质量管理6个西格玛.ppt

1,6个西格玛,2,2023/9/19,2,一、过程具有变异性仔细观察我们的工作和生活，任何重复性活动的结果都不是完全一致的。我们将这些重复性活动看作一个过程时，过程是存在变异性的，这个变异性也称为波动性。在现代制造业中，尽管有自动化的高精度设备，生产出来的产品仍然不是完全一样，这就是过程的变异性所致。在企业和组织的生产和服务中，任何过程都存在变异。,1.1 过 程 的 变 异 性,3,1.1 过 程 的 变 异 性,六西格玛管理的核心通过将统计思维和工具应用于过程控制和改进，减少过程波动和偏差，以获得更高的产品质量。六西格玛实施效果的量测内容之一就是量测过程的变异是否正常。什么样的过程变异才是合格的呢？简单的说，符合规格要求的变异过程才是合格的过程。,4,1.1 过 程 的 变 异 性,二、流程流程是“一系列的步骤或活动，使用一种或多种输入(Input)，改变它们成为对顾客有价值的产出(Output)”举例假如你去4S店购买轿车。工厂。企业内部的流程。医院业务。请学员简单描述卷烟的生产流程.,5,1.1 过 程 的 变 异 性,六西格玛管理的目的：经由设计并监控流程日常操作，将流程的失误降低到最低。企业将达到：质量与效率的提高、成本降低、流程简化、财务指标好转、客户满意度提高，让您的企业成为客户最信赖的企业。六西格玛管理方法的重点：将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。六西格玛实施效果的量测包括对流程的量测。,6,1.1 过 程 的 变 异 性,三、规格规格有单边规格与双边规格之分。单边规格是指不对称的规格，只有上限与中心值或只有下限与中心值，此时规格限即为上限（Upper Specification Limits,USL）或下限（Lower Specification Limits,LSL）。双边规格是指对称规格，即有上下限与中心值，而上下限与中心值对称，此时数据越靠近中心值越好。,7,1.1 过 程 的 变 异 性,六西格玛管理要求企业完全从客户角度，而不是从自己的角度，来看待企业内部的各种流程，用客户的要求来建立标准，以此来评估企业流程的有效性与合理性，并最终依此设立产品与服务的标准与规格。例如，客户去4S店购买轿车，时间是很宝贵的。客户能够提取到车辆需要多长时间就是客户的“规格”。客户要求在7天内提取到车辆，7天就是这个客户的上规格限。,8,1.1 过 程 的 变 异 性,四、变异变异也称为波动，是过程偏离中心值(设计值)的程度。任何过程的运行或产品的生产都存在波动，包括生产过程、服务过程、商务过程等。质量因素可分为人、机、法、料、环、测。但从对产品质量的影响大小来分，质量因素可分为偶然因素（偶波）与异常因素（异波）。六西格玛管理旨在缩小和消除过程的变异，使质量水平稳定在客户要求的目标值附近。例如：汽车排量的大小汽车下线时间同一品牌的烟卷中的尼古丁或自由基含量,9,1.1 过 程 的 变 异 性,六西格玛的目的，就是减少这些波动，尽量让所有的轿车都达到质量标准。如果所生产的100万辆轿车中只有3.4辆不能满足您的需求，这就达到了六西格玛的质量水准。不良的变异必将导致资金的耗费，随着整个过程中流程的增多，这种耗费在整个过程中会越积越多。因此最经济的解决方法是降低源头流程的变异。,10,流程、规格与变异的关系如下图所示：,1.1 过 程 的 变 异 性,11,1.2 量测变异的统计指标,在六西格玛实施效果量测中，量测过程的变异性，就是量测过程产生数据的离散程度。数据的离散程度是数据偏离中心值的程度，所以对于一个生产或服务过程，在描述过程产生数据的离散程度时，往往需要同时描述数据的集中趋势。,12,1.2 量测变异的统计指标,一、集中趋势的测度集中趋势的测度，主要包括：位置平均数（众数、中位数）和数值平均数（算术平均数、几何平均数）等。平均数的缺点是什么?,13,1.2 量测变异的统计指标,14,1.2 量测变异的统计指标,例：假设一零件的规格为607.5mm，为了量测甲、乙、丙三位工人技术水准的差异，抽查他们在同样条件下生产的这种产品，有关抽样数据见下表，试比较他们的技术水平。,15,1.2 量测变异的统计指标,16,1.2 量测变异的统计指标,所以，从三名工人加工出零件的均值看，质量的平均水平是一样的，反映不出这三个工人的技术差异。但是，从数据看，三个工人加工零件的分散程度是不同的，甲比较集中，乙次之，丙最分散。我们知道，产品的质量是否稳定，关键是看产品的质量是否发生波动，因此这种表面现象，告诉我们的信息是甲的波动性小、乙丙次之。实际情况怎么样呢，我们可以利用极差和标准差进一步判断。