标准量化管理改善项目工具培训课件

2023/7/241

第一部分定义阶段工作完成情况及存在的问题第二部分定义阶段项目展示第三部分测量阶段工作内容第四部分图表工具介绍2023/7/242定义阶段工作完成情况及存在的问题2023/7/243存在共性问题及建议1、缺少相应的工作制度；2、缺乏相应的数据分析；3、并不是每个项目都需要进行测量系统分析；4、CTQ的确定应来自于客户的需求。5、对问题的分析不够深入，缺乏改善点。2023/7/244

六西格玛管理法的核心内容：

一：以客户为中心：一切以客户满意和创造客户价值为中心。一个公司要时刻努力地去提高他们对客户的要求或期望的理解，因为客户的需求是动态变化的

二：以数据和事实说话：一切建立在数据和事实基础上。

三：以流程的管理和改进为核心：一切活动都是流程，所有流程都有变异，6西格玛能帮助我们有效减少变异。

2023/7/245定义阶段定义阶段是项目的起点，这个阶段应完成以下工作：1、明确要解决的问题；2、明确与问题相关的流程；3、明确顾客的要求，确定CTQ；4、形成团队，建立制度。2023/7/246定义阶段注意事项：

1.确定项目选择的必要性和是否适合作为标准量化改善项目。

1)项目选择是否与公司、单位的发展相关联。

2)所解决的问题是否为客户所关心。

3)该问题的现状怎么样，有多严重，给单位的业务造成多大的影响，解决了会给单位带来什么样的收益。

4)项目是否与一个流程相关联，该流程是稳定的还是在不断的变化，是否会因公司近期的战略调整而作相应的改变。

5)该问题是否已经有一个明确的解决方案还是模糊不清。

6)是否有一个量化的指标来衡量项目的成败，指标是否有历史数据来支撑，数据收集是否容易，数据收集的周期有多长。

2023/7/2472.通过SIPOC来具体确定项目的范围，确定流程的开始和结束，避免在推进过程中将范围向外延伸，导致项目范围盲目扩大。3.VOC及CTQ分析

1)分析流程的客户声音，确定他们有哪些需求，将这些需求转化成流程的具体质量特性即CTQ，根据项目所关心的问题和实际情况（人员、时间和其他投入）选定CTQ。

2)初步分析CTQ的现状并制定目标，目标应符合SMART原则。

（

1.目标必须是具体的（Specific）；2.目标必须是可以衡量的（Measurable）；3.目标必须是可以达到的（Attainable）；4.目标必须和其他目标具有相关性（Relevant）；5.目标必须具有明确的截止期限（Time-based）

3)描述流程中可能产生的缺陷。通过以上分析可初步定义一个项目，然后再根据情况选定推进成员，并确定他们所承担的角色，制定具体的推进日程计划。2023/7/248序号快赢机会名称计划改进措施计划完成期限责任人1给水温度合格率低提高除氧器及高加系统完好率，并在运行班组开展岗位指标竞赛8月底2一、二次风量表、氧量计不准对一、二次风机风量表、氧量表一次元件及二次表进行实际标定及调试8月底3原煤杂物多在1、4#皮带进破碎机前，增加杂物、大块物筛分装置8月底4风道钢板厚度及强度不够，有死转弯对风道钢板进行更换，厚度由原来的3MM换成5MM，并在直角转弯处增加弧形导流板8月底5液力耦合器轴承振动对液耦基础进行加固8月底快赢机会汇总DMAIC2023/7/249实施步骤1、项目背景2、项目范围3、选择关键质量特性CTQ4、测量系统分析（针对Y5、目标设定6、项目收益预估7、项目实施计划

8、项目风险分析9、展示影响Y的所有原因10、确定主要的X11、主要X的失效模式分析12、测量系统分析（针对主要X）13、确定关键X.14、确定关键X的最佳控制范围

15、制定和实施改善对策16、制定控制计划并实施17、改善效果确认18、项目的收益确认DMAICDMAIC2023/7/2410第二部分定义阶段项目展示1、运输部：压缩路车停时2、物配中心：提高物资需求计划准确率3、热电分厂：降低燃料上煤耗电率4、石灰石矿：降低石灰石矿非生产用电量5、煤气分厂：降低排送机电单耗6、三分厂：降低蒸发汽耗7、80万吨：降低2﹟窑天然气单耗8、一分厂：提高石灰炉CO2浓度2023/7/2411第三部分测量阶段工作内容2023/7/2412

一、标准量化项目的总体思路

二、标准量化项目的实施步骤及内容三、测量阶段的注意事项及使用工具

1、流程图（I/O图、详细流程图）

2、因果矩阵分析

3、失效模式分析

2023/7/24132023/7/2414一、标准量化项目总体思路定义测量分析改进控制DefineMeasureAnalyzeImproveControl2023/7/24156的过程

