六西格玛绿带系列工具实战应用 课程背景: 在全球化竞争日益激烈的今天,制造业正面临着前所未有的挑战。质量、效率、成本和创新能力成为企业能否在竞争中立于不败之地的关键因素。六西格玛,作为一种旨在减少过程变异、提高产品和服务质量的管理策略,已被全球众多领先企业广泛应用,成为提升企业竞争力的重要工具。 然而,许多企业在实施六西格玛过程中遇到了一系列难题。如何确保项目团队能够准确理解和运用六西格玛的理念和工具?如何将六西格玛与现有的管理体系有效融合,以实现持续改进?如何通过六西格玛项目推动企业的战略目标实现?这些问题成为企业在质量管理和运营效率提升道路上的痛点。 本课程旨在帮助企业解决上述问题,通过系统地介绍六西格玛的基本概念、方法论和实战工具,使学员能够深入理解六西格玛的精髓,掌握DMAIC五大核心流程,并将这些知识应用于实际工作中。课程通过案例分析、实战演练和互动讨论,使学员能够在学习中不断巩固和提升自己的六西格玛应用能力,为企业培养出能够熟练运用六西格玛工具的绿带人才,从而推动企业在质量、效率和创新上实现新的突破,增强企业的核心竞争力。 课程收益: ● 掌握六西格玛DMAIC五大核心流程,提升项目执行效率 ● 学习并应用4种数据分析工具,增强数据驱动决策能力 ● 掌握3种质量改进方法,有效降低产品缺陷率 ● 学会使用Minitab软件进行统计分析,提高数据处理技能 ● 掌握4种假设检验方法,精准识别和解决问题原因 课程时间:10天,6小时/天 课程对象:高层(关注)、各部门中层干部(参与)、研发/工程/品质/设备等技术部门的关键人才、及公司希望培训的潜力新人和储备干部。 课程方式:工具练习+案例解析+训战推演+成果分享+疑难问答+精彩点评 课程大纲 第一部分:六西格玛的概念和基础知识 第一讲:六西格玛绿带系列课程介绍 一、六西格玛介绍 1. Six Sigma概要 2. Six Sigma特征 3. Six Sigma与经营革新 4. Six Sigma方法论(DMAIC Road map) 二、不良质量成本COPQ COPQ:分类、分析的必要性,充分了解品质失败成本的构成和影响,对于提升客户满意度、重点项目选题、高效的分析和改善、以及改善效果验证具有重要的意义 1. COPQ的构成要素 1)内部+外部 2)失效+预防 2. COPQ的输出方法 1)VOB-业务之声 2)VOC-顾客之声 3)CTQ-品质关键点 三、项目管理与六西格玛 1. 项目管理九大内容 ——总体、范围、时间、成本、进度、采购、变更、风险、沟通 2. 项目管理在六西格玛专案推行中的结合和应用 1)减少时间、资金、效果的巨大浪费 2)涉及项目管理的九大管理内容 3)无形中给企业带来巨大收益 四、常用六西格玛改善项目流程 1. 研发六西格玛改善项目的流程(DFSS) CDOV:概念、设计、优化、验证 2. 量产六西格玛改善项目的流程(DMAIC) 1)Define定义:定义问题需求和专案计划 2)Measure测量:定义现在的表现实况 3)Analyse分析:分析造成问题的原因和程度 4)Improve改善:改善问题,降低或消除变异 5)Control控制:控制变数来确定指标的精确性和长期稳定性 第二部分:量产六西格玛改善项目五大流程 五大流程:定义、测量、分析、改善、控制 第一讲:定义(Define) Define概要:定义我们的问题和专案计划 一、项目选定 1. 挖掘潜在的项目 2. 评价及选定 二、项目定义 1. 任务记述四关键 ——具体、可观测、可测量、可管理 2. 团队选定四要素 ——相关的受影响的(内部、外部、供应商等)、专业的、对项目有贡献的、协同作用 3. 最佳流程图最重要的4-5阶段 ——描述反馈实际现状况,复杂流程简单化、视觉化 4. 项目实行计划书六大要素 ——问题的记述、目标的记述、推进背景及期待效果、项目范围、项目团队、项目推进日程 第二讲:测量(Measure) 测量概要:测量评估我们的表现实况 一、项目Y 1. CTQ与Y 2. 合适的项目Y 3. 周边Y与项目Y 三、基础统计 1. 