6SIGMA绿带辅导资料

1、定义阶段：1. SIGMADPMO3 66,8074 6,2105 23362. 质量成本占销售额的比例4SIGMA水平 质量成本占销售额的15%-25%5SIGMA水平质量成本占销售额的5-15%6SIGMA水平质量成本占销售额的1%3. 6SIGMA以项目为载体，以顾客为导向，以数据为基础，结合大量统计工具，通过减少业务中的变异以提高业务绩效，从而提高顾客满意度，增加股东收益；4. 6SIGMA 的项目选择应关注与企业战略计划和年度计划紧密结合，与企业近期关注的核心过程紧密结合，规模适中且能在合理的时间（36个月）内完成，并得到领导的批准和支持，5. 项目来源可以从外部信息来源（顾客意见，

2、市场调查，竞争对手），内部信息来源（质量分析报告，质量审核报告，财务分析报告，企业方针目标诊断报告），质量缺陷类项目，资源效率类项目（原材料效率，能耗效率，设备效率，资金效率，人力效率），顾客抱怨类项目等，公司业务计划目标类的6sigma项目可以分解为质量目标，成本目标，生产目标等，子系统类6sigma项目可以来自于SAQ，TGW，R/1000，浪费，生产率，库存，FCPA等；6. 用目标管理拉动六西格玛实施是一种非常积极主动的方式，可以使6-sigma的力量得到更好发挥；7. 具备了以下五个条件的项目为6SIGMA项目：重复发生的事件，有限的范围，过程可测量/量化，过程可控，项目具有效益；8

3、. 只要有过程存在的地方, 无论是制造产品, 收集数据,质量提升，设计优化，流程改进，都可以应用6方法.；9. 问题陈述的要素：对正在发生的问题进行，以量化的形式专门陈述描述性陈述问题事件发生的地点和方式，最初的“问题范围”陈述，体现出问题发生的状态，时间，影响程度，问题陈述的准则：具体的，可观察的，可测量的，可控的。10. 问题陈述常见的问题：1。陈述观点时，不应包含造成缺陷的原因，2。不应提出改善措施，3。陈述问题时不要确定问题的过失和责任，更不应予以责备，4。不要将几个问题集中在一个问题陈述中，分清问题，便于将项目有效地进行下去。11. 目标/使命陈述是团队明确为之努力的方向，目标陈述应

4、包含问题陈述相同的变量和测量单位，如果变量和测量单位是不同的，那么目标就不能与问题相匹配，常见的目标值有：Cp,Cpk,Pp,Ppk,DPMO,SIGMA质量水平，RTY （滚动合格率），COPQ（劣质质量成本）12. 过程流程图的益处：直观的表示过程，要求验证和客观性，揭示实际的活动，找出返工环节和浪费，详细了解瓶颈, 周转时间, 和存货清单，找出非增值步骤，有助于确定何时何地收集数据，确定不同的团队在什么地方使用不同的流程，用作培训和导向工具；13. 宏观过程流程图（SIPOC）：供给者: 给过程提供输入的任何人，输入：执行过程所需的原料，资源和数据，过程：用于将输入转化成输出的行动和资源

5、，输出: 过程产生的有形产品或服务，顾客: 接受过程输出的任何人-内部或外部的，SIPOC图用在帮助界定过程中的范围和关键因素。14. 过程流程图中的符号表示过程步骤或操作存储延迟决策原料运输或转移15.16. 顾客的定义：简单地说，顾客就是接受产品或服务的任何组织或个人，如消费者、委托人、最终使用者、零售商、受益方、采购方。可以是组织内部也可以是外部的，内部如下道工序可以称为上道工序的顾客17. 顾客分为内部顾客和外部顾客18. 外部顾客有：零售商店，批发商，零售购物者，互联网购物者等；内部顾客有装配工，后勤，会计，销售员，焦点组19. 接近顾客程度由低到高排序为：顾客抱怨数据；调查；焦点组

