六西格瑪在企業中的應用

課程背景：

六西格瑪是一種以數據為基礎，以顧客為中心，以流程為驅動的方法，旨在提高組織業務流程的效率和效果，以及降低浪費和成本。以下是六西格瑪推進可能解決的企業九個方面痛點：

1. 產品質量問題：采用DMAIC（定義、測量、分析、改進、控制）流程，對產品或服務進行全面質量管理和改進，減少缺陷率，提高客戶滿意度，并降低產品退貨率。

2. 生產效率問題：通過消除浪費和優化流程來提高生產效率，降低生產成本，提高生產速度，并滿足客戶需求。

3. 流程穩定性問題：注重流程的穩定性和控制，定義流程和標準操作程序，以及監控和調整流程，來提高流程的一致性和可靠性。

4. 供應鏈問題：改善供應商的質量和交貨期，從而降低采購成本和風險。

5. 客戶滿意度問題：改進產品質量、交貨期和服務質量，提高客戶滿意度和忠誠度。

6. 員工參與度問題：強調員工參與和團隊合作，通過培訓和激勵員工，提高員工的工作滿意度和參與度。

7. 跨部門合作問題：采用跨部門團隊合作的方式，促進跨部門的信息共享和協作，提高工作效率。

8. 創新問題：鼓勵員工提出改進和創新建議，通過改進現有產品和流程，或開發新產品和流程，來提高組織的競爭力和創新能力。

9. 風險管理問題：采用DMAIC流程，對潛在的風險進行識別、評估、減輕和監控，以降低風險對組織的影響。

通過解決這些痛點，六西格瑪可以提高組織業務流程的效率和效果，降低成本，提高客戶滿意度，增強組織競爭力，并促進可持續發展。

課程收益：

掌握六西格瑪的實踐應用，包括如何使用DMAIC流程對現有業務流程進行評估和改進；

掌握使用假設檢驗、回歸分析、流程圖等統計工具和技術；

掌握如何組建和領導團隊，如何在團隊中溝通和解決問題；

掌握如何制定和實施改進計劃，提高工作效率和產品質量；

掌握如何運用六西格瑪理念和方法進行業務流程創新和改進。

課程時間：2天，6小時/天

課程對象：質量管理從業者，包括但不限于生產、研發、供應鏈管理等部門人員

課程方式：課程講授50%，實踐演練、案例分析及小組研討50%

課程大綱

導入：

1. 認識六西格瑪（起源、發展、原則、應用范圍和效果）

2. 六西格瑪DMAIC流程的五個階段（定義、測量、分析、改善、控制）

基本統計學和基本圖形：

1）數據和數據分類

2）總體和樣本

3）中心趨勢和變異

4）正態分布

5）散點圖

6）排列圖

7）趨勢圖和控制圖

8）箱圖、點圖和直方圖

解析：Minitab

第一階段：定義——明確相關因素

目標：明確問題范圍及指標，為項目提供清晰的方向和路徑

任務：選擇并確定項目，分析客戶需求，確定項目的優先級，制定初步的項目計劃等

1. 項目背景

2. 問題描述

3. 項目范圍

4. 項目指標

5. 缺陷定義

6. 現狀及目標

7. 財務收益

8. 項目團隊

9. 推進計劃

——定義階段實踐應用與案例分析

實踐應用：在定義階段，團隊需要明確項目的目標和范圍，明確關鍵質量指標，確定項目的優先級。

案例分析：制造公司的產品缺陷率的分析

第二階段：測量——篩選潛在原因

目標：通過收集和分析數據，了解當前流程的狀態和問題

任務：確定數據來源，測量流程和產品的關鍵績效指標，分析數據的準確性和可靠性，為后續分析提供依據。

工具一：測量系統分析

討論：為什么進行測量系統分析

基本術語：準確性、精密性、分辨率、穩定性、線形

解析：如何進行系統分析（計數型、計量型）

練習：測量系統分析模擬

工具二：過程能力分析

工具應用：CP、CPK、PP、PPK、西格瑪水平

解析：如何使用測量系統（計數型、計量型）

練習：測量系統分析模擬

工具三：過程圖

討論：什么是過程，什么是過程圖

解析：過程圖符號

解析：不同種類的過程圖的用法

講解：繪制過程圖的步驟

工具四：魚骨圖

討論：什么是魚骨圖

解析：魚骨圖的做法

解析：什么是根本原因

工具五：CE矩陣

討論：什么是CE矩陣

解析：如何做CE矩陣

工具六：FMEA

解析：失效模式、后果、原因、現行控制、嚴重度、頻度、探測度、風險優先指數

討論：如何進行FMEA

——測量階段實踐應用與案例分析

實踐應用：在測量階段，團隊需要收集數據，并確定關鍵質量指標的測量方法。

案例分析：醫療公司的收集和分析數據的過程

第三階段：分析——分析潛在原因

目標：通過分析數據，找出問題的根源和潛在的改進機會

任務：梳理和分析數據，識別問題和潛在的改進機會，確定改進的方向和目標，制定改進方案

分析階段工具：

工具一：中心極限定理

1. 模擬抽樣

2. 中心極限定理的兩點含義

1）樣本平均值約等于總體平均值（樣本大于30）

2）不管總體是什么分布，任意一個總體的樣本平均值都會圍繞在總體的平均值周圍，并且呈正態分布。

