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黑猫大队长
2018-1-15 21:46

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六西格玛(6σ)管理的含义
 
1.它是一种衡量的标准。
从统计意义上讲,一个过程具有六西格玛(西格玛)能力意味着过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为6倍标准差,此时过程波动减小,每100万次操作仅有3.4次落在规格上下限以外。即六西格玛水平意味着差错率仅为百万分之三点四(即3.4ppm)。因此,它首先是一种度量的标准,可以通过样本的散布情况来衡量系统的稳定性。6σ的数量越多,产品合格率越高,产品间的一致性越好,或产品的适应环境的能力越强,产品(服务)的质量就越好。

2.6σ是一个标杆。
管理学上有一种设定目标的方法就是“标杆法”,将你的目标设定在你所要超越的对象上,将领先者的水平作为超越的“标杆”。 6σ也是一个标杆,它的目标就是“零缺陷”(差错率百万分子3.4)。进行6σ管理就是要以这个目标作为追赶和超越的对象。
3.6σ是一种方法.
“一种基于事实和数据的分析改进方法,其目的是提高企业的收益。”这个方法的最大特点就是一切基于事实,一切用数据说话。不论是说明差错的程度,还是分析原因,以及检验改进措施的成效,都要用事实和数据说话,而不是基于主观上的想像。

4.6σ是一个工具系统。
需要说明的是,6σ本身并没有独创出什么新的工具或方法,但在6σ的框架下,几乎包括了所有的统计和质量管理方法。如SPC 、QCC活动的工具(因果图、排列图、直方图、散布图、调查表、分层图、控制图)、FMEA、FTA、QFD、DOE等。当然,上面我们说了,6σ管理法中强调的是基于事实,基于数据的分析和改进,工具只对这些工作提供辅助作用。强调工具的应用是6sigma的特色,但应该明白工具并不是包治百病的灵丹妙药。

总之,我们可以把6σ管理定义为:获得和保持企业在经营上的成功并将其经营业绩最大化的综合管理体系和发展战略。它是使企业获……
编辑 | 阅读全文(5634) | 回复(4),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:18
六西格玛(6σ)管理是从质量管理的思想发展而来的

⑴ 质量管理发展的历史背景
当今世界经济正在发生巨大的变化。 全球以前的互设国际贸易及投资壁垒,地理上的距离,时区及语言差异,各国政府设立法规不同,文化及商业体制各异,造成了各国经济彼此分离,正随着目前科学技术的突飞猛进,WTO的普及正逐步从这种分离状况走向一个各国相互信赖的全球经济体系-------全球一体化。它促使了产品和服务的生产及消费在世界范围内进行全球的竞争。
另一方面,随着人类的知识指数性地扩张,产品的复杂程度越来越高,而消费者对其产品的多功能化,及时性和客户化的需求不断扩大,对产品质量和服务质量也越来越苛刻。
生产者面对来自全球的竞争和消费者的要求,都日益认识到质量是企业生存的必要条件。因此质量管理理论也随之发展起来。
⑵ 日本和美国质量管理思潮的演变和发展
质量运动可谓战后最富影响力的管理思想,它起源于日本。由于当时日本商品的质量低劣,他们引入了美国质量管理专家戴明的PDCA理论(质量循环理论)。1951年日本首次颁布的戴明奖标志着质量管理的开始。 A.V.费根.堡姆于20世纪60年代提出了TQC(全面质量控制)的概念,他的理论在日本被普遍接受。经过几十年的努力,到80年代中期日本经济达到最辉煌的时期,其产品如汽车、家电等充斥世界各国市场。著名质量管理专家朱兰对日本经济奇迹的评价是:“日本的经济振兴是一次成功的质量革命”。1996年日本人开始也追随美国把TQC改作为TQM。(全面质量管理理论)
美国企业一直重视质量管理,其质量管理起源于泰勒。在美国50年代后期,美国国防部颁布了和实施了有关军工产品标准,后被英国标准局采用,现已发展成为国际标准化组织的ISO 9000标准,随着日本商品的质量在世界领先地位,20世纪80年代,美国人转而向日本学习……
编辑 | 阅读全文(3710) | 回复(2),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:18
六西格玛(6σ)改进过程:DMAIC,它是在PDCA循环法基础上发展上而来的。包括界定、测量、分析、改进、控制五个阶段。
界定:陈述问题,确定改进目标,规划项目资源,制定进度计划。
测量:量化顾客CTQ,收集数据,了解现有质量水平。
分析:分析数据,找到影响质量的少数几个关键因素。
改进:针对关键因素确立最佳改进方案。
控制:采取措施以维持改进的结果。
 
