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1、品質管理與管制,1,第 10 章,六標準差的原理,1,品質管理與管制,2,六標準差是摩托羅拉公司在20世紀80年代作為一種改進流程品質的方法。 這方法最初用於改善製造程序的能力,然後移轉到企業程序的能力 已經應用六個西格馬的公司:美國銀行,摩托羅拉,通用電氣公司, IBM公司,柯達和其他很多公司 基本前提是,所有程序都有變異。變異是敵人。,六標準差 Six Sigma,2,品質管理與管制,3,六標準差的歷史,摩托羅拉公司由於認識到具有高直通率(First Pass Yield, FPY) 的產品很少使用中失效,因此在20世紀80年代中期發展六標準差方法。,3,品質管理與管制,4,量測單位(me
2、tric) 標竿 願景 哲學 方法 工具 符號 目標 價值,六標準差許多面向,4,品質管理與管制,5,科學 藝術 魔術,Six Sigma,我們不知道什麼我們不知道。,如果我們無法衡量,我們真的無法知道更多。,如果我們不知道更多,我們無法控制它。,如果我們無法控制它,我們只有心存僥倖。,什麼是六標準差哲學 ?,以顧客為重!,5,品質管理與管制,6,程序哲學,知道什麼對顧客重要 減少缺陷( DPMO ) 中心圍繞目標(平均) 減少變異(標準偏差),?,GE Company Proprietary November 1998,什麼是六標準差 ?,6,品質管理與管制,7,7,什麼是六標準差 ?,六標
3、準差:一個一流的改革策略,用以加速改善流程,產品和服務,品質管理與管制,8,程序,我們所做的一切都可以被看作是一種程序或部分程序 每個程序可以被特定為: 平均績效 變異 當程序的結果是在預期值(指有最低的變異)則稱程序執行地最佳。,8,品質管理與管制,9,程序,一個變異的統計衡量 全六標準差等於99.9997 的準確度 改善關鍵程序的方法 一個解決問題之品質和管理手段的“工具箱” 一個把重點放在持續改善的經營哲學 一個數據的結構性分析之有組織的過程,9,品質管理與管制,10,什麼時候使用六標準差?,不明原因/情況 問題在通常的地方,未能界定 當“廣泛”的做法是不恰當時 當其他問題解決方法失敗時
4、 在有許多變數,複雜的情況時,10,品質管理與管制,11,為什麼採用六標準差 ?,界定問題解決的流程 使用已經證明的方法來解決問題 與結果的一致性 著眼於“終點” ,此鼓勵高層之信賴/支持。,11,品質管理與管制,12,這不是一個痛苦的航行,為獲得最佳效果,需要採用文化變革 高層管理人員必須有耐心沒有快速解決辦法 六標準差是關於得到正確的答案,而不僅是任一答案,12,品質管理與管制,13,注意要點,謊言,該死的謊言,和統計數字 內部的破壞 缺乏了解 恐懼變革,13,品質管理與管制,14,s,每百萬機會的缺點數,製程能力,標準差是一個量測的統計單位,其反映製程能力。,六標準差作為一個目標,品質管
5、理與管制,15,99.99966% Good (6 Sigma),每小時丟掉20,000個郵件 每一天有近15分鐘喝不安全的飲用水 每星期有5000個不正確的外科手術 每一天在大多數的主要機場有兩個過短或過長的降落 每年有 200,000個錯誤的藥物處方 每個月幾乎有 7個小時沒電,每小時丟掉 7個郵件 每 7個月有一分鐘不安全 每星期有 1.7 個不正確外科手術 每五年有一個過短或過長的降落 每年有 68 個錯誤的藥物處方 每34年有一小時沒電,99% Good (3.8 Sigma),Six Sigma 實際的意義,15,品質管理與管制,16,解剖製程能力,缺陷,製程能力,不足的設計 限度
6、,製程能力 不足,不穩定的零件 & 材料,缺陷,可接受,前提是6 來源的變異是可以: 確定 量化 消除或控制,LSL,USL,16,品質管理與管制,17,特化Characterize 優化Optimize 新突破 Breakthrough,USL,T,LSL,USL,T,LSL,T,USL,LSL,USL,LSL,策略,以顧客為中心-內部與外部,17,品質管理與管制,18,六標準差方法,DMAIC (定義,測量,分析,改善,控制) 提供了一個合乎邏輯的順序以利用現有的問題解決工具和概念 重新包裝現有的工具和概念 每一個步驟應用各種的品質/管理工具 每一步驟結束前提案者審查並建議,再轉到下一個步