工具二：多變異圖

解析：如何做多變異圖

工具三：假設檢驗（進行假設檢驗的步驟）

1. 明確檢驗的目的和假設

2. 收集數據

3. 進行假設驗證

4. 根據假設檢驗的結果做出決策

討論：如何建立零假設和備選假設

P值的含義：指當原假設為真時，比所得到的樣本觀察結果更極端的結果出現的概率。

兩類風險：

第一類風險：拒絕了實際上真實的原假設（"假陽性"）

第二類風險：保留了實際上錯誤的原假設（"假陰性"）

工具四：均值檢驗

——單樣本Z、T檢驗

——雙樣本T檢驗

——配對T檢驗

——方差分析

工具五：比率檢驗

——單比率檢驗

——雙比率檢驗

——卡方檢驗

工具六：相關分析

1. 相關和回歸的區別

相關分析：研究兩個或多個變量之間的關系

回歸分析：研究一個因變量和一個或多個自變量之間的關系。

2. 建立散點圖

3. 計算相關系數

公式計算：r=(∑[(xi-μi)(yi-μy)]/√(∑(xi-μi)2*∑(yi-μy)2))

4. 常犯的錯誤

1）混淆相關和因果關系

2）忽略其他變量的影響

3）不適當的回歸分析

4）不正確的使用相關系數

5）不正確的解釋相關系數

工具七：線形回歸

1. 建立回歸方程式

1）收集數據（自變量和因變量數據）

2）數據清洗（去除無效數據、缺失值）

3）選擇模型（選擇合適的回歸模型）

4）構建回歸方程式（用數學公式表示）

5）估計參數（用最小二乘法等統計方法）

6）檢驗模型（檢驗模型的擬合度和顯著性）

2. 如何診斷（諸如殘差圖、診斷曲線）

3. 如何預測（對新的自變量值進行預測，得到因變量的預測值）

實踐應用：在分析階段，團隊需要詳細分析數據，找出問題的根本原因。

——例如，在生產線上，團隊可以分析產品缺陷率的數據，并發現一些產品的缺陷是由于某個零部件的質量問題所導致的。通過進一步的分析，團隊可以找出問題的根本原因是生產工藝的不穩定。

案例分析：物流公司的詳細分析數據的過程

第四階段：改善——改善原因

目標：通過實施改進方案，提高流程的效率和性能，實現項目的目標。

任務：制定詳細的改進計劃，實施改進方案，監控改進效果，并根據實際情況調整改進方案等。

一、實驗設計的步驟

術語：響應量、因子、水平、處理、隨機化、重復、復制

1）定義實驗目標：明確實驗的目的和預期結果。

2）確定因子和水平：確定實驗的因素（變量）及其水平（取值）。

3）選擇實驗設計方法：根據問題的特點和所需控制的變量，選擇適合的實驗設計方法。

4）分配實驗設計：根據選定的實驗設計方法，安排實驗的順序和條件。

5）執行實驗：按照設計的實驗條件進行實驗，并記錄實驗數據。

6）分析數據：根據實驗數據，使用統計方法分析數據的分布和影響因素。

7）評估實驗結果：根據分析結果，評估實驗的成效和不足，以及是否達到預期目標。

8）總結和優化：根據實驗結果，總結經驗和教訓，對問題進行優化或改進。

二、單次單因子的局限性（忽略了交互作用、無法控制其他變量的影響）

三、2K全因子實驗（建立實驗方案）

1. 實驗并收集數據

2. 分析實驗結果

3. 展示結論

四、部分因子實驗（響應曲面法）

實驗設計情景討論：各實驗法的優缺點，使用條件，目的

實踐應用：在改進階段，團隊需要采取措施來解決問題，并制定實施計劃

第六階段：控制——控制原因并形成標準化

目標：通過控制和監測改進后的流程，確保改進的成果得以保持

任務：制定控制計劃，監控關鍵績效指標，確保改進的成果得以保持，對異常情況進行處理和修正等

1. 計量型控制圖（I-MR圖、Xbar-R圖、Xbar-S圖）

2. 控制圖理解（8個失控信號）

3. 計數型控制圖（P圖、NP圖、C圖、U圖）

實踐應用：在控制階段，團隊需要制定控制計劃，以確保改進的持久性和穩定性。例如，在生產線上，團隊可以制定控制計劃，包括定期檢查零部件的質量和穩定性、及時調整生產工藝等。通過這些措施，團隊可以確保改進的效果能夠持久保持下去。

案例分析：一個大型超市的控制過程

六西格瑪的擴展

一、六西格瑪項目管理

1. 組織與領導（以顧客為中心，領導承諾和參與，以及組織和項目安排）

2. 計劃與執行（定義和測量目標，分析和解決問題，以及持續改進）

二、六西格瑪團隊建設與培養

1. 建設與管理

2. 培訓與提升

3. 文化與價值觀

三、六西格瑪與其他管理方法的整合

1. 六西格瑪與精益生產的整合

重點：關注跨部門的流程改進和特定設備的改進

2. 六西格瑪與全面質量管理的整合

重點：關注具體問題的解決和日常工作的持續改進

3. 六西格瑪與敏捷開發的整合

重點：關注跨部門的流程改進和軟件開發過程的靈活性

總結與現場互動交流