由于6 SIGMA管理的关键是通过一套以统计科学为依据的数据分析,测量问题,分析问题,改进优化和控制效果。因此6 SIGMA管理非常重视过程每个阶段的项目工具的准确选择和正确使用,如下表:
 
 
编辑 | 阅读全文(2366) | 回复(2),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:18
6Sigma是什么

简单来讲6Sigma是一种方法论,其以客户承诺驱动,以流程和数据为基础输入,以统计学和质量管理为基本理论,持续的进行流程的改进或新产品设计。在提高企业核心竞争力同时,为企业追踪最大化的利润。

西格玛值是一种反映工序能力的统计度量单位。西格玛值与单位产品缺陷、百万机会之缺陷和故障/错误发生的概率等指标密切相关。随着西格玛水平的升高,缺陷水平降低.6Sigma本身是对过程能力的衡量,代表了每百万机会中只存在3.4提个缺陷,但这一个是一个短期能力,因此一般说6Sigma则是指短期过程能力为6Sigma,而长期过程能力为4.5Sigma.

6Sigma一个重要理念是要以客户为中心,满足客户的需求,这里客户既可以是外部客户,也可以是内部客户。所以这里应该以客户需求驱动,通过SIPOC流程分析转化出具体的CTQ,再通过CTQ得到Y,再根据Y得到需求改进的X因子。Y = f (X),通过控制X来控制Y.
6Sgima现在有DMAIC和DMADV两种过程方法:

DMAIC:(Define-Measure-Analyse-Improve-Control):
主要用于已经有的过程的改进,目的在于降低缺陷和质量成本,提高过程能力

Define:通过VOC确定CTQ,重点可以根据SIPOC流程
Measure:确定项目Y,以及Y的性能标准和改进目标,同时还要确定你的测量系统是否可靠
Analyse:确定关键的X列表
Improve:拟定解决方法并通过DOE进行试验设计
Control:确保长期的过程性能,形成文档和经验总结

DMADV:(Define-Measure-Analyse-Define-Verify)
主要用于新产品的开发和设计,产品的重大变更。将量化的设计要求或CTQs贯穿设计项目的所有层次是DMA……
编辑 | 阅读全文(2294) | 回复(2),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16
1.误差
测量误差分为系统误差和随机误差。误差的产生是自然的,意料中的事情。因此我们不能相信来自一个数据点的结果。通常我们收集多个数据点,而且非常注意如何选取这些样本,以减少偏差。
 
2.误差的处理
统计学一般采用统计描述,统计推理和试验设计三种方法来分析误差。
统计描述:用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描述一组数据。
统计推理:确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起的,何时不能归因于随机误差。(置信区间和假设检验)
试验设计:收集并分析数据,以估算过程变化的影响。
 
3.连续数据和离散数据
连续数据:连续可变的数据,如身高,重量等。
离散数据:如地区或分类,是非等信息。
 
4.统计学基本术语
总体:也叫母体,用N表示
样本:总体的一个子集,用n表示
均值(Mean):平均值,总体的用u表示,样本的用xbar表示
中位数:排序后中间那个数
方差(Variance):总体的用sigma平方,样本的为s平方表示,注意分母是除以N或n
均方差(Stdev):总体的用sigma,样本的用s,注意分母是除以N-1或n-1
 