6、；访问20. 质量，服务质量，价格三个方面的能力是顾客所关心的21. 产品关键性质量特征的定义 (CTQ)：从顾客的角度确定对顾客最重要的产品和服务特性，是从VOC转化来的22. 可操作性定义是书面的说明，用于确保不同的人解释和测量一致.23. 一旦确定了CTQ,项目小组对每个CTQ进行可操作定义24. 用卡诺模型的方法论对CTQ进行优先排序，其中， Must Be 基线CTQs是改善的关键优先问题，Performance 期望CTQs能提高产品或服务的竞争力。Delighters（取悦）对当前的过程来说也许不是改善的焦点，但也许有一天会成为基线CTQs ，随着科学技术的进步，他们可能是会互换

7、的25. 项目范围要延伸到变量或因素可以测量和分析的程度。26. 细化项目范围常用方法Y= f(x)，过程流程图，因果图，因果矩阵27. 因果图（鱼骨图）是日本质量管理大师石川馨所发展出来的，故又名石川图从人、机、料、法、环、测的角度列出所有可能性原因；28. 因果矩阵将过程的输入与CTQ联系起来，评价CTQ确定其对顾客的重要性，评价输入确定其与输出的关系29. 6SIGMA哲学建立依靠数据和事实说话，关注流程改善及顾客导向三个基础之上。测量阶段：30. 测量是根据观察数据来说明产品、过程或服务的数量、能力或绩效；31. 平均值，均值，众数，中位数，极差分别表示的含义及应用范围32. 6SIG

8、MA团队在项目确定后，要对关键质量特性及其相关因素进行测量，一个过程的测量主要有四个方面：1，输入变量（为改变输出而进入过程的事物），2，过程变量9过程中可追踪，可测量的事物），3，输出变量（过程结束的结果），4，顾客感知变量（顾客对过程输出结果的感知，包括满意程度，抱怨和投诉，重复购买等33. 测量阶段中选择评价指标，常用的指标有三类：1，评价缺陷质量水平，一般为记数型变量，指标通常是DPU/DPMO，2，评价流程质量水平，常用的指标为RTY，3，评价某质量特性的质量水平，一般属计量型数据，常用指标是Cp,Cpk,Cpu,Cpl,Pp,Ppk,Ppk,Ppu,PpL.34. DPU=缺陷数/

9、单位产品数，DPO=缺陷数/产品数*机会数，DPMO=DPO*100000035. 测量使项目组 ，建立基本的过程绩效，隔离变动源，确定可以进行改善的领域36. 高质量的数据是有较好的偏倚和变差，偏倚表示多次测量结果的平均值与基准值之差，变差用来表示在相同条件下进行多次重复测量结果的变异程度。37. 数据分为属性数据和变量数据，有的数据可以认为既是连续的优势属性的，比如时间；38. 属性数据（事件是否发生）常见的有类别、通过与不通过，合格与不合格，是与否等等39. 变量数据（发生的某些数据 ）常见的有长度，温度，密度，重量等连续型的，可以细分的数据；40. 属性数据较变量数据的可以获得的信息量

10、更少，也就是说为获得形同的信息量，所需属性数据的数量比变量数据多得多，典型的属性数据样本大小: 大概估计: 100，精确估计: 大约 1,000典型的变量数据大小:大概估计: 30，精确估计: 大约20041. 我们日常工作中尽可能的使用变量数据，它可以带给我们更多的信息；42. 为使收集数据更有效率，首先要完成数据收集计划；43. 获取有效数据的方法：层次法，还可以使用表格，检查单，检查表等；44. 抽样可以通过相对较少的数据得出对总体的推测；45. 抽样的类型分为过程抽样和总体抽样，过程抽样有利于了解过程的本质和情况，总体抽样有利于确定总体的特征；46. 抽样的方法有随机抽样，分层随机抽样

