SPC培训教材(六西格玛)解读

真实的故事!! “来自流程的声音”
3 废品率 (%)
UCL
2
1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1996 1 2 1997 3 4 5 6 7 8 9
LCL
让流程来说话吧！！
Derived from Understanding Variation: The Key To Managing Chaos, Donald J. Wheeler, SPC Press. 1993.
SPC入门 - 10
Rev. B Printed 2018/9/26 © 2001 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
1997年6月
经理看到自从去年底以来，废品率降低了。“柳暗花明了！”
(记住: 实际上从来没采取任何措施来改善系统)
他得出结论: “强硬的管理方式获得成功！”
1996年4月
工厂的废品率达到年度的低点1.5% 经理给全厂颁奖 仪式在餐厅进行：为所有的人准备了比萨饼和各种点心和饮料！ “每个人都应为你们取得的成就感到骄傲”
3 废品率 (%)
2 晚会时间
1
1 2 3 4 1996 1997
Derived from Understanding Variation: The Key To Managing Chaos, Donald J. Wheeler, SPC Press. 1993.
SPC入门 - 3
步骤 IV：流程控制
最后完成控制计划 持续验证流程的稳定性和能力
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漏斗效应
测
分
量
析
MEASURE
ANALYZE
所有的X’s
找出显著因素
找出主要因素
步骤 0：项目定义 步骤 I：流程测量
计划项目、确定重要的流程输入 /输出变量 进行基本测量系统的测量仪器研 究 进行短期流程能力研究并建立控 制计划
步骤 III：流程改善
用实验设计验证关键的输入变量 决定最优化的操作窗口 修正控制计划
步骤 II:
流程分析
完成 FMEA 并评价控制计划 完成多变量研究以确定潜在的关 键输入变量 评价数据并优化关键的输入变量
我们现在管理数据的方法 SPC
S (Statistical)=
P (Process)=
以统计学方法来探测流程的变异
流程，任何流程
C (Control)=
以积极主动的管理来控制流程
SPC入门 - 16
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通过基本的流程控制和监控可以消除/减小

一个工程存在特殊要因变异时，被称为 脱离控制 和 不 稳定
SPC入门 - 19
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练
习
• •
在你的项目中，哪些是可能的 “一般要因” 和 “特 殊要因” 变异 一般要因
•
特殊要因
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Minitab - 控制图
SPC入门 - 21
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3 废品率 (%)
2
不再 “温和的管理”
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1996 1997
Derived from Understanding Variation: The Key To Managing Chaos, Donald J. Wheeler, SPC Press. 1993.
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变异的种类

“一般与特殊”
一般要因 (噪声)

在所有流程中出现 由流程自己产生（我们经营的方法） 可以消除和/或减小，但需要流程有根本性的改变

控制图方法
“经验证明：疏于用控制图分析数据是增加费用，耗费 努力和降低士气的最好方式。 ” - Donald J. Wheeler博士 （GE前总裁）
SPC入门 - 15
Hale Waihona Puke Baidu
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控制图讲述了一个不同故事─为什么？
经理 “ 嗨, 我是按照数据作出结论的─我怎么会错呢？ BB ” “你的结论是把高、低点作为信号观察而得出的。实 际上，那都是噪声（一般要因变动）。看这数据，在 工程中没有过明显的变化 ”
改 控
善 制
IMPROVE CONTROL*
找到关键 X’s
控制关键 X’s
* 错误观念 - SPC 只用来当控制工具
SPC入门 - 4
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我们解释数据的方法
今天收集了什么种类的数据?
制造: _________________________________________ 非制造： _________________________________________
如何分析?
制造 : _________________________________________ 非制造： _________________________________________
目
将控制图（Control Chart)方法和 DMAIC路 径连结 讨论不同型式的变异 讨论不同型式的控制图
的
讨论控制图
SPC入门 - 2
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流程改善方法论TM
3 废品率 (%)
2 1 1 2 3 4 5 6 1996 7
经理想收回奖励
1997
Derived from Understanding Variation: The Key To Managing Chaos, Donald J. Wheeler, SPC Press. 1993.
SPC入门 - 9
经理断定： “粗暴的爱产生奇迹！”
3 废品率 (%)
UCL
2 1 1 2 1996 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9
LCL
1997
晚会时间
经理想收回奖励
不再温和的管理
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经理断定： “粗暴的爱产生奇迹”
3 废品率 (%)
2 1 1 2 1996
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3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 1 2 1997
3 4 5 6
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Minitab - 控制图练习
•
使用随机数据
- 请根据您工作中常用的作业值为代表，设定平均值和标准
偏差，然后产生25个随机正态数据
• •
制作一个单值控制图（Individual Chart） 根据时间的演进，注意其数值在 Y 轴上的变化
SPC入门 - 22
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当只有一般要因变异存在时，流程处于稳定的，可预 测的，和受控的状态
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变异的种类

“一般与特殊”
特殊要因（信号）

不可预测 与一般要因变异相比相对大得多 由单个的扰动或其系列的组合导致
我们历史上如何处理数据
痛苦和受难
别管它 没事
痛苦和受难
“顾客”要求下限
“顾客” 要求上限
此方法
告诉你从顾客要求角度你处于什么位置 不能告诉你如何达到目标或下一步该做什么
强迫达到顾客要求将导致一个人： 1. 真的改善流程 2. 破坏流程 3. 破坏数据 (完整性)
SPC入门 - 7
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流程改善方法论TM
运营绿带/黑带
I Chart for C1
4 3 3.0SL=3.205
Individual Value
2 1 0 -1 -2 -3 -4 0 10 20 30 -3.0SL=-3.200 X=0.002629
Observation Number
SPC 入门
SPC入门 - 1
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1996年12月
到11月, 废品率上升到2.6% ─ 年度最高点； 经理决定采取措施； 召集一个“特别会议”，要一次性并永久地解决这个问题； 在作完一个关于废品重要性的生动报告后，经理走了。员工们 不知道该做什么。而且他们还有更重要的指标。所以他们什么 也没做。
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变异案例─特殊与一般要因
在控制图上这个数据 看上去像什么？
SPC入门 - 12
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每天我们都被数据所淹没，我们被迫作出结果：
工厂的输出减少了4%
国家的贸易逆差上升了$400亿
公司X的收入比上季度减少了$240万 我们该采取措施了吗？
SPC入门 - 5
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SPC入门 - 8
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1996年7月
连续3个月废品率上升 经理想要收回他的奖励
不但没有保持已有的成绩, 废品率却直线倒退
经理决定： “奖励适得其反。这群人需要强硬的管理!”
控制图方法-它从何而来？

20世纪20年代-Western Electric 公司的Walter
Shewhart博士

用于鉴别受控和不受控的变异

受控: 一般要因或固有的（噪声） 不受控: 特殊要因或可归属的（信号）

尽力在所有的噪声中寻找工程信号 把控制图作为主要的工具

SPC入门 - 17
假若结果是 Bad /Good 将会发生什么事?
制造 : _________________________________________ 非制造： _________________________________________
SPC入门 - 6
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