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1、六西格玛（DMAIC）导入及Define 阶段培训质量管理的发展史质量检验质量检验Quality Test质量控制质量控制Quality Control全面质量管理全面质量管理TQM迈向迈向6Marching 6 1900 1930 1950 1990 高质量=高成本？低质量成本（COPQ=Cost Of Poor Quality）的构成预防成本预防成本鉴定成本鉴定成本内部故障成本内部故障成本外部故障成本外部故障成本为预防故障所支付的费用为预防故障所支付的费用为评定质量而进行试验、为评定质量而进行试验、检验等所支付的费用检验等所支付的费用生产过程中的废品及返生产过程中的废品及返工所花费的成本工
2、所花费的成本客户不满所造成的损失费用客户不满所造成的损失费用+低质量成本与水平的关系DPMO水平水平6543213.42336210668073085376914625%10%15%20%25%30%35%在在3s s质量水平时质量水平时 COPQ 通常约为收入的通常约为收入的25%左右左右占收入的占收入的 % % 3关于质量与成本的传统认识缺陷率缺陷率曲线成本与质量的最佳水平成本曲线123456成本关于质量与成本的新认识缺陷率缺陷率曲线5成本曲线1234564成本曲线6成本曲线成本6 sigma的发展史1970年，Motorola的一家电视厂被迫转让给一家日本的公司，6个月后，该厂的电视机质
3、量提高了20倍，而设备、人员没有发生任何变化。1980年，Motorola产品在美国市场上遭到日本产品的沉重打击，总裁亲自前往日本考察，发现质量在日本企业被奉为宗教，产品不合格率比美国低100倍，回国后他在美国掀起了一场改进运动。1985年，通信制造部门提出了6 公差设计报告，第一次提出了6 的概念1987年，Motorola形成了完整的6 管理法，提出5年实现6 的目标。1988年，Motorola荣获第一届美国国家质量奖，由此6 名声大振。1995年杰克韦尔奇在GE推行6 sigma并大获成功，从此，6 sigma在全世界范围内风行开来。Motorola从实施6 sigma的1987年到1
4、997年，十年间的成就：p 销售额增长5倍。p 利润每年增长20%p 实施6 sigma带来的资金节约累计达140亿亿美元p 平均每年股票价格增长21.8%为什么导入6 sigma- 30+ 320+750+1600 1996199719981999 (Est)$0$300$600$900$1200$1500$1800$2100$2400$2700$3000$200$170$380$700$450$1200$500$2100成本销售 (资料来源:GE 1998 年年报）单位；百万美元利润 6是我们曾尝试过的最重要的管理培训方法，它胜过到哈佛工商学院就读，也胜过到克顿维尔进修。它教会你一种完全与
5、众不同的思维方式 -杰克韦尔奇“六西格玛很可能是这100年来，我们学到一切关于品质理论的集结总成。” -美国品质协会前主席华森 DUPONT6 Sigma的实际意义西格玛手术事故婴儿出生信件邮递DPMO产出率3 3每年有200，000宗做错手术事件每年120000婴儿出生时会因医务人员过失死亡每年有130，000，000封信邮寄错误68，80093.32000%4每年有25000宗做错手术事件每年15，000婴儿出生时会因医务人员过失死亡每年有17520000封信有机错误880099.12005 5每年有650宗做错手术事件每年392婴儿出生时会因医务人员过失死亡每年457，909封信邮寄错误
