六西格玛绿带培训笔记第一周.docx
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六西格玛绿带培训笔记第一周
绿带培训笔记（第一周）
参考书：
六西格玛管理
六西格玛统计指南—-—MINITAB使用指导
1.组名：
成长
组长：
倪军
书记：
彭洪亮
2.组名:
北京遇上南京
组长:
栾峰
书记：
李雯
什么是六西格玛？
与质量标准的差异,提高质量
什么是精益？
减少浪费
两者的差异？
解决问题的方式不同，工具不同。
Q质量QUALITY---六西格玛
C成本COST—-—六西格玛＆精益
D交付期DILIVERY—-—精益（LEAN）
DMIC来源于六西格玛
企业运营管理
DORIGHTTHING/DOTHINGSRIGHT
当前组织——-—组织的远景和经营目标
领导力，执行力
市场流程
研发流程
采购流程
生产流程
交付流程
销售流程
服务流程
ISO
项目管理
合理化建议
客户关系管理
ERP
精益六西格玛管理是一种卓越运营管理模式，是建立并维护一个坚实而长久的桥梁。
质量管理发展简史
1。
质量检验阶段:
19世纪末-——20世纪30年代末“事后把关"
（1）泰勒:
美国人，20世纪初科学管理之父—-—流程的概念，流水线
（2）休哈特：
美国人,贝尔实验室过程控制组，1920’———SPC
（3）道奇，罗米格：
美国人，贝尔实验室产品控制组，抽样
（4）费希尔（Fisher）:
英国人，统计学家ANOVA（方差分析），DOE（实验设计）
2。
统计质量控制阶段（SQC）：
20世纪40年代~50年代末“工序控制”
理论由休哈特提出
戴明，朱兰:
完善SQC
3。
全面质量管理阶段（TQC--—TQM）:
20世纪60年代～80年代末
“系统工程”：
质量问题是有机整体，全员全流程全企业参与
（1）费根堡姆：
美国人,GE公司，56年提出TQC
（2）戴明：
美国人，日本国家质量大奖（51年）
（3）朱兰：
美国人
（4）石川馨：
TQC———TQM
（5）田口玄一:
田口实验
4。
六西格玛质量管理：
20世纪80年代末～今
六西格玛
一、六西格玛起源（书2—6）
1987年,摩托罗拉MAIC，88年美国质量大奖:
波多里奇奖
联合信号（AlliedSignal）DMAIC
通用电气GE
1.测量指标
六西格玛：
百万分之3。
4
五西格玛：
百万分之2339。
97%
四西格玛：
百万分之621099.37％
三西格玛：
百万分之6680793.31%
Ơ值：
标准差——-———---—数据的离散程度，变异大小，值越大离散程度越大,变异越大
Ơ水平：
在一半规格内，容纳几个ơ值，就是几ơ水平（不考虑中心值1.5ơ偏移）
规格线范围变大，不会影响Ơ值，只会使Ơ水平变高。
2。
方法论:
（狭义6ơ）
一套科学的严谨的逻辑思路（DMAIC）+工具=解决问题
Y=f（x）
Y指标
x影响指标的因素
f为yx的关系
3。
管理体系和文化：
（广义6ơ）
改善的流程能力：
绩效指标平台-——持续改进平台—--流程运作平台
持续改进循环：
测量-—-改进---标准
二、为什么推六西格玛？
（书2-10）
1。
RTY-——累进合格率,FPY-——首次合格率
RTY=76%—--不良率为24%———百万分之240000个不良品----Ơ水平为2。
21（查表）
从流程中找到变异源，而不是加强检验而改善
研究对象：
调均值，减少变异
2。
流程改善路径DMAIC:
定义D:
定义Y
测量M:
测量Y现状,初步筛选关键X
分析A：
分析X与Y的关系，确定哪些是关键X
改善I:
改善关键X
控制C：
控制关键X
三、如何实施六西格玛？
（书2-19）
1.正确的支持，正确的项目，正确的人，正确的工具和方法
领导和组织机构的正确认识和支持是最重要的
Champion:
支持项目，提供资源
MBB：
培养黑带绿带
