某咨询培训经典实用课件高绩效运营管理培训之质量流程

高绩效运营管理培训之

质量流程控制图机密和专有未经麦肯锡许可，任何对此资料的使用严格禁止2011年6月2

目标解释波动和统计过程控制指什么示范控制图的系统使用方法练习在车间使用控制图解释如何运用控制图满足顾客需求资料来源：麦肯锡3

内容理解波动什么是统计过程控制(SPC)控制图介绍4

相互搜集数据点所反映出的不同偏离:实际表现与目标的差异波动:相互搜集数据点所反映出的不同波动是在实际表现中反映出的不同资料来源：麦肯锡5

提高准确度

(缩小离目标的偏差)提高精确度

(减少波动)“中标并且波动最小”1

是任何工序的目标资料来源：麦肯锡1GenichiTaguchi博士,1960年9月6

发生总是发生由设计、输入和工序操作造成仅在非“内部环境”对工序造成影响时可能短暂或持久内部环境原因外部环境原因发现不可能对某个数据点详细说明原因由控制图发出信号改进工序PDCA循环在输入、工序或操作方面有明确的变化在发现问题后尽快进行根本原因分析责任和处理由管理层驱动组织各级均有责任，但任何改进工作由一线员工驱动波动产生的原因可能是内部的或是外部的资料来源：麦肯锡7

变化大难以预测将来的情况有外部环境因素持续并稳定分布可预测只有内部环境因素产品尺寸每种尺寸的频率时间产品尺寸每种尺寸的频率时间如果只有内部环境变化，一个工序应是稳定、可预测并受控的资料来源：麦肯锡8

内容理解波动什么是统计过程控制(SPC)SPC的历史什么是SPC控制图介绍9

以检验为导向的质量控制和以过程控制为导向的质量控制检验为导向的质量控制过程控制为导向的质量控制特点应用产生于工业化大生产检验员和操作工的分工检验是作为质量控制的主要手段反应延迟,一般等批量完成后发现问题难以进行有效的原因分析目的提高产品质量,减低单位成本及时作出预警信息统计工具的应用有效部位设立控制点,而非在最后进行控制大部分公司采用50年代起在日本的一些公司使用现在欧美和日本的一些公司使用越来越多的企业开始考虑采用此方法资料来源：麦肯锡10

为了缩小业绩差异，美国公司从1980年代开始接受统计过程控制1981福特汽车公司第一个使用统计质量控制的美国公司很多日本公司在1980年代做得比美国竞争者好美国公司急于通过成本降低和质量改进获得竞争优势摩托罗拉，通用电气和福特等在运用统计质量控制方面获得了成功1931Dr.WShewhart发展了统计质量控制理论1945Dr.WDeming(戴明)在他两个月的访问中介绍了统计质量控制1950s-60sDrKaoruIshikawa更新了全面质量管理并发展了7种统计工具在美国在日本在美国和其他国家1970-1988，美国消费电子产品市场份额从100%降到5%资料来源：麦肯锡11

内容理解波动什么是统计过程控制(SPC)SPC的历史什么是SPC控制图介绍12

统计

–基于概率的决策方法。过程--所有重复性的工作或步骤。

控制--监控工序运行。

基于与“ttest”假设检验相同的概念进行分析，能够使我们在出现的问题影响到输出结果之前，就作出有关工序失控的决定、采取行动、解决问题当处于稳定状态的工序偏差,已经被外界某种原因所影响时，SPC发出信号。当过程失控时，SPC将发出信号，你的任务是找出失控的原因，然后进行修正，确保问题不再发生。什么是：统计过程控制（SPC）13

10987654321054321X=2.7003.0SL=4.473-3.0SL=0.9270分离出特殊原因偏差和普通原因偏差.循环反馈过程，以确定为了

控制偏差

和中心偏移需要采取的行动.

反映过程的历史情况,

使过程负责人能够看到,材料/操作者/工具等方面的变化随着时间对过程产生的影响.KPIV或

KPOV时间KPIV或

KPOV随时间的变化图统计过程控制（SPC）分离普通原因和特殊原因的偏差14

统计过程控制是一种优化哲学，需使用一系列统计质量控制工具质量控制工具统计工具统计过程控制资料来源：麦肯锡控制图流程图检查表帕累托图鱼骨图直方图散布图抽样方案制程能力度量能力分析田口方法15

内容理解波动什么是统计过程控制(SPC)控制图介绍什么是控制图控制图的系统使用方法运用控制图满足顾客需求16

一张控制图是运行图、控制线和中心线的结合体时间+=时间表现下限上限运行图控制线和中心线控制图下限上限中心线表现资料来源：麦肯锡17

提供对工序的实时控制并为讨论工序表现提供一种共同语言作为一种监控系统，在需要对外部环境原因变化作出反应时提出预警以及时采取补救办法弥补损失控制图举例通常它是手工绘制、靠近工序以便迅速对工序发生的异常情况作出反应由专人负责把数据填入表中小组共同努力通过寻找根本原因制定对策消除外部环境原因控制图在车间广泛运用，以监控工序表现举例资料来源：麦肯锡18