-漏斗效果越来越集中焦点,节省资源,对症下药精选关键输入因子30+Inputs8-104-83-63~6个对结果影响最大的因子10-15所有影响结果的因子MEASURE測量ANALYZE分析IMPROVE改进CONTROL控制流程图SIPOCFMEA多变量分析实验设计

(DOE)控制计划

(ControlPlans)因果矩阵C&E2023/7/2416二、实施步骤1、项目背景2、项目范围3、选择关键质量特性CTQ4、测量系统分析（针对Y5、目标设定6、项目收益预估7、项目实施计划

8、项目风险分析9、展示影响Y的所有原因10、确定主要的X11、主要X的失效模式分析12、测量系统分析（针对主要X）13、确定关键X.14、确定关键X的最佳控制范围

15、制定和实施改善对策16、制定控制计划并实施17、改善效果确认18、项目的收益确认DMAICDMAIC2023/7/2417

第一步项目背景。内容包括：为什么选择这个项目，要用数据说话，可以用水平对比法进行分析（与行业标杆/战略目标/历史最佳/标准要求进行对比）。第二步确定项目范围。通过建立SIPOC图，说明以下问题：项目的所有相关“客户”是谁？每类客户的要求怎样？影响这个项目的相关流程有哪些？确定本次项目工作对应的流程。（注意：要保存客户调查的原始资料）第三步确定项目关键指标（CTQ）。内容包括：列出对应流程的全部输出指标（指标树）；在输出指标中，选择关键指标（CTQ）。第四步测量系统分析（针对Y）。内容包括：针对关键指标（CTQ），制定抽样方案；采集数据，完成测量系统分析，判断数据的可靠性；确定测量系统的优化方案。（注意：要保存测量系统调查的原始资料，最好有图片表示现场操作过程）DMAIC定义2023/7/2418

第五步项目目标设定。内容包括：针对关键指标（CTQ），完成过程能力研究，建立“基线”；根据对标管理，设定需要达成的“目标值”。目标设定公式：Y=Y0-(Y0-Y1)×70%其中：Y：目标值Y0：平均值Y1：最佳值第六步项目收益预估。内容包括：项目生产线关键输出指标与财务指标的连接，建立项目财务收益分析公式（收入，成本，现金流），计算收益，包括项目无形收益，获得公司财务部门的批准。第七步项目实施计划。建立项目工作进度表（采用甘特图）和项目工作制度，确定项目团队组成，团队成员的工作时间投入，项目团队成员的通讯联系表（部门，职位，学历，职称，电话，手机，邮箱）。第八步项目风险分析。内容包括：分析影响项目成功的风险因素，针对每项风险因素，提出有效的对策及其需要的资源。DMAIC定义2023/7/2419

第九步展开影响Y的所有原因。通过详细流程图寻找影响Y的所有因素（X）。（详细流程图中输入因子必须是以指标控制，如果没有指标，就要寻找出对应指标；同时输入与输出及指标进行逐一对应）第十步确定主要的X。通过因果矩阵（C&E）筛选出主要的X。第十一步主要X的失效模式分析。运用失效模式分析（FMEA）分析主要的X有哪些失效风险，项目将如何预防。（失效模式分析中，要放大因子的影响力，不能把因子与失效模式进行一对一影响）DMAIC测量2023/7/2420三、测量阶段的注意事项及使用工具

1、流程图（I/O图、详细流程图）

2、因果矩阵分析

3、失效模式分析

2023/7/2421影响培训效果的因素分析（I/O图）输入实施培训输出

人机料法培训老师（受训时间准备时间）培训人员(准备时间）

计算机投影仪培训需求培训材料培训时间培训方式培训人员满意度环境培训教室1、I/O图和详细流程图

2023/7/2422M2、展开CTQ的影响因素分析DMAICIPO2023/7/2423详细流程图

1）、确认流程中所有步骤；2）、列出每个步骤的输出变量；3）、列出主要的输入变量，按可控、不可控、关键与否和有无标准分类；4）、为可控及关键输入变量增加过程规格。2023/7/2424详细流程图的作用有哪些？1）、为因果矩阵提供输入；2）、为FMEA提供输入；3）、为控制计划提供输入；4）、为流程能力分析提供输入；5）、给多变量研究提供输入；6）、给实验设计提供输入评估。2023/7/2425示例：DMAIC2023/7/24262、因果矩阵分析定义：因果矩阵分析是一个帮助确定关键变量的重要性的工具。使用因果矩阵分析的步骤有哪些？1）、从流程图中确定关键的顾客需求Y；2）、重点选择与Y相关的y（2——3个），并给出权重；3）、从流程图中确定大的工序和输入x；4）、评价输入变量与每个输出变量之间的关联性打分；输入变量的变化对输出的影响越大，分数越高。明确分值的标准：0：没有关联；1：轻微的影响3：中等的影响9：直接和强烈的影响5）、把关联值和优先因子交叉相乘，然后对每个输入求和；6）、根据分值大小确定主要X。2023/7/2427使用因果矩阵应注意什么？