11、，系统抽样，分组抽样；47. 数据收集计划必须包括5W1H，即WHAT ，WHY ，WHO ，HOW ，WHERE，WHEN48. 测量系统分析（MSA）是对获取数据的工具和过程的量化评估，目的在于确保收集到的信息能真正代表过程中正在出现的情况，使数据可靠49. 测量系统分析的步骤：作业指导书，“过程巡视”，R&R（重复性和再现性）分析50. 一个可使用的，良好的测量系统必须具有以下三个基本要求：1。要有足够的分辨力，（指测量系统检出并如实指示被测量特性中极小变化的能力），2。测量系统在规定时间内要保持统计稳定性，3。测量系统要具有线性性；51. 对于属性数据和变量数据应使用不同的测量

12、系统分析方法，属性数据（比如每个袋子里有多少有缺陷的水果糖）应用kappa分析的方法，kappa植大于0.75为可接受的；52. 重复性是指同一测量者用同一测量工具测量同一元件的同一特性值，几次测量的测量波动，具有相同的人员，相同的测量设备，相同的工件，相同的环境；53. 再现性 是指不同的测量者用同一测量工具测量同一工件的同一特性值的平均波动. 不同的操作者，相同的测量工具，相同的工件，相同的环境，以下为接受标准；% 贡献度% 研究变差 (过程控制)% 容差比 (产品控制)# 分辨率所有指标都应为 绿色RYG< 1% 好2-9% 可接受> 9% 不能接受RYG< 10%好1

13、1-30%可接受> 30%不能接受RYG< 10%好11-30%可接受> 30%不能接受RYG> 10好5-10可接受< 5不能接受54.55. 能力分析是对过程满足顾客期望 (CTQ)程度的研究，能力分析之前必须做正态测试（P）0。05为正态），对不是正态的数据须进行转化后在做分析，相应的规格线也要同时转换，在软件中可以使用BOX-COX工具寻找最合适的Lamda值；56. 变量型数据能力分析有cp,cpk,pp,ppk, 属性数据有PPM，DPMO，DPU，他们可以转化为一个通用的指标：sigma值；57. 过程能力CPK的计算公式及解释说明58. DPMO的

14、计算目标LSLUSL目标LSLUSL目标LSLUSL能力不足不居中有能力并居中 居中过程减小波动缺陷缺陷59.43210-1-2-3-430%20%10%68%95%99.73%40%0%60.61. 传统生产合格率与滚动生产合格率的区别，滚动生产合格率发现隐藏的工厂62. 传统合格率与滚动合格率的计算方法及计算方法的差异63. FMEA中严重度序数符号:SEV，风险度 (SEV × OCC)，RPN = SEV × OCC × DET，其中SEV是不变的分析阶段：64. 过程分析方法：1。详细的过程流程图，寻找瓶颈，盲区，冗余2。价值流分析，对每项任务进行评价：

15、增值, 业务增值, 非增值，3。周转时间分析，对比实际工作时间和等待时间；65. 瓶颈是那些限制过程生产率的任务（工作在这里堆积、排队），盲区是因对目标的错误理解或不一致而产生的相互矛盾的一系列序贯任务，冗余是一种由不同的个人（或部门）完成相同任务的现象；66. 价值流分析中识别增值，业务增值，及非增值及它们的区别；67. 非增值的八大浪费：多余移动，搬运(运输)，过量生产，冗余过程，等待，超量库存，纠错，人力资源浪费68. 假设检验中从样本推测总体的方法，对均值，比例，方差检验的选择方法。69. 认识并识别图形分析工具，Pareto图 ，运行图， 方框图，直方图，散点图70. Pareto图

16、适用于属性数据，十九世纪意大利经济学家帕累托提出关键的少数和次要的多数，利用80/20法则71. 六西格玛追求过程“又精又准”，将缺陷发生概率降到最低，同时解决过程中的均值及波动问题72. 运行图，方框图，直方图，散点图都使用于变量数据73. 运行图显示出随时间发展的趋势74. 方框图显示出几组数据的对比，包括中位数和波动变差的大小，其中方框中有50%的数据75.76. 直方图体现出数据的分布，可以直观地看出数据是否正态分布，过程的分布的中心，范围缺陷数 (Y)速度 (x)77.散点图是用来识别两种不同的变量之间的关系，是确定可能性原因的一种重要的工具，上图中可以看出速度X与缺陷Y存在显著回归

