六西格玛项目一般流程和方法

1、六西格玛项目一般流程和方法项目步骤阶段项目筛选建议使用的工具阵图、排列图目的确定应改善的项目，使改善方向与公司战略方向一致节省是首先考虑的注意事项确定大Y树图、柏拉图、排列图 明确项目大Y用历史数据说话确定小Y问题描述定义柏拉图5W1H明确项目小Y，了解工作的具体方向了解项目的现状，为以后改善效果评估做对比Y 工作的思路可以越清晰1、要涉及到原因分析和感情色彩。2、用历史数据说话（每确认项目范个步骤都流程小Y 陈述必须有）目标陈述财务收益预估SIPOC推移图了解项目涉及到的范围，也是我们以后工作的范围 顾客和流程的选择尤其要准确了解小Y 点,Y 的目标是怎么样明确小组工作的目标才能有动力六西格

2、玛目标设定一般原则是改善现状水平与最 佳水平差值的 这里的最佳水平可以是历史同行业、设计应有应遵循SMART 原则明确财务计算法则，了解项目一年可以节省的金额， 必须得到财务的支持最大限度的得到公司的支持计算法则必须得到财务的同意测量 (步骤都必须 有）团队成员组成宏观流程图动线流程图宏观流程图动线流程图项目不是一个黑带或绿带就能完成的 ,必须发挥团队的作用,要起到 1+12 的效果找到目标流程1、 找到隐形工厂2 和3合适的组员很重要，合适的分工更重要基于SIPOC,目标制程的准确可以避免我们少走多少冤枉路不同的小Y ,个目标制程1、 对隐形工厂和NVA工序可以采取措施进行改进，是量测阶段可

3、以下对策直接改进的机会2、 隐形工厂的观察一定要现场秘密观察3、 该流程图的绘制一定是团队通过现场才能绘详细流程图详细流程图1、 找到所有步骤的输入和输出，即所有可能影小Y 的因子2、 明确这些因子的现状(可控还是不可控C/N)3、 明确这些因子的上下限制漂亮，没有干净的动线流程图4、 围绕目标流程进行1、 该流程图的绘制一定是团队通过现场才能绘制漂亮2、 流程专家的重要性尤其体现3、 基于动线流程图的所有步骤，包括隐形工厂4、 输入输出一定要全面,不要遗漏5、 针对C 的因子可以开始展开措施量测系统分析MSA（定性/定量）1、了解现在的量测系统的能力1、 量测系统的选择尤其重要,定性性容易改

4、进并2、找到量测系统改进的机会通过但到了后面的阶段样本量要求很大定3、使自己对以后的制程能力分析和AI 两个阶段的量型后面的阶段样本量要求小但是改进并结果有信心过的难度大2验人员的培训,B、检验标准的重新制定和宣贯,C、量具的重新EF、量测设备的检修或更换鱼刺图分析过程能力分析（二项）鱼刺图了解小Y 的现状是对详细流程图的补充,尽可能不要丢掉可能影响Y 的因子尤其注意观察能力图中出来的异常点，对异常点进行分析并改进是工作的重点6M 不要缺少因果矩阵分析因果矩阵图对所有因子(流程图和鱼刺图出来的所有输入输出） 团队的打分,分数一般是 0139，然后根据 8020进行初步筛选，一般剩下30-50

5、个因子原则进行筛选权重的设定很重要.数据收集计划精益生产针对筛选剩下的因子以及目标确定接下来需要的数据,为后面的分析阶段减轻负担费为主（7 自动化程度、库存、运输）面分析的对比数据很重要，可以作为历史数据 量测阶段又一个改进的机会分析(并不是每个步骤都必须有， 根据项目实际情况选择)FMEAFMEA主效应图图形分析交互作用图多变异分析单/双样本t假设检验单/双样本p针对初步筛选后的因子进行再次筛选，哪些需要进行图形分析或假设检验分析 ,哪些可以直接下改善对策，一般剩下 8-15 个因子寻找引起小Y 变异的主要因子，为改善阶段指明方向（尤其是水平的设定）并积累经验。注意:连续型的X 一般可以按水