由于因果矩阵分析法涉及到人员主观性打分因素，因此在打分时应首先统一打分标准，并选定相关的专业人员参与，还要保证一定的人员数量，以确保打分的客观性。2023/7/2428示例：DMAIC2023/7/2429

3、FMEA(失效模式与效应分析)

2023/7/2430失效模式(FailureMode):指制造过程无法达到预定或规定的要求所表现出的特征；如：坏品、不良设备状況、过大、过小等。效应(Effect):指失效模式对客戶(包括下工序)所造成的影响

定义：2023/7/2431FMEA的作用2、FMEA可帮助我们量化确认：*哪一种失效会发生？

发生后会造成什么影响？

*其影响的严重性有多大？

*是哪一种原因导致失效？

*失效发生概率？*当前工序控制方法？

*检测失效的能力？

*风险优先指数？

*改善方案？

2023/7/2432步骤：由因果矩阵开始。1、对于每个关键流程输入，决定可能的失效模式；（失效模式分类：针对X:过多+、过少-、波动大V、失效0、不均匀U(同一时间、不同空间位置)2、对于每个输入的失效模式，决定对客户的影响；（影响：结果的影响，针对Y。）3、确认每个失效模式产生的原因；（原因：人、机、料、法、环、其他。）4、列出每个原因或失效模式目前的控制措施；5、建立严重度、发生度、探测度的评分等级；将每个原因严重度、发生度、探测度进行评分；探测度:目前控制方法的探测和预防能力；（探测到几率大为1；探测到几率小为10）发生度：（原因发生的几率）100%10分（常发生）10%1分（不常发生）严重度：影响的严重程度（不严重为1；非常严重为10）6、计算每个原因的RPN值；风险优先序号；rpn=严重度（影响）*发生度（原因）*探测度（控制）7、提出降低高RPN值的该善措施；8、执行适当的改善行动，并从新计算RPN值。2023/7/2433失效模式分析表（FMEA）流程步骤输入（X）主要X失效模式（已有/潜在）失效影响结果（已有/潜在）严重度引发的原因分析发生度目前管控机制/措施探测度RPN提出改善方向责任人/实施者具体实施内容、实施场所、实施时间2023/7/2434严重性严重性分数对工序或客户无影响1客户可能忽略的失效2对性能有微小影响3对性能有较较小影响4对性能有影响5工序/产品性能会降低，但安全6工序/产品性能会降低7很严生重以致不可修复或无法使用8非常严重（带有警报提示）9安全性或可靠性故障（不带警报提示）102023/7/2435发生性发生概率分数极为少1小概率2失效较少3微量失效4偶然性失效5一般6较多7大量8非常多9几乎全部102023/7/2436检测可能性检测可能性分数可靠的测试控制>99.5%1比较可靠的测试控制>97.5%2良好的测试控制>95.0%3测试控制>92.5%4不完全的测试控制>90.0%5较低水平的控制>87.5%6低水平的控制>85.0%7难于控制>82.5%8很难控制>80.0%9几乎无法控制<80.0%102023/7/2437RPN标准优先级RPN值理解与行动A201<RPN<1000对产品/流程有严重危害，需深入调查分析B51<RPN<200对产品/流程有中等危害，需深入调查分析C1<RPN<50对产品/流程有较小危害备注：一般标准，也可以根据公司定义，写在程序文件中2023/7/2438示例：DMAIC2023/7/2439第四部分图表分析2023/7/2440主要内容1.

图表分析的目的2.

利用图表分析数据分布3.

利用图表比较数据分布4.

利用图表进行因子间的分析

5.