 
5.正态分布
它是自然界最常见的一种分布。如某地区人员的身高,某机器生产的零件的尺寸。在研究正态分布的时候,我们一般只需要抽取少量的样本就可以把握总体的趋势。

注意标准的正态分布是指均值为0,标准差为1的正态分布
 
Z值的计算:我们需要利用正态分布的平均值和标准差将其转化为“标准正态”分布,以便使用标准正态分布表……
编辑 | 阅读全文(3487) | 回复(1),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16
在定义阶段问题的定义搞清楚后就需要将问题特征化,而将问题特征化最重要的方式就是同时数据来说话.测量阶段的作用就是确定潜在的X,收集数据,验证数据的可靠性,制定可行的改进目标.
 
测量阶段的具体步骤如下
A.确定所有可能的Y,根据优先级选择项目Y,并确定项目范围
B.定义Y的可接受范围,上下限
C.项目数据收集计划+确认后的测量系统
D.收集Y数据和潜在的X数据
E.计算收集数据的工序能力(Z值),重点在项目Y上
F.制定项目Y的改进目标
 
VOC==>CTQ==>Y,我们说VOC是用户的呼声或说直接体验,如空调噪音太大.而CTQ是量化的用户理解的目标,而空调噪音应该在40分贝下.对于Y值则是项目内部的改进目标,一个CTQ可以对应多个Y值.如上述问题的Y值可能是发动机的摩擦频率,也可以是降噪器的功率.
 
对于Y或潜在的X的寻找常用的方法有头脑风暴,鱼骨图.但更推荐采用QFD和FMEA偏结构化的分析方法来寻找Y.性能标准(通常称为要求、规范)是定义“项目Y”可接受值的界限,它与客户的需求有关。性能标准取决于产品或过程,它可能是单边的,具有一个界限,也可能是双边的,具有上限和下限(USL,LSL)。
 
在有了数据收集计划后就可以开始数据的收集工作,但我们必须要保证我们收集的数据是真实可信的,所以必须要验证现有的测量系统是可靠的.因此这就是测试系统分析的重点内容.在确认了测量系统可靠的情况下收集完成数据,确定了(USL和LSL)后,就可以计算项目的Z值.Z值分为ZUSL和ZLSL两个值,另外一个概念就是计算Zbench(将两侧的缺陷归到同侧),对于Zbench的计算一般需要通过变换处理.
 
短期工序能力和长期工序能力之间的数学差值称为“偏移”
Z(SHIFT) ……
编辑 | 阅读全文(2351) | 回复(0),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16
六个西格玛方法建立在这样一种思想上:基于数据的决策。用于决策过程的数据必须是可靠的。基于不可靠数据的决策与无数据支持的决策没有什么差别。
 
测量系统和测量误差
任何与测量相关的事物组合在一起就构成了测量系统.或者说由人机料法环就共同构成了一个测量系统.测量的结果存在误差,但这个误差既可能是被测量部件本身的差异引起的误差,也可能是我们的测量系统带来的误差.

观测总误差 = 部件差异引起误差 + 测量系统引起的误差(可重复+可再现)
 
可重复性和可再现性
可重复性:当一个人使用同一个仪器来测量同一部件时误差
可再现性:不同的人使用同一个仪器来测量同一部件时误差
 
Gage R&R 分析 是用来分析测量系统的方法,目的是确定测量某种东西时出现的波动(误差)的大小和类型。在6Sigma项目中,Gage R&R 分析的主要目的是确定项目中所使用的数据是否可靠。
 
测量系统分析计划的步骤
A.确定数据的类型(连续数据还是离散数据)
B.确定误差的来源(鱼骨图+人机料法环)
C.样本选择(样本选择对测量系统误差的准确评估至关重要。选择的样本的误差应该能够真实的反映实际过程的误差,所以应该根据置信区间,p和std等的要求选择足够多的样本)
D.数据收集(保证测量仪器的精度,多操作员多次测量)
E.数据分析
 