1个质量管理统计常用工具:MINITAB现代质量管理统计软件 2. 基本统计概念及常用数据分类类型的计算方法: 1)基本统计概念:母体&样本、数据的集中性、数据离散性 2)数据的集中性:平均数、中位数、众数 3)数据的离散性:变异数(方差)、标准差、极差 3. 2种数据型态及其分布 1)计量型:正态分析 2)计数型:不良品数(二项分布)、缺点数数据(泊松分布) 四、测定系统分析 1. MSA概要(系统测量误差) 1)位置或平均:偏离、线性、稳定性 2)宽度或变异:再现性、重复性 2. 理解测量系统评价基准及方法 1)两种评价指标 a计量型:GRR%、PT Ratio、分辩率 b计数型:Kappa、百分比、一致性 2)六个评价步骤 步骤1:选定代表工程长期变动的10个样本 关键:如何选定反应真实现状的样品 步骤2:测量器的校正 步骤3:让第一个作业者对所有样本任意顺序各做一次测量 步骤4:让第二个作业者按同样地方法实施(所有作业者相同) 步骤5:以同样的方法按必要的次数反复测量 步骤6:得到的数据输入Minitab并进行分析 演练:利用Minitab的制作、分析与数据判读 五、Six Sigma指标 1. 理解Six Sigma的主要指标 1)DPU、DPO、DPMO概念及计算方法 2)FTY、RTY概念及计算方法 2. 水准计算方法 六、工程能力分析 工程能力指数:Cp、Cpk、Pp、Ppk 1. Minitab的工程能力分析方法 2. 工程能力分析结果的水准计算方法 七、流程图&因果矩阵图 1. 流程图 目的:规定流程的范围,对实际流程中非能率、非效果的测面理解并分析 1)适用可能的工具 2)脑力激荡/流程 流程图 3)主要考虑事项 ——跟项目执行计划书中定义的一样流程范围定义,即需改善的流程开始和末尾 4)对流程顾客的主要关心事影响的要因 5)参与对象 6)定义流程的人/执行的人/改善的人 7)非附加价值业务,相关工程及以CTQ规名的详细流程图 8)单位工程别Input(潜在Xs) Output导出(对Input的C,N,X区分) 9)流程图制作注意事项 10)流程图制作步骤 2. 因果矩阵图(Cause and Effect Matrix)&FDM 目的:把识别的人因子进行重要性排序 1)因矩阵图的制作方法 2)FDM制作及潜在Xs的优先顺序化方法 3)Output和Input之间的关系数值化 4)选定优先顺序化的Xs 第三讲:分析(Analyse) Analyse概要:分析造成的原因和程度 一、Analyze概要 1. 一个进行目的:找出影响大的“关键少数因子” 2. 两个主要活动:选定分析工具(计数型、计量型) 二、DATA 收集计划 1. 数据收集计划的概念(数据收集计划) 2. 数据收集方法及步骤 第1阶段:构成好的提问 第2阶段:选定确切的数据分析记法 第3阶段:决定测量方法-母体或样品 抽样(样本)方法:有偏向、信赖区间、抽样方法、任意抽样、其它方法 第4阶段:定义数据收集Point 第5阶段:选定没有偏向的数据收集员 第6阶段:设计数据的收集样式和指南,必须进行测试 第7阶段:检讨数据收集过程,确认其结果 三、4Graph分析 1. Y 数据的分布形态(Histogram、Dot P批次) 2. 根据X的Y分布比较 ——Multiple Dot P批次、箱型图批次、项目别比较、Pareto图(柏拉图)、原Graph(饼图) 3. X与Y的关系(散点图(Scatter P批次) 4. Y的时间性变化(时序列P批次(时序图批次) 四、假设检定概要 1. 假设检定相关的术语 统计性推论:点推定、区间推定、假设检定 2. 假设检定方法 1)假设检定两种错误:第一种错误、第二种错误 2)两个对立假设:原假设H、对立假设Hi 3)假设检定的六个步骤 五、平均的检定 1. 检定方法1:One Sample Z、OneSample t 应用:一个母体的平均值不是某特定值的情况 2. 检定方法2:Two Sample t 应用:两个母体的平均值之间是否有差异的情况 3. 