,17,甲的极差最小，乙处于中间，丙最大，因此，甲加工的零件变异范围最小，乙较大，丙最大。,1.2 量测变异的统计指标,18,1.2 量测变异的统计指标,再看三名工人加工零件的标准差，甲、乙、丙的标准差分别是2、10.9805、22.5769，从这三个数据，更能清楚的看出三人技术水平的高低了。,19,1.3 过程偏移分析,一、过程变异模式过程变异有短期（short time）和长期（long term）之分。,20,1.3 过程偏移分析,图7.4是一个时期的过程波动情况，每一个时间段（时间1、时间2、时间3、时间4）内的过程波动都是一个过程的短期变异情况，而总体的过程波动情况反映了过程的长期变异情况。,21,1.3 过程偏移分析,过程变异模式的公式说明了长期变异在包含短期内变异信息的同时，考虑了短期间的变异信息。在六西格实施效果的量测实践中，短期数据和长期数据的判断非常重要。所谓长期数据与短期数据指的是你所评估的变异的范围的不同数据来源。长期变异既包括普通原因产生的短期波动也包括短期间特殊原因产生的波动。,22,1.3 过程偏移分析,注意：所谓的长期/短期，往往是相对而言的，没有一个明确的界限。过程有短期变异与长期变异之分，相应的，过程存在短期能力与长期能力之分。,23,1.3 过程偏移分析,二、过程短期能力与长期能力过程能力是指过程加工质量方面的能力高低，是反映过程变异性的数值，也可以说是衡量过程加工内在一致性的数值。这里的过程能力也称为西格玛水平。1、短期能力,24,1.3 过程偏移分析,25,1.3 过程偏移分析,26,1.3 过程偏移分析,案例1.1 某送餐公司为某幼儿园送午餐，学校希望在中午12:00送到，但考虑到实际情况，送餐公司几乎无法保证正好12：00点送到，同时考虑到不能送餐太早影响饭菜质量，也不能送餐太晚影响小朋友们的午休时间，因而提出送餐的时间限定在11:55至12:05之间，即：LSL为11:55，USL为12:05。过去一个星期来，该送餐公司同一名员工将午餐送达的时间为11:50，11:55，12:00，12:05，12:10，求该公司准时送餐的西格玛水平。,27,1.3 过程偏移分析,这里，送餐的过程由同一名员工完成，显然属于短期西格玛水平的计算问题。将送达时间按相对于目标值12:00的差值进行变换，记录为-10，-5，0，5，10，相应的LSL=-5，USL=5，则:,28,2、长期能力长期能力是一个过程的真实能力体现，不仅考虑到技术条件，还有对过程的控制手段。长期西格玛值也是可以计算出来的。长期西格玛值是一个“过程性能(实绩performance)的指数”，并且用来评价过程在长时间内受控的程度。,1.3 过程偏移分析,29,1.3 过程偏移分析,30,1.3 过程偏移分析,案例1.2某送餐公司为某幼儿园送午餐，学校希望在中午12:00送到，但考虑到实际情况，送餐公司几乎无法保证正好12：00点送到，同时考虑到不能送餐太早影响饭菜质量，也不能送餐太晚影响小朋友们的午休时间，因而提出送餐的时间限定在11:55至12:05之间，即：LSL为11:55，USL为12:05。过去三个星期来，该送餐公司分别由三名员工送餐，每名员工送餐一星期，这三名员工的午餐送达的时间为依次为11:50，11:55，12:00，12:05，12:10；12：04，11：51，12：15，12：01，11：55；12：18，11：46，11：58，12：05，12：11。求该公司准时送餐的西格玛水平。,31,1.3 过程偏移分析,这里，送餐的过程分别由三名员工完成，属于长期西格玛水平的计算问题。将送达时间按相对于目标值12:00的差值进行变换，三名员工的送餐时间记录为-10，-5，0，5，10；4，-9，15，1，-5；18，-14，-2，5，11。相应的LSL=-5，USL=5，则:,32,1.3 过程偏移分析,33,三、过程偏移,1.3 过程偏移分析,34,1.3 过程偏移分析,35,1.3 过程偏移分析,36,美国两个学者Bender和Gilson花了近30年的时间独立研究生产流程中的漂移，获得的结果是1.49个标准差()，为了方便，人们把这种漂移看成1.5个的位移。因此，六西格玛质量水准是对流程能力减去1.5后所得，即6-1.5=4.5。在正态分布的4.5分位处，我们查得的概率值正好是3.4ppm（即百万分之3.4的缺陷率）。,1.3 过程偏移分析,37,1.3 过程偏移分析,所以当我们提到流程的西格玛水平时都是有前提条件的，是流程的短期变异还是长期变异？我们的数据是长期还是短期数据？只是有时我们进行的默认，比如我们说6水平其实是指短期的，对应的长期是4.5。对工业生产进行的研究表明一个典型过程会偏移约1.5个标准差。