1.连续型数据的测量系统分析
%GR&R =  (5.15Sigma(gage)/Tolerance)*100
%Study Var = Sigma(gage)/总误差 = (可重复+ 可再现)/总误差
           = (操作员+部件+操作员*……
编辑 | 阅读全文(2997) | 回复(2),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16
首先要校验数据是否是正态的.一般我们认为P>0.05数据为正态的,P>0.7数据有很好的正态分布特性.您可以使用非参数统计方法。然而,这些方法对正态假设不敏感,并且不像参数统计那么有用。或者您也许能够将数据从非正态转换为正态。
 
转换为正态(Log,1/x,x2等常用函数转换)
 
1.离散型数据的流程能力
DPU:计算每个单位的缺陷数 = 总缺陷/总产品数
DPMO:计算每百万机会的缺陷数 = (每单位缺陷/每单位机会)*1000000
注意缺陷机会是每单位产品上可能出席缺席的机会,一个单位产品上可能有多个缺陷机会发生.
 
2.连续型数据的流程能力
Z值的计算.短期过程能力和长期过程能力存在1.5Sigma的偏移
Z(USL) = (USL-u)/Sigma
Z(LSL) = (u-LSL)/Sigma
 
流程能力指数1-CP(客户要求/流程能力)
CP = |USL-LSL|/6Sigma
CP的值越大越好,6Sigma的目标为CP=2.如果CP>=1就达到了3Sigma的水平.
 
流程能力指数2-CPK(判断是否出现了均值的偏移)
CPK = min(u-LSL/3Sigma,USL-u/3Sigma).
Sigma远期能力 = Sigma均值偏移+Sigma短期的水平

均值无大变化,但正态曲线胖:控制不错,但工艺水平不行
长期来看均值波动大,正态曲线也时胖时瘦:控制和工艺都不行
长期来看均值波动大,但正态曲线都很瘦:工艺不错但控制差
编辑 | 阅读全文(3816) | 回复(1),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16
1.质量管理相关工具和图表
散点图:分析相关性 Graph->ScatterPlot
直方图:Graph->HistoGram
盒子图:中位数和Q1,Q3 Graph->BoxPlot
趋势图:时间趋势 Graph->Time Series Plot
帕累托图:二八原则 Stat->Quality Tools->Paleto Chart
鱼骨图:因果关系 Stat->Quality Tools->Cause and Effect
控制图:(UCL,LCL) Stat->Control Chart->I-MR/Z-MR
 
2.基础统计描述
描述一组数据的均值,方差,标准差,置信区间等信息
Stat->Basic Statistics->Graphic Summary
P>0.05即可以认为数据服从正态分布.也可以直接通过正态性校验功能来判断数据是否服从正态分布.具体的路径在Stat->Basic Statistics->Normality Test.
 
3.概率分布的计算
t分布:Calc->Probability Distributions->t
F分布:Calc->Probability Distributions->F
正态分布:Calc->Probability Distributions->Normal
[*]Comulative Prob:累积的概率
[*]Inverse Comulative Prob:通过概率反算Z值(单边)
 
Z值的计算和Z(bench)的计算
例:mean=10 std=0.5 LSL=9 USL=11
使用Calc->Pr……
编辑 | 阅读全文(4621) | 回复(1),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16

2007-7-17 13:16 | 6Sigma学习-假设检验

假设检验用于确定所观测的差异是确实存在,还是偶然产生的。我们可以量化确实存在差异的置信程度。如果确实存在显著差异,则说明X是关键少数的变量.
 
重点就是原假设H0和备择假设H1,两者是完全对立的两种假设。另外两个概念就是显著性差异,一般是根据p值来确定。

显著性差异(Significant Difference):用于描述统计假设检验结果的术语,即:差异大得不能合理地归因于偶然因素。
 
P-value是原假设H0真实的结论时,我们观察到样本的值有多大的概率,简称P值。如果此值小,就下原假设为不真实的结论。统计学上称为小概率事件,即样本不是从原假设的分布中抽出的。一般P值大于α,则无法拒绝原假设,相反,P值小于α,则拒绝原假设。
 
p<0.05 - 可以拒绝相等的原假设,说明两者是不等的,即有显著性差异
p>0.05 - 不能拒绝相等的原假设,即需要接受相等的原假设,说明两者没有显著性差异
 
1.均值的检验
对于单个正态总体均值的检验主要有Z检验和1 Sample T检验。
Z检验 - 对于样本数较大,而且方差已知的情况下采用
1 Sample T - 对于样本数较少,而且方差未知的情况下采用
对于两个独立正态总体均值的校验主要有2 Sample T检验和Z检验
Z检验 - 对于两总体方差都已知的情况下使用,对于方差不等但大样本情况也可使用

