性归纳整理这些资料,使问题得以明确,统一认识和协调工作,以利于问题的解决。

亲和图的主要用途:(1)归纳思想、认识事物。

对未知的事物或领域,广泛收集实际资料,并从杂乱无章的资料中整理出事物的相互关系和脉络,就某件事情达成共识。

(2)打破现状和可能的束缚。

通过集思广益产生新的想法,并加以归纳整理。

(3)参谋筹划。

不同观点的人集中在一起,很难统一意见。

最好能由相互理解的人组成计划小组。

为着共同的目标,小组成员提出自己的经验、意见和想法,然后将这些资料编成卡片并进行整理。

(4)贯彻方针。

向下级贯彻管理人员的想法和方针,靠强迫命令不会取得好的效果,亲和图可以帮助人们进行讨论,集思广益,从而将方针自然地贯彻下去。

亲和图是用来把大组的项目重组成较小的、容易理解和处理的部分的方法。

这种方法通常用在头脑风暴法之后。

对罗列出的想法进行组织,可以通过首先创建分类,然后将想法按分类组合,或首先将所有的想法按相似性分组,在组合完之后给分组命名两种方式做亲和图。

这个过程可以借助写卡片完成,每个想法写一张卡片,小组成员移动卡片进行组合,直到小组全体成员对组合满意为止。

当确实需要时,一些条目可以放在多个组中。

亲和图的主要优点是建立了每个人对各种想法参与讨论的平台,所产生的图表是小组成员联合建立的对所分析问题的概念模型。

图1是“改善团队行为方法”的亲和图例子。

在亲和图法的使用过程中,资料的收集是至关重要的一环。

语言文字资料收集的方法将随亲和图的用途与目的的不同而异。

关联图关联图也称关系图,用于将关系纷繁复杂的因素(因素与因素或因素与问题之间互相缠绕),按原因一结果或目的一手段有逻辑地连接起来,理清复杂问题、整理语言文字资料的一种图形方法。