当对过程的能力和性能进行测算的时候，需要考虑这种偏移的情况。,38,2023/9/19,38,第2章 SPC与控制图,2.1 SPC的发展（STATISTICAL PROCESS CONTROL）2.2 控制图的作用和特点2.3 预防原则的实施 2.4 选择控制变量2.5 控制图的原理和结构2.6 诊断准则 2.7 过程受控与过程稳定,39,2023/9/19,39,了解SPC概念树立过程控制的预防观念明确使用控制图的重要意义学会正确绘制控制图,本 章 目 标,40,2023/9/19,40,21世纪是质量的世纪贯彻预防原则是现代质量管理的核心用科学的措施与方法保证预防原则的实现降低质量成本,2.1 SPC 的 发 展（1）,J.M.Juran,41,2023/9/19,41,质量控制的发展阶段,2.1 SPC 的 发 展（2）,传统管理阶段（QC阶段，Quality Control）,统计质量管理阶段（SQC阶段，Statistical Quality Control）,全面质量管理阶段（TQM阶段，Total Quality Management),迈向六西格玛质量管理阶段,1900 1930 1950 1990,42,2023/9/19,42,采用抽样检验，具有经济性使用简便，具有实用性能发现异常原因，便于解决问题不仅用于控制，也是过程改进的基础,2.2 控 制 图 的 作 用 和 特 点,43,2023/9/19,43,2.3 预 防 原 则 的 实 施,44,2023/9/19,44,45,2023/9/19,45,关键的少数原则控制输入变量为主原则选择容易测定的变量原则,2.4 如 何 选 择 控 制 变 量,46,2023/9/19,46,假定质量特性值服从正态分布控制图是根据正态分布的“3”原理绘制用统计技术判定过程是否发生异常变异,2.5 控 制 图 原 理 与 结 构（1）,47,2023/9/19,47,以样本统计量均值为控制中心线以中心线3为控制图的上下控制限以抽样的时间顺序为控制图横轴坐标以质量特性值单位为控制图纵轴坐标,2.5 控 制 图 原 理 与 结 构（2）,控制图结构,48,2023/9/19,48,2.6 诊 断 准 则（1）,准则1：一个点在A区之外(判 异唯一准则),准则2：连续9个点在C区同一侧,准则3：6个点递增或递减排成一串,准则4：14个点排成一串，上下交替,49,2023/9/19,49,2.6 诊 断 准 则（2）,准则5:3个点中有2点在A区中连成一串,准则6:5点中有4点在B区中连成一串,准则7：在C区中15个点于中心上下侧连成一串,准则8：8个点在中心线两侧排成一串，但无一在C区中,50,2023/9/19,50,过程受控：控制图没有判异过程失控：控制图判异过程稳定：没有异常因素出现过程异常：出现了异常因素,2.7 过 程 受 控 与 过 程 稳 定（1）,51,2023/9/19,51,收集数据,否,否,否,否,是,是,是,是,2.7 过 程 受 控 与 过 程 稳 定（2）,绘制分析用控制图,过程是否受控,过程能力是否符合要求,转为控制用控制图,定期抽样打点,过程是否受控,查找异因调整过程,过程改进减小变异,查找异因调整过程,是否需要调整控制图,52,2023/9/19,52,预先控制图的优点：不需要事先抽取样本计算控制限控制限和公差限相同，容易理解和运用；用不同的颜色表示不同的过程状态，直观、活泼适用于小批量生产，灵活有效,2.8 预 先 控 制 图（1）,53,2023/9/19,53,2.8 预 先 控 制 图（2）,TUPUMPLTL,54,2023/9/19,54,2.8 预 先 控 制 图（3）,16.6016.5516.5016.4516.40,55,2023/9/19,55,2.8 预先控制图（4）,预控图误发警报的概率与过程能力有关过程能力高误发警报概率就偏小非正态质量特性误发警报的概率增大过程存在偏移时误发警报的概率增大过程能力高时应该减小控制限和警戒限,56,第3章 流程缺陷与西格玛水平,3.1 缺陷与缺陷机会的判断 3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平3.3 流程产出率,57,了解缺陷与缺陷机会的定义了解DPU、DPO、DPMO的定义与计算公式明确DPU、DPO、DPMO与六西格玛水平的关系学会利用流程产出率解决质量问题,本 章 目 标,58,管理的细节首先着眼于品质。卓越的品质体现在产品和服务的“零”缺陷，来源于优秀的流程能力。六西格码的中心思想：如果你能“测量”一个过程有多少个缺陷，你便能系统地分析出，怎样消除它们以及尽可能地接近“零缺陷”。