多变量分析2023/7/2441目的•

灵活掌握及运用Minitab

图表的分析方法

•

掌握图表工具的用途以及使用方法-变量分布的形状,平均值的位置,方差

-变量间的关系,趋势等

-明确输入变量之间的差异

-选择更适合的图表-使用图表工具做出数据形态

2023/7/2442图表的用途掌握变量分布的形状,平均值的位置及方差比较各变量分布的特性明确两个以上的变量之间的差异比较变量相对重要度掌握变量数据随时间的变化好的图表才能说明问题两个数据的图表2023/7/2443数据的图表分析法重点:可靠数据的收集和正确的图表解释选定要分析的X’s变量搜集及整理数据进行图表分析结果解释2023/7/2444图表分析的主要工具掌握分布

描述性分析

直方图

点图

箱图

点图

帕累托图

散点图

矩阵图

时间序列图

多变量分析分布的比较和构成变量间的关系和时间的变化多个变量的相关性2023/7/2445

1.数据的分布分析

在项目进行过程中收集各种数据-确认数据的大概分布-确认分布的形状,平均值的位置及方差等

用图表做出数据的分布情况通过对数据分布分析可以找出过程中X变量发生变动的原因

那好,现在开始通过事例一起掌握图表的分布

2023/7/2446确认基本统计量显示描述性统计可提供多种图表和数据的平均及标准偏差,

倾斜,峰度,置信区间,正态分布等信息,帮助我们确认基本统计量.要养成首先做出基本统计量的习惯.统计——基本统计量——显示描述性统计2023/7/2447输出图表分析:平均区间测定值(信赖区间95%)P-Value

小于0.05,判定数据的分布为非正态分布.(α=0.05)

2023/7/2448点图

对数据的平均,倾向,变动,分布都很容易看出来.

利用变量功能的话,数据之间的变动也容易区分出来直方图主要应用在了解数据的形状及形态.便于掌握数据的集中倾向,位置,平均,分布等.2023/7/2449下面四个条状图是同样数据里形成的,它的形态受柱子个数数和柱子之间的距的影响.

直方图的属性12202530随着区间的调整,数据的形状分布不同.直方图可掌握数据的分布,居中趋势等.2023/7/2450目前通过图表分析掌握分布

①通过显示描述性统计分析确认了数据的平均值,标准偏差,倾斜度,峰度,置信区间,数据的正态分布,还有四分位数.

②通过点图

的图表分析,可确认全体数据平均值的倾向、异常点及分布.

③通过直方图可掌握全体数据的形状.2023/7/24512.通过图表分析比较分布我们在做项目的过程中,经常会碰到这种情况:要对两类或更多种类的数据进行比较分析.例如:通过图表很容易理解不同的设备,不同的客户,不同的供应商,不同的原材料，使用不同的方法，不同的测量方法等.对多个数据进行较时经常使用哪些图表.通过这次学习看一看.现在通过事例,对图表进行比较分析.2023/7/2452箱线图是比较数据间的分布差异,中位数和散布大小的比较.箱线图注意：箱线图的数据数在10以下时很容易失去有效性点图

显示多个过程的平均值倾向,变动,分布.

可比较两个或两个以上数据间的差别.2023/7/2453箱图的理解异常点**75分位+[1.5box范围]实际点的位置75分位50分位(中央值)

25分位25分位

-[1.5box范围]实际点的位置异常点数据的中心50%(box范围)2023/7/2454帕累托图

确定不良品,缺陷数,争议点,事故的现象或原因等集中在那些方面掌握主要的问题点.minitab软件路径：统计——质量工具——pareto图Paretochart是把影响因素按照重要度顺序列出,找出核心因子,显示我们要集中管理的因子.2023/7/2455饼图图形

>饼图主要用于对原因或现象的构成比例进行分析,掌握某种现象在过程中的构成比例.2023/7/2456利用图表分析对分布进行比较目前为止通过分布比较及构成比教分析得出

①通过箱线图可以对不同数据的偏差,中心位置和散布程度进行确认②通过点图可以确认各数据间分布展开的程度及异常点

。

③通过帕累托图把少数核心问题用图表更容易地表现

④通过饼图可以确认该项目在全体里占的构成比例。2023/7/24573.因子间关系及时间序列的图表分析利用一些时间看一下MINITAB提供的图表有哪些技能?

在许多情况下当两个因素有密切关系时,把它们作成一个图表,更容易知道问题点的所在.

另外,随着时间有什么变化(周期或倾向),可以推测其产生问题的原因.2023/7/2458散点图

主要用于评价两因素间的相互关系，在视觉上判断因素之间的关系

两因素的数据分布的密集度及相关性边际图

从视觉可以知道两个因素之间关系.

条状图和点数同时出现在视觉上,更容易知道分布的倾向.矩阵图

应用于比较多个因素间的相互关系与散点图相比较更适用于多个因素一起比较.2023/7/2459确认洽谈后与实际付款期的关系,两因子间的关系和分布在视觉上容易确认.2023/7/2460利用矩阵图可以在图表里看出全部因子间的关系合同目标与合同付款期有非常强的关系,洽谈后与实际付款期,合同付款期和实际付款期有强的关系.2023/7/2461时间序列图

随时间的变化对观测值进行推测及排列,主要使用时间序列图进行分析2023/7/2462时间序列图分析是掌握对未来数据的倾向或周期的一种分