6、23099.97700%6 6每年有9宗做错手术事件每年5.8婴儿出生时会因医务人员过失死亡每年有6770封信邮寄错误3.499.999666 Sigma VS 传统质量传统质量q注重产品质量q不注重使用数据作出决定。q注重检验 q使用一些工具6Sigma 质量q注重流程质量q 系统化的改进q数据驱动的决策q闭环控制的结构q一次做好的理念6 Sigma的三层含义u 6 sigma的统计意义：反映过程能力的指标的统计意义：反映过程能力的指标 从统计意义上讲,一个过程具有6能力意味着过程平均值与其规格上下限线的距离为6倍标准差，此时过程波动减小，每100万仅有3.4落入规格限以外。因此，作为一种衡
7、量标准，的倍数越大，质量就越好6SIGMA质量意味着差错率为百万分之3.4（即3.4ppm）。u 6 sigma的方法论意义：解决问题的方法的方法论意义：解决问题的方法DMADV：新产品/过程设计或者现有产品/过程的再设计DMAIC:改进现有产品/过程（本次培训重点介绍）DefineMeasureAnalyzeImproveControlu 6 sigma的价值意义：一种企业文化的价值意义：一种企业文化 管理现代化，首先是思想观念的现代化 企业文化是大家共同认可的一套做事的思维方式和行为方式企业文化是大家共同认可的一套做事的思维方式和行为方式 6管理有助于企业文化再造 不更新观念就等于自我抛弃
8、 先进的企业文化是持续发展的根本动力6 Sigma方法论q结果qYq非独立q输出q影响q症状q原因qX1Xnq独立q输入过程q问题q根源如果我们能够很好的控制X（工艺输入），那我们又何必去担心Y（工艺输出）不能达到好的结果Y=f(x)现象原因超过20个可能的变量5-8个很多个输入变量比较重要的输入变量3-5个比较重要的输入变量3-5个重要的输入变量1-3个重要的且具有关键作用的工艺输入Y=f(xi) 使整个设计/生产 工艺得到优化有组织有系统的寻找重要X的方法6 Sigma的基本原则6管理关注的六个主题管理关注的六个主题真正关注顾客以数据和事实作为驱动把流程的改进作为成功的关键预防性的管理无边
9、界的通力合作追求完美但容忍失败6 Sigma 团队成员冠军冠军champion黑带大师黑带大师MasterBlack Belt黑带黑带Black Belt绿带绿带Green Belt6计划的领导者计划的领导者6项目的中坚力量项目的中坚力量专职从事专职从事6项目的骨干力量项目的骨干力量半专职的半专职的6项目成员项目成员6 Sigma 基本概念什么是偏差什么是偏差当重复测量时，经常产生不同的结果，这就是偏差。所有的人都不会是同样的高度每个时刻的气温都不相同车床加工的零件尺寸不会完全一致6 sigma就是要认识偏差、分析偏差、减少偏差就是要认识偏差、分析偏差、减少偏差世界上没有两片完全相同的树叶 -
10、德国著名哲学家数学家 莱布尼茨偏差可以分为以下两种：偏差可以分为以下两种：普通原因的偏差：测量中的差异是被期望的并可以预测的偏差来源总是存在的部分随机偏差是过程本身固有通常通过管理可以控制特殊原因的偏差：测量中的差异是不可预测的。偏差来源是间歇的、不可预测的、不稳定的有时被称为可归原因的产品的偏差可分解为：输入的偏差过程的偏差测量的偏差总体和样本总体总体( (population)population)是根据研究目的确定的具有相同性质的个体所构成的全体。样本（样本（samplesample）是从总体中随机抽取的部分观察单位 抽样抽样( (sampling)sampling) 指从总体抽取部分个
11、体的过程 样本含量样本含量( (sample size): sample size): 样本所包含观察单位的数目 例例1 1 为了解某区初中二年级学生的身高，有关部门从初为了解某区初中二年级学生的身高，有关部门从初二年级中抽二年级中抽200200名学生测量他们的身高，然后根据这一部名学生测量他们的身高，然后根据这一部分学生的身高去估计某区所有初二学生的平均身高。说出分学生的身高去估计某区所有初二学生的平均身高。说出总体、个体、样本和样本容量。总体、个体、样本和样本容量。 总体是总体是某区初二年级学生每人身高的全体某区初二年级学生每人身高的全体 个体是个体是每名学生的身高每名学生的身高样本是样本