,六西格码的中心思想,59,缺陷：是指产品、服务或过程的输出没有符合规范规定要求或没有达到客户要求。缺陷来源于两种情况。,3.1 缺陷与缺陷机会的判断一、缺陷,60,第一种情况：依据ISO9000：2000版对质量的定义：凡是达不到质量规格要求的任何事情都是缺陷。缺陷通常是因为生产制造流程或交易流程中发生了不符合技术规格和标准的事情。这种质量水准及缺陷的多少通常是内部可以控制的，我们称它为内部质量。,3.1 缺陷与缺陷机会的判断一、缺陷,61,另一种情况是任何导致客户不满意的因素都是缺陷。在激烈的市场竞争中，质量的规格和标准是由客户决定的。所以，凡是没有满足客户要求的就是缺陷。只有真正以客户利益为中心的优秀企业才能生产或提供这样“合格”的产品或服务。7分钱的拉链,3.1 缺陷与缺陷机会的判断一、缺陷,62,缺陷没有大小，没有轻微和严重程度之分。液晶电视 小缺陷：液晶显示屏上的坏点；大缺陷：遥控接收组件坏了。两种缺陷都会导致客户的不满意，给生产商带来的后果是一样的。,3.1 缺陷与缺陷机会的判断一、缺陷,63,缺陷机会：是指产品、服务或在每一个单位工作中可能发生的且最终会导致客户不满意的最大缺陷个数。性质不同、复杂程度不同的产品和服务，它们的出错机会很不相同。英文单词sigma的拼写；需要填写18个栏目的一张申请表；有285个焊点一块线路板；一辆有20000个零部件组成的普通轿车。,3.1 缺陷与缺陷机会的判断二、缺陷机会判断,64,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平一、DPU,DPU（Defect per unit）即单位缺陷数。是对质量的通用度量。DPU是将不合格数除以单位数，其中每个数字都是从某个特定的检查点而来的。对流程的任何一个检查点都可以计算DPU，计算公式如下：,65,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平一、DPU,可对全流程做DPU的求和计算。进行求和计算时，可称它为每个单位中的总缺陷数（TDU）。DPU越小，说明单位缺陷数越少，则流程能力越强，由DPU可预见批量产品或服务的质量状况，可以分析目前的业绩情况。计算DPU是为转换六西格玛水平做好准备，为开展六西格玛管理奠定好基础。,66,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平一、DPU,例3.1：某汽车电子产品生产厂家对某种线路板的焊接点缺陷进行抽查，在生产线的终端共检查了200块线路板，发现2块线路板上有焊接缺 陷，焊接缺陷共计3个。请计算该批焊接板的单位 缺陷数DPU。,67,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平一、DPU,解：平均每个（焊接板）单位的缺陷数为0.015个。,68,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平二、DPO,机会缺陷率DPO(Defects Per Opportunity)，即每次机会中出现缺陷的比率，表示了每个样本量中缺陷数占全部机会数的比例。由下式计算:,69,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平二、DPO,例3.2：在例3.1中，该汽车电子产品生产厂家生产的每块线路板上有100个焊接点，也就是每块线路板上存在100个缺陷机会，根据此信息，请继续计算线路板的单位机会缺陷率DPO。,70,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平三、DPMO,作为企业领导者，常常面临如何评比不同部门间工作质量的问题。如：财务部门和生产部门的工作质量评价。如何解决评价中的可比性问题。由于产品相互之间的复杂性程度差异较大，这时采用DPU和DPO显然不具有可比性。,71,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平三、DPMO,DPMO：在六西格玛实施效果量测中，引入百万机会缺陷数（Defect Per Million Opportunity，简记为DPMO）进行产品质量的行业基准评价。可将性质不同、复杂程度不同的产品或服务进行等价评价。