2 Sample T - 对于两总体方差相等,但未知的情况。
Pair T检验 - 对成对数据比较平均的差异后确认是否有显著性差异时使用。对同一个体,测量两次后比较时使用

方差分析 - 适合对超过两个的总体正态分布的均值是否相等进行检验。可以分析因子间的相互作用
 
2.方差的检验
方……
编辑 | 阅读全文(2432) | 回复(0),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16
卡诺(Noritaki Kano)博士将顾客需求分为三种类型,即基本型、期望型和兴奋型。这种分类有助于对顾客需求的理解、分析和整理。

基本需求:最基本的需求,满足了也不会表现出满意,但不满足则会特别不满意
期望需求:提供的越多越满意
兴奋需求:不提供顾客也不会特别不满意,但兴奋需求会转化为基本需求
 
Threshold/Basic attributes: Characteristics that must exist in order for the product to achieve success. The customer can remain neutral in attitude toward the product even with improved execution of the attributes.
 
One-dimensional attributes (performance/linear): Characteristics that directly correlate to customer satisfaction. Increased functionality or quality of execution will result in increased customer satisfaction. Conversely, decreased functionality will result in greater dissatisfaction.
 
Attractive attributes (exciters/delighters): Characteristics that give customers greater satisfaction a……
编辑 | 阅读全文(3338) | 回复(0),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16

2007-7-17 13:16 | QFD质量功能展开基础

质量功能展开(Quality Function Deployment, QFD)是一种立足于在产品开发过程中最大限度地满足顾客需求的系统化、用户驱动式的质量保证方法。QFD于70年代初起源于日本,进入80年代以后逐步得到欧美各发达国家的重视并得到广泛应用。
 
QFD的特点

1.QFD要求企业不断地倾听顾客需求,并通过合适的方法、采取适当的措施在产品形成的全过程中予以实现这些需求。

2.QFD是在实现顾客需求的过程中,帮助各职能部门制订出各自相应的技术要求的实施措施,并使各职能部门协同地工作。

3.QFD涉及产品形成的全过程,被认为是一种在产品开发阶段进行质量保证的方法。
QFD的关键是将顾客需求转换成产品开发过程具体的技术要求和质量控制要求。通过对这些技术和质量控制要求的实现来满足顾客的需求。
 
典型的QFD分解示意图(以产成品为例)

QFD瀑布式分解模型
 
1.分解为4个质量屋矩阵
产品需求->零件特性和需求->工艺步骤->工艺和质量控制

2.分解为5个质量屋矩阵
客户需求->供应商技术要求->系统技术要求->子系统技术要求->控制过程要求->零件技术要求

3.分解为6个质量屋矩阵
工程技术特性->应用技术->制造过程->制造过程质量控制->在线统计质量控制->成品技术特性
 
 
QFD的分解步骤
顾客需求是QFD最基本的输入。顾客需求的获取是QFD实施中最关键也是最困难的工作。要通……
编辑 | 阅读全文(3630) | 回复(4),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16
 
1.通过5W+1H来分析用户的呼声
首先应该是制定调查表收集和汇总用户的反馈,然后对用户反馈的问题进行分类汇总.对于业务软件系统用户常见的问题主要有

A.系统速度慢,特别是查询等待时间较长
B.软件操作复杂,难于使用
C.界面风格统一,界面不美观
D.系统经常报异常或系统崩溃
E.偶尔出现业务数据不一致或数据丢失
F.软件的安装和更新复杂或麻烦
G.基础数据或流程不能很好的根据业务需求配置或扩展
H.软件系统对操作系统,对机器的性能要求太高
I.软件出现错误的提示不友好
J.系统的帮助功能不完善或不友好
K.无法保证业务数据的安全性
 