6、平分成不连续型的择一般剩下 48 个因子优先分析机器别、人员别、班组别等因子,注意这些因子如果是显著的应深入分析到底是哪里的差异导致这种显著的效果1、 FMEA 是基于详细流程图和鱼刺图的步骤；2、 FEMA 是团队的结晶;3一致；4易忽略;5人员,组长要注意检查完成情况（这是我们该阶段的改进机会之一）连续型的X 对连续型的不连续的X 对连续的Y除非箱子的中位数和矩形大小相差很明显，不要轻易接受它的结论不连续的X 对连续的Y显示因子不同水平下的数据平均数，可以看到 Y随因子水平变化的变化趋势不连续的X 对连续的Y显示在第二个因子水平不变的情况下输出变数 Y在第一个因子不同水平变化的趋势如果线是

7、平行的证明这两个因子没有交互作用不连续的X 对连续的Y一般最多载入两个因子进行分析,不然图形会很复杂不连续的X 对连续的Y进行假设检验的前提是数据必须服从正态分布 2T ,即应对变异数是否相等进行检查P0。05，接受对立假设，证明因子对Y 是有明显影响的不连续的X 对不连续的Y变异数检定配对 t 检定列联表ANOVA 分析回归分析回归分析改善DOE 设计DOE根据需要进行DOE 的计划和方法进行假设检验的前提是样本是由母体随机抽取的, 样本收集的时候，不良个数一般应5 个P0.05证明因子对 Y 影响的不连续的X 对连续的Y进行假设检验的前提是数据必须服从正态分布2T 时还要注意样本是随机取自

8、独立的母体P0。05,接受对立假设，证明因子对Y 是有明显影响的2T 后的区别，比如热处理前后的硬度3 个因子以上的不连续X 对不连续Y进行假设检验的前提是样本是由母体随机抽取的, 样本收集的时候，不良个数一般应5 个3 个因子以上的不连续X 对连续Y,每个因子收集的数据都应是正态分布且之间的变异数相等别忘记了残差检验（残差正态、随机分布）P005，接受对立假设，证明因子对Y 显影响的（注意只能说明其中一个组的结果不一样，要看具体是哪个组不一样要用到 FISHER 较法或ANOM 分析）连续型的X 对连续型的Y。注意用残差图来检查回归方程是否可用。1,如果因子,2K 因子试验设计。2、 应注意

9、考虑区组的概念（因为我们的 Y 很多都是不连续的数据，需要大样本量,一个班很难完成)，区组一般用人员、班组、机器别来DOE 分析DOENONDOE 优化试运行收集数据并分析数据，找到影响Y 的真正X到这些X 与Y Y=f(，并找到最佳解样本大小的不一样，可能影响你的分析结果,故在做假设检验以前，请先进行样本大小选择不是每个因子都需要进行DOE 的看到效益DOE 试验设计分析的结果和否正确进行区分。3子对 Y 最佳的点的时候应加入，这个时候,你应先将因子水平设得比较分开。4、 因子水平的设定应团队讨论并现场了解（不能设出永远不可能的水平也要适要的因子5、 拉出你的试验设计表格，给车间进行生产1,

10、的因子（详细流程图里面的）.2、 柏拉图可以方便你去选择影响的主要因（作用的影响或交互作用的影响） ,简化模型是你分析的第一步。3Y=f（X）.4、 注意这里的最终目的是要转化成实务的问题。5、 优化工具可以告诉你想要的结果团队!要用数据说话。控制流程优化EVOP反应曲面设计通过你的试运行计划，你可能发现你 DOE 试验设计 DOE 的反复进行的一些缺点,或者还有改善空间，EVOP 其实就是不断缩小你的X 的范围，直到找到你的最优解（中心点显著）控制方法标准化改善成果评估项目移交计划多元回归FMEA CONTROL SPC推移图PTAP找到真正的最佳公差范围对你的Y 和关键X 内对你的Y 和关键X 内，一般用图形进行表示，可以方便你的判断让你的成果标准化到你的作业流程中