,72,DPMO表示百万机会缺陷数(Defects Per Million Opportunity)：,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平三、DPMO,机会缺陷率DPO(Defects Per Opportunity)为：,ppm表示百万分数(parts per million,10-6),73,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平三、DPMO,DPMO等于DPU乘以1,000,000再除以每一单位出错机会，即：,74,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平三、DPMO,将DPU乘以1,000,000只是为了尽可能去掉小数。百万机会缺陷数（DPMO）把出错机会考虑进来，排除了性质不同，复杂程度不同等因素对评价带来的影响。DPMO的计算非常简单，但关键是出错机会数的确定，准确地确定出错机会是非常重要的。出错机会的确定通常要由质量工程师、黑带大师与考核评价的部门协商确定。也可通过标杆学习，横向比较，参考学习优秀企业的做法。,75,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平三、DPMO,例3.3：例3.1和3.2中，汽车电子产品生产厂家为了比较线路板生产部门和财务部门的工作质量，又抽取财务部门制作的工资单进行质量检查，共抽取了200位员工的工资单，每张工资单上由30项需要填制的项目构成，所以工资单的缺陷机会就是30，工资单抽取的结果是有1位员工的工资单出现了差错，共发现错误项2个。根据这些信息，请评价线路板生产部门和财务部门的工作质量。,76,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平三、DPMO,线路板生产部门：财务部门：显然，线路板生产部门的工作质量要高于财务部门。,77,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平四、DPMO与西格玛水平,DPMO是测量长期过程的性能波动的一个非常有用的尺度，是过程输出质量特性超出规范线外的概率。可以通过对如图3.1所示的正态分布中规范限外的部分求积分而获得。当质量特性服从正态分布时，长期DPMO值可与短期西格玛水平进行换算。图3.1中的正态分布为标准正态分布，则分位数点Z就是过程的西格玛水平。,78,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平四、DPMO与西格玛水平,图3.1 标准正态分布下DPMO与西格玛水平Z的对应关系（上规格限情形）,合格率：1-P,过程输出的不合格品率P,Z USL,79,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平四、DPMO与西格玛水平,六西格玛水准：如果DPMO是百万分之三点四，即达到99.99966的合格率。六西格玛管理中常用的DPMO与Z换算表如表3.1所示,此表是考虑了1.5漂移后，查标准正态分布表获得。,80,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平四、DPMO与西格玛水平,81,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平四、DPMO与西格玛水平,所列的DPMO与西格玛水平Z的转换表只能是一小部分。当计算出DPMO后，可能无法在表中找到对应的精确值，但就评价目的而言，找到最接近的DPMO和相对应的Z值就足够了。由表3.1数据可以得出下图3.2，这里可以更直观的看到，随着西格玛水平的提高，DPMO呈几何级数下降，尤其是从1西格玛水平到3西格玛水平，DPMO降低了9倍以上。,82,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平四、DPMO与西格玛水平,图3.2 DPMO与西格玛水平Z的关系,83,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平四、DPMO与西格玛水平,如果流程从4质量水平提高到6质量水平，其改进的程度将达到1 800多倍！由下面的图3.3对数坐标纸画出的水平与DPMO的对应图可以看出质量改进的幅度。