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干货分享:六西格玛管理常用工具

日期: 2019-05-07
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近年来,六西格玛管理在中国受到越来越多的关注,它通过严格、集中和高效地改善企业流程管理质量,以”零缺陷”的完美商业追求,带动质量成本的大幅度降低,最终实现财务成效的显著提升与企业竞争力的重大突破。对于正在学习研究六西格玛项目的朋友来说,常常需要用到很多工具去完成项目。那么,六西格玛管理常用工具有哪些?

 

六西格玛工具之1——顾客满意度评估 

 

ISO9001系列标准要求企业对顾客有关组织是否已满足其要求的感受的信息进行测量和监视。与顾客有关的信息可包括:对顾客和使用者的调查,有关产品方面的反馈,顾客要求和顾客抱怨,合同信息,市场需求,服务提供数据和竞争方面的信息等。

 

六西格玛工具之2— FMEA和FTA分析 

 

故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术,国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。在ISO 9004标准中,已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析,根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践,FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。质量是一个内涵很广的概念,可靠性是其中一个方面。通过FMEA和FTA分析,找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因(包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等),经采取设计和工艺的纠正措施。

 

六西格玛工具之3——统计过程控制(SPC) 

 

统计过程控制(Statistical Process Control,缩写为SPC)是由美国休哈特博士于上世20年代提出的,自第二次世界大战后,SPC已逐渐成为西方工业国家进行在线质量控制的基本方法。根据SPC理论,产品质量特性的波动是出现质量问题的根源,质量波动具有统计规律性,通过控制图可以发现异常,通过过程控制与诊断理论(SPCD)可以找出异常的原因并予以排除。常用的休哈特控制图有均值-极差(x-R)控制图,均值-标准差(x-S)控制图,中位数-极差(x-R)控制图,单值-移动极差(x-Rs)控制图,不合格品率(P)控制图,不合格品数(Pn)控制图,缺陷数(C)控制图,单位缺陷数(u)控制图等。SPC方法是保持生产线稳定,减少质量波动的有力工具。 

 

六西格玛工具之4——POKA-YOKE“防差错系统”

 

防差错系统(Poka-Yoke)经过几十年的发展已经形成了完整的系统,在实践中获得充分运用并取得了显著的效果。各种失误在企业里随时随地地发生着,其结果是造成产品缺陷不断、损失难以下降,而导致失误发生的人往往会说:“是一时疏忽造成的意外而已”,管理层慢慢习惯了这种状况并习以为常。POKA-YOKE防错法从杜绝失误发生的源头入手,在失误发生之前就避免其发生,从而全面降低产品缺陷,有效减少避免损失。

 

六西格玛工具之5——头脑风暴法 

 

头脑风暴法又称智力激励法,是现代创造学奠基人美国奥斯本提出的,是一种创造能力的集体训练法。它把一个组的全体成员都组织在一起,使每个成员都毫无顾忌地发表自己的观念,既不怕别人的讥讽,也不怕别人的批评和指责,是一个使每个人都能提出大量新观念、创造性地解决问题的最有效的方法。

 

六西格玛工具之6——实验设计(DOE) 

 

实验设计(Design of Experiments, 缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则:随机化,局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性;局部控制是化分区组,使区组内部尽可能条件一致;重复是为了降低随机误差的影响,目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型:析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。

 

六西格玛工具之7——容差设计 

 

容差设计(Tolerance Design)在完成系统设计和由参数设计确定了可控因素的最佳水平组合后进行,此时各元件(参数)的质量等级较低,参数波动范围较宽。

 

六西格玛工具之8——排列图 

 

排列图的全称是“主次因素排列图”,也称为Pareto图。它是用来影响产品质量的各种因素中主要因素的一种方法,由此可以用来确定质量改进的方向。因为在现实中存在的多数问题通常是由少数原因引起的。经济学上的80/20原则用到管理领域,其基本原理是区分“关键的少数”和“次要的多数”,这样有助于抓关键因素,解决主要问题,为直观起见,用图形表示出来,这一图形便是排列图。

 

六西格玛工具之9——方差分析与回归分析 

 

方差分析(Analysis of Variance, 缩写为ANOVA)是数理统计学中常用的数据处理方法之一,是工农业生产和科学研究中分析试验数据的一种有效的工具。也是开展试验设计、参数设计和容差设计的数学基础。

 

六西格玛工具之10——MSA测量系统分析

 

测量系统分析Measurement System Analysis),它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析,以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适,从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。

 

六西格玛工具之11——水平比较法(Benchmarking) 

 

水平对比法(Benchmarking)又称标杆法。是对照最强有力的竞争对手或已成为工业界领袖的公司,在产品的性能、质量和售后服务等各方面进行比较分析和度量,并采取改进措施的连续过程。水平比较法包括两个重要的方面,一方面制订计划,不断地寻找和树立国内、国际先进水平的标杆,通过对比和综合思考发现自已产品的差距;另一方面不断地采取设计、工艺和质量管理的改进措施,取人之长、补已之短,不断提高产品的技术和质量水平,超过所有的竞争对手,达到和保持世界先进水平。

 

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