7、驟。,18,品質管理與管制,19,19,6 DMAIC 程序,DMAIC = Define, Measure, Analyze, Improve and Control,品質管理與管制,20,六標準差佩帶,3 等級 (或 帶) 依據對於相關工具的理解和運用能力水準, 綠帶基本分析工具;不太複雜專案的工作 黑帶側重應用和分析;在綠帶協助下進行專案工作 黑帶大師理解應用和應用背後的統計理論;訓練其他帶;領導專案審查 每種帶的實際定義和能力,可能因組織和培訓機構之不同而有差異,20,品質管理與管制,21,Key Idea,雖然我們從六標準差的觀點看品質改善工具和技巧,重要的是要明白,他們只是收集最初
8、已成功地用於從通常的全面質量管理的努力,至ISO 9000 ,以及在Baldrige程序的所有類型之品質管理和改善的方法。,品質管理與管制,22,Six-Sigma Metrics,缺點(defect)或不一致(nonconformance) 任何傳遞給顧客的錯誤或誤差 工作單位(unit of work)某流程或個別加工步驟的產出。 單位缺點數Defects per unit (DPU) =發現缺點數生產單位數,品質管理與管制,23,百萬機會缺點數 (dpmo ),百萬機會缺點數(defects per million opportunities ; dpmo):,dpmo = DPU 1,
9、000,000/錯誤機會數,品質管理與管制,24,六標準差的理論基礎,以標準差水準來測量天生變異性的標準差。 k-個標準差的品質水準滿足以下等式:,k *製程標準偏差 = 公差/2,品質管理與管制,25,6標準差品質,確保製程變異數是設計公差的一半( Cp = 2.0 ) ,同時允許平均值偏移目標值1.5個標準偏差,得到百萬機會中最多有3.4 個缺點的品質水準(dpmo) 。,品質管理與管制,26,百萬機會中有3.4個缺點數的品質水準,有0.5個標準差偏離中央的5標準差品質。 有1.0個標準差偏離中央的5.5標準差品質。 有1.5個標準差偏離中央的6標準差品質。,品質管理與管制,27,在Exc
10、el試算表計算標準差水準,在Excel試算表上計算標準差水準 =NORMSINV(1- 缺點數/ 機會數)+SHIFT 或相當於: =NORMSINV(1- dpmo/1,000,000)+SHIFT SHIFT是表10.1中的偏離中央量。,品質管理與管制,28,Key Idea,儘管最初是為製造業所發展,而以規格之公差容忍為基礎,但是六標準差概念已經實施於任何流程,並意味著最多3.4每百萬缺陷機會的通用品質水平。,品質管理與管制,29,k-Sigma Quality Levels,30,Problem Solving,問題Problem: “應該發生” 與 “實際發生” 事情間的偏差,其重要
11、到讓人認為應該要矯正 解決問題Problem Solving: 把實際發生狀況改變成應該發生的狀況,品質管理與管制,31,品質問題類型,一致性的問題 非結構性績效問題 效率問題 產品設計問題 流程設計的問題,品質管理與管制,32,解決品質問題的情況,1. 一致性的問題,由清楚說明的系統,定義令人不滿意的績效。 2. 非結構性績效問題,說明含糊的系統所產生令人不滿意的績效。 3. 效率問題,所產生令人不滿意的績效,是從參與主事者而非顧客的觀點;常見者如成本與生產力議題。 4. 產品設計問題,涉及所設計的新產品能更滿足使用者需要最重要顧客的期望。 5. 流程設計的問題,涉及設計新流程或持續修改現行
12、流程。,品質管理與管制,33,選擇六標準差專案考慮的因素,選擇六標準差專案時應考慮的因素如下: 財務報酬,衡量與品質和流程績效相關的成本,及在收益和市占率方面的影響。 對顧客和組織成效方面的影響。 成功的機率。 對員工的影響。 對策略和競爭優勢的合宜性。,品質管理與管制,34,解決問題程序,重新定義和分析問題 產生構想 評估和選擇構想 實施構想,品質管理與管制,35,品質革命大師共通的主題,1. 重新定義和分析問題:收集和整理資訊、分析數據與基本假設,並重新以新觀點來看問題,以獲得可行的問題定義為目標。 2. 產生構想:腦力激盪以想出可能的對策。 3. 評估和選擇構想:決定構想是否有價值,以及