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。

六西格玛方法与工具

六西格玛方法与工具

六西格玛方法与工具六西格玛方法是一种管理工具和方法论,旨在通过减少变异性和提高过程品质,从而提升组织绩效。

它基于统计学原理和质量管理理念,通过定义、测量、分析、改进和控制(DMAIC)五个阶段来引导企业进行持续改进。

一、定义阶段在六西格玛方法中,定义阶段是关键的起点。

在这一阶段,团队的目标是确定待改进的过程范围,并确立项目目标。

团队成员需要了解客户需求,并将其转化为可量化的绩效指标。

1. 项目范围界定团队首先需要确定改进项目的范围,明确改进的具体目标。

这要求团队与相关利益相关者进行有效的沟通,确保项目的目标符合利益相关者的期望。

2. 流程映射流程映射是一种以图形化的方式描述现有流程的方法。

通过绘制流程图,团队可以清晰地了解流程的各个环节,找出潜在的问题和改进机会。

二、测量阶段在测量阶段,团队的任务是获取数据,衡量当前过程的绩效水平。

数据的收集和分析是了解过程状况和问题所在的基础。

1. 数据收集团队通过收集与改进项目相关的数据,了解当前过程的状况和绩效水平。

数据可以通过问卷调查、实地观察、文档分析等方式进行收集。

2. 数据分析收集到数据后,团队需要对数据进行分析,找出其中的模式和趋势。

统计学方法和图表分析是常用的数据分析工具,它们可以帮助团队理解数据所蕴含的意义。

三、分析阶段在分析阶段,团队致力于确定导致问题或缺陷的根本原因。

通过分析数据和流程,团队可以找出改进的关键点。

1. 根本原因分析根本原因分析是一个系统性的过程,旨在找出导致问题或缺陷的根本原因。

常用的工具包括因果图、鱼骨图、5W1H等。

2. 排除假设团队在分析阶段时应避免凭个人偏见和主观猜测作出决策。

通过收集更多的数据和事实,团队可以验证或排除不同的假设。

四、改进阶段在改进阶段,团队需要制定和实施针对问题根本原因的改进措施。

这些措施应该基于数据和事实,并有利于提高过程效能。

1. 制定改进方案团队综合分析结果,制定出一系列改进措施。

这些措施应该能够直接解决问题的根本原因,同时符合组织的目标和约束条件。

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。

6sigma常用工具及图表

6sigma常用工具及图表

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• 电话系统
类型 C
C C
U
电话应答
• 应答问候 • P/N 决定 • need date 把握 • 船运地址 把握 • 船运方法把握
结果物
• P/N统合部门参考
• 主要情报
• 生产ROAD情报 • WORKSHEET • 价格策定方式
C
内部情报
U
•内部 P/N 赋予 •条件决定
•lead time 把握
原始数据:汽车工业行动组织量具研究.MTW
共10个部件 (3人对同一部件测量3次)
MSA
[ Measure ]
选择 :统计>质量工具>量具研究 >量具R&R 研究(交叉)
选择对话框
MSA
图形输出如下:
测量 的量具 R&R (方差分析)
量具名称: 研究日期:
100
变异分量
百分比
50
0 1.0
量具 R & R A
标准差(组内) 标准差(整体)
0.0185477 0.0193414
实测性能 PPM < LSL 10000.00 PPM > USL 10000.00 PPM 合计 20000.00
0.50
预期组内性能 PPM < LSL 6124.50 PPM > USL 1947.11 PPM 合计 8071.61

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

分析阶段就是六西格玛“D-M-A-I-C”与“D-M-A-D-V”流程中得一个中间环节,同时就是非常重要得环节。

因为要解决问题,首先得发现问题得原因。

在实际工作中,多数问题得原因就是未知得。

六西格玛选项原则中就有一条就是:“根本原因未知,即所有得六西格玛项目在实施项目前其改善对象得问题原因就是未知或最少就是未确切知道得。

得确,对于比较简单得问题,不用六西格玛方法也可以很好解决,这时就无须选其为六西格玛项目。

比如生产线停线多发,原因就是物料供应不及时,或某个设备常发生故障。

此问题原因清楚,解决方案已知,显然没必要选作六西格玛改善项目。

反过来说,所有六西格玛项目均为问题较严重、客户抱怨大,或对公司造成重大损失得项目,其原因复杂,用普通方法无法分析或无法找到根本原因,无法知道最佳解决方案。

一、分析阶段得作用六西格玛管理法得解决方案就是基于数据,通过定义问题、测量现状、分析原因、实施改善、进行控制,即D-M-A-I-C模式展开项目运作。

对于普通方法无法分析得问题,六西格玛管理法采用一整套严密、科学得分析工具进行定量或定性分析,最终会筛选出关键影响因素x's。

只有筛选出关键得x's,改善阶段才会有得放矢。

所以分析质量得高低直接影响到改善效果与项目成败。

分析阶段在六西格玛项目中得位置如同疾病治疗过程得诊断阶段一样,只有找到病因了,后续才能对症下药,否则可能毫无效果或适得其反。

二、分析阶段得输入"D-M-A-I-C"模式中,各阶段衔接严密,环环相扣,后一个阶段得输入即为前一阶段得输出。

因此,分析阶段得输入为测量阶段得输出。

其输入(同时就是测量阶段得输出)为:1、过程流程图。

在六西格玛测量阶段为把握现状,需绘制详细得过程流程图以对过程全貌有准确把握,这样测量得结果才能反映过程实际。

现在得一般公司均有各个过程得详细流程图,可直接使用。

2、过程输出得量化指标即项目y。

过程输出得量化指标就是六西格玛项目得改善对象。

六西格玛设计的主要工具

六西格玛设计的主要工具

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[例10.3-5] 当前玻璃杯的制造工艺为将熔融状态的玻 璃注入相应的模具中成形。外观带棱角的 玻璃杯如果用整体模成形,模具的制造会 很困难;如果模具精度不好,会影响杯子 的外形。在矛盾矩阵表的指引下,怎样解 决这一难题呢?
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2. 创造性问题的标准解决方案
物体 — 场分析揭示了系统冲突中本质性 的问题。在得出系统的物体 — 场结构以后, 就可以利用问题的标准解决方案进行物 体 — 场结构的综合与转换,以便解决或至 少避开系统冲突。
24
25
26
3.5 创造性问题的解决方法
为了创造性地解决问题,TRIZ开发了颇具 特色的解决方法,提出了系统冲突的解决 原则和问题的标准解决方案,还建立了对 解决问题有着重要支持作用的知识库。
1.处理创造性问题的40个原则 2. 创造性问题的标准解决方案
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格利高雷· 叶泽尔斯基(Gregory Yezersky) 运用原则5 “将相同或相似的物体结合或合并” 的著名案例:
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5.2 容差的确定方法
• • • • • • 5.2.1 由安全系数确定容差 5.2.2 下位特性容差的确定 5.2.3 老化系数容差的确定 (1) 老化特性和老化系数 (2) 初始值等于目标值的情形 (3) 初始值不等于目标值的情形 5.2.4 下位特性的老化系数容差的确定
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5.3 望目、望小特性的容差设计
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6.2 FMEA方法的分类
• 6.2.1 硬件法和功能法 • 当产品可按设计图纸及其它工程设计资料 明确确定时,一般采用硬件法,当产品处 于研发初期,设计图纸尚未形成时,一般 采用功能法 • 6.2.2 DFMEA和PFMEA DFMEA适用于产品设计阶段的故障模式与 影响分析,而 PFMEA 则适用于工艺设计和 生产制造过程的故障模式与影响的分析。