BB:
GB：
精益
LEAN（精益）1990年由TPS转为LEAN（书3—1）
原型：
丰田公司TPS，二战后
多品种,少批量的生产方式
消除浪费,提高生产效率
1.五项基本原则：
（书3—10）
（1）价值：
客户愿意付钱的部分
增值,非增值（必要增值，不必要非增值）
八大浪费：
人才，等待,库存,搬运，缺陷,动作,过度加工，过量生产
（2）价值流：
由原材料变成成品的过程
信息流，物料流
（3）流动:
单件流—-—节省等待时间
（4）拉动：
拉动生产,由客户需求决定
（5）尽善尽美：
PDCA持续改善
2。
精益屋：
（书3—16）
TPM：
全员生产性维护
5S
标准化作业
目视化管理
全员参与
精益六西格玛结合
六西格玛+精益=质量+速度=又好又快@低成本
整体思路为DMAIC，加上精益的工具
精益：
消除浪费，标准化工作，工作流,客户拉动
六西格玛：
减少变异，消除废料,流程优化，流程控制
流程改善方法论
项目定义DEFINE
一、项目选择（书4—3）
找出有问题，低于指标的部分立项
满足SMART原则:
SPECIFIC：
具体的问题
MEASURABLE:
可测量的指标
ACHIEVABLE：
可实现的指标
RELEVANT:
与战略，客户需求相关的
TIME：
一定时间完成的
避免无法测量效果的项目
避免太大的项目
避免把异常原因当做项目
避免财务收益小的项目
避免无法控制的项目
筛选项目：
使用柏拉图Pareto
因果矩阵
填写项目定义表（书4-7）
1。
基线：
目前的表现,从项目开始之前的3-6个月的历史数据，前提是数据稳定。
能耗数据有季节的影响，统计时需要1-2年的历史数据
财务费用，库存周转率等需要1—2年历史数据
若没有历史数据，则立项开始统计2周—1个月的数据
2.标杆：
最好的水平,未来几年的方向
（1）行业最佳值
（2）自己历史最佳
（3）极限值
（4）理论值，设计值
3。
项目目标
缩小基线与标杆差距的50％～80%，最好为70%
基线项目目标标杆
10％10％—9％＊0.7=3.7%1%
改善幅度=（基线-目标）/（基线-标杆）
目标达成率=（基线-实际）/（基线—目标）
财务收益的计算
1.项目完成后未来12个月的收益
2。
项目进行中产生的收益
二、了解客户需求（书5—1）
1。
确定服务
2.列出外部和内部客户
外部客户：
为产品付费的人
3。
确定关键客户需求
（1）收集客户之声：
Ø现有数据进行头脑风暴（对客户比较了解）
--—收集VOC客户之声，VOB战略之声，VOP流程之声
Ø调查问卷,一对一访谈（对客户不了解）
（2）归纳整理客户之声：
亲和图（相同的放到一起）
（3）确定客户之声,转为项目Y
——-KANO分析
必须：
必须满足的需求
线性：
功能越充足，客户越满意改善重点
愉悦:
附加的服务
---客户之声转换
实验：
入住酒店的服务流程HOLIDAYINN
商旅客户
5条以上VOC
住：
吃：
选出次数多，必须和线性的,容易量化的
选出2—3个Y
了解产品需求（书5-12）
精益方法：
需求的两个维度：
数量，波动
测量订单不稳定参数：
变异系数CV=标准差S/平均值X
大于1。
0波动大，变异大
节拍时间：
（单个产品生产时间）（书5—17）
节拍时间计算=纯生产时间/平均需求量
生产周期大于节拍时间：
资源不够
生产周期小于节拍时间:
能力过剩
两者接近最好
工人数=总生产周期/节拍时间（向上取整）
LOB生产线平衡度=所有生产周期总和/最长生产周期＊工序数
追求LOB达到100%
流程图（书6-1）
流程：
将一系列输入转化为一系列输出的一组活动的总称。
Y=f（x）
现况流程图，未来流程图
一级流程：
市场-——研发——-采购---生产———销售---售后服务
二级流程：
处理
三级流程：
绿带项目
四级流程：
SIPOC宏观流程图：
了解项目流程的范围，输入和输出。