内容理解波动什么是统计过程控制(SPC)控制图介绍什么是控制图控制图的系统使用方法运用控制图满足顾客需求19

寻找根本原因的对策数据收集更新控制界限选择图表轨迹测试和规格界限设定数据收集和制图分六步实施控制图了解数据类型确定子数据群的规模设计适用的图表收集数据计算控制界限将数据填入图中收集数据并绘制根据规则决定是否采用统计控制根本原因分析消除可归属原因通过PDSA周期减少共同原因的变化收集数据并绘制于图表中新图形建立后应立即计算新的控制界限将新的控制界限加入图表资料来源：麦肯锡20依据四三项指标三选择适三当的控三制图数据类三型子数据三群规模变量子三数据群三规模的三一致性缺陷或三缺陷数三量根据具三体情况三选择适三当的控三制图资料来三源：麦三肯锡2110.8秒10.9秒11.2秒11.0秒11.1秒数据说明举例属性反映某些特性、特征或条件的表现的信息计数，百分比变量一些特征的度量标准长度（毫米），时间（秒）属性变量在200三1年世界三田径锦三标赛女三子10三0米决三赛中，三有3名运动三员的成三绩低于11.三00秒变量数三据能比三属性数三据提供三更多的三信息资料来三源：麦三肯锡22存在两三种控制三图表类三型:变量图表－用于监三控连续三变量值X，如:一三个直径三或消费三者满意三度评分三。属性图表－用于监三控离散三变量值X，如:合三格产品三/次品三数量，三或存货三水平。为了选三择合适三的控制三图监控三你的过三程，首三先要决三定重要三的过程三变量(X)是连续三的还是三离散的如何选三择正确三的控制三图表类三型监控离三散X的分布三图表监控连三续X的变量三图表控制图三表类型平均值三与极差Xba三r&三RN<1三0,典三型3-三5平均值三与标准偏差X三bar三与Sn≥三10中间值三与极差X与R三n<三10典型3三-5单个数三据点和移动极三差XmRn=三1缺陷比三例，p三图表典型三n>三50跟踪三dpu三/dp三o次品数三量，n三P图表n≥三50三(常量三)跟踪次三品数量缺陷数三量c图三表c>三5缺陷数三/单元U图三表N变三量23内容理解波三动什么是三统计过三程控制三（SP三C）控制图三介绍什么是三控制图控制图三的系统三使用方三法运用控三制图满三足顾客三需求24过程控三制应该三满足客三户要求控制上三限控制下三限中心线规格上三限1规格下三限1控制界三限反映三过程的三要求规格界三限反映三客户的三要求业绩的三分布为了满三足客户三要求，三所有的三数据（见数据三分布）应该落三在规格三界限之三内过程控三制界限三决定将三出现何三种分布为确保三过程满三足客户三要求，三控制界三限应该三在规格三界限之三内资料来三源：麦三肯锡1USL三-规格三上限三LS三L-规三格下限25传统的三合规方三法在“优良”和“不佳”之间阶跃变三化若产品三落在规三格界限三内，则三认为损三失为零规格下三限规格上三限田口损失函三数越远离三中心线三则损失三将沿着三抛物线三增大。说明只三要产品三不在某三一规格三的中间三，就可三以改善优良（在规格三方面）不佳不佳最佳一般一般不佳不佳差差中心线即使分三布落在三客户规三格范围三之内，三仍应力三图实现三最佳业三绩从到资料来三源：麦三肯锡1USL三-规格三上限三LS三L-规三格下限26在控制三图中，三通过减三少波动三过程对三中来最三大程度三地满足三客户要三求田口损失函数柱状图总损失目标过程对三中过程在三控制之三中分布区三间较小（控制界三限间隔三小）通过系三统调整三使中心三线发生三移动控制上三限控制下三限中心线规格下三限规格上三限减少变三化过程在三控制之三中控制界三限很大减少共三同原因三引起的三变化是三工作重三点资料来三源：Dr三Gen三ich三iT三agu三chi三,1三96027控制图三表可以三在测量三和分析三阶段用三于跟踪三过程的三变化，三分析显三著的变三化并记三录。控制图三的使用什么原因导致这种现象发生?控制图三在控制三过程中三用于保三持改进三的结果三。用图进三行监控三并记录三输入变三量(X),分析X的变化三并进行三控制28与随每三次观测三而变化三的极限三相比，三控制图三最好使三用历史三的稳定三过程的三极限。三历史极三限决定了三所“期三望”的三数据范三围或“三零假设三（H0）”三。（使用Min三ita中的历三史设置三值）改变控三制限范三围，当三：一个过三程有了三改变，三且此改三变被认三为具有三统计显三著性时三（即Ha）。当完成三了一个三规定的三实际过三程改变三。不断变三化的控三制限29控制图三说明对图表三的解释三与说明三是在确三定过程三能力之三前，是三以持续三进行的三过程控三制为基三础首先解三释Sig三ma图表。在初始三能力分三析期间三，如果三你能够三识别那三些造成三“三失控”三情况的三特殊原三因偏差三，那么三，在计三算控制三极限范三围时，三可以将三这些数三据点删三除。30这个图三表代表三一个可三预测的三过程，三在该过三程中偏差仅三受随机三偏差的三支配。图中各三点的上下跳三动是不三可预测三的，但是三它们都三趋向于三围绕着中心线（然而三，不是三非常接近）三并且保三持在控三制极限三范围之三内。这种型态是任何三控制图三的目标三，它不三一定表三明过程三的最佳三能力，三也不一三定表明三工序能三满足规格三要求，但是，三它显示三该工序三是稳定的。一般过三程偏差三－“乏三味…”31在偶然三情况下三，某个三因素进三入过程并引起三一个突三发性的三短暂改三变。这个原三因可在XBa三r图中表三现为失控的一三束点集三，而S图通常三并不会因为这三些移动三点而受三到影响三。一些典三型原因：引入了三一批不三合规格三的材料测量系三统的暂三时间的三偏移不同的三检验员不同类三型的工三具特定原三因改变“发三生了什三么？”32有时过三程会产三生异常三现象，三其结果三是偶然三出现一三些“奇三异点”三，它们三很明显三并不属三于基本三过程分三布的一三部分。三一个异三常点产三生过后三，该过三程恢复三正常状三态，直三到下一三个异常三点出现三。奇异点奇异点奇异点过程之三外一些典三型原因：测量中三产生的三错误