6sigma常用工具及图表

6sigma常用工具及图表

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检验员与标准
100 80
研究日期: 报表人: 产品名称: 其他:
95.0% 置信区间 百分比
60
百分比
40
20
0 Duncan
Hayes
Holmes 检验员
Montgomery
Simpson
评级 的属性一致性分析
每个检验员与标准评估一致性
#检 #相
检验员
验数 符数 百分比 95 % 置信区

Duncan
操作员
2 3.1673 1.58363 39.617 0.000
重复性
78 3.1179 0.03997
合计
89 94.6471
量具 R&R
方差分量
来源
方差分量 贡献率
合计量具 R&R 0.09143
7.76
重复性
0.03997
3.39
再现性
0.05146
4.37
操作员 0.05146
4.37
部件间
6Sigma是我们的工作方式
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15
[ Measure ]
Failure Modes,Effects and Criricality Analysis
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六西格玛大师需掌握的二十个工具前言六西格玛(Six Sigma,6 Sigma)是一种管理策略,它是由摩托罗拉提出的。

这种策略主要强调制定极高的目标、收集数据以及分析结果,通过这些来减少产品和服务的缺陷。

六西格玛背后的原理:如果你检测到你的项目中有多少缺陷,你就可以找出如何系统地减少缺陷,使你的项目尽量完美的方法。

一个企业要想达到六西格玛标准,那么它的出错率不能超过百万分之3.4。

如今,作为经典的质量管理手段,六西格玛备受质量人和生产人的追捧,现在把六西格玛管理中20种常用工具分享给大家,供您学习!01FMEA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。

02Kano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。

1、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。

2、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。

3、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。

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。

03POKA-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:1、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。

2、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。

3、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。

04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。

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ISO 9000系列标准的贯彻实施中获得广泛的应用。

05SOW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 2742A-2017《工作说明编写要求》。

工作说明的内容是质量功能展开的重要输入。

06WBS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。

GJB2116A-2015《武器装备研制项目工作分解结构》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GJB2116A-2015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。

07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,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。

08参数设计参数设计(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。

09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。

流畅性是指智力活动灵敏迅速,畅通少阻,能在较短时间内发表较多理念,是发散思维的量的指标;灵活性是指思维具有多方指向,触类旁通,随机应变,不受功能固着、定势的约束,因而能产生超常的构思,提出不同凡响的新观念;独创性是指思维具有超乎寻常的新异的成分,因此它更多表现发散思维的本质。

可以通过从不同方面思考同一问题,如“一题多解”、“一事多写”、“一物多用”等方式,培养发散思维能力。

10方差分析与回归分析方差分析(Analysis of Variance, 缩写为ANOVA)是数理统计学中常用的数据处理方法之一,是工农业生产和科学研究中分析试验数据的一种有效的工具。

也是开展试验设计、参数设计和容差设计的数学基础。

一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。

方差分析的目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素,各因素之间的交互作用,以及显著影响因素的最佳水平等。

方差分析是在可比较的数组中,把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。

对变差的度量,采用离差平方和。

方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和。

这是一个很重要的思想。

回归分析(Regression Analysis)是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具,它是在一组试验或观测数据的基础上,寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。

粗略地讲,可以理解为用一种确定的函数关系去近似代替比较复杂的相关关系,这个函数称为回归函数,在实际问题中称为经验公式。

回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X,Y的观察值(样本),对回归函数进行统计推断,包括对它进行估计及检验与它有关的假设等。

11顾客满意度评估ISO9000系列标准要求企业对顾客有关组织是否已满足其要求的感受的信息进行测量和监视。

与顾客有关的信息可包括:对顾客和使用者的调查,有关产品方面的反馈,顾客要求和顾客抱怨,合同信息,市场需求,服务提供数据和竞争方面的信息等。

对于顾客满意的评估可以有各种方法,近年来,美国、瑞典等国采用顾客满意度指数(Customer Satisfaction Index, 缩写为CSI)进行评估,很有成效。

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