从P流程开始写（6个步骤以内），O为项目指标，C为内部外部客户，I为人机料法环测（6M），S为供应商
P，O,C为重点
流程变量图:
（书6-16）
Y=f（x）
关键流程输入KPIV,
关键流程输出KPOV
分类x（标准化,不可控,可控，关键）
C、U、X、S
MINITAB
银行业多使用JMP
统计---基本统计量———显示描述性统计
*。
mtw工作表（数据）将当前工作表另存为
＊.mpj项目文件（数据，图）将项目另存为
基本统计理论
应用统计学分类：
（1）描述性统计学:
研究如何对客观现象进行数字的计量、概括和表示的方法
方式：
通过统计指标、图形、表格等形式-—--———样本分析
（2）推论性统计学：
利用样本对总体进行某种推断
参数估计，假设检验
数据的种类：
（书8—2）
1.属性（离散）：
（1）二项:
Y/N，良品不良品
（2）分类:
业务品种
（3）分级（顺序）：
满意，一般，不满意
（4）计数：
不良数
（5）百分比,比例：
不良率
2。
计量（连续）
时间（秒）
金额（元）
距离（英寸）
重量（斤）
等
数据分布：
（书8-3）
1。
点图
2.直方图连续型数据
横轴：
数据轴
纵轴:
频次
加拟合线的直方图
正态分布
偏态分布:
右偏（正偏）
左偏（负偏）
箱线图：
箱子越扁波动越小，中心点是中位数，*为异常点（书8—20）
可以对多个X对Y的影响哪个大，作比较
图形化汇总:
统计——-——基本统计量-—---图形化汇总
平均值：
（书8—7）
受到极端值的影响
中位数：
顺位的50%的那个数值
不受极端值的影响
正态分布时平均值和中位数基本一致
偏态分布时，中位数更加合理
众值：
出现频次最高的数据
极差：
最大值和最小值的差（样本量少时）
方差：
标准差:
，离散程度，方差的平方根（样本量大时）
样本平均值X（书8—8）
样本标准差S
总体平均值u
总体标准差ơ
正态分布：
以平均值为中心，左右对称的钟型曲线（书8—9）
高斯：
德国数学家
概率图，判断是否正态分布
（1）定性
越直越正态
（2）定量
P值大于0。
05为正态（概率图，书8-12）
中位数小于均值：
右偏
中位数大于均值:
左偏
基本图表（书9-2）
时间序列图：
判断稳定性
运行图：
统计———-———质量工具-—-————运行图
控制图:
统计—-—-控制图———-单值得变量控制图--——单值控制图
上控制线UCL，下控制线LCL
散点图:
研究两个连续变量之间的关系（X,Y都是连续的）
是否X增大，Y也增大，判断关系
边际图:
把散点图和其他图进行组合（直方图/箱线图/点图）
检查表:
快速分析工具
密集图：
离散型数据多用,调查缺陷（找出刮痕）
柏拉图Pareto:
根据改善目标的重要性进行排序
若不符合八二原则,柱子长短差异不大，
（1）可以合并相同的X项或改变X的分类
（2）换Y的计量单位
运用分组变量，产生二次柏拉图
因果图：
（鱼骨图，石川图）优先顺序排列主要输入变量对主要输出变量的影响
使用6M分析
基本统计与图表（总结）
1.统计指标:
中心趋势:
均值，中位数（偏态分布时），众数
离散程度：
极差，方差，标准差
2。
分析变量的分布图形（连续型数据）:
点图，直方图,箱线图，图形化汇总
3。
分析变量的时间趋势图形：
时序图,运行图,控制图SPC
4。
分析X/Y变量关系的图形方法：
（分析X对Y的影响）
（1）X离散，Y连续：
分组的点图，分组的箱线图
（2）X连续，Y连续：
散点图，边际图
5.其他问题分析的图形方法：
（1）聚焦外观类缺陷发生位置：
检查表（密集图）
（2）聚焦关键项（82法则）:
Pareto图（找出关键Y或X）
若柏拉图分布不符合82法则:
改变横轴数据/变Y的单位/合并分组
（3）影响Y的原因:
因果图（鱼骨图）—---发散X
用在项目M.A阶段，针对每个y展开分析，按照6M分别分析
QC七图：
直方图
散点图
密集图