17、关系，X可能为重要原因，此处MINITAB中P值小于0。05，同时关注相关系数R几种直方图的解释数据很有可能来自于两个过程，比如同一过程的两个不同的操作设定右偏数据，过程随着时间在漂移，或一个过程由很多个过程混合而成，比如很多人用不同的方法做同样的工作78. 正相关，负相关，非线性相关的图示79. 确定关键原因后要验证根本原因；80. 假设检验的基本思路，方法，目的81. 回归分析的基本思路，方法，目的改善阶段：82. 改善阶段首先确定确定改善标准，必须执行的标准：是绝对的要求，用于筛选不可接受的方案，法律和安全性要求是典型的必须执行的标准，希望执行的标准：是比较的标准，用于评价一个改善方案的

18、各个具体方面，CTQs和业务驱动的绩效指标83. 改善阶段的工具：头脑风暴法和实验设计（DOE），头脑风暴法由美国广告策划人奥斯本在40年代首先提出的84. 常用决策矩阵和标准矩阵评估改善方案；85. 实验设计（DOE）这是一种组织方法，它通过改变一个或几个输入变量（X）来观察这些变量或这些变量的组合是否对输出（Y）有重要影响，其优点在于能从很多试验条件中选出具有代表性的少量试验条件进行试验，并能通过对试验数据的分析，找出最优或较优的改进方案；86. 四因子，2水平全因子试验设计中，在不考虑复制的情况下，运行次数为level的factor次方=16。87. 试验设计的典型阶段：筛选，特征化，优

19、化；88. 一次检验一个因子（OFAT）的缺点：1.运行次数较多，2.不能体现出交互作用89. DOE后需进行成本效益分析，为了确保在一组潜在改善方案中，有一个特定改善方案是最有效的；90. 对改善方案需要试行，试行是对提出的改善方案进行尝试性实施，它是在密切跟踪的小范围情况下实施的，检验其效果并用试行中收集到的数据计算改善后的过程能力 (DPMO or Sigma 值)，同时需要进行FMEA分析，分析实施的改进是否可能产生新的风险。控制阶段：91. 防错是在错误发生前避免错误的发生，是最好的方法，当不能避免时，发现原因，当不能探测到原因时，要发现缺陷，缺陷是差错的结果。92. 现场管理有可视

20、化显示与可视化控制：可视化显示显示重要信息，但不控制人或机器去做什么，可视化控制显示重要信息并且对过程进行控制，从而使活动按标准执行；93. 控制图识别过程的普通原因和特殊原因，X bar/R图组内波动反映普通原因，组间波动反映特殊原因。94. 普通原因，需要从系统上采取行动，需要管理者的权力去采取需要的措施才能将原因消除，是过程固有的，因此对每个零件都有影响（注意：如果只有普通原因，过程输出形成的分布随着时间的变化将是稳定和可预测的。）95. 特殊原因：通常通过一些局部行动就可以消除，通常通过操作者的操作就能消除，对每个零件的影响不一样 (间歇性)（注意：如果存在特殊原因，过程输出随着时间变

21、化既不稳定，也不能预测）96. 常用的控制图有:变量数据，Xbar/R 图，I-MR 图， 属性数据p 图，u 图，其中Xbar/R 图精度尚可，使用方便，Xbar/S图，精度最高，计算量大；97. 控制界限不等于规范界限，控制界限及规范限的区别，在过程管控中，要求规范线的范围要大于控制线98. P图上跟踪的不合格品数的例子玻璃模糊，或者清晰；保险杠有，或者没有；灯开着，或者关着；车辆在检测线能够启动，或者不能；标尺有，或者没有；学生在课堂上，或者不在；99. U图上跟踪的缺陷数的例子: 引擎盖油漆上的污点；电路板上的焊接缺陷；车上的刮伤；挡泥板上的污垢；100. 常用的控制图的几种判别方法。