对于每一项用户的呼声最好都能通过5W+1H进行分析,如用户反馈财务报表汇总查询功能很慢,具体调查结果可能是
What -在系统中进行财务数据的统计汇总
Why  -每月或每周都需要出相关的统计报表向领导汇报
When -在周末和月末的时候
Where-使用系统的财务管理->统计查询->财务月汇总帐查询
Who  -财务相关人员
How  -使用查询功能,仅按照时间段为查询条件进行查询
 
对于客户反馈的软件系统问题进行分类汇总后,主要体现在以下几个方面
A.易用性(易操作,帮助,界面友好美观,易安装)
B.正确性(系统故障要少,数据要完整一致)
C.健壮性(连续运行时间要久)
D.安全性(权限控制,数据要能够保密)
E.高效性(业务操作和查询等待时间尽量短)
F.可靠性(产品要稳定,数据能够有备份以被恢……
编辑 | 阅读全文(4197) | 回复(1),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16
QFD的分解层次中有一步是从零件的技术特性来分析工艺的技术特性和工艺的改进点.如果将软件开发也看做软件工厂的话那工艺就是项目管理和软件工程.因为这些对软件产品的质量起到很重要的作用.按照CMMI的分类方法,可以将CMMI的关键KPA分解为项目管理过程域,工程域,支持域和过程域.对于过程域很多都是属于组织级的内容在此暂时不做分析.
 
根据第一次分解后可以看到产品的模块组件化,复用,需求和编码的质量,缺陷情况是最为重要的技术特性.而CMMI软件过程改进的各个KPA对这些重要的技术特性有哪些贡献,相互间影响如何?则再进行如下的QFD分解,得到相关的关系距阵.
 
编辑 | 阅读全文(2660) | 回复(0),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:16

2007-7-17 13:14 | 6Sigma学习-定义阶段

6Sigma是什么
简单来讲6Sigma是一种方法论,其以客户承诺驱动,以流程和数据为基础输入,以统计学和质量管理为基本理论,持续的进行流程的改进或新产品设计。在提高企业核心竞争力同时,为企业追踪最大化的利润。

西格玛值是一种反映工序能力的统计度量单位。西格玛值与单位产品缺陷、百万机会之缺陷和故障/错误发生的概率等指标密切相关。随着西格玛水平的升高,缺陷水平降低.6Sigma本身是对过程能力的衡量,代表了每百万机会中只存在3.4提个缺陷,但这一个是一个短期能力,因此一般说6Sigma则是指短期过程能力为6Sigma,而
长期过程能力为4.5Sigma.

6Sigma一个重要理念是要以客户为中心,满足客户的需求,这里客户既可以是外部客户,也可以是内部客户。所以这里应该以客户需求驱动,通过SIPOC流程分析转化出具体的CTQ,再通过CTQ得到Y,再根据Y得到需求改进的X因子。Y = f (X),通过控制X来控制Y.


6Sgima现在有DMAIC和DMADV两种过程方法:

DMAIC:(Define-Measure-Analyse-Improve-Control):
主要用于已经有的过程的改进,目的在于降低缺陷和质量成本,提高过程能力
Define:通过VOC确定CTQ,重点可以根据SIPOC流程
Measure:确定项目Y,以及Y的性能标准和改进目标,同时还要确定你的测量系统是否可靠
Analyse:确定关键的X列表
Improve:拟定解决方法并通过DOE进行试验设计
Control:确保长期的过程性能,形成文档和经验总结


DMADV:(Define-Measure-Analyse-Define-Verify)
主要用于新产品的开发和设计,产品的重大变更。将量化的设计要求或CTQs贯穿设计项目的所有层次是D……
编辑 | 阅读全文(3156) | 回复(2),人月&神话 发表于 2007-7-17 13:14
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