Pareto图
鱼骨图
控制图
层别法：
分组点图，分组箱线图
Measure步骤
1.测量Y（ys）现况:
（1）Y数据可靠性：
MSA（测量系统分析）：
计量（连续），计数（离散）
（2）Y稳定性分析：
SPC统计过程控制:
计量（连续），计数（离散）
（3）Y流程能力分析：
计量（连续），计数（离散）
2。
初步筛选关键Xs
（1）全部影响因素分析：
鱼骨图，I/O分析（流程变量图）
（2）初步筛选关键X：
因果矩阵（C＆E）
（3）对关键因子进行失效模式分析：
FMEA（一部分快速改善，一部分继续放到A阶段分析）
SPC统计过程控制（书10-2）
变异类型：
（1）受控：
一般原因—---—--—-——-—-—主要解决对象
（2）不受控：
特殊原因
制作控制图中的单值图分析
MINITAB规则：
八项异常（书10-12）：
K=3
✓1）1个点,距离中心线大于K个标准差
✓2）连续K点在中心线同一侧
3）连续K个点，全部递增或递减
4）连续K个点，上下交错
✓5）K+1个点中有K个点，距离中心线（同侧）大于2个标准差
✓6）K+1个点中有K个点，距离中心线（同侧）大于1个标准差
7）连续K个点,距离中心线（任一侧）1个标准差以内
8）连续K个点，距离中心线（任一侧）大于1个标准差
X图出现异常中第7项说明：
组内差异大，分组不合理
PATTERN规则：
重复出现相同图案
查看异常点出现的原因，提出改进措施,再去掉异常点再分析
若异常点比较多，则可以专门立项解决异常原因
控制线是在控制图中使用,计算得出,随数据大小变化而变化
规格线在衡量满足客户要求能力时使用,一旦规定好就不变
流程能力分析时：
用规格线，规格线是控制线的两倍时为6西格玛水平
判断数据是何种类型：
计数/计量
选择正确的控制图：
（书10—21）
X—BarR/X-BarS：
（计量型数据群）
样本极差:
组内数据的极差，组内短期变异大小
适合场合:
抽样易，成本低，时间短
适合于分组
适合流程:
离散型制造业（电子，家电，机械）
控制限：
公式（书P10—23）
I-MR：
单值-移动极差图（单个计量型数据）
MR（movingrange）移动极差：
流程短期变异,相邻两个点的差
使用场合：
抽样难度相对大,成本高,时间长
无必要分组
适合流程:
连续型制造业（化工，钢铁,食品，服务业）
控制限:
I图：
公式（书P10—22）
U图（缺陷率）计数型：
样本量变大，控制线变窄
缺陷样本量变小，控制线变宽
C图（缺陷数）计数型
P图（不良率）计数型：
样本量变大，控制线变窄
不良品样本量变小，控制线变宽
Np图（不良数）计数型
缺陷与不良的差别：
一个不良品上可以有多个缺陷数
P,U图中出现异常点需要注意
单值图中出现异常点有时可以忽略
练习：
东北1992-1996年销售量分布图
东北地区1992-1996年每季度销售量分布图
每年整体趋势比较平稳，第四季度囤货冲击销量属于人为动手脚
西南地区1992-1996年销售量分布图
西南地区1992-1996年每季度销售量分布图
业绩平淡，无突破，最后一年销量明显减少
西北地区1992-1996年销售量分布图
西北地区1992—1996年每季度销售量分布图
连续五年销售业绩下降
中北部地区1992—1996年销售量分布图
中北地区1992-1996年每季度销售量分布图
销售量攀升表现好，只有94年遇到低谷
中大西洋地区1992-1996年销售量分布图
中大西洋地区1992—1996年每季度销售量分布图
连续5年持续上升
中南地区1992—1996年销售量分布图
中南地区1992-1996年每季度销售量分布图
表现稳定,需要额外激励
MSA测量系统分析（书11-2）
（1）连续型（计量型）数据MSA
变异的可能来源：
观察到的变异:
1）实际流程变异：
长期,短期,样本
2）测量变异:
测量仪器
作业者:
重复性，校准，稳定性，线性