12、是200200名学生的每人身高的集体名学生的每人身高的集体样本容量是样本容量是200200样本必须具有代表性（分类特征）代表性（分类特征）在一个有代表性的样本里，收集的数据应该精确的反应一个总体或过程。有代表性的抽样有助于避免偏颇于调查中的总体或过程的某一特定区域。样本必须具有随机性随机性在一个随机的样本里，数据的收集无序进行，每一个元素都有相等的机会被选来测量。随机抽样有助于避免偏颇于收集数据的特定时间和顺序，操作员，或数据收集员抽样必须具有随机性（抽样必须具有随机性（Random）和代表性（）和代表性（Representative）数据类型在测量流程能力时，可以使用两种类型的数据：连续数据
13、（计量连续数据（计量/变量）变量）-信息多、成本高、样本量少 用参数如尺寸，重量，电压，时间或货币来描述产品或过程特性 测量单位可以根据精度要求无限细分（有意义） 对于正态分布正态分布，必须采用连续数据逻辑数据（计数逻辑数据（计数/ /属性）属性） -信息少、成本低、样本量多 发生的频度：如事件发生或不发生的次数 不能予以有意义的分割 泊松分布和二项分布的运用通常与这类数据有关 从逻辑数据得出的推论，其有效性主要取决于观察对象的数量。描述逻辑型产品 或过程特征值所需要的样本量远大于描述连续型数据所需要的样本量。练习：练习：请您判断下面的数据类型：1.准时交货率2.销售地区3.使用通止规测量的孔
14、径4.游标卡尺测出的零件外径5.体重6.包装线差错率7.全检一批产品发现的缺陷机器数量8.每天3车间产品的合格率正态性检验上面讲过连续数据一般是呈正态分布的，那如何做正态性检验呢？有下述三种方法：方法1 统计-基本统计-图形化汇总方法2 图形-概率图方法3 统计-基本统计-正态性检验p轴承内径：10.12、10.13、10.15、10.20、10.14、10.10、10.16、10.20、10.08、10.20p轴承内径：7个合格、3个不合格I.以上两组数据，那组数据提供的信息量更多？以上两组数据，那组数据提供的信息量更多？II.轴承内径的数据是呈正态分布吗？轴承内径的数据是呈正态分布吗？中心
15、偏移和离散啊 ！平均水深不是说 4m吗 ？愉快的休假.碧波荡漾到东海度假的MIKE先生希望通过跳水来消除长期积存的压力与疲劳，于是他爬到了跳台上。跳台上贴着这样一张告示：“注意：平均水深4米”，对自己的游泳水平非常自信的MIKE先生想到平均水深是4米，便毫不犹豫跳进大海。但是。被送进了医院。平均水深4M6 SIGMA不仅研究“平均”，同时更关注“波动（散布）”！过程/数据的两个衡量标准：中心偏移中心偏移是指均值和目标值之间的偏移离散离散是指过程/数据内部波动的程度TargetUSLLSLLSLUSLTarget中心偏移离散问题在实际的改进过程中，我们应该先改善中心偏移的问题，再改善离散的问题。
16、TargetUSLLSLLSLUSLTargetLSLUSL最终目标中心偏移离散问题趋中的流程减少波动相关统计概念衡量中心偏移的指标：衡量中心偏移的指标：中心值中心值-总体或样本的平均值 -总体的中心值用表示；样本的中心值用X 表示中位数中位数-反应中间50%的数值，数据从低到高排列后得到的中间数众数众数-在一个数据集中最频繁出现的值衡量离散程度的指标：衡量离散程度的指标：极差极差-在一个子组中最高值与最低值的差值，极差用R表示。均方差均方差-与中心值间距的平方的平均值。 -总体的方差用2；样本的方差用S 2表示标准差标准差-是方差的平方根。 -总体标准差用表示；样本标准差用S表示标准偏差标准偏差-衡量数据的离散程度的一个指标。一般用表示总体，用s表示样本s = (Xi - )2N i=1S = (Xi - x)2n-1 i=1总体的公式样本的公式过程均值和过程标准差USL上偏差LSL下偏差 ：均值分布的离散程度越大则s也越大，反之，亦然；分布曲线越窄，意味着落在USL和LSL之间s越多；s1 s2 s3s：标准偏差，主要描述一概率分布的离散程度；34.56什么是DMAIC界定界定De