,84,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平四、DPMO与西格玛水平,图3.3,85,表3.2 过程能力与DPMO转换表,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平 五、过程能力与DPMO,86,图3.4 不同公差限对过程能力的影响（无漂移）,Cp=2.00，Z=6,DPMO=0.002,M-6 M-5 M-4 M-3 M M+3 M+4 M+5 M+6,Cp=1.67，Z=5,DPMO=0.57,Cp=1.33，Z=4,DPMO=63,Cp=1.00，Z=3,DPMO=2700,TL TU,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平 五、过程能力与DPMO,87,图3.5 不同公差限对过程能力的影响（有1.5漂移）,Cp=2.00，Cpk=1.50,Z=6,DPMO=3.4,Cp=1.67，Cpk=1.33,Z=5,DPMO=32,Cp=1.33，Cpk=0.833,Z=4,DPMO=6210,Cp=1.00，Cpk=0.50,Z=3,DPMO=66807,TL TU,M-6 M-5 M-4 M-3 M M+1.5 M+3 M+4 M+5 M+6,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平 五、过程能力与DPMO,88,图3.6 不同变异度对过程能力的影响（无漂移）,=T/12Cp=2,TL=M TU,=T/6Cp=1,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平 五、过程能力与DPMO,89,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平六、西格玛水平的测算总结,DPU、DPO、DPMO测算流程西格玛水平的步骤如下：1.确定要测算的流程。在例3.1中汽车电子产品生产厂家要量测的流程是线路板的焊接过程。2.确定流程中一共有多少个关键环节。3.确认流程中出现了多少个缺陷。在汽车电子产品生产厂家要量测的线路板焊接过程中，一共发现了3个缺陷。4.计算DPU。,90,3.2 DPU、DPO、DPMO与西格玛水平六、西格玛水平的测算总结,5.流程中关键环节的出错机会。6.计算DPMO。7.DPMO转换为西格玛水平值。查表9.1可知，DPMO值对应的西格玛水平。8.DPMO转化为相应的西格玛水平后，进行量化比较评价。,91,3.3 流程产出率一、流程产出率,六西格玛实施效果量测测中，衡量流程产出率的有两个指标：首次产出率FTY（First Time Yield）;滚动产出率RTY（Rolled Throughout Yield）。首次产出率FTY是指过程输出一次达到客户规范要求的比率。即：一次提交合格率,92,3.3 流程产出率一、流程产出率,滚动产出率RTY，是指由多个子过程构成的大过程的一次提交合格率，用构成大过程的每个子过程的FTY之乘积表示。即：式中FTYi是各子过程的首次产出率，n是子过程的个数。,93,3.3 流程产出率一、流程产出率,用RTY和FTY衡量流程产出既可以揭示由于不能一次达到客户要求而造成的报废所带来的成本和生产周期的损失。也可以反映由于没有一次达到客户要求而造成的返工返修所产生的成本、质量和生产周期的损失。,94,3.3 流程产出率一、流程产出率,在具体实践的流程产出率量测中，很多企业只要产品没有报废，在流程产出率上就不计入。因此掩盖了由于过程输出没有一次达到要求而造成的返修成本的增加和生产周期的延误。,95,3.3 流程产出率一、流程产出率,例3.4：玉米酸奶的生产流程：鲜牛奶收购 冷却贮存 净乳 均质 杀菌 冷却 添加生产发酵剂 发酵 加入玉米粒 搅拌 灌装 交付销售商。如图3.7所示。假如在玉米酸奶的生产流程中设有三个质检点，分别在杀菌冷却步骤、发酵步骤和灌装步骤后对流程输出的质量进行检验和控制。,96,3.3 流程产出率图3.7 玉米酸奶的生产流程,97,3.3 流程产出率一、流程产出率,现在酸奶生产厂家想生产100瓶玉米酸奶，收购了生产100瓶酸奶所需的鲜牛奶，在经过冷却贮存、净乳、均质、杀菌和冷却后，在质检点1发现有2瓶报废，3瓶需要返工处理，这样进入后续的发酵环节的是98瓶，经过发酵环节进入质检点2，又发现5瓶需要返工。经过重新的发酵处理这98瓶进入最后的生产环节，最后经过加入玉米粒、搅拌和灌装，在质检点发现有1瓶需要报废。整个加工结束后，有97瓶玉米粒酸奶交付给经销商。,98,3.3 流程产出率一、流程产出率,如果不考虑流程产出的返工部分，生产部门的统计结果是：这个结果不能表明在这97%的酸奶生产过程中，有一些（8瓶，占到总体的8%）是经过返工后交付的，这些返工活动增加了生产成本，延长了生产周期。,99,3.3 流程产出率一、流程产出率,这个结果不能表明在这97%的酸奶生产过程中，有一些（8瓶，占到总体的8%）是经过返工后交付的，这些返工活动增加了生产成本，延长了生产周期。