6Sigma培训教材

1、6sigma培训培训教材教材 何谓何谓6sigma?6sigma方法方法ndmaic：定义（define）测量（measure)分析（analysis)改善（improve)控制（control)ndfss6sigma设计（design for six sigma)n我们主要讲我们主要讲dmaic这种模式：一种这种模式：一种基于流程的改进方式。基于流程的改进方式。n1.0定义阶段：定义阶段： 确定改进机会确定改进机会 记录并分析现有流程记录并分析现有流程 确定客户要求确定客户要求 组建有效的小组组建有效的小组1.0定义阶段定义阶段-内容提内容提要要1.0定义阶段定义阶段-小组授权小组授权 书书

2、nwhy:我们为什么要这样做？我们为什么要这样做？nwhat:问题在哪里？问题在哪里？ nwhere:我们想到哪里（我们想到哪里（goal)？nwhen:项目计划是什么？项目计划是什么？nwho:谁来做这个项目？谁来做这个项目？nscop:项目的范围是什么？项目的范围是什么？1.0定义阶段定义阶段-sipocn开始边界开始边界：（项目范围起点） 结束边界结束边界：（项目范围终点） supplierinputoutputcustomerprocess投入要素广义上的供应商输出的产品或服务确定我们的客户通过这种分析，我们可以明确谁是我们的供应商，谁是我们的客户，我们的投入与输出各是什么，以指导我们

3、的下一步工作。1.0定义阶段定义阶段-流程分解图流程分解图流程：列出4-8个主要的子流程子流程子流程1子流程2子流程3子流程4每个子流程下列出3-7流程步骤通过这种分析，我们可以粗略了解现有的流程。1.0定义阶段定义阶段-职能分布图职能分布图对上述每个子流程进行详细分解：步骤责任人/部门部门1部门2部门3通过这种分析，我们可以详细了解流程且能查到每一环节的责任人/部门1.0定性分析定性分析-寻找快赢机会寻找快赢机会对现有流程进行复查，查找在现有流程中，是否有被我们长久忽略了的环节，从而确定有无快赢机会，快赢机会的标准：n容易执行n快速执行n方便执行n易于控制1.0定义阶段定义阶段-确定关键确定

4、关键 客户要求（客户要求（ccr）n客户投诉n称赞n产品退货n客户推荐n客户电话n市场调查n客户满意度调查n质量n成本n交付n服务和安全性n公司责任n只有知道了客户的需求，我们才会更好地去满足客户，真正做到以客户为中心1.0定义阶段定义阶段-确定关键确定关键 客户要求（客户要求（ccr）nkano分析：1.0定义阶段定义阶段-确定关键确定关键 客户要求（客户要求（ccr）满意不满意意外之喜主要满意指标必需是指标服务/功能障碍的服务/全功能的n客户要求类型：n必需是指标：必需满足要求，即使满足了也不能提高满意度；n主要满意指标（必需有）：越多的要求被满足，越多的客户感到满意；n意外之喜指标：没有

5、满足，也不会造成不满意，但是如果满足了并做到高质量，就会带来意外之喜。1.0定义阶段定义阶段-确定关键确定关键客户要求（客户要求（ccr）n关键客户要求是什么？n对客户很重要-客户关注它n必需有或必需是属性n可以被衡量n确立一个目标n客户含感情色彩的心声 关键的客户问题 关键客户要求1.0定义阶段定义阶段-确定关键确定关键客户要求（客户要求（ccr）只有知道了关键客户要求，我们才能明确下一步要做什么，怎样才能满足客户要求。2.0测量阶段测量阶段-内容提要内容提要2.0测量阶段测量阶段-确定测量确定测量 什么？什么？n有效的改进需要来自从供应商到客户的信息，其因果关系为： y=f（xi,xp)x

6、i:输入指标xp:流程指标n测量的目的应明确，做到有的放矢，应与客户要求息息相关：2.0测量阶段测量阶段-确定测量确定测量 什么？什么？ccrs流程产出指标xo流程指标xp输入指标xi2.0测量阶段测量阶段-确定指标确定指标 关系关系 xoxi,xpxo1xo2xixp用一些符号或数字来描述指标间相关性的强弱关系。一般可用强、中、弱或1、3、9来表示。n连续型数据-计量型数据n离散型数据- 计数型数据或分类数据n业绩数据-合格率、不良数等，高层关心，但不能预示原因n原因数据-可用来找到根本原因，有助于解决问题2.0测量阶段测量阶段-确定数据确定数据 类型类型n联系到关键客户要求n清楚定义n统计

7、有效性n可再现n有代表性并与流程有关n显示出趋势和周期n容易收集n有助于推动适当的纠正措施n提供对因果关系的深刻预见2.0测量阶段测量阶段-良好数据良好数据 的特性的特性n连续数据的样本大小公式： n=( )2.0测量阶段测量阶段-确定样本确定样本 大小大小1.96s2n：采样的样本大小s：标准偏差值 ：精确度1.96：代表95%的置信水平n一个好的测量计划中，至少应包含以下内容：nwhat-要测量什么,明确定义测量数据nwhere-数据应在哪里测量nhow many-数据样本的大小nwho-谁来收集数据nwhen-何时收集数据nhow to-怎样收集数据nwhile-同时应收集的其它数据2.