检定方法3:One-way ANOVA 应用:相同形态值的两个母体的平均值之间是否有差异的情况 六、离散的检定 1. 一个母体的变异是不是某特定值的检定方法 2. 两个母体的变异之间是否有统计性差异的检定方法 七、比率的检定 1. 检定方法1:1 Proportion 应用:一个母体的比率p是否是某特定值的情况 2. 检定方法2:2 Proportions 应用:两个母体的比率之间是否有统计性影响差异的情况 3. 检定方法:卡方检定 应用:从两个母体中输出的数据为计数型时,母体之间的比率是否相同的 八、相关及回归分析 1. 相关、回归分析的重要内容 关键:散点图、相关关系 2. 相关、回归分析的使用目的 3. 利用Minitab的相关性分析方法 4. 利用Minitab的回归分析方法 方法:Regression和残差分析 第四讲:改善(Improve) 改善概要:改进制造来降低变异 一、Improve概要 1. 识别输入变量性质和重要性 2. 改善方案的适用类型 3. 改善方案的选择 三、试验设计DOE介绍 1. DOE的阶段特别性 2. Screening阶段 3. 特性化阶段 4. 最佳化 四、全阶乘实验 全阶乘实验的理解:正交实验法,挑选因子、确定层次,用较少的次数找到相对最优的条件,即最优或较优的实验方案 1. 实验设计三个基本原理:重复性、随机化、区组化 2. 主效应与交互作用的计算方法及分析 3. 利用全阶段实验数据输出最佳工艺条件 演练:利用Minitab演算全阶乘实验并进行分析 5. 中心复合实验 ——利用Minitab的中心复合实验的设计及分析理解 五、对策方案选定 1. 选定对策方案的四个阶段 ——建立对策工具、风险评价、试验对策方案、选定最佳方案 工具:风险评价工具、FMEA 2. 试验对策方案的四个步骤 ——实验计划、仿真、试产验证、可靠性验证 4. 选定最佳方案的三个环节 ——图型工具、工程能力分析、假设检定、选择矩阵 第五讲:控制(Control) 概要:控制变异来确保特性的精确性和长期稳定性 一、控制环节要点 1. 利用确切的管理方法,管理关键少数因子的变动 工具与方法:防错方法、管制图 2. 文件化处理:制作控制计划、SOP制/修订 3. 确认项目Y的工程能力,评价改善目标是否达成 4. 树立为持续改善流程的管理计划 二、防错法 防错目的:即使工程改善的状态下,与人相关的介入要素或议事决定的余地还很多。对已改善的工程也有必要找出与防错相关的问题点 1. 失误与缺陷的关系 2. 防错的2种类型:预防和侦测 3.主要防错的5项工具:减轻、感智、便利、代替、消除 三、管制图概念及解释方法 管制图:通过绘制生产过程中的关键质量特性的数据点,帮助企业监控生产过程是否处于统计控制状态 1. 管制图使用的4个核心目的 1)说明流程是否管理可能、预测可能 2)管制图对流程 X或Y 使用时有效 3)管制图在流程调查预想不到的变动时,能告诉应什么时候采取措施 4)管制图提供流程诊断情报 2. 造成变异原因的2个种类:共同原因、特殊原因 3. 管制图的构成和2个使用种类:计量型、计数型 4. 管制图的3个构成与计划方法:中心线、管理上限线、管理下限线 四、两种管制图应用方法 管制图类型:计量型数据管制图、计数型数据管制图 1. 计量型数据管制图种类和制作方法 1)X bar R 2)X bar s 3)I-MR 制作方法演练:利用Minitab 制作管制图并分析 2. 数据管制图种类与计管制图和制作方法 1)P管制图 2)NP管制图 3)C管制图 4)U管制图 制作方法演练:利用Minitab制作管制图并分析 六西格玛改善专案案例分享:DMAIC改善专案、DFSS改善专案 课终讨论与交流: 1. 六大工具与六西格玛的联系 2. 项目管理与六西格玛专案推行 3. 六西格玛与全员提案改善 4. 企业六西格玛组织建设 5. 企业六西格玛的文化建设
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