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质量改进项目的六西格玛(6sigma)模式研究

张驰专栏  |      2017-09-13 11:15:46
引言:对于质量改进项目来说,六西格玛(6sigma)以数据为基础,使流程改造更加准确有效,降低了产品缺陷率,提高了企业的市场竞争力。

六西格玛(6sigma)管理既是一种管理理念,又是一种解决流程问题的科学方法。不同的六西格玛(6sigma)项目运用不同的方法和步骤。对于质量改进项目来说,六西格玛(6sigma)管理采用的是DMAIC流程改善模型,也就是通常所说的六西格玛(6sigma)改进五个阶段:定义阶段(Define)、测量阶段(Measure)、分析阶段(Analyze)、改善阶段(Improve)、控制阶段(Control),DMAIC是这五个阶段英文单词的首字母。DMAIC吸取了原有全面质量管理的精华内容,以数据为基础,使流程改造更加准确有效,降低了产品缺陷率,提高了企业的市场竞争力。

(一)定义阶段。这是六西格玛(6sigma)DMAIC流程改善的第一阶段。首先,要对项目背景进行阐述,解释选择做六西格玛(6sigma)项目的原因和重要意义。在项目选择过程中应尽量避免选择改善前后效果不明显、财务收益不大、过程不受控制的项目;其次,进行问题陈述。陈述项目存在的问题,对生产流程、企业效益有什么影响;再次,进行客户需求分析。客户需求分析的目的是全面了解顾客需求,确定企业产品市场定位,为项目最终目标值的确定打下良好基础。常用的分析方法包括SIPOC图法、二八法则、鱼骨图等;最后,进行项目目标的设定。目标的设定既不能太广太高,最终无法实现,也不能太窄太低,轻松实现。目标值一般设定为基线目标与极限目标的50%~80%。

(二)测量阶段。主要工作内容是通过对现有流程的测量,收集基本数据,识别影响流程的关键因子。首先,为了避免测量系统波动过大而导致数据分析不准确,我们要对测量系统进行检验分析。分析的常用工具根据数据的属性不同分为连续型MSA分析和属性型MSA分析。前者一般应用于数据类型为连续型数据,衡量指标为研究变异比(测量系统波动占过程总体波动的百分比)和可区分类别数。当研究变异比小于30%,可区分类别数大于5时,可以判断测量系统分辨力合格,稳定可靠;其次,对收集到的数据进行过程能力分析。所谓过程能力分析是指生产过程满足生产质量的能力,反映了稳定状态下的最小波动值。当流程能力指数大于1时,证明过程能力尚可;最后,对影响因子进行筛选。通过鱼骨图找出影响项目指标的所有因子,根据二八法则筛选出20%的重要影响因子进行下一步的失效模式和效果分析,依据分析结果和实际的可操作性对失效原因明确的因子进行快速改善,失效原因未能确定的因子在分析阶段进行进一步的确定和改善。

(三)分析阶段。主要工作内容是确定影响流程输出的关键因子。鉴于六西格玛(6sigma)项目的复杂性和严谨性,如果没有一个科学的数据分析作支撑,很难在众多的干扰因子中找到真正的影响因子。因此,这一阶段会综合运用多变量分析、假设检验分析、回归分析、方差分析等多种统计学分析方法。首先,将上一阶段确定的重要影响因子进行数据收集,明确数据类型和使用的分析工具;其次,根据数据类型选择相应的分析方法,排除噪声因子,锁定关键影响因子。这些影响因子将在下一阶段得到进一步的分析和改善。

(四)改善阶段。主要工作内容是对流程进行优化,寻找减少关键因子影响的方法。首先,应根据关键影响因子的特征提出解决问题的方案。方案的提出应从公司实际出发并获得公司领导的支持,能解决主要问题,具有可行性;其次,确定最优方案。并不是每一个方案都能收到良好的效果,因此,最优方案的确定应先从对结果有直接影响的方案开始。改进方案的选择可以使用一些实验设计、过程改进、亲和图等统计分析工具。

(五)控制阶段。主要工作内容是保持改善成果,对操作规程或工艺控制参数进行及时更新。首先,对改善措施进行汇总。通过汇总各阶段的六西格玛(6sigma)改善措施,为下一步的因子固化打下良好的基础。其次,为使操作人员长久地执行改善措施,要对措施进行固化。规章制度、操作规程固化至管控文件,参数设定固化至自动化程序;最后,进行知识的移交。改善后的固化文件只有真正移交到执行岗位才能发挥出最大的作用。


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