如果我们用RTY来度量的话，流程产出率的量测结果为：,100,3.3 流程产出率一、流程产出率,就这个例子来说，只有89.23%（89瓶）的产品是一次就达到加工要求的，而10.77%（11瓶）的产品需经返工或报废处理。换句话说，生产100瓶玉米粒酸奶，其中仅有89瓶是一次做好，而有11瓶酸奶需经返工处理或报废处理。,101,3.3 流程产出率二、流程产出率与西格玛水平,在量测中，被量测的最终产品或服务，往往是两个以上甚至上百个子流程的输出结果，在通过流程产出率衡量流程能力时，必须全面考虑各个子流程和由子流程构成的总流程的输出能力。用RTY来度量流程能力的话，可以发现越是步骤多、越是技术含量高的过程，对FTY的要求就越高。FTY的西格玛水平与RTY的关系如下图9.5所示，该图假设每个子流程的FTY水平相同。,102,3.3 流程产出率二、流程产出率与西格玛水平,图3.8 子流程西格玛水平与RTY关系,103,3.3 流程产出率二、流程产出率与西格玛水平,从图3.8可以清晰地看到，FTY的西格玛水平越高，子流程个数越少，则流程的RTY水平越高。子流程个数相同时，FTY水平越低，则RTY水平呈现级数下降趋势。对于3西格玛水平流程，如果子流程数过多达10个时，总的流程产出率RTY只有50.09%，也就是说有一半产品需要返工或报废！对于4西格玛水平的生产流程，流程产出能力则大大改善，如果同样是10个子流程构成，则RTY可以达到93.97%，需要返工或报废的比例（7.03%）比3西格玛水平的流程提高了近6倍！,104,GE Six Sigma,六个西格玛在GE,105,什么是六西格玛 六西格玛给GE带来什么-六西格玛在GE中的演变及成果 服务顾客指南 站在顾客一边为顾客着想-GE医疗中国的最佳实践,106,指标基准视角哲学方法工具符号目标价值观,西格玛是标准偏差的另一种说法,我们计算和衡量任何过程的指标成为我们文化的一部分-是我们的生活方式“到2000年实现六西格玛”-杰克.韦尔奇,什么是六西格玛,提高质量的方法,六西格玛是基于统计的质量项目.它是一套改善过程控制的严格的方法体系.,什么是六个西格玛?,什么是六西格玛,108,测 量 引 起 我 们 的 关 注,我们不知道什么是我们不知道的 如果不能测量它,我们确实不知道它情况如何 如果不知道它情况如何,我们也无法控制它 如果无法控制它,我们只能站在机会的边缘,什么是六西格玛,一月,二月,三月,动力 TAT(天),平均,1742615879325711842484958628658467686104295945694767566655254353,最小=17最大=118,53,什么是六西格玛,110,波动是魔鬼发现并消灭它,偏离目标,较大的波动,什么是六西格玛,111,波动（误差）的最初起源,缺乏足够的过程能力,?,不稳定的零件和材料,不合理的设计,19649,对于这些波动，我们能在六西格玛中检验它们吗？,112,过程强劲的质量能力带来更低的缺陷率和更高的顾客满意度,什么是六西格玛?,113,什么是六西格玛?,两栏的不同之处在于少了1800倍的失误，却多了 10%的最终利润。,西方的设计/生产是4(相当于25%的利润)日本并不满足于此，他们设计到6(相当于50%的利润),114,高质量，低成本和准时率.提高客户满意度,失去的机会,废品,返工,检验,质量保证,退货,销售下降,滞后的发运,工程更改,过长的加工周期,增长的成本,过量的库存,传统的质量成本,隐藏的质量成本,(不可见的),(可见的),(容易识别),(难以衡量),降低客户忠诚度,更多的加工准备,客户满意度下降,现场更改,客户生产率的下降,过长的安装时间,员工操守,生产率,和轮岗,超时,115,机会成本-GE,存在 40亿美元的降低成本的机会!,每百万分之缺陷,6 5 4 3 2 1,西格玛:,3 233 6,210 66,807 308,537 500,000,5,30,25,20,15,10,$6.6 B,$2.8 B,不合格成本(销售额),116,戴明博士论过程,“未能满足客户需求的85的原因是由于系统和过程的低效 而不是员工。管理的角色就是改进过程而不是一味地驱使人.”,117,始终沿着原先的路径，而不是中途改变战略,有一个方法可以保证你走出迷宫，如果你.,118,每百万,平均进程缺陷,当前,年度降低,2000,35,000,10%,50%,21,000,1,100,84%,3.4,什么是六西格玛,巨大的机遇和挑战！,这是最终的目标！