8、0测量阶段测量阶段-制定测量制定测量 计划计划n收集数据的意义何在？-从数据中寻找差异，以找出需要改进的环节n差异意味着在产品或服务被交付时，流程没有产生完全相同的结果。n差异存在于所有流程中。n衡量差异：标准偏差 s=2.0测量阶段测量阶段-了解差异了解差异i=1n(x-xi)2n-1n为了保证我们收集到的数据准确可靠，一般在收集数据之前，都应先对测量系统进行其测量能力分析n测量系统： 测量系统包括：测量人员、测量工具/设备、被测物件、测量方法、测量环境等。2.0测量阶段测量阶段-测量系统测量系统 能力分析能力分析什么是什么是gage r&r 分析？分析？用来分析测量系统的方法，目的

9、是确定测量某种东西时出现的波动(误差)的大小和类型。n什么是可重复性？什么是可重复性？n- 当一个人使用同一个测量仪器来重复测量同一个部件时所产生的误差 （条件不变）n什么是可再现性？什么是可再现性？n- 当两人或多人使用同一个测量仪器来测量同一个部件时，测量结果之间的误差 （条件有变）n什么是准确性？什么是准确性？n观测值的平均值和近似真值之间的差异2.0测量阶段测量阶段-测量系统测量系统 能力分析能力分析ngr&r% 公式：gr&r%=2.0测量阶段测量阶段-测量系统测量系统 能力分析能力分析5.15st*100%s:标准偏差t：公差范围，t=上限-下限n测量系统能力的判断

10、标准：ngr&r%小于10%，测量系统良好ngr&r%在10%-20%间，测量系统适当ngr&r%在20%-30%间，测量系统勉强可接受，但应查找原因改善ngr&r%大于30%，测量系统不可接受2.0测量阶段测量阶段-测量系统测量系统 能力分析能力分析n准确性：可用偏差来表示测量系统的准确性 n偏差=nmaster为标准块近似真值nresponse为实际观测值nn为数据量n判断标准：偏差小于10%为准确性可以接受2.0测量阶段测量阶段-测量系统测量系统 能力分析能力分析i=1n(master-response)nn流程分层和分析流程分层和分析n确定根本原因确定根

11、本原因n验证根本原因验证根本原因3.0分析阶段分析阶段-内容提要内容提要3.0分析阶段分析阶段-数据分层数据分层n数据收集完成后，应先对数据进行分层与初步分析或分类n柏拉图分析：经过柏拉图的分析与分层，找到重点nminitab命令：stat-quality tools-pareto chart3.0分析阶段分析阶段-数据分层数据分层n数据分层：如果必要，可以直到找到无法分层的数据为止defect1defect2defect4defect35021 8 559.525.0 9.5 6.0 59.5 84.5 94.0100.001020304050607080020406080100defect

12、countpercentcum %percentcountpareto chart for x3.0分析阶段分析阶段-数据分层数据分层defect4defect3defect1defect2 5 5152510.010.030.050.0100.0 90.0 80.0 50.050403020100100806040200defectcountpercentcum %percentcountpareto chart for x_1n查找到问题的主要所在，针对主要问题，可先用鱼骨图或树状图查找可能的根本原因。n鱼骨图：3.0分析阶段分析阶段-初步查找初步查找 原因原因问题描述人机料法环可操作n构

13、建鱼骨图：n鱼头为问题描述n鱼骨为原因的层层分解，在传统上一般用：4m1e进行构建n对每一潜在原因层层询问3-5次n使某些事“可付诸行动”n识别潜在的根本原因并加以涂暗进行强调n检验逻辑性：1、如果已消除或纠正了可能的根本原因，会不会防止问题发生； 2、当可能的根本原因发生时，问题发生了吗？3.0分析阶段分析阶段-初步查找初步查找 原因原因n树状图（解因图）：3.0分析阶段分析阶段-初步查找初步查找 原因原因问题声明原因1原因2n构建解因图：n把问题描述填写在第一个方框中n询问为什么会发生这些原因n对每一潜在原因层层询问直到路径的尽头n检验逻辑性：1、如果已消除或纠正了可能的根本原因，会不会防

14、止问题发生； 2、当可能的根本原因发生时，问题发生了吗？3.0分析阶段分析阶段-初步查找初步查找 原因原因n用上面的方法初步查找到根本原因后，应对根本原因进行验证，以确认根本原因n确认根本原因：确认根本原因的常用方法为假设检验、doe等。3.0分析阶段分析阶段-验证根本验证根本 原因原因n什么是假设检验：假设检验是指我们事先对数据或y与x之间的关系进行一种假设，然后用收集到的数据进行分析，检验我们假设成立的可能性。n因此，每一个假设检验的背后，都有一个原始假设h0：假设一种结论，然后看这种结论成立的可能性。一般都得到一个p值，p值代表了假设成立的可能性（概率）。p0.05说明在统计上不能否定假