总变异=产品变异+测量系统变异
测量系统变异=重复性变异+再现性变异
产品：
均值5，波动0.5
测量：
均值0，波动0。
5
计算器：
结果:
’总体’
表达式：
’产品’+’测量'
总体的点图比产品的点图胖一些,所以总体的波动大
重点分析测量数据的精确性
分辨率：
米尺，直尺,游标卡尺，千分尺等
分度应该为产品规格的十分之一（书11—6）
准确性:
准确：
与中心线偏差越小越好，（与真值比较）
精确：
波动越小越好，离散程度越小越好，（自己与自己的比较）
对测量工具进行校准
真值（MASTERVALUE主值）:
可用标准值来代替，
可通过更加高级的测量仪器进行若干次测量取其平均来得到
主值与测量平均值之间的距离为偏移
影响准确的因素：
仪器，人员
精确性：
测量系统的变异=重复性变异+再现性变异
1。
重复性:
同一个人，同一个仪器对同一个部件的同一个特性连续测量的变异
重复性好（波动小）
2。
再现性：
不同的人/不同的仪器/不同部件/不同环境产生的变异（只变一种）
再现性好（图形越靠近）
测量能力指标：
（11-12）
（1）精确性公差比P/T理想值10％，大于30%必须改善
P/T值有可能大于100%,越大图越胖
P/T=6ơms/T＊100％
（2）R&R一定小于100％，希望30％以下，理想值10%
公差和观察到的流程变异接近时为3个西格玛水平
R&R=ơms/ơT*100%
设定：
2-3人，10个部品，测2-3次，不要选择连续部件
取样：
在正负3个西格玛范围内，时间范围大且各个时间内都有样品
错误取样：
（1）短期连续取样会样品差异小,波动小,R&R数据偏大
（2）混合取样（不同规格取样）R＆R数据偏小
MINITAB质量工具—--——量具研究—-——-—量具R＆R（书11—24）
交叉：
样品可以反复测量，不受破坏
嵌套：
测完样品就受到破坏，无法再测（一个大的样本中，分离出多个小样，再检测）
判断测量能力好不好
R&R:
10%以下好
P/T:
10％以下好
类别数：
10以上好
分析R&R图（书11-26）
属性（计数型）测量系统分析
样本量30—50个
大部分样本来自于不好界定好还是不好的，2/3
剩余部分来自于明确好1/3或1/3不好
挑选2-3个人正常工作人员
KAPPA:
去除偶然后,评估人之间的一致程度。
可以看出,重复性,哪个人在那个类别检验的不好，准确性
一致性分析0.7流程能力分析（13-4）
计数型:
DPU,PPM。
DPMO,不良率，SIGMA水平
计量型：
DPU，PPM,CP,CPK,PP,PPK
DPU单位产品的缺陷率：
缺陷总数/生产产品总数
DPMO百万机会的缺陷数
缺陷机会又客户要求相关联，缺陷机会多，DPMO小，SIGMA水平高
用给定的EXCEL表计算
Z值
Z=X-X/S
流程能力分析
Cp，Cpk判断流程短期能力（13—26）
流程能力Cp=VOC/VOP
=USL—LSL/UCL—LCL
=USL-LSL/6S短
Cp=2时，流程为6ơ水平
Cp=1时,流程为3个ơ水平
Cp=1.66时，流程为5个ơ水平
Cpk=Min（X-LSL/3S，USL—X/3S）
Cpl，cpu取最小
Cpk一定小于等于Cp
测量误差大时,Cp越小
I/O分析
1.确认流程
2.确认流程所有步骤
3.列出关键输出y（衡量指标）
4。
根据6M列出X，对X分类（C，U,X，S）可同时标注两项或三项，C或者U
5.写出有S的标准规定（选做）
因果图（筛选关键X）
X分类：
6M
装置,政策,程序，人
1。
列出关键输出
2。
按照对客户的重要度给出打分
3.列出关键X
4.将输入和输出相关联
5。
交叉相乘得出结果,结果放入MINITAB中做柏拉图,82原则选出关键X
1.筛关键步骤
2.筛关键步骤中的关键因子
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