22、101. 建立长期MSA：长期MSA记录过程的测量如何随时间被监控，以保证测量系统稳定，保证系统长期数据获取过程的能力和水平。102. 项目的成功实施，通常伴随着对原有产品或原先过程的较大改变，在确认项目成果的同时，应确保将其形成文件，纳入标准。103. 5S是指整理，整顿，清扫，清洁，素养。整理指在工作现场，将必要物品与不必要物品区分开，保留需要的，丢掉不要的，整顿是对保留下来的物品按照使用的经常性进行分类，实行定置管理，每件物品都有固定的位置，每件物品和每个位置都有标识。经常用的物品应该放置近便，易于拿到，不常用的可放在较远的或隐蔽的地方，合理安排。清扫是指对工厂进行全面细致的打扫，抹除灰

23、尘，扫除垃圾，清洁是指划分清洁区，落实保洁责任，形成制度，持之以恒，使工厂经常保持在井然有序和清洁的状态。素养是指培养员工遵章守纪的良好习惯，提高自律性。104. 根据江铃的要求，ERA需在3小时内执行，ICA需要在24小时内执行。实际统计应用知识：1属性数据MSA（KAPPA分析）Attribute Agreement Analysis for R1T1, R1T2, R2T1, R2T2 Within Appraisers Assessment AgreementAppraiser # Inspected # Matched Percent 95 % CI5,重复性可以接受，样本数量应足够

24、大1 20 19 95.00 (75.13, 99.87)2 20 19 95.00 (75.13, 99.87)# Matched: Appraiser agrees with him/herself across trials.Fleiss' Kappa StatisticsAppraiser Response Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)Between Appraisers 5，再现性可以接受，应先看组内KAPPA值，再看组间的KAPPA值Assessment Agreement# Inspected # Matched Percent 95 % C

25、I 20 18 90.00 (68.30, 98.77)# Matched: All appraisers' assessments agree with each other.Fleiss' Kappa StatisticsResponse Kappa SE Kappa Z P(vs > 0)2正态测试P值>0.05, 数据是正态的3假设检验Two-sample T for Original Server vs Modified ServerP>0.05, 不能拒绝原假设，original 与modified 没有显著差异，如P值<0.05,则拒绝原假

26、设，请考虑P值的大小和图形中方框的位置关系 N Mean StDev SE MeanDifference = mu (Original Server) - mu (Modified Server)95% CI for difference: (-1.256270, 0.207785)T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -1.42 P-Value = 0.159 DF = 1294图形分析：下图中那个因子影响最大？5试验设计（DOE）：（1） 例： 某公司生产直升飞机，为提高飞机飞行时在空中停留的时间，对机翼长，机身长及机身宽进行分析，机

27、翼可取长，短两水平，机身可取长，短两水平，机身宽可取宽，窄两水平，请确定哪些因子显著及最好的组合。请用MINITAB进行分析哪些因子具有显著的作用，应该选用怎样的组合？包括图形分析及数值分析，以下图形在实际使用中应使用随机化。TEAM2-JIYITEAM2-JISHENCHANGTEAM2-JISHENKUANoutput11111-11-111-1-1-111-11-1-1-11-1-1-1MINITAB分析结果为：output 的效应和系数的估计（已编码单位）项效应系数常量 TEAM2-JISHENKUANS = * PRESS = *对于 output 方差分析（已编码单位）来源自由度

28、Seq SS Adj SS Adj MS F P主效应 3 1.95344 1.95344 0.651146 * *2因子交互作用 3 0.21594 0.21594 0.071979 * *3因子交互作用 1 0.00781 0.00781 0.007812 * *残差误差 0 * * *合计效应 Pareto output 、别名结构ITEAM2-JIYITEAM2-JISHENCHANGTEAM2-JISHENKUANTEAM2-JIYI*TEAM2-JISHENCHANGTEAM2-JIYI*TEAM2-JISHENKUANTEAM2-JISHENCHANG*TEAM2-JISHENKUANTEAM2-JIYI*TEAM2-JISHENCHANG*TEAM2-JISHENKUAN先根据图形筛选因子：从最高交互作用开始，先筛AB