,119,什么是六西格玛,模式转换,速 度成 本质 量,质 量速 度成 本,以质量为中心将提高速度并推动降低成本,120,收获六西格玛的成果,与供应商 合作并且同时关注设计和过程 可以使这堵墙爬得更快,什么是六西格玛,121,什么是六西格玛,6的焦点中心Y=F(X1,X2,X3,Xn),Y(因变量),非独立输出效果表征监控,X1.Xn,独立过程输入原因问题控制,实例：,产出,失误,付费日期电话呼叫总次数,错误的收费单与转机有关的呼叫,产出是失误的函数，但是我们通常关注产出，而不是失误,六个西格玛的关键是侧重“Xs”而不是“Y”,122,达到六个西格玛,我们能够检验到什么程度？,(分布漂移1.5),什么是六西格玛,123,记住：Y=f(X)！,您无法依赖质量检验来保证产品质量。,您必须建立从初始设计到最终产品的交付的质量体系。,什么是六西格玛,六西格玛术语,单元:每次测量,缺陷:超出区间,每单元缺陷机率:1,质量表达为 DPMO(每百万机会中的缺陷数),规格上限,规格下限,规格 标准西格玛DPMO%宽度偏差水平区间内,100 25 2308,500 69.1,6s,100 17 366,800 93.3,100 12 4 6,200 99.4,100 10 5 233 99.98,100 8 6 3 99.9997,制造业例子-钢板厚度,什么是六西格玛,过程能力应比你想象的好!,在很多情况下 99%的合格水平还不够好,什么是六西格玛,显著的收入增长 更简洁的过程-广泛应用 真正关注客户需求 改进的员工满意度,关于结果,这就是成功的赐予!,什么是六西格玛,什么是六个西格玛?,持续改进的过程,六西格玛提供基于过程的方法来进行持续改进.它与所涉及的测量独立,并能应用于任何业务过程的提高.,三条路径供选择:1)改进控制,D,M,A,I,C,持续改进的过程,过程在平均值上表现良好-问题在于波动,129,定义,测量,辨认需改进的产品或过程.确定项目所需的资源.,定义缺陷,收集此产品或过程的表现作底线,建立改进目标.,分析在测量阶段所收集的数据，以确定一组按重要程度排列的影响质量的变量。,优化解决方案，并确认该方案能够满足或超过项目质量改进目标。,确保过程改进一旦完成能继续保持下去,而不会返回到先前的状态.,分析,改进,控制,持续改进的过程,130,定义,测量,持续改进的过程,1.确认项目 CTQs2.管理层批准3.高端过程流程图,4.项目Y5.项目Y的性能标准6.项目数据收集计划及核定测量系统7.项目Y的数据8.项目Y的工序能力9.项目Y的改进目标,10.所有X的优先顺序列表11.少数几个重要X的列表12.量化的财务机遇,13.拟定的解决方案14.经过试验的解决方案,15.持续的解决方案16.项目文档17.经验交流,分析,改进,控制,131,插入一个案例,物业企业服务质量的持续改进,132,插入一个案例,1.定义阶段某物业管理公司在小区物业管理中处于亏损状态，一些小区甚至出现零收费率，部分小区勉强维持，只有个别小区收费率较高。针对这种情况，需要对物业小区的情况进行分析，找出原因。,133,插入一个案例,2.测量阶段在此阶段，对抽样的几个物业小区的各项满意度调查，调查问卷形式采用李克特量表。公共设施物业人员绿化保洁保安车辆管理社区文化,134,插入一个案例,3.分析阶段,135,插入一个案例,3.分析阶段指标相关性分析Bartlett球体检验，判断抽样效果多重共线性检验多元线性回归和逐步回归主成分回归或偏最小二乘回归,136,插入一个案例,4.改进阶段通过对该小区物业管理评价指标的分析可以看到，确定需要改进的地方。,137,插入一个案例,5.控制阶段在最后的控制阶段中，通过对小区居民的定期回访，了解居民对改进后的措施实施效果的满意度对居民不满意的问题使用DMAIC流程，持续改进，达到顾客满意的目标。,三条路径供选择:,D,M,A,D,V,持续改进的过程,过程平均需要改进-问题在于过程的结构,2)重新设计过程,139,定义,测量,持续改进的过程,确立目标，并加以展开,了解客户需求，并明确可量化指标的 设计要求(CTQ),概念设计,详尽和优化的设计,验证性能,分析,设计,验证,持续改进的过程,三条路径供选择:,新过程的发展-创造六西格玛过程能力,D,F,S,S,3)新过程,识别（Identify）、定义(Define)、设计（Design）、优化（Optimize）、验证（Validate）,什么是六个西格玛?,推进企业文化的转变,为取得成功,六西格玛需要机构做工作方式的根本转变.业务领导能力与六西格玛将共同改造公司.,推进企业文化的转变,1)检验产品2)用柏拉图排列出认为是导致不合格的症状3)采取措施减轻或消灭症状,1)测量过程输出并分析数据2)在输出和过程变量间寻找数量关系3)建立并完善控制计划,143,冠军(兼职