13、是否會達成解決問題者的目標。 4. 實施構想:推銷對策,並讓必須使用者接受。,品質管理與管制,36,品質管理與管制,37,Key Idea,結構性解決問題程序,提供全體員工共同的語言和互相溝通的工具,特別是跨功能團隊成員間。,品質管理與管制,38,DMAIC理論方法的五部曲,1. 定義(Define) 2. 衡量(Measure) 3. 分析(Analyze) 4. 改善(Improve) 5. 管制(Control),DMAIC,品質管理與管制,39,定義Define,以作業名詞描述問題 深入鑽研更專業問題的陳述 (專案領域化) 確認顧客 和影響產品或服務績效最大的 CTQs, 描述目前績效
14、水準, 以及蘊含的成本/收益 。,品質管理與管制,40,衡量Measure,關鍵的收集數據問題 正設法回答什麼問題? 將需要什麼數據來回答問題? 能在哪裡找到數據? 誰能提供數據? 要如何花最小心力、以最少錯誤機率,才能收集到數據?,品質管理與管制,41,分析Analyze,著重於為什麼產生缺點、錯誤, 或太多變異性發生 尋找根本原因( root cause) 五個為什麼 實驗與驗證,品質管理與管制,42,改善Improve,提出構想 腦力激盪 評估並選擇 實施對策,品質管理與管制,43,管制Control,維持改善 標準作業程序 訓練 檢核表 or 檢討 統計製程管制圖,品質管理與管制,44
15、,黑帶級六標準差訓練學程,通用電子公司典型的黑帶級六標準差訓練學程,涵蓋的主題可分為七個組別: 初等統計工具(基礎統計學、統計觀念、假設檢定、關聯性、簡單迴歸)。 高等統計工具(實驗設計、變異性分析、多重迴歸)。 產品設計和可靠度(品質機能展開、失敗模型與因果分析)。 衡量(製程能力、衡量系統分析)。 製程管制(管制計畫、統計製程分析)。 製程改善(製程改善規劃,畫流程圖、防呆)。 實施與團隊合作(組織效能、團隊評價、輔助工具、團隊發展)。,品質管理與管制,45,六標準差設計,重點在於產品與程序的性能最佳化 特徵 設計的高層架構觀點 使用明確技術要求的CTQs 應用統計建模與模擬方法 使用分析
16、方法預測缺陷,避免缺陷,性能預測 使用子系統和零件變異分析以審查全方位的產品性能,品質管理與管制,46,Key Idea,所有六標準差專案都有三個主要特徵: 有要解決的問題, 有問題的流程 一個以上用來量化消弭落差並監控進度的量度。,品質管理與管制,47,六標準差應用於服務業,把六標準差應用於服務業,應檢討四大績效量度: 準確度 週期時間 成本 顧客滿意度,品質管理與管制,48,六標準差的財務應用,縮短應收帳款未償付天數的平均值和變異數。 關帳更快速。 改善稽查程序的準確度和速度。 降低現金流動的變異性。 改善輸入流水帳的準確度(大部分的企業有3至4%的錯誤率)。 改善標準財務報告的準確度和週
17、期時間。,品質管理與管制,49,六標準差和精實生產,精實生產(Lean production)是最初由豐田汽車公司發展出來的方法,專注於排除所有形式的浪費,包括:必須重製的缺點、不必要的加工步驟、物料或人員不必要的移動、等待時間、過多存貨,和生產過量。,品質管理與管制,50,精實生產的一些效益,週期時間至少縮短60%。 空間利用率改善40%。 產出量增加25%。 在製品與完成品存貨量減少50%。 品質改善50%。 營運資金和員工生產量改善20%。,品質管理與管制,51,精實生產的一些重要工具,5Ss:seiri(整理)、seiton(整頓)、seiso(清潔)、seiketsu(標準化),和shitsuke(維持)。 目視管制,有效的布置和標準化的工作 拉式生產 一分鐘換模(SMED) 全面生產性維護 源頭檢驗 持續改善,品質管理與管制,52,傳統的品質一致性之經濟模型,總成本,不一致成本,品質保證成本,品質“最佳水準”,100%,品質管理與管制,53,現代的品質一致性之經濟模型,總成本,不一致成本,品質保證成本,100%,品質管理與管制,54,本章結束,THANKS!,
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