15、设成立的可能性.也就是假设成立,反之假设不成立.3.0分析阶段分析阶段-假设检验假设检验n数据是否是正态分布，对我们的分析很重要，因此，在我们分析数据之前，一般都应先检测数据是否为正态分布。nminitab命令：stat-basic statistics-normality testnh0假设：数据是正态的。3.0分析阶段分析阶段-数据的正数据的正 态检验态检验 3.0分析阶段分析阶段-数据的正数据的正 态检验态检验 3.0分析阶段分析阶段-数据的正数据的正 态检验态检验 p-value: 0.962a-squared: 0.138anderson-darling normality test

16、n: 10stdev: 3.03024average: 5.5310987654321.999.99.95.80.50.20.05.01.001probabilityynormal probability plot结果分析：p0.05,h0成立.n适用条件：1、潜在的根本原因x与输出y 2、两个潜在的根本原因x1与x2之间 当两组数据均为连续数据时，可先看它们的相关性nminitab命令： stat-basic statistics-correlation3.0分析阶段分析阶段-相关性相关性nh0假设:y与x不相关.n结果解释：npearson correlation of x and y =

17、 0.890 p-value = 0.000 x与y的相关性是0.890 ，p = 0.000说明假设在统计上是不成立的,也就否定了y与x不相关的假设.得出的结论是y与x相关.注：y的发生是否是由x造成的，在验证了其有相关性后，还要得到业务或经验上的认可。只有满足了这两个条件，我们才可以说y的发生是由x引起的。3.0分析阶段分析阶段-相关性相关性3.0分析阶段分析阶段-线性回归线性回归ny=f(x)n适用条件：当y与x均为连续数据且遵循正态分布时，如果验证了y与x有了强相关后,可以用线性回归得到y与x的线性关系。nminitab命令： stat-regression- regression3.

18、0分析阶段分析阶段-线性回归线性回归n结果解释：y=a+bxnho假设:a=0,b=0,意即y的变化不受x的影响.3.0分析阶段分析阶段-线性回归线性回归拒绝h0，即b0无法拒绝ho，即a=0成立n结果分析：r2越大，模型对工序模拟得越好对于良好的模型，该值应接近r2值该值越小 (误差的大小)，模型越好3.0分析阶段分析阶段-线性回归线性回归3.0分析阶段分析阶段-线性回归线性回归p-值应 0.05，以表示统计显著性 (良好拟合的方程式)nt检测的目的是什么？ t检测是用来比较两种不同的x的情况下，y的平均值相同与否的一种检测方法。n适用条件：当y为连续数据且遵循正态分布，x为离散型数据且只有

19、两种水平时(比如两个班,两条生产线),用t-test检测。nt检测的h0假设：x1=x23.0分析阶段分析阶段-t检测检测nminitab命令： stat-basic statistics-1-sample t/2-sample tn1-sample t与2-sample t的区别：n1-sample t：比较收集到的数据的平均值与已知平均值之间的差异。n2-sample t：比较两种不同x情况下的平均值之间的差异。3.0分析阶段分析阶段-t检测检测n 单击单击“ graphs”点击两次点击两次“ ok”运行运行选择选择ha 单单侧侧或或 双侧双侧单击单击“ boxplotsof data”3

20、.0分析阶段分析阶段-2-samplet 检测检测n结果分析：3.0分析阶段分析阶段-2-samplet 检测检测p值值 .05;拒绝拒绝hom m1-m m2的置信区间的置信区间 (不包括不包括0.0)3.0分析阶段分析阶段-anova 检测检测nanova检测的目的是什么？ anova检测是用来比较多于两种水平的不同x情况下，y的平均值相同与否的一种检测方法。n 适用条件：当y为连续数据且遵循正态分布，x为离散型数据且多于两种水平,其中s1=s2=s3(标准偏差)时,用anova检测。nanova检测的h0假设：x1=x2=x3=.n由于anova的使用前提是s1=s2=s3(标准偏差)，

21、因此在使用之前，应先检测不同组的数据之间的标准偏差是否相等nminitab命令：stat-anova-test for equal variancesnh0假设： s1=s2=s33.0分析阶段分析阶段-anova 检测检测3.0分析阶段分析阶段-anova 检测检测65432195% confidence intervals for sigmasp-value : 1.000test statistic: 0.000levenes testp-value : 1.000test statistic: 0.000bartletts testfactor levels321test for equal variances for y3.0分析阶段分析阶段-anova 检测检测正态数据时看此值：p=1.00,接受h0非正态数据时看此值：p=1.00,接受h0结果分析：nminitab命令：stat-anova-one-way3.0分析阶段分析阶段-anova 检测检测选择选项，以在工作表中存储残差和由模型而得的预测值n结果解释：3.0分析阶段分析阶段-anova 检测检测由于p-值 = 0.005, 拒绝h0，至少一个平均值与另外的有差异。括号代表95%的置信区间*为mean值n其它检测方法还有：n 卡方检验chi-square-test，适